基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	情報処理ワークショップⅡ／Workshop in Information Processing Ⅱ
授業コード ／Class Code	J008221001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	修士／
年度 ／Year	2026年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	木3(後期)／THU3(AUT.)
単位数 ／Credits	1.0
主担当教員 ／Main Instructor	橋本　貴／HASHIMOTO TAKASHI
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
橋本　貴／HASHIMOTO TAKASHI	人文学部／Humanities and Sciences

授業の方法 ／Class Format	講義＆演習（対面）
授業の目的 ／Class Purpose	本科目は、人間文化学研究科博士後期課程DP (知識・技能)の1に関わります。 本科目では情報処理ワークショップIで学習した内容をふまえたうえで、PCを使用した論文作成を効率的におこなうために必要な知識と技術を習得することを目標とします。 具体的には、目標達成のために、①研究資料を適切に管理するために必須となるファイル管理の基本知識・操作法を理解・習得すること、②AIの活用を念頭に置いた効率的な論文執筆の実践的な知識・操作技能をIDE(統合開発環境）の使用を通して習得すること、以上２点を主な項目として講義・演習をおこないます。 また大学院生を対象とした科目であることをふまえ、調査・研究・論文執筆に際して知っておくべき研究倫理に関わる事柄についても重要項目として適宜解説をおこなう予定です。 この科目の担当者は、文書情報管理士、公認デジタルアーキビスト、G検定などの資格を持ち、企業において資料保存、文書情報管理、デジタルアーカイブ構築などの実務に携わっている実務経験のある教員です。実務経験から得た情報処理における知見や専門的技術についても積極的に講義内容に取り入れて、受講者がより実践的な知識と技術を修得できるようわかりやすく伝えていく予定です。
到　達　目　標 ／Class Objectives	到達目標：PCを使用した論文作成を効率的にかつ適切におこなうために必要な知識と技術を習得すること。 上記目標達を達成するための具体的な学習項目： ①研究資料を適切に管理するために必須となるファイル管理の基本知識・操作法を理解・習得すること ②AIの活用を念頭に置いた効率的な論文執筆の実践的な知識・操作技能をIDE(統合開発環境）の使用を通して習得すること ③調査・研究・論文執筆に際して知っておくべき研究倫理に関わる事柄を理解すること
授業のキーワード ／Keywords	情報検索、ファイルシステム、ファイル形式、ファイル管理、エディター・IDE(統合開発環境）、プロンプトエンジニアリング、生成AI、大規模言語モデル（LLM）、AIエージェント、オプトアウト、Agent Prompt.MD
授業の進め方 ／Method of Instruction	PC全般についてあまり自信の無い受講者でも無理なく理解できるよう、簡単な教材と演習環境をこちらで用意し、授業内で一緒に操作・指導して演習していく予定です。 毎回、受講者になんらかの演習をおこなってもらう予定ですが、演習内容については受講者からの要望があれば、逐次授業内に取り入れていく予定です。 また到達目標②のAI関連技術については情勢の変化が非常に速い分野ですが、できるだけ最新のものをとりあげてゆく方針です。 そのため使用する教材や課題、授業の進捗・各回ごとの学習内容なども利用するサービス環境の変化や受講者の理解度・習熟度にあわせて調整する予定です。 受講者からも取り上げてほしいサービスや知りたいこと、欲しいデータなどがあれば遠慮なくリクエストしてください。受講者からのフィードバックとして可能な限り講義に取り入れていく予定です。 受講者の積極的な授業参加を期待します。
履修するにあたって ／Instruction to Students	講義の前半は主に①ファイル管理の基本知識・操作法について演習し、後半は②IDE(統合開発環境）とAI機能の操作を中心に演習する予定です。 オンラインデータベースとWindows・Office系ソフトウェアの基本的な操作を習得していることが望ましいですが、これについては前期の情報処理ワークショップIで扱うので、前期・後期を両方履修することが望ましいです。 またインターネットとPCを利用した講義なので学内情報システムのアカウントが毎時間必ず必要となります。 またAI機能を利用するためにマイクロソフト・アカウントまたはG-mailアカウントのいずれかが必要です。MSアカウントは大学のアカウントで構いませんので、各自でログインできるよう準備してください。 