This course is designed to provide graduate students with an opportunity to develop their ability and confidence when presenting field-specific content to an informed audience. Giving presentations in an academic setting, whether it is in a classroom, laboratory context, or at a conference, has become increasingly necessary for students at the graduate level. Course content extends from how to greet the audience to how to answer audience questions.

Students successfully completing this course will be able to do the following:
・Create an appropriate presentation slideshow for a conference or a research laboratory presentation;
・Clearly introduce and provide an overview of the talk through appropriate signposting;
・Properly display visual aids to enhance audience understanding of research data;
・Use posture and movement to engage the audience;
・Use gestures, voice, and eyes to emphasize information and connect with the audience;
・Produce a research presentation; and
・Answer audience questions.

Session 1: Introductions, conferencing, and networking
Session 2: Structure of academic presentations
Session 3: Information Organization: From greetings to goodbyes
Session 4: Body language and gestures
Session 5: Creating effective slideshows and displaying research data
Session 6: Explaining data
Session 7: Answering basic research and audience questions
Session 8: Student presentations and instructor feedback

* Please note that this course will take place at:

YOSHIDA Campus on the following dates: 9/1, 9/2, 9/4
KATSURA Campus on the following dates: 9/8, 9/9, 9/11
YOSHIDA Campus on the following dates: 9/15, 9/16, 9/18

Students can sign up for only one of these courses.

Tuesday (2-3-4 periods)
Wednesday (2-3-4 periods)
Friday (2-3 periods)

This course has a limit set on student enrollment to 20 students. In the case where many students wish to enroll in class, a lottery system will decide inclusion.

*本科目は、KULASISでの履修登録を行いません。7月頃、履修申込を受け付ける予定です。詳細は別途周知します。／ The course registration is not conducted via KULASIS. Application is scheduled to be accepted around July, and the details will be announced separately.

20% Active Participation*
20% Slideshow Creation
60% Main (30%) and Minor (30%) Presentations

*Be sure to attend all class sessions. Grading occurs throughout the course during class presentations. Any absences during these grading times will result in a score of "0" for graded presentations and tasks.

Students will be asked to work on several smaller in-class talks and one larger presentation as their primary out-of-class homework assignment. This may include recording your own presentations and uploading them to Google Drive.

Students will use Google Drive during presentations, with specific focus on Google Docs and Google Slides. Some computer skills are required, though most in-class work can be performed on a smartphone or a tablet. Familiarity with Google Docs and Slides is not required--only the willingness to learn the basics of these skills.

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日本語・日本文化研修留学生限定

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次世代シーケンサー（NGS）の台頭により、生命科学研究においてもこれまでとは桁違いのビッグデータをベースに研究をすることが必須になってきている。これからの生命科学研究者はその膨大な情報を自ら読み、理解し、解析する力が問われている。

本科目では、情報科学と生命科学という２つの分野を融合していく上で必須となる知識と技術を提供する。生成AIの登場で誰もが情報科学的なツールに触れることができるようになったが、大規模データ（ビッグデータ）から真に重要な情報を取り出すためには、原理を知り、基礎技術を固めることが欠かせない。

まず、講義パートにおいて、これまでのシーケンス技術の発展を歴史的に俯瞰し上で、実際にNGSを用いた最前線の研究例を紹介する。続く演習では、NGSが出力するデータに実際に触れ、UNIXやR、Python等を用いた解析を行い、数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出する。ビッグデータを扱ったことのない初学者でも、2日間の講義・演習でNGS解析ができるレベルにまで引き上げることが目標である。化学研究所のスパコンに各自の端末を接続する形式で行うため、大規模な計算を行う際のノウハウについても学ぶことができる。

生物学・生命科学におけるビッグデータの扱い方を基礎から体験しながら学べる機会であり、本科目を受講しておくことで、自分自身の研究でデータ分析が必要になった際に大きなアドバンテージを得ることができるであろう。

多様な研究科や研究所に所属する同年代の大学院生とネットワークを形成する絶好の機会でもある。2日間の濃密な時間を共に過ごす中で、充実した大学院生活を送る足場を築くきっかけにしていただければ幸いである。

実習パートについては、日本語版のほかに、英語版の実習テキストも用意する予定である。英語話者については、英語での対面指導を行うことが可能である。

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With the advent of next-generation sequencing (NGS), life science research increasingly relies on the analysis of large-scale biological data. Future researchers are therefore required to independently read, understand, and analyze such data.

This course provides essential knowledge and practical skills for integrating information science and life science. Through lectures and hands-on exercises, students will learn the fundamentals of NGS technologies and data analysis using UNIX, R, and Python, and will gain experience in extracting biological meaning from big data. Even beginners with no prior experience in big data analysis are expected to acquire basic NGS analysis skills within the two-day intensive course.

The course is conducted using supercomputing facilities, allowing students to also learn practical approaches to large-scale computation. This course offers a strong foundation for data-driven research in biology and life sciences and provides an opportunity to build a network with graduate students from diverse research fields. English instructional materials and in-person guidance in English are available for the hands-on exercises.

[1] 次世代シーケンサーの原理・特徴について説明でき、様々な解析手法と応用研究について理解できること。
[2] 基本的なUNIXコマンドについて理解し、ターミナル上で自由に操作することができること。
[3] 次世代シーケンサーが出力するファイル形式を理解し、その解析に必要なソフトウェアについて理解・操作することができること。
[4] 次世代シーケンサーが出力する数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出できること。
[5] スパコンの仕組みを理解し、実際に接続し、計算を行うことができること。

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[1] Be able to explain the principles and characteristics of next-generation sequencing (NGS), and understand a range of analytical methods and their applications in research.
[2] Understand basic UNIX commands and be able to operate freely in a terminal environment.
[3] Understand the file formats generated by NGS platforms, and be able to use and operate the software required for their analysis.
[4] Be able to extract biological meaning from big data consisting of numerical and textual outputs generated by NGS.
[5] Understand the architecture of supercomputing systems, and be able to connect to and perform computations on a supercomputer.

9月10日(木)と9月11日(金)の2日間で実施する。授業計画と内容については初日の講義で改めて説明する。

9月10日（木）（1日目）　講義・演習
2限目　（講義1） 山本拓也（iPS細胞研究所）：次世代シーケンサー(NGS)を用いたiPS・ES細胞研究について
3限目　（演習1） UNIXの基本的なコマンド操作・ターミナル操作方法の習得
4限目　（演習2） UNIXによるテキスト処理
5限目　（演習3） NGSに関連する配列データフォーマットの解説
　　　　
9月11日（金）（2日目）　講義・演習
2限目　（演習4） RNA-seq解析（１）：ショートリードのゲノム配列へのマッピング
3限目　（演習5） RNA-seq解析（２）：発現変動遺伝子の抽出
4限目　（演習6） RNA-seq解析（３）：Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出
5限目　（演習7） RNA-seq解析（４）：Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出

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The course will be held over two days, Thursday, September 10, and Friday, September 11. The detailed course plan and contents will be explained during the lecture on the first day.

Day 1 (September 10): Lectures and Hands-on Sessions

Lecture: NGS-based research on iPS and ES cells

Exercises: Basic UNIX commands and terminal operations; UNIX-based text processing; overview of NGS-related sequence data formats

Day 2 (September 11): Hands-on Sessions

Exercises: RNA-seq analysis, including read mapping, identification of differentially expressed genes, and data analysis using R to extract biological meaning

本演習では、受講生のPCを用いて、京都大学化学研究所のスパコンにリモート接続し、シェルを用いて計算を行う。PCのOSはWindows/Macの種類を問わないが、HDDの空き容量に余裕があること、メモリは8GB以上あることが望ましい。UNIXやスパコンの使用経験は問わない。所持するPCのスペックが上記を満たさない受講者に対しては、生命科学研究科で準備したMacbookを貸与できる（台数に限りあり）。開講までの準備期間に貸与希望の調査についてはその旨をLMS等を通じて連絡する。

対面形式での演習を予定しているが、履修希望者数が一定数を上回った場合は、オンライン形式での受講措置等を講じることがある。詳細については追って通知するので注意すること。

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In this course, participants will use their own personal computers to remotely connect to the supercomputing facilities of the Institute for Chemical Research, Kyoto University, and perform computations via a shell interface. The operating system of the PC may be either Windows or macOS. Sufficient free disk space and at least 8 GB of RAM are recommended. No prior experience with UNIX or supercomputers is required.

