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学科

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専攻名

学年

科目名

担当教員

キーワード

科目名	開講学科	担当教員	実務経験
3Dアート基礎演習Ⅲ	情報技術基礎学科ゲームクリエイターコース	担当教員向井　孝志	実務経験あり
3Dキャラアニメーション演習Ⅰ（T）	マルチメディア研究学科ＣＧデザインコース	担当教員西谷　和馬	実務経験あり
3Dキャラアニメーション演習Ⅱ（T）	マルチメディア研究学科ＣＧデザインコース	担当教員西谷　和馬	実務経験あり
AIRLINE ENGLISHⅠB	エアライン・観光学科エアラインコース	担当教員林　智美	実務経験あり
AIシステム開発Ⅰ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅰ	マルチメディア研究（時間制）学科 IT開発研究コース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅰ（4年次選択）	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅱ	マルチメディア研究（時間制）学科 IT開発研究コース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅱ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅱ（4年次選択）	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり

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2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

3Dアート基礎演習Ⅲ

担当教員

向井　孝志

実務経験の有無

あり

実務経験

ゲーム開発会社で勤務し、３DCG背景デザインをしていました。ステージアセット作成、レイアウト、ライティング、などなど全般行っていました。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

３DCGモデリングに必要な応用を学ぶ

学習到達目標

テクスチャありのモデリングをすることができる

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点30%　課題点70%　で評価する

1

コンセプト・リファレンスを決め、構成を確定

2

ラフモデリング作成演習

3

ラフモデリング作成演習

4

レイアウト演習

5

レイアウトとライティング演習

6

ハイモデル作成とUV展開

7

ハイモデル作成とUV展開

8

ハイモデル作成とUV展開

9

テクスチャ作成

10

テクスチャ作成

11

テクスチャ作成

12

ライティング

13

ライティング

14

レンダリング講義

15

提出と制作物のプレゼン

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

3Dキャラアニメーション演習Ⅰ（T）

担当教員

西谷　和馬

実務経験の有無

あり

実務経験

ゲーム会社で勤務経験があり、キャラクタアーティスト、キャラモデラー、モーションデザイナー、プランナー、新人指導、面接官などに従事していました。

単位数

2

授業形態

実習

学期

前期

科目概要

3Dアニメーションの基礎を学習し、セットアップからヒューマンアニメーションの技術を習得する

学習到達目標

3Dアニメーションの原理を学習理解し、物理法則に基づいたモーション作品が制作できる

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点30%　課題点70%　で評価する

1

ポーズトレーニング（ボックスマン）

2

バウンスアニメーション（ボール）

3

ジャンプモーション（スフィアボット）

4

セットアップ（スフィアボット）

5

ランニングモーション（スフィアボット）

6

ランニングモーション（スフィアボット）

7

セットアップ（ボックスマン）

8

コンストレイント（ボックスマン）

9

ウェイト（ボックスマン）

10

ランニングモーション（ボックスマン）

11

指定ゲームモーション２種＋オリジナル

12

指定ゲームモーション２種＋オリジナル

13

指定ゲームモーション２種＋オリジナル

14

指定ゲームモーション２種＋オリジナル

15

指定ゲームモーション２種＋オリジナル

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

3Dキャラアニメーション演習Ⅱ（T）

担当教員

西谷　和馬

実務経験の有無

あり

実務経験

ゲーム会社で勤務経験があり、キャラクタアーティスト、キャラモデラー、モーションデザイナー、プランナー、新人指導、面接官などに従事していました。

単位数

2

授業形態

実習

学期

後期

科目概要

キャラクター演技や基礎的な映像演出を学習し、基礎から発展したモーション作品を制作する。

学習到達目標

キャラクターモーションを基本として、演技や演出を含めた作品制作できるようになる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点30%　課題点70%　で評価する

1

セットアップ（ワンスキンキャラモデル）

2

リギング（ワンスキンキャラモデル）

3

ウェイト（ワンスキンキャラモデル）

4

重量モーション１

5

重量モーション２

6

重量モーション３

7

重量モーション調整

8

四肢動物モーション（ランニング）

9

四肢動物モーション（ランニング）

10

出力と編集（FBX／レンダリング／シーケンス）

11

オリジナルアニメーション制作

12

オリジナルアニメーション制作

13

オリジナルアニメーション制作

14

オリジナルアニメーション制作

15

オリジナルアニメーション制作

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIRLINE ENGLISHⅠB

担当教員

林　智美

実務経験の有無

あり

実務経験

エアライン業界で客室乗務員の経験があります。

単位数

1

授業形態

実習

学期

後期

科目概要

航空業界でよく使う英語のフレーズ、単語の習得を目指します。ロールプレイングを通じて身につけていきます。

学習到達目標

Students will be able to establish familiarity with vocabulary related to airplane travel and hospitality. The student will be able to demonstrate proper usage when communicating with English speaking passengers.

テキスト

AL　単語カード
エアラインENGLISH

成績評価方法

試験30%　平常点50%　課題点20%　で評価する

1

At the airpoert. Basic phrase as GS.

2

In the cabin. Basic phrase as CA.

3

At the airport. International flight.

4

In the cabin. International flight.

5

In the cabin. How to use ""may"".

6

In the cabin. Service,entry documents.

7

In the cabin. How to use ""mind"" ""just"".

8

At the airport. Some trouble situations.

9

At the airport. Assist for handycap passengers.

10

In the cabin. Allergy,airsickness passengers.

11

In the cabin. Upgrade to upper class, turbulence.

12

In the cabin. Some trouble situations.

13

At the airport. Customs. Immigration. Quarantine.

14

In the cabin. Preparing for landing.

