システム設計科学

まず、「システム」の定義を確認し、そこにおけるエレメントの繋がりにアプローチする方法を概観するまた、人の意図と制約に着目して繋がりを論理的に考える「都合」の考えを導入し、論理的推論と、多様な人の営みや創造について考える。 次に「カニカード」に記入し、前回の講義内容を体験的に理解する。カニカード間の繋がりを可視化し、意図や制約の相互のコンフリクトを考える。関連して、データからのチャンス発見技術について学ぶ。カニカードをdFromeの構造体に転記し、「都合のネットワーク」が社会的価値に結び付くことを体感的に理解する演習も行う。 次に、データになる前の、個人の気づきや思い、現場で拾える情報など（情報ブルコラージュ）を、古く新しい知識資源として用いる考え方を講義し、議論を行う。 対象システム例として、にぎわう都市を考える。「にぎわい」の意味、そのチャンスとリスクについての講義を通じて、まずデータに基づく解析例を示す。Moving Direction Entropy（MDE）のヒートマップを共有して、安全かつ楽しめる東京の作り方を考える。 一人称ナラティブをあえて言語化する演習を経て、以前書いた「カニカード」等の関係性をBaleeGraphを用いて可視化する（半分演習）。 ここで、重要なコアとして、データ利活用について検討する手法について、講義を行う。さらに、階層型ナラティブグラフ生成AI（HieNAR）により、社会的価値を高次元でデータに関連付け、従来のデータ利活用で見落とされがちだった「（社会的）高さ」「（科学的）深さ」について考える演習を行う。 その上で、先に可視化したBaleegraphをカーペット状に敷いて深さ方向に掘り下げ、社会的価値とデータ、AI等潜在的技術を掘り下げて発想を進める（場所を別途用意）。限られたデータからア安定性と安全性を持つ「にぎわい」の設計案を示し合う。これを起点として、さらにワークショップなど行い理解を深める。 First, we will review the definition of a “system” and outline methods for analyzing the connections between its elements. We will also introduce the concept of “convenience”—which involves logically analyzing these connections by focusing on human intentions and constraints—and use it to explore logical reasoning and the diverse activities and creativity of people. Next, we will fill out “Crab Cards” to gain an experiential understanding of the content from the previous lecture. We will visualize the connections between Crab Cards and consider the mutual conflicts between intentions and constraints. In this context, we will also learn techniques for discovering opportunities from data. We will transcribe the Crab Cards into dFrome structures and conduct an exercise to gain a hands-on understanding of how the “Network of Circumstances” connects to social value. Next, we will lecture on and discuss the concept of using individual insights, thoughts, and information gathered on-site—before it becomes data (information collage)—as both traditional and innovative knowledge resources. As an example of a target system, we will consider a bustling city. Through a lecture on the meaning of “bustle” and its associated opportunities and risks, we will first present examples of data-driven analysis. We will share a Moving Direction Entropy (MDE) heatmap and consider how to create a Tokyo that is both safe and enjoyable. After an exercise in which participants deliberately articulate first-person narratives, we will visualize the relationships between previously created elements—such as “Crab Cards”—using BaleeGraph (partly a hands-on exercise). Here, as a key focus, we will deliver a lecture on methodologies for examining data utilization. Furthermore, using the Hierarchical Narrative Graph Generation AI (HieNAR), we will associate social value with data at a higher dimension and conduct an exercise to consider “(scientific) depth”—the “(social) height” that is often overlooked in conventional data utilization. and “scientific depth”—aspects often overlooked in conventional data utilization. Building on this, we will lay out the previously visualized BaleeGraphs like a carpet and delve deeper in the vertical dimension to explore social value, data, and potential technologies such as AI, thereby advancing our ideas (a separate space will be arranged for this). We will share design proposals for “vibrancy” that ensures stability and safety based on limited data. Using this as a starting point, we will conduct further workshops and other activities to deepen our understanding.

上記の計画に含めて示した通り、 講義 演習 ワークショップ を連結した方法で行い、必要に応じて社会人に合流してもらう。PCが必須。 As indicated in the plan above, lectures seminars and workshops will be conducted in an integrated manner, with working professionals joining as needed. A computer is required.

出席とレポートにより、レポート提出のない者、成績の不足する履修者は不可とする

毎回PCを持参してください。