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履修条件
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特になし。文系・理系などの分野を問わず履修できます。
生成AIを利用したプログラミングなどを行いますが、プログラミングの知識などがなくても参加可能です。
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授業概要
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講義の背景：
我が国では、少子高齢化、地域衰退、環境問題などが相互に絡み合い、社会課題は一層複雑化・高度化している。こうした課題に対しては、単一分野の知識にとどまらず、研究シーズとデジタル技術を横断的に活用し、構想から実装までを担える高度専門人材の育成が求められている。本科目は、九州大学大学院生を対象に、研究と社会変革を接続する実践的学修機会を提供することを目的とする。
授業の内容：
本講義では、アントレプレナーシップ教育と情報科学の知見を基盤に、研究シーズやデジタル技術を活用した社会課題解決の考案に取り組む。未来社会のあるべき姿からバックキャスティングし、地域課題を多角的に捉え、解決策を構想する力を養うとともに、大学院生自身の研究テーマや研究室の技術を社会実装へと接続する方法を探索する。企業や専門家との協働を通じて、大学院レベルにふさわしい実装力・構想力・変革志向のマインドセットを獲得する。演習中心の授業設計とし、対話・試作・検証を繰り返すことで、研究成果を社会に開く視座と越境的な実践能力を高める。具体的な演習として、生成AIを活用したプログラミングなどを行います。
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Background:
In Japan, social issues are becoming increasingly complex and sophisticated due to the interplay of factors such as a declining birthrate and aging population, regional decline, and environmental problems. To address these challenges, there is a need to cultivate highly specialized personnel who can not only possess knowledge from a single field but also utilize research seeds and digital technologies across disciplines, handling everything from conception to implementation. This course aims to provide Kyushu University graduate students with practical learning opportunities that connect research and social transformation.
Course Content:
Based on entrepreneurship education and knowledge of information science, this lecture will explore the development of solutions to social problems utilizing research seeds and digital technologies. It will cultivate the ability to backcast from an ideal vision of future society, comprehensively analyze regional issues, and conceive solutions, while also exploring ways to connect graduate students' own research themes and laboratory technologies to social implementation. Through collaboration with companies and experts, students will acquire implementation skills, conceptual abilities, and a transformation-oriented mindset appropriate for graduate school level. The course design is centered on practical exercises, fostering a perspective that opens up research results to society and enhancing cross-disciplinary practical skills through repeated dialogue, prototyping, and verification. Specific exercises include programming using generative AI.
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授業形態
（項目）
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■ 講義・演習
□ 実験
■ グループワーク・ペアワーク
□ 学内外実習
■ プレゼンテーション
□ ディスカッション
□ PBL/TBL
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授業形態
（内容）
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アイデアを創出するためのワークショップを行います。
生成AI（Claude Code）を使ったプログラミングの演習を行います。
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使用する教材等
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板書、テキスト（紙媒体）、スライド資料（電子媒体）、映像・音声資料
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全体の教育目標
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社会に変革をもたらすような大きな社会課題の解決に挑戦するマインドセットを身につける。
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個別の教育目標
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社会課題解決のアイデアを創出し、生成AI等のテクノロジーを活用して社会課題解決に取り組む最初の一歩を踏み出す。
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授業計画
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1日目：4月25日（土）10:00 - 18:00
- 1コマ目 ガイダンス
- 2コマ目 社会課題解決のアイデア創出
- 3コマ目 社会課題解決のアイデア創出
- 4コマ目：AIコーディングツール入門
Claude Codeの環境構築とセットアップ。共通課題のチュートリアルを通じて、AIとの対話による開発の基本操作を習得する。
2日目：4月26日（日）10:00 - 18:00
- 1コマ目 スコープ決め+ 実装開始
Claude Code と壁打ちして「何をどこまで作るか」を具体化し、プロトタイプの実装に着手する。
- 2コマ目 プロトタイピング
Claude Code を使ったプロトタイプ実装を行い、適時サポートを受けながら、手元で動くプロトタイプの完成を目指す。
- 3コマ目 仕上げ・フィードバック・発表
制作したプロトタイプを発表する
- 4コマ目：まとめ
講義のまとめと次の目標に向けた準備
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キーワード
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社会課題解決、生成AI、バイブコーディング（Vibe Coding）、プロトタイピング、スタートアップ、デザイン
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授業の進め方
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1日目は、主に社会課題解決のアイデア創出に取り組みます。最後に、生成AIを利用するための準備を行います。
2日目は、生成AIを活用してアイデアの実装に取り組みます。最後に発表を行います。
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テキスト
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参考書
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学習相談
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原則、講義前後に実施します。より個別具体的な相談は、日程調整の上実施します。
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試験／成績評価の方法等
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その他
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添付ファイル
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更新日付
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2026-04-06 17:14:13.022
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