For students whose personal computers do not meet these requirements, a limited number of MacBooks prepared by the Graduate School of Biostudies can be loaned. Information regarding requests for loaned computers will be announced in advance via LMS or related platforms.

The exercises are planned to be conducted in person; however, if the number of applicants exceeds capacity, alternative arrangements such as online participation may be implemented. Further details will be announced at a later date.

2日間の講義と演習に全て出席した上で、課題を提出することを成績評価の前提とする。詳細については開講時に説明する。

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Attendance at all lectures and exercises over the two-day course, as well as submission of the assigned coursework, is required for assessment. Further details will be provided at the beginning of the course.

あらかじめ下記のサイトの「UNIX基本コマンド」「R入門」を読んでおくことが望ましいが、必須ではない。 https://github.com/nibb-unix/gitc2017a-unixr/wiki

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It is recommended, but not required, that students familiarize themselves in advance with basic UNIX and R commands.

連絡担当教員：東樹宏和　メールアドレス： celisis_genome@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。この科目は前期集中科目ですが、採点登録・成績開示は後期科目と同時期に行います。

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Contact Instructor: Hirokazu Toju
Email: celisis_genome@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

Please check KULASIS for details on office hours. Although this course is offered as an intensive course in the first semester, grade registration and grade release will be conducted at the same time as second-semester courses.

本科目では、理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして実施される複数の集中講義の中から、学生がいずれか一つを選んで履修する。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は、代数・幾何・解析・応用数学など数学・数理科学の諸分野で特に目覚ましい発展をとげている研究について、第一人者の研究者が簡単な背景から将来の展望にいたるまでを入門的に解説する集中講義である。なお、「数学・数理科学グローバル特別講義」の講師の多くは海外研究者である。

数学はその普遍的な性質により、自然科学は勿論のこと、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっており、現在でも新たな理論が次々と生まれている。本科目は、数学・数理科学の様々なテーマに触れることで諸分野における数学のポテンシャルを知る機会を提供し、数学・数理科学を基盤とする分野の大学院生の視野を広げるとともに、研究へのモチベーションを高めることを目的とする。

※本科目は隔年で開講され、偶数年度に開講、奇数年度に不開講となる。

特別講義で扱われるテーマについて、その背景と将来の展望について理解するとともに、そこで展開される数学に関する知見が深まる。また、学生自身の研究に対するモチベーションが高まる。

理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズのうち、前期に開講される特別講義の中からいずれか一つを学生自らが選んで受講する（注1）。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は8コマからなる集中講義であり、数学・数理科学の諸分野で近年発展している研究について、第一人者の研究者がその背景や他分野との関わりから今後の展望にいたるまでを俯瞰的・入門的に解説する。学生は講義に出席するとともに、集中講義期間中に提示されるレポート課題にも取り組む。特別講義の講師が海外研究者の場合、その講義は原則として英語で行われる。

（注1）2026年度前期には以下の講師による複数の集中講義を「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして開講予定（講師の都合により変更となる可能性があります）。

講師：Marco Manetti（ローマ・ラ・サピエンツァ大学、代数幾何学・変形理論分野）
講師：Alberto Minguez（ウィーン大学、数論分野）
講師：Helene Guerin（ケベック大学モントリオール校、確率論分野）
講師：Jeremie Brieussel（モンペリエ大学、幾何学的群論分野）


各「数学・数理科学グローバル特別講義」の日程、内容、受講登録方法については、後日掲示やKULASIS、LMS等で連絡する。また、本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であり、本科目で受講対象となる「数学・数理科学グローバル特別講義」の詳細は以下のコースwebサイトにも掲載する：
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ja/ktgu/courses


（注2）同期開講の複数の特別講義を履修しても、本科目の習得単位は1単位であるので注意すること。

各自が選択する「数学・数理科学グローバル特別講義」で扱われるテーマについては関係分野に関する学部レベルの数学的知識があることが望ましい。

各自が選択した「数学・数理科学グローバル特別講義」に対し、参加状況（60％）とレポート課題（40％）により総合的に評価する（レポート課題の提出は必須）。レポート提出において、生成AIの出力をそのまま使用することは認めません。

選択した特別講義に関係する数学的な内容について各自で学習すること。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。

経済・経営における金融現象に関わる問題を数理工学的な立場から理解し，解決法を考察する「金融工学」について，金融関係の実務を知る講義担当者の視点から講述する．前半の講義では金融工学の基礎として証券のプライシング、ポートフォリオ理論について概説する.後半では主に証券分析実務の基礎として財務諸表分析、資産価値評価モデルを概観し、その後、リスク量計測手法やデリバティブ評価方法について解説を行う.

This course, taught from the viewpoint of a practitioner in finance, introduces financial engineering: using mathematical and engineering methods to understand and solve financial problems in economics and business. The first half covers basics of financial engineering, including pricing securities and portfolio theory. The second half reviews practical tools for securities analysis: financial statement analysis, asset valuation models, and methods for measuring risk and pricing derivatives.

金融実務で使用されている様々な専門用語や分析手法を理解し，実際の金融業務に携ったときに適切な手法を選択し，問題が解決できるようになること．

To understand the various technical terms and analytical methods used in financial practice, and to be able to select the appropriate techniques and solve problems when engaged in practical financial operations.

1日目　プライシングの基礎とポートフォリオ理論
１．現在価値と債券のプライシング
　 ・現在価値と債券価値の基礎
・金利の期間構造
・信用リスクと債券価格
２．ポートフォリオ理論
・平均・分散モデル
・CAPM
・アセットアロケーション
2日目　資産価値の評価とリスク量計測手法・デリバティブ評価
３．財務諸表分析と資産価値の評価
・財務諸表分析の基礎
・資本コスト
・企業の株式価値評価
・ファクターモデル
４．リスク量計測手法とデリバティブ評価
　 ・金融機関が抱える各種のリスク
　 ・デリバティブの評価


Day 1: Basics of Pricing and Portfolio Theory
1. Present value and bond pricing
- Basics of present value and bond pricing
- Term structure of interest rates
- Credit risk and bond prices
2. Portfolio theory
- Mean–variance model
- CAPM
- Asset allocation
Day 2: Asset valuation, risk measurement, and derivative pricing
3. Financial statement analysis and asset valuation
- Basics of financial statement analysis
- Cost of capital
- Equity valuation
- Factor models
4. Risk measurement and derivative pricing
- Various risks of financial institutions
- Pricing of derivatives

講義は日本語で進める．基礎的な金融工学の知識，およびExcelやプログラミングで簡単な分析が行えることが望ましい．講義の際は実際にExcelやGoogle Colabを用いたハンズオン形式で進める．
必要環境: ノートPC（ExcelやGoogle Colabを用いたPythonを使用），ネットワークが繋がる環境

This lecture will be delivered in Japanese. It is recommended that participants have basic financial engineering knowledge and can do simple analyses using Excel and programming. The course takes a hands-on approach, utilizing both Excel and Google Colab. You will need a laptop with internet access, as well as Excel and Python (via Google Colab), to participate.

最終レポートによる評点（100%）．講義の内容を理解できているか，レポートの書き方が適切であるかを評価の基準とし，情報学研究科成績評価規程第7条による成績評価を行う．

Grade: based entirely (100%) on a final report.

