デザイン思考のプロセス、共感・問題定義・創造・プロトタイプ・テスト、を実践し、各プロセスにおける方法論の理解を深めるとともに、改善のサイクルを実践することで、活用方法を身に付ける。自分が課題だと考えることがらを解決するためのサービスを考えて、ラフプロトタイプを作成し、評価を行う。 1）ペルソナ作成、インタビュー、観察などによる共感と問題の定義 2）サービスやシステムのアイディアとラフプロトタイプ、利用方法のストーリーによるテストの実施 3）プロトタイプの改善サイクルの実施

2010年代半ばから世界中で人工知能ブームと呼ばれるトレンドが生まれ、人工知能の社会実装が着実に進んできている。本科目では、人工知能を実装するための技術の1つであるディープラーニングについて深く学ぶ。実際に自らPythonプログラミングを行うことによって学びを深める。具体的には以下の各項目を順に学ぶ。 1）パーセプトロン 2）ニューラルネットワーク 3）ニューラルネットワークの学習 4）誤差伝搬法 5）学習に関するテクニック 6）畳み込みニューラルネットワーク 7）ディープラーニング 8）その他

社会調査の全過程のうち、企画と実施について実際に体験を通じて学習する。既に履修した社会調査や統計学の基礎科目の知識を前提に、統計的な社会調査の実施概要について自ら企画する。これらの作業をもとに、「社会調査演習Ⅱ」につなげる。授業内容の一部にスクーリングを含む。 1）授業で指定する統一的なテーマから、自らのサブテーマを企画する。 2）自らのサブテーマではどのような論点があるか、先行研究を調べる。 3）自らのサブテーマではどのような社会的メカニズムが考えられるか仮説を立てる。

現代の社会は様々な情報技術によって成り立っている。情報技術の使い方によって世の中が便利になることもあれば、社会混乱をひきおこすことがある。そこで、情報システムを開発する立場、情報技術を利用する立場それぞれが社会的責任を自覚し、組織活動を推進できるようになる。 1）組織マネジメントの基本を理解し、実施の流れを説明できる。 2）情報技術を用いて社会貢献するための意義を理解し、新しい情報技術を提案できる。 3）情報処理技術者としての社会的責任を自覚し、組織活動を推進できる。

これまでに学んできた経営学系科目を総合的に復習し、実際の企業活動に照らしてみることで応用力を獲得する。具体的には、経営組織、経営戦略、マーケティング、ファイナンス、イノベーション、ICTビジネス、ベンチャービジネス等の観点から企業データを分析する。定量的な分析と定性的な分析の違いや、調査の方法など、調査研究の手法についても理解する。ビジネスの現場でも役に立つように、4年間に学習したことの集大成として取り組むことを求める。