国立大学におけるインスティテューショナル・リサーチ（IR）の組織開発と機能強化に関する調査報告書

京都大学高等教育研究開発推進センター

はじめに飯吉

透（京都大学高等教育研究開発推進センター長・教授）

本報告書は、京都大学が文部科学省の「平成 28 年度国立大学改革強化推進補助金」による支援を受けて取り組んだ「世界トップ大学に伍する戦略的アプローチ～国際プレゼンス、レビュテーション向上による大学経営
体制の強化 ( 自立促進 )～」プロジェクトの一環として、京都大学高等教育研究開発推進センター教育アセスメ
ント室が実施主体となり、平成 29 年度に全国の国立大学を対象として行った「国立大学におけるインスティ
テューショナル・リサーチ（IR）の組織開発と機能強化に関する調査」についてまとめたものである。
我が国における大学改革や大学の教育・研究・経営等に関する質保証は、これまで時勢的な政策主導によって各大学に「号令」が掛けられ、国家的にも、また各大学においても、トップダウン的に進められてきたという印象が強い。勿論、このような方法によって、大学における各機能の強化や制度・基盤整備を進める上で一定の成果を収められてきたのは言うまでもないが、これに併せて今後は、各大学が、各々の実情や実態を鑑み、これまで強化・整備されてきた大学の機能・制度・基盤が、独自の改善・発展の目標・指針に効果を上げているのかを検証し、恒常的かつボトムアップ的に、自立性・自律性を持って様々な改善・改革の取組を進めていくことが強く望まれる。
IR 活動は、そのために必要不可欠であり、本調査によって明らかにされた「IR の機能強化・組織開発」、「PDCAサイクルを伴ったIR活動」、「IRによるデータ収集・活用」、「IRの課題と今後の指針」等に関する知見は、調査対象となった国立大学のみならず、公立・私立大学やその他の高等教育関係者にとっても、貴重かつ有用なものであろう。
世界を見渡しても、その規模や種別に拘わらず、卓越性・先進性・持続性・発展性の高い大学は皆、IR を通じて「己を知り、己を正し、己を導く」ことを、普遍的・精力的に実践している。国内的にも国際的にも、大学間の競争・協力の度合いが増す中、それぞれのミッションや社会的役割に基づき、より強い個性や特色を打ち出しながら、先見性・計画性を持って、より魅力的・貢献的な教育・研究機関に進化し続けることが、今まで以上に各大学に求められている。本報告書が、日本の全ての大学にとって、そのような果敢な努力のための指針となり一助となることを願って止まない。
最後に、お忙しい中、本調査の実施にご尽力・ご協力いただいた本学ならびに各大学・関係機関の多くの関係者の方々に、実施主体である京都大学高等教育研究開発推進センターを代表して、心より御礼申し上げたい。

1

目次

調査概要 ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 3

第１章

国立大学における IR の機能強化と組織開発をどのように促すか ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 5第２章

国立大学における IR 活動は
PDCA サイクルをうまく形成できているか ̶̶̶̶̶ 9

第３章

IR の組織体制 ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 13

第４章

データの収集および分析 ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 20

第５章

分析結果の報告およびデータの提供 ̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 28

第６章

IR 活動に携わる上での認識 ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ 35

2

調査概要
１．調査の目的
京都大学は、文部科学省から「平成 28 年度国立大学改革強化推進補助金」（表題「世界トップ大学に伍する戦
略的アプローチ～国際プレゼンス、レビュテーション向上による大学経営体制の強化（自立促進）～」の支援を受
け、インスティテューショナル・リサーチ（IR）を中心とした取組を進めてきた。
その一環として、平成30年3月13日～28日にかけて、全国国立大学におけるIRの実態について把握し、京都大学
ならびに全国の国立大学におけるIRの推進に資する情報を収集するための調査を実施することとなり、本調査を行った。
本調査においては、IR に関する組織形態や規模等の外形的なところだけではなく、具体的な問題解決のための情報を収集することを目的として、アンケートの項目の選定を行っている。また、本調査の実施にあたっては、
各国立大学の学長あてにアンケートを送付し、可能な限り、全学的なインスティテューショナル・リサーチ（IR、アセスメント、評価）を担当している方に回答をお願いした。
本調査では、「インスティテューショナル・リサーチ（IR）」を「大学の組織や教育研究等に関する情報を収集・分析することで、学内の意思決定や改善活動の支援や、外部に対する説明責任を果たす活動」として広く捉えている。またそれに伴って、IR組織を「こうした活動を担う全学組織。専門部署や関連部署、関連委員会などを含む」と定義している。

２．調査の実施方法
本調査は、各国立大学82校（大学院大学4校を除く）の学長宛に送付し、可能な限り、全学的なインスティテューショナル・リサーチ（IR、アセスメント、評価）を担当している方に回答をお願いした。
調査の回答方法としては、送付した調査表に直接記入し、同封しておいた専用封筒にて投函する方法、もしくは富士ゼロックス株式会社に委託した調査回答サイトに入力して回答する方法、のいずれか都合のよい方を選択して、回答して頂く形式で実施した。

３．調査内容本調査は全学的な IR 活動の現状を分析するために、以下の内容で調査を構成した。
Ⅰ

回答大学の概要および回答者の属性

Ⅱ

IR 組織（体制）Ⅲ

データの収集（内容・時期）Ⅳ

データの分析

Ⅴ

分析結果の報告やデータの提供

Ⅵ

IR 活動に携わる上での認識
現在国立大学において、IR 活動に携わる組織がどのような体制で運営されているのか、そして、どのようなデータを収集、分析し、そうした分析結果をどのように提供しているのか、その上で IR 活動の担当者がどのような認識で活動しているのか、ということを明らかにすることで、回答大学におけるIR活動を網羅的に把握しようとした。

33

４．回答状況及び回答大学について回答状況及び回答大学については以下の通りである。

図：アンケート回答状況

Ｂ
（30校）
Ａ
36％
（53校）
64％

図：回答大学の分類

DＡ（12校） （12校）
23%
23%
Ｂ
C
（15校） （14校）
26%
28%

図：回答者職務

Ａ：回答を得られた大学
Ｂ：回答を得られなかった大学

Ａ：単科大学
Ｂ：学部数2～4の大学
Ｃ：学部数5～7の大学
Ｄ：学部数8以上の大学

C
（2校）
4％

Ｂ
（35校）
66％

Ａ
（16校）
30％

Ａ：教員
Ｂ：職員
Ｃ：選択なし

全国立大学82校に協力をお願いし、53大学（約64％）から回答を頂いた。また、回答大学の特徴としては、単科大学12校、学部数2～4の大学が14校、学部数5～7の大学が15校、学部数8以上の大学が12校であった。そして、回答者の職務内容としては、教員が16名（約30％）、職員が35名（約66％）、未回答が2名（約4％）であった。

4

第１章

国立大学におけるIRの機能強化と組織開発をどのように促すか
山田剛史（高等教育研究開発推進センター准教授）
IR（インスティテューショナル・リサーチ）は、昨今の大学改革において、重要な役割を担う営みとして位置づけられ、各大学では急速に導入が進められている。大学評価の文脈で求められている内部質保証システム（PDCA
サイクル）の構築との関連性も高く、これまで必ずしも十分であるとは言えなかったC（点検・評価）およびA（改善・向上）を具現化する取り組みとして期待されている。また、全国レベルで IR の実態を捉えようとする調査研究も増加しており、例えば以下のようなものが挙げられる。
・文部科学省「大学における教育内容等の改革状況について」（毎年実施）
・平成24-25年度文部科学省大学改革推進委託事業「大学におけるIR（インスティテューショナル・リサーチ）の現状と在り方に関する調査研究」（2014年3月、東京大学）
・一般社団法人日本私立大学連盟大学IR機能促進検討プロジェクト「これまでのIR

これからのIR－課題と提言－」（2018年3月）
本調査は、これらの調査と重なる部分を含みつつ、①私立大学とは教学経営の在り方が異なるため、国立大学に特化した調査にしたこと、②IRを PDCA のフェイズに分けて、構造的側面のみならず機能的側面に着目して調査を設計したこと、③IR の組織開発の現状とその在り方を問う項目を組み込んでいること、の3 点が特徴として挙げられる。
結果の詳細については、第 3 章以降で取り上げるが、ここでは、上記②と③に関わる2 つのリサーチクエスチョ
ンを立てて、分析・検討を行う。
RQ1. IR の機能強化に有効な要因は何か
RQ2. IR の組織開発に求められる資質・能力は何か

１－１．IR の機能強化に有効な要因は何か
第1に、IRの機能強化の側面について取り上げる。IR が「機能している」ことを捉える指標は様々考えられるが、ここでは「全学的な意志決定プロセスにIR 活動が貢献していると思うか」（以降、「貢献実感」と表記）をキー変数として取り上げる。
まず、基礎統計量は、「よく貢献できている（1校、2.1%）」、「ある程度貢献できているが、もう少し改善の必要がある（27 校、56.3%）」、「あまり貢献できておらず、大幅に改善の必要がある（15 校、31.3%）」、「貢献できていない（5 校、10.4%）」であった。大きく、一定程度貢献できていると判断している大学が約 6 割、貢献できていないと判断している大学は約 4 割という結果であった。

