数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１
大学等名
プログラム名高崎商科大学TUC AI・データサイエンス教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない③ 修了要件プログラムを構成する「基礎科目群（下記１）」２単位、「専門教育科目群（下記２～４）」６単位の合計８単位を取得すること。
基礎教育科目群：１．データリテラシー（2単位）
専門教育科目群：２．AI入門（2単位）、３．情報処理Ⅰ（2単位）、４．経営情報管理（2単位）

必要最低単位数8

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
データリテラシー
AI入門
情報処理Ⅰ
経営情報管理単位数 必須

2
2
2
2

○
○
○
○

1-1

○
○
○
○

授業科目

1-6

単位数 必須

1-1

1-6

○
○

⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
データリテラシー
AI入門
経営情報管理単位数 必須

2
2
2

○
○
○

1-2

授業科目

1-3

単位数 必須

1-2

1-3

○
○
○

⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
データリテラシー
AI入門
経営情報管理単位数 必須

2
2
2

○
○
○

1-4

1-5

○
○

○

授業科目

単位数 必須

1-4

1-5

○

⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目
AI入門
情報処理Ⅰ
経営情報管理単位数 必須

2
2
2

○
○
○

3-1

3-2

○
○
○

○

授業科目

1

単位数 必須

3-1

3-2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
データリテラシー

単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

授業科目

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
データリテラシー
4‐4時系列データ解析
AI入門
4‐6画像解析

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1【「AI入門」♯2：ＡIの歴史】人間の知的活動とAIの関係性、データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化 【「データリテラシー」♯1：データリテラシーの意義、データ利活用の可能性】データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方【「経営情報管理」♯1：情報化・高度情報化・デジタル化を学ぶ】ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 【「情報処理Ⅰ」♯2：コンピュータの概要（1）】デー
タ量の増加、計算機の処理性能の向上

1-6【「AI入門」＃2：ＡIの歴史】AI最新技術の活用例【「AI入門」＃4：AIの基本１： ディープラーニングと機械学習】深層生成モデル、強化学習【「経営情報管理」＃10：インターネットビジネスの戦略とビジネスモデル】AI等を活用した新しいビ
ジネスモデル

1-2（２）「社会で活用されているデータ」や「デー
タの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツー
ルになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの【「データリテラシー」＃2：データの種類、Excelにおけるデータ処理基礎を学習する】調査データ、実験データ、1次データ、2次データ【「データリテラシー」＃14：実際の企業等のデータを分析するための準備（データ加工等）を行う】
データ作成（ビッグデータとアノテーション）

1-3【「経営情報管理」＃12：AIソフトをビジネス課題の解決、未来予測に活用する】データ・AI活用領域の広がり、販売、マーケティング【「経営情報管理」＃14：経営情報管理とAI (4) AI導入の企画案、設計・運用・管理・統制】計画策
定、判断支援【「AI入門」＃3：AIの事例紹介】仮説検証、知識発見、原因究明

1-4【「AI入門」＃1：イントロダクション、様々なAI】特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ【「AI入門」＃3：AIの事例紹介】データ解析、グルーピング、パターン発見【「AI入門」＃12：AI開発実習6: 画像データ認識】非構造化データ処理、画像処理【「データリテラシー」＃5：データから予測する】データ解析、予測【「データリテラシー」＃15：実際の企業等のデータを視覚化し、推論を立てる。推論をもとに分析し、結果について議論する】データ可視化、複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化

1-5【「経営情報管理」＃6：経営情報管理とAI (1) ビジネスAI：多様なAIの採用例から身近なビジネスへの応用を考える】流通、製造、金融、サービスにおけるデータ・AI利活用事例紹介【「データリテラシー」＃14：実際の企業等のデータを分析するための準備（データ加工等）を行う】
データサイエンスのサイクル（データの取得・管理・加工）【「データリテラシー」＃15：実際の企業等のデータを視覚化し、推論を立てる】データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データ解析と推論、結果の共有・伝達）

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏
洩等、データを守る上での留意事項への理
解をする

3-1

3-2

【「経営情報管理」＃15：経営情報管理と法的・倫理的課題】ELSI【「AI入門」＃2：ＡIの歴史】データ・AI活用における負の事例紹介【「AI入門」＃15：まとめ（AIが出した結果の評価）】データバイアス、アルゴリズムバイアス【「情報処理Ⅰ」＃11：情報倫理、セキュリティの基礎、個人情報の保護、ユーザ認証、とアクセス管理を学ぶ】個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト【「情報処理Ⅰ」＃12：コンピュータウイルス・不正アクセスの概要を学ぶ】情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性【「情報処理Ⅰ」＃13：暗号化技術とデジタル署名を学ぶ】暗号化【「情報処理Ⅰ」＃14：著作権、産業財産権、不正アクセス禁止法等インターネット関連法規を学
ぶ】情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介【「データリテラシー」＃1：データリテラシーの意義、データ利活用の可能性について学習する】統計情報の正しい理解【＃2：データの種類、Excelにおけるデータ処理基礎を学習する】データの種類（量的変数、質的変数）【＃3：データから全体像をつかむためにグラフ化、基本統計量、最頻値について学習する】データの2-1 分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い【＃4：分散と標準偏差、散布図、相関係数について学習する】データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、相関と因果（相関係数、擬似相関）【＃7：標本と母集団を学習する】母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出）（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

2-2

2-3【「データリテラシー」＃3：データから全体像をつかむためにグラフ化、基本統計量、最頻値について学習する】データ表現（棒グラフ、折線グラフ）、不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）【「データリテラシー」＃4：分散と標準偏差、散布図、相関係数について学習する】
データ表現（散布図）【「データリテラシー」＃10：有意水準、t検定について学習する/＃11バラツキの検定、カイ２乗検定、期待値について学習する】データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）【「データリテラシー」＃2：データの種類、Excelにおけるデータ処理基礎を学習する】データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール（スプレッドシート）、表形式のデータ（csv）【「データリテラシー」＃12：Google Colaboratoryによるデータ処理/＃13：Google Colaboratoryによる記述統計】データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール、表形式のデータ（csv）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・AIの発達で、社会や人々の生活がどのように変化しているかを理解する能力・データが社会や人々の生活でどのように活用されているかを理解する能力
・様々な業界におけるデータの活用事例を知ることができる・セキュリティや倫理、コンプライアンスなどの留意事項を理解する能力
・データの活用を行うための基本的スキルを身に付けられる

3

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
高崎商科大学

大学等名プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

入学
学生数
定員

収容
定員

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
商学部・経営学科
商学部・会計学科

合 計

591
293

130
70

520
280

884

200

800

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

38
19
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
57

29
10

9
9

0

0

39

18

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

平成30年度

令和元年度
男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

0

38
7%
19
7%
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57
7%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式３
高崎商科大学

大学等名

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数(常勤）

29

人 （非常勤）

27

人

5

人

② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 築 雅之

（役職名） 副学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
カリキュラム検討委員会・大学教務委員会（責任者名） 築 雅之

（役職名） 副学長

⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
カリキュラム検討委員会細則・大学教務委員会細則⑥ 体制の目的
カリキュラム検討委員会については、本プログラムのカリキュラム内容の精査や教育の質向上の観点からの再検証を協議・実行するための体制と位置づける。
大学教務委員会については、オリエンテーションなどの履修者数向上のための仕組みづくり
や該当科目の認定単位を踏まえたプログラム履修認定の審査を行うこととする。

