様式１

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） 申請様式
東京経済大学① 学校名

学校法人 東京経済大学② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態東京都国分寺市南町1-7-34④ 所在地

データサイエンス・スタンダード⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和3

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

168

人

（非常勤）

185

人

35

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
1,570⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

6,556

総数

１年次

1,581

人

２年次

1,595

人

３年次

1,559

人

４年次

1,608

人

５年次

213

人

６年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

竹内 秀一（役職名） データサイエンス教育運営委員長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データサイエンス教育運営委員会（責任者名）

竹内 秀一（役職名） データサイエンス教育運営委員長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データサイエンス教育運営委員会（責任者名）

竹内 秀一（役職名） データサイエンス教育運営委員長
認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務部学務課

E-maildsoffice@s.tku.ac.jp

11 // 147
194
199

担当者名

網中 真志

電話番号

042-328-7757

様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

経済学部
次に示す経済学部データサイエンス・スタンダード授業科目群の中から6単位以上修得することにより、データサイエンス・スタンダード認定がされます。
ただし、1-1から3－2までのすべての項目が含まれるように授業科目の単位を修得する必要があります。各授業科目における対応項目は以下の③から⑦に記載のとおりです。
なお、担当教員名の指定がある授業科目については他の担当教員の授業科目は該当しません。
経済学部データサイエンス・スタンダード授業科目群「データで学ぶ経済学」「経済数学入門ａ」「経済数学入門ｂ」「計量経済学a」「計量経済学ｂ」「経済データ分析a」「経済データ分析b」「経済統計a」「経済統計b」「コンピュータ・リテラシー応用I」「数理の科学Ⅰａ」「数理の科学Ⅰｂ」「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」「社会科学におけるデータサイエンス」「マーケティング・リサーチ」「経営情報システム論ａ」「経営情報システム論ｂ」「データサイエンスと機械学習」「企業金融論ａ」「企業金融論ｂ」「経営統計ａ」「経営統計ｂ」「経営財務論ａ」「経営財務論ｂ」「ＡＩとデータサイエンスの実践」「プログラミング入門の入門」「経済・経営分析のための統計リテラシー」＜６単位修得モデル例＞「データで学ぶ経済学」2単位、「計量経済学ａ」2単位、「経済データ分析ａ」2単位、計6単位③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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データで学ぶ経済学
一部開講 ○ ○ 経営統計a
一部開講 ○ ○2
2
経済数学入門ａ
一部開講 ○
経営統計ｂ
一部開講 ○ ○2
2
経済数学入門ｂ
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 経営情報システム論ａ2
計量経済学ａ
一部開講 ○
経営情報システム論ｂ
一部開講 ○ ○22
計量経済学ｂ
一部開講 ○
マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○2
4
経済データ分析ａ
一部開講 ○
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ｂ
一部開講 ○
経営財務論ａ
一部開講 ○ ○2
2
経済統計ａ
一部開講 ○
経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○22
経済統計ｂ
一部開講 ○ ○ プログラミング入門の入門
一部開講 ○ ○22
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○22
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数

2 / 199

④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データで学ぶ経済学
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
2
経済数学入門ａ
一部開講 ○
経営統計a
一部開講 ○ ○2
2
経済数学入門ｂ
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 経営統計ｂ2
計量経済学ａ
一部開講 ○ ○ 企業金融論ａ
一部開講
2
2
○
計量経済学ｂ
一部開講 ○ ○ 経営情報システム論ａ
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○ 経営情報システム論ｂ
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ｂ
一部開講 ○ ○ マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○2
4
経済統計ａ
一部開講 ○ ○ データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○22
経済統計ｂ
一部開講 ○ ○ 経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○2
2
全学開講 ○ ○ プログラミング入門の入門
一部開講 ○ ○数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ22数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2
2
単位数⑤「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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データで学ぶ経済学
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
2
経済数学入門ａ
一部開講 ○ ○ 経営統計a
一部開講 ○ ○2
2
経済数学入門ｂ
一部開講 ○ ○ 経営統計ｂ
一部開講 ○ ○22
計量経済学ａ
一部開講 ○ ○ 企業金融論ｂ
一部開講
2
2
○
計量経済学ｂ
一部開講 ○ ○ 経営情報システム論ａ
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○ 経営情報システム論ｂ
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ｂ
一部開講 ○ ○ マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○2
4
経済統計ａ
一部開講 ○ ○ データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○22
経済統計ｂ
一部開講 ○ ○ 経営財務論ａ
一部開講 ○ ○22
数理の科学Ⅰａ
一部開講 ○
経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○22
数理の科学Ⅰｂ
一部開講 ○
プログラミング入門の入門
一部開講 ○ ○22
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○22
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
単位数

3 / 199⑥「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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データで学ぶ経済学
一部開講 ○ ○ 経営統計a
一部開講 ○ ○2
2
経済数学入門ｂ
一部開講 ○ ○ 経営統計ｂ
一部開講 ○ ○22
計量経済学ａ
一部開講 ○
マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○2
4
計量経済学ｂ
一部開講 ○
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○22
経済データ分析ａ
一部開講
プログラミング入門の入門
一部開講
2
○
2
○ ○
経済データ分析ｂ
一部開講
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講
2
○
2
○ ○
経済統計ｂ
一部開講
2
○ ○
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データで学ぶ経済学
一部開講 〇 〇 〇 経営統計a
一部開講 〇 〇 〇2
2
経済数学入門ａ
一部開講 〇 〇 〇 経営統計ｂ
一部開講 〇 〇 〇2
2
経済数学入門ｂ
一部開講 〇
一部開講 〇 〇 〇2〇 企業金融論ａ2
計量経済学ａ
一部開講 〇 〇 〇 企業金融論ｂ
一部開講 〇 〇 〇2
2
計量経済学ｂ
一部開講 〇 〇 〇 経営情報システム論ａ
一部開講 〇 〇 〇22
経済データ分析ａ
一部開講 〇 〇 〇 経営情報システム論ｂ
一部開講 〇 〇 〇22
経済データ分析ｂ
一部開講 〇 〇 〇 マーケティング・リサーチ
一部開講 〇 〇 〇
2
4
経済統計ａ
一部開講 〇 〇 〇 データサイエンスと機械学習
一部開講 〇 〇 〇
2
2
経済統計ｂ
一部開講 〇 〇 〇 経営財務論ａ
一部開講 〇 〇 〇22
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講
プログラミング入門の入門
一部開講 〇 〇 〇
2
〇 〇 〇
2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 〇 〇 〇 経済・経営分析のための統計リテラシー 2
一部開講 〇 〇 〇2
コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
全学開講 〇 〇 〇2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 〇 〇 〇
2
単位数

単位数

4 / 199

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
経営財務論ａ
経営財務論ｂ
データサイエンスと機械学習
ＡＩとデータサイエンスの実践

選択項目

授業科目

選択項目

4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

・「データで学ぶ経済学」（2、3回目）、・「経済数学入門ａ」（12回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（1回目）、・「経済データ分析ａ」（1回目）、・「経済データ分析ｂ」（1回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回
1-1 目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「経営統計ａ」（1回目）、・「経営統計ｂ」（1回（１）現在進行中の社会変化（第目）、・「経営情報システム論ａ」（2回目）、・「経営情報システム論ｂ」（2回目）、・「マーケティング・リサーチ」（1４次産業革命、Society 5.0、回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1回目）、・「経営財務論ａ」（1回目）、・「経営財務論ｂ」（1回目）、・
データ駆動型社会等）に深く寄「プログラミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（1回目）
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・「データで学ぶ経済学」（3回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学ａ／
数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「経営統計ａ」（1回目）、・「経営統計ｂ」（13、14回目）、・「経営情報システム論ａ」（2回1-6目）、・「経営情報システム論ｂ」（4回目）、・「マーケティング・リサーチ」（14回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1、14回目）、・「経営財務論ａ」（1回目）、・「経営財務論ｂ」（3回目）、・「プログラミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）

5 / 199

・「データで学ぶ経済学」（4、6回目）、・「経済数学入門ａ」（12回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3、4回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の1-2 科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（10～12回目）、・「経営統計ａ」（3回目）、・「経営統計ｂ」（5回目）、・「経営情報システム論ａ」（5回目）、・「経営情報システム論ｂ」（12、13回目）、・「マーケティ
ング・リサーチ」（4回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「経営財務論ｂ」（2回目）、・「プログラ（２）「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非ミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（1回目）
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

・「データで学ぶ経済学」（3回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済データ分析ａ」（2回目）、・「経済データ分析ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「経営統計ａ」
1-3（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（1回目）、・「企業金融論ａ」（14回目）、・「経営情報システム論ａ」（9回目）、・「経営情報システム論ｂ」（8回目）、・「マーケティング・リサーチ」（29回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「経営財務論ｂ」（1回目）、・「プログラミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための
統計リテラシー」（12回目）
・「データで学ぶ経済学」（7～12回目）、・「経済数学入門ａ」（13回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（5～14回目）、・「経済データ分析
ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学Ⅰａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学Ⅰｂ」（1～12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の1-4 科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（3回目）、・「経営統計ａ」（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（2回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（10、11回目）、・（３）様々なデータ利活用の現場「マーケティング・リサーチ」（3、6～8回目）、・「データサイエンスと機械学習」（8回目）、・「経営財務論ａ」（2回におけるデータ利活用事例が示目）、・「経営財務論ｂ」（7回目）、・「プログラミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための統計リされ、様々な適用領域（流通、製テラシー」（4回目）
造、金融、サービス、インフラ、
・「データで学ぶ経済学」（13回目）、・「経済数学入門ａ」（12回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「計量経公共、ヘルスケア等）の知見と済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済データ分析ａ」（4～8回目）、・「経済組み合わせることで価値を創出
データ分析ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「数理の科学Ⅰするものａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」
1-5 （1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「経営統計ａ」（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（5、10、13回目）、・「企業金融論ｂ」（3、8、9回目）、・「経営情報システム論ａ」（10、12、13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（5～9回目）、・「マーケティング・リサーチ」（14回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「経営財務論ａ」（2回目）、・「経営財務論ｂ」（7回目）、・「プログラミング入門の入門」（1回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4、12回目）

6 / 199

・「データで学ぶ経済学」（4、10、14回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「計量経済学ａ」（15回目）、・「計量経済学ｂ」（15回目）、・「経済データ分析ａ」（15回目）、・「経済データ分析ｂ」（15回目）、・「経済統計ｂ」（14
3-1 回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「経営統計ａ」（10回目）、・「経営統計ｂ」（6、9、（４）活用に当たっての様々な留
11、14回目）、・「マーケティング・リサーチ」（30回目）、・「データサイエンスと機械学習」（13回目）、・「プログラ意事項（ELSI、個人情報、データ
ミング入門の入門」（15回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）
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

・「データで学ぶ経済学」（4、10、14回目）、・「経済数学入門ｂ」（14回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「経営統計ａ」（13回目）、・「経営統計ｂ」（6、11、14回目）、・「マー3-2
ケティング・リサーチ」（2回目）、・「データサイエンスと機械学習」（14回目）、・「プログラミング入門の入門」（15回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）
・「データで学ぶ経済学」（5～9回目）、・「経済数学入門ａ」（13、14回目）、・「経済数学入門ｂ」（12、13回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経済学ｂ」（2～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3～14回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2、7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」
2-1 （1、9回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（5、8回目）、・「経営統計ａ」（3～13回目）、・「経営統計ｂ」（3回目）、・「企業金融論ａ」（11回目）、・「企業金融論ｂ」（5、8、9回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（3、4回目）、・「マーケティング・リサーチ」（5回目）、・「データサイエンスと機械学習」（6、7回目）、・「経営財務論ａ」（3回目）、・「プログラミング入門の入門」（12回目）、・「経済・経営分
析のための統計リテラシー」（4回目）

・「データで学ぶ経済学」（10回目）、・「経済数学入門ａ」（13、14回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経（５）実データ・実課題（学術デー
済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（6～14回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計タ等を含む）を用いた演習など、ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／
社会での実例を題材として、数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（4、8、15回目）、・「社会科学における「データを読む、説明する、扱う」 2-2 データサイエンス」（8、10回目）、・「経営統計ａ」（14、15回目）、・「経営統計ｂ」（5、6回目）、・「企業金融論ａ」
といった数理・データサイエン（11回目）、・「企業金融論ｂ」（8、9回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す（10、11回目）、・「マーケティング・リサーチ」（17回目）、・「データサイエンスと機械学習」（6、7、10、11回るもの目）、・「経営財務論ａ」（4、6回目）、・「プログラミング入門の入門」（13回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）
・「データで学ぶ経済学」（11～12回目）、・「経済数学入門ａ」（12回目）、・「経済数学入門ｂ」（12、13回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3～14回目）、・「経済データ
分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～15回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（3～2-3 13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（13～15回目）、・「経営統計ａ」（2、3回目）、・「経営統計ｂ」（2回目）、・「企業金融論ａ」（11回目）、・「企業金融論ｂ」（5回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（10、11回目）、・「マーケティング・リサーチ」（16、19、25、27、28回目）、・「データサイエンスと機械学習」（2～14回目）、・「経営財務論ａ」（5、7回目）、・「プログラミング入門の入門」（14回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）

7 / 199

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムにおいて取り上げるデータサイエンス科目を学修することにより、データサイエンスに関する知識と技能を基礎（リテラシーレベル）から修得することができる。これにより、実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的な知力に裏付けられた総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造することにもつながるものと考えられる。AI時代を迎えた現代社会における諸問題に対応する人材を育成するためにも、実践的な知力の一部としてデータサイエンスの知識と技能を身につけることが必要である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

8 / 199

様式２－２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

経営学部
次に示す経営学部データサイエンス・スタンダード授業科目群の中から6単位以上修得することにより、データサイエンス・スタンダード認定がされます。
ただし、1-1から3－2までのすべての項目が含まれるように授業科目の単位を修得する必要があります。各授業科目における対応項目は以下の③から⑦に記載のとおりです。
なお、担当教員名の指定がある授業科目については他の担当教員の授業科目は該当しません。
経営学部データサイエンス・スタンダード授業科目群「経営数理入門ａ」「経営数理入門ｂ」「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷、吉田、小暮）」「経営情報システム論a」「経営情報システム論ｂ」「プログラミングＡ」「ビジネスプログラミング」「企業金融論ａ」「企業金融論ｂ」「経営統計ａ」「経営統計ｂ」「マーケティング・リサーチ」「データサイエンスと機械学習」「経済・経営分析のための統計リテラシー」「コンピュータ・リテラシー応用I」「数理の科学Ⅰａ」「数理の科学Ⅰｂ」「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」「社会科学におけるデータサイエンス」「計量経済学a」「計量経済学ｂ」「経済データ分析a」「経済データ分析b」「経済統計a」「経済統計b」「情報産業論」「経営財務論ａ」「経営財務論ｂ」「ＡＩとデータサイエンスの実践」＜６単位修得モデル例＞「データサイエンスと機械学習」2単位、「データサイエンス入門」2単位、「経営統計ａ」2単位、計6単位③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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
全学開講 ○ ○フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷） 2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
一部開講 ○
2
全学開講 ○ ○フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
一部開講 ○ ○ 数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ2
2
全学開講 ○ ○経営統計ａ
社会科学におけるデータサイエンス
一部開講 ○ ○22
一部開講 ○ ○ 計量経済学ａ
一部開講 ○
経営統計ｂ
2
2
一部開講 ○
情報産業論
一部開講 ○ ○ 計量経済学ｂ2
2
一部開講 ○
経営情報システム論ａ
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ａ2
2
一部開講 ○
経営情報システム論ｂ
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ｂ2
2
プログラミングA
一部開講 ○ ○ 経済統計ａ
一部開講 ○
4
2
ビジネスプログラミング
一部開講 ○ ○ 経済統計ｂ
一部開講 ○ ○42
マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○ 経営財務論ａ
一部開講 ○ ○42
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○ 経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○2
2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2

9 / 199

④「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
経営数理入門ａ
経営数理入門ｂ
フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）
フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
経営統計ａ
経営統計ｂ
情報産業論
企業金融論ａ
経営情報システム論ａ
経営情報システム論ｂ
プログラミングA
ビジネスプログラミング
マーケティング・リサーチ

単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
4
4
4

必修

開講状況 1-2 1-3
授業科目
一部開講
○ データサイエンスと機械学習
一部開講○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
一部開講 ○
一部開講 ○ ○ 数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
一部開講 ○ ○ 計量経済学ａ
一部開講○ 計量経済学ｂ
一部開講○ 経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ｂ
一部開講 ○ ○ 経済統計ａ
一部開講 ○ ○ 経済統計ｂ
一部開講 ○ ○ 経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○

単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

必修

開講状況 1-2 1-3
一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○⑤「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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
数理の科学Ⅰａ
経営数理入門ａ
一部開講 ○
一部開講 ○
2
2
経営数理入門ｂ
数理の科学Ⅰｂ
一部開講 ○
一部開講 ○
2
2
フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
一部開講 ○ ○ 数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○22
経営統計ａ
一部開講 ○ ○ 数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○22
経営統計ｂ
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○
2
2
情報産業論
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 計量経済学ａ2
企業金融論ｂ
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 計量経済学ｂ2
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○経営情報システム論ａ2
2
経営情報システム論ｂ
一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○ 経済データ分析ｂ2
2
プログラミングA
一部開講 ○ ○ 経済統計ａ
一部開講 ○ ○42
ビジネスプログラミング
一部開講 ○ ○ 経済統計ｂ
一部開講 ○ ○42
マーケティング・リサーチ
一部開講 ○ ○ 経営財務論ａ
一部開講 ○ ○42
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○ 経営財務論ｂ
一部開講 ○ ○2
2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2

10 / 199

⑥「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
経営数理入門ｂ
フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
経営統計ａ
経営統計ｂ
ビジネスプログラミング
マーケティング・リサーチ
データサイエンスと機械学習
経済・経営分析のための統計リテラシー

単位数

2
2
2
2
4
4
2
2

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
一部開講 ○ ○ 計量経済学ａ
一部開講 ○ ○ 計量経済学ｂ
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○ 経済データ分析ｂ
一部開講 ○ ○ 経済統計ｂ
一部開講 ○ ○一部開講 ○ ○単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

2
2
2
2
2
2

全学開講 ○ ○一部開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○ ○⑦「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
単位数 必修
単位数 必修授業科目
授業科目
開講状況 2-1 2-2 2-3
開講状況 2-1 2-2 2-3
データサイエンスと機械学習
一部開講 〇 ○経営数理入門ａ
一部開講 〇 ○ ○2
2
経済・経営分析のための統計リテラシー 2
一部開講 〇 ○経営数理入門ｂ
一部開講 〇 ○ ○2
フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷） 2
全学開講 〇 ○ ○一部開講 〇 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス2
フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
全学開講 ○ ○ ○一部開講 〇 ○ ○ コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
2
2
経営統計ａ
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
一部開講
全学開講 ○ ○ ○
2
〇 ○ ○
2
経営統計ｂ
一部開講 〇 ○ ○ 数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○ ○2
2
企業金融論ａ
一部開講 〇 ○ ○ 計量経済学ａ
一部開講 ○ ○ ○2
2
一部開講 〇 ○ ○ 計量経済学ｂ
企業金融論ｂ
一部開講 ○ ○ ○2
2
経営情報システム論ａ
一部開講 〇 ○ ○ 経済データ分析ａ
一部開講 ○ ○ ○2
2
経営情報システム論ｂ
一部開講 〇 ○ ○ 経済データ分析ｂ
一部開講 ○ ○ ○2
2
一部開講 ○ ○ ○プログラミングA
一部開講
経済統計ａ
4
〇 ○ ○
2
ビジネスプログラミング
一部開講 〇 ○ ○ 経済統計ｂ
一部開講 ○ ○ ○42
マーケティング・リサーチ
一部開講 〇 ○ ○ 経営財務論ａ
一部開講 ○ ○ ○4
2

11 / 199

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
ビジネスプログラミング
経営財務論ａ
経営財務論ｂ
データサイエンスと機械学習
ＡＩとデータサイエンスの実践

