実践的活用を目指した
データサイエンス教育の試み
黒田 正博・森 裕一・大田 靖
山口 隆久・大藪 亮・松村 博行
岡山理科大学経営学科

岡山理科大学経営学部経営学科について

http:wwwa.mgt.ous.ac.jp

岡山理科大学経営学部経営学科について経営が変わる，サイエンスで「いま＝これから」の経営に必要なのは情報を収集・分析して，新しい価値を創造する力．
私たちはビジネス&企画＋ データ分析 ＋ 価値創造の3つのチカラをもった人材を育てます．

岡山理科大学経営学科紹介：学びの特徴
マーケティングやデータサイエンスを学び，企業とコラボし，問題を解決する力を培う• 企業とコラボすることで，Point1
問題解決プロセスを経験• マーケティング関連にPoint2
強くなれる多彩な科目が充実• ビジネスに不可欠なPoint3
データサイエンス科目が豊富

経営学科が提供する3つの専門領域
顧客へ魅力ある価値を提供する

マーケティングと戦略
顧客が製品やサービスを使用する現場に注目し、魅力的な価値を提案した
り一緒に価値を創造したりする理論と実践を学び研究する

ビッグデータから新たな価値を見出す

データサイエンス（DS)と情報活用
ビックデータ分析の意義と経営目線でデータを収集、分析、活用する方法を実践的に学び研究する

新たな価値が生まれる背景を探る

制度と文化サービスを提供し、新たなイノベーションを生むために、地域固有の文化などを享受し、地域の価値を世界に発信するために必要となる分野を学び研究ｓする

「いま＝これから」の経営を勉強する
基礎科目で，経営学の基礎を幅広くしっかりと学習
基礎I類
基礎II類
基礎III類

商学基礎，経営基礎，簿記基礎，経済学基礎
情報科学基礎，データ解析基礎
社会学基礎，法学基礎，歴史学基礎，倫理学基礎

3分野の基礎から専門への積み上げ，応用力を培う
マーケティングと戦略

データサイエンスと情報活用

制度と文化

実践的ビジネス・プログラムと演習科目のアクティブ・ラーニングでビジネスの実践力を磨く
1年生 基礎教養ゼミナール 産学連携の課題解決型プロジェクト科目
企画力，課題遂行力に加え，議論を数多く経2年生 プロジェクト研究
験することでコミュニケーション力の向上を図る
3年生 イノベーション・ラボI・II

DS科目群について

DS科目群について講義形式によるデータ解析＆社会調査の理論学習

春2学期
1年生 秋1学期
秋2学期

データ解析基礎
社会調査入門
社会調査法

PC演習形式によるデータ解析の演習

春通期
2年生
秋2学期

データ解析システム
行動計量学

社会調査＆データ解析の全過程の体験的学習
3年生 春通期

データサイエンス演習

DS科目群について講義形式によるデータ解析＆社会調査の理論学習

春2学期

データ解析基礎

記述統計を中心した内容であり，本学科学生が最低限身につけるべきデータの集計方法とグラフ化，これらを解釈する視点を講義する．

秋1学期
1年生 秋2学期

社会調査入門
社会調査法

マーケティング調査の実施を念頭に，調査目的に合わせた調査票・質問紙を実際に作成させることを通して，調査の各段階において必要とされる知識を理解させていく．

母集団と標本の違い，統計的仮説の立て方等の推測統計学の事項ついて学習させる．
講義で示す例題には，経営・経済などの実データの解析を用い，経営学との関わりを意識づけるようにしている．

1年次DS科目：講義形式
データ解析基礎

社会調査入門

社会調査法(春2学期)(秋1学期)（秋2学期）

記述統計

社会調査の概要

社会調査の概要

 1変量データ

 社会調査 社会調査 度数分布表とヒストグラム
 データの中心：代表値
 データの散布度：分散
 箱ひげ図 調査の目的と方法
 調査の計画と設計
 母集団と標本
 質問表と調査表の作成

