プログラムの改善・進化

データサイエンス、AIの最新動向。検索エンジンにおけるデータとAIの活用事例（AI等を活用した新しいビジネスモデル：シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど）。情報収集（情報収集・選別／整理・蓄積／加工・分析／表現）。「情報Ⅱ」（1回目）
データ・AIの今後の活用と展開の動向（ロードマップ）の解説：AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）。情報運用と注意点（著作権、肖像権、個人情報漏洩、ウイルスなど）、安全の確保。「情報Ⅱ」（2回目）

社会で活用されるデータ、活用領域や現状の具体例（調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど）。1次データ、2次データ、データのメタ化、ビッグデータとアノテーション：実態と将来の可能性。「情報Ⅰ」（14回目）
社会で活用されているデータの事例（構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など））、インターネット普及率など分析演習。「情報Ⅱ」（5回目）
実社会におけるビジネスとデータ活用。商取引とコミュニケーション。広告・マーケティングにおけるデータ活用。消費者調査方法と分析。POSシステム、オープンデータなどデータの分析活用の広がり。「情報Ⅱ」（11回目）

データ・AI活用の概説：仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など。現状と将来の活用の可能性の調査：研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど。「情報Ⅰ」（13回目）
社会で活用されているデータ・AIの調査：データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)。「情報Ⅰ」（14回目）

データ・AIのさまざまな利活用の可能性。流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介。「情報Ⅰ」（15回目）
実社会におけるビジネスとデータ活用。ビジネス文書。商取引とコミュニケーション。広告・マーケティングにおけるデータ活用。消費者調査方法と分析。POSシステムなどビッグデータの分析活用の広がりとデータサイエンスのサイクル(課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、 探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案)。「情報Ⅱ」（11回目，15回目）

情報倫理、データ倫理の概要。電子メールなどのコミュニケーションにおける留意点。著作権。「情報Ⅰ」（3回目）
ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）、インターネット普及の歴史とデータの変化。データのやりとりにおける注意点。ビジネスメールなど。個人情報などデータに関する扱いの変化、法令。EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト。「情報Ⅱ」（8回目）
データ倫理とデータ利用の社会的課題。データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護。情報発信におけるリスクと責任、ルール。AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断、データバイアス、アルゴリズムバイアス）などデータAIに関連する倫理的法的問題。AIサービスの責任論。「情報Ⅱ」（9回目）
著作権などの権利と情報・データ。参考文献、引用文献と剽窃、盗用などデータ活用における留意点（著作権法と適用範囲、要配慮個人情報とデータの取得方法、個人情報保護法など）。データ・AI活用における負の事例紹介。「情報Ⅱ」（10回目）

データ（情報）に関する危険と守るための方法。守るべきデータ（個人情報）。ウイルスなどの脅威、PW、暗号化やOSの管理、ネットリテラシー全般。匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取。情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介。「情報Ⅰ」（4回目）
ファイルやデータの管理とセキュリティ：機密性、完全性、可用性。ファイルの整理、性質・種類、やり取り、メンテナンス（保全・安全）。「情報Ⅱ」（7回目）

Excelによる統計とグラフ。度数分布とヒストグラム。条件判断。平均値、標準偏差などの演習を通じ、データの統計・計算とグラフの関係。代表値の性質の違い。「情報Ⅰ」（11回目）
統計データの処理方法とグラフ。散布図、最小二乗法によるデータ分析、クロス集計表、分割表、相関係数行列、近似値と予測。データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、観測データに含まれる誤差の扱い。「情報Ⅰ」（12回目）
質的データと量的データ分析の基本テクニック（比較、変化、構成）とグラフの選択、データ加工。打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ。相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）、母集団と標本抽出関数、論理式と条件分岐。適切なデータの読み方・分析。統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）。「情報Ⅱ」（3回目）

視覚表現の特徴と方法。データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）。視認性、色と図形、配色、ルール付け、図解方法、データの図表表現（チャート化）。「情報Ⅱ」（12回目）
e-Statを利用した社会の調査と分析・データ作成。「情報Ⅱ」（13回目）
統計データを用いた視覚表現・グラフなど：データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)、不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）、優れた可視化事例の紹介。「情報Ⅱ」（１4回目）
データサイエンス基礎についての総括。「情報Ⅱ」（15回目）

ファイル管理全般。「情報Ⅰ」（6回目）
図の作成、クラウドや内部ストレージなどへのファイル（データ）の保存。「情報Ⅰ」（6回目）
Excelによる表計算の基礎。データの集計（和、平均）、グラフ作成。データ解析ツール（スプレッドシート）。表形式のデータ（csv）。「情報Ⅰ」（7回目）
Excel計算式、数データと文字データ、グラフ。「情報Ⅰ」（8回目）
Excelの関数。IF関数のNEST構造。条件判断とプログラミング。「情報Ⅰ」（9回目）
データベースの活用。具体例、定形データと非定型データ。リスト、抽出、並べ替え、ランキングなど。「情報Ⅱ」（6回目）