シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 科目名／Course: 情報通信工学特別講義／Information and Communication Engineering Special Lecture | |
| 科目一覧へ戻る | 2026/03/23 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
情報通信工学特別講義 |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
Information and Communication Engineering Special Lecture |
| 時間割コード ／Registration Code |
21270301 |
| 学部（研究科） ／Faculty |
情報工学部 |
| 学科（専攻） ／Department |
情報通信工学科 |
| 担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors |
○吉井 誠 |
| オフィスアワー ／Office Hour |
|
| 開講年度 ／Year of the Course |
2026年度 |
| 開講期間 ／Term |
前期集中 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
3年 |
| 単位数 ／Credits |
1.0 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2026/03/01 |
|---|---|
| 科目ナンバリング ／Course Numbering |
履修案内を参照 |
| 使用言語 ／Language of Instruction |
日本語 |
| オムニバス ／Omnibus |
該当なし |
| 授業概略と目的 ／Cource Description and Objectives |
デジタル社会においては、利用者視点に加え、AIを適切に活用できる設計力が不可欠です。本授業では、人間中心設計（HCD）とUXデザインの基礎を学ぶとともに、生成AIを活用した企画・設計・評価プロセスを実践的に体験します。 DX推進に求められる上流工程の力を養うため、ペルソナ作成、シナリオ構築、アイデア創出、プロトタイピング、ユーザーテスト設計をAIと協働しながら行います。AIを「思考支援ツール」として活用し、問いの立て方、プロンプト設計、出力の批判的検証までを含めて学修します。 本授業を通じて、学生は利用者視点とAI活用力を統合した実践的設計力を身につけ、DX時代に求められる創造的エンジニアリング能力の向上を目指します。 |
| 履修に必要な知識・能力・キーワード ／Prerequisites and Keywords |
日常的にPCやスマートフォンを利用し、Webサービスやアプリを使用していることを前提とします。専門的知識は不要ですが、生成AIツールの活用に抵抗がないこと、または積極的に学ぶ姿勢が望まれます。 本授業ではグループワークを通じ、日本語での議論・提案・発表を行います。自ら問いを立て、AIを活用して仮説を検討し、結果を批判的に評価する姿勢が求められます。 【キーワード】UXデザイン、人間中心設計、DX、生成AI、プロンプト設計、ペルソナ、シナリオ、プロトタイピング、サービス企画、上流工程。 |
| 履修上の注意 ／Notes |
本授業はワーク中心で進行し、毎回PCを使用します。生成AIツールを活用した演習を行うため、各自で利用環境を準備してください。 AIの出力は必ずしも正確とは限りません。鵜呑みにせず、根拠確認・比較検討・改善提案を行う姿勢を重視します。評価は成果物だけでなく、思考過程、AI活用の工夫、チームへの貢献度も含めて行います。 実社会課題を扱うため、情報収集・分析・発表準備など授業外学習も重要です。主体的・協働的な参加を前提とします。 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
原則として使用しません。講義用の資料は講師で用意します。 授業では、AIによるアイデア発散、ペルソナ生成、仮説検証、プロトタイプ改善などを実践します。参考文献は、AIの出力をどのように評価・改善するかという観点で活用すると効果的です。理論とAI実践を往復しながら学習を深めてください。 |
| 参考文献等 ／References |
理解を深めるため以下を推奨します。 ・「エクスペリエンスビジョン―ビジョン提案型デザイン手法（丸善出版）」 UXデザインとビジョン提案型設計の実践手法を体系的に学べます。 授業では、AIによるアイデア発散、ペルソナ生成、仮説検証、プロトタイプ改善などを実践します。参考文献は、AIの出力をどのように評価・改善するかという観点で活用すると効果的です。理論とAI実践を往復しながら学習を深めてください。 |
| 自主学習ガイド ／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
日常的に利用しているサービスを観察し、「なぜこの設計なのか」「AIで改善できないか」を考察してください。生成AIを活用し、ペルソナ作成や改善提案を試すことも推奨します。ニュースや最新AI活用事例の収集も効果的です。 |
| 資格等に関する事項 ／Attention Relating to Professional License |
特に必須資格はありません。本授業で扱うUX設計やAI活用の知識は、将来的に以下の分野と関連します。 ・UXデザイン関連資格 ・ITパスポート、基本情報技術者試験 ・データサイエンス・AI関連資格 ただし、本授業は資格取得を目的とするものではなく、実践的設計力とAI活用力の修得を目的とします。 |
| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
本授業ではAI活用型アクティブラーニングを実施します。 １．AI協働型グループワーク 生成AIを活用しながら企画・設計・改善を行います。人間の創造性とAIの発想支援を組み合わせます。 ２．プロンプト設計演習 AIから有効な出力を得るための問いの設計を学びます。 ３．プロトタイピング AIを活用したUI案作成・改善提案を実施します。 ４．プレゼンテーションと相互評価 成果物だけでなくAI活用プロセスも共有します。 ５．リフレクション AI活用の効果・限界・倫理的課題を振り返ります。 知識習得型ではなく、実践と改善を繰り返す設計演習型授業です。 |
| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
