授業詳細

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  DXプロジェクトにおける成功・失敗の分岐点

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  人間の知能と人工知能

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  生成AI最前線：歴史・仕組み・マルチモーダル技術とプロンプトエンジニアリングの実践

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  情報セキュリティ入門

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  業務プロセス改革のための業務分析

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  ビジネスで活用する統計学入門

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  人視点からのDXを実現するHCD/UXデザイン基礎

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  「やり取り」の科学

DXプロジェクトにおける成功・失敗の分岐点

芝 正孝 客員教授

ディスカッション

グループワーク

課題

講義	DXプロジェクトにおける成功・失敗の分岐点
開講日	１コマ目 経営・事業戦略とDXプロジェクトのベクトル合わせのポイント 9月2日（火）　19:00-20:30 ２コマ目 KPIの選び方と管理地獄に陥らないIT内部統制のあり方 9月6日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 時代や事業変化に対応できるアーキテクチャ設計のあり方 9月6日（土）　14:30-16:00
講師名	芝 正孝 客員教授
前提知識	特になし
事前準備	Powerpoint、ZOOM（画面共有機能を使います）がインストールされたPC

講義概要

DXプロジェクトを推進する多くの方が、途中で大きな壁にぶち当たります。その壁を乗り越えてプロジェクトを成功に導くためにはどうすればいいのでしょうか？

理論を頭で理解することと、それを実行に移せることには大きなギャップがあります。泥臭いことや、直接関係のないことが、そのギャップを埋めるカギとなり、DXプロジェクトを成功に導くこともあります。
この講義では、身近な事例を基に4～５名でグループワークを行い、その結果を発表する中で、プロジェクトの成功・失敗を分ける重要ポイントを実感してもらいます。なお、講義に先立ち、グループワークをより密度の濃いものにするため、簡単な事前課題を出す予定です。

講師紹介

役職	東京都市大学　客員教授
1980年	東京大学大学院精密機械工学専攻修士課程を終え、日立製作所に入社。 以来、生産技術研究、光学を用いた半導体製造・検査装置開発、工場の事業改革・業務シ ステム刷新、日立グループ共通コード体系構築、情報戦略、情報セキュリティ戦略、ITガバナンススキーム構築など幅広い分野を担当。また、ドイツや米国への留学、英国駐在な ど海外経験も豊富。
2016年	ビジネスコンサルタントとして独立。
2020年	東京都市大学 情報工学部知能情報工学科　特任教授
2025年	東京都市大学 客員教授

人間の知能と人工知能

森 博彦 教授

講義	人間の知能と人工知能
開講日	１コマ目 人工知能の歴史と仕組みの基本 8月1日（金）　19:00-20:30 ２コマ目 深層学習の基礎 8月2日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 人間の知能と人工知能の違い 8月2日（土）　14:30-16:00
講師名	森 博彦 教授
前提知識	特になし
事前準備	PC

講義概要

本講義では人間の知能と人工知能がどのように違うのかについて理解し、人間と人工知能がどのように協調していくべきか考察することを最大の目的としている。そのために、人工知能の仕組みの基本を知る必要がある。まず最初に人工知能はどのような考え方のもとどのように発展したのか、人工知能の基本的な仕組みはどのようなものを理解しなければならない。本来、現代の人工知能は数学的理論に基づいているが、本講義ではできる限り数学が理解できなくても、そのイメージを伝えていきたいと考えている。そのうえで人間の知能、特に人工知能との違う部分についての解説をしていく。

講師紹介

役職	情報工学部長・知能情報工学科教授
1986年	慶應義塾大学理工学部管理工学科卒業
1991年	慶應義塾大学大学院理工学研究科管理工学専攻修了
1991年	武蔵工業大学　助手
1994年	武蔵工業大学　講師
1996~1997年	トロント大学　計算機科学科　客員助教授
1998年	武蔵工業大学　助教授
2003年	武蔵工業大学　教授
2017年	HCI International, Human Interface and Management of Information Area Chair(現在に至る)
2024年	東京都市大学情報工学部長(現在に至る)　　　 ※2009: 武蔵工業大学が東京都市大学に改名(現在に至る)