5

5

第１章

大学における IR の機能強化と組織開発をどのように促すか

次に、この貢献実感の有無に影響を及ぼす可能性のある変数として、以下の 6 項目を取り上げる
（表１）。

表１

貢献実感に影響する変数として取り上げた項目の概要

観点

項目

評定

関連ページ

P

IR が中期目標・計画など大学の目標・計画 「1. いる（具体的に記載）」「2. いる（大まかにの中に位置づけられているか
記載）」「3. いない」

p.18

P

IR 活動・組織が所属大学の教職員に周知さ 「1. 十分に周知されている」「2. 周知されては
れているか
いる」
「3. あまり」「4. 全く」p.35

D

学内でのデータ収集が十分に行えているか「1. 十分に収集できている」「2. 収集できているが、もう少し収集したい」「3. あまり収集
できていない」「4. 十分ではない」

p.25

D

各部署からのデータ提供に関するルール及びルートが定められているか「1. 共に定められている」「2. ルールは定められている」「3. ルートは定められている」「4.
共に定められていない」

p.26

C

データ分析結果の報告・公表に関するルー
ル及びタイミングが決まっているか「1. 共に決まっている」「2. ルールは決まっている」「3. タイミングは決まっている」「4. 共に決まっていない」

p.31

データ活用の結果は、IR 組織にフィードバッ
「1. 十分」「2. ある程度」「3. あまり」「4. 全く」クされているか

p.34

C/A

この6項目を独立変数、IR活動の貢献実感に関する項目を従属変数とした重回帰分析（ステップワイズ法）を行った。結果、調整済み決定係数（R 2）は .441、分散分析の結果は F（3, 43）=13.11（p<.01）であった。なお、VIFの値から多重共線性はないと判断された。有意差のみられた変数は、高い順に、「データ収集（β=.361）」、「活用結果のフィードバック（β=.319）」、「結果の報告・公表に関するルール及びタイミング（β=.318）」（いずれも1% 水準）の3 項目であった。
IR 活動のプロセスを PDCAサイクルに落とし込んで結果を解釈すると、貢献実感には、データの収集が十分に行えていることが最も強く影響を及ぼしていたが、分析結果の報告・公表に関するルールやタイミングが決められていることや、活用結果が十分にフィードバックされていることなど、CやA に関わる要因が影響を及ぼしていることが示された。

6

第１章

大学における IR の機能強化と組織開発をどのように促すか

１－２．IR の組織開発に求められる資質・能力は何か
第 2に、IR の組織開発の側面について取り上げる。本調査では、IR の設置部署や教職員数などの実態についても詳細な把握を試みているが、ここでは資質・能力の観点から調査結果の分析を行う。IR 担当者に求められる能力の枠組み（Terenzini, 1993；山田 , 2013など）を参考に、11項目を設定した。それぞれの項目について、「IR 活動を行う上で、どの程度必要だと感じているか」（「4. かなり必要」から「1. 全く必要でない」の 4 件法）と、「IR 組織全体でどの程度身についていると感じているか」（「4. かなり身についている」から「1. 全く身についていな
い」の 4 件法）を聞いている。まず、両者の値を重ねて、その特徴を確認する（図1）。図は、身につき度の高い順に並べている。

図1

IR 担当者に求められる資質・能力（身につき度と必要度の比較）
3.90

3.70

3.71

身につき度

3.63
3.59

3.57

3.50

3.51
3.41

必要度

3.49

3.47
3.39
3.29

3.30

3.22

3.16
3.08

3.10

3.06

3.00
2.90

2.90

2.84

2.84
2.78

2.78

2.71

2.69

2.70

2.50
04.

発見した課題をデータに基づき解決に導く力（課題解決力）

10.

説得力あるプレゼンテーションを行う力（説得力）

09.

データから説得力のあるストーリーを構成する力（論理構成力）

05.

データを効果的に分析する技術（分析スキル）11.

効果的な報告書等を作成する力（レポーティング力）

06.

データを多角的に解釈する力（解釈力）

03.

自大学の課題を発見する力（課題発見力）

01.

高等教育の動向（政策・背景）に関する知識・理解（知識・理解）07.

関係部署と関係を築く力（関係形成力）

08.

関係部署と連絡・調整を円滑に進める力（調整力）

自大学の特色や現状に対する理解（自大学の理解）

02.

身につき度では、「自大学の理解」や「高等教育の動向に関する知識・理解」、「関係形成力」および「調整力」が高く、「分析スキル」や「論理構成力」、「説得力」および「課題解決力」が低かった。必要度では、「自大学の理解」
や「自大学の課題を発見する力」、「関係形成力」や「調整力」が高く、「高等教育の動向に関する知識・理解」や「レポーティング力」、「論理構成力」および「説得力」が低かった。身につき度と必要度の差分に着目すると、「課題解決力（0.80pt）」が最も大きく、次いで「課題発見力（0.73pt）」、「分析スキル（0.69pt）」、「解釈力（0.67）」となっていた。これらの結果から、IR 担当者（組織）にとって、自大学の課題を発見し、収集したデータを適切に分析・解釈して課題解決に導くための力が、より必要であると認知していることが示された。

7

7

第１章

大学における IR の機能強化と組織開発をどのように促すか

次に、こうした力の育成の機会が学内外で得られているのか、そのことがどのような力の獲得と関係しているのかについて検討を行う。その際、「IR 担当者の能力開発・育成についての計画や取り組み」（有・無）と「他大学の IR 担当者との交流」（有・無）の項目を使用し、その有無の組み合わせから4タイプを設定する（表２）。これを見ると、学内に能力開発や育成の取り組みが存在する大学のIR担当者は、ほぼ全て学外のIR担当者との交流も行っていることが分かる（タイプ 1）。
表２

学内外における IR 担当者の能力開発の機会

学外 /IR 担当者との交流 ( 有 )学外 /IR 担当者との交流 ( 無 )学内 / 能力開発・育成の取り組み ( 有 )タイプ 1（16 大学 , 31.4%）

タイプ 2（1 大学 , 2.0%）

学内 / 能力開発・育成の取り組み ( 無 )タイプ 3（18 大学 , 35.3%）

タイプ 4（16 大学 , 31.4%）

タイプ 2 が 1大学のみであったため、それ以外の3つのタイプを独立変数、先の身につき度の11項目を従属変数とした一要因分散分析を行ったところ、2 つの項目（「分析スキル」と「解釈力」）で有意差が確認された。その結果は、表３の通りである。
両項目は、IR 担当者にとって必要性の高い項目であり、その育成・獲得において学内外での研修や交流の機会が効果的であることが示唆された。組織を設置するだけではなく、こうした能力開発の機会を機関としても個人としても確保することが、IR 活動の推進および質向上につながるものと思われる。

表３

能力開発の機会のタイプにおける資質・能力の身につき度の違い

タイプ 1

タイプ 3

タイプ 4

F 値 (p 値 )多重比較 (HSD)

効果量 (η2 )分析スキル

3.13 (0.72)

2.78 (0.55)

2.44 (0.73)

4.27*

1>4

.15 ( 大 )解釈力

3.13 (0.50)

2.89 (0.47)

2.50 (0.63)

5.55**

1>4.19 ( 大 )注 1）カッコ内は標準偏差

注 2）有意水準（p 値）は、* が 5%、** が 1%

引用文献
Terenzini, P. T. (1993). On the Nature of Institutional Research and the Knowledge and Skills It Requires.

Research in Higher Education,
Education vol.34(no. 1), Springer, Netherlands (pp.1-10).

山田剛史 (2013).「IR担当者に求められる資質とは？」中井俊樹・鳥居朋子・藤井都百編『大学のIR Q&A』(高等教育シリー
ズ 161) 玉川大学出版部 (p.135).

8

第２章

国立大学におけるIR活動は
PDCAサイクルをうまく形成できているか
川内亜希子（高等教育研究開発推進センター研究員）
近年の大学運営において PDCAサイクル（Plan, Do, Check, Action）が重要であるとされている。それではこの PDCAサイクルを国立大学におけるIR 活動に当てはめてみるとどのように考えられるだろうか。ここでは、IR活動におけるPDCAサイクルを、P（どのような目的で IR 活動が行われているのか）、D（実際にどのようなデータをどのような手法で収集しているのか）、C（どの程度データが収集されており、そうして集められたデータをどのように活用しているのか）、A（実際にデータの分析結果を還元し、改善に活用されているのか）と捉える。この視点を持って、IR活動が行われていると、学内のPDCAサイクルにもよい影響を与えることにつながるのではないか、と考え、ここでは、国立大学におけるIR 活動が PDCAサイクルを持って運営されているのかどうか、という視点から回答大学のアンケート結果を元に分析を行う。

２－１．Plan（計画）
国立大学におけるIR活動がPlanをもって行われているかどうか、についてアンケート結果を見てみる。
P.16、図10：目的（全体）（N＝48）
32

教育改革の成果を検証し、改善に資するため
27

大学評価（認証評価や法人評価）に対応するため

37

大学経営上の必要性に対応するため
18

学生への支援をより一層充実させるため
4

文部科学省からの要請に対応するため

11

その他
0

5

10

15

20

25

30

35

40

P.18、図15：位置付け（全体）（N＝48）
いる（具体的に記載されている）

31

いる（大まかに記載されている）
いない

17
0

0

5

10

15

20

25

30

35

アンケート結果より、国立大学におけるIR活動は大学経営上の必要性、教育改革の成果検証および改善を目的として行われていることがわかる。また、そうしたIR活動は中期目標・計画など大学全体の目標・計画の中に位置付けられていると回答した大学が48校（100％）であり、現在の国立大学におけるIR活動は、Planをもって行われているということができるだろう。
9

第２章

国立大学における IR 活動は PDCA サイクルをうまく形成できているか

２－２．Do（活動）IR活動が実際にどのようにDoされているのか、についてアンケート結果を見てみる。
P.17、図12：業務（全体）（N＝48）
22

A
16

B
C

25

D

25
35

Ｅ
9

Ｆ
0

5

10

15

20

25

30

35

P.22、図26：収集情報（全体）（N＝48）
受験生の志望動機や選択基準に関する情報
入学者の学力レベルに関する情報
成績（GPA）に関する情報
学生の学習状況に関する情報
学生が習得した能力（学習成果）に関する情報
出席状況や退学に関する情報
就職状況に関する情報
学生の健康に関する情報
学生生活（課外活動やアルバイト等）に関する情報
卒業生・同窓会に関する情報
高校教員の評価に関する情報
高校時代の学習状況に関する情報
学生の学修時間に関する情報
学生の募集に関する情報
学生の学修成果の評価に関する情報
その他

