| 授業名 | セミナー 2 |
|---|---|
| Course Title | SEMINAR 2 |
| 担当教員 Instructor Name | 蔡 東生（DongSheng Cai） |
| 科目ナンバリングコード Course Numbering Code | COR392 |
| 授業形態 Class Type | 演習 Practicum |
| 授業形式 Class Format | On Campus |
| 単位 Credits | 2 |
| 言語 Language | JP |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2026 UG Nisshin Fall |
| コード Couse Code | NUC117_N26B |
授業の概要 Course Overview
Mission Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
このセミナーでの活動と学び、そして成果物は、フロンティアスピリットを備え、ビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出に貢献し得る倫理的なリーダーとなるための基盤となる。
The activities, learning, and outcomes in this seminar will serve as the foundation for becoming ethical leaders equipped with a frontier spirit, capable of contributing to the creation of knowledge that fosters the development of the business world and society.
授業の目的（意義） / Importance of this course
このセミナーは、2年間全56回の授業を通じて卒業課題であるケースライティングを進めていく活動の第2フェーズである。ケースライティングを通じて企業事例をまとめ、自らの考察を言語化することは、幅広い情報収集と情報の見極め、的確な論理構成、主観を主張にするための理論の再整理、読み手への礼儀としての執筆作法といった、さまざまな力が求められ、自分自身への理解を深めることにつながる。また、こうした長期間にわたる取り組みを定期的に集う「ゼミ」を通じて行うことが、集団における相互尊重や相互貢献といったビジネスの現場で欠かすことのできない姿勢や能力を培うことになる。
このゼミでは主に、ビジネス倫理、企業の社会的責任、人と組織、マネジメントといった領域を扱うことを想定するが、学生一人ひとりの興味関心をできるだけ尊重し、お互いの貢献に基づく一期一会の学びを大切にしたい。
このゼミでは主に、ビジネス倫理、企業の社会的責任、人と組織、マネジメントといった領域を扱うことを想定するが、学生一人ひとりの興味関心をできるだけ尊重し、お互いの貢献に基づく一期一会の学びを大切にしたい。
This seminar is the first phase of an activity in which case writing, the graduation assignment, is progressed through 56 classes over two years. Through case writing, summarizing corporate cases and verbalizing one's own thoughts require various skills such as extensive information gathering and discernment, precise logical structuring, reorganizing theories to assert subjectivity, and writing etiquette as a courtesy to the reader. These activities lead to a deeper understanding of oneself. Additionally, carrying out such long-term endeavors through regular gatherings called "seminars" helps cultivate attitudes and skills indispensable in the business world, such as mutual respect and contribution within a group.
This seminar mainly focuses on areas such as business ethics, corporate social responsibility, people and organizations, and management. However, we aim to respect each student's individual interests as much as possible and value unique learning experiences based on mutual contributions.
This seminar mainly focuses on areas such as business ethics, corporate social responsibility, people and organizations, and management. However, we aim to respect each student's individual interests as much as possible and value unique learning experiences based on mutual contributions.
学修到達目標 / Achievement Goal
・自分自身のケースライティングに向けて、対象とする事例が定まり考察の方向性が見通せている。
・事例に関する情報収集を適切な方法で十分に行い、ケースのアウトラインが完成している。
・ノートの執筆に向けて、より深い考察を行うために必要な理論の探索と整理が行えている。
・事例に関する情報収集を適切な方法で十分に行い、ケースのアウトラインが完成している。
・ノートの執筆に向けて、より深い考察を行うために必要な理論の探索と整理が行えている。
・Students are able to identify the case they will focus on for their case writing and foresee the direction of their analysis.
・Students have adequately gathered information regarding the case using appropriate methods, and have completed the outline of their case.
・Students have explored and organized the necessary theories to conduct deeper analysis for their note writing.
・Students have adequately gathered information regarding the case using appropriate methods, and have completed the outline of their case.
・Students have explored and organized the necessary theories to conduct deeper analysis for their note writing.
