授業の目的

本講義では、コンピュータサイエンスの基礎である「アルゴリズム」と、社会や自然界における意思決定を数理的に分析する「ゲーム理論」について学びます。 前半のアルゴリズムパートでは、手順を論理的に組み立てる力を養います。 後半のゲーム理論パートでは、実際のボードゲームやカードゲームを用いた演習を通して、他者との相互作用における最適な戦略を導き出す思考法を身につけます。これらを通じ、情報・経済分野のみならず、生物学的な生存戦略や社会現象を数理的な視点で捉える能力の獲得を目的とします。

教育内容

各回は、オムニバス形式で、アルゴリズムとゲーム理論の各トピックについて浅く広く紹介します。
前半はアルゴリズム、後半はゲーム理論を扱います。座学だけでなく、実際に手を動かす演習やゲームプレイを通じて体験的に学習します。
1. アルゴリズムの基礎と応用： ソートや探索といった基礎に加え、生物の進化を模倣した「遺伝的アルゴリズム」について解説します。
2. ゲーム理論と戦略的思考： 「囚人のジレンマ」などの古典的な理論に加え、実際にゲーム（Can't Stop, インカの黄金など）をプレイし、確率・期待値・リスク管理・心理的な駆け引きを分析します。
3. 社会・経済・生物への応用： ゲーム理論が経済学や生物学でどのように使われているかを学びます。

教育方法

【この授業は全て対面で実施します】
・演習中心の授業： スライドによる解説に加え、紙やカード、ボードゲームを用いた演習を行います。
・グループワーク： ゲーム理論のパートでは、受講生同士で対戦を行い、その結果をもとにディスカッションや分析を行います。
【フィードバックの方法】
・各課題に対して個別のメッセージという形でフィードバックを行います。

準備学修（予習・復習）

【授業時間外に必要な学習の時間：15時間】
予習：次回扱うゲームのルール説明資料や、アルゴリズムの概念に関する事前資料を読み、基本的なルールや仕組みを理解してくること。特にゲーム演習の回は、ルールの理解が不十分だと演習に参加できないため、入念な予習を求めます。各回30分程度の予習が必要です。
復習：授業で行ったゲームやアルゴリズムについて、なぜその戦略が有効だったのか、あるいはなぜ失敗したのかを考察し、リアクションペーパーやレポートにまとめること。各回30分程度の復習が必要です。

授業内容(シラバス)

到達目標

・日常の課題を論理的な手順（アルゴリズム）として記述できる。
・利得行列を用いて状況を整理し、ナッシュ均衡などの概念を用いて分析できる。
・確率や期待値に基づいた合理的な意思決定ができるようになる。
・生物の行動や社会現象の背後にある数理的な構造を説明できる。

成績評価の方法と基準

試験方法：その他 実施時期：試験期間外
授業回ごとの課題 (40%)：毎回の演習への参加度、演習結果の記録、および考察の記述内容を評価します。
レポート (60%)：中間・期末の計2回実施予定。や「身近な現象のアルゴリズム/ゲーム理論的分析」や「ゲームの必勝法（戦略）の考察」などを論理的に説明できているかを評価します。
※他人のレポートのコピーや、生成AIの出力そのままであると判断された場合は厳正に対処します。未提出の課題についても厳しく対処し、追加の課題などで単位を認定することはありません。

学生へのメッセージ（その他注意等）

本講義は「演習」ですので、ただ座って話を聞くだけではなく、実際に頭と手を動かしてアルゴリズムについて考えたり、ゲームやパズルに取り組んでもらいます。「ゲーム」と聞くと遊びのように思えるかもしれませんが、勝つためには確率計算や相手の心理を読む論理的思考が不可欠です。 特に自然界の生存競争や進化の仕組みが、実は非常に数理的なルール（アルゴリズム）に基づいていることを実感してもらえるような内容にしています。

実務経験の授業への活用方法

ベンチャー企業でマネージャー/プログラマとして働いていました。その経験を活かして、実社会でも使われるようなツールを使って実践的な内容を紹介できる内容にしたいと思っています。

教材