 調査の目的と方法
 調査の計画と設計
 母集団と標本
 質問表と調査表の作成

 2変量連続データ

 調査データの整理 統計処理の基礎

 散布図と相関係数
 単回帰分析 記述統計 クロス集計表（データ解析基礎の復習）

 記述統計 検定と推定 2変量カテゴリカルデータ
 r×s クロス集計表
 連関性の指標

DS科目群について
PC演習形式によるデータ解析の演習

春通期

2年生

データ解析システム「データ解析基礎」，「社会調査法」で学習した，1変量及び2変量データの分析と結果の解釈，統計的推定・仮説検定等の内容を，EXCELを用いてデータ解析させ，その理解を深化させる．

秋2学期

行動計量学

マーケティングデータの解析を想定した多変量解析手法の入門的内容を扱う．Rを用いた多変量解析手法を適用することを繰り返すことで解析手順を理解させる．

記述統計から多変量解析手法までのデータ解析の理論と統計解
析パッケージを用いたデータ処理の方法をPCによる演習形式で習得させる．

行動計量学

分析方法
 回帰分析
単回帰，重回帰（含ダミー変数利用）
 クラスター分析
 コレスポンデンス分析
 主成分分析

http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/indexj.html

DS科目群について社会調査＆データ解析の全過程の体験的学習

春通期

データサイエンス演習

2年次までに学習したデータサイエンスの内容の総合化として，データ解析の全過程を体験的に学習する．
身近な話題をテーマとしたアンケート調査を実施する．

3年生

 調査過程においては，自ら決めたテーマごとに立てた企画に基づき，事前情報の収集，質問紙の作成，調査の実施，得られたデータの分析をおこなう．
 実際の調査では，事前のサンプリング調査や本調査での質問紙の配布と回収に焦点をあて，統計パッケージを利用したデータ分
析と結果の読み取りを体験させる．

DS科目のツリー

1年次

データ解析基礎

社会調査入門講義形式

2年次

データ解析システム

PC演習
行動計量学
データサイエンス演習

社会調査法

経営科目とDS科目の接続
データ解析基礎，社会調査入門
経済学・経営学におけるデータ解析の有用性及び重要性を理解させると共に，学問分野としてのデータサイエンスの面白さを学生に伝える試みをおこなっている．

行動計量学
大量のマーケティングデータの統計解析を通して，経営学とデータサイエンスが密接に関係していることを印象づけるようにしていくことを考えている．



マーケティング戦略
マーケティングサービス
消費者行動
マーケティングリサーチ

データ解析基礎での取り組み1

データ解析基礎での取り組み2a
リーマンショックが及ぼした影響

データ解析基礎での取り組み2b
リーマンショックが及ぼした影響

社会調査入門での取り組み1

社会調査入門

社会情報入門での取り組み2

行動計量学での取り組み

http://mo161.soci.ous.ac.jp/@d/indexj.html

行動計量学での取り組み

マーケティングコースの例題

経営科目とDS科目の接続


マーケティング戦略
マーケティングサービス
消費者行動
マーケティングリサーチ「マーケティングと戦略」の分野でも，来年度以降は，例をして示したような専門科目が順次に開講されていく．
これらの講義の中でも，データ解析の話題に触れてもらうように担当教員に協力をお願いしている．

DS科目群の関連科目
春2学期
1年生 秋1学期
秋2学期

データ解析基礎
社会調査入門
社会調査法

春通期
2年生
秋2学期

データ解析システム
行動計量学

秋1学期
2年生 秋2学期

応用プログラミング：Rプログラミング
経営科学：DSに関連する話題を講義する
需要予測，在庫管理，品質管理

3年生 春通期

データサイエンス演習

課題解決型学習におけるDS教育の役割

課題解決型学習におけるDS教育の役割

仕事の現場で必要な様々な知識を得る
グループ学習知識

課題解決

知識＋課題解決＝講義で得た知識の総合化と体得

課題解決型学習に関係する科目
学問を学ぶ際の基本的な姿勢を身につけることを目的
1年生
春学期

基礎教養ゼミナール
目的： ■ 考える力，■ 問いを立てる力

ケース・スタディーにより，問題の要因分析やその解決方法を模索

プロジェクト研究
2年生 目的： ■仮説を立てる力，秋2学期■データを分析し活用する力，■結果を伝える力
企業や行政機関が抱える問題を解決する課題解決型学習（PBL)
3年生 イノベーション・ラボI・II

