ANM23001 情報数理学特講ＩＩ

広島大学シラバス

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年度 2026年度開講部局総合科学部総合科学科

講義コード ANM23001 科目区分専門教育科目

授業科目名情報数理学特講ＩＩ

授業科目名
（フリガナ）ジョウホウスウリガクトッコウII

英文授業科目名 Topics in Mathematical and Information Sciences II

担当教員名斎藤　俊則

担当教員名
(フリガナ) サイトウ　トシノリ

開講キャンパス東広島開設期 3年次生前期集中

曜日・時限・講義室 (集) 集中

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】対面, オンライン（同時双方向型）, オンライン（オンデマンド型）

演習中心、ディスカッション、学生の発表

単位 2.0 週時間　使用言語 B : 日本語・英語

学習の段階 3 : 中級レベル

学問分野（分野） 25 : 理工学

学問分野（分科） 02 : 情報科学

対象学生

授業のキーワード数理モデル，社会モデル，社会政策，データ分析

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）総合科学プログラム
（知識・理解）
・当該の個別学問体系の重要性と特性、基本となる理論的枠組みへの知識・理解
（能力・技能）
・課題の考察のために必要な理論・方法を特定する能力・技能

授業の目標・概要等本授業では、社会現象や人間の行動を数理モデルとして表現する考え方とその意義を学ぶ。自然科学において数理モデルが現象理解の基盤となってきたように、社会科学においても数理的表現は複雑な事象の構造を明確化し、議論を精緻化する認識手段となる。本授業では、社会を関数として記述する発想を基礎として、Capability Approach や Human Development Index（HDI）を例に、社会指標の数理的構成とその政策的意味を検討する。また、政府統計（e-Stat）を用いた簡単な演習を通して、社会データの読み取りと小規模なモデル化を体験し、数理モデルによる社会理解の可能性と限界について考察する。

授業計画第1回ガイダンス：数理モデルとは何か（社会を数理的に考えるとは何か; 自然科学と社会科学におけるモデル）
第2回社会を関数として書く（変数・関数・仮説）
第3回社会科学における因果関係（相互作用・循環因果・内生性）
第4回演習・身近な事象を関数として書いてみる
第5回数理モデルによって世の中を理解する--Capability Approach の基本概念（resources・conversion factors・functionings）
第6回数理的モデルによって世の中を理解する--Capability Approach の数理的表現（社会を変換関数として捉える視点）
第7回社会現象のモデル化（幸福・生活満足度の数理モデル、教育成果・学習過程のモデル、技術普及と社会ネットワーク、不平等・福祉・生活水準の測定 etc.）
第8回演習・身近な事象をケイパビリティのモデルで表現する
第9回数理モデルと社会政策―ミクロとマクロの連関― (マクロな事象とミクロな事象の数理モデル; 事象同士の連関; 政策との関係）
第10回事例検討・Human Development Index(1)（社会指標とは何か; HDI の構成と数理的表現; 変数選択・標準化・合成）
第11回事例検討・Human Development Index(2)（HDI がもたらした知識と世界へのインパクト; GDP との比較、政策的意義、限界）
第12回演習・HDIやその応用事例を取り上げて政策へのインパクトを考察する
第13回モデルとデータ（e-Stat を用いた社会データの読み方）
第14回演習・e-Stat を用いた簡単な社会モデリング（e-statを用いた簡単なモデル化と実測値による確認）
第15回モデルの哲学と倫理（モデルと現実、価値判断、社会的影響; 社会を数理モデルとして表現することの意義と課題）

履修後に課されるレポートで評価する．講義内での発表や議論への参加も考慮する．

教科書・参考書等資料は基本的に配布予定．
参考文献
1. Meerschaert, M. M.（著）, 佐藤一憲・梶原毅・佐々木徹・竹内康博・宮崎倫子ほか（訳）.（2015）. 数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法―（原著第4版）. 共立出版.
2. Rohde, E., & Imai, K.（著）, 原田勝孝（訳）.（2025）. 新・社会科学のためのデータ分析入門導入編. 岩波書店.