選択項目

授業科目

選択項目

4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（1回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）」（1回目）、・「経営統計ａ」（1回目）、・「経営統計ｂ」（1回目）、・「情報産業論」（2～12回目）、・「経営情報システム論ａ」（2回目）、・「経営情報システム論ｂ」（2回目）、・「プログラミングA」（2回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2回目）、・「マーケティング・リサーチ」（1回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1回目）、・「経済・経営分析
1-1のための統計リテラシー」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計（１）現在進行中の社会変化（第量経済学ｂ」（1回目）、・「経済データ分析ａ」（1回目）、・「経済データ分析ｂ」（1回目）、・「経済統計ａ」（1回４次産業革命、Society 5.0、デー
目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「経営財務論ａ」（1回目）、・「経営財務論ｂ」（1回目）
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

・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（6回目）、・「経営統計ａ」（1回目）、・「経営統計ｂ」（13、14回目）、・「情報産業論」（13、14回目）、・「経営情報システム論ａ」（2回目）、・「経営情報システム論ｂ」（4回目）、・「プログラミングA」（3回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2回目）、・「マーケティング・リサーチ」（14回目）、・
1-6「データサイエンスと機械学習」（1、14回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータ
サイエンス」（1、2、4回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「経営財務論ａ」（1回目）、・「経営財務論ｂ」（3回目）

12 / 199・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（2回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）」（2～4回目）、・「経営統計ａ」（3回目）、・「経営統計ｂ」（5回目）、・「経営情報システム論ａ」（5回目）、・「経営情報シス
テム論ｂ」（12、13回目）、・「プログラミングA」（5回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2回目）、・「マーケティン
グ・リサーチ」（4回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラ
1-2
シー」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（10～12回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3、4回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・（２）「社会で活用されているデー「経済統計ｂ」（1回目）、「経営財務論ｂ」（2回目）
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

・「経営数理入門ａ」（9回目）、・「経営数理入門ｂ」（1回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（3回目）、・「経営統計ａ」（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（1回目）、・「情報産業論」（2～12回目）、・「企業金融論ａ」（14回目）、・「経営情報システム論ａ」（9回目）、・「経営情報システム論ｂ」（8回目）、・「プログラミングA」（2回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2回目）、・「マーケティング・リサーチ」（29回目）、・「データサイエンスと機
1-3 械学習」（12回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済データ分析ａ」（2回目）、・「経済データ分析ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「経営財務論ｂ」（1回目）
・「経営数理入門ａ」（14回目）、・「経営数理入門ｂ」（14回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（4回目）、・「経営統計ａ」（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（2回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（10、11回目）、・「プログラミングA」（5～28回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2回目）、・「マーケティング・リサーチ」（3、6～8回目）、・「データサイエンスと機械学習」（8回目）、・「経済・経営分
1-4 析のための統計リテラシー」（4回目）、・「数理の科学Ⅰａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学Ⅰｂ」（1～12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・（３）様々なデータ利活用の現場「社会科学におけるデータサイエンス」（3回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・
におけるデータ利活用事例が示「経済データ分析ａ」（5～14回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計され、様々な適用領域（流通、製ｂ」（1回目）、・「経営財務論ａ」（2回目）、・「経営財務論ｂ」（7回目）
造、金融、サービス、インフラ、
・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（5回目）、・「経営統計ａ」（5～13回目）、・「経営統計ｂ」（5、10、13
公共、ヘルスケア等）の知見と組回目）、・「情報産業論」（2～13回目）、・「企業金融論ｂ」（3、8、9回目）、・「経営情報システム論ａ」（10、12、13
み合わせることで価値を創出す回目）、・「経営情報システム論ｂ」（5～9回目）、・「プログラミングA」（2回目）、・「ビジネスプログラミング」（1、2
るもの回目）、・「マーケティング・リサーチ」（14回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「経済・経営分
1-5 析のための統計リテラシー」（4、12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「計量経済学ａ」（1回目）、・「計量経済学ｂ」（1回目）、・「経済データ分析ａ」（4～8回目）、・「経済データ分析ｂ」（4、6、8、10、12、14回目）、・「経済統計ａ」（1回目）、・「経済統計ｂ」（1回目）、・「経営財務論ａ」（2回目）、・「経営財務論ｂ」（7回目）

13 / 199

・「経営数理入門ｂ」（11回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（13回目）、・「経営統計ａ」（10回目）、・「経営統計ｂ」（6、9、11、14回目）、・「ビジネスプログラミング」（29、30回目）、・「マーケティング・リサー
3-1 チ」（30回目）、・「データサイエンスと機械学習」（13回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回（４）活用に当たっての様々な留目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「計量経済学ａ」（15回目）、・「計量経済学ｂ」（15回
意事項（ELSI、個人情報、データ
目）、・「経済データ分析ａ」（15回目）、・「経済データ分析ｂ」（15回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）
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

・「経営数理入門ｂ」（13回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（14回目）、・「経営統計ａ」（13回目）、・「経営統計ｂ」（6、11、14回目）、・「ビジネスプログラミング」（29、30回目）、・「マーケティング・リサーチ」
3-2（2回目）、・「データサイエンスと機械学習」（14回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）

14 / 199

・「経営数理入門ａ」（2、3回目）、・「経営数理入門ｂ」（2、6～13回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（7回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）」（8～13回目）、・「経営統計ａ」（3～13回目）、・「経営統計ｂ」（3回目）、・「企業金融論ａ」（11回目）、・「企業金融論ｂ」（5、8、9回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（3、4回目）、・「プログラミングA」（5、6、23、24回目）、・「ビジネスプログラミング」（6回目）、・「マーケティング・リサーチ」（5回目）、・「データサイエンスと機械学習」（6、7回2-1目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2、7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（1、9回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（5、8回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経済学ｂ」（2～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3～14回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「経営財務論ａ」（3回目）
・「経営数理入門ａ」（2、3回目）、・「経営数理入門ｂ」（2、13回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）」（8回～13回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（8回～11回目）、・「経営統計ａ」（14、15回（５）実データ・実課題（学術デー
目）、・「経営統計ｂ」（5、6回目）、・「企業金融論ａ」（11回目）、・「企業金融論ｂ」（8、9回目）、・「経営情報シスタ等を含む）を用いた演習など、
テム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（10、11回目）、・「プログラミングA」（25～30回目）、・「ビジ社会での実例を題材として、
ネスプログラミング」（7回目）、・「マーケティング・リサーチ」（17回目）、・「データサイエンスと機械学習」（6、7、「データを読む、説明する、扱う」 2-2
10、11回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～といった数理・データサイエンス・
7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（4、8、15回
ＡＩの基本的な活用法に関するも目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（8、10回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経済学ｂ」（3～の14回目）、・「経済データ分析ａ」（6～14回目）、・「経済データ分析ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「経営財務論ａ」（4、6回目）
・「フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）」（8回～13回目）、・「フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）」（12回目）、・「経営統計ａ」（2、3回目）、・「経営統計ｂ」（2回目）、・「企業金融論ａ」（11回目）、・「企業金融論ｂ」（5回目）、・「経営情報システム論ａ」（9～13回目）、・「経営情報システム論ｂ」（10、11回目）、・「プログラミ
ングA」（5～28回目）、・「ビジネスプログラミング」（5回目）、・「マーケティング・リサーチ」（16、19、25、27、28
2-3 回目）、・「データサイエンスと機械学習」（2～14回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～15回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（3～13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（13～15回目）、・「計量経済学ａ」（2回目）、・「計量経済学ｂ」（3～14回目）、・「経済データ分析ａ」（3～14回目）、・「経済データ分析
ｂ」（3～14回目）、・「経済統計ａ」（2回目）、・「経済統計ｂ」（14回目）、・「経営財務論ａ」（5、7回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムにおいて取り上げるデータサイエンス科目を学修することにより、データサイエンスに関する知識と技能を基礎（リテラシーレベル）から修得することができる。これにより、実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的な知力に裏付けられた総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造することにもつながるものと考えられる。AI時代を迎えた現代社会における諸問題に対応する人材を育成するためにも、実践的な知力の一部としてデータサイエンスの知識と技能を身につけることが必要である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

15 / 199

様式２－３

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

コミュニケーション学部
次に示すコミュニケーション学部データサイエンス・スタンダード授業科目群の中から6単位以上修得することにより、データサイエンス・スタン
ダード認定がされます。
ただし、1-1から3－2までのすべての項目が含まれるように授業科目の単位を修得する必要があります。各授業科目における対応項目は以下の③から⑦に記載のとおりです。
なお、担当教員名の指定がある授業科目については他の担当教員の授業科目は該当しません。
コミュニケーション学部データサイエンス・スタンダード授業科目群「社会調査入門」「メディアコミュニケーション基礎」「ソーシャルメディア論」「ネットワーク社会論」「デジタル・マーケティング論」「情報通信産業論」「コンテンツ産業論」「コンピュータ・リテラシー応用I」「数理の科学Ⅰａ」「数理の科学Ⅰｂ」「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」「社会科学におけるデータサイエンス」「データサイエンスと機械学習」「社会情報学研究」「社会調査ワークショップ１」「社会調査ワークショップ２」「社会調査ワークショップ３」「経済・経営分析のための統計リテラシー」「コンピュータコミュニケーション」＜６単位修得モデル例＞「社会科学におけるデータサイエンス」2単位、「情報通信産業論」2単位、「社会調査入門」2単位、計6単位③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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
メディアコミュニケーション基礎
一部開講 ○
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
2
ネットワーク社会論
一部開講 ○ ○ 社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○22
デジタル・マーケティング論
一部開講 ○ ○ 社会情報学研究一部開講 ○ ○22
情報通信産業論
一部開講 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○22
ソーシャルメディア論
一部開講 ○ ○ コンピュータコミュニケーション
一部開講 ○ ○22
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2

16 / 199

④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
ネットワーク社会論
一部開講
全学開講 ○ ○2○ 社会科学におけるデータサイエンス2
デジタル・マーケティング論
一部開講 ○ ○ 社会情報学研究一部開講 ○ ○22
情報通信産業論
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
2
ソーシャルメディア論
一部開講
一部開講 ○ ○2○ コンピュータコミュニケーション
2
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2⑤「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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
ネットワーク社会論
一部開講
全学開講 ○ ○2○ 数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
デジタル・マーケティング論
一部開講
全学開講 ○ ○2○ 数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
情報通信産業論
一部開講
全学開講 ○ ○2○ 社会科学におけるデータサイエンス
2
コンテンツ産業論
一部開講
一部開講 ○ ○2○ 社会情報学研究2
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○22
数理の科学Ⅰａ
全学開講
コンピュータコミュニケーション
一部開講
2
○
2
○ ○
数理の科学Ⅰｂ
全学開講
2○17 / 199

⑥「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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
社会情報学研究一部開講 ○ ○2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2⑦「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
単位数 必修 開講状況
単位数 必修 開講状況
2-1 2-2 2-3
2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
社会調査入門
一部開講 〇
社会調査ワークショップ１
一部開講 ○
2
2
データサイエンスと機械学習
全学開講 〇 ○ ○ 社会調査ワークショップ２
一部開講 ○ ○ ○22
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 〇 ○ ○ 社会調査ワークショップ３
一部開講 ○ ○ ○22
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 〇 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー 2
一部開講 ○ ○ ○2
全学開講 〇 ○ ○コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
2
全学開講 〇 ○ ○社会科学におけるデータサイエンス2
社会情報学研究一部開講 〇 ○ ○2

18 / 199

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンスと機械学習

選択項目

授業科目

選択項目

4‐8データ活用実践（教師あり学習）⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・「メディアコミュニケーション基礎」（2～14回目）、・「ネットワーク社会論」（1～11回目）、・「デジタル・マーケ
ティング論」（1～3回目）、・「情報通信産業論」（2～12回目）、・「ソーシャルメディア論」（2～10回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の1-1
科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「社会情報学研究」（1、2回（１）現在進行中の社会変化（第目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（1回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（1～5、9～13
４次産業革命、Society 5.0、デー回目）
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

・「ネットワーク社会論」（11回目）、・「デジタル・マーケティング論」（14回目）、・「情報通信産業論」（13、14回目）、・「ソーシャルメディア論」（9～15回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1、14回目）、・「数理の科学ａ
1-6 ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「社会情報学研究」（1、2回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（9～13回目）

・「デジタル・マーケティング論」（7,10,13回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学ａ／
数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイ
1-2
エンス」（10～12回）、・「社会情報学研究」（1、2、7回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（1回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（9～13回目）（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

・「ネットワーク社会論」（11回目）、・「デジタル・マーケティング論」（3～14回目）、・「情報通信産業論」（2～12回目）、・「ソーシャルメディア論」（13、14回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学ａ
1-3 ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータ
サイエンス」（2回目）、・「社会情報学研究」（1、2回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（9～13回目）

19 / 199

・「データサイエンスと機械学習」（8回目）、・「数理の科学Ⅰａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学Ⅰｂ」（1～12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・
1-4「社会科学におけるデータサイエンス」（3回目）、・「社会情報学研究」（1、2、4～6回目）、・「経済・経営分析の（３）様々なデータ利活用の現場
ための統計リテラシー」（4回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（9～13回目）
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・「ネットワーク社会論」（11～15回目）、・「デジタル・マーケティング論」（3～14回目）、・「情報通信産業論」（2
み合わせることで価値を創出す～13回目）、・「コンテンツ産業論」（13～15回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学
るもの
1-5 ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「社会情報学研究」（1、2回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4、12回目）、・「コンピュータコミュニケーション」（9～13回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・「データサイエンスと機械学習」（13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「社会情報学研究」（3回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）
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・「データサイエンスと機械学習」（14回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「社会情報学
3-2
項への理解をする研究」（3回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）

20 / 199・「社会調査入門」（6～15回目）、・「データサイエンスと機械学習」（6、7回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学
Ⅱａ」（2、7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（1、9回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（5、8回目）、・「社会情報学研究」（5、8～10、12～14回目）、・
2-1「社会調査ワークショップ１」（(町村：7、9、10回目)、(藤井：7、9、10回目)、(北村：5、6、10回目)）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）、・「社会調査ワークショップ２」（2、3、5、9回目）、・「社会調査ワー
クショップ３」（2～7、12回目）（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、
・「データサイエンスと機械学習」（6、7、10、11回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（4、8、15回目）、・「社会科といった数理・データサイエンス・ 2-2 学におけるデータサイエンス」（8、10回目）、・「社会情報学研究」（6、9、10、12～14回目）、・「社会調査ワーク
ＡＩの基本的な活用法に関するも
ショップ２」（4、9回目）、・「社会調査ワークショップ３」（5、6回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラのシー」（4回目）

・「データサイエンスと機械学習」（2～14回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～15回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（3～13回目）、・「社会科学にお2-3 けるデータサイエンス」（13～15回目）、・「社会情報学研究」（9、10、12～14回目）、・「社会調査ワークショップ２」（6～8、10～13回目）、・「社会調査ワークショップ３」（5、6、8～11、13回目）、・「経済・経営分析のための
統計リテラシー」（4回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムにおいて取り上げるデータサイエンス科目を学修することにより、データサイエンスに関する知識と技能を基礎（リテラシーレベル）から修得することができる。これにより、実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的な知力に裏付けられた総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造することにもつながるものと考えられる。AI時代を迎えた現代社会における諸問題に対応する人材を育成するためにも、実践的な知力の一部としてデータサイエンスの知識と技能を身につけることが必要である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

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様式２－４

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

現代法学部
次に示す現代法学部データサイエンス・スタンダード授業科目群の中から6単位以上修得することにより、データサイエンス・スタンダード認定がされます。
ただし、1-1から3－2までのすべての項目が含まれるように授業科目の単位を修得する必要があります。各授業科目における対応項目は以下の③から⑦に記載のとおりです。
なお、担当教員名の指定がある授業科目については他の担当教員の授業科目は該当しません。
現代法学部データサイエンス・スタンダード授業科目群「社会調査法基礎／福祉調査」「社会調査／応用福祉調査」「ソーシャルメディア論」「コンピュータ・リテラシー応用I」「数理の科学Ⅰａ」「数理の科学Ⅰｂ」「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」「社会科学におけるデータサイエンス」「データサイエンスと機械学習」「情報と法ａ」「情報と法ｂ」「経済・経営分析のための統計リテラシー」＜６単位修得モデル例＞「社会科学におけるデータサイエンス」2単位、「社会調査法基礎／福祉調査」2単位、「社会調査／応用福祉調査」2単位、計6単位③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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
ソーシャルメディア論
一部開講 ○ ○2
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2
単位数

22 / 199

④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
ソーシャルメディア論
一部開講
2○
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2
単位数⑤「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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
数理の科学Ⅰａ
全学開講 ○
2
数理の科学Ⅰｂ
全学開講 ○
2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2
単位数

23 / 199

⑥「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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データサイエンスと機械学習
一部開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
情報と法ａ
一部開講 ○ ○2
情報と法ｂ
一部開講 ○ ○2
経済・経営分析のための統計リテラシー
一部開講 ○ ○2
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
社会調査法基礎／福祉調査
一部開講 〇 ○ ○ 経済・経営分析のための統計リテラシー 2
一部開講 ○ ○ ○2
社会調査／応用福祉調査
一部開講 〇 ○ ○2
データサイエンスと機械学習
一部開講 〇 ○ ○2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 〇 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 〇 ○ ○2コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
全学開講 〇 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 〇 ○ ○
2
単位数

単位数

24 / 199

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンスと機械学習

選択項目

授業科目

選択項目

4‐8データ活用実践（教師あり学習）⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・「ソーシャルメディア論」（2～10回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1回目）、・「数理の科学ａ／数理の1-1 科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（１）現在進行中の社会変化（第（1、2、4回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（1回目）
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
・「ソーシャルメディア論」（9～15回目）、・「データサイエンスと機械学習」（1、14回目）・「数理の科学ａ／数理
る
1-6 の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（1、2、4回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）

・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ
1-2 ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（10～12回目）、・「経済・経営分析のた（２）「社会で活用されているデー
めの統計リテラシー」（1回目）
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

・「ソーシャルメディア論」（13、14回目）、・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学ａ／数理
1-3 の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）

25 / 199

・「データサイエンスと機械学習」（8回目）、・「数理の科学Ⅰａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学Ⅰｂ」（1～12（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・
におけるデータ利活用事例が示「社会科学におけるデータサイエンス」（3回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）
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
・「データサイエンスと機械学習」（12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ
組み合わせることで価値を創出
1-5／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）、・「経済・経営分析のためするものの統計リテラシー」（4、12回目）

・「データサイエンスと機械学習」（13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「情報と法ａ」（４）活用に当たっての様々な留 3-1（2、7回目）、・「情報と法ｂ」（4、5、12、13回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）
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・「データサイエンスと機械学習」（14回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）、・「情報と法ａ」
項への理解をする
3-2（7回目）、・「情報と法ｂ」（4、5、12、13回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（12回目）

・「社会調査法基礎／福祉調査」（2～15回目）、・「社会調査／応用福祉調査」（1～10回目）、・「データサイエ
ンスと機械学習」（6、7回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2、7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学
2-1
Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（1、9回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（5、8回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）（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、
・「社会調査法基礎／福祉調査」（2～15回目）、・「社会調査／応用福祉調査」（10～15回目）、・「データサイ社会での実例を題材として、
エンスと機械学習」（6、7、10、11回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／「データを読む、説明する、扱う」 2-2
数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（4、8、15回目）、・「社会科学におけるといった数理・データサイエン
データサイエンス」（8、10回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・「社会調査法基礎／福祉調査」（2～15回目）、・「社会調査／応用福祉調査」（1～10回目）、・「データサイエ
ンスと機械学習」（2～14回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～15回目）、・「数理の科学ｂ／数理の2-3
科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（3～13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（13～15回目）、・「経済・経営分析のための統計リテラシー」（4回目）