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG6 Managerial Perspectives (BBA)
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG6 Managerial Perspectives (BBA)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
・情報収集・分析力
・考察力
・プレゼンテーションスキル
・ケースライティングに関する基本的な知識・執筆力
・考察力
・プレゼンテーションスキル
・ケースライティングに関する基本的な知識・執筆力
・Information gathering and analysis skills
・Critical thinking
・Presentation skills
・Basic knowledge and writing skills related to case writing
・Critical thinking
・Presentation skills
・Basic knowledge and writing skills related to case writing
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 20 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 80 % |
| フィールドメソッド Field Method | 0 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
ゼミ活動の前提は、各自が授業外の時間において自らの探究を進めておくことであり、集った時間を有意義なものにするために必要なことでもある。毎回の授業に臨むにあたっては、自分の発表回での発表準備はもちろんのこと、そうではない授業回に向けても、ケースライティングのための活動としての事前学修を毎回3時間以上、継続的に行うことが求められる。毎回の授業及び発表回での確認、及び期末時点での成果物の提出が、長期間のプロジェクトのマイルストーンとなる。提出された課題については、授業内でのディスカッションを通じてフィードバックを行う。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
第1日（Day 1）・イントロダクション
ゼミの進め方、役割分担などを確認し、全体の活動イメージを把握する。
第2日（Day2）
第2日（Day 2）・ケースライティング演習
第3日（Day3）
第3日（Day 3）・ケースライティング演習
第4日（Day4）
第4日（Day 4）・ケースライティング演習
第5日（Day5）
第5日（Day 5）・ケースライティング演習
第6日（Day6）
第6日（Day 6）・ケースライティング演習
第7日（Day7）
第7日（Day 7）・ケースライティング演習
成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 0 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 75 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 75 % |
| 予習レポート Preparation Report | 25 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 0 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 0 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
定期試験 Final Exam
なし（全てケース授業/Fully Case Method）評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
・クラス貢献度においては、発表内容の質、及び、発表者への質問・コメントの質を重視する。配布教材と教室における電子機器の利用マナーについて Guidelines for Classroom Technology and Proper Use of Course Materials
- ケースメソッド教育の中核は、積極的な参加と知識の共有です。この教育を支えるため参加者は授業中の電子機器（例：スマートフォン、ノートパソコン）の使用を制限するよう求められます。許可を得た場合でも、教室内では電子機器は、ケース討議に資する目的でのみ使用してください。授業中は、たとえケース討議に関連していても、検索エンジンや生成AIの使用は避けて下さい。
- 配布教材（ケースを含む）は指定された授業への参加以外の目的で利用しないで下さい。著者の権利、著作権、特定情報の機密性を保護するため、許可なく教材を個人や組織（生成AI を含む）に提供することはできません。このルールは、印刷物・電子教材のいずれにも適用されます。
- 詳細は「教室における電子機器の利用マナー・教材の適切な利用に関するガイドライン」を確認のうえ、教員の指示に従い、責任をもって遵守してください。
- Active participation and shared learning is at the core of the case method learning.Participants are asked to limit their use of electronic devices (e.g., laptops, smartphones) during classroom sessions in support of this model. Even with permission granted, devices should only be used in the classroom in service to the case discussion. Online searches and generative AI tools, even if related to the case discussion, are discouraged while class is in session.
- Students are prohibited from using the course materials (including cases) distributed by the university for any purpose other than participation in the designated class.Students must not input, process or test course materials with any artificial intelligence (AI) tools, bots, software, or platforms without the author’s permission. These actions violate the terms of use for the course materials and may also constitute copyright infringement.
- Please refer to the "Classroom Technology Guidelines / Guidelines for Properly Using Course Materials” for details, and follow the instructor’s directions. You are expected to comply with these guidelines responsibly.
