２人工知能の基礎を習得し、現在の人工知能技術に関する知識を理解・解説できるようになることを目標とする。ここでは、人工知能の基礎、および人工知能技術を応用したシステムの実装方法を学ぶ。さらに、実社会において人工知能がどのように進化し活用されるための課題や今後の課題について議論する。単位数専攻授業科目・担当教員経済情報専攻博士課程（後期）（経済情報分野）２ ※２０２4年度開講科目については、変更する場合があります。教授 村松 潤一教授 新谷 虎松教授 阿部 邦美教授 加納 正二教授 齊藤 善弘41マーケティング研究は、２004年にS-Dロジック、そして、２006年にSロジックが提唱されてから、市場取引後の消費・使用段階に関心を寄せることとなった。それは、市場取引そのものを分析対象にしてきたマーケティング研究にあって、まさに市場を超えるものであり、多くの議論が生まれつつある。そうした中、消費・使用段階に入り込んで文脈価値或いは利用価値を高めようとする価値共創マーケティングが注目されている。そこで、ここでは価値共創マーケティングを批判的に取り上げ、より発展的な議論を行うこととする。従って、価値共創マーケティングとは何かを論じ、討議に積極的に参加できることを目標とする。具体的には、以下の流れに沿って講義を進めていく。①米国流のサービス概念に転向を迫ったS-Dロジックとそのもととなった北欧学派のプロセスとして捉えるサービス概念に基盤を置くSロジックを概観する。②両者のそれぞれにおける論理的矛盾を指摘する。③論理的矛盾を克服しようとした価値共創マーケティングの論点を抽出する。④新たな概念としての価値共創ビジネス（論）の体系化を図る。理工学の様々な分野における現象を解明しようとするときに、その問題を分析して数学的定式化を行なうと、微分方程式に帰着されることが多い。それをさらに何らかの方法によって離散近似すると、最終的に大規模疎行列（次元が大きく、成分の多くは0である）を係数にもつ線形方程式が現れる。この方程式に対する求解は、有限桁演算を行なうコンピュータにより近似解を求める以外に実際的手段はなく、近似数値解法が必要不可欠となる。本演習では、大規模な線形方程式を高速に解くための先進的な反復型数値解法について研究を進める。また、現象のモデル化、大規模固有値問題に対する数値解法、および並列化技法についても研究を進める。1２1２地域の金融、中小企業の金融は分断された市場の中で、情報の非対称性が大きい分野である。そのような状況下での地域金融・中小企業金融に関する実証的な論文作成演習を行う。自然科学や社会科学に現れる様々な現象に対し、数学的手法を用いて数理モデルを構築し、計算機シミュレーションにより、数理現象を解明することが多々ある。数理モデルには、人口変動モデルやロジスティックモデルなどの微分方程式で記述される決定論的モデルと、在庫問題や待ち行列、そして数理ファイナンスでよく知られているブラック・ショールズモデルなどの確率的モデルがある。本演習では、決定論的モデルや確率的モデルに関する文献調査を行い、数理解析による探究と計算機シミュレーションによる数値的検証をしながら研究を進め、論文としてまとめる。1２マーケティング人工知能経済情報特別演習（モデルの解析）経済情報特別演習（地域金融の計量的分析）経済情報特別演習（計算数理）講義内容
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