15

Final exam.

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅰ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AIの基礎知識を幅広く学び、機械学習やディープラーニングを使用した基本的なAI作成を通じて理解を深める。

学習到達目標

機械学習やディープラーニングの用語や基礎的な仕組みを理解し、ライブラリを使用して簡単なAIモデルを作成することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. AIとAIの歴史

2

02. AIをめぐる動向や問題1

3

03. AIをめぐる動向や問題2

4

04. 学習の種類と教師あり学習

5

05. データの扱い・モデルの評価

6

06. 教師なし学習、強化学習

7

07. 復習問題1

8

08. ニューラルネットワークの基礎

9

09. 画像認識AIの基礎

10

10. 画像認識の代表的なアルゴリズム

11

11. 自然言語処理

12

12. 音声処理とその他の技術

13

13. 法律と倫理・数理統計

14

14. 生成モデルと生成AI

15

15. 復習問題2

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅰ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AIの基礎知識を幅広く学び、機械学習やディープラーニングを使用した基本的なAI作成を通じて理解を深める。

学習到達目標

機械学習やディープラーニングの用語や基礎的な仕組みを理解し、ライブラリを使用して簡単なAIモデルを作成することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. AIとAIの歴史

2

02. AIをめぐる動向や問題1

3

03. AIをめぐる動向や問題2

4

04. 学習の種類と教師あり学習

5

05. データの扱い・モデルの評価

6

06. 教師なし学習、強化学習

7

07. 復習問題1

8

08. ニューラルネットワークの基礎

9

09. 画像認識AIの基礎

10

10. 画像認識の代表的なアルゴリズム

11

11. 自然言語処理

12

12. 音声処理とその他の技術

13

13. 法律と倫理・数理統計

14

14. 生成モデルと生成AI

15

15. 復習問題2

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅰ（4年次選択）

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AIの基礎知識を幅広く学び、機械学習やディープラーニングを使用した基本的なAI作成を通じて理解を深める。

学習到達目標

機械学習やディープラーニングの用語や基礎的な仕組みを理解し、ライブラリを使用して簡単なAIモデルを作成することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. AIとAIの歴史

2

02. AIをめぐる動向や問題1

3

03. AIをめぐる動向や問題2

4

04. 学習の種類と教師あり学習

5

05. データの扱い・モデルの評価

6

06. 教師なし学習、強化学習

7

07. 復習問題1

8

08. ニューラルネットワークの基礎

9

09. 画像認識AIの基礎

10

10. 画像認識の代表的なアルゴリズム

11

11. 自然言語処理

12

12. 音声処理とその他の技術

13

13. 法律と倫理・数理統計

14

14. 生成モデルと生成AI

15

15. 復習問題2

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅱ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AIシステム構築手順の全体を踏まえて、より高性能な機械学習、画像分類のAIモデルの作成方法と、使用方法について学ぶ。

学習到達目標

予測性能向上のためのデータ処理やモデル選択などを含むAIシステム構築手順について理解した上で、機械学習モデルおよび画像分類モデルを作成し使用することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 復習：機械学習の基礎

2

2. データの準備とモデル選択

3

3. 交差検証とグリッドサーチ

4

4. データの前処理

5

5. アルゴリズム選択

6

6. 機械学習のまとめ

7

7. ディープラーニングとKeras

8

8. CNNを使用した画像分類モデル

9

9. 画像分類の精度向上

10

10. 画像ファイルを用いた画像分類と転移学習

11

11. 画像ファイルを用いた画像分類2

12

12. 画像分類のまとめ

13

13. 機械学習モデルとWeb API

14

14. ディープラーニングのモデルとWeb API

15

15. 総合演習（API活用＋統合課題）

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅱ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AIシステム構築手順の全体を踏まえて、より高性能な機械学習、画像分類のAIモデルの作成方法と、使用方法について学ぶ。

学習到達目標

予測性能向上のためのデータ処理やモデル選択などを含むAIシステム構築手順について理解した上で、機械学習モデルおよび画像分類モデルを作成し使用することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 復習：機械学習の基礎

2

2. データの準備とモデル選択

3

3. 交差検証とグリッドサーチ

4

4. データの前処理

5

5. アルゴリズム選択

6

6. 機械学習のまとめ

7

7. ディープラーニングとKeras

8

8. CNNを使用した画像分類モデル

9

9. 画像分類の精度向上

10

10. 画像ファイルを用いた画像分類と転移学習

11

11. 画像ファイルを用いた画像分類2

12

12. 画像分類のまとめ

13

13. 機械学習モデルとWeb API

14

14. ディープラーニングのモデルとWeb API

15

15. 総合演習（API活用＋統合課題）

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅱ（4年次選択）

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AIシステム構築手順の全体を踏まえて、より高性能な機械学習、画像分類のAIモデルの作成方法と、使用方法について学ぶ。

学習到達目標

予測性能向上のためのデータ処理やモデル選択などを含むAIシステム構築手順について理解した上で、機械学習モデルおよび画像分類モデルを作成し使用することができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 復習：機械学習の基礎

2

2. データの準備とモデル選択

3

3. 交差検証とグリッドサーチ

4

4. データの前処理

5

5. アルゴリズム選択

6

6. 機械学習のまとめ

7

7. ディープラーニングとKeras

8

8. CNNを使用した画像分類モデル

9

9. 画像分類の精度向上

10

10. 画像ファイルを用いた画像分類と転移学習

11

11. 画像ファイルを用いた画像分類2

12

12. 画像分類のまとめ

13

13. 機械学習モデルとWeb API

14

14. ディープラーニングのモデルとWeb API

15

15. Web APIのまとめ

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。