シラバス

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シラバス（公開版）

2026年度　

データサイエンス数学

[ K-1-a-09-2 ]

単位（総授業時間数＋自習時間）：2（30 + 60）

対象学科：美表４年

授業形態：講義　学期：前期　必・選：選択

美術学部　共通教養科目

池　田　展　敏

授業概要

AI（人口知能）やIoT（モノのインターネット）など、ビッグデータを利活用した技術が社会生活を変革しつつある。データサイエンスは、データ分析を通じ、課題解決や意思決定につながる情報や知見などを提供する。この授業では、データサイエンスの発展により社会で起きている変化について学び、私たちがそれらをどのように活用すべきかを考える。また、データサイエンスの基礎となる数学を学び、受け身でなく、自らの意思で、データサイエンスの活用にアプローチできる素養を養う。自ら楽しく学べるようにグループワークも行う。

授業の到達目標

学位授与の方針との関連

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事等の場で使うための基礎的素養を身につける。

自らの意思でAI等の恩恵を享受し、説明し、活用できるようになる。

データ解析に必要な数学の概要を理解する。

授業計画

回

内容

自習（事前・事後学習の内容）

１. なぜデータサイエンスが必要なのか①
データサイエンスとは何か。どのようにビッグデータが集められているのか。集められたデータはどのように活用されているのか。IoT（モノのインターネット）とは？

配布資料の復習。インターネットによる調べ学習。

１．なぜデータサイエンスが必要なのか②
データサイエンスによる社会（生活）の変化と情報化社会の死角。（グループワークも行う）

配布資料の復習。インターネットによる調べ学習。グループワークの復習。

２．データの種類とその多様性・活用

配布資料の復習。インターネットによる調べ学習。

３．量的データの調べ方の超基本①
度数分布とヒストグラム

配布資料の復習。インターネットによる調べ学習。

３. 量的データの調べ方の超基本②
度数分布とヒストグラムの実践およびヒストグラムのみどころ

配布資料の復習。配布課題の提出。

３. 量的データの調べ方の超基本③
ヒストグラムを特徴づける関数形（正規分布、指数分布、べき分布、その他）とその応用

配布資料の復習。配布課題の提出。

４．データからその背後にある構造を調べる①
散布図と回帰直線（最小二乗法）

配布資料の復習。配布課題の提出。

４．データからその背後にある構造を調べる②
重回帰分析

配布資料の復習。配布課題の提出。

４．データからその背後にある構造を調べる③
確率過程と時系列解析

配布資料の復習。

４．データからその背後にある構造を調べる④
時系列モデルとその応用

配布資料の復習。配布課題の提出。

５．非構造化データの解析例
テキストマイニング（演習）テキストマイニングから何がわかるか。グループワーク。

配布資料の復習。配布課題の提出。グループワークの復習。

６．データサイエンスとAIの普及と問題点①
・データと著作権・ライセンス
・データと倫理/個人情報とSNS

配布資料の復習。

６．データサイエンスとAIの普及と問題点②
・AIとは何か。
・AIの普及と問題

配布資料の復習。

７．AI（人工知能）とはどのようなものか①
AIの歴史からニューラルネットワークまで

配布資料の復習。

７．AI（人工知能）とはどのようなものか②
生成系AIを使ってみよう（演習）。利点と問題点の理解

配布資料の復習。

期末試験（提出課題による）

課題プリントを使って授業全体を復習する。

履修上の注意

PCを使う場合があるので、必要に応じ持参してください。
クラスルームを使って諸連絡を行いますので、必ず活用してください。

成績評価方法・基準

受講態度（コメントシートなどの提出、提出課題、グループワークへの参加度など）：60%，
期末試験の代替提出課題：40%。
提出物はコメントをつけて返却します。

教科書

授業時、またはクラスルームで、必要な資料を配布します。

参考書

[データサイエンスリテラシー][髙橋弘毅・市坪誠・河合孝純・山口敦子][実況出版][2，530円]

備　考

質問については、授業終了後、または、クラスルームで受け付けます。