10

18

17

4
11

3

5

35

18

16
5

18

13

14

0

29

18

10

17

15

20

25

30

35

P23、図28：学生調査在学中（N＝48）
新入生への調査（入学時調査）

28

卒業時調査

21

二年次調査

12

三年次調査

12
25

その他

4

実施していない
0

15

10

5

20

25

30

P.24、図30：学生調査卒業後（N＝48）
卒業後１年目4

卒業後３年目8

卒業後５年目6

卒業後 10 年目

2
24

その他
11

実施していない
0

5

10

15

20

25

Doという視点から、国立大学におけるIR活動を分析した場合、現在の国立大学におけるIR組織では、学生・大学
教員・大学職員に関するデータ分析をはじめ、自己点検・評価に関連する業務や国立大学法人評価に関連する業
務を主として行っている。また自大学に所属している学生の現状を把握する上で重要となる学生の就職状況に関する情報や成績（GPA）に関する情報を主として収集している。そのうえで自大学に所属している学生に関する調査を行うために入学時に調査を行うことが多く、大学によっては卒業後にも数年に一度は卒業生の調査を行っている。つまり、国立大学におけるIR活動は、学生の現状を把握する上で必要なデータの収集を一定程度Do（行っている）ことがわかる。
10

第２章

国立大学における IR 活動は PDCA サイクルをうまく形成できているか

２－３．Check（状況の把握）
IR 活動が現在どのように Check（状況の把握）されているのか、についてアンケート結果を見てみる。
P.24、図30：学生調査卒業後（N＝48）
卒業後１年目4

卒業後３年目8

卒業後５年目6

卒業後 10 年目

2
24

その他
11

実施していない
0

5

10

20

15

25

P.32、図48：意思決定プロセスにIR活動が貢献しているか（全体）（N＝48）

P.25、図32：今後収集したいデータの有無

1

A

27

B

ない
（18校）
37%

15

C

ある
（30校）
63%

5

D
0

5

10

15

20

25

30

P.34、図53：組織におけるデータ活用結果のフィードバック状況（N＝48）
十分フィードバックされている

1

ある程度フィードバックされている

11あまりフィードバックされていない

28

全くフィードバックされいない

8
0

5

10

15

20

25

30

Check という視点から分析してみると、今後の課題が明らかになってくる。
データ収集においては十分に収集できていると回答した大学が 6 大学（12.5％）ある一方、収集できているが、もう少し収集したい、もしくはあまり収集できていない、といった回答が 31 大学（約 65％）、また十分ではないと回答した大学が 6 大学（12.5％）とデータ収集の面においては現状十分に収集できているとは言えないという課題があることがわかる。また、今後収集したいデータがあるという回答が 30 大学（62.5％）あることからも、今後の国立大学における IR 活動においてデータ収集を充実させる必要があると言える。
また IR 活動が全学的な意思決定プロセスにどの程度貢献しているか、という点については、よく貢献できているという回答は 1 校と大変少なく、程度の差はあるものの貢献できているとは言いにくい状況にある。同じくこうしたデータ分析結果が実際に各組織でどのように利用されているかということについても、十分にフィードバックされているかというとそうとは言えない状況にある。
今後の国立大学における IR 活動においては、IR 活動内容が大学内の各組織に活用されやすくする努力が求められると同時に、各組織から提供された分析結果をどのように活用しているのか、という点についてフィードバックを受けられるシステムをも構築する必要があるだろう。

11

11

第２章

国立大学における IR 活動は PDCA サイクルをうまく形成できているか

２－４．Action（改善）IR活動がどのようにAction（改善）されつつあるのか、についてアンケート結果を見てみる。

P.36、図55：各部署のニーズや要望について
コミュニケーションが取れているか（N＝48）

十分に取れている

1

ある程度取れている

23あまり取れていない

24

まったく取れていない

00P.36、図56：コミュニケーションを円滑にするための工夫の有無（全体）P.38、図64：IR担当者の能力開発、育成についての計画や取り組みの有無

5

10

15

20

P.36、図58：IRデータを活用しやすくする
工夫の有無（全体）あるない（22校） （26校）
54%
46%

ない
（32校）
67%

ある
（16校）
33%

ない
（29校）
60％

P.38、図65：他大学のIR担当者との
交流の有無

ない
（16校）
33%

25

ある
（19校）
40％

ある
（32校）
67%

Actionという視点から分析してみると、各大学においてIR活動をスムーズに運営していくための工夫を行いつつあることがわかる。各部署のニーズや要望について、コミュニケーションが取れているか、という点についてはあま
り取れていないと回答した大学が過半数であることから、今後各大学において更なるコミュニケーションが必要という認識があることがわかる。また、コミュニケーションを円滑にするための工夫やIRデータを活用しやすくする工夫についても「ない」と回答した大学もあることから、今後改善されていくだろう。
また、学内においてはまだIR担当者の能力開発や育成についての計画や取り組みは16校（約33％）と課題が残っているが、他大学のIR担当者との交流はあると回答した大学が32校（約66％）と過半数以上であり、今後大学の枠組みを超えた交流がIR担当者の能力開発や育成に力を発揮するだろう。
国立大学におけるIR活動について、PDCAサイクルをもって運営できているか、という視点から分析した結果、PおよびDという点においてはよく運営できているが、今後CおよびAという点について見直していくことにより、より
一層国立大学におけるIR活動が国立大学の改革に効果を発揮するのではないか、と考えられる。

12

第３章

IRの組織体制
３－１．IR 関連組織の設立年度
学内に全学レベルでの IR 関連組織が存在していると回答した大学 48 校のうち、39 校（約 81％）が 2014 年以降に設立されている。
2018年3月時点で、学内に全学レベルでのIR関連組織が存在していると回答した大学48校のうち、39校（約81％）が2014年以降に設立されている。最も早く設置された大学は2004年に設置している（図２）。
図３によると、単科大学および学部数2～4の大学においても顕著であり、回答の得られた単科大学のうちIR関連組織が設置されている大学は全て2015年以降に設立されている。
また図４によると、学部数5以上の大学においては、2004年以降2、3年に1校のペースで多くはないものの少しずつIR関連組織が設置されており、多くの大学に設置されるようになったのは2014年以降という傾向にある。

Ｑ１：IR 関連組織の設立年度をお答えください。
図２：設立年度（全体）（N＝48）
2004年

1

2006年

1

2008年

1

2011年

2

2012年

2

2013年

2
8

2014年

10

2015年

12

2016年
8

2017年
1

2018年
0

2

4

6

1
2

2014年

10

12

図４：設立年度（学部数5以上）（N＝27）

図３：設立年度（学部数1～4）（N＝21）
2012年

8

2004年

1

2006年

1

2008年

1

2011年

2

2012年
6

2015年

1

2013年

2

2014年

0

1

2

3

4

5

4

2016年

5

2017年

5

2017年

6

2015年

7

2016年

3

2018年
6

7

8

1
0

13

1

2

3

4

13

5

6

第３章

IR の組織体制

３－２．IR 組織の教職員数
IR 組織の教職員数について、10 人以下の教職員で全学の IR 関連組織を運営している大学が 27
校（約 56％）である。
IR 組織の教職員数について、10人以下の教職員で全学の IR 関連組織を運営している大学が 27 校（約 56％）である（図５）。この傾向は、どの規模の大学においても共通している。
また、今回回答を得られた IR 関連組織に所属している教職員数は全部で 559 人いるが、そのうち専任教職員は 86 人
（約 15％）と少ない。一方、434 人（約 78％）が兼任教職員であり、IR 関連業務のみを担当する教職員は全国的に見て少ないことがわかる（図６）。

Ｑ２：IR 組織の教職員数についてお答えください。
図５：教職員数（全体）（N＝48）
1~5人

13

6~10人

14

11~15人916~20人7

21~25人2

26~30人1

31~35人1

36~40人041~45人046~50人051~55人

1
0

3

6

9

12

図６：教職員数（割合）CＡ（39人） （86人）
約7％
約15％

Ａ：専任教職員
Ｂ：兼任教職員
Ｃ：非常勤教職員Ｂ（434人）
約78％

14

15

第３章

IR の組織体制

３－３．IR 組織を設置している部門
IR 組織を設置している部門としては、総長室・学長室を選択している大学が 23 校（約 48％）と最も多い。
IR組織を設置している部門としては、総長室・学長室を選択している大学が23校（約48％）と最も多い（図７）。なお、その他の回答を選んだ大学も11校（約23％）と多く、特徴的な回答としては全学の教育研究機関や大学運営に関する組織の直轄という回答があった。
また、学部数5以上の大学においては5校（約19％）存在しており、学部数が増えるに従って、IR組織も複数化する傾向にあるということができる（図９）。

Ｑ３：IR 組織はどのような部門に設置されていますか。
図７：部門（全体）（N＝48）
教学部

3

総長室・学長室23

財務管理部 0
企画管理部

5

情報システム部1

学生部 0
マーケティング部 0
大学院研究室 0
5

複数

11

その他
0

5

10

15

20

25

図８：部門（学部数1～4）（N＝21）
教学部

1

総長室・学長室

12

財務管理部 0
企画管理部

3

情報システム部1

学生部 0
マーケティング部 0
大学院研究室 0
複数 0
その他

4
0

2

4

6

8

10

12

図９：部門（学部数5以上）（N＝27）
教学部

2

総長室・学長室

11

財務管理部 0
企画管理部

2

情報システム部 0
学生部 0
マーケティング部 0
大学院研究室 0
複数

5

その他

7
0

2

4

6

15

8

10

15

12

第３章

IR の組織体制

３－４．IR 組織設置の主たる目的
IR 組織設置の主たる目的としては、大学経営上の必要性に対応するため、そして、教育改革の成果を検証し、改善に資するため、という回答が多い。
全体としての回答結果からは、IR組織設置の主たる目的として、大学経営上の必要性に対応するため、という回答が48
大学中37大学と最も多く、次いで教育改革の成果を検証し、改善に資するため、という回答が48大学中32大学と多い。
学生への支援をより一層充実させるため、という回答は多くはない。そのためIRの目的が学生に直結していると考えている回答大学は多くないことがわかる。教育改革の成果を検証し、改善に資するため、という回答は多いが、そうした改善
が学生への支援を充実させるためである、と認識するには至っていないのかもしれない（図10）。
単科大学、学部数5～7の大学、学部数8以上の大学においては、全体の結果と同様の結果が得られている。特徴的な回答が得られたのが、学部数2～4の大学においてで、この規模の大学においては、大学評価（認証評価や法人評価）に対応するため、をIR組織設置の主たる目的として回答した大学が12校中10校と非常に多い（図11）。

