【授業の目的】

授業の位置付け（対応するディプロマポリシー）：主体的に行う態度, DP1 専門知識,DP2 一般知識,DP3 思考力,DP4 判断力, DP5 会話・文章力,DP6 意欲・責任感,DP7 協調性,DP8 持続性,DP9 倫理観
本講義は、情報分野に関する専門科目として、本学の教育目標のうち主に「専門学術の振興」に貢献することを目標とする。

【到達目標】

本講義では、主に実社会を対象としてマルチエージェントのシミュレーションを行う。最終的に学生が主体的に社会における問題（特に経営に関わる問題）について考察できるようになることを目標としている。本講義を通じて、受講生が受講後に次のことができるようになることが到達目標である。

1 プログラミングについて基本的なことが説明できる
2 モデル化について基本的なことが説明できる
3 独自のモデルを作成し、シミュレーション実行をすることができる

卒業論文完成に向けて，積極的にプログラミングができるようになることを目指す。

【授業計画】

(1)授業の位置付け（対応するカリキュラムポリシー）：主体的に行う態度, CP1 専門知識,CP2 一般知識,CP3 思考力,CP4 判断力, CP5 会話・文章力,CP6 意欲・責任感,CP7 協調性,CP8 持続性,CP9 倫理観
(2)授業形態：演習
(3)授業方法：課題解決型，ディスカッションディベート，プレゼンテーション
(4)受講生のPC等使用：可能な限りノートパソコンを持参して下さい。

01.論文構成を知る（1）:論文を読む。
　事前学修：シラバスを読んでくること
　事後学修：論文を読むこと
02.論文構成を知る（2）:論文の構造を確認する。
　事前学修：論文の構造を理解しようと試みること
　事後学修：論文構造を理解すること
03.テーマ決め作業（1）:経営や社会に関わる事柄の中から興味・関心事を複数挙げる。
　事前学修：興味関心事をできる限り挙げること
　事後学修：内容を整理すること
04.テーマ決め作業（2）:できるだけ沢山の情報源（専門家、図書館、書店など）を活用し、テーマを1つに絞る。
　事前学修：テーマに関連することをできるだけ沢山調べること
　事後学修：内容を整理すること
05.テーマ決め作業（3）:情報源を活用し、テーマに関連する文献のリストを作成する。
　事前学修：テーマに関連することをできるだけ沢山調べること
　事後学修：内容を整理すること
06.テーマ決め作業（4）:文献を入手する。
　事前学修：文献を借りたり、複写したりすること
　事後学修：内容を整理すること
07.テーマ決め作業（5）:集めた文献の中から興味がある事柄を列挙する。
　事前学修：テーマに関連することをまとめること
　事後学修：内容を整理すること
08.テーマ決め作業（6）:それぞれの事柄についてまとめ、興味や問題点を挙げる。
　事前学修：テーマに関連する問題を挙げること
　事後学修：内容を整理すること
09.テーマ決め作業（7）:研究の目的を決めた後、テーマを固める。
　事前学修：テーマに関連する問題に対する理解を深めること
　事後学修：内容を整理すること
10.分析方法の検討（1）:知りたいことを明らかにできる方法を検討する。
　事前学修：方法を調べること
　事後学修：内容を整理すること
11.分析方法の検討（2）:方法を決定する。
　事前学修：方法をより具体的に調べること
　事後学修：内容を整理すること
12.モデル設計作業（1）:仕組みを具体的に記述する。
　事前学修：流れを記述すること
　事後学修：内容を整理すること
13.モデル設計作業（2）:流れ図などによってより明確にする。
　事前学修：流れ図などを記述すること
　事後学修：内容を整理すること
14.モデル設計作業（3）:モデルが研究目的に合っているかを確認する。
　事前学修：モデルを図示すること
　事後学修：内容を整理すること
15.プログラミング（1）:次回演習までに行う作業を確認する。
　事前学修：簡潔なプログラミング作業を行うこと
　事後学修：改善すること

16.プログラミング（2）:不具合の修正及び改善を行う。
　事前学修：プログラミング作業を行うこと
　事後学修：改善すること
17.プログラミング（3）:進捗状況を報告する。
　事前学修：プログラミング作業を行うこと
　事後学修：改善すること
18.プログラミング（4）:作業を終了する。
　事前学修：プログラミング作業を行うこと
　事後学修：改善すること
19.論文構成の検討（1）:全体の流れを確認する。
　事前学修：論文の構成にしたがって書くことを整理すること
　事後学修：内容を整理すること
20.データ収集作業（1）:シミュレーションを実行して分析に必要なデータを出力する。
　事前学修：シミュレーションを実行すること
　事後学修：データをとること
21.データ収集作業（2）:進捗状況を報告する。
　事前学修：シミュレーションを実行し進捗状況を述べること
　事後学修：改善すること
22.データ分析作業（1）:シミュレーションによって得られたデータを整理する。
　事前学修：データをまとめること
　事後学修：改善すること
23.データ分析作業（2）:データの分析を行う。
　事前学修：データを分析すること
　事後学修：改善すること
24.データ分析作業（3）:図表にする。
　事前学修：特徴的なものを探すこと
　事後学修：改善すること
25.論文執筆の作業（1）:集めた文献を使って執筆する。
　事前学修：必要なところを明らかにすること
　事後学修：改善すること
26.論文執筆の作業（2）:執筆した内容を確認する。
　事前学修：述べたいことを入れること
　事後学修：改善すること
27.論文執筆の作業（3）:モデルの概要について明記する。
　事前学修：わかりやすく記述すること
　事後学修：改善すること
28.論文執筆の作業（4）:得られた結果を検討し、残された課題等について執筆する。
　事前学修：何ができて、できなかったのかを述べること
　事後学修：改善すること
29.論文執筆の作業（5）:全体を見直し、出典や参考文献、誤字・脱字等の体裁チェック行う。
　事前学修：他者にも読んでもらい、コメントをもらうこと
　事後学修：改善すること
30.報告会にて最終確認 :簡潔に報告を行い、他者の意見を聞く。
　事前学修：報告すること
　事後学修：改善すること

【予習・復習】

予習　各自の課題に取り組むこと：約5時間
復習　コメントを整理して，次回までに取り組むべきことを明確にすること：約2時間

【授業関連科目】

プログラミングJAVA, アプリケーション作成演習, プログラミングVB, WEBデザイン, WEBプログラミング

【成績評価方法・注意】

成績評価方法：卒業論文100%で評価する。
フィードバック：卒業論文作成指導，報告会においてコメントする。

【教科書】

著者：山影進(2013)　書名：人工社会構築指南　artisocによるマルチエージェント・シミュレーション入門　出版社：書籍工房早山

【参考書】

適宜指示する