生成AI最前線：歴史・仕組み・マルチモーダル技術とプロンプトエンジニアリングの実践

神野 健哉 教授

ディスカッション

演習

講義	生成AI最前線：歴史・仕組み・マルチモーダル技術とプロンプトエンジニアリングの実践
開講日	１コマ目 生成AIの誕生と歩み：黎明期から革新へ：生成AIが紡いだ歴史の軌跡 9月17日（水）　19:00-20:30 ２コマ目 ディープラーニングとマルチモーダルAIの実現：CNNからマルチモーダルへ：画像処理技術の革命とその先駆け 9月20日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 プロンプトエンジニアリングで拓く生成AI・マルチモーダルAIの可能性：効果的なプロンプト設計でAIの応答を最適化する技術 9月20日（土）　14:30-16:00
講師名	神野 健哉 教授
前提知識	特になし
事前準備	PC

講義概要

本講義シリーズは、生成AIの誕生から最新技術の応用まで、全3回で体系的に学ぶプログラムです。第1回では、初期のAI研究やルールベースシステムからニューラルネットワークの進化、そして生成AIの登場に至る歴史と技術革新を概観します。第2回では、CNNをはじめとするディープラーニングの原理を通じた画像処理や特徴抽出、複数のデータ形式を統合するマルチモーダルAIの仕組みと応用事例を紹介します。第3回では、生成AIやマルチモーダルAIの性能を引き出すためのプロンプトエンジニアリングの基礎から実践手法、具体的なケーススタディを通じ、今後の展望に迫ります。

講師紹介

所属	情報工学部 知能情報工学科
役職	教授
1996年	法政大学大学院工学研究科博士後期課程修了。 博士(工学)。上智大学助手、日本工業大学専任講師、准教授、教授を歴任
2018年	東京都市大学知識工学部情報通信工学科
2019年	東京都市大学情報工学部知能情報工学科教授、現在に至る。 電子情報通信学会フェロー、IEEE、情報処理学会、人工知能学会、信号処理学会、システム制御情報学会、各会員。機械学習、群知能、人工知能、進化計算、ソフトコンピューティング、メタヒューリスティック、人工ニューラルネットワーク、非線形理論、セルオートマトンニューラルネットワーク、複雑系、画像処理などの研究に従事。

情報セキュリティ入門

関 良明 教授

ディスカッション

課題

講義	情報セキュリティ入門
開講日	１コマ目 基本的な脅威 7月24日（木）　19:00-20:30 ２コマ目 基本的な対策 8月7日（木）　19:00-20:30 ３コマ目 社会の一員としての情報セキュリティ 8月21日（木）　19:00-20:30
講師名	関 良明 教授
前提知識	特になし
事前準備	PC

講義概要

情報セキュリティは、私たちの身近なテーマであり、個人でも企業でも組織でも関心が高いと思います。身近なテーマではありますが、パソコンやネットワークの仕組み、世界的なルール、事件が起きた際の対応など、専門的知識が必要となります。
情報セキュリティ入門では、主に非IT系や非ビジネス系のリーダー層および中堅社員を対象に情報セキュリティの基本的な考え方を概観します。
講義内容は情報セキュリティの社会的背景、その役割と基本技術、暗号技術の基礎、認証とディジタル署名、リスクとセキュリティ対策、社会の一員としての情報セキュリティを予定しています。
専門的な知識がなくても問題意識をお持ちなら受講いただけます。

講師紹介

東京都市大学 デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科 大学院環境情報学研究科環境情報学専攻
1985年	東北大学工学部通信工学科 卒業。 同年 日本電信電話株式会社（ＮＴＴ） 入社。「情報共有サービス」と「情報セキュリティ」の研究開発、「システムインテグレーション」に従事。
2001年	博士（情報科学）東北大学 取得。
2014年	東京都市大学 メディア情報学部 情報システム学科教授。
2018年	メディア情報学部長。
2021年	副学長（キャンパス連携担当）。
2023年	デザイン・データ科学部長。

