＜コンセプト＞
　あらゆる情報＝ビッグデータをAIで分析すれば、新しい価値創造が起きそうなことは想像に難くないと思いますが、そのためには、メカニズムはどうなっていて、そのために何をすればよいのかを知る必要があります。データサイエンスはビッグデータをコンピュータで扱う情報処理技術、その分析を行う統計知識、そしてデータから価値を引き出す価値創造から成り立ちます。多くの企業でデータ活用が進まない理由は、統計知識やデータサイエンスへの理解の不足だけではなく「目的や問題が定まる前に、データに手をつける」ことが主要因です。「データ分析の手法や統計学の知識」を増やすことだけを目的とせず、データを活用するとはどういうことかを知り、実践するための考え方やプロセスを学習します。
＜講義概要＞
　AIやデータ分析の導入が進む一方で、「期待した成果が出ない」「分析結果を業務に活かせない」といった声も少なくありません。本講座では、工学院大学 情報学部の三木良雄教授が、実務現場で陥りがちなAI・データ分析の“誤解”や“失敗の本質”を明快に解説し、改善のための視点とアプローチを提示します。
講義はまず、データサイエンスの基本的な考え方からスタート。「データがあれば何かがわかる」「AIを使えば課題が解決する」といった誤解を正し、課題設定の重要性や、業務知識と分析技術の橋渡しができる人材＝“本当のデータサイエンティスト”の役割について考察します。
続いて、機械学習や統計解析の手法が持つ前提条件や限界、時系列データや多変量解析における注意点、データの独立性や相関の扱い方など、実務で直面しやすい落とし穴を具体例とともに紹介。さらに、Python（Google Colaboratory）を用いた分析環境の構築にも触れ、実践的な視点からの理解を深めます。
AIやデータ分析を“使いこなす”ために必要な「問いの立て方」「データの見極め方」「結果の解釈力」など、単なる技術習得にとどまらない本質的な学びを得られる講座です。AI活用を検討中の方はもちろん、すでに導入済みの企業にとっても、次の一手を考えるうえで貴重なヒントが得られる内容となっています。