【授業の目的】

DP1専門知識、DP3思考力、DP6意欲・責任感
経営学部経営学科専門科目として、「専門学術の振興」に寄与することを授業目標とする。社会で用いられている情報技術と職業の関係について理解することで、専門学術の振興に寄与する。

【到達目標】

次のような能力を身につけること。
1. 情報技術分野の知識と関連した職業に関する知見を身につける。
2. 現代の職業事情を知り，今後の社会の変化に応用できる。
3. 情報関連産業における労働環境への意識を持つ。

【授業計画】

授業の位置づけ：CP1専門知識、CP3思考力、CP6意欲・責任感

1. オリエンテーション
　事前学習：「働き方改革」についてインターネットで調べておく。
　事後学習：配布資料を読んでおく。

2. 働き方の未来
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

3. ある３DCGアーティストの経歴
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

4. AIによるIT現場の自動化
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

5. ITエンジニアの転職体験
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

6. センスや技術力だけではないデザイナーの適性
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

7. エンジニアが挑む自動化
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

8. 働き方改革の現状
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

9. 問われる技術者の姿勢
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

10. 物流部門エンジニア
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

11. 在宅勤務と顧客サービス
　事前学習：配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

12. 人工知能の仕組みと人間
　事前学習：教科書の指定部分と配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

13. ディープラーニングとその限界
　事前学習：教科書の指定部分と配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

14. 人間，動物，コンピュータの「思考」
　事前学習：教科書の指定部分と配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

15. ソーシャルメディアと人工知能
　事前学習：教科書の指定部分と配布資料を読み課題の文章を作成する。
　事後学習：各発表者の発言をまとめておく。

【予習・復習】

各回の講義に対して指定された資料を読み，指定された分量のレポートを持参する。講義では，指名された受講者のレポートに対して質疑と討論を行っていくのでレポートの作成は必須であり，講義１時間に対して資料の予習１時間とレポート作成１時間，復習１時間を標準とする。

【授業関連科目】

情報処理概論I，同II

【成績評価方法・注意】

レポートの提出とその出来具合を約6割とし，質疑応答への参加を3割，講義への積極的な参加姿勢を１割として評価を行う。出席状況が悪い場合は減点対象となる。レポートを提出しない場合は大きく減点する。レポート課題の内容は点数として評価し，書き方に問題がある場合は指導する。

【教科書】

著者：松尾豊　書名：人工知能は人間を超えるか　出版社：(株)KADOKAWA

【参考書】

適宜指示する