26 / 199

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムにおいて取り上げるデータサイエンス科目を学修することにより、データサイエンスに関する知識と技能を基礎（リテラシーレベル）から修得することができる。これにより、実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的な知力に裏付けられた総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造することにもつながるものと考えられる。AI時代を迎えた現代社会における諸問題に対応する人材を育成するためにも、実践的な知力の一部としてデータサイエンスの知識と技能を身につけることが必要である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

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様式２－５

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

キャリアデザインプログラム
次に示すキャリアデザインプログラムデータサイエンス・スタンダード授業科目群の中から6単位以上修得することにより、データサイエンス・ス
タンダード認定がされます。
ただし、1-1から3－2までのすべての項目が含まれるように授業科目の単位を修得する必要があります。各授業科目における対応項目は以下の③から⑦に記載のとおりです。
なお、担当教員名の指定がある授業科目については他の担当教員の授業科目は該当しません。
キャリアデザインプログラムデータサイエンス・スタンダード授業科目群「コンピュータ・リテラシー応用I」「数理の科学Ⅰａ」「数理の科学Ⅰｂ」「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」「社会科学におけるデータサイエンス」＜６単位修得モデル例＞「社会科学におけるデータサイエンス」2単位、「コンピュータ・リテラシー応用I」、2単位、「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」」2単位、計6単位③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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数

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④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数⑤「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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
数理の科学Ⅰａ
全学開講 ○
2
数理の科学Ⅰｂ
全学開講 ○
2
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数

29 / 199

⑥「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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 ○ ○2
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
全学開講 〇 ○ ○2
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
全学開講 〇 ○ ○2コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
全学開講 〇 ○ ○2
社会科学におけるデータサイエンス
全学開講 〇 ○ ○
2
単位数

単位数

30 / 199

⑧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

授業科目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

講義内容
・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学にお（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 けるデータサイエンス」（1、2、4回目）
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
・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におる
1-6

けるデータサイエンス」（1、2、4回目）

1-2

・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（10～12回目）

1-3

・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（1回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（2回目）（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

31 / 199

・「数理の科学Ⅰａ」（2～12、15回目）、・「数理の科学Ⅰｂ」（1～12回目）、・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 （2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（3回におけるデータ利活用事例が示目）
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 1-5 ・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（1、15回目）、・「社会科するもの学におけるデータサイエンス」（2回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）
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
3-2 ・「社会科学におけるデータサイエンス」（9回目）
項への理解をする

2-1

・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2、7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（1、9回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（5、8回目）（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、
・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～7回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コン「データを読む、説明する、扱う」 2-2
ピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（4、8、15回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（8、10回目）
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
2-3・「数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ」（2～15回目）、・「数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ」（2～15回目）、・「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」（3～13回目）、・「社会科学におけるデータサイエンス」（13～15回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムにおいて取り上げるデータサイエンス科目を学修することにより、データサイエンスに関する知識と技能を基礎（リテラシーレベル）から修得することができる。これにより、実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的な知力に裏付けられた総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造することにもつながるものと考えられる。AI時代を迎えた現代社会における諸問題に対応する人材を育成するためにも、実践的な知力の一部としてデータサイエンスの知識と技能を身につけることが必要である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

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様式３

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3

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称経済学部
経営学部
コミュニケーション学部
現代法学部・現代法学科
キャリアデザインプログラム

合 計

入学
定員

収容
定員

530 2120565 2320
225 960
250 1040
学部に含む 学部に含む

1570 6440

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

112
114
28
15
5

20
28
3
1
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
0
0

0
0
0
0
0

274

52

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

28
33
194
199
30 / 147

合計

履修率

112
5%
114
5%
28
3%
15
1%
5 #VALUE!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
274
4%

様式４

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 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
東京経済大学データサイエンス教育運営委員会規程② 体制の目的規程により次の目的を定めている。
(1) データサイエンス認定制度の運営及びプログラムの教育計画に関する事項(2) データサイエンス認定制度の申請及び継続業務に関する事項(3) プログラムに関わる認定制度の登録、認定及び修了証等発行に関する事項(4) プログラムの認定制度の予算に関する事項(5) プログラム等の認定制度の教育結果の報告、検討及び評価に関する事項(6) その他委員会の運営に関する事項③ 具体的な構成員
委員長 全学共通教育センター教授 竹内秀一
委員 経済学部准教授 安田宏樹
経営学部教授 吉田靖
コミュニケーション学部教授 山田晴通
全学共通教育センター教授 竹内秀一
学務課長 熊坂登雄
事務担当 学務課職員 網中真志

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
4%
令和４年度予定
6%
令和５年度予定
8%
令和６年度予定
10%
令和７年度予定
15%
収容定員（名）6,440
具体的な計画
ガイダンス、大学ウェブサイト及び学習センター等での告知をより強化する。
データサイエンス教育研究センター設置を検討する。
今後のカリキュラム改革におけるデータサイエンス教育プログラムの位置づけ及び科目区分の検討をする。
教材の充実、FDの実施を行う。
資格取得支援制度の一層の充実を検討する。

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⑤ 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
各学部及び全学共通教育センターに対応する授業の開講をデータサイエンス教育運営委
員会から依頼し、全学的な連携を行っている。
全学共通教育センターにより全学向け授業を開講している。
2021年度開設初年度より、高学年学生向け授業も対応を行っており、全学年の受講が可能となっている。
データサイエンス教育運営委員会から各教授会、全学教務委員会及び教学改革推進会議に取組と結果に関する必要な報告を行っている。
経済学部・経営学部間では他学部開講授業での対応を行っている。
さらに、2022年度は2021年度より開講コマ数を増加させた。
図書館では経済・経営・法学分野での充実したデータベースを提供し、授業で活用されている。
PC教室およびPC自習室においても、必要な統計ソフト、プログラミング言語を準備し、学生の利用に供している。また、全学生は在学中に自己の複数のPC・パッド・スマートフォンに
表計算ソフトをインストール可能としている。

⑥ 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
次の取組を行っている。
・『履修の手引き』への掲載
・学生向けポータルサイトによる全学生への通知
・新学期授業開始前のガイダンスの実施及びその資料・動画の学生向け公開
・学習センターにおけるランチタイム講座の実施及びその動画の学生向け公開
・対象科目の授業開始時における案内

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⑦ 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
各学部における授業の開講をデータサイエンス教育運営委員会から依頼し、全学的な連携を行っている。
全学共通教育センターにより全学向け授業を開講している。
2021年度開設初年度より、高学年学生向け授業も対応を行っている。
少人数でプログラミングを行う科目については、複数開講し、履修しやすくしている。
データサイエンス教育運営委員会、各教授会、全学教務委員会及び教学改革推進会議で必要な体制・取組等を検討している。
経済学部・経営学部間の他学部開講授業での対応を行っている。
2022年度は2021年度より開講コマ数を増加させ、また夏季集中講義での対応も行っている。
学外からゲスト講師を招聘し、実践的な教育を行っている。
また、それぞれの社会科学系学部専門科目に沿った内容での教育に努めている。
各学部・学科に対応した履修モデルの作成を行っている。
図書館と協力し図書館における資料の充実を図っている。
希望する学生に修了証の発行を行い、成績証明書への記載を可能とするようシステムを改善している。
PC教室を授業で利用していないときは開放し、またPC自習室においても、必要な統計ソフ
ト、プログラミング言語を準備し、学生の利用に供している。また、全学生は在学中に自己の複数のPC・パッド・スマートフォンに表計算ソフトをインストール可能としている。

⑧ 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
授業内での質問の確認の他、全専任教員によるオフィスアワーを実施しており、学生からの質問に対応している。
その他に、LMSによる事前の資料配付、授業後の小テスト、その即時の自動採点結果の通知、質問の受付等を行っている。

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33 / 147様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点2021年度から開始したため、実績は2021年度の1年間のみである。
経済学部は入学定員530人、収容定員2120人に対し、履修者112人、修了者20人、履修率5.3％であった。
経営学部は入学定員565人、収容定員2320人に対し、履修者114人、修了者28人、履修率4.9％であった。
コミュニケーション学部は入学定員225人、収容定員960人に対し、履修者28人、修了者3人、履修率2.4％であった。
現代法学部は入学定員250人、収容定員1040人に対し、履修者15人、修了者1人、履修率1.9％であった。
プログラムの履修・修得状 キャリアデザインプログラム（入学定員及び収容定員は学部に含み、第2年次以降は各学部に所属）は履修者
5人、修了者0人であった。
況
全体では入学定員1570人、収容定員6440人に対し、履修者274人、修了者52人、履修率4.3％であった。
履修者に対し、修了者が少ないのは複数年度にわたるプログラムで、開始初年度である要因が大きいと考えられる。
なお、この入学定員には編入学の定員を含んでいない。

2021年度は初年度となるため、学修成果については正確に判断できない。
2021年度の認定状況・単位修得状況等に加えて、2022年度の履修状況等と合わせて総合的に検討したうえ
で判断材料を確認したいと考えている。

学修成果

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開講している各科目の授業アンケートにおいて学生の理解度を個別に確認している。データサイエンス教育運
営委員会において全学的な確認をして、次年度に向けて改善・向上について検討していく。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

2021年度に開設したので、正確な確認はできていないが、2022年度の履修状況等から推察することは可能である。よって、2022年度中に調査をしたうえで、確認したいと考えている。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

初年度である2021年度の履修者数・履修率を基に検討し、2022年度については対象科目や開講コマ数を増やす対応を行った。これにより、履修者数・履修率の向上を目指している。

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

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学外からの視点
2021年度から本プログラムが運用されているので、修了者の進路・活躍状況、企業等の評価については2022
年度以降になる。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

2021年度から本プログラムが運用されているので、修了者の進路・活躍状況、企業等の評価については2022
年度以降になる。

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

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2021年度に実施した担当教員アンケートの結果から、数理・データサイエンス・AIを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させることについて、一定程度は対応していると考えられる。
ただし、まだ1年間のみの実績であるので、今後とも教育方法等を改善・向上させていくことが必要であると考えている。特に、DS委員会が、全学的な調整について主導的な役割を果たすことが求められるため、「数理・デー
タサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」やデータサイエンスの関連学会等が主催するワークショップ・研究会などに参加して情報収集し、担当教員へのFDを実施することが今後の課題である。
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2021年度の各科目の授業アンケート結果から、一定程度の理解度は得られていると考えられるが、引き続き改善・向上を目指すことが必要と思われる。この点についても、担当教員によるFDを実施することが必要であると考えられる。

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②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.tku.ac.jp/ds/index.html

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データサイエンス・リテラシーレベル申請 シラバス
授業科目
＜経済学部＞
データで学ぶ経済学
経済数学入門ａ
経済数学入門ｂ
計量経済学a
計量経済学ｂ
経済データ分析a
経済データ分析b
経済統計a
経済統計b
＜特別企画講義・特別講義＞
プログラミング入門の入門＜経営学部＞
経営数理入門a
経営数理入門b
フレッシャーズ・セミナーｂ（吉田、小暮）
フレッシャーズ・セミナーｂ（木下、金、藤谷）
経営統計a
経営統計b
企業金融論a
企業金融論b
経営情報システム論a
経営情報システム論b
プログラミングＡ
ビジネスプログラミング
マーケティング・リサーチ
経営財務論ａ
経営財務論ｂ＜特別企画講義・特別講義＞
データサイエンスと機械学習
経済・経営分析のための統計リテラシー
ＡＩとデータサイエンスの実践＜コミュニケーション学部＞
社会調査入門メディアコミュニケーション基礎
ネットワーク社会論
ソーシャルメディア論
デジタル・マーケティング論
情報産業論／情報通信産業論
コンテンツ産業論
社会情報学研究＜特別企画講義・特別講義＞
コンピュータコミュニケーション
社会調査ワークショップ１
社会調査ワークショップ２
社会調査ワークショップ３＜現代法学部＞
社会調査法基礎／福祉調査
社会調査／応用福祉調査
情報と法ａ
情報と法ｂ
＜総合教育科目＞ 全学部等共通
数理の科学Ⅰａ
数理の科学Ⅰｂ
数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
コンピュータ・リテラシー応用I＜特別企画講義・特別講義＞
社会科学におけるデータサイエンス

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目次

2 ページ
5 ページ
9 ページ
13 ページ16 ページ19 ページ21 ページ23 ページ25 ページ28 ページ31 ページ33 ページ35 ページ37 ページ40 ページ42 ページ44 ページ46 ページ
49 ページ52 ページ56 ページ59 ページ62 ページ64 ページ
67 ページ70 ページ73 ページ77 ページ80 ページ82 ページ84 ページ87 ページ89 ページ
92 ページ
94 ページ96 ページ
98 ページ101 ページ
108 ページ
112 ページ
116 ページ
118 ページ
120 ページ
123 ページ
125 ページ
127 ページ
129 ページ
131 ページ
133 ページ
137 ページデータで学ぶ経済学
小川 英治、姜 哲敏、安田 宏樹
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

データ分析の基礎を身につける【授業の形態・方法・内容】

今日、私たちの周りには数多くのデータが存在し、GDPや失業率、株価など、経済に関するデータも身近な存在になっています。また、ビッグデータやAI（人工知能）、EBPM（Evidence Based Policy Making：証拠に基づく政策立案）という言葉も広く認知されるようになってきており、データ分析の重要性は高まっています。こうした社会の流れを受け、政府の「AI戦略2019」（2019年6月策定）において、リテラシー教育として、文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得する、という具体目標が設定されました。
しかし、世の中には多くのデータが存在していますが、すべての統計やデータがそのまま現実を正しく描き出しているとは限りません。そこで、本授業では信頼できるデータとは何か、信頼できるデータをどのように分析するか、などのデータリテラシーを涵養することを目標とします。また、データを用いて分析を行うための統計学の基礎を学び、実データを分析する演習を通じて、データを利活用することの「楽しさ」や「学ぶことの意義」を体感してほしいと思います。
以上を大まかな共通点として、より具体的な授業内容については各担当教員から説明を行います。また、何らかの理由で遠隔授業となった場合の授業形態も各担当教員が指示します。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本授業の到達目標は以下の3点です。
（1）データの取得方法、分析方法等を学び、多角的分析力を高めること（DP3）。
（2）データ分析演習やレポート作成等を通じて、実践的なスキル・自己学修能力を高めること（DP2、DP5）。
（3）グループワークやグループディスカッション等を通じて、問題解決能力および他者と協働する能力を高めること（DP4）。
【事前・事後学習】【事前学習】
参加者は事前学習が必須です。指定された文献を購読することや提示された課題を事前に取り組み、授業に参加していただきます。
【事後学習】
事後学習で重要なことは、授業で取り組んだ内容を繰り返し復習することに尽きます。学んだことを事後学習で定着させてください。
※事前・事後学習には授業の2～3倍程度の時間をかけることが必要です。
【授業計画】

授業計画は以下の通りです。
第1回 ガイダンス
第2回 社会で起きている変化（1）データ量の変化、データを起点としたものの見方

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2021

第3回 社会で起きている変化（2）データ・AI活用領域の広がり、データ・AI利活用の最新動向
第4回 データを読む（1）1次データ、2次データ、データ倫理、情報セキュリティ
第5回 データを読む（2）母集団と標本抽出、国勢調査等の政府統計、全数調査、アンケー
ト調査
第6回 データを読む（3）データの探し方、データの種類（量的変数、質的変数）
第7回 データを読む（4）データの分布と代表値（平均値、中央値、最頻値）
第8回 データを読む（5）データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）
第9回 データを読む（6）相関と因果第10回 データを説明する：データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）、優れた可視化、不適切なグラフ
第11回 データを扱う（1）データの集計、並び替え
第12回 データを扱う（2）実データを活用した演習（データ解析）
第13回 データを扱う（3）実データを活用した演習（データサイエンスのサイクル）
第14回 データを扱う（4）実データを活用した演習（データバイアス）
第15回 まとめ
各回は講義のみならず、以下の授業形式を適宜組み合わせて進める予定です。
（1）データの利活用に関する事例を調査し発表する、個人報告やグループワーク。
（2）実際に手を動かしてデータを分析する、演習。
（3）データの利活用や社会における諸課題について話し合う、グループディスカッション。
ただし、進捗状況や参加者の理解度に応じて内容や順序を変更することがあります。
また、個人報告やグループワーク、やグループディスカッションに関しては、その都度、フィードバックを行います。
【評価方法】

授業参加状況、グループワーク、レポートの完成度などを総合的に勘案して評価します（100％）。具体的な評価方法は各担当教員から説明を行います。
【教科書】

特に指定しない【参考文献】

伊藤公一朗（2017）『データ分析の力』光文社.
谷岡一郎（2000）『「社会調査」のウソ』文春新書.
谷岡一郎（2007）『データはウソをつく』ちくまプリマー新書.
中室牧子・津川友介（2017）『「原因と結果」の経済学』ダイヤモンド社.
その他の参考文献に関しては、適宜授業内で紹介します。
【特記事項】

本授業では、データ分析（データサイエンス）におけるリテラシーレベルの基礎的な内容を扱う
ため、統計学や社会調査法に関する予備知識は前提としません。また、データ分析に関心のある方は2年次以降、計量経済学a/b、経済データ分析a/b、経済統計a/bの授業を履修することを推奨します。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することができます。

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開講期

曜日時限

ペア

教員名

２期

月３

姜

２期

木１

安田

２期

水２

姜

２期

金１

小川

哲敏
宏樹
哲敏
英治

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計量経済学ｂ
姜 哲敏
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

実証分析入門【授業の形態・方法・内容】【授業の内容】
実際のデータから関係性を探ることを「実証分析」と言う。「実」際のデータを使って、仮説を「証」明する「分析」という意味である。本授業は、講義とExcelを用いた実習（課題）を通じて、実証分析を行うために必要な知識とスキルを身に着けることを目的とする。
第2期の「計量経済学b」では、操作変数法やパネルデータ分析等、因果関係の推論を中心とした実証分析の手法について学ぶ。授業内容は、教科書の第8章～第11章および参考文献（3）の第1章～第5章をカバーする。
【授業の形態・方法】
授業形態は講義形式で、事前に配布する資料に沿って授業を進めていく。
※本授業は対面で行う。学期途中で遠隔に変更する場合は、B型で実施する予定である。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本授業の到達目標は以下の3点である。
（1）因果推論を中心としたミクロ計量経済学の基本的な手法を理解する。
（2）データを適切に読み解き、説明し、扱うための力（データリテラシー）を養う。
（3）Excelを用いて操作変数法・パネルデータ分析を含めた、データ分析ができるようになる。
これらにより、データに基づいて現実の社会経済問題を実証的に分析する能力を修得する。経済学部ディプロマポリシー「DP3：多角的分析力と専門性」に相当するものを身に着けることができる。
【事前・事後学習】

本授業は、授業時間の2倍程度の事前・事後学習を行い、それまでの授業内容を理解していることを前提として進める。具体的な事前・事後学習の内容は以下の通りである。
【事前学習】
教科書の指定箇所を事前に読んでくること。また、必須ではないが、参考文献（2）の該当箇所を読んでくると、授業中の内容理解をより深めることができる。
【事後学習】
毎回出す課題に取り組むこと。主な課題内容は、授業で学んだ因果推論の理論を、Excelと実際のデータ（東京大学社会科学研究所パネル調査を基にした練習用疑似データ）を用いて実習することである。Excelの基本的な操作方法については参考文献（7）等を参照すること。課題について、その都度、フードバックを行う。
尚、履修前に参考文献（4）および（5）を読んでおくと、本授業の全体像を把握することが51 / 199
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2021

できる。本授業を履修した後は、3年次の「経済データ分析」に備え、Stataを用いて教科書内の例題と実証分析問題に取り組むことを強く勧める。Stataの基本的な操作方法については、参考文献（7）等を参照すること。また、経済学のサブフィールドにおける計量経済学の応用についてより深く学習したい方には、参考文献（8）～（12）を勧める。
【授業計画】