⑦ 具体的な構成員【カリキュラム検討委員会】①委員長 副学長 築雅之 ➁商学部 経営学科長 准教授 田中敬幸
③商学部 会計学科長 教授 豊田正明 ④商学部 教授 渡邉美代子⑤商学部 教授 佐々木正仁 ⑥商学部 准教授 萩原豪⑦学長補佐 森本圭祐 ⑧事務局 課長補佐 遠藤康生
⑨事務局 課長補佐 青木準 ⑩事務局 係長 内山淳⑪事務局 係長 迫田千嘉⑫事務局 係長 登坂駿【大学教務委員会】①委員長 経営学科長 准教授 田中敬幸 ➁商学部 会計学科長 教授 豊田正明
③商学部 教授 工藤幸一 ④商学部 准教授 松元一明
⑤事務局 課長補佐 遠藤康生 ⑥事務局 課長補佐 羽鳥広平
⑦事務局 主任 宮寺和也 ⑧事務局 主任 須川和美
⑨事務局 係員 進藤彩絵 ⑩事務局 係員 長谷川智紀

5数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
7%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
75%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）800
具体的な計画
本プログラムを構成する4科目のうち、2科目は全学必修としており、他2科目については、全学の選択科目としている。また、選択科目について、「情報コース」選択者の卒業要件にも紐づいているため、履修学生の増加を見込んでいる。
なお、令和4年度より現行カリキュラムが適用になっているが、今後のカリキュラムの見直しの際には全学必修を予定としたい。
その他、令和4年度より、対象学生全体に向けた履修ガイダンスや学内Webサイト等で広く学生に周知を行っている。
さらに、令和5年度より、プログラムの申請手続きを緩和し、修了要件を満たしている（必要科目の単位を修得している）場合は、プログラム修了として認定することで、より多くの学生に対して、数理・データサイエンス・AIに関する教育を実施することとする。また、「修了証」の発行および「ディプロマサプリメント」への記載により、第三者に対して当該プログラム修了の事実を明示することが可能となる。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
プログラムを構成する授業科目全てを全学における開講科目としており、学科に関係なく受講が可能な体制を取っている。
また、プログラムを構成する授業科目全てを修得すると「修了証」が発行される旨をガイダンス・
オリエンテーションや学内Webポータルサイトを通じて、学生に周知を行い、受講促進を行っている。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
プログラムの概要・特徴や修得できる能力・スキルについて、対象学生全体に向けた履修ガイ
ダンスや学内Webポータルサイト等で周知することで、学生が情報を受け取りやすい環境を整備している。また、新入生のオリエンテーション内でも当該プログラムに関する各種案内を全員に配布しており、当該プログラムの有効性等について周知を行っている。
その他、該当科目についてはシラバスや時間割で当該プログラム対象科目であることを明示して履修の便宜を図っている。

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
無償のパソコンやタブレット貸与を実施している他、学内のWi－Fiポイントの増設やパソコン教室を設けて学修環境の充実に努めている。また、定期的に履修相談に応じられる体制を整備している。
その他、プログラム対象科目の担当専任教員4名を含む情報科目担当専任教員全6名が学生の各種相談に応じられる体制を整えている。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業時間内外関係なく、授業担当教員へ質問できる学内専用の教育用SNSシステムを使用
し、履修者からの質問や問い合わせに随時対応をしている。
また、オフィスアワー制度の活用、学内Webポータルシステムを活用し、随時質問を受けられる体制を整備している。

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

高崎商科大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
カリキュラム検討委員会（責任者名） 築 雅之
② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 副学長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
本プログラムを中心とした関連科目の履修状況を分析、カリキュラム全体から本プログラム該当科目の登録状況の把握、調整を行った。より多くの学生が今後も本プログラムを履修できるような時間割となるよう、引き続き対応する。
修得状況については、授業評価アンケートより科目担当者が点検・評価を実施。さらに、その後、カリキュラム検討委
員会で確認、次年度の授業への改善を図り、PDCAサイクルを行っている。なお、カリキュラム検討委員会の情報関連
科目ワーキンググループにおいて、データサイエンスやAI等の情報を専門とする教員からの意見聴取を行い、本プロ
グラムと本学DPとの接続性などの観点でも点検・評価を実施している。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

本学では、以下の学修成果を達成できるようなプログラムにて実施している。
①AIの発達で社会や人々の生活がどのように変化しているかを理解する②データが社会や人々の生活でどのように活用されているかを理解する③様々な業界におけるデータの活用事例を知る④セキュリティや倫理、コンプライアンスなどの留意事項を理解する⑤データの活用を行うための基本的スキルを身に付ける
上記の達成度は、該当する科目における学期中のリポート、学期末の課題等での総合評価により把握が可能である。
また、本プログラム受講後、受講者が「本プログラムの発展系科目にも興味、関心を抱いたか」など、アンケート調査
し、結果の推移を観察する予定である。

全学で実施している授業評価アンケートより、理解度を分析した。本プログラム科目に対するアンケートの有効回答数
207件の内、「到達目標を達成（理解）できた」との質問に対して、「そう思う」が45件（21.7％）、「どちらかといえばそう思う」111件（53.6％）、「どちらかといえばそう思わない」8件（3.9％）、「そう思わない」1件（0.5％）であり、8割近くの学生が概ね授業内容を理解していると判断できる。
また、2割程度の理解不足の受講者については、質問の時間等設けるなど、授業運営において改善を行い、理解度の向上を図っていくこととした。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

受講生のプログラム対象科目への授業評価アンケートにおいての学生コメントより、もっと深い知識を学びたい等、有意義である旨の意見が多数あり、本プログラム未受講者（後輩等）への推奨度は高いといえる。しかし、さらなる深い知識という意見の一方、パソコンをもっと使用した実践的な授業を求める声も挙がっており、今後、検討し改善する予定である。
今後は本プログラムに該当する科目の独自アンケートも行い、継続的でかつ有効なデータ収集と分析を行う予定である。

令和４年度より新カリキュラムを策定。そこで全学的なプログラムとして「TUC AI・データサイエンス教育プログラム」を新設。令和4年度では該当科目２科目を対面形式にて開講した。本プログラム１年目であり、該当学生は１年次のみであるが、必修科目を含めたプログラムであり、今年度該当科目はいずれも必修であったため、１年次履修率は１００％となる。しかし、プログラム受講登録者という観点では、まだ３割程度と低い状況であり、本プログラムの周知方法や広報における改善を図る。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
本プログラムは2022年度の入学生より設置されており、まだ修了者は出ていない状況である。本学において情報通信業を希望する学生は一定数おり、2022年度就職実績では全体の5％となっている。特に経営学科においては、モデルコースとして情報コースが設けられており、データサイエンスの知識を活かせる職種を希望する学生も少なくない。しかしながら情報通信業における本学の認知度はまだ低い。そこで、当該プログラムを修得したことがデータサイエンスやAIに関する基礎的知識とスキルを身に付けているひとつの指標として企業へのアピール材料となり、Society5.0社会のビジネス現場において、学生が活躍していくことが期待される。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

2023年度1月に行われた外部評価委員会（産業界、自治体等の有識者で構成）では、本学の情報系分野における専門教育科目でもあり、当該教育プログラムの必修・および選択科目とされている「情報処理」「AI入門」「Adobeクリエイ
ティブデザイン」「WEBデザイン」などの科目について意見交換を行った。その際、教育プログラムに落し込みながら学修できることに対して高い評価をいただいた。さらに外部評価委員会の委員を務める産業界の方々に本教育プログラ
ムについて意見を求め、同プログラムを受講し、知識を身に付けた学生であれば、社会や企業からのニーズも高まり、働く際に即戦力となる得るだろうとの評価も頂いている。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

