情報システム論

1年

2.00単位

セメスタ指定なし

袁　福之

日本語

紀尾井町キャンパス

2023年の春からChatGPTやAdobe FireflyなどのGenerative AI（生成AI）が急速に注目されるようになり、株式市場もさながら「AIバブル」の様相を呈している。Generative AI（生成AI）を学ぶことは、時代の変化や仕事の新しいあり方を学ぶことにも通じる。この講義を通じてGenerative AI（生成AI）の使い方を実践的に学び、技術的スキルだけではなく以下の能力も身につけるようにしたい。

１．クリエイティブな企画や表現の可能性： Generative AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオなど、さまざまな形式のコンテンツを生成することができる。新しい企画・広告・物語・商品などのコンテンツを創り出す際の有力なツールである。Generative AIを活用することによってクリエイティブに企画や表現を探求することができる。

２．新しい変革に直面するメディア産業への対応： Generative AIがメディア産業に大きな変革をもたらしている。脚本・小説・記事・写真・イラスト・映画・音楽の制作支援、パーソナライズされたコンテンツの提供など多岐にわたる。これらの変化を理解し Generative AIを積極的に活用し、新しい変革をリードできるようにしたい。

３．人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習、ディープニューラルネットワーク（DNN）、大規模言語モデル、生成AI、教師あり学習と教師なし学習、学習用データと学習済みモデルなどの基本用語について学ぶ。

４．倫理的・社会的な課題への対応： Generative AIの使用は、著作権侵害、プライバシーの侵害、誤情報の拡散といった倫理的・社会的な問題を引き起こす可能性がある。これら課題を理解し、Generative AIを正確に活用していくことが求められる。AIに関する原則/ガイドライン、AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性についても考察する。


Generative AI（生成AI）以外にも、次の事項について学ぶ。Mobile First戦略、モバイル決済・キャッシュレス決済、Society 5.0、IoT (Internet of Things)、ソーシャルメディア、生活者消費行動モデル SIPS、UX（user experience、顧客経験・顧客体験）、ブランド体験、インフルエンサー・マーケティング、TikTok、サブスクリプション（subscription）、リカーリング（recurring）、シェアリングエコノミー（共有の経済）、MaaS（Mobility as a Service）、CASE革命（C＝Connected、A＝Autonomous、S＝Shared＆Service、E＝Electric）。

１．Chat GPT、Adobe Firefly、Adobe PhotoshopなどのGenerative AI（生成AI）を実践的に学び、技術的スキルを身につける。

２．Generative AI（生成AI）によるクリエイティブな企画や表現を学ぶ。 Generative AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオなど、さまざまな形式のコンテンツを生成することができる。新しい企画・広告・物語・商品などのコンテンツを創る際の有力なブレーンストーミング・ツールであり、活用できるように学ぶ。

３．人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習、ディープニューラルネットワーク（DNN）、大規模言語モデル、生成AI、教師あり学習と教師なし学習、学習用データと学習済みモデルなどの基本用語について学ぶ。

４．倫理的・社会的な課題への対応： ソーシャルメディアやGenerative AIの使用は、著作権侵害、プライバシーの侵害、誤情報の拡散といった倫理的・社会的な問題を引き起こす可能性がある。これら課題を理解し、Generative AIを正確に活用していくことが求められる。AIに関する原則/ガイドライン、AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性についても考察する。

５．インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディア、Generative AI（生成AI）が、下記のような多くの経済的・社会的な変革を引き起こしており、これらの変革の真髄を理解できるようにする。Mobile First戦略、モバイル決済・キャッシュレス決済、Society 5.0、IoT (Internet of Things)、ソーシャルメディア、生活者消費行動モデル SIPS、UX（user experience、顧客経験・顧客体験）、ブランド体験、インフルエンサー・マーケティング、TikTok、サブスクリプション（subscription）、リカーリング（recurring）、シェアリングエコノミー（共有の経済）、MaaS（Mobility as a Service）、CASE革命（C＝Connected、A＝Autonomous、S＝Shared＆Service、E＝Electric）。

対話型AI ChatGPTの利用者登録を行い、実際に使用できるようにする。
第３次人工知能ブーム、ChatGPTの利用に関する注目される成果や話題・記事を通じてGenerative AIとはなにかを理解する。ChatGPTによるメール作成・メールテンプレート生成を体験し、その意味を理解する。
ChatGPTを通じて、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）について理解を深める。
人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）、AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）に関する理解を深める。

