知能情報分野で研究されているAI等の技術を活用して地域社会の課題を解決する、いわば「地域をハックする」体験を提供します。チームを組んでフィールド調査を行い、問題解決のための技術アイデアを話し合います。大規模言語モデルを活用したプロトタイピングを通じて、実際の社会問題解決に向けたアプローチを学びます。本講義を通じて、実社会における技術の応用能力や課題解決能力、チームワークのスキルを高めることが達成目標です。

以下を短期間の集中講義で行う予定です（変更の可能性があります）
1. イントロダクション
- 講義の目的、概要、期待される成果の説明
- 知能情報技術と地域社会の課題解決についての基本概念
2. チームビルディングとフィールド調査準備
- チーム形成のための話し合い
- チームごとの役割分担決定
- フィールド調査の目的、方法、計画の立案
3-4. フィールドワーク
- 地域のステークホルダーへのヒアリング
- 課題の背景や現状に関する情報収集
5. 課題分析とアイデア発案、プロトタイピングの準備
- フィールド調査から得られた課題の分析と関連データ収集
- 問題解決のためのアイデア発想
- プロトタイプ開発のためのツールと技術の紹介
- 大規模言語モデルを活用した開発プロセス
6. プロトタイピング(1)
- 機能の検討と優先順位決定
- 実装
7. プロトタイピング(2)とピッチ（プレゼン）の準備
- 実装
- ゴールデンサークルを意識したピッチ準備
8. ピッチとリフレクション
- プロジェクト成果のプレゼンとフィードバック
- 反省会＆扱った地域課題の今後を考える

プロトタイプのデモを含むピッチ（プレゼン）100％

原則として、すべての演習に出席した履修者のプトロタイプのデモンストレーションを含むピッチを、上記に記載の成績評価の基準に従って成績評価する。

講義スケジュール等はすべてMoodleにて周知する。

事前学習と事後学習：それぞれ2時間。フィールド調査とプロトタイピングのために必要。

siramatu@nitech.ac.jpへ連絡してください