キャリアパス、キャリアデザイン、問題発見、課題解決、AI、SDGs、科学的ロジック、ワークショップ、アクティブラーニング
理学部で学んだことを用いて「社会に出て」どのように世の課題の解決に貢献できるのかを考える、課題発見ワークショップです。
理学部での学びは単なる知識だけではありません。人との関わりや物事の捉え方(考え方・思考法)がどのように研究へ発展し、社会に繋がっていくのか？理学部に所属する様々な専門の学生が、「学びと社会のつながり」を、理学部を卒業した社会人を交えたグループワークにて、チームで活発に話し合いながら考えます。
1）他の専門領域の人と学部で学んだ論理的な議論を行うことができる。
2）自分と異なる意見に触れて、議論を広げる、深めることができる。
3）自分の伝えたいことを、コンパクトに論理的にプレゼンテーションすることができる。
4）AIの回答や対応が及びにくい視点を意識することができる。
本集中講義は、9月29日(火)・30日（水）（各日2〜5講目、計8コマ）にワークショップ形式で開催します。
2日間のグループワークでは、1日目にテーマ理解・課題設定、2日目に検討・整理・発表を行います。
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ワークショップテーマ【理学の見方を使ってAI時代を読む】
本講義では、生成AIをはじめとする「AI」に関わる科学的・社会的課題をテーマとし、理学の各分野で学んできた考え方を用いて、その特性や課題について検討します。
具体的には、以下のような観点を例として想定しています。
・ 不確かな情報とどのように向き合うか（ファクトとハルシネーション）
・ 定義や正解が一意に定まらないものをどのように扱うのか（例えば快・不快など）
・ AIと人間の役割分担はどのように変わるのか
・ 科学的思考はどのような場面で求められるのか
この集中講義を通して、理学を学んだ学生がAI時代にどう活躍できるのかについて、専門分野に根ざした視点から自らの考えを構築していくことを目指します。
上記の観点を踏まえ、以下のような背景のもとで本ワークショップを実施します。
■背景
現在、AIの利用は急速に広がっており、スマートフォンや検索サービスなどの身近な製品から、教育、医療、研究、製造、物流、社会インフラといった仕事の現場に至るまで、さまざまな場面で活用されつつあります。さらに近年では、文章や画像を生成するAIに加えて、情報収集、判断、計画、実行を自律的に行うAIエージェントの活用も進み始めています。
こうしたAIの発展により、AIは単なる補助ツールにとどまらず、医療画像の診断支援、材料・化学プロセスの探索、防災・環境予測、研究活動の支援、ロボットやPhysical AIによる実世界での作業支援など、より広い場面で人間の判断や行動を支える存在になりつつあります。
一方で、AIが実社会の具体的な場面に入り込むほど、誤判断、安全性、責任分担、人間との協働、データの信頼性、環境負荷など、ユースケースごとに異なる課題も生じます。
■本講義の視点
AIが社会に浸透していく過渡期において、さまざまなユースケースでどのような科学的・社会的課題が生じるのか、どのように解決できうるのかを理学部の視点から検討してもらうことを意図しています。その過程で、理学部で学ぶ観察、モデル化、仮説検証、データを疑う力が、AI時代の社会課題にどのように活かされるのかを考えることを目的としています。
■ユースケース例
1. ロボティクス・Physical AI
2. 医療画像診断AI
3. 材料・化学AI
4. 防災・環境予測AI
これらのユースケースにおいては、以下のような社会的課題が想定されます。
■社会的課題
1. ハルシネーション（もっともらしい嘘）の発生
2. 電力消費の激増と水資源問題
3. ブラックボックス化（説明可能性の欠如）
4. ディープフェイクと情報操作
5. アルゴリズムのバイアス（偏見）と差別
6. 資源の枯渇と環境破壊（ハードウェア）
7. 子供やユーザーの心理的・認知的影響
ワークショップでは、それぞれのユースケースに関連する課題について「プロジェクトメンバー」の募集を行うロールプレイにて、プロジェクト内容についてグループワークにて理論的な議論を行い提案をまとめ、理学的なアプローチに基づいて提案を構築していきます。
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9月29日(火)
2講目（導入・問題設定）
この集中講義の進め方とテーマの紹介、特別講演１（本間先生）
3講目（情報収集・視点導入）
特別講演２（大沼先生）、テーマの周辺調査（グループワーク）
4講目（課題設定）
テーマ選択
5講目（中間整理・共有）
プロジェクト案（仮）の発表
30日（水）
2講目（検討深化）
特別講演３（光田先生）、プロジェクト内容の検討
3講目（統合・表現準備）
プレゼンテーション準備
4講目（成果発表）
発表
5講目（振り返り・統合）
総評と学びの整理・振り返り
ワークショップにおけるグループ内での議論は、オンラインホワイトボードで共有します。その後プレゼンテーションにて他のグループとも共有し、議論を深めます。
講 師:
本間充さん（理学研究科数学専攻修士課程H4修了）（株）マーケティングサイエンスラボ 社長／アビームコンサルティング（株）顧問／（株）JR東日本企画 顧問
光田千紘さん（理学研究科地球惑星科学専攻博士後期課程H20修了 博士（理学））富士通株式会社 宇宙データフロンティア研究センター
大沼晃浩さん（理学院物性物理学専攻 博士後期課程R2修了博士（理学）） 株式会社日立製作所
担当教員:
中冨晶子（理学研究院 教育研究戦略室・問い合わせ教員）
徂徠和夫（理学部 キャリア委員会委員長）
ユースケースと社会的課題に関する詳細をMoodleに掲載します。自然科学との関係（理学部的な視点、理学部生の強みとアプローチ）を事前に考えてみてください。また「持続可能な開発目標(SDGs)」も調べてみてください。
ワークショップへの取り組み(50%)とミニレポートの内容(50%)を総合して判断します。
企業にて研究開発に携わった後、コンサルティング会社での事業会社支援や内閣府政府広報アドバイザーを勤められた本間氏、民間ICT企業にて衛星地上局システムの開発や宇宙分野の新規ビジネス調査、研究開発に従事してきた光田氏、社会インフラ分野の民間企業にて、実世界の環境を認識し判断・行動するPhysical AI、および業務を自律的に計画・実行するAIエージェントに関する研究開発に従事している大沼氏が、実務経験に基づいて「学びと社会のつながり」について講義を行います。
他学部生も履修できますが、定員を超える場合は理学部生を優先することがあります。
備考
Note
テキスト、参考書は使用しません。
備考
Note
https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/index.html
対面授業科目《対面のみ》