Ｑ４：IR 組織設置の主たる目的についてお答えください（複数選択可）。
図10：目的（全体）（N＝48）
32

教育改革の成果を検証し、改善に資するため
27

大学評価（認証評価や法人評価）に対応するため

37

大学経営上の必要性に対応するため
18

学生への支援をより一層充実させるため
4

文部科学省からの要請に対応するため

11

その他
0

5

10

15

20

25

30

35

40

図11：目的（学部数2～4）（N＝12）
6

教育改革の成果を検証し、改善に資するため

10

大学評価（認証評価や法人評価）に対応するため
8

大学経営上の必要性に対応するため
4

学生への支援をより一層充実させるため
0

文部科学省からの要請に対応するため

3

その他
0

2

4

16

6

8

10

第３章

IR の組織体制

３－５．IR 組織において担当している業務
IR 組織において担当している業務としては、学生・大学教員・大学職員に関するデータ分析が48 大学中 35 大学（約 73％）と最も多い。
IR 組織において担当している業務としては、学生・大学教員・大学職員に関するデータ分析を行っている大学が全体の約 73％と最も多く、次いで自己点検・評価に必要なデータの分析等自己点検評価に関連する業務、および国立大学
法人評価に関連する業務が 48 大学中 25 大学（約 52%）となっている。この結果から認証評価機関への報告書の作成
等認証評価に関連する業務自体は 16 大学（約 33％）において IR 組織が担っていることがわかるが、一部の大学においては、認証評価に必要なデータを IR 組織において収集し、報告書の作成等の業務は他の部署で行っているところもある
ようだ（図 12）。
特徴的な回答が得られたのは、単科大学および学部数 8 以上の大学において、である。単科大学および学部数 8 以上の大学においては、学生・大学教員・大学職員に関するデータ分析に次いで、学内の意思決定に資する提案書の作成が選択されている。単科大学においては 9 大学中 5 大学（約 56％）が、そして学部数 8 以上の大学においては 12 大学中 7
大学（約 58％）が、学内の意思決定に資する提案書の作成を行っている。単科大学および学部数 8 以上の大学においては、過半数以上の大学において、IR 組織がデータ分析のみならず、学内の意思決定に資する提案書の作成も行われている（図 13 および図 14）。

Ｑ５：IR 組織において担当している業務はありますか（複数選択可）。
図12：業務（全体）（N＝48）

図13：業務（単科大学）（N＝9）
22

A
16

B

25

C

D

25

D
35

Ｅ

0

9
5

2

B

C

Ｆ

5

A

3
4
8

Ｅ
2

Ｆ

10

15

20

25

30

35

0

1

2

3

4

5

6

7

図14：業務（学部数8以上）（N＝12）7A【凡例】 Ａ：学内の意思決定に資する提案書の作成
Ｂ：認証評価機関への報告書の作成等認証評価に関連する業務
Ｃ：自己点検評価に必要なデータの分析等自己点検評価に関連する業務
Ｄ：国立大学法人評価に関連する業務
Ｅ：学生・大学教員・大学職員に関するデータ分析
Ｆ：その他

4

B
C

5

D

5
9

Ｅ
3

Ｆ
0

2

4

6

8

10

17

17

8

第３章

IR の組織体制

３－６．IR 活動の大学全体の目標・計画における位置付け
IR 活動は大学により、具体的に記載されているか、大まかに記載されているか、という違いはあるが、中期目標・計画など大学全体の目標・計画の中に位置づけられている。全く位置づけられていないという大学は、現在 IR 組織を設置している回答大学においては存在しない。
IR 組織を設置している回答大学においては、大学によって具体的に記載されているか、大まかに記載されているか、という違いはあるものの、全ての回答大学において、中期目標・計画など大学全体の目標・計画の中に位置付けられている（図 15）。
特徴的な回答としては、単科大学においては、9 大学中 8 大学（約 89％）において具体的に記載されている。単科大学
は未だ IR 組織が設置されていない大学も多く存在している中で、設置している大学においては既に具体的に大学全体の目標・計画において IR 組織が位置づけられている（図 16）。

Ｑ６：IR 活動は中期目標・計画など大学全体の目標・計画の中に位置付けられていますか。

図15：位置付け（全体）（N＝48）31いる（具体的に記載されている）

17

いる（大まかに記載されている）

いない

0

0

5

10

15

20

25

30

35

図16：位置付け（単科大学）（N＝9）

8いる（具体的に記載されている）

1いる（大まかに記載されている）

いない

0
0

1

2

3

18

4

5

6

7

8

第３章

IR の組織体制

３－７．IR 関連組織が未設置の大学
2018年3月末時点において、IR関連組織が未設置であると回答した大学が5校（約9％）存在し、そのうち 4 校（約 80％）が単科大学である。そして IR 関連組織は、それぞれの大学の事情もあり現状設置されてはいないが、4 大学（約 80％）が設立に向けた動きが学内にある。
2018年3月末時点において、IR関連組織が未設置であると回答した大学は回答大学53大学のうち、5校（約9％）存在した（図17）。こうした大学の特徴として、4校（約80％）が何らかの専門的な教育を行うことを目的としている単科大学であるという点である（図18）。
図18：IR関連組織未設置の大学の特徴（単科大学4大学＋総合大学）

図17：IR関連組織未設置の大学（全体に占める割合－53校中5校）

複数学部の大学
（1校）
20％

未設置大学
（5校）
9％

単科大学
（4校）
80％

設置大学
（48校）
91％

これらのIR関連組織未設置の大学を対象とした全学レベルでのIR関連組織が現状なぜ設置されていないのか、という問いに対して、①各組織のデータでIRが行えていると考えていたため②そもそもIRで何をするのかが明確になっていないため③IR活動を行う上でどのような組織が良いのか見えていないため④人材不足という回答が得られている。
また、今後IR関連組織を設置する予定はあるのか、という問いに対しては、4大学（80％）が現在IR組織設立に向けた動きが学内にあると回答しており、今後国立大学におけるIR組織の設置率がさらに増加することが予想される（図19）。
そうした4大学において、IR組織の設置構想がどの程度進んでいるのか、という問いに対しては、具体的に設置年度が決定しているのは1校（25％）のみであり、現在学内に準備委員会が発足している大学が2校（50％）、現在設置に向けて検討中であると回答した大学が1校（25％）である（図20）。

Q7：今後 IR 関連組織を設置する予定はありますか。

Q8：実際に IR 組織の設置構想はどの程度進んでいますか。

図19：今後IR関連組織を設置する予定はあるのか

図20：IR組織の設置構想の段階

設置する予定はない
（1校）
20％

C
（1校）
25％

A
（1校）
25％

B
（2校）
50％

設置する予定はある
（4校）
80％

19

Ａ：具体的に設置年度が決定している
Ｂ：現在学内に準備委員会等が発足している
Ｃ：現在設置に向けて検討中である

第４章

データの収集および分析
４－１：IR の主要なテーマ
IRを行う上での主要なテーマとしては、学生の学習成果（成績・GPA）および学生の学習成果（汎用的能力）が過半数以上の大学において選択されていた。
IR を行う上での主要なテーマとしては、学生の学習成果（成績・GPA）について、学生の学習成果（汎用的能力）について、を選択した大学が 26 校（約 54％）であり、各大学において学生の学習成果の可視化が IR に期待されていると考えられる。
一方、次いでその他を選択した大学も 23 校（約 48％）と多い。その他の回答として複数の大学が主要なテーマとして挙げていたものとしては、①学生の修学意欲（学生のエンロールメントマネジメント等）②教員の諸活動の定量的な把握（教員のエフォート分析等）③国立大学法人評価の数値目標及び機能強化構想の経営指標（財務・人事・施設等のリソース情報の把握等）であった。その他教員採用試験対策の効果測定や社会連携（基金等）に関する情報の分析といった、大学独自の回答も見られた（図 20）。
特徴が見られたのは、学生募集についてである。学生募集を主要なテーマとして挙げたのは、全ての大学のうち 18 校
（約 38％）であるが、大学の規模別に見てみると、単科大学においては 4 校（約 44％）
（図 22）、学部数 2 ～ 4 の大学においては 6 校（約 50％）
（図 23）、学部数 5 ～ 7 の大学においては 5 校（約 33％）
（図 24）、学部数 8 以上の大学においては 3 校（約 25％）
（図 25）と、大学の規模が小さい大学においては学生募集を IR の主要なテーマとする傾向が強いのに対して、大学の規模が大きい大学においてはそうした傾向は見られないことがわかる。

20

第４章

データの収集および分析

Ｑ９：所属大学において、どのような問題が IR の主要なテーマになっていますか（複数選択可）

図21：テーマ（全体）（N＝48）

図22：テーマ（単科大学）（N＝9）
18

A

4

A

B

12

B

2

C

12

C

2

17

D
15

E

4

E

F

26

F

G

26

G

21

H
I
5

10

15

7
4
5

H
I

23
0

3

D

20

25

30

図23：テーマ（学部数2～4）（N＝12）

1
0

1

2

3

4

A

5

B

2

B

5

C

2

C

5

4
8

F

6

F

G

6

G

H

6

H

1

2

3

4

5

11
6

I

5
0

6

7

8

8
0

2

4

6

8

図25：テーマ（学部数8以上）（N＝12）
A

3

B

3

C

3

【凡例】
4

D
3

E

5

F

5

G
4

H
I

9
0

2

4

6

8

5

E

I

7

6

D

3

E

6

図24：テーマ（学部数5～7）（N＝15）
6

A

D

5

8

Ａ：学生募集について
Ｂ：中途退学者について
Ｃ：初年次教育について
Ｄ：カリキュラム（教養教育・共通教育）について
Ｅ：カリキュラム（専門教育）について
Ｆ：学生の学習成果（成績・GPA）について
Ｇ：学生の学習成果（汎用的能力）について
Ｈ：学生の就職について
Ｉ：その他