当該教育プログラムの必修科目「データリテラシー」は、全1年生の必修科目として配置。データを読み、使い、分析する力がSociety5.0社会のビジネス現場においていかに重要か、学ぶ意義、データ利活用の可能性についても学習している。また「AI入門」ではデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の中で、ビジネス分野において幅広く普及が進む
人工知能（AI）について、具体的なケーススタディを通じて理解を深めている。Pythonによる本格的なAIの実装を含む演習を行い、AIを作り実際に動かしてみるため、プログラミング未体験者にも分かりやすく楽しく学ぶことができる。その他、各講義においても、データサイエンスを学ぶ楽しさと意義を理解させる工夫を行っている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること学生に対して「授業評価アンケート」を各学期末に実施している。同教育プログラムの対象科目全てにおいて授業アン
ケートを行っており、学生の満足度、授業の分かりやすさ、改善点などの把握に努めている。さらに、授業評価アン
ケート結果について、科目担当者が点検・評価を行うことで、授業の「分かりやすさ」、授業内容・水準が学生に適切であるかどうか教育の質向上に向けた改善を行っている。令和5年度はさらにカリキュラム検討委員会にて、同教育プロ
グラムの評価と改善について見直しを行うとともに、質の向上に取り組む予定である。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業
とすること

9

講義科目名称：

データリテラシー

授業コード： A54501

B54501

英文科目名称： Data literacy
開講期間
半期

配当年
1年

単位数
2

科目必選区分
必修

担当教員
中鉢 直宏
添付ファイル

授業のねらい（概要）

授業計画

データリテラシーとは、スキルやレベル、使用するツールにかかわらず、データを読み、使い、分析し、議論する能力を意味します。IT化やデジタル化が急速に進展する情報社会においては、組織や個人の活動に伴い大量のデータが発生しています。それらは、多面的に利活用されており、現代ビジネスにおいて個人レベルでデータを扱うことができるスキルはとても重要になっています。本講義では、経営などを行う上で求められるであろうデータリテラシーを想定して、データ収集から整理、分析、それらを踏まえた予想や予測について演習を通して一連の流れを理解することを目指します。そして統計分析についての基礎を学修し、データの比較や変化をExcelなどのツールを使ってなどを通し体験し、物事をデータに基づいて考える姿勢とデータに基づいて思考する力を身につけます。
また、本講義では、本学と協定している企業等の実際のデータを用いて、当該企業等の課題解決に資するデー
タ分析なども行います。
第1回
イントロダクション
データリテラシーの意義、データ利活用の可能性について学習する。
予習（時間）：シラバスを読み、講義概要、到達目標、授業計画を理解しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第2回
データとは何か
データの種類、Excelにおけるデータ処理基礎を学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）第3回
データから全体像をつかむ
データから全体像をつかむためにグラフ化、基本統計量、最頻値について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第4回
データを比較する
分散と標準偏差、散布図、相関係数について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）第5回
データから予測する回帰分析について学習する。売上の要因分析や来店者の特徴分析などを行う。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第6回
アンケートを分析する
主成分分析を楽手する。アンケートによる顧客満足度やポジション分析を行う。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第7回
サンプルデータから全体像をつかむ
標本と母集団を学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第8回
データを確率でつかむ
確率と確率分布、正規分布について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第9回
少ないデータから全体を推定する
平均値の推定することを学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第10回
お互いの平均同士を比較する
有意水準、t検定について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第11回
サンプルデータから判断する
バラツキの検定、カイ２乗検定、期待値について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第12回
Excel以外のツールを使ってみる①
Google Colaboratoryによるデータ処理について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第13回
Excel以外のツールを使ってみる②
Google Colaboratoryによる記述統計について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）10授業を通して身に付けることができる能力（DP）
到達目標

課題や小テスト等のフィードバックの方法
履修上の注意

成績評価の方法・
基準
教科書
参考書・教材備考

教員との連絡方法

Google Colaboratoryによる記述統計について学習する。
予習（時間）：配布した資料および教科書を読み、予習しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第14回
実際の企業等のデータを分析するための準備（データ加工等）を行う
実際の企業等のデータを分析するための準備（データ加工等）を行う。
予習（時間）：使用するデータをダウンロードし、データの内容を確認しておくこと。（120）
復習（時間）：今回の授業内容の復習しておくこと。（120）
第15回
実際の企業等のデータを視覚化し、推論を立てる。推論をもとに分析し、結果について議論する。
前回準備した実際の企業等のデータの視覚化を行い、推論を立ててみる。立てた推論をもとにデータ分析を行い、結果に関して学生同士で共有し、議論を行う。
予習（時間）：前回の授業で準備したデータを確認し、分析に工程に入れるよう準備を進めておくこと。（120）
復習（時間）：今回の分析において分析レポートを作成する。また15回の講義を通して学習した
内容を振り返る課題に取り組む。（120+）（最終課題）
DPにおける次の１項目を意識した科目となっている。
2.情報の収集、分析を行い、進んで課題解決に臨む姿勢【身に付くスキル】
課題発見力・ICT活用力
1．データ主導社会におけるにおけるデータの意義や課題を理解する。
2．データ処理するための基本的スキル（データの収集、必要な情報の抽出）を身に付ける。
3．データ分析に必要な基礎的な統計知識と修得する。
4．Excelを使った統計的手法と統計学の基礎を学修し、実務で活用できる。
5．実データを統計分析の手法を用いてエビデンス（証拠に基づいた）判断をすることができる。
6．Excel以外の統計環境を使用することができる。
授業内で解説と指導を行い、課題の解答を掲示します。
本講義では、Excelを主に使用した様々なデータによる分析演習を行います。
そのため情報リテラシーⅠまたはⅡの履修または同等の知識を有することを要求します。
またデータリテラシーに必要な数学的知識を有すること、自信がない場合は、高校で確率と統計に関する内容（科目「数学 I」「数学B」）に関する内容を要求します。
これらは適時授業で概説しますが、高校の教科書の復習やExcelの基本操作の学習は予習や復習に合わせ自習で補足してください。資料やソフトを用いて多角的に説明します。
授業の最後にGoogleアカウントを使用した演習を行うので授業内で使用可能なGoogleアカウントの取得を求めます。
なお、全ての講義中の撮影及び録音などの一切を禁止します。
最終課題のレポート（40％）、各授業の課題（40％）、学修意欲（20%）
Excelで学ぶ統計解析本格入門 ISBN番号：9784815601133 出版社：SBクリエイティブ株式会社 価格：2,948円（税込）
データサイエンスの基礎 (データサイエンス入門シリーズ) 浜田 悦生 (著)、狩野 裕 (編集) 講談社 ISBN
番号：9784065170007 価格：2,420円(税込)
Excelで学ぶデータ分析本格入門 日花 弘子(著) ISBN番号：9784815602857 出版社：SBクリエイティブ株式
会社 価格：2,948円(税込)
経済・経営・商学のための実践データ分析―アンケート・購買履歴データをいかす著者名：奥瀬喜之（著）、
久保山哲二（著） 講談社 ISBN：9784061573000 価格：1,980円（税込）
数式なしでわかるデータサイエンス―ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー ウン，アナリン〈Ｎｇ，Ａｎｎａｌｙｎ〉/スー，ケネス（著）上藤 一郎（訳） オーム社 ISBN：9784274224010 価格：2,640円（税込み）「最終試験」は、本学の感染対策の対応などにより「最終課題」とすることがあります。その際には授業で説明し、Mellyで通知します。
参考書や教材などの解説を初回の講義で行います。授業はMellyを使用して行いますので閲覧できる環境を用意です。
●TUC AIデータサイエンス教育プログラム「AIデータサイエンスプログラム」対象科目
Mellyの個別連絡、オフィスアワー（事前にMellyの個別連絡などを利用して予めアポイントをとること）