対話型AI「Chat GPT」 https://chat.openai.com/chat
は今後の学習や仕事に大きな影響と未知な可能性を与えてくれる。
ChatGPTが「どのようなことが可能なのか」について調べて使ってみる。
ChatGPTに関する新聞記事やニュースについて調べる。

Chat GPTを使いこなすことができるように練習する。

ビジネスにおけるChat GPTの利用を学ぶ。
①資料作成、②アイデア出し・企画書の作成、③広告文生成、④文章の要約・自動生成、⑤文章の校正、⑥翻訳など、AIによる業務の自動化によって影響される仕事や業界に関する理解を深める。
訓練されたデータを基にして、次に来る最も適切な単語を確率的に選択し、流暢で自然な文章を生成するChatGPTを通じて、シンボルグラウンディング問題について考える。

AIによるテキスト、画像、音楽、ビデオが仕事やコンテンツ制作にどのような劇的な変化をもたらすのか、その可能性とリスクを調べる。

ChatGPTの使い方を学び、資料作成やアイデア出し・企画書の作成に活用できるように練習する。
ChatGPTによって引き起こす社会や職業の変化に関する理解を深める。
シンボルグラウンディング問題に関する事例を考える。

①企画支援、②脚本・シナリオ制作支援、③ロケ地の選定支援、④画像生成と絵コンテ、③作詞・作曲など、コンテンツ制作（企画・脚本・画像・映像）におけるChatGPTの利用を学ぶ。

Generative AIによって制作された写真・広告・プロモーションビデオ・小説の事例を調べ、その意味を考える。

Generative AIによって制作された写真・広告・プロモーションビデオ・小説の事例を調べ、今後のコンテンツ制作におけるGenerative AIの影響とリスクを考える。

商品企画やプロモーションにおけるGenerative AIの活用事例（ナイキー、伊藤園、パルコなど）を学ぶ。
ChatGPTによって商品企画を生成し、Adobe FireFlyによって商品イメージを制作する過程を実践的に学ぶ。

商品企画やプロモーションにおけるGenerative AIの活用事例を調べる。

ChatGPTによって商品企画を生成し、Adobe FireFlyによって商品イメージを制作する事例を自ら実践し練習を重ねる。

人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習、ディープニューラルネットワーク（DNN）、大規模言語モデル、生成AIなどの基本用語を学ぶ。

人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習、ディープニューラルネットワーク（DNN）、大規模言語モデル、生成AI、教師あり学習と教師なし学習、学習用データと学習済みモデルなどの基本用語について調べる。

人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習、ディープニューラルネットワーク（DNN）、大規模言語モデル、生成AIに関する解説記事や書籍について調べ、興味あるものについてさらに学習を深める。

Generative AIによるハルシネーション（Hallucination）、著作権侵害、プライバシーの侵害、フェイクニュース（誤情報）、ディープフェイク（AI技術を応用し動画の中の人の顔などの一部を入れ替える）などの社会的・倫理的な課題について詳細に学ぶ。Generative AIを活用する際の規範や注意点を学ぶ。AI倫理、AIの社会的受容性、AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性について考察する。

Generative AIによるハルシネーション（Hallucination）、著作権侵害、プライバシーの侵害、フェイクニュース（誤情報）、ディープフェイク（AI技術を応用し動画の中の人の顔などの一部を入れ替える）などの社会的・倫理的な課題に関する事例を調べる。

Generative AIによるハルシネーション（Hallucination）、著作権侵害、プライバシーの侵害、フェイクニュース（誤情報）、ディープフェイク（AI技術を応用し動画の中の人の顔などの一部を入れ替える）などの社会的・倫理的な課題に関する事例を調べ、理解をさらに深める。

学習データと検証データの利用、機械学習モデルの性能を評価するためのホールドアウト法と交差検証法を理解する。過学習、バイアスを理解し、適切なモデルを構築する方法を学ぶ。
AIの開発環境と実行環境を理解しAI技術を活用するスマートスピーカー、AIアシスタント、画像認識、自動運転などの応用について学ぶ。

学習データと検証データの利用、過学習、バイアスなどのAIモデルの特徴を理解する。

学習データと検証データの利用、過学習、バイアスなどのAIモデルの特徴に関する理解を深める。

シェアリングエコノミー（共有の経済）、サブスクリプション（subscription）、リカーリング（recurring）が成立する技術基盤、社会的要因、ビジネスモデルについて学ぶ。

