【2024年度秋学期】 　ビジネスを取り巻く環境が劇的に変化するなか、経験と勘に基づく事業運営から、データドリブンの事業運営へと大きな変革が起こっています。実世界データサイエンスとは、実世界データ×AIによって有用なインサイトを発見し、課題解決につなげるアプローチであり、データドリブンでの事業運営において不可欠です。本講座では、基本的なAI技術の講義およびケーススタディを通じてデータサイエンスによる課題解決の方法を習得します。AI技術として、機械学習および大規模自然言語モデル（LLM）の基礎について概説します。ケーススタディでは、ビジネス活動で蓄積される典型的な実世界データ（商品データ、顧客データ、店舗データ）について、AIとの掛け合わせによる活用事例（商品需要予測、情報推薦、来客需要予測）を学びます。そして、未来に向けた話題として、大規模自然言語モデルを活用した実世界データからのインサイトの引き出し方について学びます。 ＜開講のねらい＞ 　ビジネスの現場で蓄積されるデータは加速度的に増加しています。AIを活用することでどのようなインサイトが引き出せるでしょうか。古典的な機械学習から最先端の大規模言語モデルまで活用事例を通じて考察します。 ＜関連キーワード＞ 「人工知能」、「AI」、「機械学習」、「ビジネスデータ」、「需要予測」、「情報推薦」、「時空間データ」、「大規模自然言語モデル」 ＜ディスカッションの頻度・割合等＞ ディスカッションは1回につき15分程度を予定しています。　　 個人発表　　　　　　　　：なし　　　　 チーム発表　　　　　　　：なし　　　 ロールプレイング　　　　：なし　　 テーマに関する事前知識や部署経験の有無　：なくてもよい　 予定講師陣 ■深澤 佑介（上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラム　准教授）　　全6回担当予定