11

講義科目名称：

ＡＩ入門

授業コード：

英文科目名称： 専門教育科目

経営・会計学科共通科目

配当年
２年

開講期間
半期

単位数
2

学部共通基幹
科目必選区分選択

担当教員
佐々木 正仁添付ファイル

授業のねらい（概要）

授業計画

デジタル変革時代の企業経営においては、テクノロジーによるデータ活用を推進することが競争力の源泉となります。デジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の中で、ビジネス分野において幅広く普及が進む人
工知能（AI）について、具体的なケーススタディを通じて理解を深めていきます。
AIについて正しく理解するためには、AIの「中味」を知ることが大切となります。AIがどのようにして答えを導いたのか、その答えはどの程度信頼できるのか、AIとどのように関わっていけばいいのか、といったAIの本質に対する知見を深めることが本講義の目的となります。
そのために、Pythonによる本格的なAIの実装を含む演習を行います。各自のノートPC上でAIを作り，動かしますので，ノートPCが必須となります。プログラミング未体験者にも分かりやすく進めますので、新しいことを学ぶ挑戦をお待ちしています。
第1回
ガイダンス、イントロダクション
一言でAIと言っても様々なAIが存在します。「AIとは何か」についてはっきりさせたうえで、目標とするビジネスのためのAIについて理解を深めるための目標設定をします。

第2回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
ＡIの歴史
現在、AIブームと言われ、急速に普及が進んでいますが、その歴史は古く、コンピュータ創世期
である1950年代には既にその概念は存在していました。今、AIがこれほど注目され、普及が進んでいる根拠について理解を深めます。

第3回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）AIの事例紹介
AIの具体的な事例として、財務分析のためのAI開発（TUCコイタ君）のプロジェクトなどについて紹介します。

第4回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）AIの基本１： ディープラーニングと機械学習
ビジネス分野にも利用が急速に広がっているAIについて，その基本からみていきます。

第5回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）AIの基本2 ： AI開発の手順
AIを実際に開発するための手順について紹介します。

第6回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）AIの基本3 ： AI開発環境
AIを開発するための環境はいくつかありますが，その概要について紹介します。

第7回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習1： 統合開発環境Anaconda, 開発言語Pythonの実装
本格的なAIを開発するためには，プログラミング言語を使います。その代表であるPythonを利用する環境を構築する方法について学びます。ビジネスに関連するAIを理解するために，具体的な事例を紹介し，その事例についてグループワークを通してAI開発の体験をします。

第8回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習2 ： 開発言語Pythonの基本的利用法
Pythonを使用してAIを開発するための基本的な利用法について実習を行います。各自のノートPC
上でAIを動かすための準備を行います。

第9回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習3: オープンソースライブラリ概要 （Jupyter Notebook, Spyder, Scikit-learn ）PythonによるAI開発において重要なのが多彩なライブラリを使用することです。代表的なライブ
ラリについて紹介するとともに，各自のノートPCにおいてその使い方を実習します。

第10回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習4 : Scikit-learnの実装
機械学習のためのライブラリの代表であるScikit-learnを取り上げ，その機能について実習を通して理解します。
12
予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）第10回

授業を通して身に付けることができる能力（DP）

AI開発実習4 : Scikit-learnの実装
機械学習のためのライブラリの代表であるScikit-learnを取り上げ，その機能について実習を通して理解します。

第11回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習5 : 学習データとテストデータ
AIを開発するための必須なのが学習です。用意された学習データを使って各自のノートPC上のAIに学習させる方法と，テストデータを使って学習した成果を評価するための実習を行います。

第12回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習6 : 画像データ認識
AI利用の代表的事例として，画像データ認識を行います。犬・猫などの画像データについて学習させ，その結果，対象の画像を正しく認識できるか実習を行います

第13回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習7 : Scikit-learnによるアヤメの分類
AI利用の代表的な事例として，アヤメの分類の問題を取り上げます。数種類のアヤメの花の画像
データについて学習し，その結果アヤメを正しく分類できるかを実習をとおして検証します。

第14回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）
AI開発実習8 : タイタニック号の生存者予測
AI利用の代表的な事例として，タイタニック号の生存者の年齢，性別，乗船チケットの等級，身分などの属性が生死にどの程度関わっていたのかを分析・評価します。

第15回

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）まとめ
いくつかの体表的なAI利用事例についてグループワークを通して実行し，実際にAIが出した答えについて評価，分析の結果をプレゼンテーションを通して理解を深めます。

予習（時間）：事前に配信される授業資料に目を通し，必要な準備をする（30）
復習（時間）：授業時に提示される課題について取り組む（30）DP(商学部)の2項目を意識した科目となっている。
ICT活用力
論理的思考力【身に付くスキル】
大学での学びを地域に還元し，価値を創造する姿勢
情報の収集、分析を行い、進んで課題解決に臨む姿勢
専門的分野の学びを、実務や社会で応用できる能力

到達目標

課題や小テスト等のフィードバックの方法
履修上の注意

成績評価の方法・
基準
教科書
参考書・教材

1. 情報システムの開発の基本ルールと開発プロセスの基礎知識と技能について理解する。
2. 情報システムを総合的に理解し、説明ができる。
3. チームの一員として協調性と主体性を持ちグループワークで取組むことができる。
4. 情報システムによる課題解決に知識や技能を積極的主体的に取組む姿勢を養う。
授業内で解説と指導を行います。
情報リテラシーⅠまたはⅡの履修済みもしくはそれと同等の知識を有することを推奨します。
グループワークによる実習のため、効率的かつ効果的に課題解決が進捗するよう協働して積極的かつ主体的に行動するよう心がけてください。新型コロナ対策を遵守した協働作業を図りますが、感染対策などのため実習形態を変更することがあります。
1 最終課題30%, 2 課題提出50%,3 学修意欲20%
必要に応じて電子教材・課題プリントを配布します。
必要に応じて電子教材・課題プリントを配布します。

備考
教員との連絡方法

Melly

13

講義科目名称：

情報処理Ⅰ

英文科目名称： 専門教育科目

経営・会計学科共通科目

配当年
１年

開講期間
半期
担当教員
竹上 健・坂本

授業コード： A0461 A0462 B0461
B55601 B55602
単位数
2

B0462

学部共通基幹
科目必選区分
必修明子

C（商学部）

S（専門科目）IF（情報）

101（基礎・入門科目）

添付ファイル

授業のねらい（概要）

授業計画

コンピュータの進歩・インターネット環境や通信技術の発展は非常に目覚しく、ICTを活用する能力を修得す
ることの重要性は年々高くなっている。本科目では、コンピュータやネットワーク、マルチメディア、インターネット、の基礎知識を学び、情報科学、データサイエンスの基礎的な素養を育成することを基盤として、情報倫理やセキュリティの理解やアプリケーションやインターネットの適切な活用につなげる。
例えば、ハードウェアとソフトウェア、情報量、伝送速度、符号化、圧縮、データの種類、データの可視化などのトピックを扱う。デジタルデータやAIを活用することの可能性や意義を学び、情報化社会に対応できる能力を養う。
第1回
イントロダクション「ビジネス諸活動における情報処理とは」
到達目標･成績評価の方法等、学習内容の全体像をつかむ。
ビジネス諸活動における情報処理を学ぶ目的と重要性について理解をする。
予習（時間）：シラバスや掲示を確認し、Mellyを利用できるようにする（60）
復習（時間）：授業時の指示に従い、PC（またはタブレット端末やスマートフォン）、ネット
ワーク環境を整える（180）
第2回