以下のスケジュールを予定している。変更される場合は事前にお知らせする。
第1回 ガイダンス
第2回 確率・統計の復習：統計および数理基礎
第3回 ランダム化比較試験の基礎：政策効果を測る理想的な方法
第4回 ランダム化比較試験の応用：政策効果を測る理想的な方法
第5回 回帰分析の基礎：観察された情報を利用して歪み（バイアス）を取り除く
第6回 回帰分析の応用：観察された情報を利用して歪み（バイアス）を取り除く
第7回 操作変数法の基礎：政策変数を間接的に動かす
第8回 操作変数法の応用：政策変数を間接的に動かす
第9回 回帰不連続デザインの基礎：制度的閾値の前後を比較する
第10回 回帰不連続デザインの応用：制度的閾値の前後を比較する
第11回 パネルデータ分析の基礎：繰り返し観察することで分かること
第12回 パネルデータ分析の応用：繰り返し観察することで分かること
第13回 マッチングの基礎：似た人を探して比較する
第14回 マッチングの応用：似た人を探して比較する
第15回 データ・AIを扱う上での留意事項【評価方法】

毎回の課題（30%）と期末試験（70%）により評価する。
【教科書】

田中隆一（2015）『計量経済学の第一歩』有斐閣【参考文献】【統計学の復習】（1）大屋幸輔（2020）『コア・テキスト統計学』 新世社【計量経済学の基礎】（2）森田果（2014）『実証分析入門』日本評論社（3）安井翔太（2020）『効果検証入門』技術評論社（4）中室牧子・津川友介（2017）『「原因と結果」の経済学』ダイヤモンド社（5）伊藤公一朗（2017）『データ分析の力』光文社【Excelによる計量経済学】（6）山本拓・竹内明香（2013）『入門計量経済学』新世社【Stataの使い方】（7）松浦寿幸（2015）『Stataによるデータ分析入門』東京図書【計量経済学の応用】（8）教育：中室牧子（2015）『「学力」の経済学』ディスカヴァー・トゥエンティワン（9）保育：山口慎太郎（2019）『「家族の幸せ」の経済学』光文社

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（10）開発：Abhijit V. Banerjee and Esther Duflo（2011）Poor Economics, Public Affairs（山形浩生（訳）（2012）『貧乏人の経済学』みすず書房）（11）歴史：Jared Diamond and James A. Robinson（2011）Natural Experiments ofHistory, Belknap Press（小坂恵理（訳）（2018）『歴史は実験できるのか』慶應義塾大学出版会）（12）ビジネス：大湾秀雄（2017）『日本の人事を科学する』日本経済新聞出版【特記事項】【履修条件】「計量経済学a」を履修済みであることが望ましいが、必須ではない。履修していない方は、参考文献（1）を読み、統計学の基礎知識を理解しておく必要がある。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
火１

ペア

教員名
姜

哲敏

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経済データ分析ａ
姜 哲敏
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

Stataによる実証分析入門【授業の形態・方法・内容】【授業の内容】
実際のデータから関係性を探ることを「実証分析」と言う。「実」際のデータを使って、仮説を「証」明する「分析」という意味である。本授業では、統計ソフトStataの使い方を学び（前半）、「計量経済学a」および「計量経済学b」で学んだ実証分析の手法をStataと実際のデータを用いて実習する（後半）。
第1期の「経済データ分析a」では、Stataの基本的な操作方法を学んだ上で、データ管理や記述統計の作成、回帰分析等を含めた簡単なデータ分析を行う。授業内容は、教科書の第1章～第9章、参考文献（2）の第1章～第9章、参考文献（3）の第1章・第2章をカバーする。
【授業の形態・方法】
この授業は、講義とその内容に関する演習からなっており、授業では毎回演習課題を行う。
※本授業は対面で行う。学期途中で遠隔に変更する場合は、B型で実施する予定である。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本授業の到達目標は以下の3点である。
（1）Stataの基本的な操作方法とプログラミングの基礎を学び、Stataを用いてデータ管理や記述統計の作成ができるようになる。
（2）データを適切に読み解き、説明し、扱うための力（データリテラシー）を養う。
（3）Stataを用いて回帰分析を含めた簡単なデータ分析ができるようになる。
これらにより、データに基づいて現実の社会経済問題を実証的に分析する能力を修得する。経済学部ディプロマポリシー「DP3：多角的分析力と専門性」に相当するものを身に着けることができる。
【事前・事後学習】

本授業は、授業時間の2倍程度の事前・事後学習を行い、それまでの授業内容を理解していることを前提として進める。具体的な事前・事後学習の内容は以下の通りである。
【事前学習】
教科書の指定箇所を事前に読んでくること。また、必須ではないが、参考文献（2）の該当箇所を読んでくると、授業中の内容理解をより深めることができる。
【事後学習】
章末の練習問題に加え、毎回出される課題に取り組むこと。課題について、その都度、フードバックを行う。
【授業計画】

以下のスケジュールを予定している。変更される場合は事前にお知らせする。

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2021

第1回 ガイダンス
第2回 経済学におけるデータの利活用：データ利活用領域の広がり
第3回 Stataの基本的な操作方法：データの読み込み・保存、Do-file操作
第4回 データ管理：データ作成、データの集計、変数作成
第5回 データ表現：クロス集計表、分割表、相関係数行列
第6回 データ可視化：ヒストグラム、散布図、棒・折線グラフ
第7回 プログラミング基礎：代入、繰り返し
第8回 プログラミング応用：関数、マクロ
第9回 線形単回帰分析の基礎
第10回 線形単回帰分析の応用
第11回 線形重回帰分析の基礎
第12回 線形重回帰分析の応用
第13回 非線形回帰分析
第14回 回帰分析の評価
第15回 データ・AIを扱う上での留意事項【評価方法】

授業参加度（20%）、毎回の課題（40%）、期末試験（40%）の合計点により評価する。
【教科書】

James H. Stock and Mark W. Watson（2006）Introduction to Econometrics（2ndedition）, Addison Wesley（宮尾龍蔵（訳）（2016）『入門計量経済学』共立出版）【参考文献】【入門計量経済学】（1）田中隆一（2015）『計量経済学の第一歩』有斐閣（2）Jeffrey M. Wooldridge（2015）Introductory Econometrics（6th Edition）, Cengage
Learning【Stataの使い方】（3）松浦寿幸（2015）『Stataによるデータ分析入門』東京図書【特記事項】【履修条件】「計量経済学a」および「計量経済学b」を履修済みであることが望ましい。履修していない方は、参考文献（1）を読み、計量経済学の基礎知識を理解しておく必要がある。
Stataの使い方やプログラミングに関する予備知識は必要としない。
PC教室で行うため、ノートPCを持参する必要はない。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
水１

ペア

教員名
姜

哲敏

55 / 199
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194

経済データ分析ｂ
姜 哲敏
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

Stataによる実証分析【授業の形態・方法・内容】【授業の内容】
実際のデータから関係性を探ることを「実証分析」と言う。「実」際のデータを使って、仮説を「証」明する「分析」という意味である。本授業では、「計量経済学a」および「計量経済学b」で学んだ実証分析の手法を、統計ソフトStataを用いて実習する。
第2期の「経済データ分析b」では、操作変数法や固定効果法等を用い、より高度なデータ分析を行う。授業前半は、教科書の第10章～第13章をカバーする。後半の分位点回帰分析については参考文献（3）の第6章、マッチングについては参考文献（1）の第3章、サバイバル分析については参考文献（4）の第9章を参考にして行う。
【授業の形態・方法】
この授業は、講義とその内容に関する演習からなっており、授業では毎回演習課題を行う。
※本授業は対面で行う。学期途中で遠隔に変更する場合は、B型で実施する予定である。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本授業の到達目標は以下の3点である。
（1）因果推論を中心としたミクロ計量経済学の手法を理解する。
（2）データを適切に読み解き、説明し、扱うための力（データリテラシー）を養う。
（3）Stataを用いて操作変数法やパネルデータ分析を含めたより高度なデータ分析ができるよ
うになる。
これらにより、データに基づいて現実の社会経済問題を実証的に分析する能力を修得する。経済学部ディプロマポリシー「DP3：多角的分析力と専門性」に相当するものを身に着けることができる。
【事前・事後学習】

本授業は、授業時間の2倍程度の事前・事後学習を行うことを前提として進める。具体的な事
前・事後学習の内容は以下の通りである。
【事前学習】
教科書の指定箇所を事前に読んでくること。
【事後学習】
章末の練習問題に加え、毎回出される課題に取り組むこと。課題について、その都度、フードバックを行う。
【授業計画】

以下のスケジュールを予定している。変更される場合は事前にお知らせする。

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61
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2021

第1回 ガイダンス
第2回 回帰分析の復習
第3回 パネルデータ分析の基礎
第4回 パネルデータ分析の応用
第5回 操作変数法の基礎
第6回 操作変数法の応用
第7回 回帰不連続デザインの基礎
第8回 回帰不連続デザインの応用
第9回 分位点回帰分析の基礎
第10回 分位点回帰分析の応用
第11回 マッチングの基礎
第12回 マッチングの応用
第13回 サバイバル分析の基礎
第14回 サバイバル分析の応用
第15回 データ・AIを扱う上での留意事項【評価方法】

授業参加度（20%）、毎回の課題（40%）、期末試験（40%）の合計点により評価。
【教科書】

James H. Stock and Mark W. Watson（2006）Introduction to Econometrics（2ndedition）, Addison Wesley（宮尾龍蔵（訳）（2016）『入門計量経済学』共立出版）【参考文献】【因果推論の復習】（1）安井翔太（2020）『効果検証入門』技術評論社【Stataによる計量経済学】（2）松浦寿幸（2015）『Stataによるデータ分析入門』東京図書（3）石黒格（2014）『Stataによる社会調査データの分析』北大路書房（4）筒井淳也・水落正明・秋吉美都・坂本和靖・平井裕久・福田亘孝（2011）『Stataで計量経済学入門』ミネルヴァ書房【特記事項】【履修条件】「計量経済学a」および「計量経済学b」を履修済みであることが望ましい。履修していない方は、参考文献（1）を読み、因果推論を中心とした計量経済学の基礎知識を理解しておく必要がある。
「経済データ分析a」を履修済みであることが望ましい。履修していない方は、参考文献（2）等を読み、Stataの基本的な使い方を修得しておく必要がある。
PC教室で行うため、ノートPCを持参する必要はない。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
水１

ペア

教員名
姜

哲敏

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62
194

経済統計ａ
中村 豪
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

経済統計を読み解く【授業の形態・方法・内容】

人間の健康状態を知るために体温や血圧といった数値が用いられるように、経済の状態を知るにはGDPや物価といった統計が役に立つ。数値として示される情報は客観的なものであり、また本来は複雑なものである経済状態を、簡潔にまとめた形で示しているからだ。その一方で、数値が持つ意味を正しく読み取れないと、せっかくの統計情報を有効に活用できないということにもなる。
この授業の主な目的は、例えば「消費者物価指数の伸びが0.5%だった」という情報から、どのような意味が読み取れるのかを学ぶことにある。近年データサイエンスに注目が集まっているが、その基本は大量の情報を集約し、その意味づけを行うことにある。この授業でとりあげる各種統計は、多数の経済主体の活動を1つの指標にまとめ、経済のある側面を捉えたものである。
従って、その値が持つ意味を理解するということは、経済の分野におけるデータサイエンスの応用について、その基礎を学ぶことにもつながる。
授業では主要な経済統計をなるべく広くカバーし、それらの意味や利用する際のポイント等を解説する。また経済に関する新聞記事等をとりあげ、さまざまな統計が活用されている実例も紹
介し、統計から見えてくる日本経済の現状を客観的なデータに基づいて学ぶ。
なお、学期途中で遠隔授業に変更された場合における実施形態は、講義資料に基づく動画を用いたもの（B型）となる。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

以下の3点を目標とする。経済学部ディプロマポリシーDP3「多角的分析力と専門性」に該当する力を身につけるための科目である。
・主要な経済統計として、どのようなものがあるのかを知る。
・それぞれの統計が、経済のどのような側面を捉えたものであるかを知る。
・それぞれの統計について、その数値が持つ意味を理解する。
【事前・事後学習】

現実の経済で起きているできごととの関わりが特に深い科目なので、日頃から十分な時間（授業時間の倍程度の時間を目安とする）をとって経済に関するニュースに着目する習慣を持つこと。ニュースの中で統計が紹介されている場合は、何に関するニュースであるのかということと、具体的な数字の大きさ（xx%、xx円など）の2点を特に意識すること。
レポートについて講評の形などでフィードバックがあった際は、その内容も復習に役立てるとよい。
【授業計画】

以下のように予定している。ただし、現実の日本経済において重要なできごとがあった場合な
どには、それに応じて内容を変更することがある。
第１回 ガイダンス
第２回 経済統計とは・経済統計を「読む」ことの意味
第３回 GDPとは何か

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2021

第４回 GDP統計の詳細
第５回 「景気」を評価する統計
第６回 物価に関する統計
第７回 雇用・失業に関する統計
第８回 賃金・労働時間に関する統計
第９回 消費・貯蓄に関する統計
第10回 企業活動・産業動向に関する基礎的な統計
第11回 企業活動・産業動向に関するより詳細な統計
第12回 金融に関する統計
第13回 国際収支に関する統計
第14回 統計を巡る新たな動き（ビッグデータと公的統計）
第15回 まとめ【評価方法】

期末試験の成績（60%）とレポート（2回程度・40%）により評価する予定である（変更する場合は授業内およびmanabaから通知する）。なお、学期途中で遠隔授業に変更された場合は、期末試験をオンライン試験として実施する場合がある。
【教科書】

開講時に指示する。
【参考文献】

開講時に指示する。
【特記事項】

現代経済学入門の内容を前提とする。また、日本経済論ab、経済データ分析ab、計量経済学
abなども履修していると、互いの科目に対してより理解が深まるであろう。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
水１

ペア

教員名
中村

豪

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経営数理入門ａ
木下 亮、齋藤 雅元
単位：

2

開講期：

1期・2期

開講年度：

【授業表題】

経営のための数理的思考と統計分析入門【授業の形態・方法・内容】

授業の内容：
優れたアイデアがあったとしても、売上と費用のバランスを取って利益を最大化したり、リスクを管理する技術がなければ経営は上手くいきません。また、ビッグデータが蓄積される現代では、データ分析の技術の価値も高まっています。
経営学の知見と数理的技術を合わせて分析することで、単純なデータ分析以上の発見ができます。それこそが経営学部出身者の強みです。
経営数理入門では、講義形式で経営学で応用される数理的技術の基礎を学びます。
具体的には、ビジネスの価値評価及び最適行動とそれらをデータと照らし合わせて検証するための技術です。
経営数理入門aでは、経営学のあらゆる分野で利用される数学を学びます。
高校数学までの内容と重複する部分もありますが、それらを経済現象に応用する考え方を身に付けます。
学期の途中で遠隔授業に切り替わった場合の対応：
遠隔授業に切り替わった場合には、原則としてA,B型で授業を行います。
具体的には、manabaからの講義資料の配布と動画の配信を行います。
例外的に質問等を受け付けるためのC型授業を行う場合もありますが、その際には後で録画を配信します。
フィードバックの方法：
提出課題の解説及び質問への対応を通してフィードバックを行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】(DP2)経営学と関連分野で応用可能な数理的能力の基礎を身につけることを目標とします。
具体的には、企業の特徴や価値の定量的評価と意思決定のために必要な基礎数学を学びます。
【事前・事後学習】

講義資料を復習し、考え方を理解してください。
また、manabaから出題される小テストに解答することで、解法を理解してください。毎回、授業時間の2倍程度の学習が必要となります。
【授業計画】

各回の授業計画は以下の通りです。
ただし、「」内は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカ
リキュラム」に準拠したテーマとなっています。
1. ガイダンス
2. 売上高、費用、利益の計算：「データを読む」、「データを説明する」
3. 割合、変化率、価格弾⼒性：「データを読む」、「データを説明する」

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2021

4. ⼀次関数（数式とグラフ、グラフの平⾏移動、逆関数）
5. ⼀次関数の応⽤と連⽴⽅程式（需要と供給、市場均衡等）
6. 不等式と領域、線形計画法の初歩
7. ⼆次関数（数式とグラフ 、グラフの平⾏移動）
8. ⼆次関数の最適化と応用（独占企業の利潤最大化等）
9. ⼆次関数の解と応用（製品の生存期間のモデル等）：「データ・AIの活用領域」
10. 指数法則、 指数関数
11. 総和の記号(∑)の使い方、割引現在価値
12. n乗根、単利と複利の計算
13. ⼀変数関数の微分14. 最⼤・最⼩化：「データ・AIの利活用のための技術」
15. まとめ※ 講義の進捗具合によって講義内容と日程が変わることがある。
【評価方法】

manabaから出題される小テスト(60%)、期末試験(40%)による評価を行います。
遠隔授業に切り替わり、期末試験を実施できない場合には、代わりにmanabaでまとめ小テストを行います。
【教科書】

指定しない。教員が資料を作成する。
【参考文献】【特記事項】

本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュ
ラム」に準拠して、その「導入」、「基礎」の以下の項目を含む講義をします。
導入:「データ・AIの活用領域」、「データ・AIの利活用のための技術」
基礎：「データを読む」、「データを説明する」
各回の授業との対応については、上記の授業計画に記載しています。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期

曜日時限

ペア

教員名

１期

月３

齋藤

雅元

１期

月５

木下

亮

１期

木３

齋藤

雅元

１期

木５

木下

亮

２期

月４

木下

亮

67 / 19972
194

経営数理入門ｂ
木下 亮、齋藤 雅元
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

経営のための数理的思考と統計分析の基礎と応用【授業の形態・方法・内容】

授業の内容：
優れたアイデアがあったとしても、売上と費用のバランスを取って利益を最大化したり、リスクを管理する技術がなければ経営は上手くいきません。また、ビッグデータが蓄積される現代では、データ分析の技術の価値も高まっています。
経営学の知見と数理的技術を合わせて分析することで、単純なデータ分析以上の発見ができます。それこそが経営学部出身者の強みです。
経営数理入門では、講義形式で経営学で応用される数理的技術の基礎を学びます。
具体的には、ビジネスの価値評価及び最適行動とそれらをデータと照らし合わせて検証するための技術です。
経営数理入門bでは、経済や企業の状況を数値で表現し、データを基に経営学の理論を検証する
方法を学びます。実データの応用例を交えながら、データ分析から問題を発見し、改善策を導くための考え方を身に付けます。
学期の途中で遠隔授業に切り替わった場合の対応；
遠隔授業に切り替わった場合には、原則としてA,B型で授業を行います。
具体的には、manabaからの講義資料の配布と動画の配信を行います。
例外的に質問等を受け付けるためのC型授業を行う場合もありますが、その際には後で録画を配信します。
フィードバックの方法：
提出課題の解説及び質問への対応を通してフィードバックを行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】(DP2)経営学と関連分野で応⽤可能な数理的能⼒の基礎を⾝につけることを⽬標とします。
具体的には、企業の特徴や価値の定量化とデータ分析及び意思決定のために必要な基礎数学を学びます。
【事前・事後学習】

講義資料を復習し、考え方を理解してください。
また、manabaから出題される小テストに解答することで、解法を理解してください。毎回、授業時間の2倍程度の学習が必要となります。
【授業計画】

各回の授業計画は以下の通りです。
ただし、「」内は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカ
リキュラム」に準拠したテーマとなっています。
1. ガイダンス：「データ・AIの活用領域」
2. 分布、分布の代表値：「データを読む」、「データを説明する」

68 / 199
73
194

2021

3. 確率（確率、確率の加法定理）
4. 確率（条件付確率、独⽴）
5. 確率（ベイズの定理）
6. 離散型確率変数、期待値、分散：「データを読む」
7. 連続確率変数、確率分布、正規分布：「データを読む」
8. 共分散・相関係数：「データを読む」
9. 回帰分析：「データを読む」
10. 回帰分析と変数変換：「データを読む」
11. 回帰分析と見せかけの相関：「データを読む」、「データ・AIを扱う上での留意事項」
12. 経済・経営指標（物価指数・株価指数）：「データを読む」
13. 経済・経営指標（経営指標とデータ分析）：「データを読む」、「データを説明する」
14. 二変数関数の最適化：「データ・AI利活用のための技術」
15. まとめ※ 講義の進捗具合によって講義内容と日程が変わることがあります。
【評価方法】

manabaから出題される小テスト(60%)、期末試験(40%)による評価を行います。
遠隔授業に切り替わり、期末試験を実施できない場合には、代わりにmanabaでまとめ小テストを行います。
【教科書】

