シラバス情報
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教員名 ： 西出 哲人
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授業科目名
社会情報特論 _ﾒﾃﾞｨｱ併用
(英語名)
Advanced Lecture for Socio-Informatics
科目区分
ー
コース応用科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KIIMD5MCA1
単位数
2.0単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度後期
(Fall semester)
担当教員
西出 哲人、川向 肇
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
西出 月曜 12:10-13:00
川向 月曜 15:00-16:00 他アポイントメントに応じて行う 教員研究室ないし講義後教室にて実施する． 連絡先
nishide@gsis.u-hyogo.ac.jp
kawamukai@gsis.u-hyogo.ac.jp 対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
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研究科DP
2◎／1〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
【講義目的】従来型の社会制度のもとで運営されている市民社会の諸制度が急速な技術変化とボーダレス化の中で、不適合を起こしている場面が多数見られる。本講義では、データ及び情報システムを活用することにより、経済社会が直面する諸課題への対策に寄与する枠組みと社会における情報技術がもたらす課題について検討する。特に、Fintech分野を中心としたビジネス構造の変革や社会構造の変化など、具体的な社会的課題を対象に議論する。さらに、DXとして総称される企業組織の変容の可能性を探る。
【到達目標】企業活動や社会の現状と技術変化・ボーダーレス化の影響を理解し、適切な概念を用いて説明できること。 授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル：企業及び社会におけるデータ活用のための社会情報論,Fintech
キーワード：Data Driven, New Business Models, Competitive Dynamics, Digital Society, Fintech 講義内容・授業計画
【講義内容】本講義では、Fintechを中心とした社会における技術との影響、情報通信技術の発展と社会の変容に与える多様な関係について英文で書かれたNiklas Arvidsson(2020), Building a Cashless Society, The Swedish Route to the Future of Cash Payments及びJohn Soldatos, Dimosthenis Kyriazis(Eds)(2022), Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance, Increasing Personalization and Trust in Digital Finance using Big Data and AIを基本テキストにしつつ，様々な事例について多面的に議論する。テキストの翻訳をするのではなく，テキストに基礎を置きつつ，社会と技術の関係について，考察することを重視する． 以下の講義計画は例示であり，実際にどの部分について取り組むかは，受講生と相談しながら決定していく． 【授業計画】 1. ガイダンス Building a Cashless Society から 2. 1 Money: The Greatest Innovation in the History of Humanity, (Building a Cashless Society, Chap.1) 3. 2 History of Money, (Building a Cashless Society, Chap.1) Big Data and AI Technologies for Digital Finance から 4. 1. A Reference Architecture Model for Big Data Systems in the Finance Sector, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 5. 2. Simplifying and Accelerating Data Pipelines in Digital Finance and Insurance Applications, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 6. 3. Architectural Patterns for Data Pipelines in Digital Finance and Insurance Applications (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 7. 4. Semantic Interoperability Framework for Digital Finance Applications, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 8. 5. Towards Optimal Technological Solutions for Central Bank Digital Currencies, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 9. 6. Historic Overview and Future Outlook of Blockchain Interoperability, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) . . 10. 7. Efficient and Accelerated KYC Using Blockchain Technologies, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 11. 8. Leveraging Management of Customers’ Consent Exploiting the Benefits of Blockchain Technology Towards Secure Data Sharing, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 12. 9. Addressing Risk Assessments in Real-Time for Forex Trading, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 13. 10. Next-Generation Personalized Investment Recommendations, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 14. 12. Personalized Finance Management for SMEs, (Big Data and AI Technologies for Digital Financeから) 15. まとめと評価（到達度の確認） ※パソコンの利用：毎回使用対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成ＡＩの利用
利用する場面を限定し許可
生成ＡＩ注意点
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。 教科書
Niklas Arvidsson(2020), Building a Cashless Society, The Swedish Route to the Future of Cash Payments |