コンピュータの概要（1）コンピュータの基礎的機能と構成を学ぶ。[1-1]コンピュータの5大装置・[1-2]CPU・[1-3]メモリ・[1-4]補助記憶装置
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第3回

コンピュータの概要（2）コンピュータの基礎的機能と構成・動作原理を学ぶ。[1-5]入力装置・[1-6]ディスプレイ・[1-7]プリンタ・[1-8]入出力インターフェイス
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第4回

デジタルデータの表し方
デジタルデータ表し方を学ぶ。[2-1]2進数・[2-3]ビットとバイト・[2-4]文字の表現・[2-5]画像などマルチメディア
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第5回

ファイルとディレクトリ
ファイルとディレクトリ使い方を学ぶ。[3-1]ファイルとは・[3-2]ディレクトリ・[3-3]ファイルの場所
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第6回

ハードデスクハードデスクの構造と記録方法を学ぶ。[4-1]ハードデスクの構造と記録方法・[4-2]フラグメン
テーション・[7-3]RAID（120）
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第7回

ＯＳとアプリケーション
OSとアプリケーションの役割、機能、種類を学ぶ。[5-1]OSの役割・[5-2]アプリケーションとは・[5-3]ソフトウエアの分類
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第8回

ネットワークの接続形態
LANとWAN、LANの接続形態(トポロジー）・クライアント/サーバ方式・無線LANの概要を学ぶ。[81]LANとWAN
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）
14

第9回

ネットワーク通信の仕組み
インターネット経由で通信ができる仕組みを学ぶ。[8-2]プロトコルとパケット・[8-3]ネット
ワークを構成する装置・[8-4]TCP/IPを使ったネットワーク）
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第10回

ネットワーク上のサービス代表的なサービスの仕組みを学ぶ。[8-5]ネットワーク上のサービス・[8-6]ｗｗｗ[8-7]電子メー
ル
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第11回

情報モラル・情報倫理と情報セキュリティ（1）
情報倫理、セキュリティの基礎、個人情報の保護、ユーザ認証、とアクセス管理を学ぶ。
[9-1]ネットワークに潜む脅威・[9-2]ユーザ認証とアクセス管理
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第12回

情報モラル・情報倫理・情報セキュリティ（2）コンピュータウイルス・不正アクセスの概要を学ぶ。[9-3]コンピュータウイルスの脅威・[9-4]
ネットワークのセキュリティ対策）
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第13回

情報モラル・情報倫理・情報セキュリティ（3）暗号化技術とデジタル署名を学ぶ。[9-5]暗号化技術とデジタル署名・[9-4]ネットワークのセ
キュリティ対策）
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第14回

インターネット関連法規
著作権、産業財産権、不正アクセス禁止法等インターネット関連法規を学ぶ。
（120）
予習（時間）：学習内容の用語を調べておく（120）
復習（時間）：講義内容のノートや資料を見直し、理解を深めておく（120）

第15回

授業を通して身に付けることができる能力（DP）

到達目標

課題や小テスト等のフィードバックの方法
履修上の注意全体のまとめ

予習（時間）：全体の復習を行いノートを見直す（120）
復習（時間）：授業時の指示に従い、小レポートや課題など仕上げる（120）
DP「商学部」の2）情報の収集、分析を行い、進んで課題解決に臨む姿勢
3）専門分野の学びを、実務や社会で応用できる能力
DP［経営学科」の2）経営資産（ヒト・モノ・カネ･情報）を多面的に理解し、活用できる能力[身に付くスキル]
情報活用能力・生涯学習力①情報通信技術の進化を理解し、説明できる。
②ハードウエアやソフトウエアの種類と違いを理解し、説明できる。
③OSの機能、プログラム、データ管理を理解し、説明できる。
④インターネット経由のネットワークの仕組みと情報検索と受発信を理解し、説明できる。
⑤情報モラル、情報倫理、セキュリティ管理を事例を通じて判断でき、説明できる。
授業内で解説を行います。
初回の授業で詳細は告知します。必ず出席してください。

成績評価の方法・基準
教科書①小テスト・小レポート・課題70％、②授業での練習問題等への学修取組や学修意欲30％

参考書・教材

必要に応じて補助教材を講義時に配布する。クラス担当者の指示に従ってください。

備考

実施の方法と評価基準は、授業中およびMellyで告知します。

教員との連絡方法●TUC AIデータサイエンス教育プログラム「AIデータサイエンスプログラム」対象科目
基本的にMelly。クラス担当者が指示を出します。

『キタミ式イラストIT塾

ITパスポート

令和04年』

15

技術評論社[14-5]関連法規

講義科目名称：

経営情報管理

英文科目名称： 専門教育科目

経営学科

配当年
２年

開講期間
半期

授業コード： A0831

A0832

B0711

B0712

展開科目
単位数
2

科目必選区分
選択

担当教員
河合 博子
B（経営学科）

S（専門科目）BA（経営）

206（中級科目）

添付ファイル

授業のねらい（概要）

授業計画

経営情報システムの構築と管理の理解を中心に情報システムと情報技術の役割、要素技術の基本知識、システ
ムの構築、経営とシステムのマネージメントについて、経営情報システムと情報管理の総論を学ぶ。既存の実システムや情報システムの計画から運用管理に至る広範な資料を用い理論と実際を学修する。また企業や組織のセキュリティポリシー、ICカードやロボット、AIの普及による企業情報の変化についても学修する。ビジネスに直接関わるアップデートな内容で、経営情報管理論の初学者や中小企業診断士にかかる経営情報システムの科目の内容に準拠した学習を行う。
第1回「経営情報管理」の概要
情報化･高度情報化･デジタル化を学ぶ。
予習(時間):シラバスおよび、第1章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）
第2回

企業活動と情報システム
意思決定と情報、企業の構造・活動と情報システムを学ぶ。
予習(時間):第2章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第3回

情報システムの基盤技術･インフラ
経営情報システムの要素技術として、ハードウェア、情報通信ネットワーク、ソフトウェア 、ア
プリケーション等を学ぶ。
予習(時間):第3章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第4回

最新の情報処理技術と活用
インターネットとネットワークの基礎、企業活動と情報システムとの関係を学ぶ。
予習(時間):第4章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第5回

ナレッジマネジメント（KM)
知識創造型組織と情報処理型組織を学ぶ。
予習(時間):第5章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第6回

経営情報管理とAI (1) ビジネスAI
多様なAIの採用例から身近なビジネスへの応用を考える。AIの普及による企業情報の変化についても学ぶ。
予習(時間):資料を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第7回

サプライチェーンマネジメント（SCM）、生産流通システム等
SCMにおける情報技術と組織能力、SCM戦略、生産流通システムの類型化等を学ぶ。
予習(時間):第6章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第8回

IT投資の効果と測定
構築と運用への予算化と効果
予習(時間):第7章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第9回

ビジネスプロセス、ワークフローとプロセス管理
プロセスの考え方、ワークフローとプロセス管理、ビジネスプロセスモデリング等を学ぶ。
予習(時間):第8章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第10回

インターネットビジネスの戦略とビジネスモデル
予習(時間):第9章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）16
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）第10回