この講義では特に予習，復習の必要はない．講義中に疑問に思ったことや，実務の問題としてより詳細に内容を知りたいときは講義内または講義後に適宜質問すること．

No special preparation or review is required for this course. If you have questions during class or want more practical details, please ask during or after the lecture.

特になし.
None.

IT化とネットワーク化が進行し、情報システムが企業活動・学術活動に不可欠になった現代において、そこに潜む脆弱性を狙ったサイバー攻撃により社会が大きな影響を受けることが問題となっている。本講義では、インターネットおよび組織内ネットワークを利用する際に知っておくべき知識、例えば、安全確保、攻撃からの防御と運用の継続、消されたデータの復旧、法制度などについて、システム管理者・利用者の視線に立ちながら最新技術を交えて講述する。

情報システムを利用する上での危険性を認識するとともに、その対策の概要を知る。

開講日程：
5月8日(金)、15(金)、29日(金)
6月5(金)、12日(金)、19日(金)、26日(金)
各1-2限
期末試験・フィードバック：
7月3日(金) 1-2限

[基礎技術]
ネットワーアーキテクチャ: IPv4、IPv6、TCP、UDP
サイバー攻撃と防御技術:マルウェア、脆弱性攻撃、不正アクセス検知、アンチウィルス、ブロックチェーン、オニオンルーティング

[攻撃技術]
ソーシャルエンジニアリング
脆弱性探索: ペネトレーションテスト、倫理的ハッキング、レインボーテーブル
攻撃の自動化: AIによる脆弱性自動探索と攻撃プログラム自動作成

[防御技術]
自動防御プログラム: 攻撃検知から防御プログラム生成
デジタルフォレンジックス: 消されたデータの復旧作業の手順と実態
サイバーインテリジェンスと状況把握: オープンソース情報、DarkWeb情報などの分析による状況把握

[統合運用]
国内・国外の法制度: 著作権法、不正アクセス禁止法、IoT対策など
サイバーにおけるグループ管理: インシデント発生時の危機管理

特になし

講義でのディスカション等への貢献度、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。

受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。

講義日程　8月27日、28日（2限〜5限）

システムやソフトウェアの開発プロセスを分解すると、次のように分けられる。
Ａ．問題点やニーズを見つけ出し、それへの解決策を練ること
Ｂ．その解決策をシステムやソフトウェアに実装できるよう定義すること
このうちＡを実践する有力なツールに「デザイン思考」がある。また、Ｂのプロセスは専門的には「業務要件定義」と呼ばれ、現場の要求を正確にプログラマーに伝える重要なやり取りである。なお実際にはこの後に、プログラミングしてそれを実現することが続く。
本科目では、このＡにあたる「デザイン思考」を講義と演習によって習得する。

「デザイン思考」は社会にイノベーションを起こす一つの有効な手段として、近年注目されるようになった課題解決アプローチである。目まぐるしく変化する現代社会において、顧客の思考やユーザの要望を実現させる上で、真意を正確に把握することは決して簡単ではない。本講義ではデザイン思考を大きく「課題の発見」と「課題の解決」に分けて、そのプロセスについて学ぶ。これにより、あらゆる問題に対して臆することなく、真の課題の発見と解決ができるスキルを習得する。

「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。
詳細は講座ホームページ（ https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ ）参照
非常勤講師：株式会社NTTデータグループ 谷口 智彦　様
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　千葉 晃一　様

デザイン思考のマインドとプロセス（共感、問題定義、アイデア創出、プロトタイピング、検証の５つのステップ）を理解し、新しい課題に対して、デザイン思考の順序にしたがって課題を解決できるようにする。

8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。

1. 基本知識の講義
(1)デザイン思考とはどのようなアプローチ法か
(2)デザイン思考を行なう上で必要なマインドや成果物（アイデアスケッチ、リーンキャンバス、プラグマティックペルソナ、ユーザージャーニーマップ、ユーザストーリーマップ、UXプロトタイプなど）とその活用場面、活用方法

2. グループワークによるデザイン思考の実践と習得
(1)課題発見フェーズ
ビジネスのコンテキストを整理し、課題を網羅的に洗い出した上で、解くべき最大の課題を発見する

(2)課題詳細化フェーズ
課題を抱えたユーザの現状の行動順序などを分析して課題を詳細化する。

(3)解決方法探索フェーズ
個人でアイデアを出した上でペアレビューで多様な視点を追加し、アイデアスケッチにまとめるビジネスモデルやユーザストーリーを設計し、ユーザの行動順序とマッピングする。設計したモデルをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る

(4)プロトタイピングフェーズ
UXの改善が重要なユーザストーリーについて、具体的なUXをスケッチ等でプロトタイプとして可視化する。ユーザストーリーとプロトタイプをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る

(5)展開確認フェーズ
想定した課題が想定した解決方法で改善しているかどうか定量的に検証する

(6)全体振り返り
デザイン思考の実践方法を学習し、今後の研究活動などにどう活かせるか振り返りを行う。

非常勤講師のNTTデータグループ谷口 智彦氏・千葉 晃一氏は、企業における価値創出を推進するための研究開発やデジタル技術を応用したサービス創出に関する人財育成を担う。
本講義においては、昨今注目される生成AI周辺技術と本講義で扱う顧客価値創出との関連についても言及する。

特になし

講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。

受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。

オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
村野　剛太　: murano.gota.3u@kyoto-u.ac.jp

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

全てのものがインターネットと繋がり、データドリブンで社会課題が解決される世の中が到来しようとしている。そのような環境のなか、世の中にあふれるデータをどのように扱い、その中からいかに価値のある解決策を導きだせるかがこれからの社会において非常に重要となってくる。本講義では、データ分析について、その手法の習得にとどまらず、ビジネスにおいてどのようにデータを利活用すべきか、与えられた課題をデータ分析結果を用いていかに課題解決まで導くかを、一連の流れを実践形式で学習する。

ビジネス課題に対して、適切なデータ選定、データ分析ができる手法を習得し、データの分析に基づいた課題の解決策が提案できる。

8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。3章〜5章において、オンライン書店をテーマにした各種分析を行う演習により現場でのデータ分析を体験する。更に6章では、「訪日外国時の消費動向調査データ」「エンゲージメント」「ECサイトのユーザ属性」という3種類のデータから1つを選び、課題設定、データ分析、課題解決案作成をワーク（演習）で実施する。

■第1章　データ分析の概要（石山）
・ビッグデータとは／ビッグデータの活用
・データ分析の準備／データ分析の実施
・統計解析手法によるデータ分析とは
・データ分析手法の検討
■第2章　統計ソフトウェアＲの基本的な使い方（石山）
・R言語概要
・R基本操作
■第3章　基本的なデータ分析（石山）
・基本的なデータ分析
・ヒストグラム
・代表値、代表値を見るときのポイント
・データの可視化（グラフ化）、グラフを見るときのポイント
・【演習】データの要約による特性把握および考察、発表
■第4章　相関分析（石山）
・相関分析とは
・相関分析の実施（相関係数の算出）
・【演習】相関係数算出および考察
■第5章　回帰分析、判別分析（石山）
・回帰分析（線形回帰分析）
　- 回帰分析の実施（統計モデルの作成）
・【演習】回帰分析を用いた予測モデルの作成および考察、発表
・判別分析（ロジスティック回帰分析）
- ロジスティック回帰分析の実施（統計モデルの作成）
■第6章　データ分析による課題解決演習（石山）
・ユースケースに基づく、ビジネスデータ分析の解説
- 「訪日外国人の消費動向調査データ」他、各種データに適した課題設定、分析結果、提案内容の作成、発表
■最終課題（講義終了後）（藤田）
・課題設定と、それに適したデータセットの選択、データ分析、提案資料の作成、提出

統計学に関する入門講義を既に受講しているか、同等の知識を有することが望ましい。

講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。

受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。

オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
齊木　大: saiki.dai.7y@kyoto-u.ac.jp

