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授業情報／Course information

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科目名／Subject 情報システム論I／Information System I
担当教員（所属）／Instructor 沼澤 政信 (商学部)
授業科目区分／Category 現代商学専攻博士前期課程　基本科目
開講学期／Semester 2026年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period 金/Fri　3
対象所属／Eligible Faculty 商学研究科現代商学専攻博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce
配当年次／Years 1年 , 2年
単位数／Credits 2
研究室番号／Office 沼澤 政信(4号館451室)
オフィスアワー／Office hours 沼澤 政信(事前にメールで連絡をしてください．)
更新日／Date of renewal 2026/03/03
授業の目的・方法
／Course Objectives and method		 本授業では，人工知能（AI）を「人間の考え方や判断の仕組みを，計算やルールとして表現する」技術・学問として理解することを目的とします．
具体的には，問題をどのように整理し，選択肢を比較し，最も適切な答えを見つけるのかという思考のプロセスを，探索，制約の整理，確率的な判断，学習といった方法を通して学びます．そして，それぞれの方法がどのような問題に向いているのか，またどのような限界があるのかを理解します．
さらに，AIを「よく分からないが便利な仕組み」として使うのではなく，その中身の考え方を理解したうえで，自分の研究テーマや関心のある課題をどのように AI の枠組みで整理できるかを考えたい．
達成目標
／Course Goals		 本授業の履修を通して獲得が期待される能力・技能は以下の通りです．
・人工知能（AI）の基本的な仕組みや考え方を，学術的観点から説明できる．
・与えられた課題を整理し，問題の構造や前提条件を明確にできる．
・AI の各手法が有効となる条件とその限界を，理論的に検討できる．
・AI の活用可能性と課題について，批判的かつ論理的に論じることができる．
授業内容
／Course contents		 授業では，プロジェクターを用いてスライド資料や関連動画を映写して，以下の内容について適時説明します．また，学生自身の研究テーマや関心のある課題をどのように AI の枠組みで整理できるかを，課題として与えて，各自調査して発表してもらいます．
【主な内容】
● AIの歴史や現在のAIの応用
● 問題解決としての探索理論（探索アルゴリズム）
● 制約充足問題（CSP）と組合せ最適化
● 不確実性と確率的推論
● 機械学習の理論基盤
● AIの限界と倫理・社会実装
事前学修・事後学修
／Preparation and review class		 事前学修として，次回の授業内容に記載された語句について，各自で情報系の書籍や雑誌，ウェブ記事等で調べることを期待します．また，事後学修では，講義資料や参考資料の内容を確認し，復習してください．授業の中で特に関心を持った事項については各自で積極的に調べて，より深い知識を得るように努めてください．
使用教材
／Teaching materials		 特に指定しません．
成績評価の方法
／Grading		 下記の評価要素とウェイトにより，総合的に本授業の評価を行います．
●授業への参加度（各回のプリント課題）：15%
●manaba の小テスト（理解度チェック）：15%
●課題への取り組み：70%
成績評価の基準
／Grading Criteria		 社会情報コース標準成績評価基準に従います．
履修上の注意事項
／Remarks		 ● 授業方法，受講に関しての諸注意や評価方法の詳細などは，第一回講義日に簡単に説明します．
● プログラミングおよびコンピューターネットワークに関する講義を学部で履修していることが望ましい（ただし，履修条件ではありません）．
実務経験者による授業
／Courses conducted by the
ones with practical
experiences		 該当しない／No
授業実施方法
／Method of class		 ○大学院授業／Graduate school class
遠隔授業
／Online class
□ 遠隔授業／Online class

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