インターネットビジネスの戦略とビジネスモデル
インターネットビジネスの戦略立案とビジネスモデルを学ぶ。
予習(時間):第9章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第11回

企業ー消費者間電子商取引、企業間電子商取引、プラットフォームビジネス
B2C、B2B、プラットフォームビジネスを学ぶ。
予習(時間):第10章を読みキーワードと疑問点を整理する。（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第12回

経営情報管理とAI (2) AIを実際に活用する
AIソフトをビジネス課題の解決、未来予測に活用する。
予習(時間):登録や操作に必要な事前準備をする（120）
復習(時間):理解度問題の解答を提出し、ノートを整理する。（120）

第13回

経営情報管理とAI (3) AIの活用に必要な基礎知識、仕組み、専門用語
AIに関する基礎知識、AIソフトに関する重要用語、導入から分析方法の一連のプロセスなどを学ぶ。
予習(時間):AIソフトの登録から操作方法を練習しておく。（120）
復習(時間):学んだことをノートに整理する。（120）

第14回

経営情報管理とAI (4) AI導入の企画案、設計・運用・管理・統制
目的、企画案、学修データを使いモデルを構築し、予測データから未来を予測する。
予習(時間):目的、企画案、データの選択など準備を進める。（120）
復習(時間):分析データを整理して、レポートの準備をする。（120）

第15回

経営情報管理と法的・倫理的課題 総まとめ
AI導入による投資効果のレポートをまとめる。経営情報管理の法的・倫理的課題を様々な視点から考える。
予習(時間):グループ内で確認しあい、意見を交換し、個人でレポートを作成する。（モデル構築
や未来予測、AI投資効果等の考察）（120）
復習(時間):レポートをまとめ提出し、クラス内で公開・発表をする。（120）

授業を通して身に付けることができる能力（DP）

到達目標

課題や小テスト等のフィードバックの方法
履修上の注意
成績評価の方法・
基準
教科書
参考書・教材備考
教員との連絡方法

DP(商学部)の2項目を意識した科目となっている。
2.情報の収集、分析を行い、進んで課題解決に臨む姿勢
3.専門的分野の学びを、実務や社会で応用できる能力
DP(経営学科)の1項目を意識した科目となっている。
2.経営資源（ヒト、モノ、カネ、情報）を多角的に理解し、活用できる能力
DP(会計学科)の1項目を意識した科目となっている。
2.会計学の専門的知識を持ち、職業会計人として社会的責任を全うできる能力【身に付くスキル】 課題解決力・職業倫理感①情報システム、情報技術の役割、要素技術の基本知識があり、説明ができる。
②システムの構築、経営とシステムのマネージメントについて知識があり、説明ができる。
③企業や組織のセキュリティポリシー、ICカードやロボット、AIの普及による企業情報の変化について知識があり、説明ができる。
④情報システムの運営上の法的、倫理的課題について知識があり、説明ができる。
授業内に課題の解答と解説を掲示します。
日々の経済状況をはじめ情報通信技術やサービスなど最新の情報と動向を雑誌・新聞・Webサイトで多面的に注視しながら教科書と参考書での予習と復習を行ってください。
毎授業の理解度問題や小テスト50％、総まとめ課題(平常試験に該当）50％
宮川公男,上田泰編著(2014)『経営情報システム第4版』中央経済社￥2800,ISBN-13:978-4502091704[補助教材]随時配布する。[参考書]武藤明則著(2014)『経営の基礎から学ぶ経営情報システム教科書』同文館
出版￥2640,ISBN-13:978-4495384111,野々山隆幸編著『最新ITを活用する経営情報論』TEN-BOOKS￥3740,ISBN13:978-4886960313，古殿幸雄著(2017)『入門ガイダンス経営情報システム』中央経済社￥2640,ISBN-13:9784502236815, 木嶋恭一他共著(2019)『経営情報学入門』放送大学￥3190, ISBN-13:978-4595319518,岸川善光編
著(2017)『経営情報要論』同文館出版社￥3520 ISBN-13:978-4495387914 など。
講義科目／実務家教員による授業。
情報(高等学校教諭一種免許状）の科目である。
基本的にMellyを使う。

17

2022年度

商学部・経営学科
第１層

ディプロマ
ポリシー
（DP)
学力の３要素ビジネスにおける倫理観を持ち、社会や組織で協働できる能力

主体性・多様性・協働性 思考力・判断力・表現力
第２層

カリキュラ
ムポリシー
（CP）

ディプロマポリシー

カリキュラムマップ
主体性・多様性・協働性

知識・技能

デジタルリテラシー 多 様 性 を 尊 重 し た コ ミ ュ ニ ケ ー
大学での学びを地域に還元し、価を身に付け、課題発 ションを行い、グローバルな視点
値を創造する姿勢
見・解決に臨む姿勢 で考える能力
知識・技能

思考力・判断力・表現力 主体性・多様性・協働性

専門的分野の学びを、社会で応用できる能力

思考力・判断力・表現力

知識・技能
学部共通科目

主体性・探究心

思考力

人間力

社会力

人間の理解

社会の理解

ICT活用力

表現力

グローバルな視野 価値を創造する姿勢 課題発見・解決力

経営学科専門科目「会計」における 「金融」における 「経営」における 「情報」における 「 観 光 ま ち づ く り 」
ビジネスの知識
専門的知識
専門的知識
専門的知識
専門的知識
における専門的知識

