シラバス参照

開講年度(Academic Year) 2021 
科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
DE406/メディア社会特殊講義(1)
(Special Lecture on Media Society 1) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
人工知能を使った無人店舗の実証実験(人工知能科学研究科とのコラボ科目) 
担当者 (Instructor) 和田 伸一郎(WADA SHIN'ICHIRO)
内山 泰伸(UCHIYAMA YASUNOBU) 
時間割 (Class Schedule) 秋学期 (Fall Semester) 金曜日(Fri) 4時限(Period 4) 1201(Room)
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
CMS3410 
使用言語
(Language)
日本語
(Japanese) 
備考 (Notes) 人数制限科目(20名) 
テキスト用コード (Text Code) DE406 



授業の
目標
Course
Objectives
近年、人工知能(AI)技術が、あらゆる領域で劇的に進歩を遂げている。これは、主にアメリカ西海岸や中国を拠点とする大手テック企業が研究、開発、社会実装を牽引していることによるものである。現在、研究・開発が進められ、ごくわずかだが一部の地域で試験運用されている無人店舗は、AIの社会実装の好例といえる。
本授業では、先進的な企業と人工知能科学研究科の共同研究としてキャンパス内に設置される予定の無人店舗を用いた実証実験に参加し、スマートシティ構想の一端を担うリテールビジネスの課題解決研究を先取的に行う。これを通じて、先進技術としてのAIを社会実装するプロセスを学ぶことを目標とする。 
In recent years, artificial intelligence(AI) technology has been making dramatic progress in all areas. This is due to the fact that major tech companies, mainly based on the West Coast of the US and China, are leading the way in research, development, and social implementation of AI. Unmanned stores, which are currently being researched and developed and are being tested in a few areas, are a good example of the social implementation of AI.
In this class, we will participate in a demonstration experiment using unmanned stores that is scheduled to be set up on campus as a joint research project between leading companies and the Graduate School of Artificial Intelligence and Science, and conduct anticipatory research on problem-solving in the retail business, which is part of the smart city concept. Through this, we aim to learn the process of implementing AI as advanced technology in society. 
授業の
内容
Course
Contents
この授業では、無人店舗の仕組みの最適化を模索する。無人店舗を効果的に運用するにあたって、AIカメラ群によって収集されるデータの活用方法やAIカメラによる自動認識に適した商品の並べ方など様々な検討課題がある。また、大学構内ではなく、実際に都市部や地方に実店舗展開する場合、どういった新たな課題が出てくる可能性があるのか。研究者・開発社、店舗経営者、あるいは消費者といった複数の立場からここに生じてくる様々な課題を発見、予測、整理し、これらを解決するにはどうすればいいかを考える。 
In this class, we will seek to optimize the structure of unmanned stores. In order to effectively operate an unmanned store, there are various issues to consider, such as how to utilize the data collected by the AI cameras and how to arrange products in a way that is suitable for automatic recognition by the AI cameras. In addition, what new issues might arise if we actually open actual stores in urban and rural areas rather than on university campuses? We will discover, predict, and organize the various issues that will arise from the multiple perspectives of researchers, developers, store managers, and consumers, and consider how to resolve them. 
授業計画
Course
Schedule
1. 授業ガイダンス 
2. AIカメラの仕組み(特に画像認識)を学ぶ 
3. AIカメラの運用方法を学ぶ 
4. 収集したデータの分析(人の動線分析など)について学ぶ 
5. 省人化を実現するためには、どういった課題が発生するか、その洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
6. これまでのコンビニ店舗運営における課題について、先行研究を通して、理解する。 
7. すでに運営されている無人店舗の先行事例について情報収集し、それについての課題の洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
8. 研究・開発側からの課題の洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
9. 消費者側からの課題の洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
10. 店舗経営側からの課題の洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
11. 都市部、地方での実店舗運営において、無人店舗に発生しうる課題の洗い出し、論点整理、解決法の模索を行う。 
12. Society5.0(スマートシティ)構想におけるAIが果たしうる役割を考える。 
13. Society5.0構想の実現に、一般市民はどのようなモラルをもつべきか、また、どのようにこの実現に協力することが求められるかを考える。 
14. 総括 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
各自のPCでのPython環境の構築、エラー解決は、できるだけ各自で授業時間外で行うこと。 
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
平常点(In-class Points) 100  %
最終レポート(Final Report)(40%) 、研究発表1(30%) 、研究発表2(30%)
テキスト
Textbooks
特になし。
参考文献
Readings
適宜、授業内で指示する。
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
本科目は、社会学部と人工知能科学研究科とのコラボ科目である。抽選登録科目になっており、定員は20名である。人工知能分野に強い関心をもつ学生、Pythonプログラミングに関心をもつ学生であることが望ましい。
なお、無人店舗は、池袋、新座、富士見総合グラウンドのいずれかに設置予定。ただし、授業で毎回、無人店舗に行くわけではない。行かない場合は、対面授業であれば、池袋キャンパスの教室で授業を行う。 
注意事項
Notice
 


PAGE TOP