スポーツアイオー
 スポーツアイオー
短期スポーツベット アイオー
部

Society 5.0時代において
活躍できる人材を目指して

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
スポーツアイオー の「数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム」が、文部科学省が
推進する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に認定されました。

データサイエンスとは?

現代のような高度情報化社会には、多種多様なデータがあふれており、ビッグデータ、AIなどは社会を読み解くキーワードにもなっています。数学や統計学、機械学習、プログラミングなどの理論を活用して、膨大なデータを収集、分析し、有益な情報を引き出すことにより、社会やビジネスの課題を解決することが様々な分野で求められています。

生活の中のデータサイエンス

フードロスの削減と利益の向上

ある回転寿司チェーンでは皿にICチップを取り付けることで「ネタの人気度」や「どの寿司がいつレーンに載ったか」「いつお客さんに取られたか」など年間約10億件もの情報を収集。そのデータを活用し、1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測することに成功しました。
その結果、廃棄ロスが75%削減となり、フードロスの削減と大幅な利益の向上を実現しました。

気候変動が農作物生産性に
与える影響の研究

あるスポーツベット アイオー では気候変動が農業の生産性に及ぼす影響を明らかにするために、気候・水・土・作物の特性などのデータを収集、分析。
予測モデルを作成し、プログラミング技術やビッグデータの多角的な分析により、気候変動や食料政策など影響を数値化し課題解決に取り組まれています。

医療のレントゲン・MRI

医療の現場ではこれまで集めた画像データを機械学習によって取り込むことでがん(腫瘍)などの異常を医師と機械の2段階で確認できるシステムを活用。
従来では見落としてしまっていたものも減少し、がん(腫瘍)の早期発見などに貢献しています。

すでにさまざまな業界でICTやデータの活用は進んでいます!

管理栄養士

ICTを活用して遠隔で栄養指導

スポーツ

選手のプレイを数値化してデータ化

医 療

電子カルテは当たり前。病床管理もAI化

福 祉

ビッグデータを活用してエビデンスを共有

教 育

出欠管理や授業の進行までICT化

プログラムの目的

本プログラムでは、データに基づいた課題解決や実践活動ができ、実社会に活用できるリテラシーを身につけた人材を育成することを目的としています。
文系・理系、専門・職業の分野を問わず、データの収集や分析に関する基本技術を修得し、各分野におけるICT・データ活用の事例研究を行って、数理、データサイエンス、AIの基礎知識を修得します。

学修目標

データやICTが社会に与える影響及びAIの役割を理解し、プライバシー等にも配慮した活⽤について考え、留意すべき事項を理解する

データ分析⼿法や統計⽤語の意味を理解し、データを読み解き、データが⽰す内容をわかりやすく説明できる⼒を身につける

データ処理や可視化に関する知識を修得し、データやAIを活⽤した課題解決の⼿法を理解し、実践できる⼒を身につける

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

データやICTが社会に与える影響を理解し、プライバシー等にも配慮した活用について考える力

データ分析手法や統計用語の意味を正しく理解し、データが示す内容を分かりやすく表現する力

プログラムの
修了要件・授業の方法及び
内容・実施体制〈対象科目〉

修了要件

「ICT・データ活用入門(2単位)」を履修し、単位を修得することで、
プログラムを修了したことになります。プログラム修了後、修了証が交付されます。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

企業での事例を通じてAI活用やDXのイメージをもち、社会での変化を、自ら観察できるようになる力

自身の思い込みや考え方の癖を自覚。多様な視点からデータに対峙することの重要性を理解する力

問題の内容を把握し、どの情報から何を求めるのか、説明することができる力

問題解決のための手順や方向性を明確に説明することができる力

数学ツールを活用しながら、正確かつ効率的に最適解を求めることができる力

自分が目的とする機能がどのようなものなのかを考え、それをプログラムとして組み立てる力を身に付ける

基本的なアルゴリズムの動きを正しく言葉で説明できる力

機械学習プロジェクトの考え方や流れを説明できる力

具体的なビジネスシーンにおいて、マルチメディア情報処理に取り組むことができる力

プログラムの
修了要件・授業の方法及び
内容・実施体制〈対象科目〉

修了要件

「AI・データサイエンス活用論(2単位)」「数学基礎(2単位)」「プログラミング入門(2単位)」 「アルゴリズム(2単位)」「機械学習(2単位)」「データサイエンスプログラミング演習(2単位)」 「メディア処理(2単位)」を履修し、14単位を修得することで、プログラムを修了したことになります。 プログラム修了後、修了証が交付されます。

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