研究紹介

テーマ１：離職者分析

概要：欧米ではジョブ型雇用を前提に離職率が高く、企業経営に大きな影響を及ぼしてきた。近年は日本でも雇用形態の欧米化が進み、離職の影響が顕在化している。本研究は、年齢・勤続年数・職種・勤務環境・報酬などのデータを用い、統計的手法や機械学習によって離職要因とリスクを明らかにすることを目的とする。

担当授業科目名

特殊講義(データサイエンス入門)、 特殊講義(AI入門)、現代社会１(数理・データサイエンス・AI)、特殊講義(情報システム概論)

授業紹介

特殊講義(データサイエンス入門)

本授業では、データサイエンスの基礎から応用までを学びます。Excel を用いた演習を中心に、役割や歴史、情報倫理を理解したうえで、データ分析のフローを確認します。その後、データベースと SQL による収集、前処理と可視化を体験し、記述統計・推測統計の基礎を学びます。最後に公開データを分析し、社会における活用への理解を深めます。

特殊講義(AI入門)

本授業では、まず人工知能の歴史や最新の動向、情報倫理や個人情報保護を理解したうえで、生成AIやプロンプトエンジニアリング、ノンコーディングAIの演習を通じて利用体験を深めます。次にPythonを用いて、基本操作からデータ処理、回帰分析や決定木、クラスタリングなどの機械学習手法を実践し、さらにディープラーニングや畳み込みニューラルネットワーク（CNN）まで学びます。AIの社会的意義と仕組みを幅広く理解し、基礎力を身につけることを目指します。

現代社会１(数理・データサイエンス・AI)

本授業では、データとAIが社会や産業に与える影響を理解し、その利活用に必要な基礎知識を学びます。データ・AI利活用の事例や生成AIの使い方を体験的に学ぶとともに、Excelを用いて統計的な指標やデータの可視化を実践し、データを「読む・説明する・扱う」力を養います。また、AI倫理や情報セキュリティ、個人情報保護といった留意点にも触れ、社会で求められるデータリテラシーを身につけます。なお、本授業は、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠しています。

特殊講義(情報システム概論)

本授業では、まず、日本における情報システムの特徴やSEに求められる心得を理解するとともに、コンピュータやソフトウェアの基本原理、システム構築手順やプロジェクトマネジメント、アジャイル開発の考え方を学びます。次に、情報システムの技術面である情報セキュリティや暗号技術、データベース、ネットワークについて基礎から理解を深めます。加えて、私自身がIT企業での経験を持つ立場から、実務に基づく事例や体験も交え、情報システムの仕組みと活用を幅広く理解することを目指します。