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授業概要／Course outline
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デジタル化やDXなどが盛んに言われている時代。これまで新しい技術の登場・普及は社会や生活を一変させた。本
授業では取り上げる最新技術の基礎的な理解を含めてその利活用の現状を学んだうえ，ビジネスへの応用可能性を
探索することを目的とする。それで，近年，ホットな未来技術とも言われる技術領域を取り上げ，技術そのものの
理解は最小限に留めながら，現実の世界における当該技術の活用とその事例に重点をおき，未来のビジネスへの応
用可能性について文理の壁を越えて考え，学べる。具体的には，未来イノベーションの中心となるデジタル技術を
中心としたAI,ロボット，ドローンをはじめ，バイオサイエンス，気象，宇宙に関連する最新技術の利活用とその
方向性について解説しつつ，イノベーションの可能性を開拓してみる。
また、本科目は次の3つの基礎科目「アントレプレナーシップと戦略、アントレプレナーシップと組織、アントレ
プレナーシップと社会問題」および応用科目「アントレプレナーシップ演習A・B」をあわせて受講する
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授業形態，授業方法等／Course form・type
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【授業形態】
対面授業
【授業方法】
講義
・アクティブ・ラーニング授業
（
形態：
ディスカッション，ディベート
／
グループワーク
）
この授業は，授業内で履修者同士のグループワーク・ディスカッションを取り入れながら進める。
・ICTを活用した授業
（
形態：
クリッカー，タブレット端末，スマートフォン等を活用した双方向型授業
）
この授業は，授業内で履修者同士のグループワーク・ディスカッションを取り入れながら進める。
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授業内容・授業計画／Course description・plan
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第1回．イントロダクション 【具承桓】（9月22日5時限）
市場とニーズ，未来の技術について簡単に紹介しつつ，それぞれの関連性と俯瞰的な思考の重要性について説明
したうえ，授業の構成と進め方について説明する。
第2回 AIの先端事例と技術事情【宮森恒】（9月29日）
起業等での新サービス立ち上げに際して、機械学習や深層学習(俗に言うAI)を扱う際の概要や注意点についての
理解を深める。事前オンデマンド講義では、深層学習の先端事例と展望を紹介の上、AIを活用する際に必要となる
処理技術、データ、エンジニア、コスト、注意点について概説する。指定された事前課題に取り組んだ上で、授業
当日は、グループワークを通して事前講義の内容をより深く理解する。反転授業として実施する。
第3回 クラウド利用とソフトウェア開発事情【安田豊】（10月6日5時限）
ソフトウェア関連技術（スマートフォンアプリやWebサービスなど）を伴う起業が今後ますます増えることが想
定できる。そこで、それら技術をビジネスに組み込む際に理解しておくべき、インターネット・クラウドサービス
利用やソフトウェア開発の要点、オープンソースソフトウェアの位置付け、プログラマの雇用などについて社会的
事情を概説する。
第4回 ロボット・自動化技術の社会実装と展望（森山和道氏・外部講師）【平井】（10月13日5時限）
産業用ロボットや自動運転車などに始まる様々なロボット・自動化技術は、工業分野のみならず、農林水産業や
流通・小売業のほか、オフィスビルや飲食店など一般人が仕事・生活の場面に至るまで様々な場面で導入が進み、
製品が発売されるに至っている。それらロボット技術の導入事例を紹介すると共に、人とロボットとの共生社会や、
省力化・効率化に基づく事業・社会の変化、今後の技術導入の展望などについて概説する。
第5回 デジタルファブリケーションとハードウェア開発（１）（越智岳人氏・外部講師）【平井】（10月20日5時
限）
IoT製品やガジェット製品、それらを扱うサービスを展開する場合には、ハードウェア開発を必要とする場面が
増える。ここでは、そういったモノづくりを伴うハードウェアスタートアップの起業事例を紹介し、モノづくりの
事業化に関する内容について概説する。具体的には、デジタルファブリケーション機器（3Dプリンタやレーザー加
工機など）の活用や、モジュール化された電子パーツの活用による試作、ハードウェア開発とソフトウェア開発の
違い、資金集めや技術支援サービスの活用などについて説明する。
第6回 デジタルファブリケーションとハードウェア開発（２）（越智岳人氏・外部講師）【平井】（10月27日5時
限）
IoT製品やガジェット製品、それらを扱うサービスを展開する場合には、ハードウェア開発を必要とする場面が
増える。ここでは、そういったモノづくりを伴うハードウェアスタートアップの起業事例を紹介し、モノづくりの
事業化に関する内容について概説する。具体的には、デジタルファブリケーション機器（3Dプリンタやレーザー加
工機など）の活用や、モジュール化された電子パーツの活用による試作、ハードウェア開発とソフトウェア開発の
違い、資金集めや技術支援サービスの活用などについて説明する。
第7回．最先端デジタル技術とビジネス【蚊野浩】（11月1日5時限）
XR（VR/AR/MR）や、メタバース、3D映像技術などの最先端デジタル技術に基づくサービス・製品の事業化や技術
の動向について紹介し、今後のデジタル技術や、その活用・応用について展望を述べる。
第8回 エンジニアのスキルと人材【平井】（11月10日5時限）
スマートフォン活用や、IoTデバイス・ロボットの開発・導入、AI開発、インターネット・クラウドサービスの
利用など、それらにはプログラマやエンジニアの存在が不可欠となる。ここでは、デジタルファブリケーションや
電子工作、ソフトウェア開発、ネットワーク・サーバなどITインフラ構築、AIやデータ分析などの様々な技術的業
務に関するエンジニアのスキルについて述べる。起業の際に必要となるIT関連技術分野とエンジニアのスキルとの