データサイエンス入門

河合 孝純 教授

グループワーク

ディスカッション

演習

講義	データサイエンス入門
開講日	１コマ目 データ分析のための分類 8月29日（金）　19:00-20:30 ２コマ目 データ分析のための回帰 8月30日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 データサイエンスの課題解決 8月30日（土）　14:30-16:00
講師名	河合 孝純 教授
前提知識	特に前提知識は必要ありませんが、多少、数式や数学的な考え方が出てくるので、数学に対して忌避感があると難しいかも知れません。
事前準備	google classroom、colaboratoryを利用するので、アカウントを取得して案内するclassroomに登録する必要があります。ノートPCを持参してください。

講義概要

「分類」や「回帰」などのデータ分析の基礎となる技術について、直感的な理解とともにデータサイエンスによる課題解決の方法について学びます。具体的にはクラスタリングの方法として、k-平均法、クラス分類の方法として、線形判別分析、さらに、単回帰分析、重回帰分析の方法について説明し、実際に表計算ソフトなどを使って演習を行います。また、データサイエンスによる課題解決について、課題の発見から解決までの流れを具体的に検討し、グループで議論していただく予定です。

講師紹介

1995年	3月 東京理科大学理学部物理学科 卒業
1997年	3月東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻 修了
1999年	3月東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻博士  修了
所属	デザイン・データ科学部 デザイン・データ科学科 大学院総合理工学研究科 情報専攻 情報工学領域
学位	1995年03月 学士(理学) 東京理科大学 1997年03月 修士(理学) 東京理科大学大学院  1999年03月 博士(理学) 東京理科大学大学院

業務プロセス改革のための業務分析

大久保 寛基 教授

グループワーク

演習

課題

講義	業務プロセス改革のための業務分析
開講日	１コマ目 IDEFによる業務分析 8月8 日（金）　19:00-20:30 ２コマ目 業務仕組み化（基礎） 8月23日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 業務仕組み化（応用） 8月23日（土）　14:30-16:00
講師名	大久保 寛基 教授
前提知識	特になし
事前準備	特になし

講義概要

企業において業務の生産性向上は、大変重要である。特に、サービス業における生産性は低いと言われており、生産性向上に役立つ取組みの例として、業務仕組み化の活動について学ぶ。業務仕組み化においては、現状の「見える化」が重要であり、そのためには、適正に業務を分析し、評価することで現状モデル（AS-ISモデル）として表現することが必要である。そして、生産性を向上できる改善された業務モデル（TO-BEモデル）の作成を目指すことの仕組みを学ぶ。効果的な改善を行うためには、改善対象業務を適切に捉える必要があり、そのためには、AS-ISモデル、TO-BEモデルを考えることができるためのモデリングの知識も学ぶ。

講師紹介

東京都市大学 デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科 大学院環境情報学研究科環境情報学専攻
所属	デザイン・データ科学部 デザイン・データ科学科 大学院環境情報学研究科 環境情報学専攻
1997年	早稲田大学理工学部工業経営学科 卒業
1999年	早稲田大学理工学研究科機械工学専攻経営システム工学専門分野修士 修了
2002年	早稲田大学理工学研究科機械工学専攻経営システム工学専門分野博士 単位取得満期退学

ビジネスで活用する統計学入門

斎藤 文 教授

課題

演習

講義	ビジネスで活用する統計学入門
開講日	１コマ目 統計学の基礎（１）記述統計 7月12日（土）　12:30-14:00 ２コマ目 統計学の基礎（２）推測統計 7月12日（土）　14:30-16:00 ３コマ目 統計学の活用～アンケート調査 7月25日（金）　19:00-20:30
講師名	斎藤 文 教授
前提知識	Excel初級以上
事前準備	PC（Excel）

講義概要

インターネットとスマートフォンの普及により、それらを通じて企業に蓄積されるデータは飛躍的に増加しています。これらのデータを上手に活用して、仕事の効率を上げ新しい価値を生み出すことが、どのような業務においても求められる時代になっています。そこでこの講義では、まず記述統計と推測統計の基礎について学びます。次に活用のひとつであるアンケート調査の方法とそのまとめ方について学びます。いずれもExcelを活用した演習を中心に実践的に活用できるデータ分析を体験することを目指します。数学の知識がないことを前提に、これまで統計学を学んだことがないという受講生を前提に講義を行います。