担当教員は、実社会におけるDX推進、UX設計、サービス企画等の実務経験を踏まえ、本授業を構成しています。実際の企業事例や現場でのAI活用事例を取り上げ、理論と実務を結びつけた演習を行います。 |
| 授業改善アンケートへのレスポンス （2025年度以前は「備考」） ／Response to Course Evaluations |
本授業は、従来のUX設計教育に加え、AIを活用した実践的ワークへと発展させています。社会では既にAIと協働できる人材が求められています。本授業では、AIを単なる便利ツールとしてではなく、「思考を拡張するパートナー」として活用する力を養います。 グループワークでは、AIの提案を批判的に検討し、人間ならではの価値を加えるプロセスを重視します。評価も成果物のみでなく、思考過程や改善の質を重視します。 初心者でも段階的に学べる構成にしていますので安心してください。実務に直結する設計力・AI活用力・協働力を身につけ、将来のキャリア形成に役立ててください。 |
| No. | 単元（授業回数） ／Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 ／Unit Title and Unit Description |
時間外学習 ／Preparation and Review |
配付資料 ／Handouts |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | [デジタル社会とAI時代の上流設計] 従来のシステム開発における課題を整理し、その背景を理解します。 加えて、生成AIの登場によって企画・設計プロセスがどのように変化しているかを学びます。 ワークでは、AIを用いて「失敗プロジェクトの原因分析」を行い、人間の分析との違いを比較検討します。 → AI活用の可能性と限界を体験的に理解します。 |
||
| 2 | 2 | [UXデザインとAI活用基礎／プロンプト設計入門] UXデザインと人間中心設計の基本概念を確認します。 その上で、AIを設計支援ツールとして活用するための「プロンプト設計」の基礎を学びます。 ワークでは、同一テーマで複数のプロンプトを作成し、出力結果の質を比較・改善します。 → AIを「使う」から「設計する」へと発想を転換します。 |
||
| 3 | 3 | [サービスデザイン×AI発想支援ワーク] サービス企画の基本プロセスを理解します。 AIを活用してアイデア発散（ブレインストーミング）を行い、人間のみの場合との違いを検証します。 → AIとの協働による発想拡張を体験します。 最終課題テーマの方向性を決定します。 |
||
| 4 | 4 | [ペルソナ作成（人間設計 vs AI生成比較）] ペルソナ手法の理論を理解します。 ワークでは、 ①人間のみで作成 ②AIを活用して生成 ③両者を統合して改善 の3段階で作成します。 → AI出力の妥当性・偏り・具体性を批判的に評価します。 |
||
| 5 | 5 | [シナリオ作成と体験設計×AI協働] 作成したペルソナを基に利用シナリオを構築します。 AIを用いて複数パターンのシナリオ案を生成し、比較・統合します。 → AIによる多様な視点の獲得と、人間による編集・洗練の重要性を学びます。 |
||
| 6 | 6 | [ペルソナ・シナリオ評価と改善（AIレビュー活用）] 評価指標を学び、作成物を検証します。 AIを「レビューア」として活用し、改善点抽出を行います。 ただしAI評価を鵜呑みにせず、根拠を検討・再評価します。 → 批判的AI活用能力を養成します。 |
||
| 7 | 7 | [シナリオから設計・仕様へ／AI支援プロトタイピング] シナリオを機能要件・仕様へ落とし込みます。 AIを活用し、 ・UI案作成 ・機能整理 ・想定QA作成 などを実施します。 設計意図とAI出力の整合性を確認し、改善します。 |
||
| 8 | 8 | [最終発表：AI協働型設計プロジェクト] グループごとに成果物を発表します。 評価対象は以下とします： ・設計の妥当性 ・UXの一貫性 ・AI活用の工夫 ・AI出力の批判的検証プロセス 発表後は全体リフレクションを行い、 「AI時代における設計者の役割」について整理します。 |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
知識・理解 ／Knowledge & Undestanding |
技能・表現 ／Skills & Expressions |
思考・判断 ／Thoughts & Decisions |
伝達・コミュニケーション ／Communication |
協働 ／Cooperative Attitude |
AI活用力 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 利用者視点での要件定義を提案することができる | ○ | ○ | ○ | ||||
| 2 | システム・ソフトウェアの企画で提案できる | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ||
| 3 | 仮説発想ができる | ○ | ○ | |||||
| 4 | 柔軟な思考ができる | ○ | ○ | |||||
| 5 | ペルソナ・シナリオ手法を理解できる | ○ | ○ | |||||
| 6 | ビジョン提案型デザイン手法のプロセスを理解できる | ○ | ○ | |||||
| 7 | 生成AIを設計支援ツールとして適切に活用できる | ○ | ○ | ○ |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
定期試験 ／Exam. |
授業中の姿勢 | 講義各回（最終講義除く）での宿題 | 講義中レポート | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 利用者視点での要件定義を提案することができる | ○ | ○ | ○ | |||
| 2 | システム・ソフトウェアの企画で提案できる | ○ | ○ | ○ | |||
| 3 | 仮説発想ができる | ○ | ○ | ○ | |||
| 4 | 柔軟な思考ができる | ○ | ○ | ○ | |||
| 5 | ペルソナ・シナリオ手法を理解できる | ○ | |||||
| 6 | ビジョン提案型デザイン手法のプロセスを理解できる | ○ | |||||
| 7 | 生成AIを設計支援ツールとして適切に活用できる | ○ | |||||
|
評価割合（％） ／Allocation of Marks |
50 | 25 | 25 | ||||