慶應義塾大学 シラバス・時間割

慶應義塾大学 シラバス・時間割

研究会Ａ

担当者名厳 網林
単位4
年度・学期2025 秋
曜日時限月4,5
キャンパス湘南藤沢
授業実施形態対面授業（主として対面授業）
登録番号37234
設置学部・研究科総合政策・環境情報学部
学年1, 2, 3, 4
分野研究プロジェクト科目研究会
評語タイプログインすると表示されます（要慶應ID）。
前提科目・必須なし
前提科目・推奨NO
関連科目【B6042 空間情報発想/THINKING WITH GEOSPATIAL INFORMATION】：空間的発想能力は鍛えられます。授業で学んだ広い知見は研究課題探しに役に立ちます。

【C2078 空間分析/SPATIAL ANALYSIS】：GIS入門スキルを学び、それぞれのチームのプロジェクトはGISの幅広いアプリケーションの事例を提供します。研究会でそれを掘り下げて、研究へ発展することができます。

【B6009 センシング技術ワークショップ/WORKSHOPS ON SENSING TECHNOLOGIES】：ドローン、センサなど、環境情報を調査するああらしい技術を学び、研究会でそれらをそれぞれのフィールドで活用することができます。

【C2011 環境センシング論/THEORY OF ENVIRONMENT SENSING TECHNOLOGY】：衛星リモートセンシングの原理、画像処理の技法、土地被覆の分類まで、一通り学べます。

【C2009 地球環境概論/OUTLINE OF EARTH ENVIRONMENT】：大気、土、水、植物などの構成要素から始まり、地球環境の成り立ちを理解し、生態系と生態系サービスの視点からまとめあげます。これの基礎知識は研究会におい、プロジェクトを進めるときに、たいへん有益になります。

【C2015 エコシステム評価論/THEORY OF ECOSYSTEM EVALUATION】：土地価格、農業生産物、CO2蓄積と吸収という３つの指標に絞って、キャンパス周辺を対象に生態系の価値の評価を演習し、環境問題、地理情報の扱い方を体感できます。このスキルと知識は研究課題を考えるとき、たいへん有益になります。
開講場所SFC
履修条件ログインすると表示されます（要慶應ID）。
履修者制限の有無
選抜エントリーが必要な科目は、SOL-Aでエントリーしてください。
※CNSアカウントを所持している、総合政策学部、環境情報学部、政策・メディア研究科、看護医療学部、及び、健康マネジメント研究科以外の学生はシステムでエントリーできません。
K-Supportニュースに掲載の案内を確認してください。
ログインすると表示されます（要慶應ID）。
選抜方法ログインすると表示されます（要慶應ID）。
履修者制限詳細ログインすると表示されます（要慶應ID）。
受け入れ予定人数ログインすると表示されます（要慶應ID）。
課題提出タイプログインすると表示されます（要慶應ID）。
学生が利用する予定機材/ソフト等ArcGIS Pro (Campus license), QGIS (free software)
連絡先メールアドレスログインすると表示されます（要慶應ID）。
科目概要研究会の履修を通じて「卒業プロジェクト」に向けて、教員と学生が共に考えながら、多様な課題に取り組んでいく。SFC では「問題が与えられ、正解を教わる」のではなく「何が問題かを考え、解決方法を創出する」ことができる、「未来の先導者」を育成、輩出することを目指している。それを実践するための「研究会」は単なるゼミのような勉強グループではなく、企業との共同研究や官公庁からの委託研究など、先端的な研究活動が数多く行われている。それらに参加して実社会の問題に取り組むことによって高度な専門性を身につけ、自らの「未来創造の成果」として、また、自らが未来へ前進するときの「自分自身のプロポーザル」として、卒業プロジェクトを作成する。
K-Number FPE-CO-05003-311-04
科目設置学部・研究科FPE総合政策・環境情報学部
学科・専攻CO
科目主番号レベル0学部共通
大分類5研究プロジェクト科目
小分類00研究会
科目種別3選択科目
科目補足授業区分3演習
授業実施形態1対面授業（主として対面授業）
授業言語1日本語
学問分野04地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野