講師紹介

所属	東京都市大学デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科
職名	特任教授
1984年	早稲田大学　理工学部　工業経営学科　卒業
1986年	早稲田大学　理工学研究科　機械工学専攻　工業経営学専修 修士課程　修了
1989年	早稲田大学　理工学研究科　機械工学専攻　工業経営学専修 博士課程　単位取得満期退学
1992年	早稲田大学　理工学部　助手
1997年	博士（工学）　早稲田大学　取得
1992年~2022年	産業能率大学情報マネジメント学部　教授
2023年~	現職

人視点からのDXを実現するHCD/UXデザイン基礎

蓮池 公威 教授

課題

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グループワーク

講義	人視点からのDXを実現するHCD/UXデザイン基礎
開講日	１コマ目 HCDとUXデザインの概要 9月3日（水）　19:00-20:30 ２コマ目 基本プロセスとイノベーション事例 9月13日（土）　12:30-14:00 ３コマ目 ユーザー視点の基礎演習 9月13日（土）　14:30-16:00
講師名	蓮池 公威 教授
前提知識	ユーザー理解や顧客価値に関する興味があること
事前準備	PC

講義概要

DXスキル標準では、デザインのスキルを「顧客・ユーザー理解」「価値発見・定義」「設計」「検証（顧客・ユーザー視点）」「その他のデザイン技術」と定義しています。

本講義では、DXに関わるすべての人を対象に、これらのスキルの基盤である「人間中心デザイン(HCD)」と「UXデザイン」について、その目的と概要、背景、DXとの関係を解説し、人視点からの価値創出の基本的知識と基本プロセスを学びます。
また、事例研究とユーザー視点の演習を通じて、人視点のアプローチの「態度（Attitude）」を学び、今後実践していくための素地を作ることを目指します。

講師紹介

東京都市大学 デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科
1994年	京都工芸繊維大学 大学院 造形工学専攻修了。富士ゼロックスのデザイン部門で、UIデザイン、インタラクションデザイン、サービスデザインの実践とマネジメントに従事。
2022年	独立。デザイナー(デザインリサーチ/インタラクションデザイン)、株式会社フューチャーセッションズ 外部パートナーとして活動を開始。(現在も継続中)
2023年	東京都市大学 デザイン・データ科学部 教授。 人々の生活や仕事のリサーチをベースとした将来ビジョン策定、サービス検討、UXデザイン、ワークプレイスデザインの実践と研究に取り組む。特定非営利活動法人 人間中心設計推進機構 評議員。

「やり取り」の科学

畑 和樹 准教授

グループワーク

ディスカッション

演習

講義	「やり取り」の科学
開講日	１コマ目 DXだからこその「やり取り」の重要性 7月15日（火）　19:00-20:30 ２コマ目 人々の「働きかけ」にみえるメカニズム 7月22日（火）　19:00-20:30 ３コマ目 認識の交渉プロセスと権威の性質 7月29日（火）　19:00-20:30
講師名	畑 和樹 准教授
前提知識	特になし
事前準備	特になし

講義概要

他者との「やり取り」（interaction ＝ 相互行為）は、あらゆる社会活動の基盤であるとともに、人間が備える社会性を鮮明に映し出すものである。本科目では、ことば・身体行動の用いられ方を中心に、会話にみられる「手続き」を明らかにしていく。我々はいかなる活動を、何のために、どのような方法でやり遂げるのか。会話場面の分析演習を通じて、会話は決して無作為に成り立っているわけではない、いわば精巧な社会活動であることを見いだしていきたい。すでに様々な社会活動を経験している履修者にとって、相互行為のメカニズムを紐解いていくことは、安易に考えられがちな「コミュニケーション」の在り方を考える機会となることが期待される。

講師紹介

所属	東京都市大学 デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科
2010年	成城大学文芸学部英文学科 卒業
2012年	成城大学文学研究科英文学専攻修士修了
2013年	Newcastle UniversitySchool of Education, Communication and Language SciencesMA in Applied Linguistics and TESOL修士(イギリス) 修了
2018年	Newcastle UniversitySchool of Education, Communication and Language SciencesPhD博士(イギリス) 修了
学位	学士(文学) 成城大学 2010年 修士(文学) 成城大学 2012年 修士 Newcastle University 2013年 博士 Newcastle University 2018年