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。
詳細は講座ホームページ（ https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ ）参照

　ITはあらゆる産業における当然の基盤となり、デジタルトランスフォーメーション(DX)が ビジネスでの競争の鍵となりつつある。本講義では、当然のように活用されているITが、社会や産業の隅々にまで浸透してきた背景や経緯を概観し、本質的にITが社会課題の解決や企業経営にどのような意義を持つかを学ぶ。
　次に、企業活動における人工知能（AI）等の最新技術やデータサイエンスの活用の実情を知り、経営戦略に基づくIT戦略の重要性を学ぶ。さらにIT活用及び戦略の様々な事例に触れたうえで、グループワークによってIT活用の戦略策定を疑似体験する。
　一方、経営層がどのようにIT戦略とビジネスを見てガバナンスしているかの理解を深めるため、実際に大企業でITガバナンスを経験した経営層との対話を通じて学ぶ。
　これらの体系的な学びを踏まえ、企業におけるDXについて参画企業３社の最先端の実例から理解の幅を広げ、最後にアイディアソンによりDXの発想力・実践力を習得する。
　本科目は、「情報学ビジネス実践講座※」における総まとめにあたるものであり、企業経営におけるIT・DXについて実践的に学ぶ絶好の機会となる。

※「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。
詳細は講座ホームページ (https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/)参照

・ビジネスや社会課題の解決におけるITの重要性を理解している。また、DXになぜ取り組むか、人工知能（AI）等の最新技術やデータサイエンスがいかにビジネスや社会に活用されるかを理解している
・IT戦略の実際について事例を通じて理解の幅を広げ、演習課題による疑似体験でIT戦略を策定するイメージを掴んでいる
・経営の現実的な視点からITとビジネスについて学びを深め、ITガバナンスの要諦を理解している
・DXについて企業の実例を踏まえて最先端の様相を理解し、さらにアイデアソンを通じて発想力・実践力を習得している

【第Ⅰ部　IT戦略を学ぶ（日本総合研究所）】　　
１　ITと社会・ビジネス〜IT戦略の理解まで〜
　・ ITが社会・ビジネスの隅々まで浸透していることを様々な事例を通じて説明する
　・ 社会課題や企業の経営課題の解決におけるITの役割を解説し、業務との関係でITの意味を理解する
　・ デジタルトランスフォーメーション (DX)とは何か、なぜDXに各社が取り組んでいるのかを説明する
　・ 人工知能（AI）等の最新技術やデータサイエンスがいかにビジネスや社会に活用されているかを紹介する
　・ IT戦略をいかに策定するか、最新技術を活用したIT戦略をどのように企画するのかを説明する
２　IT戦略の事例と演習（グループワーク）　　
　・ ゲスト講師を招いてIT戦略の事例を紹介し、理解の幅を広げる
　・ 演習課題を用いたグループワークにより、IT戦略の策定の概要を疑似体験する　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
３　経営とIT（含む 企業経営層と学生との対話）
　・ 経営戦略におけるIT戦略を企業組織において成就させるためのITガバナンスの勘所を説明する
　・ 企業経営層と学生との対話の時間を挟みITと社会・ビジネスの学びを深める

【第Ⅱ部 　最先端のDXに触れる(日本総合研究所・ANAシステムズ・ DMG森精機)】
４　DXの現状①〜金融業編〜（事例紹介中心）
　　・ 金融業 とITとの関係、金融におけるDXの捉え方と、活用事例を説明する
５　DXの現状②〜航空業編〜（デモンストレーション・事例紹介有）
・ 航空業におけるデジタル変革の歴史や、航空業とその枠を超えたデジタル変革の事例を説明する
６　DXの現状③〜製造業編〜（デモンストレーション・事例紹介有）
・ 製造業 (工作機械業)におけるデジタル活用や、自動化、IoTによるつながるソリューションについて説明する

【第Ⅲ部　アイディアソンで DXを実体験する(日本総合研究所・ANAシステムズ・ DMG森精機)】
７　DXで新事業・サービスを創出する
・ グループごとに金融業・航空業・製造業(工作機械業)から1つを採り上げ、DXによる新事業・新サービスのアイデアを発想・検討し、発表する

タイトル横の括弧書きの企業名は「情報学ビジネス実践講座」の当該協力企業より以下の非常勤講師を予定
日本総合研究所：渕崎 正弘 様、ANAシステムズ：廣澤 健樹 様・岐部 琴美 様、DMG森精機：ブルーメンシュテンゲル 健太郎 様

受講人数を制限することがあります。その場合、情報学ビジネス実践講座プログラム(https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/)登録者を優先します。

最新の事例を含め、ビジネスとITの実践的な情報を交えた講義となりますので、経営戦略やITの基本に関する知識について、スタート時点では必要ではないですが、授業中必要になる知識については、授業中の質疑で適宜補足します。

講義への貢献度ならびに総合演習の評価に基づいて評価する。

受講に際し経営および情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、昨今の企業ニュースで取り上げられるIT活用の事例に関心を持っておくことを推奨する。

オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
齊木 大: saiki.dai.7y@kyoto-u.ac.jp
※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

世界がデジタル化に向けてスピードを加速させていくなかで、AIを代表とするデジタル技術も凄まじいスピードで進化を遂げている。このような世界において、いかに新しい技術に触れ、それを使いこなしていくかは、これからのビジネスパーソンにとって重要な要素である。そこで本講義では、AIのような新しい技術をいかにビジネスに活用していくかを、手法や意識しておくべきマインドセットと共に実践形式で学びながら習得する。また、デジタル技術の応用事例について、現在のトレンドと今後の展望を概観する。

AIに代表されるデジタル技術を活用するサービスのアイデアを考え、実装の演習まで経験する。

2日間の集中講義予定（2025年度実績）

１. 先端技術概要
・AIやVRなどを含む様々なデジタル技術の概要を理解する
・それぞれのデジタル技術についてビジネスでの活用例を紹介する
２. ビジネスのWhy
・課題発見からビジネスの企画構想の方法を説明する
・リーンキャンパスやCustomer Value Chain Analysis、ペルソナなどの一般的なビジネスフレームワークを理解する
３. ビジネスのWhat
・ビジネスの企画構想からサービス（プロダクト/アプリ）のデザイン手法を説明する
・カスタマージャーニーマップ、ユーザーストーリーマッピングなどの一般的なサービスデザイン手法を理解する
４. デジタル技術を活用したビジネスを考えてみよう
・10年後の社会におけるAIやVRなどの先端技術の活用シーンをワークショップ形式で考える
・検討したアイデアを共有し、フィードバックをもらう
５. ビジネスのHow
・ビジネスを実現するために、AIなどのデジタル技術を使ったアプリ開発の仕方について、アジャイル開発を例に学習する
・実際のビジネス現場での開発作法を理解する
６. アプリを作ってみよう　その１ 〜まずは準備から〜
・Gitなどのアプリ開発に必要な道具を備える
・実際にどうやってアプリ開発を進めていくのか、ハンズオン形式で学習する
７. アプリを作ってみよう　その２ 〜動かしてみよう〜
・身近な課題を題材に、アプリのプロトタイプを作成し、動かしてみる（アプリ内容は検討中）
８. ビジネスの事例
　　近年のいろいろなビジネスでの事例にふれる

非常勤講師のNTTデータグループからの担当者は、DXを推進するための研究開発やデジタル技術を応用したサービス創出に関する戦略検討を担う。

特になし

講義でのディスッカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。

受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す。

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。詳細は講座ホームページ（https://pib.gsm.kyoto-u.ac.jp/）参照

日程： 集中　８月３１日（月）、９月１日（火）各２〜５限

「ユーザー視点のITシステム設計実践（業務要件定義実践）」

現代ではITを抜きして新しいビジネスやサービスを提供することは、ほぼ不可能です。この授業では、「ITを活用してビジネスを作る」ことを演習を通して実際に体験していただきます。

