研究ゼミ (赤木ゼミ)

千葉商科大学の全学共通研究ゼミで, 赤木 茅が担当するゼミの紹介です. 情報・データサイエンス・AI を使って, 社会や経済の現象を説明する研究 (計算社会科学) を行います.

ゼミの紹介

社会や経済の特定の現象について, 「なぜ起きるのか」「どのような仕組みで動いているのか」という自分の考えや仮説を, 文章だけで説明するのではなく, データ, モデル, 統計, シミュレーション, AI などの数理的・情報工学的な手法で示せるようになることを目指します.

到達目標

1. 自分が興味・関心を持つ社会・経済の現象を, データ, モデル, 統計, シミュレーションなどの数理的・情報的な手法で説明すること.
2. そのための技術を身に付けること.
3. 希望する学生は, その説明を最終的に論文にまとめ, 可能であればコンテストや学会など学外で報告すること.

テーマと扱う手法

さまざまな手法を広く学ぶには時間が足りないので, 学生自身が理解したい, 説明したい現象に絞って学習します.

データサイエンスを使った研究は, 授業科目のデータサイエンスプロジェクト (旧 特別講義 データサイエンス) で扱っています. 受講生が行った研究は特別講義 (データサイエンス) の過去の研究事例にまとめています. ゼミでは, こうしたデータサイエンスの手法に加えて, 経済統計の分析やエージェント・ベース・シミュレーションなど, 学生の関心に応じてより広い手法を扱います.

扱う手法の多くは情報系・理系のものです. 初年度に AI (大規模言語モデル) の使い方を学び, AI とともに研究を進めることで, 負担をできるだけ減らします.

今回が 1 年目の募集なので, このゼミでの過去の研究はまだありません.

進め方

研究ゼミ I・II

次の 2 つを並行して, 交互に進めます.

1. 研究を行うための基礎的な技能を学びます. 特に, AI (大規模言語モデル) の使い方, プログラミングの基礎 (環境の構築, コマンドラインの使い方, 基礎的なプログラミング), アカデミックライティングの基礎を扱います.
2. 自分で問いと研究計画を立てて, 研究を進めます. 3 年次の最終成果として, 希望者は春休みに学会に参加し, 研究の成果をポスターや口頭発表で報告することを目指します.

使う道具の導入と使い方は, 講義資料の環境構築, バージョン管理と GitHub, コーディングエージェントにまとめています.

研究ゼミ III

卒業論文のテーマを決め, 研究計画を立てます. 毎週数名の進捗報告を中心に進めます.

希望者は, 瑞穂祭の奨学論文コンテストや, 夏休みに開かれる学会での発表を目指します. 夏休みなどに発表の練習を行う予定です.

研究ゼミ IV

卒業論文を完成させるための作業と報告を行います.

求める学生

次のような学生を募集します.

1. 研究がしたい学生.
2. 情報, データサイエンス, AI, 統計など, 数理・情報系の研究手法に関心があり, 使うことに抵抗のない学生.
3. 社会や経済の現象に興味のある学生.

あわせて, 次のことが望ましいです.

1. 情報入門, 実学入門, 情報実践, 自分未来ゼミ以外の赤木の講義を履修したことがある.
2. 赤木の担当科目以外でも, 基盤教育機構のアドバンスト科目群 (情報・データサイエンス分野) の科目を履修している.
3. 社会や経済の現象について, 自分の考えや仮説など, 説明したい対象がある.

履修上の注意

• AI (大規模言語モデル) を使うことを前提としたゼミにする予定です. AI のサブスクリプション (Claude や Codex の有料プラン) の費用として, 月額 3,000 円程度の自己負担を見込んでいます.
• 学会への参加を希望する場合, 補助も検討していますが, 旅費などは自己負担になる可能性があります.

募集と連絡の方法

説明会の日程や応募の方法は, 大学からの告示を確認してください.

連絡は大学のメールアドレスか, グループウェアでお願いします (Contact).