10

21

21

10

12

第４章

データの収集および分析

４－２．IR 組織が収集している情報
全学の IR 組織では、就職状況に関する情報、成績（GPA）に関する情報が多く収集されている。

全学のIR組織が収集している情報として、就職状況に関する情報が35校（約73％）と最も多く、次いで成績（GPA）に関する情報が29校（約60％）選択されていた（図26）。選択肢を、①入学前の学生について、②学生の学習について、③学生の大学生活について、④就職および卒業後について、⑤その他、という5つに分類してみると、学生の学習が全学のIR組織が収集している情報として多いことがわかる（図27）。
その他として挙げられていた中で特徴的であったのは、①教員に関して（教員の人事や給与情報、教員の授業工夫状況）②入学試験の種別による学生の特徴（入学試験の種類とその種類別の学生の成績・入試種類の種類とその種類別の留年、休学状況）が全学のIR組織が収集している情報として挙げられていたことである。特に国立大学においても、入学試験の種別による学生の状況については関心が寄せられているのだろう。

Ｑ10：以下の選択肢の中で、全学の IR 組織が収集している情報はありますか（複数選択可）。
図26：収集情報（全体）（N＝48）
受験生の志望動機や選択基準に関する情報
入学者の学力レベルに関する情報
成績（GPA）に関する情報
学生の学習状況に関する情報
学生が習得した能力（学習成果）に関する情報
出席状況や退学に関する情報
就職状況に関する情報
学生の健康に関する情報
学生生活（課外活動やアルバイト等）に関する情報
卒業生・同窓会に関する情報
高校教員の評価に関する情報
高校時代の学習状況に関する情報
学生の学修時間に関する情報
学生の募集に関する情報
学生の学修成果の評価に関する情報
その他

10

17

4
11

3

5

Ａ
Ｅ
（33校）
（33校）
13% 13%
D
（46校）
19%
Ｂ
（117校）
48%
Ｃ

10

18

35

18

16
5

29

18

13

14

0

図27：収集情報（選択肢分類別）

18

15

17
20

Ａ：入学前の学生について
Ｂ：学生の学習について
Ｃ：学生の大学生活について
Ｄ：就職および卒業後について
Ｅ：その他

（17校）
7%

22

25

30

35

第４章

データの収集および分析

４－３．学生調査（在学中）を実施しているタイミング
IR 組織が在学中の学生調査を行っているタイミングとしては、新入生への調査（入学時調査）が最も多い。一方、大学によっては数年に一度、全ての学生を対象に学生調査を実施するという方法をとっている。
IR組織が在学中の学生調査を行っているタイミングとしては、新入生への調査（入学時調査）が28校（約58％）と最も多い。しかし特徴的であったのは、その他として数年に1度全ての学年を対象に実施しているといった回答も7校（約15％）見られたことである。在学中に一度は学生調査の対象となるようにとの考えから、4年に一度、もしくは数年に一度実施するという方法で学生調査を行っている大学が一定数あることがわかる（図28）。
一方、学生調査（在学中）を実施していないと回答した大学も4校（約8％）存在する。この4校に関して、前述の問いの結果を見てみると、この4大学においては学生への直接的なアンケートを実施していない代わりに、学生の入学時の学力レベルや入学後の成績（GPA）、そして就職状況について情報を収集している傾向があることがわかる（図29）。

Ｑ11：学生調査（在学中）を実施しているタイミングはいつですか（複数選択可）。
図28：学生調査在学中（N＝44）
新入生への調査（入学時調査）

28

卒業時調査

21

二年次調査

12

三年次調査

12
25

その他

4

実施していない
0

10

5

15

20

25

30

図29：学生調査在学中を実施していないと答えた4大学の収集情報（N＝4）
受験生の志望動機や選択基準に関する情報
入学者の学力レベルに関する情報
成績（GPA）に関する情報
学生の学習状況に関する情報
学生が習得した能力（学習成果）に関する情報
出席状況や退学に関する情報
就職状況に関する情報
学生の健康に関する情報
学生生活（課外活動やアルバイト等）に関する情報
卒業生・同窓会に関する情報
高校教員の評価に関する情報
高校時代の学習状況に関する情報
学生の学修時間に関する情報
学生の募集に関する情報
学生の学修成果の評価に関する情報
その他

0

2

1

0

3
3

2

3

1
1

0
0
0
0

2
2

0

1

23

2

3

23

第４章

データの収集および分析

４－４．学生調査（卒業後）を実施しているタイミング
学生調査（卒業後）を実施しているタイミングは、大学によって様々である。

学生調査（卒業後）を実施しているタイミングとしては、その他を選択している大学が 24 校（50％）と多かった（図 30）。
その他を選択した大学のタイミングをそれぞれ見ても、各大学それぞれのタイミングに実施しているようである。ユニー
クな回答としては、ホームカミングデーに来学した卒業生を対象として学生調査（卒業後）を実施しているという回答や、同窓会等のタイミングを利用しているとの回答も見られた。また、その他として数年に一度（隔年、もしくは 3 年に一度など）と回答した大学も 7 校あり、学生調査（卒業後）を実施しているタイミングは、大学によって様々であると言える。

Ｑ12：学生調査（卒業後）を実施しているタイミングはいつですか（複数選択可）。
図30：学生調査卒業後（N＝48）
卒業後１年目4

卒業後３年目8

卒業後５年目6

卒業後 10 年目

2
24

その他
11

実施していない
0

5

10

24

15

20

25

第４章

データの収集および分析

４－５．学内でのデータ収集状況
学内でのデータ収集はもう少し収集したいと回答した大学が最も多く、具体的に今後収集したいと考えているデータがあると回答した大学は 30 校（約 63％）にのぼった。
学内でのデータ収集状況について、自己評価として収集できているが、もう少し収集したいと回答した大学が最も多く、22校（約46％）であった。十分に収集できていると回答した大学は、6校（約16％）であった（図31）。
その上で、今後収集したいと考えているデータがあるのかという問いに対しては、30校（約63％）があると回答しているのに対し、18校（約37％）がないと回答している（図32）。
そして、十分に収集できていると回答した大学6校のうち、今後収集したいデータがあると回答した大学は2大学であり、私立大学の志願者データ、卒業生の年収、他大学のデータを今後収集したいと具体的な回答が得られている。
また、今後収集したいデータとしてその他に多く挙げられていたものとしては、①学生生活について（授業への出席状況、経済的状況）②高校生を対象としたデータ（高校生の大学に対する印象、入学辞退者に関する情報）③大学の経営に関する情報（財務情報、中期目標に関わる評価指標）④他大学のデータ（ベンチマークを行うため）といった回答が得られた。

Ｑ13：学内でのデータ収集は十分に行えていますか。
図31：データ収集状況（N＝48）
6

十分に収集できてきる

22

収集できているが、もう少し収集したい
9あまり収集できていない
十分ではない

6

その他

5
0

10

5

15

20

25

Ｑ14：図 26 や図 28 で示したデータ以外に
IR 関連データとして今後収集したいと考えているデータはありますか。
図32：今後収集したいデータの有無

ない
（18校）
37%

25

ある
（30校）
63%

25

第４章

データの収集および分析

４－６．データ提供に関するルール及びルートについて
各部署からのデータ提供に関するルール及びルートどちらも定められていない大学が最も多く、この傾向は学部数が少ない大学に多い各部署からのデータ提供に関するルール及びルートは定められているかについては、ルール及びルートどちらも定められていないと回答した大学が19校（約40％）と多い（図33）。
学部数5以上の大学については、各部署からのデータ提供に関するルール及びルートが定められていると回答した大学が11校（約41％）あり、今回アンケートへの回答を行った48大学のうち、各部署からのデータ提供に関するルール及びルートが定められていると回答した大学が、全体で12校あることから考えると、学部数の多い大学ほど各部署からのデータ提供に関するルール及びルートが定められている傾向にあることがわかる（図35）。
一方、各部署からのデータ提供に関するルール及びルートどちらも定められていないのは19校あるが、単科大学においては5校（約56％）、学部数2～4の大学においては7校（約58％）と学部数の少ない大学においては各部署からのデータ提供に関するルール及びルートが定められていない傾向が見られる。

Ｑ15：各部署からのデータ提供に関するルール及びルートは定められていますか。

図33：データ提供に関するルールおよびルート（全体）（N＝48）
A
B

5

C

D
0

5

図34：データ提供に関するルールおよびルート（学部数1～4）（N＝21）

12

A

12

C

1

B

10

19

D

20

0

15

2

2

6
4

6

12
8

10

12

図35：データ提供に関するルールおよびルート（学部数5以上）（N＝27）
A
B

11

3

C

6

D
0

2

4

6

7
8

10

12

【凡例】 Ａ：データ提供ルール及びルート共に定められている
Ｂ：データ提供ルールは定められているが、ルートは定められていない
Ｃ：データ提供ルールは定められていないが、ルートは定められている
Ｄ：どちらも定められていない

26

第４章

データの収集および分析

４－７．データの分析
データの分析に関しては、IR 担当教職員が分担して担っているという回答が最も多く、IR デー
タの分析に使用しているソフトウェアは、Microsoft（word, excel）の使用が最も多い。
データの分析に関しては、IR担当教職員が分担して担っているという回答が16校（約33％）と最も多い。またIR担当教
員が分析を一手に担っていると回答した大学が4校あり、こうした大学の教職員配置は下図のようになっている（図36および図37）。
一方、データの分析そのものはIR関連組織では担っていないと回答した大学も3校存在する。こうした大学では、データの収集がIR関連組織の主な任務であり、分析に関しては、各担当課において行われているようである。
また、IRデータの分析に使用しているソフトウェアは、42大学（87.5％）の大学がMicrosoft（word, excel）を使用している。一方、その他としてR（統計処理用）やPython、Tableauといったソフトウェアの使用も多数見られた（図38）。