具体的には、
・「ユーザ視点でのアプリケーションの検討」
・「アジャイル開発の流れ」
　　（1日目に検討したアプリケーションが、２日目に実際に提供されます）
・「ユーザインタビューからの改善案の検討」
を体験できるワークショップ形式の講義となっており、参加者を対象とした授業後のアンケートでも高い満足度を得ています。

特別な専門知識は必要ありませんので、ビジネス開発・IT開発に興味がある方の参加をお待ちしています！



授業の詳細内容について

システムやソフトウェアの開発プロセスを分解すると、次のように分けられる。
A. 問題点やニーズを見つけ出し、それへの解決策を練ること
B. その解決策をシステムやソフトウェアに実装できるように定義すること
このうちAを実践する有力なツールに「デザイン思考」がある。また、Bのプロセスは専門的には「業務要件定義」と呼ばれ、現場の要求を正確に開発者に伝える重要なやり取りである。なお実際にはこの後に、プログラミングしてそれを実現することが続く。本科目では、このBにあたる「業務要件定義」を「ユーザー視点のITシステム設計実践」としてとらえ、講義と演習によって習得する。
デザイン思考などの手法によって問題点やニーズとそれへの解決案ができたら、次は「要件定義」、すなわち実現するシステムやソフトウェアの機能や満たすべき性能を明確にしていくことが必要となる。この過程がプロジェクトの成否の鍵を握るといっても過言ではない。業務要件定義は、システムやソフトウェアによって何の問題を解決したいかという問いを定義する活動であるとも言える。
本講義では、システム開発に携わる、ユーザ側、システム開発者側それぞれの視点を体感しながら、業務要件定義の重要性、陥りがちな罠、押さえるべきポイントについて実践を通して習得する。特に「結果を知るスピード」を重視したビジネス開発手法であるアジャイル（ビジネス部門のコン トロールの下、小さな開発・フィードバックといった改善サイクルを通じて柔軟に方向転換し、ユ ーザの要望を取り入れることができる）を主として扱う。

「情報学ビジネス実践講座」：京都大学と協力企業（ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気）が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。詳細は講座ホームページ（https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/）参照

非常勤講師：
東京海上日動火災保険株式会社　　　緒方　甫哉　様
東京海上日動システムズ株式会社　　佐藤　哲治　様

ユーザの視点にたったアプリケーションの検討・現場で実践しているアジャイル開発を体験し、理解することができるようになる。

特に「ユーザー視点」からビジネスやITシステムの設計（業務要件定義）手法を理解することで、VUCAの時代のビジネスにおける「しなやかな」合意形成をはかることができるようになる。

● 要望を出すユーザ側、開発するIT従事者側の両方を想定した、総合的な演習とする。
● 演習で作成した要件定義により、実際に開発されたアプリケーションを体感することで、理解を深める。
● 本講義は「ユーザー視点のITシステム設計実践」であるため、講義ではプログラム開発は実施しない。
8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。

１．要求開発とは
（１）全体説明
（２）ウォータフォール開発に関する講義
・ウォータフォールの開発手法である要件定義から機能テストまで各開発工程ごとにポイントを学ぶ。
・プロセスだけでなくUI/UXへの考慮やテストの重要性なども含めて学ぶ。
（３）アジャイル開発に関する講義
・アジャイル開発に必要となる主な手法についてポイントを学ぶ。（ユーザーストーリー、プロダクトバックログ、プランニングポーカー、テスト駆動開発）

２．アジャイル開発に関するケーススタディ
（１）グループに分かれて、WEBアプリの要件定義を作成する。
・ユーザーストーリーマッピング、画面遷移図・画面レイアウト、プロダクトバックログ、の作成
・このケーススタディから実際にアプリケーションを開発する。（講師側で用意）
（２）前日のケーススタディから実際に開発されたアプリケーションをレビューする。
・開発された実際のアプリ（モックアップ、プロトタイプ）を触りながら、当初想定とのかい離を確認し、原因について議論する。
・要件定義のGOOD/BAD POINTについての解説
・要件定義を深めるためのインタビューの演習

３．全体解説とまとめ
（１）全体解説
（２）講師から解答例をデモを交えて紹介する
（３）まとめと質疑応答

非常勤講師の東京海上日動システムズ 佐藤 哲治氏は、2013年同社に入社、保険業務の基幹システムの開発・運用を担当した後、2017年より東京海上グループのデジタルイノベーションに参画。プロダクトデザインコーチとしてビジネス部門にユーザー中心設計を広めるとともに、アジャイル開発チームのマネジメントを務めている。

受講人数を制限することがあります。
その場合、情報学ビジネス実践講座プログラム(https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/)登録者を優先します。

講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、により総合的に判断する。
なお、講義時間（コマ）全体の2/3以上の出席がなければ、単位は付与しない。

受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではない。

オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
村野 剛太：murano.gota.3u@kyoto-u.ac.jp

・本コースは医学研究科社会健康医学系専攻の必須科目の一つです。　
・臨床研究を含む社会健康医学（パブリックヘルス）領域において、最も基本となる疫学の考え方、方法論についての入門的な講義を行います。


【大学院横断教育の概要・目的】
人間集団における健康・疾病に関する事象の因果関係を明らかにする疫学研究は、根拠に基づく医療（evidence-based medicine: EBM）、そして現代医学の基盤科学として認識されている。本講義では、理系文系問わず、健康・医療の問題に関心を持つ受講生に疫学の入門的知識を講義する。

・疫学の基本的考え方、用語、概念、方法論を説明できる。
・疫学の発展的な知識を学ぶための基礎を身に付ける。

第1回 4月10日（3限） イントロダクション（中山）
第2回 4月10日（4限） コホート研究・症例対照研究（中山）
第3回 4月17日（3限） 介入研究（中山）
第4回 4月17日（4限） 追跡型研究（中山）
第5回 5月 8日（3限） 観察データでの因果推論（福間・中山）
第6回 5月 8日（4限） 疫学をめぐる最近の話題：倫理・政策と疫学・ビッグデータ（中山）
第7回 5月15日（3限） 高齢者の疫学研究（石崎）
第8回 5月15日（4限） 視聴覚教材「大いなる航海」（中山）

特別講義予定あり（三浦・田原）

特になし

毎回の小レポート提出　20%
レポート（相互閲覧）　80%
[素点(100点満点)評価]

予習は特に必要でないが、講義の復習には十分時間をあててください。

・症例研究や基礎的研究と異なる「人間集団を対象とする」という疫学研究の意義と可能性を理解してもらえればと願っています。
・本コースの内容の多様性と一貫性を保つために、担当教員はシラバス作成時、学期中、終了後など、適宜、意見交換を行い、講義資料を共有して連携を図っています。
・留学生対応として、講義資料の事前提供、Key termの日英併記を進めます。
・特別講義の予定は初回の講義で説明します。

※オフィスアワー実施の有無は、KULASISで確認してください。

・医療・ヘルスサイエンス研究を進めるにあたって必要な、明確で正確なコミュニケーションの基本的知識を学びます。
・研究者として「知らなかった」ではすまされない研究と出版の倫理について学びます。
・研究成果公表にあたって分かりやすい、科学的・論理的な文章、図表、スライドやポスターの作成法を学びます。

【大学院横断教育の概要・目的】
特に医療系の研究（ヘルスリサーチ）を想定しているが、それに限定せず、「公正な科学研究」のための導入的な講義を行う。

・ヘルスサイエンス研究をする意味への理解を深める。
・研究者として遵守すべき研究と出版の倫理について理解する。
・研究を進めるにあたって必要な学会発表、論文出版の進め方、助成金申請の準備について基本的な手順を理解する。
・研究成果を公表するにあたって必要な科学的な文章作成方法と、一般的な文章表現方法の違いを理解する。

