社会におけるDxおよびAIの必要性と技術選定に必要となる基礎知識を理解し、同時に個人情報保護のための知識、注意点を学習します。そして、介護支援の効果検証の要となる統計リテラシーと実践方法を学びます。特に、因子分析に必要となる多変量解析のリテラシーとソフトの操作方法について重点的に学修し、試験にてその習得度を確認し、理解が不足する場合には個別的に追加指導を行います。講義はオンデマンドにて実施します。

2023年度

日にち 時間 受講方法 講義時間
（時間）		 講演テーマ 講師 内容
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 社会の変化とDS・AI利活用① 数理・データサイエンスセンター データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 社会の変化とDS・AI利活用② 数理・データサイエンスセンター データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 社会の変化とDS・AI利活用③ 数理・データサイエンスセンター データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 データ・AI利活用の留意事項 数理・データサイエンスセンター 高齢者事業所・自治体・企業で扱うデータは利用者や顧客の個人情報等の機密情報を含む機微なデータを扱うことが必須となるため、個人情報保護のために必要となる匿名加工、および、情報セキュリティに関する基礎知識を習得します。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 データリテラシー① 数理・データサイエンスセンター DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 データリテラシー② 数理・データサイエンスセンター DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1.5 データリテラシー③ 数理・データサイエンスセンター DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
1月 各自で視聴 オンデマンド 1 最終試験 数理・データサイエンスセンター 受講者の理解を確認し、不正解であった部分は個別的に理解を得るまで指導します。

2024年度

日にち 時間 受講方法 講義時間
（時間）		 講演テーマ 講師 内容
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用①		 数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用② 		数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用③		 数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データ・AI利活用
の留意事項		 数理・データ
サイエンスセンター		 高齢者事業所・自治体・企業で扱うデータは利用者や顧客の個人情報等の機密情報を含む機微なデータを扱うことが必須となるため、個人情報保護のために必要となる匿名加工、および、情報セキュリティに関する基礎知識を習得します。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー① 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー② 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー③ 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
10月 各自で
視聴		 オンデマンド 1 最終試験 数理・データ
サイエンスセンター		 受講者の理解を確認し、不正解であった部分は個別的に理解を得るまで指導します。

2025年度

日にち 時間 受講方法 講義時間
（時間）		 講演テーマ 講師 内容
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用①		 数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用② 		数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 社会の変化と
DS・AI利活用③		 数理・データ
サイエンスセンター		 データサイエンス（DS）やAIが必要となる社会的背景や、近年の情報通信技術の発展について学んだ後、医療分野、製造業、マーケティング業における多変量統計解析、深層強化学習、逆強化学習等の活用事例を通して、DSやAIがどのような技術であるかだけでなく、DSやAIで実現可能なことについて習得します。これにより、受講者自身がDXを実現するための技術選定に必要となる知識を獲得します。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データ・AI利活用
の留意事項		 数理・データ
サイエンスセンター		 高齢者事業所・自治体・企業で扱うデータは利用者や顧客の個人情報等の機密情報を含む機微なデータを扱うことが必須となるため、個人情報保護のために必要となる匿名加工、および、情報セキュリティに関する基礎知識を習得します。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー① 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー② 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1.5 データリテラシー③ 数理・データ
サイエンスセンター		 DS・AIにおいて基本的な考え方として必要となる回帰分析などの統計の基礎を学び、データから仮説を立てる際に必要となる統計リテラシーを身に付けます。各項目の演習では、データ解析演習やインターネットを用いた調査実習を取り入れることにより、受講者の理解を深めます。
8月 各自で
視聴		 オンデマンド 1 最終試験 数理・データ
サイエンスセンター		 受講者の理解を確認し、不正解であった部分は個別的に理解を得るまで指導します。