Q16：データの分析は誰が行っていますか。
図36：データ分析担当者（N＝48）
IR 担当教員が一手に担っている

4

IR 担当教員間で分担して担っている
IR 担当職員が一手に担っている

図37：データ分析を教員が一手に担っている大学の教職員配置
教員
（人）

5
5

IR 担当職員間で分担して担っている

7

IR 担当教職員が分担して担っている
その他

16

11
0

5

10

15

20

職員
（人） 教員の割合

Ａ 大 学

1

1

50%

Ｂ 大 学

1

4

20%

Ｃ 大 学

12

15

44%

Ｄ 大 学

5

2

71%

Q17：IR データの分析にあたって、どのようなソフトウェアを使用していますか（複数選択可）
図38：分析に使用しているソフトウェア（N＝48）
Microsoft（word、excel）
Microsoft（access）
SPSS
SAS
R（統計処理用）
TableauPowerBI
JMP
その他

4

2
0

4

11
6

42

16

7
12
10

20

30

27

40

50

27

第５章

分析結果の報告およびデータの提供
５－１．調査結果の報告・公表
調査結果の報告および公表については、大学のウェブサイトを通じて行っていると回答した大学が 16 校（約 33％）と最も多かった。
調査結果の報告および公表については、大学のウェブサイトを通じて行っていると回答した大学が 16 校（約 33％）と最も多かった（図 39）。また、その他を選択した大学が 31 校（約 67％）と多く、その中でも各学部教授会、関連会議等で報告、もしくは内容に応じて調査等の依頼先にフィードバックしている、学長、理事への直接報告のみという回答が多くよせられた。
学部数 2 以上の大学においては、大学のウェブサイトを通じて行っているとの回答が最も多いという傾向が見られた（図 40）が、単科大学においてのみ傾向が異なり、単科大学においては学内掲示板において調査結果を報告・公表していると回答した大学が最も多かった（図 41）。
また、調査結果を報告・公表していないと回答した大学は 4 校であった。

Q18：調査結果はどのように報告・公表していますか（複数選択可）。

図39：調査結果の報告・公表（全体）（N＝48）
A
B

C

D

9

3

図40：調査結果の報告・公表（単科大学以外）（N＝39）
A

16

B

Ｅ 0

D

5

10

15

20

25

30

9

Ｅ 0

31

Ｆ

0

3

C

10

15

6

25

Ｆ
35

0

5

10

15

図41：調査結果の報告・公表（単科大学）（N＝9）
A

1

B

C 0

1

D

Ｅ 0

6

Ｆ

0

【凡例】 Ａ：大学のウェブサイト
Ｂ：学内掲示板
Ｃ：学内ニュースレターへの掲載
Ｄ：独自の冊子・パンフレットの作成
Ｅ：学内メールマガジン
Ｆ：その他

3

1

2

3

4

5

6

28

20

25

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－２．調査結果の共有先
調査結果の共有先としては、大学執行部が最も多く、次いで部局執行部が多い。

調査結果の共有先としては、大学執行部が 44 校（約 92％）と最も多く、次いで部局執行部が 35 校（約 73％）である。
この傾向は大学の規模によって異なるということはなく、どの規模の大学においても同様の傾向が見られる（図 42）。
一方、調査を行う上でアンケート等協力したと考えられる学生に対して、調査結果を共有したと回答している大学は 6校（12.5％）となっている。ここから懸念される事柄として、学生のアンケート疲れが予想される。各大学において収集している IR データにはばらつきがあるが、そのデータを収集する上で、学生に対して授業評価アンケート等アンケートへの協力を依頼しているケースも珍しくないだろう。データを収集する上で協力した学生にとって、自らが上げた声がどのように処理され、今後の大学生活に反映されていくのか、可視化することが重要であり、そのような意味においても、今後各大学において IR データの調査結果の学生への共有が必要ではないかと考えられる。
また、その他として学生を直接指導している担当教員に共有しているという回答が見られたほか、一部大学のホーム
ページ上で共有している、もしくはデータによっては大学執行部のみで共有しているといったように、データの内容によって共有先を使い分けているという特徴も見られた。
なお、調査結果そのものの分析を行っていないと回答した大学は 2 校あった。

Q19：調査結果は誰に共有されていますか（複数選択可）。
図42：調査結果の共有先（N＝48）
大学執行部（学長・理事・事務局長など）
部局執行部（学部長・研究科長・事務局部長・事務局課長など）
一般の教員
一般の職員
在学学生
卒業生
卒業生の就職先
その他

29

2

0

44

35

30

6
3

11
10

29

20

30

40

50

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－３．調査結果の反映先調査結果がどこに反映されているか、については、教育活動の改善を選択した大学が 34 校（約71％）と最も多い。また学部数 8 以上の大学においては、管理運営の改善を選択した大学が 11
校（約 92％）と最も多い。
調査結果がどこに反映されているか、については、教育活動の改善を選択した大学が34校（約71％）、次いで管理運営の改善を選択した大学が27校（約56％）であった（図43）。
特徴的であったのは、学部数8以上の大学において、管理運営の改善を選択した大学が11校（約92％）、研究活動の改善を選択した大学が10校（約83％）であることだ（図44）。今回回答のあった全ての大学の大学院生総数は106,014人
だが、学部数8以上の大学に通っている大学院生数は64,891人と約61％を占めている。また回答のあった全ての大学における大学院生数の平均は約2,000人であるのに対し、学部数8以上の大学における大学院生の平均は約5,407人である
ことからもわかるように、学部数8以上の大学においては、大学院生が多く通っていると言える。こうした学部数8以上の大学においては研究活動の改善が反映先として選択されているのも、学内において研究活動が重要視されていることを反映していると言えるだろう。
なお、調査結果が反映されていないと回答した大学は4校あった。

Q20：調査結果はどこに反映されていますか（複数選択可）。
図43：調査結果の反映先（全体）（N＝48）
教育活動の改善研究活動の改善
第三者評価への準備
外部への説明責任
管理運営の改善
組織改編
人事制度の改革
学内の予算配分
その他

34

23
23

11

7

10

8

0

5

27

12

10

15

20

25

30

35

図44：調査結果の反映先（学部数8以上）（N＝12）
8

教育活動の改善研究活動の改善
第三者評価への準備
外部への説明責任
管理運営の改善
組織改編
人事制度の改革
学内の予算配分
その他

8

3

10

11

3
3

4

1

0

2

4

6

8

30

10

12

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－４．データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミング
データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミングがどちらも決まっていないと回答した大学が最も多く、28 校（約 58％）である。
データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミングがどちらも決まっていないと回答した大学が最も多く、28 校（約 58％）である（図 45）。
データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミングがどちらも決まっていると回答した 7 大学のうち、6大学は学部数 5 以上の大学である（図 46）。また、ルールは決まっているがタイミングは決まっていないと回答した 9 大学のうち、6大学は学部数 5 以上の大学である。また、データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミング
がどちらも決まっていると回答した 7 大学のうち、データ提供ルールおよびルート共に定められていると回答した大学
は 5大学であり、IR のデータ提供ルールおよびルートを既に定めている大学のうち、約半数はデータ分析結果の報告・公表に関してもルールおよびタイミングが決まっている（図４７）。

Q21：データ分析結果の報告・公表に関するルールおよびタイミングは決まっていますか。
図45：ルールおよびタイミングは決まっているか（全体）（N＝48）
ルール及びタイミング、共に決まっている7

ルールは決まっているが、タイミングは決まっていない

9

ルールは決まっていないが、タイミングは決まっている428

どちらも決まっていない

0

図46：ルールおよびタイミングがどちらも決まっている
7大学の構成図47：ルールは決まっているがタイミングは決まっていない
9大学の構成

5

D
（3校）
43％

10

Ａ
（1校）
14％

D
（3校）
33％

Ｃ
（3校）
43％

Ａ
（2校）
23％

Ｃ
（3校）
33％

31

15

20

25

30

Ｂ
（0校）
Ａ：単科大学
Ｂ：学部数2～4
Ｃ：学部数5～7
Ｄ：学部数8以上

Ａ：単科大学
Ｂ：学部数2～4
Ｃ：学部数5～7
Ｄ：学部数8以上

Ｂ
（1校）
11％

31

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－５．全学的な意思決定プロセスに対する IR 活動の貢献度合い
全学的な意思決定プロセスに対して IR 活動が貢献できているかどうかについて、現時点では、ある程度貢献できているものの、もう少し改善の必要があると感じている大学が27校（約56％）と多い。
全学的な意思決定プロセスに対してIR活動が貢献できているかどうか、について、ある程度貢献できているが、もう少し改善の必要があると回答した大学が、27校（約56％）と最も多い（図48）。
一方、あまり貢献できておらず、大幅に改善の必要がある、もしくは貢献できていないと回答した大学が併せて20校（約42％）存在している。特に学部数5～7の大学においては、あまり貢献できておらず、大幅に改善の必要がある、もしくは貢献できていないと回答した大学が8校（約53％）と過半数を上回っており（図49）、今後IR関連組織がデータの収集・分析にとどまることなく、データの報告・公表を行い、それに対するフィードバック等を各部局から受け、またニーズを把握してデータを収集し分析するといったPDCAサイクルを作ることが必要と考えられる。

Q22：全学的な意思決定プロセスにIR活動が貢献していると思いますか。
また、その具体的な貢献内容や選択理由について記載してください。
図48：意思決定プロセスにIR活動が貢献しているか（全体）（N＝48）
1

A

27

B
15

C
5

D
0

5

10

15

20

25

30

図49：意思決定プロセスにIR活動が貢献しているか（学部数5～7）（N＝15）
1

A

6

B

7

C
1

D
0

1

2

3

4

5

6

7

8

【凡例】 Ａ：よく貢献できている
Ｂ：ある程度貢献できているが、もう少し改善の必要がある
Ｃ：あまり貢献できておらず、大幅に改善の必要がある
Ｄ：貢献できていない

