本授業の目的は、1年次までに習得したアカデミック・スキルを基盤とし、生成AI（大学が提供するCopilot）を「思考のパートナー」として使いこなしながら、学術的な探究および実社会の課題解決（カーディーラーの店舗設計関連、ただし、変更の可能性あり）に取り組む力を養うことである。

単にAIに代筆させるのではなく、AIとの対話を通じて「問い」を深め、論理的な構成を構築し、批判的に出力を吟味するプロセスを重視する。専門教育および将来のキャリアで不可欠となる、テクノロジーと人間の知性を融合させた知的生産術の習得を目標とする。

【学部共通】態度・志向性

生成AI（Generative AI）、プロンプト・エンジニアリング、産学連携、店舗設計、リサーチ・クエスチョン、批判的思考（クリティカル・シンキング）、情報倫理

生成AIとの高度な対話（プロンプト・エンジニアリング）を通じて、学術的に妥当なリサーチ・クエスチョンを自ら設定できる。

AIを活用して効率的に文献・資料を収集・要約し、その正確性を一次資料に基づいて検証できる。

産学連携による店舗設計課題に対し、AIの支援を得ながら論理的かつ創造的なコンセプトを立案し、視覚的・言語的に具体化できる。

生成AIの倫理的・技術的な限界（著作権、ハルシネーション等）を理解し、適切な活用方法と引用方法を実践できる。

本授業は「探究の基礎フェーズ」と「実践プロジェクトフェーズ」の二部構成で展開する。

前半（第1〜5回）： 生成AIを用いたアカデミック・ライティングの高度化を学ぶ。文献探索、構成案の作成、推敲のプロセスにAIをどう組み込むかを実践する。

後半（第6〜13回）： 企業との連携による「店舗設計提案プロジェクト」に取り組む。市場分析、ペルソナ設定、空間デザイン、プレゼンテーション資料作成の各工程でAIを活用し、実社会の課題に対する具体的解決策を提案する。

1. 　ガイダンス　授業の目的、AI利用規程の確認、ハルシネーション（虚偽情報）のリスク学習

2. 　問いの立て方　【AIとブレスト】関心事をAIに投げ、多角的な視点からリサーチ・クエスチョンを具体化する

3. 　先行研究の探索　【AI検索の活用】生成AIを用い、根拠のある先行研究をリストアップする

4. 　文献講読と批判的思考　【AI要約と対話】難解な調査結果や論文をAIに要約させ、その主張の矛盾点や未解決要素をAIと議論する

5. 　リサーチ・クエスチョンの確定　【AIによる批判的検証】自身の問いに対し、AIに反論を求め、論理を補強する

6. 　産学連携キックオフ（変更の可能性あり）　企業担当者による課題提示　【AIとペルソナ設定】ターゲット顧客像をAIと作り込む

7. 　コンセプト立案　【AIと発想法】既存の枠組みにとらわれない店舗コンセプトを、AIとの対話から創出する

8. 　店舗設計・空間構成　【AIと空間記述】理想の空間をAIに言語化させ、プロンプトとして画像生成（視覚化）を試行する ※難易度の関係で変更の可能性あり

9. 　動線とUXのデザイン　【AIとシミュレーション】顧客の店内行動をAIに予測させ、レイアウトの改善案を出す ※難易度の関係で変更の可能性あり

10. 　提案のブラッシュアップ　【AIによる批判的検証】企業のニーズに対し、提案の弱点をAIに指摘させ補強する

11. 　プレゼン資料作成　【AIと構成編集】説得力のあるスライド構成とキャッチコピーをAIと共に作成する

12. 　最終プレゼン発表会　企業担当者への提案　AIをどう活用し、自身の思考をどう反映させたかも報告する

13. 　プロジェクトの総括　プロジェクトの振り返り　AIとの協働における「人間ならではの役割」を再定義する

14. 　キャリア講習 1 (ただし、スケジュール的には、12/16に実施。スケジュールを開けておいてください)

15. 　キャリア講習 2 (ただし、スケジュール的には、12/23に実施。スケジュールを開けておいてください)

演習時間以外にもグループや個人での作業を行う場合がある。企業の都合で、水曜3限以外にも集まってもらう可能性がある。

秀 独自の視点、緻密な文献引用、AI活用の透明性のすべてが卓越している。AIとの協働による「知の深化」について深い洞察がある。

優 論理構成が明快であり、AIが生成したデータのファクトチェックが適切に行われている。アカデミック・ライティングの作法を遵守している。

良 構成は整っており、問いに対する結論が導かれている。AIの活用箇所も明記されているが、考察の深さに改善の余地がある。

可 文章表現や引用に一部不備があるが、レポートとしての最低要件を満たしている。

提出物（50%）と発表（50%）で判定する。やむを得ない理由以外の無断欠席は厳重注意とします。

文献は教員が準備する。

適宜紹介する。

本講義では、個人所有のパソコン持参を必須とする。パソコンの準備が困難な場合、履修は不可となるため注意すること。

生成AIは、大学が提供するCopilotを利用する。

毎回の授業にすべて参加することを前提する。グループ活動が中心となるので、他者との協力姿勢が求められる。

プレゼンテーション、グループワーク

特になり。