卒業研究Ⅰ
４年

卒業研究Ⅱ
課題研究Ⅰ

English Presentation 国際マーケティング論 地域ビジネス

課題研究Ⅱ

実践コンテンツ制作 国際関係論

３年

デジタルマーケティング 労働法

コミュニティ振興論

中小企業経営論

国際経済論

情報システム事例研究 観光ビジネスベンチャー企業論 eコマース

ブランディング論

経営事例研究ビジネスモデル開発

サステナビリティとCSR

観光政策論

マルチメディア表現 地域政策論

商品開発
日本語リテラシーⅢ デザインシンキング 自己管理とビジネス倫理 キャリアデザインⅡ
日本語リテラシーⅣ

群馬の歴史と文化 ICT活用

チームワークとリーダーシップ ライフマネープラン
長期キャリアプログラム

英語Ⅲ

グローバル経営

情報処理Ⅱ

Oral English

AI入門

２年

観光まちづく実践 環境経済学
ゲーム制作

経営導入基礎Ⅱ

会計学概論

ライフイベントと価値観 他者理解と信頼関係 心理学

日本語リテラシーⅠ ロジカルシンキング ホスピタリティ

キャリアデザインⅠ 育児と介護

日本語リテラシーⅡ クリティカルシンキング ミュージックカルチャー 短期キャリアプログラム 生命と倫理
リサーチ入門

１年

アート表現

哲学

経営組織と管理ダイバーシティマネジメント 経営情報管理

Webデザイン地域プロデュース 商法

工業簿記演習Ⅰ

広告論

Adobe動画コンテンツ制作

インターンシップ（経営） 日本経済論

法律と人権（日本国憲法を含む） 情報リテラシーⅠ 英語Ⅰ

民族と宗教

地域創造

福祉と保障

国際事情

地域活動と社会貢献 認定PBL

情報リテラシーⅡ 英語Ⅱ

政治と行政

データリテラシー オンライン英会話 多文化とコミュニティ

スポーツ実技A

経済学入門

情報処理Ⅰ

スポーツ実技B

日本の歴史と文化

情報セキュリティ論

経営財務論

情報行動論

経済活動と法マーケティングリサーチ 情報システム開発実習

マクロ経済学

人的資源管理論

ネットワークシステム開発実習

商業簿記Ⅰ

経営学概論

情報システム基礎

商業簿記演習Ⅰ

マーケティング論 プログラミングⅠ

マーケティングプロジェクト 商学基礎
経営導入基礎Ⅰ

プログラミングⅡ

中国語
日本語表現法（留学生限定）
Adobeクリエイティブデザイン

基礎系の学び

実践系の学び18

専門系の学び

観光学
観光まちづくり基礎

情報ネットワーク論 地域社会論

経営戦略論

プレゼンテーション

姿勢

経営情報活用

工業簿記Ⅰ

民法

アカデミックプログラム 学びの技法

ファイナンス論

観光マーケティング ミクロ経済学

2022年度

商学部・会計学科
第１層

ディプロマ
ポリシー
（DP)
学力の３要素ビジネスにおける倫理観を持ち、社会や組織で協働できる能力

主体性・多様性・協働性 思考力・判断力・表現力
第２層

カリキュラ
ムポリシー
（CP）

DP全体

カリキュラムマップ
主体性・多様性・協働性

知識・技能

デジタルリテラシー 多 様 性 を 尊 重 し た コ ミ ュ ニ ケ ー
大学での学びを地域に還元し、価を身に付け、課題発 ションを行い、グローバルな視点
値を創造する姿勢
見・解決に臨む姿勢 で考える能力
知識・技能

思考力・判断力・表現力 主体性・多様性・協働性

専門的分野の学びを、社会で応用できる能力

思考力・判断力・表現力

知識・技能
学部共通科目

主体性

思考力

人間力

社会力

人間の理解

社会の理解

ICT活用力

表現力

グローバルな視野 価値を創造する姿勢 課題発見・解決力

会計学科専門科目「経営」における 「情報」における 「 観 光 ま ち づ く り 」「会計」における 「金融」におけるビジネスの知識
専門的知識
専門的知識
における専門的知識 専門的知識
専門的知識

卒業研究Ⅰ
４年

卒業研究Ⅱ
課題研究Ⅰ

English Presentation グローバル経営

課題研究Ⅱ

実践コンテンツ制作 国際マーケティング論 地域ビジネス

ブランディング論 会計実務研究Ⅰ
会計実務研究Ⅱ

労働法

サステナビリティとCSR

観光ビジネス

国際経済論

中小企業経営論

コミュニティ振興論 経営学

資金調達論

ベンチャー企業論

企業法

資金運用論

監査論

意思決定論

ビジネスモデル開発 デジタルマーケティング

予算管理論

業績評価論

租税法
簿記論Ⅰ
簿記論Ⅱ

３年

財務諸表論Ⅰ
財務諸表論Ⅱ
管理会計Ⅰ
管理会計Ⅱ
財務会計Ⅰ
財務会計Ⅱ
日本語リテラシーⅢ デザインシンキング 自己管理とビジネス倫理 キャリアデザインⅡ
日本語リテラシーⅣ

群馬の歴史と文化 ICT活用

環境経済学

Oral English

インターンシップ（会計） ミクロ経済論

情報処理Ⅰ

長期キャリアプログラム

情報処理Ⅱ

Webデザイン

AI入門

Adobe動画コンテンツ制作

２年

アカデミックプログラム 学びの技法

英語Ⅲ

チームワークとリーダーシップ ライフマネープラン

ライフイベントと価値観 他者理解と信頼関係 心理学

法律と人権（日本国憲法を含む） 情報リテラシーⅠ 英語Ⅰ

民族と宗教

地域創造

キャリアデザインⅠ 育児と介護

福祉と保障

情報リテラシーⅡ 英語Ⅱ

国際事情

地域活動と社会貢献 認定PBL

日本語リテラシーⅡ クリティカルシンキング ミュージックカルチャー 短期キャリアプログラム 生命と倫理

政治と行政

データリテラシー オンライン英会話 多文化とコミュニティ

日本語リテラシーⅠ ロジカルシンキング ホスピタリティ
リサーチ入門

アート表現

哲学
１年

経営導入基礎Ⅱ

商業簿記Ⅲ

ファイナンス論

経営組織と管理

経営学概論

経営情報管理観光学

商業簿記演習Ⅲ

地域金融論

商法

ダイバーシティマネジメント

税務会計論

国際金融論

日本経済論

広告論

国際会計論

民法

経営戦略論

財務分析論

マクロ経済学

経営財務論

経済活動と法人的資源管理論

マーケティングプロジェクト 商学基礎

会計学概論

経営導入基礎Ⅰ

商業簿記Ⅰ
商業簿記演習Ⅰ

スポーツ実技A

経済学入門

中国語

商業簿記Ⅱ

スポーツ実技B

日本の歴史と文化

日本語表現法（留学生限定）

商業簿記演習Ⅱ

プレゼンテーション

工業簿記Ⅰ

Adobeクリエイティブデザイン

工業簿記演習Ⅰ
工業簿記Ⅱ
工業簿記演習Ⅱ

姿勢

基礎系の学び

実践系の学び19

専門系の学び高崎商科大学教務委員会細則（目的）第１条 この細則は、高崎商科大学（以下「本学」という。）教授会規程第８条に基づき、教務関係業務を適正かつ円滑ならしめるために、本学教務委員会（以下「委員会」という。）の組織、運営その他必要な事項を定める。
（協議事項）
第２条 本委員会は、次の事項について協議する。
(1) 教 育 課 程 の 編 成 と 運 用 に 関 す る こ と(2) 履 修 及 び 授 業 運 営 に 関 す る こ と(3) 試 験 、 成 績 に 関 す る こ と(4) 単 位 認 定 及 び 卒 業 判 定 に 関 す る こ と(5) オ リ エ ン テ ー シ ョ ン 計 画 に 関 す る こ と(6) 授 業 評 価 シ ス テ ム と 授 業 方 法 の 改 善 に 関 す る こ と(7) そ の 他 教 務 に 関 す る こ と（構成・任命）第３条 本委員会の委員は、本学の教授・准教授・講師及び事務職員により構成するものとし、学長がこれを委嘱する。
（任期）
第４条

委員の任期はその年度の末日までとする。

（委員長）
第５条 本委員会に、委員長１名を置く。
２ 委員長は学長が委嘱する。
３

本委員会に委員長を補佐するため、副委員長を置くことができる。

（会議）
第６条 本委員会は委員長が招集し、その議長は委員長をもって充てる。
２

本委員会は、毎月１回の定例会議を開くものとする。ただし、必要ある場合は、臨時に開くことができる。
３ 本委員会は、高崎商科大学短期大学部教務委員会と合同で行うことがある。
（報告）
第７条

本委員会の協議の内容については、委員長から文書をもって学長に報告する。

（改廃）
第８条

本委員会細則の改廃は教授会の議を経た後、学長の承認を必要とする。

（庶務）
第９条 本委員会の庶務は事務局が処理するものとする。

20

１

附 則
この細則は、平成１３年４月１日から施行する。
平成１４年４月１日一部改定実施する。
平成１８年４月１日一部改定実施する。
平成１９年４月１日一部改定実施する。
平成２２年４月１日一部改定実施する。