講義概要

本研究会ではデータドリブンによるスマート都市・地域の構築を目標に研究活動を進めています。データドリブン（Data Driven）とは、データに基づいて判断・行動する事です。 データ社会と言われる今日、従来の定性的な意思決定ではなくより定量的で合理的な考え方が求められています。 こうした社会の流れを踏まえ、データを利用した分析的な手法を使って問題の発見、解決、実行を研究しています。具体的には、地理データを用いて分析や地図化を行う地理情報システム(GIS)を活用し、 都市・地域における環境、防災、交通、観光、福祉、農業などの問題発見、問題の原因とそこに暮らす人々との関わりの解明、 超スマート社会に向けての解決手段の提案、政策支援を行っています。 私たちはSFCの特徴である、問題発見・解決策の考案・実行までを行える研究会です。

授業科目の内容・目的・方法・到達目標

本研究会では【データドリブンによるスマート都市・地域の構築】を目標に研究活動を進めています。データドリブン（Data Driven）とは、データに基づいて判断・行動する事です。 データ社会と言われる今日、従来の定性的な意思決定ではなくより定量的で合理的な考え方が求められています。 こうした社会の流れを踏まえ、データを利用した分析的な手法を使って問題の発見、解決、実行を研究しています。具体的には、地理データを用いて分析や地図化を行う地理情報システム(GIS)を活用し、 都市・地域における環境、防災、交通、観光、福祉、農業などの問題発見、問題の原因とそこに暮らす人々との関わりの解明、 超スマート社会(*1)に向けての解決手段の提案、政策支援を行っています。 私たちはSFCの特徴である、問題発見・解決策の考案・実行までを行える研究会です。

プロジェクトとしては、

#都市の住みよさの評価と創造/SDGs

#都市化と食料・エネルギー・水資源の安全保障/レジリエンス

#グリーンインフラ、IoT/デジタルアース/スマートシティなど

研究会はまだ解明されていない領域へのアプローチを行う研究準備の場です。 厳網林研究会は学生の夢を大切にし、新規生一人一人に基礎力を付けるためのプログラムが組まれています。 GIS、空間データをはじめとした分析ツールの使い方から論文の探し方、研究へのアプローチ方法など、 経験がない人でも一から徐々にステップアップしていける学習環境が整えられています。 もちろん、与えられた課題をこなす為には、ある程度時間を費やすことになりますが、力は確実に付きます。 せっかく研究会に入るのならば実りのある時間にしたいと思う人に向いているでしょう。

この研究会で、次のようなことを習得できます。

・統計 ・人文地理 ・自然地理 ・都市計画 ・質的調査および量的調査法 ・論理的思考力

・厳研では世界10以上の国と地域から留学生が集まっている国際色豊かな研究室です。真の意味での多様性がある研究室で皆さんと共に学べる日を厳網林研究会一同楽しみにしております。

*1 超スマート社会とは2016年から始まる第5期科学技術計画が描く未来社会の姿です。これは一言で表現すると、「必要なモノ・サービスのユビキタス化によって、活き活きと快適に暮らすことのできる社会」です。超スマート社会のイメージ]については、文部科学省のサイトをご参照ください。[http://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa201601/detail/1374226.htm]

研究会テーマ

データドリブンによるスマート都市・地域の構築

研究会・来期の研究プロジェクトテーマ予定

今期同様

能動的学修形式説明

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準備学修（予習・復習等）

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授業の計画

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成績評価方法

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テキスト（教科書）

ArcGIS, QGIS and Python Tutortials

参考書

# Gerald G. Marten．Human Ecology.
# Resilience: why things bounce back (Andrew Zolli and Ann Marie Healy)

担当教員から履修者へのコメント

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