| 回 | テーマまたは概要 | 到達目標 | 学習課題（予習） | 学習課題（復習） |
| 第1回 | シラバスに基づき講義内容を説明する。
データは社会をどう変えるか(1) ビジネスパーソンは、データサイエンスがどこまで出来ていればいいの？ | ビジネスの現場で必要となるデータサイエンスの実際的なレベルを理解し、自分たちが目指すべきゴール地点を把握する。
また、データを使用するうえで重要になる情報セキュリティについても学びます。 | みんなでデータ分析にチャレンジしてもらいたいので、みんなにアンケートに協力してもらいたいと思います。個人情報は完全に秘匿されますので、受講生の皆さんはこちらのアンケートにご協力ください。みんなの事を、みんな自身で分析してみよう！ | 講義中に私が見せたような、データを用いて分析を発表しているウェブサイトや記事を見つけてください。グーグル画像検索などが便利かもしれません。そして、そのデータを用いながら、自分なりにそれを分析や、そこからの改善策（経営策・政策・背サービスの改良案）を立ててみてください。素材は、ゲームでも、アプリでも、漫画でもアニメでもドラマでもYouTuberでも、何でもOK！ |
| 第2回 | 統計基礎！(1) エクセルで、データの「真ん中」を求める | 授業内で適宜指示する | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」を自由に用いて、いくつかの質問の平均値、中央値、最頻値を示し、それに基づいて「どういうことがそこから言えるのか」を考えてみてください。たとえば、もしその結果をビジネスに応用するなら、どうすればよいかを考えてみてください。 |
| 第3回 | データは社会をどう変えるか(2) AIとは何か | AIの簡単な歴史、技術構造、実用のされ方を知る。 | 授業内で適宜指示する | 皆さんだったら、AIでどんなことをしてみたいですか？「AIで実現可能なこと」と、そのために必要となる前提条件をよく踏まえたうえで、新しいAI活用のアイデアを出してみてください。 |
| 第4回 | 統計基礎！(2) データの「散らばり」を知る | 棒グラフや円グラフを作成できるようになる。これらのグラフが、決して稚拙な手段ではなく、統計学の最重要手法だと理解する。 | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」から自由に3つの質問を選び、棒グラフないしは円グラフを作図してください。そこから、何が読み解けるか、分析してください。たとえば、企業経営にこれを活用するとしたら、どういう策が出せるでしょうか。 |
| 第5回 | データは社会をどう変えるか(3) 第4次産業革命とは何か | 第4次産業革命という概念と、これから起こりうる社会変化について理解する | 授業内で適宜指示する | 報道や、実際の製品・サービスなどをひとつ紹介し、あなたの身の回りで、これから第4次産業革命の中で、どういうことが起こりうるか、議論してみてください。 |
| 第6回 | 統計基礎！(3) 2つの数字の間の「関係」を知る | 散布図と相関という、2種類の「変数間の関係性」を理解し、それを経営策に応用できるようになる。 | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」から、興味深い2つの変数の関係を散布図で発見してください。そこから、どういうことが言えるのかを考えて下さい。 |
| 第7回 | データは社会をどう変えるか(4) AIの応用実例：クラファンの成功確率の可視化 | AIがどのような可能性を秘めているかを感覚的に理解する | 授業内で適宜指示する | 「収益獲得（売上・顧客・出資などの獲得）に役立ちそうなAI」と「社会のコスト削減（費用削減や資源消費削減）に役立ちそうなAI」を、それぞれ考えてみてください。 |
| 第8回 | 統計基礎(4) 回帰分析が驚くほど簡単に理解できる・自分でできるようになる講座 | 回帰分析を自分で実施できるようになる | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」を用いて、自由に回帰分析を実施し、そこからどういうことが言えるかを考えてみてください。以前に、散布図を書いたものをもう1度使ってもOKです。 |
| 第9回 | データは社会をどう変えるか(5) AIを使ってみよう | ウェブ上にあるAIサービスを使って、ものごとを考えたり、実行出来たりするようになる
また、データやAIを使う上でどのようなことに注意するべきかについて学びます。 | 授業内で適宜指示する | 講義で紹介した様々なAIサービスのうちから、自由に1つを使って分析してみた結果を提出してください。 |
| 第10回 | 統計基礎！（5）「統計的に有意である」とは、どういうこと？ | 論文などでよく見かけることになり、また今日のデータサイエンス実務でも大切になる「統計的に有意」とは何かを理解する。自分自身でそれをエクセルで実施できるようになる。 | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」を自由に用いて、t検定を行い、2つのグループの間にある違いを証明してください。それを踏まえて、どういう改善策が有効かを議論してください。 |
| 第11回 | データは社会をどう変えるか(6) DXとデータサイエンス | データサイエンス・AI革命と同時進行で起こっている変化「アフター・デジタル」とは何かを理解し、相互にどういう関係になっているかを知る。 | 授業内で適宜指示する | 「これがアフターデジタルということだ」とあなたが思うものを一つ紹介したうえで、その背後にどういうデータの利活用があるか、考えてみてください。合っていなくても心配ありません（減点もありません）。あなたの利用しているデジタルサービスの背後に、データとその活用があるという想像ができることが、大切なことです。 |
| 第12回 | 統計基礎！（6）実践：確率思考の戦略論 | ものごとの発生確率分析において有効となる、条件付き確率の考え方を身に着け、それを用いて策を立てられるようになる | 授業内で適宜指示する | 「みんなのデータ」の中から、割合・確率として分析可能な変数を選び出し、条件付き確率のモデルを作ってみてください。その上で、確率を改善するためには、どうしたらよいか、策（経営策・政策・サービスの改善案など）を考えてみてください。 |
| 第13回 | データは社会をどう変えるか (7) 第4次産業革命で必要とされる人材と組織 | これからのデータの時代に求められる人材像や、DXのために必要な組織・戦略を理解する | 授業内で適宜指示する | これからの時代を想定したときに、もしデータに関与するような仕事をするとなったら、あなたはどういう人材になりたいですか。そのために、どんな技能を身に着ける必要があるか、考えてみてください。 |
| 第14回 | 統計基礎！（7）標本の理論 | アンケートを適正に実施できるようになる | 授業内で適宜指示する | 予算5万円で、「あなたが知りたいこと」についてインターネット調査会社を用いてアンケートをするとなった場合に、どういうアンケートの実施方法がよいか、アンケートの対象者と具体的な質問項目をデザインしてみてください。ただし、1人1問あたり10円とする。 |