クラウドコンピューティングの概念とコンテンツ（音楽・映像・ゲーム・データ・アプリ・サービス）ネット配信に関するシステム構成、現状と課題を理解する。「所有から利用へ」「モノからサービス へ」「AtomからBitへ」「リアルからバーチャルへ」「買う から 使う へ」のビジネスモデルの変化を理解する。
メディアの変遷、コンテンツ（音楽・映像・ゲーム・データ・アプリ・サービス）のネット配信の事例を調べる。
シェアリングエコノミー（共有の経済）、サブスクリプション（subscription）、リカーリング（recurring）の事例を調べる。

メディアの変遷、コンテンツ（音楽・映像・ゲーム・データ・アプリ・サービス）のネット配信の事例や新聞記事を調べ、現状と課題を認識する。
シェアリングエコノミー（共有の経済）、サブスクリプション（subscription）、リカーリング（recurring）の事例を調べ、使っている、または使ってみたいサービスについて列挙し、その理由を考える。

データエコノミー（Data Economy）、人工知能（学習・推論・判断）について学ぶ。
AIによる画像認識、顔認識、ロボット、自動運転の様々な応用事例について学ぶ。

AIによる画像認識、顔認識の事例（iPhoneなどのスマートロック、空港の出入国自動ゲート、無人店舗）などの事例を調べ、構成する技術とシステムを理解する。

ソーシャルメディア、生活者消費行動モデル SIPS（共感する→確認する→参加する→共有・拡散する）、UX（user experience、顧客経験・顧客体験）とブランド体験、インフルエンサー・マーケティング、TikTok、instagram、X (twitter)、youtubeなどのソーシャルメディアの特徴と役割について学ぶ。
TikTokの「AIレコメンデーション」が検索に変わるものとして機能している点について考える。

「TikTok売れ」（TikTokを起点に情報・商品・サービスが爆発的に拡散する）事例を調べ、その意味を考える。

企業やブランドが、どのように「TikTok売れ」を仕掛け、インフルエンサー・マーケティングを活用しているのか、事例を調べ、その成功要因を考える。
「TikTok売れ」現象について、コンテンツ制作者の視点から考え、どのような要素が必要なのかについてまとめる。

CASE革命（C＝Connected、A＝Autonomous、S＝Shared＆Service、E＝Electric）、MaaS（Mobility as a Service）などのモビリティ革命について学ぶ。
最終レポート試験の課題について説明する。

クルマのサブスクリプション、電気自動車（EV）、自動運転について事例を調べる。

クルマのサブスクリプション、電気自動車（EV）と脱炭素社会の関連について調べ理解を深める。

ソーシャルメディアを活用する生活者消費行動モデル SIPS（共感する→確認する→参加する→共有・拡散する）を理解し、UX（user experience、顧客経験・顧客体験）が共有・拡散されることを通じて、ブランド価値が形成されることを理解する。
消費者参加型商品開発・企業の価値共創（コ・クリエーション）戦略。
「価値共創」プラットフォームとしてのソーシャルメディアの重要性を理解する。
最終レポート試験の課題について説明する。

「価値共創」プラットフォームとしてのソーシャルメディアを活用する事例を詳しく調べ整理する。

最終レポート試験の課題を通じて、ソーシャルメディア・マーケティング、生活者消費行動モデル SIPS（共感する→確認する→参加する→共有・拡散する）、消費者参加型商品開発について理解を深める。

インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディア、Generative AIの技術革新によって変容する21世紀の社会とビジネスを俯瞰する。
特に今後重要になるGenerative AIが引き起こす社会変革について、その意味を再確認する。
そのマクロな視点を踏まえて、最終レポート試験の課題を制作するよう依頼する。

自分の体験を踏まえて、インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディア、Generative AIがもたらす社会的な変化について考える。

最終レポート試験の課題を制作し提出する。

授業への参加、中間レポート： 30%
最終レポート試験（問題提起、事例分析、結論）：80％

課題(試験やレポート等)に対するフィードバックは、facebookまたはmanabaを通じて行う。

『イラストで学ぶ　人工知能概論　改訂第２版』（谷口忠大、講談社、2021年）
『イラストで学ぶ　ディープラーニング 改訂第２版』（ 山下隆義、講談社 、2018）
『つなげる広告 共感、ソーシャル、ゲームで築く顧客との新しい関係性』（京井良彦、アスキー新書、2012年、kindle版￥769）
『文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要』（野口竜司、東洋経済新報社、2019年）
『ChatGPT最強の仕事術』（池田朋弘、フォレスト出版、2023年）

東京紀尾井町キャンパス3号棟4階　3407研究室

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