理工学部Faculty of Science and Engineering
OTR400XF（その他 / Others 400）経営工学ゼミナールⅠSeminar for Industrial and Systems Engineering 1
田村 信幸Nobuyuki TAMURA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H6828 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This course mainly deals with applications of operations research, stochastic models for maintenance problems, statistical theories for lifetime distributions and degradation models, and data analysis based on multivariate analysis and machine learning. It also enhances the development of students' skill in problem-finding and problem-solving using statistical methods and stochastic models.
The goal of this course is to acquire the ability of constructing and analyzing the mathematical model for the problem found by yourself.
Students will be expected to complete the required assignments and give the presentation at each class meeting.
Grading will be decided based on research result (50%) and presentation (50%).
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
オペレーションズ・リサーチの手法の応用，メンテナンスのための確率モデルの性能評価，寿命分布と劣化モデルのパラメータ推定，及び統計的手法を用いたデータ解析に関連した研究課題を見出して結論を導き，それを最終的に論文としてまとめる．
到達目標Goal
経営システム工学科で学んだ内容に基づいて各自が発見した新たな問題に対する解決法を自ら構築し，これを用いて最終的な結果を導く能力を養う．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
各自が設定したテーマに基づいたモデルの構築と解析，及び数値計算やデータ解析を行い，卒業論文を作成する．各自のテーマに関する問題等については毎週行うゼミで議論する．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
あり / Yes
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：テーマの選定
研究の方向性やテーマを大まかに決める．
2[対面/face to face]：先行研究の調査1
テーマと関係のある学術論文の調査を行う．
3[対面/face to face]：先行研究の調査2
各自が見つけた学術論文を読み，内容を理解する．
4[対面/face to face]：先行研究の調査3
論文の目的，及び得られた結果の意義と重要性を発表する．
5[対面/face to face]：先行研究の調査4
論文中で構築した数理モデルや結果を得るために用いられた数理的手法の理論を理解する．
6[対面/face to face]：先行研究の調査5
論文で扱った数理モデルや数理的手法の問題点を調べる．
7[対面/face to face]：研究テーマの発掘1
明らかになった問題を解決するための方法を明確にする．
8[対面/face to face]：研究テーマの発掘2
問題解決の方法と関連のある論文の調査を行う．
9[対面/face to face]：研究テーマの発掘3
前回調べた学術論文を読み，問題解決にどのように役に立つのか発表する．
10[対面/face to face]：研究テーマの決定
前回までの内容を踏まえて解くべき問題を設定し，どこに新規性があるのか発表する．
11[対面/face to face]：研究方法の提案1
設定した問題を解くために必要な数理モデルや数理的手法を構築する．
12[対面/face to face]：研究方法の提案2
構築した数理モデルや数理的手法の問題点を整理する．
13[対面/face to face]：研究方法の提案3
構築した数理モデルや数理的手法の改善や修正を行う．
14[対面/face to face]：研究方法の提案4
最終的な数理モデルや数理的手法を発表する．
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】3年生までに学んだ内容で不十分な点を必要に応じて復習する．毎週与えられる課題に取り組む．
テキスト（教科書）Textbooks
特になし．学生が選択したテーマに応じて個別に指示する．
参考書References
学生が選択したテーマに応じて個別に指示する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
研究結果（50%）と発表（50%）で評価する．なお，発表は質疑応答を含める．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
貸与ノートパソコンを常に持参する．
その他の重要事項Others
大学外でも構わないので，平日は毎日卒業研究に取り組むという姿勢が必要である．