第1回　6月26日3限　研究倫理：公正な学術情報を発信するために（中山）
第2回　6月26日4限　利益相反（COI）を考える（中山）
第3回　7月 3日3限　論理的な文書の作成：論文と抄録の書き方（植谷）
第4回　7月 3日4限　訴求力のあるプレゼンテーション、ポスターの作成（小野）
第5回　7月17日3限　論理的な文書の作成：パラグラフ構造（特別編）（植谷）
第6回　7月17日4限　研究資金の概要と研究資金獲得に向けた申請書作成のポイント（協力:中平博之　総合研究推進本部）
第7回　7月24日3限　京都大学における医学研究の歴史（中山）
第8回　7月24日4限　AI時代の研究と出版の倫理（中山）

特になし

毎回の小レポート（80%）
レポート（20%）
[素点(100点満点)評価]

・各回授業につき1時間程度。

・授業中は自分の表現で意見表明できるように常に考えていてください。
・開講日と時限に注意してください。

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

本コースは、感染症数理モデルに関心のある学生への入門講義として開講しており、感染症数理モデリング特有の基礎事項や考え方、発展の方法、批判的吟味についてカバーしている。とりわけ、感染症のデータ分析では特に次の2点が特徴としてあげられる；(1)感染というイベントはほとんどの場合観察することができない、(2)感染リスクは他人の感染状態に依存する。これらの問題に対して、非線形モデルや微分方程式、積分方程式などを用いてどのように対処するかについて学ぶ。

1. 感染症の流行ダイナミクスをどのような方法で測定するのかを理解する。
2. 感染症の制御における閾値現象について説明することができる。
3. 遅れを含む構造における技術的な問題について説明することができる。
4. 個人レベルでのワクチンの有効性をどのようにして測定するかを説明できる。
5. 学生自身がノートPC上でモデリングを実装し、推定することができる。

会場については学外となる可能性が高い(昨年は京都キャンパスプラザ、月曜日のみはまた別の会場)。開催期間は8月1日〜8月10日であり、この期間中は他の講義への参加は難しい可能性がある。
各セッションは90分で行われ、講義、演習、教員および外部講師によるセミナーがある。また、夕方はグループワークもあり、最終日には各グループが発表・質疑応答を行う。授業で扱う大まかな内容は以下のとおりである。
1. 感染症数理モデル序論
2. 感染性の測定・評価
3. 集団免疫とSIRモデル
4. 異質性の測定
5. ワクチン効果
6. 安定性解析
7. リアルタイムモデリング
8. Case fatality risk
9. グループワーク（詳細は初日に説明）

以下は大まかな講義の流れである(内容・順番等は変更の可能性あり)
1. Day1
【感染症疫学入門】
キーワード：不顕性感染, 無症候性感染, Case Fatality Risk, Secondary Attack Rate, 基本再生産数, 潜伏期間, 世代間隔
【基本再生産数と集団免疫】
キーワード：基本再生産数、閾値現象、臨界免疫割合、集団免疫
【コンパートメントモデル】
キーワード：Catalytic model, SIR model, 異質性

2. Day2
【SIRモデル（演習）】
【基本再生産数と最終規模、異質性】
キーワード：基本再生産数, 次世代行列, 最終規模、固有値
【基本再生産数の導出】
キーワード：基本再生産数, 次世代行列, Transmission and Transition 行列
【セミナー①】
【Math refresher ①（積分・微分方程式）】

3. Day3
【Math refresher ②（線形代数）】
【感染症の自然史についての最尤推定法】
キーワード：最小二乗法, 最尤推定法, 尤度比検定
【安定性解析】
キーワード：平衡点, リアプノフ関数, ラウス・フルビッツの安定判別法
【エピデミックモデルでの基本再生産数】
キーワード：基本再生産数, 最終規模, 異質性

4. Day4
【感染症の潜伏期間と推定】
キーワード：潜伏期間, 逆計算法, 畳み込み
【エピデミック状況下での基本再生産数の推定（演習）】
【エンデミックモデルと年齢構造】
キーワード：血清調査, Force of Infection, 年齢構造モデル
【セミナー②】

5. Day5
【エンデミック状況下での基本再生産数の推定（演習）】
【セミナー③】
【WAIFW (Who Acquires Infection From Whom) 行列】
キーワード：異質性, 接触行列, Assortativity
【セミナー④】

6. Day6
【学校閉鎖による影響の推定（演習）】
【確率モデル入門】
キーワード：ポアソン過程, マルコフ連鎖, 分枝過程, 絶滅確率
【ワクチン効果とモデリング】
キーワード：直接効果, 間接効果, ワクチン効果(Effectiveness)と有効性(Efficacy)
【実行再生産数と流行動態】
キーワード：実行再生産数, 最尤推定法, 再生産方程式

7. Day7
【ベイズ推定とデータ同化】
キーワード：ベイズの定理, マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC), メトロポリス・ヘイスティング法, 状態空間モデル
【ワクチン接種の最適化（演習）】
【セミナー⑤】
【セミナー⑥】

8. Day8
【小規模流行とその関連研究】
キーワード：分枝過程, 最終規模分布, 最尤推定法
【確率モデルを用いたシミュレーション（演習）】
【セミナー⑦】
【セミナー⑧】

9. Day9
【セミナー⑨】
【空間疫学モデル】
キーワード：Spatial coupling model, Migration model, Effective distance
【セミナー⑩】

10. Day10
【グループワーク発表】

特になし（ただし、高校理系卒業程度の数学能力を想定。不安な方は2日目と3日目に行われる数学の補講への参加をお勧めします。）

3分の2以上の出席が必要です（修了の必須要件）。
評価に関しては積極的な講義への参加（30%：質疑応答、70%：グループワーク発表）

特に準備は必要ありません。
8/2, 8/3には、感染症数理モデリングを理解するうえで基礎となる数学(積分・微分方程式、線形代数)の補講があります。数学が専門でない方などは参加することをお勧めします。

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

【目的】
主に研究者の起業家精神を育成し、起業を志す際に不可欠な知識とスキルを提供することを目的とする。
【対象】
本科目の主な対象者は、起業に関心を持ちつつも、どのような手順を踏めば良いのかが明確でない起業初心者である。既に具体的なビジネスアイデアを持ち、起業の準備段階にある、あるいは起業済みで、先輩起業家や投資家との壁打ちなどを希望する学生には、外部のアクセラレーターやピッチイベントをお薦めする。
【概要】
本科目は、医療ヘルスケア領域に特化した起業に関するものである。この科目では、受講生に起業を身近に感じてもらうために、多数の起業家からの講演を聞いてもらう。これらの起業家は創薬、再生医療、医療機器など多種多様な医療ヘルスケアスタートアップに携わっている。本科目では、医療ヘルスケア領域での起業に必要な基本的な知識とツールを提供する。具体的には、デザイン思考、リーン・スタートアップ、財務諸表、知的財産（特許）、ファイナンス、薬事規制など、起業に必要な重要な要素を学ぶ。これらの講義やワークショップは、医療ヘルスケア領域の第一線で活躍する専門家が行い、実践的な知見を共有する。
また、講義・ワークショップと並行して、受講生はチームを組み、医療ヘルスケア領域のニーズを解決するビジネスモデルを作り上げる。このプロセスを通じて、医療ヘルスケア領域における臨床ニーズに基づいたビジネスモデルの構築を体験してもらう。チーム作業、中間発表では、受講生、教員と壁打ちを行う。最終日には、受講生が教員や外部投資家の前でビジネスモデルを発表し、実践的なフィードバックを受ける機会が設けられている。この科目を通じて、医療ヘルスケア分野での起業家精神を育み、実践的なスキルと知識を身に付けることができる。