プロジェクト研究におけるDSの役割
プロジェクト研究の目的■ 仮説を立てる力

社会調査入門，社会調査法■ データを分析し活用する力
データ解析基礎，システム解析，行動計量学■ 結果を伝える力
データサイエンス演習

プロジェクト研究におけるDS科目
目的
仮説を立てる力
データを分析し活用する力
結果を伝える力仮説とその検証のためのデータ解析をおこなうために，仮説検証に合ったデータ解析手法を自身で考えていく必要がある．
指導にはデータサイエンス科目の担当教員があたる．
データサイエンス科目でおこなっている知識の習得のための学習ではなく，知識の実践的学習である．この両者の学習により，学生のデータ解析の能力が高まることが期待できる．

プロジェクト研究におけるDS科目
目的
仮説を立てる力
データを分析し活用する力
結果を伝える力

社会調査入門（1年秋1）
社会調査法（1年秋2）
データ解析基礎（1年春2）
データ解析システム（2年春）
応用プログラミング（2年秋2）
行動計量学（2年秋2）

知識の実践の学習

知識の習得のための学習イノベーションラボI・II

イノベーションラボI・IIにおけるDS科目
演習形式で3年春・秋学期通期に開講される．
この講義では，企業や行政機関が抱える問題を解決する課題解決型学習を通して，講義で学んだ知識の実践活用能力を学生に身につけてもらうことを目的としている．
学期初めに，10のプロジェクトを開設し，学生は自身の興味・関心にしたがってプロジェクトを選択する．

イノベーションラボI・IIにおけるDS科目
 3年春・秋学期通期に，演習形式で開講．
 この講義では，企業や行政機関が抱える問題を解決する課題解決型学習を通して，講義で学んだ知識の実
践活用能力を学生に身につけてもらうことを目的．
 10のプロジェクトを開設し，学生は自身の興味・関心にしたがってプロジェクトを選択．
 プロジェクトの実施にあたって，経営学科の専任教員は自分の専門分野を考慮し，本学部が提携するパート
ナー企業や自治体等と連携・協力しながら，各グループの運営．

PBL事例1：エブリホーミングループ

PBL事例1：エブリホーミングループ

PBL事例2：台湾インバンド (株)読宣岡山、(株)読売旅行

PBL事例2：台湾インバンド

PBL事例3：NHK岡山PBL事例3：NHK岡山

外部資格とDS科目
社会調査士資格
「社会調査士」資格の標準カリキュラムに対応
マーケティング調査などの調査研究に携わる際の一連の知識を学生は身につけられる．

統計教育連携ネットワーク：JINSEN
経営学科の提案により大学として，JINSENに加盟
統計検定の受験を学生に積極的に推奨し，そのための対策もおこなっている．
この検定に合格することは，データサイエンスにおける学生の対外的な質的評価になると考えている．

経営学科で育成するデータサイエンス人材
岡山理科大学経営学部経営学科では，
データサイエンス科目と経営系科目⇒ 有機的な関連付け
データ解析を積極的にアクティブ・ラーニング形式の演習講義に取り入れる⇒ 解析ストリーのないデータ解析の経験実践的能力をもったデータサイエンス人材を育成し，社会で送り出すことを目指している．

経営学科で育成するデータサイエンス人材
課題解決型学習

課題解決型学習プロジェクト研究＆イノベーションラボI・II

知識 ＋ 課題解決＝講義で得た知識の総合化と体得

講義

調査，検証，企画⽴案

主体的にDSの役割

課題解決型学習の効果 企画⼒

データサイエンスの知見を背景とした能力



⾏動⼒

コミュニケーション⼒
エビデンスに基づくコミュニケーショ
ン⼒