エディター・IDE(統合開発環境）については実習室のPCにインストールされたものを使用する予定ですが、必要に応じてソフトウェアを配布して演習をおこないます。教材と演習環境はこちらで用意しますので、受講者側で特に準備するものはありません。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	講義後には、配布された資料や教材を見返すとともに学習した操作内容を各自でスムーズに行えるように練習すること（1週あたり1時間程度）。また、授業の進捗に合わせて適宜課す実習課題の準備をおこなうこと（1週あたり1時間程度）。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	毎回、講義内容の理解度、学習した操作内容の習得度を確認するための実習をおこなってもらいます。講義中に受講者各人の端末をモニターし習得度を確認しこれを評価課題とします。 また授業の進捗に応じて適宜実習課題を課す場合もあります。 課題に対するフィードバックはMoodleで各回ごとに講義ノート・完成見本・模範解答例などの形で提示し、特に注意すべき点などを次回以降の授業内で解説を行います。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	1. 授業への主体的な取り組み60%（授業内での演習・実習への取り組みと内容の理解度、学習した操作内容の習得度、課題への準備、復習など） 2. 毎回の授業での演習課題40%（完成度、理解度）
テキスト ／Required Texts	神戸学院大学情報支援センター編. 情報活用の基礎 : －これだけは知っておきたいコンピューターの使い方－, 2026年度版, PDF版. その他、配布資料や各種オンラインのリソースを使用する。
参考図書 ／Reference Books	吉井隆明, 森美由紀. 原田智子編. 検索スキルをみがく　検索技術者検定3級 公式テキスト. 第２版, 樹村房, 2021, 147p. 村上征勝 監修. 文化情報学事典. 勉誠出版, 2019.12. その他適宜オンラインのリソースを紹介します。

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	イントロダクション	授業の概要や今後のスケジュールなどについて説明する。	ガイダンス
2	第2回	研究分野・対象およびPC操作スキルの確認	受講者の研究分野・対象およびPCの操作スキルの習熟度を確認し以降の授業での講義・実習の方向をさだめる。	PC操作の基本、ショートカットキーなど
3	第3回	情報処理の基礎知識[1]	ファイル形式について基本的な知識を学ぶ。	ファイルシステム、エクスプローラ、ファイル形式
4	第4回	情報処理の基礎知識[2]	ファイル操作について基本的な知識を学ぶ。	ファイルシステム、エクスプローラ、ディレクトリ構造とファイルパス、ファイル操作
5	第5回	情報処理の基礎知識[3]	テキストデータとテキストエディターの基本的な操作方法について学ぶ。	テキストデータ、文字コード、エディタ
6	第6回	情報処理の基礎知識[4]	Webからのデータ取得と利用方法について基礎知識を学ぶ。	CSV、XML、JSONなどのデータ形式
7	第7回	情報処理実習[1]	対話型生成AIの基礎知識と基本的な利用方法について学ぶ	MS Copilot, コンテキスト、オプトアウトとカスタム指示など
8	第8回	情報処理実習[2]	エディター/IDE(統合開発環境）の基本的な知識を実習を通して学ぶ。	IDEの導入、日本語化などの初期設定
9	第9回	情報処理実習[3]	エディター/IDE(統合開発環境）について基本的な操作方法を実習を通して学ぶ。	機能拡張の導入、エディタレイアウトなどの設定
10	第10回	情報処理実習[4]	エディター/IDE(統合開発環境）について作業環境構築の基本を学ぶ。	ワークスペース、フォルダ・ファイル追加、スコープ設定など
11	第11回	情報処理実習[5]	エディター/IDE(統合開発環境）を使用したファイル操作・管理について実習を通して学ぶ。	プロジェクト管理、バージョン管理など
12	第12回	情報処理実習[6]	エディター/IDE(統合開発環境）と組み込みAIの基本を学ぶ。	対話型生成AIとAIエージェント、アカウント設定、オプトアウトとカスタム指示
13	第13回	情報処理実習[7]	エディター/IDE(統合開発環境）と組み込みAIの利用法について学ぶ。	AIエージェント、各種モード、コンテキスト、オプトアウトとカスタム指示
14	第14回	情報処理実習[8]	エディター/IDE(統合開発環境）と組み込みAIを使用したAIエージェントの活用方法を学ぶ。	Agent Prompt、コンテキスト、動作制限、スコープ設定など
15	第15回	学習到達度確認	これまで学習した内容をふまえて情報検索演習をおこない、学習内容を確認する。	ふりかえりとまとめ、ドキュメント整理