起業に必要な基本的な知識の習得および臨床ニーズに基づく起業プロセスの理解を目指す。

第1回　4月13日　ガイダンス／起業家講演（（株）サイフューズ　秋枝静香）　　
第2回　4月20日　デザイン思考（ミニワークショプ）　　
第3回　4月27日　起業家講演（（株）Eudaimonix　谷亮太朗）
第4回　5月11日　アイデアソン　　
第5回　5月18日　財務諸表の読み方(（株）KPMG　関清）
第6回　5月25日　シミュレーションゲーム（早稲田大学大学院経営管理研究科　牧兼充）
第7回　6月1日　起業家講演（Almaprism（株）　糟野新一）
第8回　6月8日　知的財産の基礎（医学研究科　早乙女周子）　　
第9回　6月15日　中間発表
第10回　6月22日　ベンチャー・ファイナンス（三菱UFJキャピタル（株）　長谷川宏之）　　　
第11回　6月29日　薬事規制（ティア・リサーチ・コンサルティング合同会社　内海潤）　
第12回　7月6日　ベンチャー法務の基礎（TMI総合法律事務所　小川聡）　
第13回　7月13日　起業家講演（株式会社エスユーエス　吉川友貞）　
第14回　7月27日（6限）　最終発表
第15回　7月27日（7限）

＊外部講師の都合により日程変更等の可能性があります。

特になし

以下を総合的に勘案して評価する
①授業に対するコミット（出席、発言、感想）
②シミュレーションゲームの順位
③最終発表するビジネスモデルの内容
④最終レポート（全体を通しての学び、企業分析）

ビジネスモデル作成にあたり、授業以外でのチーム作業が必須となる。

このコースの受講生は、夏期集中講義「アントレプレナーシップ特論」（ビジネスゲーム）を受講できる。
このコースに続くプログラムとして、HiDEP（毎年7〜9月）がある。
HiDEP：https://mebky.kuhp.kyoto-u.ac.jp/hrd/hidep/

製造業のビジネスゲームを通じて、管理会計の基礎について学習する。
　ビジネスゲームにおいて、製造設備（工場）、原材料の購入、従業員の雇用、商品の生産、販売までを行う。各行動の費用／売上を記帳し、12ヶ月が経過したところで貸借対照表（B/S）及び損益計算書（P/L）を作成し、経常利益を算出する。
　経営の疑似体験を通じて、経営戦略の検討、ビジネスモデルの構築及び会計の基礎知識を習得する。
　経済の専門知識がなくても作成できる財務諸表作成シートを使用することにより、学生のバックグラウンドによらず、会計の基礎知識を習得することができる。さらに、ゲームを通じた演習により、実践的な会計の知識を習得することができる。

経営の疑似体験を通じて、ビジネスに必要な会計の知識を実践的に習得する。
そのことにより、実際にアントレプレナーとして起業する際に、事業を成功に導くことができるようなビジネスモデルの構築、予算管理を行うことができる。

第 1回　 8月3日：導入講義　　　　　 　　　　　
第 2回　 8月3日：ビジネスゲームルールの説明
第 3回　 8月3日：ビジネスゲームデモ　　　　
第 4〜6回　8月4日：ビジネスゲームI~III
第 7回　 8月4日：管理会計　　　　　　　　　　　
第 8回　 8月4日：投資と企業経営
第 9~12回 8月6日：ビジネスゲームIV~VII
第13回　 8月6日：ビジネスゲーム発表資料作成
第14回　 8月7日：ベンチャー経営の実際　
第15回 8月7日： ビジネスゲーム経営結果の発表と振り返り

全講義出席可能であることを必須条件とします。
本講義は演習科目ですので、講義で必要な管理会計の知識はアントレプレナーシップを受講して、予め習得しておいてください。

平常点（講義中の質問、講義内容の理解度、講義に対する積極性）、経営結果発表とレポートにより総合的に評価する。

事前に配布するルールブック及びゲームに関する動画で、講義の前にゲームの概要を理解しておくこと。

場所は医学研究科メディカルイノベーションセンター棟1階セミナー室です。

　オープンイノベーションが推進される中、企業研究者のみならずアカデミアの研究者も知的財産や契約に関する知識を持ち、円滑な産学連携活動を行うスキルが求められている。本講義では、ライフサイエンス分野の研究成果を社会に還元するために必要な、産学連携に関する知識と知的財産マネジメントについて学習する。
　具体的には、ライフサイエンス企業のニーズとオープンイノベーションモデル、特許制度の概要、契約について学習する。内容は創薬や医学が中心になるが、受講者のバックグラウンドを考慮し、食品や医療機器等のライフサイエンス産業も入れて講義する
　最終的には、ライフサイエンス系の研究者が各自の研究生活において、他者権利の侵害回避、自身の研究成果の権利確保と活用に関して自己の判断で問題点を整理し、専門家の助言を適時に得ながら、産学連携を通じて円滑に事業化に進めて行く能力が獲得できる。

知的財産権の基礎知識を習得し、自身の研究成果の権利確保とその活用について理解することができる。
連携の形態及び契約についての基礎知識を習得し、他者との連携を円滑に進める能力が習得できる。

第 1回 4月14日：イントロダクション　　　　　
第 2回 4月21日：知的財産権とは
第 3回 4月28日：特許の実務ポイント　　　　
第 4回 5月12日：特許明細書の基礎
第 5回 5月19日：特許出願の調査方法I　
第 6回 5月26日：外国出願戦略
第 7回 6月 2日：特許出願の調査方法II、権利侵害
第 8回 6月 9日：研究マテリアル移転契約（MTA）
第 9回 6月16日：共同研究契約
第10回 6月23日：実験ノート
第11回 6月30日：発明概要書作成（演習）　
第12回 7月 7日：ライフサイエンス特許に関するトピックスI
第13回 7月14日：ライフサイエンス特許に関するトピックスII　　　　　　
第14回 7月21日：発明概要書講評（演習）
第15回 7月28日：技術移転

ライフサイエンスと知的財産に興味のある学生ならどなたでも受講できます。

平常点（講義中の質問、講義内容の理解度、講義に対する積極性）、課題の内容により総合的に評価する。

特になし

講義は毎週火曜日６限、医学研究科メディカルイノベーションセンター棟１階セミナー室で行います。

I. コースの概要
　本講義では、特許法の概略を学ぶと共に、化学・ライフサイエンスの分野における特許実務のポイントと特有の点を理解する。
基本事項の講義を中心に行う。
　具体例に基づいた説明を中心に理解を深める。


II. 教育・学習方法
・パワーポイント資料を中心にした講義

１．特許法の基礎を学ぶ。
２．一般的な特許実務に加え、化学・ライフサイエンス分野に特有の考え方を理解する。
３．１と２を通じて、特許庁審査官・審判官、弁理士、その他知財専門家と円滑な意思疎通を図るために必要なレベルの知識を習得する。

１．４月８日　高山　特許実務総論（１）
　特許制度の概略、化学・ライフサイエンス分野における特許出願戦略のあり方
（事例紹介）

２．４月１５日　高山　特許実務総論（２）
　発明の定義とカテゴリー

３．４月２２日　吉田　発明の新規性・進歩性・産業上利用性（一般、装置編）


４．５月１３日　高山　発明の新規性・産業上利用性（一般、医薬編）


５．５月２０日　高山　発明の進歩性　（医薬）
　

６．５月２７日　東田　先願
　　特許法３９条、２９条の２、上位概念・下位概念の考え方等

７．６月　３日　東田　特許権

８．６月１０日　東田　特許侵害訴訟等（１）
　特許侵害訴訟概要、無効の抗弁、損害額等

９．６月１７日　東田　特許侵害訴訟等（２）
クレーム解釈、均等論、間接侵害等

１０．６月２４日　東田　記載要件（１）
　実施可能要件、サポート要件等

１１．７月　１日　東田　記載要件（２）
　明確性要件、明細書・実施例の記載等

１２．７月　８日　東田　実務上の重要な手続き（１）
　審査手続き、手続補正と新規事項、分割・国内優先権主張出願、化学・ライフサイエンス分野に特有の実務上の重要事項等