指定しない。教員が資料を作成する。
【参考文献】【特記事項】

本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュ
ラム」に準拠して、その「導入」、「基礎」、「心得」の以下の項目を含む講義をします。
導入:「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」
基礎：「データを読む」、「データを説明する」
心得：「データ・AIを扱う上での留意事項」
各回の授業との対応については、上記の授業計画に記載しています。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期

曜日時限

ペア

教員名

２期

月３

齋藤

雅元

２期

木５

木下

亮

69 / 199
74
194ÿ123456789 6ÿÿ      !"#$%&'()*+),-./0123456789:;< =>?8@A8BC#DE),F.GHIJKLMNOPQ,-./0123Q56RST)(UVWXY)Z[\L]^_]4`[ab,-./0123)cdef-`g+hiMLj_k])lmnNOPQ,./0123opqrstu2v-fwx`yz{*|},G~cexJs{MN) ^cdef-G),-./0123R&j_k
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70 / 19975
194

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78

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9

71 / 19976
194

フレッシャーズ・セミナーｂ
藤谷 涼佑
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

企業財務分析入門－就職力アップ！会社の数字を“読む”方法－【授業の形態・方法・内容】

経営学部の学生に求められる素養の一つは，「ヒト，モノ，カネ，情報」といった多面的な視点から，企業を分析する力です。本講義は，これらのうち，「カネ」の側面から企業を見る力を，
実際の会社の数字を用いることで鍛えることを目的としています。
実は，このような会社の数字の「読み方」について，実践的に学ぶ機会はさほど多くありません。その一方で，就職活動の現場では，採用担当者が自社の分析を正しく行ってくれているかど
うかで応募者の熱意を判断していることも少なくありません。また、就職後に企業や経済の状態を適切に判断する能力が必要であることは言うまでもありません。
それでは，企業を数値から分析する力を鍛えるには，どのような方法が有効なのでしょうか。実は，これは一朝一夕で身に付くようなものではありません。辛抱強く，コツコツ，実際の会社の数字とにらめっこし，業界や企業ごとの数字の「癖（くせ）」，つまり，会社の数字の背後にある実態を見抜けるようになるしかないのです。裏を返せば，本講義をきっかけに，会社の数字を見る目を身につけることができれば，皆さんは圧倒的な分析力と就職力を手に入れることができるのです。
幸い，本学図書館には，国内外の会社の数字に関するデータベースが大変充実しています。そこで、この「宝の山」をフル活用することで，１年次後期から実際の数字を「触る」という体験を数多くこなしてもらいたいと思います。そして，手を動かしているうちに，徐々にその「楽しさ」が実感できるはずです。一度，会社の数字を読む「楽しさ」を感じることに成功すれば，その後は，いくらでも力をつけることが可能でしょう。表面的なテクニックに走るのではなく，１
年生のうちから正攻法で着実に力強い分析力と就職力を身につけることを大いに期待しています。この科目は、担当教員の財務情報データベース講師としての経験を踏まえ、企業会計に関する実際の事例を交えながら、 企業財務分析を学んで行きます。
本講義は，少人数の演習形式で，実習を通じて企業分析について考えていきます。学期途中で遠隔授業に変更された場合には，授業内容を録画した動画を使用するB型とリアルタイム配信されるC型を併用した形式で実施します。なお，提出課題への解説や、質問へ回答を行うことでフィードバックを行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本講義の到達目標は以下のとおりです。
(1)会社の数字を「読む」ための基礎的な知識を身につけること。
(2)会社の数字を「読む」ための基礎的な技術を身につけること。
(3)現実の会社の数字を「読む」ために，図書館のデータベースを操作できるようになること。
(4)データベースを用いて，会社の実態を分析できるようになること。
(DP3) 現代社会における諸問題あるいは様々な学術研究分野における諸問題を発見・分析・解決する実践的な知識・能力を身につけることを目指しています。

72 / 199
77
194

2021

【事前・事後学習】

本講義は，一方通行の講義だけではなく，会社の数字の入力や，分析に有用な指標の計算など，実際に手を動かすという作業を，皆さん自身繰り返し行ってもらいます。したがって，毎回の課題をこなすための予習と復習には，毎回2時間程度の時間を割くことが要求されます。
【授業計画】

以下のスケジュールにもとづいて，講義を行う予定です。
第1回 オリエンテーション-会社の「数字」を読む意味とは？
第2回 企業の利益とは
第3回 貸借対照表と損益計算書そして有価証券報告書
第4回 企業の基本的分析：財務分析
第5回 エクセルを使った企業分析のスキル
第6回 企業の基本的分析：株価分析
第7回 企業の基本的分析：株価＆財務分析
第8回 データベース講習：eol
第9回 データベース実践：eol
第10回 データベース講習：Financial QUEST
第11回 データベース実践：Financial QUEST
第12回 データベース講習：Astra Manager
第13回 データベース実践：Astra Manager
第14回 企業分析の実践1
第15回 企業分析の実践2
なお，上記の授業計画は受講生の習得度に応じて一部変更することがあります。
【評価方法】

授業参加度（40％），課題（30％），最終レポート（30％）で評価します。なお、提出課題への解説や、質問へ回答を行うことでフィードバックを行います。
【教科書】

本講義では教員作成の講義資料を使います。適宜資料を配布します。
【参考文献】

・『会社四季報秋号』（東洋経済新報社）
・『証券アナリストのための企業分析（第4版）』，北川哲雄ほか，東洋経済新報社，2013年
その他，授業中に適時紹介します。
【特記事項】

事前知識は問いませんが，大学生活を実りあるものにしたいと考えている意欲の高い学生を希望します。なお，本講義は「フレッシャーズ・セミナーｂ」を開講する３つの講義（木下亮，金鉉玉，藤谷涼佑それぞれ担当）が合同で実施することもあります。また，必要に応じて，データベース開発業者による講習会を設定することがあります。なお，本講義では，数理・データサイエ
ンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠して，その[導入]と[基礎]を含む講義をします。[導入]としては「社会で起きている変化」「社会で活用されているデータ」を，[基礎]には「データを読む」「データを説明する」「データを扱う」を含みます。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異73 / 19978
194

なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
木２

ペア

教員名
藤谷

涼佑

74 / 199
79
194

経営統計ａ
小暮 厚之
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

ビジネス・経済のデータ活用【授業の形態・方法・内容】

ビジネスの現場では，統計的な思考力によって様々な課題を解決していくデータサイエンスが求められています．この授業の目標は，そのようなデータサイエンスの基礎を学ぶことです．
この授業は，講義とエクセルによる実習によって進めて行きます．また，確認のためのクイズとその講評を随時行います．各回の講義では，例題や実際のデータを取り上げながら，経営・経済に必要な統計データ分析の基礎を学んでいきます．
また，履修者は「データ分析プロジェクト」を行うことが求められます．データ分析プロジェク
トでは，授業で学んだ知識を用いて，ビジネス・経済や社会に関わる話題を取り上げて「ストーリー」にまとめ，その結果を授業中に発表し，それをレポートとして提出します．
この講義では，数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ
ュラム」に準拠して，その「導入」，「基礎」，「心得」を含む講義をします．導入として，「社会で起きている変化」，「社会で活用されているデータ」，「データ・AIの活用領域」，「データ・AI利活用のための技術」，「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。「基礎」には「データを読む」，「データを説明する」，「データを扱う」を含みます．「心得」には，「データ・AIを扱う上での留意事項」，「データを守る上での留意事項」を含みます．
なお，学期途中で遠隔授業に変更された場合には，実施形態はC型（Zoom等を利用したオンラ
イン配信）とします．
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

ビジネスの現場では，統計的な思考力によって様々な課題を解決していく統計リテラシーが求められています．この授業の目標は，そのような統計リテラシーの基礎を学ぶことです．
この授業を通じて，経営学部のディプロマポリシー「(DP2) 経営学、経営情報学、会計学、ファイナンスに関する専門知識（経営学科），(DP2) 流通・マーケティングに関する専門知識（流通・マーケティング学科），(DP3) 現代社会における諸問題あるいは様々な学術研究分野
における諸問題を発見・分析・解決する実践的な知識・能力（両学科)」に沿った教育を行います．
【事前・事後学習】

この授業は，毎回の学習内容の理解が前提となって，次回以降の講義内容が展開されていきます。したがって，毎回講義に出席し，次の講義前に必ず，前回の内容を復習しておくことが必須となります．授業時間の2倍程度以上の授業外学習時間が必要です．
【授業計画】

以下の内容の講義を予定しています：

75 / 199
80
194

2021

第1回 ガイダンス：社会におけるデータ活用
第2回 データの整理：度数分布表とヒストグラム，データの中心と広がり，
第3回 ２変量データの整理：財務データの散布図と相関
第4回 確率の基礎１：標本空間と確率
第5回 確率の基礎２：条件付き確率と独立性，ベンチャー投資とベイズ定理
第6回 確率モデル(1)：宝くじと確率分布，コイン投げと２項分布
第7回 確率モデル(2)：ポアソン分布：東経大で地震に遭う確率
第8回 確率モデル(3)：次の地震が起きるまでの時間，正規分布
第9回 確率モデル(4)：正規分布の活用：株式投資のリスクとリターン
第10回 母集団と標本：世論調査，大統領選予測の失敗，大数の法則
第11回 推定：視聴率データ，区間推定と中心極限定理
第12回 仮説検定(1)：帰無仮説と対立仮説，p値
第13回 仮説検定(2)：裁判と仮説検定
第14回 データ分析プロジェクトの発表とその講評（１）
第15回 データ分析プロジェクトの発表とその講評（２）＊授業計画に変更が生じた場合には速やかにお知らせします．
【評価方法】

授業中の確認クイズ（20～30%)，データ分析プロジェクト（30～40%)及び期末試験（臨時試験または定期試験）（30～40%)を総合的に評価します．ただし，履修者数が少ない場合（例えば20人以下）には，期末試験を実施せず，確認クイズとデータ分析プロジェクトのみによる評価に変更する場合もあります．
確認クイズは，その都度，フィードバックを行います．データ分析プロジェクトの発表の講評は授業内で行います．試験全体の講評はmanabaで行います．
【教科書】

特定の教科書は使用せず，ハンドアウトを配布する予定です．
【参考文献】

１．小暮厚之『Rによる統計データ分析入門』朝倉書店
２．倉田博史「大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる」KADOKAWA
３．「数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材」http://www.mi.utokyo.ac.jp/6university_consortium.html【特記事項】

１．「経営数理入門a,b」に相当する基礎知識を用います．
２．教室でのパソコンの利用を前提とします．
３．可能な限り，自分のパソコンを持参することを推奨します．
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
月４

ペア

教員名
小暮

厚之

76 / 199
81
194

経営統計ｂ
小暮 厚之
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

ビジネス・経済における統計モデルの活用【授業の形態・方法・内容】

ビジネスの現場では，統計的な思考力によって様々な課題を解決していくデータサイエンスが求められています．この授業では，データ活用の主要なツールである統計モデルについて学びます．統計モデルは，ファイナンスやマーケティングなどビジネスの多くの場面で用いられいます．最も代表的な線形回帰モデルを基礎から学び，続いて，質的な変数を説明する判別分析やロジスティック回帰の手法について学びます．
この授業は，講義とコンピュータ実習によって進めて行きます．また，確認のためのクイズとその講評を随時行います．各回の講義では，例題や実際のデータを用いながら，経営・経済に必要な統計モデルの基礎を学んでいきます．コンピュータ実習では，データサイエンスの標準ソフトであるRを用います．Rに関する知識は前提としません．
この講義では，数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ
ュラム」に準拠して，その「導入」，「基礎」，「心得」を含む講義をします．導入として，「社会で起きている変化」，「社会で活用されているデータ」，「データ・AIの活用領域」，「データ・AI利活用のための技術」，「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。「基礎」には「データを読む」，「データを説明する」，「データを扱う」を含みます．「心得」には，「データ・AIを扱う上での留意事項」，「データを守る上での留意事項」を含みます．
なお，学期途中で遠隔授業に変更された場合には，実施形態はC型（Zoom等を利用したオンラ
イン配信）とします．
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

ビジネスの現場では，統計的な思考力によって様々な課題を解決していくデータサイエンスが求められています．この授業の目標は，そのようなデータサイエンスを身につけ，現実社会の問題を解決する力を培うことです．
この授業を通じて，経営学部のディプロマポリシー「(DP2) 経営学、経営情報学、会計学、ファイナンスに関する専門知識（経営学科），(DP2) 流通・マーケティングに関する専門知識（流通・マーケティング学科），(DP3) 現代社会における諸問題あるいは様々な学術研究分野
における諸問題を発見・分析・解決する実践的な知識・能力（両学科)」に沿った教育を行います．
【事前・事後学習】

この授業は，毎回の学習内容の理解が前提となって，次回以降の講義内容が展開されていきます．したがって，毎回講義に出席し，次の講義前に必ず，前回の内容を復習しておくことが必須となります．授業時間の2倍程度以上の授業外学習時間が必要です．
【授業計画】

以下の内容の講義を予定しています：

77 / 199
82
194

2021

第1回 ガイダンス：統計モデルとデータサイエンス
第2回 R事始め，基本知識の復習
第3回 単純な回帰モデル：100メートルの世界記録データ
第4回 回帰モデルの推測
第5回 重回帰モデル：マンション価格の評価
第6回 重回帰モデルの解釈と課題
第7回 対数線形モデル
第8回 変数の選択とAIC
第9回 予測と予測誤差
第10回 判別分析：企業倒産の予測
第11回 判別分析の解釈と課題
第12回 クロスバリデーション
第13回 ロジスティック回帰：住宅ローンデフォルトの予測
第14回 ロジスティック回帰の解釈と課題
第15回 授業の振り返り＊授業計画に変更が生じた場合には速やかにお知らせします．
【評価方法】

授業中の確認クイズ（40～50%)と期末試験（臨時試験または定期試験）（50〜60%)を総合的に評価します．
確認クイズは，その都度，フィードバックを行います．試験全体の講評はmanabaで行います．
【教科書】

特定の教科書は使用せず，講義内容のスライド資料をmanabaで配布します．
【参考文献】

１．小暮厚之『Rによる統計データ分析入門』朝倉書店
２．「数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材」http://www.mi.utokyo.ac.jp/6university_consortium.html
３．森棟公夫他『統計学』有斐閣【特記事項】

１．「経営統計a」に相当する基礎知識を前提とします．
２．パソコンの利用を前提とします．
３．可能な限り，自分のパソコンを持参することを推奨します．
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
月４

ペア

教員名
小暮

厚之

78 / 199
83
194

企業金融論ａ
木下 亮
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

コーポレート・ファイナンス
【授業の形態・方法・内容】

授業の内容：
この科目では講義形式で、企業の金融活動に関する原理を学びます。
企業金融論abを通して、企業や事業の適切な価値評価とリスク管理の技術を学びます。また、それらを踏まえた財務活動、投資家と企業間の駆け引きを学びます。
ファイナンス理論の基礎は、他の分野でも広く応用可能なものです。リスクや時間が取引される仕組みを学ぶことで、市場が果たす役割と活用方法が理解できます。その考え方は金融市場以外にも応用できます。
企業金融論aでは、はじめにファイナンス論の基礎を学びます。企業は銀行や株式市場等から資金を調達し、営業活動や投資活動を通じて、その資金を運用します。企業が行う事業は、複数年にわたるものが多いでしょう。したがって、事業の価値を評価するためには、資金の時間価値を考慮する必要があります。また、事業の利益は確定的なものではなく、景気の動向等の様々な要因によって変動します。こういった不確実性も考慮して事業の価値を評価しなければいけません。実データの応用例を紹介しながら、時間価値と不確実性をどのように評価するか、不確実性をどのようにコントロールするかを学びます。
学期の途中で遠隔授業に切り替わった場合の対応：
遠隔授業に切り替わった場合には、原則としてA,B型で授業を行います。
具体的には、manabaからの講義資料の配布と動画の配信を行います。
例外的に質問等を受け付けるためのC型授業を行う場合もありますが、その際には後で録画を配信します。
フィードバックの方法：
理解度を確認するため、数回の課題を課します。また、その解説を通じてフィードバックを行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】(DP2)この科目では、ファイナンスの専門知識を身につけることを目標としています。具体的には、時間価値とリスクの測定等のファイナンスの基礎を理解し、代表的な公式を使った計算ができるようになることを目標とします。
【事前・事後学習】

講義で扱った公式の意味を理解し、それを使った計算をできるようにしてください。また、毎回の講義のつながりを意識し、それまでの内容と合わせて復習を行ってください。また、課題がある場合には解答して下さい。授業時間の2倍程度の授業外学習が必要となります。
【授業計画】

各回の授業計画は以下の通りです。
ただし、「」内は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠したテーマとなっています。

79 / 199
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194

2021

第１回 講義の進め方、金融の仕組み
第２回 直接金融と間接金融
第３回 資金調達の方法
第４回 キャッシュフロー
第５回 割引現在価値
第６回 割引現在価値と利付債価格
第７回 企業の投資意思決定：内部収益率（ＩＲＲ）、資金調達コスト
第８回 企業の投資意思決定：正味現在価値
第９回 収益率と期待収益率
第１０回 リスクとは？
第１１回 リスクの測り方（ボラティリティ、リスクプレミアム）：「データを読む」
第１２回 ポートフォリオのリターン
第１３回 ポートフォリオのリスク
第１４回 ポートフォリオのリスクとリターン：「データ・AIの活用領域」
第１５回 復習、企業金融論bについて【評価方法】

manabaから出題される小テスト(60%)、期末試験(40%)による評価を行います。
遠隔授業に切り替わり、期末試験を実施できない場合には、代わりにmanabaでまとめ小テストを行います。
【教科書】

指定しない。教員が資料を作成する。
【参考文献】

Jonathan Berk, Peter DeMarzo著 久保田 敬一, 芹田 敏夫, 竹原 均, 徳永 俊史翻訳 『コーポレートファイナンス 入門編』 丸善出版
木島正明・鈴木輝好・後藤 允『ファイナンス理論入門』 朝倉書店
小林孝雄・芹田敏夫著 日本証券アナリスト編『新・証券投資論Ⅰ 理論篇』日本経済新聞出版社
古川浩一・蜂谷豊彦・中里宗敬・今井潤一『コーポレート・ファイナンスの考え方』中央経済社【特記事項】

本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠して、その「導入」、「基礎」の以下の項目を含む講義をします。
導入:「データ・AIの活用領域」
基礎：「データを読む」
各回の授業との対応については、上記の授業計画に記載しています。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
火１

ペア

教員名
木下

亮

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企業金融論ｂ
木下 亮
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

コーポレート・ファイナンス
【授業の形態・方法・内容】

授業の内容：
この科目では講義形式で、投資家行動と企業評価のモデルを学びます。
企業金融論abを通して、企業や事業の適切な価値評価とリスク管理の技術を学びます。また、それらを踏まえた財務活動、投資家と企業間の駆け引きを学びます。
ファイナンス理論の基礎は、他の分野でも広く応用可能なものです。リスクや時間が取引される仕組みを学ぶことで、市場が果たす役割と活用方法が理解できます。その考え方は金融市場以外にも応用できます。
企業金融論aでは、時間価値とリスクの測定などのファイナンス論の基礎を学びましたが、企業金融論bでは、それらの考え方を使って、投資家や企業がどのように行動するかを学びます。また、リスクプレミアム（リスクを取ることに対する報酬）や、企業価値の評価モデルと計算方法を学びます。最後に、企業価値を高めるための財務活動、他者に利得を奪われないための投資家と企業間での駆け引きについて学びます。
学期の途中で遠隔授業に切り替わった場合の対応：
遠隔授業に切り替わった場合には、原則としてA,B型で授業を行います。
具体的には、manabaからの講義資料の配布と動画の配信を行います。
例外的に質問等を受け付けるためのC型授業を行う場合もありますが、その際には後で録画を配信します。
フィードバックの方法：
提出課題の解説及び質問への対応を通してフィードバックを行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】(DP2)この科目では、ファイナンスの専門知識を身につけることを目標とします。投資家の行動、資本コスト、企業価値の結びつきを理解し、企業分析への応用方法を学びます。また、企業の行動がもたらす企業価値の変化について学びます。
【事前・事後学習】