教科書 Textbook
- 河野哲也「レポート・論文の書き方入門 第4版」慶應義塾大学出版会（2018）9784766425277
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
石黒圭「この１冊できちんと書ける！ 【新版】論文・レポートの基本」日本実業出版社（2024）978-4534060808
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
なし
担当教員のプロフィール About the Instructor
東京大学工学部航空学科卒業後、スタンフォード大学にて博士号（航空宇宙工学）を取得。神戸大学を経て、1992年より筑波大学に勤務し、現在は名古屋商科大学に所属。専門はAI駆動型科学計算、量子コンピューティング、数理解析、宇宙物理実験。また、メタバースやバーチャルリアリティ（VR）を活用した科学データの可視化に取り組み、脳科学、感情モデリング、ヒューマン・ロボットインタラクションの研究も行っている。
NASA、ESA、JAXAとの共同研究経験が豊富で、宇宙空間プラズマシミュレーションや量子機械学習の分野で国際的な業績を上げている。近年は、量子最適化アルゴリズムの開発、ディープラーニング、コンピュータグラフィックスの教育にも力を注いでいる。
これまでにベストティーチャー賞（筑波大学、東京大学）、フランス国立科学研究センター（CNRS）可視化賞、Oscar Buneman Award など、多くの教育・研究関連の受賞歴を持つ。複数の言語（英語、中国語）に精通し、国際的な研究・教育活動を展開している。
これまでの担当授業：線形代数、数値解析とシミュレーション、深層学習、コンピュータグラフィックス など。
NASA、ESA、JAXAとの共同研究経験が豊富で、宇宙空間プラズマシミュレーションや量子機械学習の分野で国際的な業績を上げている。近年は、量子最適化アルゴリズムの開発、ディープラーニング、コンピュータグラフィックスの教育にも力を注いでいる。
これまでにベストティーチャー賞（筑波大学、東京大学）、フランス国立科学研究センター（CNRS）可視化賞、Oscar Buneman Award など、多くの教育・研究関連の受賞歴を持つ。複数の言語（英語、中国語）に精通し、国際的な研究・教育活動を展開している。
これまでの担当授業：線形代数、数値解析とシミュレーション、深層学習、コンピュータグラフィックス など。
After graduating from the Department of Aeronautics at the University of Tokyo, he earned a Ph.D. in Aeronautics and Astronautics from Stanford University. Following his tenure at Kobe University, he joined the University of Tsukuba in 1992 and is currently affiliated with Nagoya University of Commerce and Business. His research specialties include AI-driven scientific computing, quantum computing, mathematical analysis, and space physics experiments. Additionally, he is engaged in the visualization of scientific data using the Metaverse and Virtual Reality (VR), as well as research in brain sciences, emotion modeling, and human-robot interaction.
He has extensive experience in collaborative research with NASA, ESA, and JAXA, and has made significant international contributions in the fields of space plasma simulations and quantum machine learning. In recent years, he has also focused on developing quantum optimization algorithms and teaching deep learning and computer graphics.
He has received numerous awards in education and research, including the Best Teacher Award (University of Tsukuba, University of Tokyo), the Visualization Prize from the French National Center for Scientific Research (CNRS), and the Oscar Buneman Award. He is proficient in multiple languages, including English and Chinese, and actively engages in international research and educational activities.
Courses previously taught: Linear Algebra, Numerical Analysis and Simulation, Deep Learning, Computer Graphics, among others.