21

高崎商科大学カリキュラム検討委員会細則（目的）第１条 この細則は、高崎商科大学（以下「本学」という。）教授会規程第８条に基づき、全学的な視野や分野・学部等を超えた横断的な視点からのカリキュラム編成を推進するために、本学カリキュラム検討委員会（以下「委員会」という。）の組織、運営その他
必要な事項を定める。
（協議事項）
第２条 本委員会は、次に事項について、協議する。
(1) カ リ キ ュ ラ ム の 策 定 や 改 定 、 検 討 に 関 す る こ と(2) カ リ キ ュ ラ ム 評 価 、 効 果 測 定 、 運 営 、 改 善 等 関 す る こ と(3) カ リキ ュラムマップ 、スキル 別科目担当表 、カ リキ ュラ ム ツリ ー等 に 関するこ と(4) リ ベラ ルアーツ教育 、STEAM 教育、文 理融 合、 教養 教 育等 の検 討 に関 す るこ と
(5) カ リ キ ュ ラ ム と 課 外 プ ロ グ ラ ム と の 連 携 、 調 整 に 関 す る こ と(6) そ の 他 カ リ キ ュ ラ ム に 関 す る こ と（構成・任命）第３条 本委員会の委員は、本学の教授・准教授・講師及び事務職員により構成するものとし、学長がこれを委嘱する。
（任期）
第４条 委員の任期はその年度の末日までとする。
（委員長）
第５条
２
３

本委員会に、委員長１名を置く。

委員長は学長が委嘱する。
本委員会に委員長を補佐するため、副委員長を置くことができる。
（会議）

第６条 本委員会は委員長が招集し、その議長は委員長をもって充てる。
２ 本委員会は、２か月に１回の定例会議を開くものとする。ただし、必要ある場合は、臨時に開くことができる。
３ 本委員会は、高崎商科大学短期大学部カリキュラム検討委員会と合同で行うことがある。
（報告）
第７条 本委員会の協議の内容については、委員長から文書をもって学長に報告する。
（改廃）第８条 本委員会細則の改廃は教授会の議を経た後、学長の承認を必要とする。
（庶務）
第９条

本委員会の庶務は事務局が処理するものとする。
附１

則

この細則は、れいわ３年９月１日から施行する
22

高崎商科大学カリキュラム検討委員会細則（目的）第１条 この細則は、高崎商科大学（以下「本学」という。）教授会規程第８条に基づき、全学的な視野や分野・学部等を超えた横断的な視点からのカリキュラム編成を推進するために、本学カリキュラム検討委員会（以下「委員会」という。）の組織、運営その他
必要な事項を定める。
（協議事項）
第２条 本委員会は、次に事項について、協議する。
(1) カ リ キ ュ ラ ム の 策 定 や 改 定 、 検 討 に 関 す る こ と(2) カ リ キ ュ ラ ム 評 価 、 効 果 測 定 、 運 営 、 改 善 等 関 す る こ と(3) カ リキ ュラムマップ 、スキル 別科目担当表 、カ リキ ュラ ム ツリ ー等 に 関するこ と(4) リ ベラ ルアーツ教育 、STEAM 教育、文 理融 合、 教養 教 育等 の検 討 に関 す るこ と
(5) カ リ キ ュ ラ ム と 課 外 プ ロ グ ラ ム と の 連 携 、 調 整 に 関 す る こ と(6) そ の 他 カ リ キ ュ ラ ム に 関 す る こ と（構成・任命）第３条 本委員会の委員は、本学の教授・准教授・講師及び事務職員により構成するものとし、学長がこれを委嘱する。
（任期）
第４条 委員の任期はその年度の末日までとする。
（委員長）
第５条
２
３

本委員会に、委員長１名を置く。

委員長は学長が委嘱する。
本委員会に委員長を補佐するため、副委員長を置くことができる。
（会議）

第６条 本委員会は委員長が招集し、その議長は委員長をもって充てる。
２ 本委員会は、２か月に１回の定例会議を開くものとする。ただし、必要ある場合は、臨時に開くことができる。
３ 本委員会は、高崎商科大学短期大学部カリキュラム検討委員会と合同で行うことがある。
（報告）
第７条 本委員会の協議の内容については、委員長から文書をもって学長に報告する。
（改廃）第８条 本委員会細則の改廃は教授会の議を経た後、学長の承認を必要とする。
（庶務）
第９条

本委員会の庶務は事務局が処理するものとする。
附１

則

この細則は、れいわ３年９月１日から施行する
23

TUC AI・データサイエンス教育プログラム【目的】
本プログラムは、社会の変化を理解し、データやAIに関する基礎的知識と基本的スキルを身に付けることで、Society5.0社会のビジネス現場において、AI関連の知識やICTスキルをフルに活用し、データに根差したビジネスを展開できる人材の育成を目的と
している。

必
修

データリテラシー【2単位】

導入

AI入門【2単位】

導入

情報処理Ⅰ【2単位】
経営情報管理【2単位】【プログラムの概要】
全学を対象とするプログラムであり、全ての学生が履修可能となっている。また、低学年での配当科目を多く設置してあり、4年間での知識・スキルの修得がスムーズにいくよう、工夫されている。さらにプログラムは3段階のレベルで構成されており、上位のプログラムは知識・スキルを実践的な学びでビジネスへ接続する仕組みとなっている。
「データリテラシー」では、ビジネスを想定したデータを題材として学修を行い、「マーケテングプロジェクト」や「デジタルマーケティング」では、実データの分析や得られた知見をビジネス志向のPBLに活用する。またAdobe
Creative Cloudを利用した実践的なコンテンツ制作の科目群においてもコンセプトの設定や成果物の評価の際にデータリテラシーの視点を盛り込む。

基礎

AIデータサイエ
ンスプログラム
心得

導入【修了条件】
左記4科目（8単位）を全て修得【プログラムの内容】
AIデータサイエンスプログラム
・AIの発達で社会や人々の生活がどのように変化しているかを理解する
・データが社会や人々の生活でどのように活用されているかを理解する
・様々な業界におけるデータの活用事例を知る・セキュリティや倫理、コンプライアンスなどの留意事項を理解する
・データの活用を行うための基本的スキルを身に付ける
AIデータサイエンスプログラム

ICT活用【2単位】
選択①

Adobeクリエイティブ
【2単位】
デザイン

Webデザイン【2単位】
Adobe動画コンテンツ
【2単位】
制作

ビジネスモデル開発【2単位】
選択②

マーケティング【2単位】
プロジェクトデジタル
マーケティング 【2単位】

実践コンテンツ制作【2単位】

プラス

・データ構造やアルゴリズムの基本を理解する
・データベース、マルチメディアの基本を理解する
・画像や動画の基本を理解し、デジタル表現力を身に付ける

AIデータサイエンスプログラム プラス
修了証明発行

AIデータサイエンスプログラム【修了条件】
上記必修科目に加え、
左記「選択①」から4単位以上を修得し、合計12単位以上を修得

ビジネスプラス・ICTを実社会で活用するスキルを身に付ける・社会のニーズに即したコンテンツ制作について理解する

AIデータサイエンスプログラム ビジネスプラス
修了証明発行

デジタルネイティブ
人材の育成【修了条件】
上記必修科目に加え、「選択①」から4単位以上、左記「選択②」から4単位以上を修得し、合計16単位以上を修得

ビジネス AIデータサイエンス実 践 プログラム ビジネスプラス
専門的知識 AIデータサイエンス
スキルの修得 プログラム プラス
必修・基礎部分

AIデータサイエンス
プログラム【プログラムの特徴】「必修」区分に配置されている科
目の内半数の2科目は正課程で全学必修科目として設置されており、自ら選択して履修しなければならない科目は残る2科目のみとなっているため、本プログラムを履修しやすい環境をつくっている。
学修内容も基礎→専門→実践と体系的に構築されている。
また、プログラム修了者には修了証を交付することで、就職活動への活用も視野に入れている。

TUC 高崎商科大学
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