講義資料を復習し、考え方を理解してください。
また、manabaから出題される小テストに解答することで、解法を理解してください。
毎回、授業時間の2倍程度の学習が必要となります。
【授業計画】

各回の授業計画は以下の通りです。
ただし、「」内は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠したテーマとなっています。
第1回 講義の進め方、企業金融論aの復習

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第2回 現代ポートフォリオ理論（資本資産評価モデル(CAPM)）
第3回 現代ポートフォリオ理論（ファクターモデル）：「データ・AI利活用の現場」
第4回 債券の評価、信用リスク
第5回 企業価値評価（比率による評価）：「データを読む」、「データを扱う」
第6回 企業価値評価（現在価値と資本コスト）
第7回 企業価値評価（配当割引モデル）
第8回 企業価値評価（残余利益モデル）：「データを読む」、「データ・AI利活用の現場」
第9回 企業価値評価（経済利益モデル）：「データを読む」、「データ・AI利活用の現場」
第10回 企業価値評価（割引キャッシュフロー法）
第11回 資本構成問題
第12回 配当政策問題
第13回 M&A(買収と合併)
第14回 エージェンシー問題とトレードオフ理論
第15回 まとめ【評価方法】

manabaから出題される小テスト(40%)、Excel等を用いた課題(20%)、期末試験(40%)による評価を行います。
遠隔授業に切り替わり、期末試験を実施できない場合には、代わりにmanabaでまとめ小テストを行います。
【教科書】

指定しない。教員がスライドを作成し、manabaで配布する。
【参考文献】

Jonathan Berk, Peter DeMarzo著 久保田 敬一, 芹田 敏夫, 竹原 均, 徳永 俊史翻訳 『コーポレートファイナンス 入門編』 丸善出版
Jonathan Berk, Peter DeMarzo著 久保田 敬一, 芹田 敏夫, 竹原 均, 徳永 俊史，山内 浩嗣翻訳 『コーポレートファイナンス 応用編』 丸善出版
小林孝雄・芹田敏夫著 日本証券アナリスト協会編『新・証券投資論Ⅰ 理論篇』日本経済新聞
出版社
伊藤敬介・荻島誠治・諏訪部貴嗣著 日本証券アナリスト協会編『新・証券投資論Ⅱ 実務篇』
日本経済新聞出版社
古川浩一・蜂谷豊彦・中里宗敬・今井潤一『コーポレート・ファイナンスの考え方』中央経済社【特記事項】

本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠して、その「導入」、「基礎」の以下の項目を含む講義をします。
導入:「データ・AIの利活用の現場」
基礎：「データを読む」、「データを扱う」
各回の授業との対応については、上記の授業計画に記載しています。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期

曜日時限

ペア

教員名

82 / 199
87
194

２期

火１

木下

亮

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経営情報システム論ａ
藤谷 涼佑
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

企業の意思決定と情報・データの活用【授業の形態・方法・内容】

企業において情報・データがどのように扱われ、それが経営者の意思決定に影響を与えるのかを議論します。私たち一人一人の個人的な意思決定から、経営者が直面するような大きな組織(e.g., 企業) の意思決定は、我々が把握している情報を基礎として行われます。であるならば、意思決定を行う主体が把握する情報が形成されるプロセスの違いによって、意思決定は大きく変化すると考えられます。この情報が形成されるプロセスの基礎として、企業はデータを取得・分析しています。このデータに関連する企業の取り組みによって経営者や企業の意思決定はどのように変化するのでしょうか。
特に「経営情報システム論a」では、情報が企業の意思決定にどのように影響を与えるかを考える上で有用な枠組みを学習します。また、その意思決定において有用なデータ分析とはどのようなものなのかを、具体的な分析手法とその事例を踏まえて議論します。なお、この授業は講義形
式 (下記【特記事項】を参照) で行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】「経営情報学に関する専門知識」（DP2）を習得することを目的とします。
【事前・事後学習】

事前学習として、授業資料や資料に目を通す必要があります (約2時間)。
事後学習として、講義で議論した内容を再度確認することを強く勧めます (約2時間)。学期を通して数回レポート課題および小テストを課す予定である (10時間以上)。いずれの場合も授業内
でのコメント等を通じて適宜フィードバックを行います。
【授業計画】

以下、適宜修正する可能性があります。
第1回 ガイダンス：講義内容・進め方と評価方法の説明
第2回 世界のリーディングカンパニーとデータサイエンス
第3回 情報と意思決定 (1)：意思決定のモデル
第4回 情報と意思決定 (2)：不確実性と情報の活用
第5回 データ分析の目的 (1)：“Story”, “Fact”, and “Evidence”
第6回 データ分析の目的 (2)：「代替的な説明」について
第7回 データ分析の目的 (3)：因果関係の検証方法
第8回 前半の復習とQ&A
第9回 データ分析の手法 (1)：RCT
第10回 データ分析の事例 (1)：RCTの事例
第11回 データ分析の手法 (2)：自然実験と疑似実験
第12回 データ分析の事例 (2)：自然実験と疑似実験の事例
第13回 データ分析の手法と事例 (3)：他の分析手法とその事例
第14回 総括とQ&A：経営情報システム論bに向けて
第15回 期末試験【評価方法】

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レポート課題 (20%) および期末試験 (80%) が評価の中心になります。これに授業参加点を加味して総合的に評価します。
【教科書】

購入の必要はありませんが、下記の文献を中心に講義を進めます。必要に応じてPDF資料を配付します。
・Laudon, K. and Laudon, J. (2019) Management Information Systems: Managing theDigital Firm., 16th edition, Pearson Education Limited.
・江崎貴裕 (2020)『分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術』ソシム.
・経済セミナー (2020)『進化するビジネスの実証分析』日本評論社.
・タディ, マット (上杉隼人・井上毅郎翻訳) (2020)『ビジネスデータサイエンスの教科書』すばる舎.
【参考文献】

前年度の授業で参照した文献や動画資料等を掲載しておきます。これ以外にも授業において適宜
参考文献・参考資料を提示する予定です。
・Edmans, Alex. 2017. What to trust in a "post truth" world , TedTalk on YouTube.
・Kawaguchi, K., Uetake, K. and Watanabe, Y. (2020) Designing Context-Based
Marketing: Product Recommendations under Time Pressure., Working Paper.
・Luca, M (2016) Reviews, Reputation, and Revenues: The Case of Yelp.com., Working
Paper.
・Messerli, FH. 2012. Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates, New England Journal of Medicine ,367(16):1562 4.
・伊藤光一朗 (2017)『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書.
・岩波データサイエンス刊行委員会 (2016)『岩波データサイエンス Vol. 3』岩波書店.
・中室牧子・津川友介 (2017)『「原因と結果」の経済学』ダイヤモンド社.
【特記事項】

・授業の進め方や評価に関する注意点等の説明を行うので、1回目の授業から出席することを強く勧めます。毎回、出欠確認を兼ねたアンケートを配布する予定です。
・授業では一部、簡単な数学をベースとした説明を用いる場合があります。本講義が応用的な議論をするという都合上、その基礎的な内容については適宜復習することはしません。そのため、「経営数理入門」等の大学数学を扱う授業を事前に受けていることが望ましいです。「数学が嫌い」という感覚を持っている学生には難しい授業になる可能性がある点には注意してください。
なお、「苦手だけど頑張りたい」という学生はウェルカムです、頑張りましょう。
・本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ
ュラム」に準拠して、その[導入]、[基礎]を含む講義をします。[導入]として、「社会で起きている変化」、「社会で活用されているデータ」、「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」、「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。[基礎]には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含みます。
[コロナ禍における対応について]
・感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合には、講義動画の配信（B型）に変更する予定です。
・コロナ禍の対面式授業となる為、教室における対策については教員の指示に必ず従ってください。特に、授業中のマスク着用については各自厳守するようにしてください。

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・教室のキャパシティの制約や感染者増加等の理由によってオンライン授業への切り替えがなされる可能性があります。そのため、いつでもオンライン授業に移行できるよう、manabaの操作方法の習得、自宅でのインターネット接続環境の整備、ならびにパソコン等の情報端末を用意するといった準備を各自で取り組んでください。状況が変化する可能性が大いにあるため、適宜詳
細は担当教員の指示に従うこと。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
木１

ペア

教員名
藤谷

涼佑

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経営情報システム論ｂ
藤谷 涼佑
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

データの収集・作成・分析のプロセス【授業の形態・方法・内容】

企業において情報・データがどのように扱われ、それが経営者の意思決定に影響を与えるのかを議論します。私たち一人一人の個人的な意思決定から、経営者が直面するような大きな組織(e.g., 企業) の意思決定は、我々が把握している情報を基礎として行われます。であるならば、意思決定を行う主体が把握する情報が形成されるプロセスの違いによって、意思決定は大きく変化すると考えられます。この情報が形成されるプロセスの基礎として、企業はデータを取得・分析しています。このデータに関連する企業の取り組みによって経営者や企業の意思決定はどのように変化するのでしょうか。
特に「経営情報システム論b」では情報・データの構築や管理のための手法を学習します。具体的には、データ収集、データベース構築、データの利用 (分析) のプロセスを理解することを目的としています。しかし、教科書的な説明だけでは具体的なイメージが掴みづらいと思われます。そこで、具体的にどのようにデータが活用されているかを、①データを用いてどのような分析が可能なのか、②どのようにデータベースが構築されているか事例を示しながら、講義を行う
ことを心掛けます。なお、この授業は講義形式 (下記【特記事項】を参照) で行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】「経営情報学に関する専門知識」（DP2）を習得することを目的とします。
【事前・事後学習】

事前学習として、授業資料や資料に目を通す必要があります (約2時間)。
事後学習として、講義で議論した内容を再度確認することを強く勧めます (約2時間)。学期を通して数回レポート課題および小テストを課す予定である (10時間以上)。いずれの場合も授業内
でのコメント等を通じて適宜フィードバックを行います。
【授業計画】

進捗によって小テストの回数や配点が変更になる場合があります。
第1回 ガイダンス：講義内容・進め方と評価方法の説明
第2回 経営情報システム論aの復習
第3回 経済・企業における情報 (1)：基礎的なデータ
第4回 経済・企業における情報 (2)：オルタナティブデータ
第5回 経済・企業における情報 (3)：情報のコスト (情報の非対称性)
第6回 経済・企業における情報 (3)：情報のコスト (Blankespoorのフレームワーク)
第7回 前半の復習とQ&A
第8回 データ探索・取得のコスト (1)：様々なデータ
第9回 データ探索・取得のコスト (2)：自動化・電子化
第10回 データ分析の基礎 (1)：事実の探索と視覚化
第11回 データ分析の基礎 (2)：回帰分析と結果の解釈の問題
第12回 データベースの基礎 (1)：データの形式
第13回 データベースの基礎 (2) ：再現性とデータベース
第14回 総括とQ&A

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第15回 期末試験
【評価方法】

レポート課題 (20%) および期末試験 (80%) が評価の中心になります。これに授業参加点を加味して総合的に評価します。
【教科書】

購入の必要はありませんが、下記の文献を中心に講義を進めます。必要に応じてPDF資料を配付します。
・Laudon, K. and Laudon, J. (2019) Management Information Systems: Managing theDigital Firm., 16th edition, Pearson Education Limited.
・江崎貴裕 (2020)『分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術』ソシム.
・経済セミナー (2020)『進化するビジネスの実証分析』日本評論社.
・タディ, マット (上杉隼人・井上毅郎翻訳) (2020)『ビジネスデータサイエンスの教科書』す
ばる舎.
・増永良文 (2017)『リレーショナルデータベース入門―データモデル・SQL・管理システム・
NoSQL』サイエンス社.
・ミック (2016)『SQL 第2版 ゼロからはじめるデータベース操作』翔泳社.
【参考文献】

前年度の授業で参照した文献や動画資料等を掲載しておきます。これ以外にも授業において適宜
参考文献・参考資料を提示する予定です。
・Ahern, K. R., Daminelli , D., & Fracassi, C. (2015). Lost in translation? The effect of
cultural values on mergers around the world. Journal of Financial Economics, 117(1),165-189.
・Altig , D., Baker, S. R., Barrero , J. M., Bloom, N., Bunn, P., Chen, S., Davis, S. J.,
Leather, J.,Meyer, B., Mihaylov , E., Mizen, P., Parker, N., Renault, T., Smietanka , P., andThwaites, G. (2020), Economic Uncertainty Before and During the COVID 19 Pandemic.
Journal of Public
Economics, Vol. 191, 104274.
・Baker, S. R., N. Bloom, and S. J. Davis (2016), “Measuring economic policy
uncertainty,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 131, No. 4, pp. 1593-1636.
・Bernard, D., Blackburne, T., & Thornock , J. (2020). Information flows among rivals
and corporate investment. Journal of Financial Economics, 136(3), 760-779.
・Blankespoor , E. (2019). The impact of information processing costs on firm
disclosure choice: Evidence from the XBRL mandate. Journal of Accounting Research,
57(4), 919 967.
・Blankespoor , E., Dehaan , E., Wertz, J., & Zhu, C. (2019). Why do individual
investors disregard accounting information? The roles of information awareness andacquisition costs. Journal of Accounting Research, 57(1), 53 84.
・Bottazzi , L., Da Rin, M., & Hellmann, T. (2016). The importance of trust forinvestment: Evidence from venture capital. The Review of Financial Studies, 29(9),2283-2318
・Brochet , F., Miller, G. S., Naranjo, P., & Yu, G. (2019). Managers' cultural backgroundand disclosure attributes. The Accounting Review, 94(3), 57-86.

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・Dong, Y., Li, O. Z., Lin, Y., & Ni, C. (2016). Does Information Processing Cost AffectFirm Specific Information Acquisition? Evidence from XBRL Adoption. Journal of
Financial and Quantitative Analysis, 51(2), 435 462.
・Dyer, T., Lang, M., & Stice Lawrence, L. (2017). The evolution of 10 K textual
disclosure: Evidence from Latent Dirichlet Allocation. Journal of Accounting andEconomics, 64(2 3), 221-245.
・Giannetti , M., & Yafeh , Y. (2012). Do cultural differences between contracting
parties matter? Evidence from syndicated bank loans. Management Science, 58(2),365-383
・Kerr, W. R. (2008). Ethnic scientific communities and international technology
diffusion. The Review of Economics and Statistics, 90(3), 518-537.
・Lev, B., & Gu, F. (2016). The end of accounting and the path forward for investors
and managers.
John Wiley & Sons. (翻訳：伊藤邦雄監訳 (2018)『会計の再生 』 中央経済社)
・Lu, Y., & Teo, M. (2018). Do alpha males deliver alpha? Testosterone and hedge
funds. Working Paper.
・Williamson, O. E. (2000). The new institutional economics: taking stock, looking
ahead. Journal of Economic Literature, 38(3), 595-613.
・Zhou, J. (2020). Does one size fit all? Evidence on XBRL adoption and 10 K filing lag.
Accounting & Finance, 60(3), 3183 3213.
・足立悠 (2019)『 機械学習のための「前処理」入門 』 リックテレコム
・伊藤新 (2019)「テキストデータを用いた政策不確実性の計測」『証券アナリストジャーナ
ル』Vol. 57, No. 7, pp. 34-44.
・大湾秀雄 (2017)『日本の人事を科学する: 因果推論に基づくデータ活用』日本経済新聞出版
社.
・加藤耕太 (2019)『Pythonクローリング スクレイピング [増補改訂版] データ収集・解析のための実践開発ガイド』技術評論社.
・金鉉玉・藤谷涼佑 (2020)「COVID 19 が事業環境と情報開示に与えた影響」『資本市場』近刊.
・佐藤香織 (2019)「企業内データの活用 人事データで何がわかるのか」『日本労働研究雑誌』
705, 19-24.
・照井伸彦 (2018)『ビッグデータ統計解析入門』日本評論社
・中溝晃介 (2018)「クローリング EDINET」『松山大学論集』第30巻第42号, pp.143162.31
・中室牧子・津川友介 (2017)『「原因と結果」の経済学』ダイヤモンド社.
・永田ゆかり (2020)『データ視覚化のデザイン』SBクリエイティブ.
・矢澤憲一 ・伊藤健顕・金鉉玉 . (2020). 「テキストマニングを用いたわが国有価証券報告書の記述情報の分析」青山学院大学ワーキングペーパー , No.2020 3.
【特記事項】

・授業の進め方や評価に関する注意点等の説明を行うので、1回目の授業から出席することを強く勧めます。毎回、出欠確認を兼ねたアンケートを配布する予定です。
・授業では一部、簡単な数学をベースとした説明を用いる場合があります。本講義が応用的な議論をするという都合上、その基礎的な内容については適宜復習することはしません。そのため、「経営数理入門」等の大学数学を扱う授業を事前に受けていることが望ましいです。「数学が嫌い」という感覚を持っている学生には難しい授業になる可能性がある点には注意してください。
なお、「苦手だけど頑張りたい」という学生はウェルカムです、頑張りましょう。
・本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ

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ュラム」に準拠して、その[導入]、[基礎]を含む講義をします。[導入]として、「社会で起きている変化」、「社会で活用されているデータ」、「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」、「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。[基礎]には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含みます。
[コロナ禍における対応について]
・感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合には、講義動画の配信（B型）に変更する予定です。
・コロナ禍の対面式授業となる為、教室における対策については教員の指示に必ず従ってください。特に、授業中のマスク着用については各自厳守するようにしてください。
・教室のキャパシティの制約や感染者増加等の理由によってオンライン授業への切り替えがなされる可能性があります。そのため、いつでもオンライン授業に移行できるよう、manabaの操作方法の習得、自宅でのインターネット接続環境の整備、ならびにパソコン等の情報端末を用意するといった準備を各自で取り組んでください。状況が変化する可能性が大いにあるため、適宜詳
細は担当教員の指示に従うこと。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
木１

ペア

教員名
藤谷

涼佑

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プログラミングＡ
小島 喜一郎
単位：

4

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

プログラミング言語を用いたデータ分析【授業の形態・方法・内容】

近年、「データサイエンス」や「データ分析」という言葉がビジネスにおいて頻繁に議論されています。ところが、データの重要性を謳ったとしても、実際にどのような手順・作業をもって分析が行われているかを知らなければその中身を理解したとは到底言えません。そこでこの授業では、プログラミング言語を使用してデータの処理・分析を自分の手で行うことを通じて、データの重要性とそれを活用することの難しさを理解することを目的とします。また、プログラミング
言語としてPythonを使用します。Pythonという文系の学生にはあまりなじみのないプログラミ
ング言語の実習を通じて、異なる言語を学ぶ上での基礎体力作りに取り組むことも意図されています。
授業では、データを操作する上で必要な作業や、具体的な手法の理論的な背景についてその簡便的な解説を行います。そしてその操作や手法を実際にPythonで実行し、その理解を深めます。
授業は2時限連続で開講されるため、原則として1時限目にはその日に取り組む内容の解説を、2
時限目にはそれを実際に作業してもらう時間とします (例外あり)。
なお、Pythonを使用するためのソフトウェアであるJupyter notebookを使用できる環境が履修に必須です。対面授業の際には使用環境が整備された教室を使用しますが、課題等への取り組みのためには各自のパソコンに Jupyter notebookをインストール (無償) することが必要です(インストール方法については授業内で解説します)。課題等を大学の設備を用いて取り組む場合にはその限りではありません。なお、この授業は講義形式および実習形式 (下記【特記事項】を参照) で行います。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】「現代社会における諸問題あるいは様々な学術研究分野における諸問題を発見・分析・解決する
実践的な知識・能力」(DP3) を習得することを目的とします。
【事前・事後学習】

