お知らせ

　なぜ、機械工学科でデータサイエンスを勉強するのか？　疑問に思う方も多いかもしれません。しかし、近年、データサイエンスに基づいてロボットなどの機械を動かす事例がどんどん増えています。なかでも、AI（人工知能）の発達は、目を見張るものがあり、機械工学を学ぶ学生にとって、自分自身で取り組まなければならない対象になってきています。

　そこで、機械工学科では「データサイエンス基礎」の授業を開始しました。まず、導入部分では、機械とAIとのあらたな関係として、視覚障がい者を支援するAIスーツケースの事例やアマゾンの配送センターで棚が自動的にオペレータの所へ移動して商品をピッキングする様子を紹介しました。

機械とAIとの新しい関係を象徴する事例の紹介（授業スライドより）

　人工知能の定義については、研究者によって意見が分かれ、自動運転の機械にも単純な制御をおこなうレベル1からデータの中に埋もれている特徴量を自動的に学習するレベル４まで様々であることを説明しました。学生たちにとっては意外だったようで、認識をあらたにしていました。

人工知能の定義の説明

　また、最近話題になっているオープンAIが開発したChatGPTの利用例として、「ニュートンの万有引力の法則」をAIに説明させた文章も紹介しました。見事な解説文が出力される様子を見て、学生たちはスマホを取り出して、自分でも試していました。

ChatGPTの利用例（授業スライドより）

　このように、実際の事例を織り交ぜながら、人工知能の歴史や概念、手法を順番に説明することで、学生たちの理解を促す授業になっています。他にも、ハリウッドで脚本家がAIの利用に反対するストライキを実施している、AIに生成させた動画と音声を使用した詐欺事件のリスクが増大している、などの時事的な話題も盛り込んでいました。毎回、講義後に感想と質問を学生から受け付けて、一人一人に回答していたので、それを読んだ学生にとっては復習になったとともに発展的内容が身に付いたようです。

　この授業を受講した学生がさらに自主的な学習を進めた結果、一般社団法人・日本ディープラーニング協会が実施するディープラーニングG検定（ジェネラリスト検定）に合格することができました（こちらをご覧ください）。

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　受講生の声を紹介します。今回は企業から派遣されたお二人に聞いてみました。

－データサイエンス基礎を受講してよかったことは？
「ちょうどChatGPTだとかAIが世間的にも話題になっていたタイミングだったので、AIの基礎がどのようなものであるのか、歴史や手法が学べ、とてもタイムリーで学べるいい科目だったと思っています。」
「AIっていうこれまで触れてこなかった難しいと思っていたことが学べ、世の中で使われていることや、それが機械学習という段階なのか、深層学習（ディープラーニング）という段階なのか、それらを自分の中で整理できたほかに、卒業後、自分の会社に戻り、自動化を考えるときに参考にできる実例を知れたのが、おおきかったです。」

－AIをつかってみてどうでしたか？
「正しいことばかりを出してくれるわけでないと教えてもらえました。実際にChatGPTに聞いてみても鉄鋼とか専門的なことでは間違いがありました。鵜呑みにしてはいけませんね。」
「AIはわからないことはわからないと言う。あぁ、誠実だな。と思いました。どんな生成AIに聞くかでも変わってきて、いろんな人格があっておもしろいです。問いかけによっても変わってくる。まるで人間ですね。」

－今後どのように活かしていきたいですか？
「まだ現場レベルではAIが浸透していないので、自分の会社に帰って、AIつかって業務効率化したりとか、どうやって使っていこうか考えているところです。」
「他社では、AIや機械学習、DX（デジタルトランスフォーメーション）で進んだ取り組みがあり、それらがわかる人材を増やそうとしています。担当者に任せるのではなく、自分でも理解できるようにしたいと思います。（派遣元の会社では）試験研究業務に携わっている中で1000点という膨大なデータを扱います。そのような業務の効率化に図ることに取り組んでみたいです。」

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　機械工学科では、時代に合った新たなカリキュラムを用意しています。「データサイエンス基礎」と連携した「データサイエンス演習」では、Pythonを使った演習で理解を深めることができるようになっています。また、ものづくりを企画から考える「機械デザイン実習」についても実施中です。

　データサイエンス基礎の授業の詳細はシラバスをご覧ください。

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