山口大学教務システム - 1091011038-ICT演習Ⅱ

開講年度	開講学部等
2026	国際総合科学部
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期前半	火9～10		7.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1091011038	ICT演習Ⅱ[Information and Communication Technology II]			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
村井礼[MURAI Hiroshi]					ー
担当教員[ローマ字表記]
村井礼　[MURAI Hiroshi]
特定科目区分		対象学生	a	対象年次	2～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

本演習では、ローカル端末上で動作する大規模言語モデル（LLM）を用いて、自分専用のAIアシスタント（パーソナルAIエージェント）を設計・改善する体験を通じ、AIを人間中心の視点で活用する力を養う。
特に、海外留学前の言語学習や、将来の就職活動に向けた自己理解・自己表現といった学生自身の切実な課題を題材とし、日記や気づき、メモなどの個人的情報をローカル環境で安全に扱うAI活用を実践する。
さらに、展開科目「科学技術論演習I（人工知能論）」および「科学技術論演習I（AIと人間社会）」で学ぶAI技術・実装の基礎と連携しつつ、AIをどのように設計し、どのように自分の課題解決に役立てるかに焦点を当てる。

授業の到達目標

ICT・IOTをただ使えるだけではなく、セキュリティリスクなどについて学び、安全に使いこなす知識と技術を身につける。そして、それらをより実践的・実用的に活用できるようになる。
受講生は以下の到達レベルのうち、自ら目標を設定して取り組む。
•レベル1（最低要件）
自分専用のAIアシスタントを構成し、入力（例：日記）から目的に応じた出力を得られる。
•レベル2（標準）
入力・出力形式を工夫し、改善を重ねることで、自分に最適化されたAIとして活用できる。
•レベル3（発展）
ローカル記憶や振る舞い設計を含め、AIエージェントとしての構造を説明できる。

授業計画

【全体】

ノートパソコン上に自分専用のAIエージェントを実装します。高度なプログラミングは扱わないので、パソコンの苦手な学生でも「AIを作る」を体験できるように授業を設計しています。
ただし、「すごいAIを作る」ことは求めません。
「AIが自分専用になる体験」により、AIと共に成長する未来を実感してください。
留学や就活という人生イベントにAIを直結させるなど、「もっとこうしたい」と思えた人は、その分だけ先に進めば大丈夫です。
本授業における「AIエージェント」とは、特定の役割・振る舞い・入力出力規則を持つ対話型AIを指します。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	ガイダンス：パーソナルAIエージェント体験	•本演習の目的・評価方法の説明 •デモによる「自分専用AI」の体験 •留学・就活・自己理解との関係整理	授業時間外学習（約2時間） •身近な困りごとや不安を書き出す（30分） •AIに任せたいことを整理（60分） •到達目標レベルの仮決定（30分）

第2回

課題設定：誰のためのAIか

•自分の課題（言語学習／就活準備／自己整理など）を明確化
•想定ユーザー（自分）と利用場面の整理

授業時間外学習（約2時間）
•課題文書化（60分）
•AIに期待する役割の言語化（60分）

第3回

キャラクター設計：AIに人格を与える

•口調・価値観・禁止事項の設定
•キャッチフレーズ・自己紹介生成の設計

授業時間外学習（約2時間）
•キャラ設定の改善（60分）
•出力例の試作（60分）

第4回

入力設計：日記・気づきを素材にする

•日記・メモの書き方テンプレート設計
•個人情報とローカル処理の意義

授業時間外学習（約2時間）
•日記・気づき入力の実践（60分）
•出力の確認と修正（60分）

第5回

改善プロセス：AIを育てる

•指示・設定を変えることでの出力改善
•改善ログの取り方

授業時間外学習（約2時間）
•3回以上の改善実験（90分）
•改善点の整理（30分）

第6回

応用：留学・就活への展開

•留学用自己紹介、就活用ガクチカへの変換
•キャッチフレーズによる自己表現

授業時間外学習（約2時間）
•出力の用途別整理（60分）
•表現の比較・改善（60分）

第7回

発表準備：自分のAIを説明する

•成果の整理
•個人情報に配慮した発表資料作成

授業時間外学習（約2時間）
•発表資料作成（120分）

第8回

成果発表・振り返り

•パーソナルAIエージェントの発表
•到達目標と自己成長の振り返り

授業時間外学習（約2時間）
•最終振り返りレポート作成（120分）

※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】

A: --%　B: --%　C: 70%　D: --%

成績評価法

小テスト30%、レポート70%
・到達レベル・改善プロセス・課題適合性に応じて加点
・レポート評価では、到達レベル・改善プロセス・課題適合性を重視する。技術的難易度やコード量は評価対象としない。

教科書にかかわる情報

備考

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

教材・使用環境
•ローカル端末（各自PC）
•LM Studio および適切なローカルLLM
本演習では、学生が自ら到達目標を設定し、自己成長を重視した評価を行う。AIを技術として学ぶのではなく、人間の課題解決や自己表現に活用する視点を養うことを目的とする。

キーワード

人工知能、ローカルAI、AIエージェント

持続可能な開発目標（SDGs）

(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。

(経済成長と雇用)包摂的かつ持続可能な経済成長及びすべての人々の完全かつ生産的な雇用と働きがいのある人間らしい雇用（ディーセント・ワーク）を促進する。

(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。

メディア授業