事前学習として、授業資料とテキストに目を通す必要があります (約2時間)。
事後学習として、講義で議論した内容を再度確認することを強く勧めます。学期を通して数回課題を課す予定である (約2時間)。いずれの場合も授業内でのコメント等を通じて適宜フィードバ
ックを行います。
【授業計画】

第1回 ガイダンス：講義内容・進め方と評価方法の説明
第2回 「データサイエンス」の応用例
第3回 「データサイエンス」の概要
第4回 Pythonの準備、プログラミングの学習方法
第5回 Pythonの基礎 (1): データの入力・計算・出力、条件分岐
第6回 Pythonの基礎 (2): 実習
第7回 Pythonの操作 (1): ライブラリを使用した計算・描画
第8回 Pythonの操作 (2): 実習
第9回 基本統計量の基礎
第10回 基本統計量 (1): ヒストグラムと代表値

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第11回 基本統計量 (2): 推定と仮説検定
第12回 基本統計量 (3): 実習
第13回 視覚化の基礎
第14回 データ可視化 (1): グラフ化と様々な可視化方法
第15回 データ可視化 (2): 実習
第16回 フォローアップ&前半の復習
第17回 回帰分析の基礎
第18回 教師あり学習 (1): 回帰分析のコーディング
第19回 教師あり学習 (2): より進んだ分析手法
第20回 教師あり学習 (3): 実習
第21回 より発展したデータ分析の考え方
第22回 前処理の基礎
第23回 データ加工処理 (1): データ加工のコーディング
第24回 データ加工処理 (2): 実習
第25回 課題の設定
第26回 課題への取り組み (1): データ取得
第27回 課題への取り組み (2): データ加工
第28回 課題への取り組み (3): 分析
第29回 プレゼンテーション (1): 発表
第30回 プレゼンテーション (2): フィードバック【評価方法】

授業参加点(10%)+課題(30%)+最終課題(60%)で評価します。
【教科書】

山本浩太郎監修 (2019)『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』マイナビ出版.
他に、適宜スライドをmanaba上で共有します。
【参考文献】

以下購入の必要はありませんが、授業のベースになっている重要な文献です。
[データ分析・可視化の基礎]
・伊藤光一朗 (2017)『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書.
・江崎貴裕 (2020)『分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術』ソシム.
・経済セミナー (2020)『進化するビジネスの実証分析』日本評論社.
・タディ, マット (上杉隼人・井上毅郎翻訳) (2020)『ビジネスデータサイエンスの教科書』すばる舎.
・永田ゆかり (2020)『データ可視化のデザイン』SBクリエイティブ.
[Pythonの応用]
・足立悠 (2019)『機械学習のための「前処理」入門』リックテレコム.
・加藤耕太 (2019)『[増補改訂版] Python クローリング&スクレイピング』技術評論社.
・下山輝昌・松田雄馬・三木孝行 (2019)『Python実践データ分析100本ノック』秀和システ
ム.
・中溝晃介 (2018)「クローリングEDINET」『松山大学論集』第30巻第4-2号, 143-162.
・Sweigart, A. (訳：相川愛三) (2017)『退屈なことはPythonにやらせよう』オライリージャ
パン.
【特記事項】

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194

・ゼメスター形式の授業であるため、初回の授業から講義を行います。履修を考えている者は確
実に初回から参加すること、欠席を理由とした進捗の遅れたとしても個別に対応することが困難である点を重々理解したうえで参加することを前提とします。
・Jupyter notebookを使用できる環境が履修に必須です。対面授業の際には使用環境が整備された教室を使用しますが、課題等への取り組みのためには各自のパソコンに Jupyter notebook
をインストール (無償) することが必要です。ただし、課題等を大学の設備を用いて取り組む場
合にはその限りではありません。
・授業では一部、簡単な数学をベースとした説明を用いる場合があります。本講義が応用的な議論をするという都合上、その基礎的な内容については適宜復習することはしません。そのため、「経営数理入門」等の大学数学を扱う授業を事前に受けていることが必須です。「数学が嫌い」という感覚を持っている学生には極めて難しい授業になる点には注意してください。目安として、「シグマ記号」や「確率変数」、「微分」といった言葉に嫌悪感を覚えるようであれば履修をお勧めしません。なお、「苦手だけど頑張りたい」という学生はウェルカムです、頑張りましょう。
・本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ
ュラム」に準拠して、その[導入]、[基礎]を含む講義をします。[導入]として、「社会で起きている変化」、「社会で活用されているデータ」、「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」、「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。[基礎]には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含みます。
[コロナ禍の中での対面式授業]
・コロナ禍の中での対面式授業となる為、教室における対策については教員の指示に必ず従ってください。特に、授業中のマスク着用については各自厳守するようにしてください。
・教室のキャパシティの制約や感染者増加等の理由によってオンライン授業への切り替えがなされる可能性があります。そのため、いつでもオンライン授業に移行できるよう、manabaの操作方法の習得、自宅でのインターネット接続環境の整備、ならびにパソコン等の情報端末、
Jupyter notebookの作業環境を用意するといった準備を各自で取り組んでください。状況が変化する可能性が大いにあるため、適宜詳細は担当教員の指示に従うこと。
・対面による授業を実施できない場合、講義録の配信（A型）、講義動画の配信（B型）、リア
ルタイム配信（C型）のいずれか、もしくは、これ等の組み合わせによる遠隔授業への変更を予定している。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
月３

ペア
月４

教員名
小島

喜一郎

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マーケティング・リサーチ
田島 博和
単位：

4

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

マーケティング情報の収集と分析【授業の形態・方法・内容】

授業の形態・方法
感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合、授業はBC型（YouTube Liveによるライブ配信およびアーカイブ視聴）で行います。リアルタイム（ライブ）配信される授業に参加して、チャット機能による双方向での議論等をとおして学びます（C型）。またライブ配信のアーカイブを視聴することでも学べます（B型）。URL等はmanabaで告知します。どちらもスマートホンから受講可能です。履修者全員のネット環境や端末の状態によっては、授業形態を見直す場合もあります。
授業の内容
この授業では，定量的な顧客調査に焦点を当てて，簡単な市場調査を自分で行えるようになる事を目標に，市場調査の方法について解説します。
本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュ
ラム」に準拠して、その「導入」、「基礎」、「心得」を含む講義をします。導入として、「社会で起きている変化」、「社会で活用されているデータ」、「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」、「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含みます。「基礎」には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含みます。「心得」には、「データ・AIを扱う上での留意事項」、「データを守る上での留意事項」を含みます。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】①市場調査の手順とその重要性を理解する②簡単な市場調査を自分で行えるようになる
以上の到達目標は、ディプロマポリシーDP2と関連しています。
【事前・事後学習】【事前学習】教科書を使って予習して下さい。（2時間）【事後学習】教科書と授業中のノートを使って復習して下さい。（2時間）【授業計画】

以下の「」内は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠しているものです。
第01回 オリエンテーション「社会で起きている変化」
第02回 リサーチ問題の決定「データを守る上での留意事項」
第03回 調査方法の決定「データ・AI利活用のための技術」
第04回 一次データと二次データ「社会で活用されているデータ」
第05回 測定尺度・量的データと質的データ「データを読む」
第06回 質問の媒体「データ・AI利活用のための技術」
第07回 一次データの収集「データ・AI利活用のための技術」
第08回 データ収集の実行「データ・AI利活用のための技術」

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2021

第09回 標本デザイン① 誤差を評価する尺度「統計および数理基礎」
第10回 標本デザイン② 標本数と誤差「統計および数理基礎」
第11回 中心極限定理「統計および数理基礎」
第12回 標本数の決定「統計および数理基礎」
第13回 臨時試験および試験の解説
第14回 リサーチャーの実際の業務「データ・AI利活用の現場」「データ・AI利活用の最新動向」第15回 χ二乗検定① 統計的仮説検定「統計および数理基礎」
第16回 χ二乗検定② χ二乗検定「データを扱う」
第17回 相関① 量的データの復習・データの基準化「データを説明する」
第18回 相関② 基準化したデータの性質「統計および数理基礎」
第19回 相関③ 相関係数の計算「データを扱う」
第20回 相関④ 計算実習「統計および数理基礎」
第21回 回帰① 回帰直線「統計および数理基礎」
第22回 回帰② 偏差平方和「統計および数理基礎」
第23回 回帰③ グラフの傾きとしての微分「統計および数理基礎」
第24回 回帰④ 最小二乗推定（偏微分の計算）「統計および数理基礎」
第25回 回帰⑤ 最小二乗推定（推定値の導出）「データを扱う」
第26回 回帰⑥ 決定係数「データを扱う」
第27回 回帰⑦ パラメータ推定値のｔ検定「データを扱う」
第28回 回帰⑧ パラメータ推定値の弾力性「データを扱う」
第29回 調査結果のマーケティング戦略への適用「データ・AIの活用領域」
第30回 全体のまとめ「データ・AIを扱う上での留意事項」【評価方法】

臨時試験と定期試験(各40%)と授業中の発言点(20%)を合計して、成績を評価します。
感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合は、普段の小テストやレポート等にもとづく平常点によって、成績評価を行います。
【教科書】

資料をmanabaからダウンロードして下さい。
【参考文献】

講義中に指示します。
【特記事項】

授業では数学を使いますが、初歩から易しく教えるので苦手な学生でも大丈夫です。『流通マーケティング入門』等で、マーケティングの基礎について勉強しておいて下さい。
筆記試験について、全体講評のフィードバックを行います。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
月５

ペア
木２

教員名
田島

博和

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社会調査入門
柴内 康文、山下 玲子
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

社会調査の基礎【授業の形態・方法・内容】

日常生活のさまざまな場面で生じる疑問や問題意識を出発点として，私たちは情報を収集し，収集した情報を整理・分析し，状況を把握・判断しながら生活している。人間の生活に必然的に伴うこのような一連の情報探索・分析活動が，言わば「調査の原型」なのである。
そして，疑問や問題をさらに深く具体的に解明しようとするとき，自分の頭の中だけで疑問を煮詰めたり想像をめぐらせるばかりではなく，頭の外つまり疑問や問題が具体化されている現象・現場をみずから直接調べてデータを収集・分析することが必要となってくる。
人間や社会・文化を研究対象とする人文社会系研究において，研究対象に関するデータ収集・分析の必要性から洗練化，定式化されてきた情報探索・分析方法が「社会調査」である。
受講生諸君が自ら調査企画者となる場合はもちろんのこと，調査される立場あるいは既存の調査結果を利用する立場におかれる場合であっても，調査の意図・目的を正確に把握し，調査方法の妥当性および調査データの信頼性を判断しうる能力＝社会調査の基礎知識が必要不可欠である。
この講義では，社会調査の意義と歴史，社会調査の諸類型と実例，データ・資料の収集から分析までの諸過程，社会調査の倫理など，社会調査にかかわる基本的事項を紹介してゆくことにする。
なお、コロナウィルスの感染状況を勘案し、遠隔授業と変更になった場合には、授業はC型(Zoom)で行う。受講生へのお知らせ、資料配布等にはmanabaも併用する。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】調査を実施する側／される側／読む側、いずれの立場にあっても必要とされる社会調査全般にわたる基礎知識を身につけ、現代社会における諸問題を発見・分析する実践的な知識と能力を高めることを目標とする。ディプロマポリシーとの関連では、(DP１) コミュニケーションの前提となる人間・社会・言語・自然についての教養の涵養し、（DP４） コミュニケーションに関わる事柄について、問題の発見・分析・解決をする能力を身に付けることを目的とする。
【事前・事後学習】

教科書の指定個所、配布資料には事前に目を通しておきましょう。授業内容に関連した課題が出された場合、レポート等を作成し提出することが求められます。基礎的な知識を身に着けるためには、毎回、授業と同程度の学習が必要です（事前の予習・事後の復習およびレポート作成な
どの学習を合わせて授業1時間あたり4時間程度）。
【授業計画】

第１回 「調べる」とは／現代社会と調査
第２回 社会調査の歴史
第３回 調査の方法と諸類型
第４回 調査における仮説構成について
第５回 調査倫理について
第６回 量的調査の種類と実例
第７回 サンプリングの方法について
第８回 調査票の作成の仕方

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第９回 調査の実施とデータの収集
第１０回 量的データの集計と分析
第１１回 質的調査の種類と実例
第１２回 質的データの収集と記録
第１３回 質的データの分析方法について
第１４回 質的調査の記述と報告について
第１５回 改めて「調査する」とは【評価方法】

授業参加点、授業内レポート、学期末レポートから総合的に評価します。
【教科書】

大谷信介・木下栄二・後藤範章・小松洋(2013)『新・社会調査へのアプローチ―論理と方法―』ミネルヴァ書房【参考文献】

授業でその都度指示します。
【特記事項】

社会調査士科目Ａ【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期

曜日時限

ペア

教員名

２期

木３

山下

玲子

２期

木３

柴内

康文

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メディアコミュニケーション入門／メディアコミュニケーション基礎
柴内 康文
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

メディア・コミュニケーションを心理・社会的観点から捉える【授業の形態・方法・内容】

携帯電話やスマートフォン、またインターネット等の普及により、現在ではコミュニケーションの多くがメディアを介して行われている。顔の見えない、時間・空間を共有しない、あるいは直接知らない人々との間では、どのようなコミュニケーション上の変化・影響が起こると考えられるだろうか。また、メディアを介した行動や社会認識はどのようなものになるだろうか。社会学・心理学の基本的な基礎知識もふまえながら、このような問題についてのこれまでの実証的な知見を講義形式によって紹介する。日常的に利用するメディア上のコミュニケーションを対象にして、それを改めて理解・考察することを狙う。
遠隔授業への切り替えが発生した場合には、授業内容を録画した動画を使用するB型とリアルタ
イム配信されるC型を併用した形式で実施する予定である。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

メディア・コミュニケーションをめぐる基本的論考を幅広く学び、引き続き履修する各科目において個別の議論をさらに深く理解するための基礎的な知識や考え方を身につけるとともに、今後も変化するメディア状況を自ら考察するための手がかりを得ることを目指す。 「コミュニケー
ションを支えるメディアに関する知識と情報を分析・評価する能力」(DP3)の習得を主な目標とする。
【事前・事後学習】

次回内容について講義内の予告、また進度予定の文献リストなどで確認して事前に理解を深めておくと共に、各回の講義内容についてはノートおよび配布プリント等によって復習を行っておくこと（4時間程度）。その際には、以下の２点に留意すること。１）自らのメディアとの関わりについてよく考え、可能な範囲でさまざまなメディア体験をしてみること。２）開講されている諸科目で学ぶ（学んだ）知識と、この講義で学ぶ内容を組み合わせて考察するようにしてみること。
【授業計画】

１．イントロダクション
２．コミュニケーションメディアの発展
３．メディア／コミュニケーションの基礎概念
４．コミュニケーションモデルとメディア特性
５．メディア利用と社会的文脈
６．コミュニケーションと社会的ネットワーク
７．メディアと対人関係の拡大・縮小
８．SNSとクローズドコミュニケーション
９．ネット社会の自己開示と自己呈示
１０．オンラインコミュニケーションと「炎上」
１１．モバイルコミュニケーションの特性
１２．ネット消費社会
１３．レコメンデーションと協調フィルタリング

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１４．ネット社会と世論
１５．まとめおおむね、前半三分の一程度の回では理論的な議論を行い、後半では具体的なトピックスと関連付け理解を深める。トピックスについては予定であり、時事的に話題となった問題などがあれば随時追加して取り上げる。
なお各回の講義終了時には、疑問・感想などのカード提出を求める。記載内容については次回講義時の冒頭で取り上げ、評価や補足説明などのフィードバックを行う（最終回のものに対しては
manabaを通して行う）。
【評価方法】

期末試験70%、および授業参加（授業におけるコメント等）30%【教科書】

浮谷秀一・大坊郁夫編『クローズアップ「メディア」』福村出版【参考文献】

池上知子・遠藤由美『グラフィック社会心理学 第2版』サイエンス社
松尾太加志『コミュニケーションの心理学』ナカニシヤ出版
Ａ・ジョインソン『インターネットにおける行動と心理』北大路書房
三浦麻子ほか編『インターネット心理学のフロンティア』誠信書房
その他、教科書の使用法を含め都度指示する。
【特記事項】

メディア系科目は、内容的に連携する部分があるのでそれぞれの関心をふまえてあわせ履修すると理解が深まる。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
金１

ペア

教員名
柴内

康文

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ネットワーク・コミュニケーション論／ネットワーク社会論☆
佐々木 裕一
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

人工知能も活用し、情報ネットワーク社会で生き物らしく自分らしく生きるには【授業の形態・方法・内容】

この授業は講義形式の授業である。ただし学生に書いてもらった授業内レポートについては、随時フィードバックを行っていく。
学期途中で遠隔授業に変更された場合、授業はC型（Zoomを使用）で行う。
こんにちの私たちは「情報」と聞くと、膨大なデジタル情報を想像する。けれども「情報」とはそもそも生物にとって意味／価値のあるもので、デジタル情報の持つ性格はより限定的である。
つまりそればかりに触れ続けると私たちは機械のように生きることになる。けれども膨大なデジタル情報が私たち人間の生活に負の効果ばかりをもたらすわけではない。それらはうまく活用す
れば、私たちが生き物らしく、自分らしく、楽しく、創造的に、他の人たちと協働しながら暮らす助けにもなる。
デジタル情報の活用という課題に向き合う場合、「プラットフォーム」という存在とどうつき合うかを考えることが格好の練習問題になるし、それは私たちが避けがたい現実の問題でもある。
そこで本講義では、「市場」「プラットフォーム」「コモンズ」という概念をたよりに、メディアプラットフォームと仕組みプラットフォームの具体例を取り上げて、現在そして近未来のプラットフォームの使いこなし方を考える。私たちの毎日のそれらの使いこなし方が私たちの人生を決めると言っても過言ではないからである。
担当教員は、トップマネジメントの経営コンサルティング、ITサービス事業の立ち上げなどの実
務経験を有しているので、利用者の立場のみならずサービス提供側の意向も踏まえた多面的かつ巨視的なプラットフォーム理解が進むであろう。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】(DP3)インターネットが及ぼしている広範な影響、プラットフォームという存在が人びとに及ぼす影響を分析する能力を身につける。さらにネットワーク経済社会が向かうであろうこの先のいくつかのシナリオを理解する。
【事前・事後学習】

事前学習としては、日常的には使っていないものも含めて様々なプラットフォームサービスにサ
ービス事業者の立場になって触れること。事後学習は授業内で説明した専門用語について調べ、理解すること。下記の参考文献リストの当該箇所を読み、自分の生き方を考えることも必要となる。それぞれ2時間程度以上の学習が求められる。
【授業計画】

第1回 「ネットワーク化された個人主義」と複属的なグループベース資本主義
第2回 情報とネットワーク
第3回 市場と企業、プラットフォームとコモンズ
第4回 インターネットとウェブの思想
第5回 巨大メディアプラットフォームの問題点

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第6回 ネットを利用した協働の事例
第7回 シェアリングエコノミーとその理論
第8回 シェアリングエコノミーの事例
第9回 プラットフォーム協同組合
第10回 資本主義社会のデザインと多様性の評価
第11回 AI小史（3つのAIブーム）とビッグデータ型AI
第12回 ニューラルネットワーク
第13回 ディープラーニングと人工知能にできないこと
第14回 生物と機械、人間=機械複合系
第15回 人間の認知限界とナッジ【評価方法】

以下の3つで総合評価を行なう。
・4回（予定）の授業内小レポート（50%）
・manabaでの課題（小テスト）（10%）
・最終試験もしくは最終レポート（40%）
【教科書】