関係について概説する。
第9回．ドローンと社会【岩本 誠吾】（11月17日5時限）
ドローンに対する社会の制度制約（国際比較）を学んだうえで，具体的な導入事例（物流，安全予防，山林管理
，離島支援，軍事用など）から具体的な活用事例通じて，新しいビジネスの仕組みと技術の融合の可能性を考えて
みる。
第10回．未来と気象関連産業（1）【佐川 英夫】（11月24日5時限）
Global Heatingとも言われる地球温暖化の加速化，それによる異常気象問題を踏まえ，気象に関するニーズは安
全問題と食糧危機問題につながる。関連ビジネスの実態と利活用可能な技術と，未来のイノベーションへの可能性
と方向性について考える。
第11回．未来と気象関連産業（2）【佐川 英夫】（12月1日5時限）
Global Heatingや異常気象問題の現状を踏まえ，気象関連ビジネスの実態と利活用可能な技術と，未来のイノベー
ションへの可能性と方向性について学ぶ。
第12回．未来と宇宙産業ビジネス（１）【河北 秀世】（12月8日5時限）
最後のフロンティア，宇宙？ 宇宙産業とは，多様なビジネスの可能性と現在の取組について学ぶ。
第13回．未来と宇宙産業ビジネス（２）【河北 秀世】（12月15日5時限）
宇宙産業ビジネス（人工衛星，宇宙ゴミ，宇宙インターネット，ビックデータなど）を可能とする技術の利活用
の現状と更なる可能性について考えてみる。
第14回．バイオサイエンス【 川上雅弘】（12月22日5時限）
バイオ技術の現状と活用事例，その応用可能性
第15回．総括【具承桓】（1月12日5時限）
まとめと発表，評価
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準備学習等（事前・事後学習）／Preparation and assignments
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第1回
［事前学習］各テーマ内容において自分で関心がある分野が何かについて考える。
［事後学習］事前にインテ―ネットや関連書籍を通じて基礎的な概念について調べてみる。
事前学習・事後学習に4時間必要になる
第2回
［事前学習］授業日までにオンデマンド講義を受講した上で、その中で課される事前課題に対し、自分のアイデア
をまとめておく。
[事後学習] 授業で取り上げた技術の特色と利活用の現状、議論した内容を復習した上で、指定日までにレポート
を提出する。事前学習・事後学習に4時間必要になる。
第3～14回
[事前学習]該当テーマについて、書籍やインタ―ネット等で下調べをして、技術の特徴や使い道などについて調べ
て整理しておく。
[事後学習]各テーマで取り上げる技術の特色と利活用の現状を復習したうえで，多様な社会問題とリンクしてその
解決策に，どのような活用・応用可能性があるかについて探索してみる。
事前学習・事後学習に4時間必要になる。
第15回
［事前学習］各テーマで取り上げた技術を利活用したビジネスの事例を話し合ってみよう。
［事後学習］各テーマで取り上げる技術の特色と利活用の現状を復習したうえで，多様な社会問題とリンクしてそ
の解決策に，どのような活用・応用可能性があるかについて探索してみる。
事前学習・事後学習に4時間必要になる。
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授業の到達目標／Expected outcome
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本授業ではビジネス革新やビジネスモデルの創出に利活用できる最新の技術やイノベーションについて，そしてそ
の利活用の現状を学びつつ，社会問題を踏まえビジネスに利活用できる可能性を探ることを目的とする。起業プラ
ンと利活用中な技術を選定し，起業プラン作成の具現化と精緻化を図れる能力を養う。
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身につく資質・能力／Competencies to be attained
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履修上の注意／Special notes, cautions
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起業やベンチャー，事業継承，ビジネスなどの興味を持っていること
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評価方法／Evaluation
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各回ごとに、担当教員が評価を行い、集計し、総合的に評価します。各授業ごとの評価は少し異なる場合があるが、
主に授業への参加態度40%，レポート及びクイズまたは試験60%で評価します。
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教 材／Text and materials
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必要に応じて授業内で案内もしくは配布する。あるいは、Moodleにて掲示する。各自ダウンロードしてください。
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質問や相談の方法／Instructor contact
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質問や相談内容があれば、できる限りその授業内もしくは授業の終了後に行ってください。授業全体に関する質問
などにおきましては、総括教員である具まで連絡してください。連絡先はMoodleにて掲示します。連絡の際には、
必ず履修科目名、所属各部・学科、学籍番号、名前を名乗ってから訪ねてください。
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その他／Others
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本科目は，リレー講義形式の授業である。
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