１３．７月１５日　吉田　実務上重要な手続き（２）
　早期審査、情報提供、審判、特許異議申立て制度、特許の存続期間

１４．７月２２日　吉田　条約及び外国特許出願
　パリ条約による保護、特許協力条約による保護、外国出願実務

１５．７月２９日　東田（問題作成：講師全員）　確認試験

特になし

平平常点（出席を含む）および効果確認試験(最終日)により総合的に評価する
　成績評点の種別：素点評価

特許庁のHPから入手できる初心者向けのテキストなどをご参照ください。

生命科学領域の博士の進路は、アカデミックな研究者、バイオ関連企業における高度実務者、知財専門家、起業家、官公庁の行政専門家など多様である。本講義では、各分野で活躍する講師が提供する生命科学のキャリアに関する話題をもとに、生命科学分野の博士学位取得後のキャリア選択肢を広げ、社会で活躍する博士のイメージを具体化する。博士学位取得後の能動的なキャリアパス設計能力を身に付ける。

受講学生は講義中での議論を通じて、科学（医学・生命科学・農学等）を学んだ博士が活躍する各キャリアを深耕し、必要なスキル・要件を理解できるようになる。社会のなかの科学の位置づけを理解し、自身の研究や習得した能力を有効に活用するキャリア設計ができるようになる。

（敬称略）
６月３０日　担当講師：仙石慎太郎（東京科学大学・教授）
「博士の多様なキャリアパスと求められる能力」
PhD (Philosophiae Doctor, Doctor of Philosophy)とは元来、特定の分野における専門性ではなく、学術研究に従事する者の資質の証です。すなわち、与えられた研究課題の着実な遂行だけでなく、研究課題を構想する能力、学術的で質の高い「問い」（リサーチ・クエスチョン）を設定する能力、分析的アプローチをもとに「問い」に答える能力、その為に必要なプロジェクトマネジメント能力やコミュニケーション能力、更にこれらの能力を最大限に発揮するためのリーダーシップ・フォロワーシップが含まれます。そして、これらの資質は他の分野のプロフェッショナルにも共通であることから、キャリア機会は研究職に限らず、多様な広がりをもっています。本講義では、PhD/博士の歴史を振り返りつつ、上述のスキル・リーダーシップ要素について解説したうえで、博士課程におけるキャリア形成と展望への意味合いを議論します。

７月７日　担当講師：辻徳治（名古屋大学・助教）
「分野を越えるという選択と研究者キャリアの現在地」
　私は生命科学研究科に在学中、生体内の微量金属である亜鉛に関する分子生物学的研究により博士号を取得しました。その後、病院薬剤部という環境で脂質に関する基礎・臨床応用研究へと分野を広げ、現在は皮膚表皮の形成過程や表皮バリア機能に関する研究に取り組んでいます。異なる分野の研究に従事してきた中で、学生時代に培った技術や経験は分野を越えて活かされてきました。
また、各分野での研究活動を支えてくださった方々との出会いはキャリア形成に大きな影響を与えてきました。本講義では、各キャリアの転機で何を基準に進路を選択してきたのか、研究経験が次の分野への展開にどのように活かされたのか、そして現在どのような方向性を見据えながら研究に取り組んでいるのかについてお話しします。

７月１４日　担当講師：高橋裕（東京大学・助教）
「企業とアカデミアにおける研究の現場から考えるキャリア形成」
博士課程修了後、製薬企業で約8年半にわたり研究員として勤務し、現在は大学で基礎研究に携わっています。企業とアカデミアの研究には共通点もありますが、目的や研究の進め方、求められる力には大きな違いがあります。両方の現場を長く経験して感じたのは、「どちらが良いか」ではなく、「自分にどちらが合っているか」という視点の大切さです。本講義では、企業とアカデミアで実際に行ってきた研究の内容を紹介しながら、それぞれの環境で感じた特徴、求められる能力、そしてキャリアを考える上でのヒントをお話しします。研究職を目指す皆さんにとって、自己分析や自身の将来を考えるきっかけになれば幸いです。

７月２１日　担当講師：根本理子（岡山大学・教授）
「海外留学・異分野経験が博士のキャリア形成にもたらすもの」
　話題提供者は博士号取得後に１年海外留学した後、３か所の大学・研究所で任期付きの職を経験し、2020年に現在のアカデミックポストに就きました。その間、工学・医学・農学の異なる研究分野での研究を経験してきました。任期付きの職を転々としている期間は将来への漠然とした不安などもありましたが、これまで経験してきた海外留学や異分野での研究経験が現在の研究を発展させることに大いに役立っていると感じています。本講義では、自身の経験を通して、博士課程における選択や準備がどのように将来の研究・キャリアにつながるのかについて、受講生の皆さんと一緒に考えたいと思います。

特になし

出席および講義中の議論への参加、またレポート提出で評価を行う。全講義への参加とレポート提出を必須とする。体調不良や学会参加等でやむを得ず欠席する場合は事前に連絡すること。事前に連絡なき場合は欠席とする。

各講師の授業概要を読み、議論に備えること。

様々なキャリアを有する講師の方々の生の声を聞くことができる良い機会ですので、博士課程進学を考えている修士課程学生の履修も歓迎します。
コーディネーター（片山）の連絡先は、katayama.takane.6s@kyoto-u.ac.jpです。

　COVID-19ワクチンなどの医療イノベーションは、人類の健康向上に資するとともに、経済の発展のためにも重要である。現在、医療ビジネスは革新的な医薬品、医療機器の他にも、再生医療やデジタルヘルスなど多様化している。また近年、これらの医療イノベーションの担い手としてスタートアップ（ベンチャー）の貢献が高くなっている。一方で、医療ビジネスは、臨床試験費用などの多額の研究開発費が必要であること、及び薬事規制に則って事業化する必要があることから、事業化に至るまでのハードルが高い。
　このように、革新的な医薬品等の開発には、医学、生物学の研究者のみならず、ビジネス、法律、知的財産など様々な専門家の総合力が必要とされている。
　本講義の前半では、近年の医療技術の進展、ビジネスモデル及び市場の変遷等の医療ビジネスの概要に触れたのち、医薬品、医療機器、再生医療、デジタルヘルスそれぞれの研究開発、及び薬事の基礎について学習する。後半は、医療イノベーションに取り組んでいる企業及びアカデミアの関係者より、具体的な研究開発事例やビジネス戦略（オープンイノベーション等）について講義する。

医薬品、医療機器、再生医療等製品、デジタルヘルスの研究開発及びビジネス戦略の基礎及び特徴について理解する。このことにより、新規技術を医療ビジネスに応用するための事業化戦略を理解することができる。

第　1回　4月 9日　イントロダクション、医療ビジネスの現状
第　2回　4月16日　医薬品開発プロセス
第　3回　4月23日　医療産業とモダリティ I
第　4回　4月30日　医療産業とモダリティ II
第　５回　5月7日　医療機器概論
第　6回　5月14日　薬事
第　7回　5月21日　再生医療等製品基礎
第　8回　5月 28日　創薬エコシステム
第　9回　6月4日　医療機器ソフトウエア開発・薬事
第10回　6月11日　ヘルスケア医療機器
第11回　6月25日 ベンチャーにおける治療機器の開発
第12回　7月 2日 細胞治療ビジネス
第13回　7月 9日 医療イノベーションの潮流
第14回　7月16日 デジタルヘルス製品の開発
第15回　7月23日 診断機器

*外部講師の都合により予定が変更になることがあります

特になし

平常点（講義中の質問、講義内容の理解度、講義に対する積極性）、課題の内容により総合的に評価する。

特になし

講義の一部は「創薬医学概論」（医科学専攻開講科目）と共通の講義となるため、当該講義を履修後、「創薬医学概論」を履修した場合は、「創薬医学概論」は増加単位となります。講義は毎週木曜日６限、医学研究科メディカルイノベーションセンター棟１階セミナー室で行います。