出席 は 一応 取ら れる が 、 GoogleForm に 回答 すれ ば いい ため 、 私 は きちんと 全 授業 出席 し た が 、 もし か し たら 出席 せ ず に Form だけ 出し て も バレ ない か も しれ ない 。 さて 、 この 講義 を 一言 で 表せ ば 「 前半 と 後半 の 差 が すご すぎる 」 で ある 。 前半 は 隔週 で 2 時間 高橋 先生 や 外部 の 方 の お 話 を 聞く 授業 な の だ が 、 AI に つい て 一切 しら ない 学生 を 対象 と し て いる ため 、 回帰 分析 など 初歩 的 な 統計学 の 話 を かじっ て いる 経済学部 生 なら わかっ て いる こと で も いち から 懇切 丁寧 に 説明 する ため 、 大多数 の 受講者 は その つまら な さ に あくび を し て しまう だろう 。 か と 思え ば 後半 は 企業 に AI を 使っ た 新た な 事業 を 提案 する ため の グループワーク と か いう 激重 課題 が 出る 。 試験 が 近づく 中 グループ で 時間 を 合わせ て 話し合っ たり 、 企業 の 担当者 と 連絡 を 取っ て 話 を 伺い に 行っ たり と 、 それ まで 楽 し た 分 の ツケ が 一気 に 回っ て き た か の よう に 大忙し の 日々 に なる 。 いう て 髙橋 先生 は 優しい の で 要求 レベル は そこ まで 高く ない し 、 相談 に も 親身 に なっ て 乗っ て くれる とても いい 人 だ 。 ただ そこ まで 学び が あっ た か と いえ ば … 。 企業 の 方 を 巻き込ん で の グループワーク や プレゼン に 挑戦 し て み たい と いう 方 に は ぴったり か も しれ ない 。 データ サイエンス を 学び たい と いう 学生 に は ちょっと 期待 外れ と なっ て しまう だろう 。