授業で使用する
メディア・機器等配付資料

【詳細情報】

授業で取り入れる
学習手法ディスカッション, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, プロジェクト学習, 授業後レポート

予習・復習への
アドバイス履修後に課されるレポートで評価しますが，講義内での発表や議論へ積極的に参加してください．

履修上の注意
受講条件等

成績評価の基準等レポートおよび講義内での発表により評価

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ

その他 9月7日第 1~4回，9月8日第5~8回，9月9日第9~12回，9月10日第13~15回（日程は仮のものである）

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2026年度	開講部局	総合科学部総合科学科
講義コード	ANM23001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	情報数理学特講ＩＩ
授業科目名（フリガナ）	ジョウホウスウリガクトッコウII
英文授業科目名	Topics in Mathematical and Information Sciences II
担当教員名	斎藤　俊則
担当教員名 (フリガナ)	サイトウ　トシノリ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生前期集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】	対面, オンライン（同時双方向型）, オンライン（オンデマンド型）
演習中心、ディスカッション、学生の発表
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	数理モデル，社会モデル，社会政策，データ分析
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）	総合科学プログラム（知識・理解）・当該の個別学問体系の重要性と特性、基本となる理論的枠組みへの知識・理解（能力・技能）・課題の考察のために必要な理論・方法を特定する能力・技能
授業の目標・概要等	本授業では、社会現象や人間の行動を数理モデルとして表現する考え方とその意義を学ぶ。自然科学において数理モデルが現象理解の基盤となってきたように、社会科学においても数理的表現は複雑な事象の構造を明確化し、議論を精緻化する認識手段となる。本授業では、社会を関数として記述する発想を基礎として、Capability Approach や Human Development Index（HDI）を例に、社会指標の数理的構成とその政策的意味を検討する。また、政府統計（e-Stat）を用いた簡単な演習を通して、社会データの読み取りと小規模なモデル化を体験し、数理モデルによる社会理解の可能性と限界について考察する。
授業計画	第1回ガイダンス：数理モデルとは何か（社会を数理的に考えるとは何か; 自然科学と社会科学におけるモデル）第2回社会を関数として書く（変数・関数・仮説）第3回社会科学における因果関係（相互作用・循環因果・内生性）第4回演習・身近な事象を関数として書いてみる第5回数理モデルによって世の中を理解する--Capability Approach の基本概念（resources・conversion factors・functionings）第6回数理的モデルによって世の中を理解する--Capability Approach の数理的表現（社会を変換関数として捉える視点）第7回社会現象のモデル化（幸福・生活満足度の数理モデル、教育成果・学習過程のモデル、技術普及と社会ネットワーク、不平等・福祉・生活水準の測定 etc.）第8回演習・身近な事象をケイパビリティのモデルで表現する第9回数理モデルと社会政策―ミクロとマクロの連関― (マクロな事象とミクロな事象の数理モデル; 事象同士の連関; 政策との関係）第10回事例検討・Human Development Index(1)（社会指標とは何か; HDI の構成と数理的表現; 変数選択・標準化・合成）第11回事例検討・Human Development Index(2)（HDI がもたらした知識と世界へのインパクト; GDP との比較、政策的意義、限界）第12回演習・HDIやその応用事例を取り上げて政策へのインパクトを考察する第13回モデルとデータ（e-Stat を用いた社会データの読み方）第14回演習・e-Stat を用いた簡単な社会モデリング（e-statを用いた簡単なモデル化と実測値による確認）第15回モデルの哲学と倫理（モデルと現実、価値判断、社会的影響; 社会を数理モデルとして表現することの意義と課題）履修後に課されるレポートで評価する．講義内での発表や議論への参加も考慮する．
教科書・参考書等	資料は基本的に配布予定．参考文献 1. Meerschaert, M. M.（著）, 佐藤一憲・梶原毅・佐々木徹・竹内康博・宮崎倫子ほか（訳）.（2015）. 数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法―（原著第4版）. 共立出版. 2. Rohde, E., & Imai, K.（著）, 原田勝孝（訳）.（2025）. 新・社会科学のためのデータ分析入門導入編. 岩波書店.
授業で使用するメディア・機器等	配付資料
【詳細情報】
授業で取り入れる学習手法	ディスカッション, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, プロジェクト学習, 授業後レポート
予習・復習へのアドバイス	履修後に課されるレポートで評価しますが，講義内での発表や議論へ積極的に参加してください．
履修上の注意受講条件等
成績評価の基準等	レポートおよび講義内での発表により評価
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ
その他	9月7日第 1~4回，9月8日第5~8回，9月9日第9~12回，9月10日第13~15回（日程は仮のものである）
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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