（実務経験 Work experience）
筑波大学
(1992 - 2025)
- 高性能計算、量子機械学習、宇宙プラズマシミュレーションの研究を主導。
- 3D大域的粒子シミュレーション（PIC）の開発を実施。
- VRを活用した複雑な数学・物理現象の可視化に取り組む。
神戸大学
(1989 - 1992)
- 西日本の初期インターネットインフラの構築に携わる。
- スペースシャトルのプラズマ環境シミュレーションを実施。
スタンフォード大学 / NASAマーシャル宇宙飛行センター
NASAフェローシップ (1985 - 1989)
- スペースシャトル（STS-9, STS-45）でのSEPACビーム実験のデータ解析を担当。
- 超低周波（ELF）プラズマ振動の理論研究を実施。
---
海外での研究・共同プロジェクト
- NASA、ESA、JAXAとの共同研究に従事し、宇宙プラズマ・量子コンピューティング分野で国際的な成果を上げる。
- NASA MMS（磁気圏マルチスケールミッション）の磁場トポロジー研究を主導。
- 量子最適化アルゴリズムの開発、ロボット感情モデリングのAI開発にも取り組む。
(1992 - 2025)
- 高性能計算、量子機械学習、宇宙プラズマシミュレーションの研究を主導。
- 3D大域的粒子シミュレーション（PIC）の開発を実施。
- VRを活用した複雑な数学・物理現象の可視化に取り組む。
神戸大学
(1989 - 1992)
- 西日本の初期インターネットインフラの構築に携わる。
- スペースシャトルのプラズマ環境シミュレーションを実施。
スタンフォード大学 / NASAマーシャル宇宙飛行センター
NASAフェローシップ (1985 - 1989)
- スペースシャトル（STS-9, STS-45）でのSEPACビーム実験のデータ解析を担当。
- 超低周波（ELF）プラズマ振動の理論研究を実施。
---
海外での研究・共同プロジェクト
- NASA、ESA、JAXAとの共同研究に従事し、宇宙プラズマ・量子コンピューティング分野で国際的な成果を上げる。
- NASA MMS（磁気圏マルチスケールミッション）の磁場トポロジー研究を主導。
- 量子最適化アルゴリズムの開発、ロボット感情モデリングのAI開発にも取り組む。
University of Tsukuba
(1992 - 2025)
Led research in high-performance computing, quantum machine learning, and space plasma simulations.
Developed 3D global Particle-in-Cell (PIC) simulation codes.
Engaged in visualization of complex mathematical and physical phenomena using VR.
Kobe University
(1989 - 1992)
Contributed to the development of early internet infrastructure in western Japan.
Conducted space plasma environment simulations for the Space Shuttle.
Stanford University / NASA Marshall Space Flight Center
NASA Fellowship (1985 - 1989)
Responsible for data analysis of the SEPAC Beam Experiment on Spacelab-1 (STS-9, STS-45) aboard the Space Shuttle.
Conducted theoretical research on extremely low-frequency (ELF) plasma oscillations.
International Research & Collaborative Projects
Engaged in collaborative research with NASA, ESA, and JAXA, achieving significant international contributions in the fields of space plasma simulations and quantum computing.
Led magnetic field topology research for NASA's Magnetospheric Multiscale (MMS) Mission.
Worked on the development of quantum optimization algorithms and AI-driven emotion modeling for robotic applications.
Refereed Articles
- (2025) Light Cone Cancellation for Variational Quantum Eigensolver in Solving Noisy Max-Cut. Nature Research
- (2025) Nonverbal Collaborative Communication in Bunraku using Jo-Ha-Kyu. Japan Human Interface Society
- (2025) Detecting Hodo and Zu in Bunraku Nonverbal Communication using Hilbert-Huang Transform. The Journal of the Society for Art and Science 24(2):
- (2025) Performance upper bound of a Grover-mixer quantum alternating operator ansatz. Physical Review A
- (2024) A Feasibility-Preserved Quantum Approximate Solver for the Capacitated Vehicle Routing Problem. Quantum Information Processing
Refereed Proceedings
- (2025). An Adaptive Weighted QITE-VQE Algorithm for Combinatorial Optimization Problems. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering .2025 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE). 1. 3. Albuquerque, New Mexico, USA
- (2024). Feed-Forward Probabilistic Error Cancellation with Noisy Recovery Gates. 2024 IEEE 17th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC) .2024 IEEE 17th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC). 1. 3. Kuala Lumpur, Malaysia
- (2024). A Quantum Q-Learning Model for the Capacitated Vehicle Routing Problem. Feed-Forward Probabilistic Error Cancellation with Noisy Recovery Gates .2024 IEEE 17th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC). 1. 3. Kuala Lumpur, Malaysia
- (2023). Iterative Refinement Quantum Amplitude Estimation. 2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC) .2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC). 1. 3. Singapore
- (2023). 3D Topology of the Transient Bifurcation on the Verge of Substorm Onset. 2023 XXXVth General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science (URSI GASS) .General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science (URSI GASS). 1. 3. Sapporo, Japan