32

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－６．IR 業務を行う上での障害
IR 業務を行う上で障害となっている事柄として、情報が散在しており、集約するのに手間がかかる、もしくは情報の構造やフォーマットが標準化されておらず、利用しづらいと回答した大学が 32 大学（約 67％）と最も多い。
IR 業務を行う上で障害となっている事柄として、情報が散在しており、集約するのに手間がかかる、もしくは情報の構造やフォーマットが標準化されておらず、利用しづらいと回答した大学が 32 大学（約 67％）と最も多い（図 50）。この傾向は、単科大学、学部数 5 ～ 7 の大学においては同じであるが、学部数 2 ～ 4 の大学、また学部数 8 以上の大学においては傾向が異なる。
学部数 2 ～ 4 の大学において、最も多く選択されている選択肢として、情報が散在しており、集約するのに手間がかかると並んで、業務多忙で十分な時間がとれない、という選択肢が 9 校（約 64％）選択されている（図 51）。
また、学部数 8 以上の大学において、情報の構造やフォーマットが標準化されておらず、利用しづらいという回答が 10校（約 83％）と最も多く、大規模な大学ほどフォーマットの統一が重要であるということがわかる（図 52）。
その他として記述されていた、障害となっている事柄としては、執行部の IR に対する理解や認識の不足、執行部からの明確な指示がないこと、効率的な情報収集および分析の仕組みがないこと、ということが挙げられていた。

Q23：IR 業務を行う上で障害となっている事柄はありますか（複数選択可）。
図50：IR業務を行う上で障害となっている事柄（全体）（N＝48）
A

図51：IR業務を行う上で障害となっている事柄（学部数2～4）（N＝12）
A

2

B
C
D

32

D

Ｅ

32

Ｅ

9
5

Ｋ

Ｉ

2

Ｊ

2

Ｋ 0

2

Ｌ

Ｌ

9

Ｍ

3

Ｍ

6

Ｎ

3

Ｈ 0

4

Ｉ
Ｊ

9
7

Ｇ 0

5

Ｈ

8

Ｆ

8

Ｇ

9

C

30

Ｆ

1

B

24

2

Ｎ 0

2

Ｏ

Ｏ

5
0

5

10

15

20

25

30

35

2
0

2

4

6

8

10

図52：IR業務を行う上で障害となっている事柄（学部数8以上）（N＝12）
A 0
B

6

C

7

D

7

Ｅ

10

Ｆ 0
Ｇ

2

Ｈ

1

Ｉ

1

Ｊ 0
Ｋ 0
Ｌ

1

Ｍ

1

Ｎ 0
Ｏ

1
0

2

4

6

8

10

33

【凡例】 Ａ：特にない
Ｂ：業務多忙で十分な時間がとれない
Ｃ：情報を収集・分析できる専門的な人材が不足している
Ｄ：情報が散在しており、集約するのに手間がかかる
Ｅ：情報の構造やフォーマットが標準化されておらず、利用しづらい
Ｆ：有効な評価基準の設定の仕方がわからない
Ｇ：学部の教育（授業内容等）を詳細に把握している人材が不足している
Ｈ：全学の評価の方針や基準が曖昧である
Ｉ：個人情報の問題があり、学生の情報を活用しにくい
Ｊ：大学教育の質についての共通認識がない
Ｋ：学部や学科により協力に差がある
Ｌ：分析の結果をどのように経営改善に役立てればよいかわからない
Ｍ：分析の結果をどのように教育・研究改善に用いたらよいかわからない
Ｎ：Rの仕組みそのものが作れない
Ｏ：その他

33

第５章

分析結果の報告およびデータの提供

５－７．組織におけるデータ活用の結果の IR 組織へのフィードバック
組織におけるデータ活用の結果がどの程度 IR 組織へフィードバックされているか、という点については、現状あまりフィードバックされていないと回答した大学が過半数以上を占めている。

組織におけるデータ活用の結果が、どの程度 IR 組織へフィードバックされているか、についてあまりフィードバックされていないと回答した大学が 28 校（約 58％）である。この傾向は大学の規模によって異なるということはなく、全くフィードバックされていないと回答した大学した大学も含めると36 校（75％）である（図 53）。今後の IR 関連組織の課題として、IR 関連組織において収集したデータに基づいて行われた分析結果を関連部局に提供するにとどまらず、そうした分析結果が関連部局において役立っているのか、今後追加でどのようなデータを希望しているのか、というフィードバックを得られるコミュニケーションが挙げられるだろう。PDCAサイクルを意識してIR 活動を行っていく上で、こうしたフィードバックは C（Check）からA（Action）を担う重要な役割を占めており、今後各大学においてフィードバック
に対する改善が求められているだろう。

Q24：組織におけるデータ活用の結果は、IR 組織にフィードバックされていますか。
図53：組織におけるデータ活用結果のフィードバック状況（N＝48）
十分フィードバックされている

1

ある程度フィードバックされている

11あまりフィードバックされていない

28

全くフィードバックされいない

8
0

5

10

15

34

20

25

30

第６章

IR活動に携わる上での認識
６－１．IR 組織および活動についての周知度合い
IR 組織および活動について、所属大学の教職員にどの程度周知されているか、について、周知されてはいるが、もう少し協力を得られるように努めたい、を選択した大学が 28 校（約 58％）と過半数以上であった。
IR 組織および活動について、所属大学の教職員にどの程度周知されているか、について、周知されてはいるが、もう少し協力を得られるように努めたい、を選択した大学が 28 校（約 58％）と過半数以上であった。また、あまり周知されていないを選択した大学が 17 校（約 35％）あり、今後各大学において一層の IR 組織および活動について周知を徹底していくことが課題となるだろう（図 54）。また、この傾向については、大学の規模によって大きく異なるということはなかった。

Q25：IR 組織および活動について、所属大学の教職員にどの程度周知されていますか。
図54：IR組織および活動についての周知度合い（N＝48）
十分に周知されており、IR 関連業務に協力的である

3

周知されてはいるが、もう少し協力を得られるように努めたい

28あまり周知されていない

17

まったく周知されていない

0
0

5

35

10

15

20

25

35

30

第６章

IR 活動に携わる上での認識

６－２．各部署のニーズや要望についてのコミュニケーションが充分か
各部署のニーズや要望について、コミュニケーションが取れているかについては、コミュニケー
ションが取れている大学と取れていない大学が半々であった。コミュニケーションを円滑にするための工夫があると回答した大学が 26 校（約 54％）と過半数以上であり、IR データを活用しやすくする工夫があると回答した大学が 19 校（約 40％）であった
各部署のニーズや要望について、コミュニケーションが取れているかという点については、あまり取れていないと回答した大学が24校（50％）と最も多いが、ある程度取れていると回答した大学も23校、十分に取れていると回答した大学も合わせると24校（50％）となり、現時点ではコミュニケーションが取れている大学と取れていない大学が半々のようである（図55）。
また、IR部門と各部署のコミュニケーションを円滑にするための工夫の有無については、円滑にするための工夫があると回答した大学が26校（約54％）と過半数以上である（図56）。一方、特徴的であったのは単科大学においてで、単科大学については工夫があると回答した大学が約33％と全体的な傾向と比較すると低かった（図57）。
具体的な工夫としては、学部教員とIR室員とでワーキンググループを編成している、といった回答や職員SD研修を実施している、学部等とのヒアリングの実施といった回答、またIR室員の定期的な交代という回答も見られた。
続いて、IRデータを活用しやすくする工夫の有無については、あると回答した大学が19校（約40％）であった（図58）。具体的には、学内専用ホームページにデータを掲載、BIレポートを活用、ETLツールを活用といった回答が寄せられた。

Q26：各部署のニーズや要望について、コミュニケーションが取れていると思いますか
図55：各部署のニーズや要望について
コミュニケーションが取れているか（N＝48）

十分に取れている

1

ある程度取れている

23あまり取れていない

24

まったく取れていない

0

0

5

10

15

20

25

Q27：IR 部門と各部署とのコミュニケーションを円滑にするための工夫はありますか。
図56：コミュニケーションを円滑にするための工夫の有無（全体）

図57：コミュニケーションを円滑にするための工夫の有無（単科大学）

あるない（22校） （26校）
54%
46%

Q28：IR データを活用しやすくする工夫はありますか。
図58：IRデータを活用しやすくする
工夫の有無（全体）
ない
（29校）
60％

ある
（19校）
40％

36

ない
（6校）
67%

ある
（3校）
33%

第６章

IR 活動に携わる上での認識

６－３．IR 組織の構成人員の配置
IR 組織の構成人員の配置は十分だと思うかについて、教員・職員ともに不足しているを選択した大学が 30 校（約 63％）と最も多い。
IR組織の構成人員の配置は十分だと思うかについて、教員・職員ともに不足しているを選択した大学が30校（約62.5％）と最も多い（図59）。この傾向自体は大学の規模によって異なるということはなかった。
一方、教員・職員ともに十分な人員で構成されているを選択した大学について、大学の規模別にみると、単科大学では3校（約33％）（図60）、学部数2～4の大学では3校（25％）（図61）、学部数5～7の大学では3校（20％）（図62）、学部
数8以上の大学では0校（0％）（図63）と、学部数が増えると、教員・職員ともに十分な人員で構成されているとは実感していないのかもしれない。

Q29：IR 組織の構成人員の配置は十分だと思いますか。
図59：IR組織の構成人員の配置（全体）（N＝48）
A

図60：IR組織の構成人員の配置（単科大学）（N＝9）
A

9

B

B

4
5

C

1

C 0
30

D
0

3

5

10

15

20

25

30

図61：IR組織の構成人員の配置（学部数2～4）（N＝12）
A

0

A

1

B 0

C

1

C
7

D
2

3

4

5

6

2

3

4

3
9

D

7

8

0

2

4

6

8

図63：IR組織の構成人員の配置（学部数8以上）（N＝12）
A 0
B

2
1

C

【凡例】
9

D
0

2

4

6

8

5

3

B

1

1

図62：IR組織の構成人員の配置（学部数5～7）（N＝15）

3

0

5

D

10

37

Ａ：教員・職員ともに十分な人員で構成されている
Ｂ：教員数は十分だが、職員数は十分ではない
Ｃ：教員数は十分ではないが、職員数は十分である
Ｄ：教員・職員ともに不足している

37

10

第６章

IR 活動に携わる上での認識

６－４．IR 活動に携わる上での効果的な取り組み
その他IR活動に携わる上で、各大学のIR担当者は、自大学における取り組みというよりもむしろ、他大学の担当者との交流を通して、見識を深めている傾向にある。また IR 業務を担当するために採用されるという場合はまだ少ない。

学内において IR 担当者の能力開発、育成についての計画や取り組みがあるかについて、あると回答した大学が 16 校
（約 33％）であり、この傾向は大学の規模によって異なるということはなかった（図 64）。こうした計画や取り組みの具体的な回答としては、IR 講習会の開催、専任教員が室員を OJT で指導、BI ツールの勉強会への参加者などが挙げられている。
また、他大学の IR 担当者との交流について、交流があると回答した大学は 32 校（約 67％）あり、これについても傾向が大学の規模によって異なるということはなかった（図 65）。こうした交流の具体的な例として、九州地区大学 IR 機構、
大学評価コンソーシアムへの参加、HATO プロジェクトなど、他大学の訪問調査や勉強会の開催などが挙げられていた。
また、IR 業務を担当する前にどのような業務を担当していたか、については、IR 担当業務以外経験していると回答した
回答者が 40 人（約 83％）と、多くの IR 担当者が IR を担当するために採用されたというわけではないことがわかる。一方、IR を担当するために採用されたと回答した人も 7人（約 15％）いた（図 66）。

Q30：学内において、IR 担当者の能力開発、育成についての計画や取り組みはありますか。
図64：IR担当者の能力開発、育成についての計画や取り組みの有無

ない
（32校）
67%

ある
（16校）
33%

Q31：他大学の IR 担当者との交流はありますか。
図65：他大学のIR担当者との
交流の有無

ない
（16校）
33%

ある
（32校）
67%

Q32：現在所属している大学で IR 担当業務に就く前、どのような業務を担当していましたか。
図66：IR担当業務以外経験しているか（N＝48）
IR 担当業務以外経験していない

1

IR 担当業務以外経験している40

IR 担当として採用された

7

0

5

10

15

20

38

25

30

35

40

第６章

IR 活動に携わる上での認識

６－５．IR 活動を行う上で必要だと感じている資質・能力とそれらについての習得状況
IR 活動を行う上で必要だと感じている資質・能力とそれらについての習得状況について、自大学の特色や現状に対する理解が最も重要かつ現状最も身についていると実感されていることが明らかである。
IR活動を行う上で必要だと感じている資質・能力として、自大学の特色や現状に対する理解が最も重要とされていた。
続いて、自大学の課題を発見する力が重要であるとされていた（図67）。このことから、IR活動を行う上で自大学についてきちんと理解し、その上で課題を発見する必要性が明らかである。この傾向はどの大学の規模においても同様であった。また、関係部署と関係を築く力や関係部署と連絡・調整を円滑に進める力も重要とされており、IRを推進する上で学内の他部署との関係性を築いておくことも重要と考えられる。

Q33：IR 活動を行う上で、必要だと感じている資質・能力はどのようなものですか。
図67：IR活動を行う上で、必要だと感じている資質・能力※「4.かなり必要」から「1.全く必要でない」の4件法
3.40

高等教育の動向（政策・背景）に関する知識・理解（知識・理解）
自大学の特色や現状に対する理解（自大学の理解）

3.48

発見した課題をデータに基づき解決に導く力（課題解決力）

3.46

データを効果的に分析する技術（分析スキル）
データを多角的に解釈する力（解釈力）

3.48

関係部署と関係を築く力（関係形成力）

3.54

関係部署と連絡・調整を円滑に進める力（調整力）

データから説得力のあるストーリーを構成する力（論理構成力）

3.29

説得力あるプレゼンテーションを行う力（説得力）

3.58

3.19

効果的な報告書等を作成する力（レポーティング力）

1.0

3.75

3.60

自大学の課題を発見する力（課題発見力）

3.35

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

また、IR 活動を行う上で必要だと感じている資質・能力についての獲得状況について、最も身についているとの回答が多かったのは、自大学の特色や現状に対する理解が挙げられていた。次いで、関係部署と連絡調整を円滑に進める力についても身についているとの回答が多かった。一方、今後身につけるべき資質・能力としては、発見した課題をデー
タに基づき解決に導く力および説得力あるプレゼンテーションを行う力が挙げられている（図 68）。つまり、この2 つの能力は PDCAサイクルの Cと Aを担うところであり、今後の IR 活動を推進する上で重要と考えられる。

Q34：上記の資質・能力について、IR 組織全体でどの程度身についていると感じていますか。
図68：必要だと感じている資質・能力についての習得状況※「4.かなり身についている」から「1.全く身についていない」の4件法
3.00

高等教育の動向（政策・背景）に関する知識・理解（知識・理解）
自大学の特色や現状に対する理解（自大学の理解）

2.88

自大学の課題を発見する力（課題発見力）

2.67

発見した課題をデータに基づき解決に導く力（課題解決力）

2.75

データを効果的に分析する技術（分析スキル）
データを多角的に解釈する力（解釈力）

2.83

関係部署と関係を築く力（関係形成力）

3.06

関係部署と連絡・調整を円滑に進める力（調整力）

データから説得力のあるストーリーを構成する力（論理構成力）

2.77

説得力あるプレゼンテーションを行う力（説得力）

39

3.1

2.69

効果的な報告書等を作成する力（レポーティング力）

1.0

3.15

2.83

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

第６章

IR 活動に携わる上での認識

６－６．今後どのようなサポートが必要と考えているか
今後 IR 活動を推進していく上で、どのようなサポートが必要と考えられるか、という点について、大きく分けてデー
タに関するサポートの必要性、及び IR 担当者に対するサポートの必要性が多く回答された（表４）。
まず、データについて、今後分析手法の基準を定める必要性がある。その上で、学内でデータ提供への理解と協力が得られる必要があり、そうして集まったデータを効率よく管理できるサポートや執行部のデータ活用の意欲が求められている。また、データの収集という点においては、部局負担の少ないデータ収集システムの構築や IR 活動の効率化のためのツール（例えば、BIツール）の普及が必要であるという回答が寄せられた。
また、IR 担当者に対するサポートとして、データ分析スキル等についての研修の実施が必要であるという回答が多く寄せられ、そうした研修を学内で実施することには難しいということからIR 担当者の全国的な育成も必要という意見もあった。また、IR 担当者の職務形態について、IR 担当者が任期付教員なのは問題であるという声や専任教員または専
任職員の配置が必要であるといった声もあった。その上で、学内では IR の理解・技術向上のための SD 活動の強化が必要であるという意見もあった。
その他挙げられたサポートとしては、IR の意義やデータに基づく活動の重要性の周知が必要であるという声が多かった。また、大学経営や教育の質保証の全体像の中で IR をどうしていくのか、ということについて構想し、トップダウン
で意義を周知し協力を要請することが必要であるという回答もあった。

表４：今後必要とされるサポート

データに関するサポート

・分析手法の基準を定める必要性
・学内でデータ提供への理解と協力
・集まったデータを効率よく管理できるサポート
・執行部のデータ活用への意欲・部局負担の少ないデータ収集システムの構築
・IR 活動の効率化のためのツールの普及

IR 担当者に対するサポート

・デ－タ分析スキル等についての研修
・IR 担当者の全国的な育成
・IR 担当者の任期について
・IR 担当者の専任教員化もしくは専任職員化
・学内での SD 活動の強化

その他

・IR の意義やデータに基づく活動の重要性の周知

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おわりに

山田

剛史（高等教育研究開発推進センター准教授）

大学を取り巻く環境が大きく変化する中、大学では様々な制度やツールが導入され、組織的な改革・改善が行われています。IRはこうした流れの中で登場し、持続的な改革・改善を担う機能として期待されています。
その一方、高大接続の一体的改革や三つのポリシーの一貫性構築、アクティブラーニングの組織的推進など
様々な改革と同時進行でIRも入ってきて、各大学では様々な混乱があるものと推察されます。本調査は、こうした混乱を緩和し、少しでも効果的・効率的にIRに取り組む一助となるよう設計しました。
改めて、調査の結果を5点に集約して要約してみたいと思います。
・IR 組織は、ほぼ全ての大学に設置されているが、大半の大学が 2014 年以降に設置している。ただし、配置定員は少数で、多くの大学が教員・職員ともに不足していると回答している。また、IR を専門的に扱う人材を確保している大学はほとんどない。
・IR 活動は、具体性の差こそあれ、全ての大学で中期目標・計画など大学の組織的なミッションの中に位置づけられている。ただし、IR 活動の貢献度について、まだ十分に実感できていないという大学も多い。
・IR 活動の学内での認知について、一定周知はされているものの、十分な協力が得られる状況になっていない。
また、多くの大学でデータ活用の結果が IR 組織にフィードバックされていない。各部署のニーズや要望について、一定のコミュニケーションが取れている大学と取れていない大学が半々である。
・IR 活動を行う上での障害として、情報が散在していたり、フォーマットが標準化されていなかったり、収集・分析できる専門人材が不足していたりといった点が多く挙げられている。
・IR 活動を行う上で必要な資質・能力として、自大学の特色や現状に対する理解、自大学の課題を発見する力、関係部署と連絡・調整を円滑に進める力、関係部署と関係を築く力に関するニーズが高く、専門知識や分析技術（ハードスキル）より、自大学を理解しようとする意欲や姿勢、関係構築能力（ソフトスキル）といった点が重視されている。
本調査で十分に明らかに出来なかった点も多々ありますが、各大学におけるIRの進展に少しでもお役に立てれば幸いです。最後になりましたが、お忙しい中、本調査に回答いただいた各大学の担当者のみなさまに、この場を借りて厚く御礼申し上げます。

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国立大学におけるインスティテューショナル・リサーチ（IR）の組織開発と機能強化に関する調査報告書
発行日2018 年 12 月 15 日

執筆・編集

京都大学高等教育研究開発推進センター 教育アセスメント室
山田剛史（第１章）、川内亜希子（第２章～第６章）

発行

京都大学高等教育研究開発推進センター〒606-8501 京都市左京区吉田二本松町
TEL 075-753-3087
URL https://www.highedu.kyoto-u.ac.jp/

印刷

双林株式会社

発行／京都大学高等教育研究開発推進センター

印刷／双林株式会社2018年12月15日発行