なし
【参考文献】

佐々木裕一著, 『ソーシャルメディア四半世紀』(2018), 日本経済新聞出版社
オリヴァー・ウィリアムソン著, 『市場と企業組織』(1980), 日本評論社
金子郁容著, 『ボランティア』(1992), 岩波書店
ティム・バーナーズ・リー著, 高橋徹訳, 『Webの創成』(2001), 毎日コミュニケーションズ
西垣通著, 『基礎情報学』(2004), NTT出版
ジェレミー・リフキン著, 『限界費用ゼロ社会〈モノのインターネット〉と共有型経済の台頭』(2015), NHK出版
西垣通著, 『ビッグデータと人工知能』(2016), 中公新書
アルン・スンドララジャン著, 門脇弘典訳, 『シェアリングエコノミー』(2016), 日経BP
ダイアン・マルケイ著, 門脇弘典訳, 『ギグ・エコノミー』(2017), 日経BPジェフリー・パーカーら著, 渡部典子訳, 『プラットフォーム・レボリューション』(2018), ダ
イヤモンド社
森健ら著, 『デジタル資本主義』(2018), 東洋経済新報社
河島茂生ら著, 『AI時代の「自律性」』, (2018), 勁草書房
待鳥聡史ら著, 『社会のなかのコモンズ:公共性を超えて』(2019), 白水社
小川さやか著, 『チョンキンマンションのボスは知っている』(2019), 春秋社
テレンス・セイノフスキー著, 『ディープラーニング革命』(2019), ニュートンプレス
那須耕介ら著, 『ナッジ!?』(2020), 勁草書房
ネイサン・シュナイダー著, 『ネクスト・シェア』(2020)， 東洋経済新報社【特記事項】「一つの会社で働き続けるなんてナンセンス」、「情報通信技術を利用しつつ情報ネットワーク
社会の変化を楽しみながら生きていってやる」、「友だちとの関係も大事だけど、個の力もつけながら自由に生きていきたい」といった元気の良い未来志向の学生に向けた内容になっている。
そういう意味ではこれからの生活の指針として早い段階で履修した方が良い。ただし多分野にわたった概念や理論を扱うので、授業中に考える作業が求められ理解への負荷はやや高い。理解力の低い学生をすくい上げるタイプの授業ではないことは断っておく。

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「ソーシャルメディア論」「情報社会論」「コンピュータネットワーク論」「モバイルメディア
論」「情報産業論」を履修した上で（もしくは同時履修することで）、本講義内容はより理解が深まるはずである。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
月４

ペア

教員名
佐々木

裕一

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メディアビジネス論／ウェブ・マーケティング論／デジタル・マーケティング論
高野 敦伸
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

マーケティングのデジタル・トランスフォーメーション【授業の形態・方法・内容】

この授業は講義形式の授業である。ただし学生が提出した課題レポートについては、随時
manabaを通じてフィードバックを行っていく。
企業が誰に・何を・どう売るかを考え、実践することがマーケティングであり、マーケティング
活動全般をデジタル化する、いわゆるデジタル・マーケティングが全ての企業に必須となっている。
情報技術は古くからマーケティング領域で利用されてきたが、特に2010年代半ばから、収集されるデータ量の増加、データ解析を可能とするソフトウェア（アルゴリズム）と計算能力の進化、自動化、顧客識別能力の向上といった要因がマーケティングの世界を変えつつある。また、インターネットの普及と検索エンジン、ECやSNSによるネット販売やネット広告が、顧客とのインタラクションをデジタル化している。
担当教員は、現役コンサルタントとして複数の大手企業のIT・マーケティングコンサルティングを行っており、企業のデジタル・マーケティング活動の最前線の情報やエッセンスを講義内容に盛り込むため、実践的な知識と将来役立たせるスキルの一端が習得できるだろう。
この授業は講義形式の対面授業とするが、新型コロナ対策による対面での授業が行えない期間
は、東京経済大学の定める「遠隔授業（オンライン授業）」の3類型のうち、A型【(A) 配信された講義資料などに基づいて学習するもの】とする。対面・非対面の切替には、大学からの案内など、または授業時間中に口頭での伝達、もしくはmanaba上の当授業のコースニュースで連絡する。
A型の場合、各回の講義資料は原則的に授業日の前日夕刻までにmanaba上の「コンテンツ」に
PDFファイルとして掲載するので、各自がダウンロードした上で内容を確認の上、翌週までの間に学習を進めること。
また対面・非対面に関わらず各回授業後に、manabaの「小テスト」より、授業内容に関する出題をするため、概ね翌週までの解答期限内に各々が指示に従いmanaba上に解答を行うものとする。
なお、１期の期間中に２回を予定する「課題レポート」については、前述の各回の授業内容に関する小テストとは別で実施され、これについてもmanabaのレポート上で提出し教員から個別に
manabaを通じてフィードバックを行っていく。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

コミュニケーションを支えるメディアに関する知識と情報を分析・評価する能力を本講義では養う（DP3）。具体的には、マーケターにも情報技術への基礎的理解や解析されたデータを読み解く能力が必須な環境となってきていることを理解し、ウェブやアプリを利用した基礎的なデジタ
ルマーケティングのプランニングやデータ分析ができるようになることを目指す（DP4）。加え

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て、課題レポートや学期末試験において自らの考え・アイデアを創造的に表現する方法の訓練を目的とした内容を課す（DP5）。
【事前・事後学習】

課題レポートでも学期末試験でも、実務者として要求される基礎的スキルと実践することを想定した応用力を問う。したがって事前学習としては次回に扱うテーマについて関連するウェブサイ
ト等でその概要をつかむことが求められる。事後学習としては授業内で説明した用語や技術について理解した上で、実践することを想定した説明力や図示する表現力までを養うことを求める。
それぞれの作業に２時間程度を要する。
また、課題レポートはテーマを授業中に発表するので、学生は各自で作成し数週間後の締め切りまでにmanabaに提出する。これを全１５回の授業期間中の前半と後半で２回行う予定である。
なお、デジタルマーケティングのオンライン教材として「Google デジタルワークショップ」
https://learndigital.withgoogle.com/digitalworkshop-jp
は理解を大いに助けてくれる。
【授業計画】

以下の予定で、ネット広告業界、企業の広告／マーケティング部門、あるいはEC企業・IT企業への就職希望者を想定し、情報技術の仕組みや専門用語も用いて高度な内容を扱う。「情報技術の仕組みに関心のない人」は履修に慎重になったほうがよい。
第１回 マーケティングと情報技術
第２回 デジタル・マーケティングとは何か
第３回 Googleが変えたマーケティング
第４回 検索エンジンの仕組み、検索連動広告
第５回 インターネット広告の現在と産業構造
第６回 スマホ時代の情報配信、SNSと情報過多
第７回 データ・行動分析１ Webサイトのアナリティクス例
第８回 ECマーケティング、アマゾンやメルカリ
第９回 リアル購買のデジタル化 対 デジタル財販売
第１０回 データ・行動分析２ 店舗とECミックス事例
第１１回 キャッシュレス決済とマーケティング
第１２回 顧客・ユーザの行動捕捉と予測、IoTによる拡張
第１３回 データ・行動分析３ 営業販売とネット活用例
第１４回 最新デジタルマーケティング、AI（人工知能）活用
第１５回 振り返り・まとめ※授業計画が変更される場合は、事前にお知らせします。
【評価方法】

授業期間中に実施する課題提出[40%]、学期末試験[60%]（もしくは各回小テストの結果[60%]を勘案）を総合して評価する。期間中の課題提出は２回程度を予定する。
なお、学期末試験が行えない場合、授業各回の小テスト結果[60%]（第1回、第14回、第15回目を除く全12回、各回あたり5%相当）を総合して評価する。
【教科書】

教科書は使用しない。スライド・レジュメを使用する。

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場合によって、ネット上の記事やニュース、動画を用いる。
【参考文献】『グーグル』（2011）, スティーブン・レヴィ, 仲達志・池村千秋訳, 阪急コミュニケーション
ズ『デジタルマーケティングの教科書』（2017）, 牧田幸裕, 東洋経済新報社『ソーシャルメディア四半世紀』(2018), 佐々木裕一, 日本経済新聞出版社【特記事項】「デジタルの変化に対応できないマーケターは淘汰される」（Web広告研究会）というように情報技術やネットサービスへの基本的理解がマーケターには必須となっている。従って「検索エンジンがどのような仕組みで動いているか」「自身が見ているスマホの画面に出る広告はなぜ自身の興味と近いのか」というようなことに興味が持てない人や考えようともしない人には本講義の履修を勧めない。「マーケティング論」「コミュニケーション戦略論」「コンピュータネット
ワーク論」他を履修（本講義との同時履修を含む）してからの履修が望ましい。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
金１

ペア

教員名
高野

敦伸

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情報産業論／情報通信産業論
高野 敦伸
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

情報通信産業を支える各産業のビジネスモデル【授業の形態・方法・内容】

この授業は講義科目である。学生の主体的な自己学習、課題の提出を求める。
情報通信産業は20世紀後半から急速に発展し、今後も国内外での成長産業の一つである。情報通信産業は通信または放送という手段によって、有線・無線を媒介し、情報をあらゆる場所とやり取りすることを扱う産業であり、特にインターネットやPC、携帯電話、さらにはスマートフ
ォンによって、大きくその姿を変えてきた。
それら情報の持つ特性とデバイスによって、企業・業界が様々なビジネスを展開し、巨大な、そして複雑な産業形態をとっている。情報産業の中を細分化し、その産業を支える商売のスタイ
ル、従来型の他産業には見られない新しい販売方法から、最新のAIまでをビジネスモデル・収益化手法から情報通信産業を理解する。
この授業は講義形式の対面授業とするが、新型コロナ対策による対面での授業が行えない期間
は、東京経済大学の定める「遠隔授業（オンライン授業）」の3類型のうち、A型【(A) 配信された講義資料などに基づいて学習するもの】とする。対面・非対面の切替には、大学からの案内など、または授業時間中に口頭での伝達、もしくはmanaba上の当授業のコースニュースで連絡する。
A型の場合、各回の講義資料は原則的に授業日の前日夕刻までにmanaba上の「コンテンツ」に
PDFファイルとして掲載するので、各自がダウンロードした上で内容を確認の上、翌週までの間に学習を進めること。
また対面・非対面に関わらず各回授業後に、manabaの「小テスト」より、授業内容に関する出題をするため、概ね翌週までの解答期限内に各々が指示に従いmanaba上に解答を行うものとする。
なお、１期の期間中に２回を予定する「課題レポート」については、前述の各回の授業内容に関する小テストとは別で実施され、これについてもmanabaのレポート上で提出し教員から個別に
manabaを通じてフィードバックを行っていく。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

情報通信産業の中の各産業・サービス形態別のビジネスモデルを理解し、それぞれの収益化の方
法や産業・サービスの特徴などを、自らの言葉で概要を論じられるようになること。
この科目では、情報技術・IT分野やネットメディアの基本的なビジネス知識を理解しビジネスモ
デル・収益化という軸をもって産業を観察することで、様々な産業界で仕事に従事する際に実践的な思考能力を習得することを目標としている(DP3)。
【事前・事後学習】

各回テーマに関連する情報やキーワードをインターネットで検索するなどし、自身での理解をしておくこと。
事後には、自らの言葉と表現で、図示・図解できるよう、講義内容の整理しておくこと。概ね、授業時間の２倍程度の予習・復習を求める。

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2021

【授業計画】

1. ガイダンス、情報産業の分類、ビジネスモデルとは
2. エレクトロニックコマース（EC）、ECサービスの広がり
3. オークション、フリマ、エスクロー
4. インターネット広告、検索エンジン、Google
5. システムインテグレーション、企業の情報システム
6. 情報セキュリティ、ブロックチェーン、暗号資産
7. ゲーム、スマホアプリ、ネット決済・課金
8. アプリマーケット、プラットフォーム企業
9. 情報機器・パソコン、スマートフォン、5G通信
10. IoT（Internet of Things）
11. 電子マネー、QR/スマホ決済
12. シェアリングエコノミー（Airbnb、Uber）
13. 人工知能・AI
14. インターネットの諸課題
15. 振り返り・まとめ※授業計画が変更される場合は、事前にお知らせします。
【評価方法】

授業期間中に実施する課題提出[40%]、学期末試験[60%]（もしくは各回小テストの結果[60%]を勘案）を総合して評価する。期間中の課題提出は２回程度を予定する。
なお、学期末試験が行えない場合、授業各回の小テスト結果[60%]（第1回、第14回、第15回目を除く全12回、各回あたり5%相当）を総合して評価する。
【教科書】

教科書は使用しない。スライド・レジュメを使用する。
場合によっては、ネット上の記事やニュースを用いる。
【参考文献】

講義前半で紹介する予定。
【特記事項】

情報通信産業界において、講師が現役コンサルタントとして様々な企業のIT化支援、システム開発の現場で活動する一端も授業の中で紹介していく。将来IT産業で働くことを希望する学生にとっては、そこでの働き方や業務・職種なども触れることで具体的な働く姿をイメージ出来るようする。
どのような産業で働くとしても、情報産業・システム・ITは切っても切れない状況であり、情報産業全般の理解を得るだけでなく、実践的な知識や考え方も習得できるよう講義を行っていく。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
金２

ペア

教員名
高野

敦伸

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コンテンツ産業論☆
田村 和人
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

コンテンツ産業論【授業の形態・方法・内容】

この科目は講義を対面で行い、学生の主体的な参加も求める。この科目では、担当教員のテレビ
局でのメディアビジネスの実務経験を踏まえ、具体的な事例を参考にしながら、コンテンツ産業
を学生とともに考えていく。なお、学期途中で遠隔授業に変更された場合、授業内容を録画した動画を使用するB型で実施する。
さて、映像や活字に限らず、何らかの「内容」を商品として産業が成立しているものすべてをコ
ンテンツ産業とするとその領域は広大である。そこで本講義では、印刷技術や電気通信などを活用した（マス）メディアを通じて提供されるコンテンツ産業を対象とする。
コンテンツの需要／供給が継続的に維持実施されるには、一部の公共サービスを除けば、それが産業として成立している必要がある。逆に言えば、産業的に成立しているコンテンツ産業とは、
サービス提供者や利用者といったステークホルダーにとってメリット（利益や効用、つまり存在意義）があるとも言える。
かつて繁栄していたコンテンツ産業の中には衰退を余儀なくされているものもあれば、インター
ネットという新しい媒体の普及拡大や情報端末の発展を活かして急激に拡大しているコンテンツ産業もある。そういった事象の生成を、歴史的感覚をもって理解することは、今後の情報（化）社会に生きる受講者にとって有益であろう。（ただし、衰退するコンテンツ産業がすべて需要減
によって消滅すると判断するのは早計であり、そういった点も講義では取り上げる。）【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

・コンテンツ産業の特徴を理解する。
・主要な各コンテンツ産業の歴史と現状を理解する。テレビ、ラジオ、映画、新聞、雑誌、音楽といった伝統的なマスメディアに加え、ゲーム産業やキャラクター産業など、市場規模の大きな産業を取り上げる。
・マンガやスポーツなど、コンテンツ産業の源泉を考察する。
・インターネットの普及拡大や情報機器の発展によって、サービスのグローバル化など、とりわ
け大きな変化をみせているコンテンツの「流通」側面の変化を理解する。また、インターネット
が既存のメディアやコンテンツ産業を吸収しながら成長している現実を理解する。
・AIやVR/ARなど、ICTの進歩がコンテンツ産業に与えている影響、あるいは今後に与えうる影響について考察する。
コミュニケーション学部（DP3）に関連する。
【事前・事後学習】

事前学習として参加者は普段から多様なコンテンツに接触し、それに対する意見を有していることが望ましい。講義期間中に2回課されるレポートの中で優秀なものは授業内でプレゼンテーシ
ョンをしてもらう予定なので担当者は事前にその準備がいる。質疑応答の時間では積極的な発言を期待する。
事後学習としては授業で知ったコンテンツサービスに実際にふれて理解を深めてもらいたい。授業時間の2倍程度の事前・事後学習が必要になる。
【授業計画】

第１回 コンテンツ産業とはなにか

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第２回 新聞・雑誌・書籍
第３回 ラジオ産業
第４回 映画産業（戦時中まで）
第５回 映画産業（戦後）
第６回 テレビ産業：アナログ時代
第７回 テレビ産業：デジタル化以降
第８回 音楽産業
第９回 ゲーム産業
第10回 著作権ビジネスとキャラクター産業
第11回 コンテンツ産業の源泉（マンガとスポーツ）
第12回 インターネット産業：黎明期から高度成長期まで
第13回 インターネット産業：スマホとアプリの時代
第14回 ビジネスモデル・流通の変化とグローバル化
第15回 DXとコンテンツ産業の未来※講義内容および講義順序は適宜再構成される可能性がある。
【評価方法】

事業参加を重視し毎回出席をとる。それを前提として、講義期間中に課されるレポート2回（70%）、授業内での議論参加度（30%）で評価する。
アンケート等に対しては、都度フィードバックを行う。
【教科書】

情報通信学会コンテンツビジネス研究会編（2018）『コンテンツビジネスの経営戦略』中央経済社（現在売り切れだが、近日中に電子化される予定）【参考文献】

必要に応じて授業内で紹介する。また、普段から新聞を読んでおくことを強く推奨する。（全国紙であればどの新聞でもかまわない。ネットの閲覧だと一部の情報のみの取得になってしまいがちなので、図書館などで紙の新聞を読むことを推奨する。）【特記事項】【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
木５

ペア

教員名
田村

和人

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194

社会調査法基礎／福祉調査
西下 彰俊
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

グループワークによるアンケート調査票の作成と集計分析【授業の形態・方法・内容】

福祉調査では，アンケート調査に焦点をあてる。まず第１に，調査票の正しい作り方を学び，加えてアンケート調査に関する方法論の基礎を学習する。次に，受講生の選択に基づき６人前後のグループを編成し，グループとしての調査テーマとテーマに合うサンプル（調査対象者）を決め実際にアンケート調査票を作成する。第3に,７月中に，グループごとにアンケート調査を実施する。１グループで300～400名程度規模の調査を実施する。調査終了後，データをエクセルを用いて入力する。統計パッケージSPSSを用いてクロス集計およびカイ二乗検定の方法を学習する。なお，報告レポート作成は後期に行うので，応用福祉調査も併せて受講していただきたい。
毎回の授業の課題については、授業内でフィードバックを行う。時間内に提出できない受講生に関しては、ポータルサイトやメールでフィードバックを行う。毎回の授業は、手続きの説明をした後、個人の課題作成、グループワークなどをするので、積極的主体的参加が不可欠である。
なお、リモート授業になった場合には、ZOOMブレイクアウトルームを活用しグループワークを行う。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

本授業の到達目標は3つある。まず,グループワークの仕方を学ぶ。アンケート調査票をグループごとに作成し、実際にアンケート調査を実施する。この過程で、グループの他のメンバーとの「交渉力」を身につけることが目標である。この目標は、総合力な判断力と行動力の習得にかかわっている。第2に,SPSSという統計パッケージを使いこなせるようにすることを学ぶ。コンピ
ュータは、All or Nothingであり、中程度に理解できたという中間地点はあり得ない。エラーな
く使いこなせるスキルをマスターすること。これが2つ目の目標である。この目標は、専門知識の活用力に深くかかわっている。第3に、レポート力を身に付けることである。SPSSの集計結果を見て、自ら関連性に関するコメントを書くことになる。ここでレポート力が身に付くはずである。これが最後の目標である。この最終目標は、（DP2)専門知識を習得し、また（DP1)幅広い教養の習得と深くかかわっている。
【事前・事後学習】

ポータルサイトmanabaにより、毎回の授業で次回行う課題について、予告をする。初回に配付するマニュアルを、その予告に合わせて、準備学習することが受講生に要請される。基本的にほぼ毎回必要な課題を提出することになるが、事情により提出が出来ない場合には、その次の授業までに達成することが必要である。毎回の授業について、授業時間の2倍程度の事前学習と事後学習が必要不可欠である。
【授業計画】

1

授業内容に関するオリエンテーション

2

アンケート調査票の正しい作り方

3

ダブルバーレル・キャリーオーバーの防止

4

グループワークによるアンケートのテーマ設定

5

グループワークによる先行研究のレビュー

6

グループワークによるアンケート調査票の内容検討

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156
194

2021

7

グループワークによるアンケート調査票の作成

8

実査の具体的な方法の確定

9

グループごとに調査実施開始

10 ダミーデータを用いたデータ入力
11 SPSSによる度数分布集計
12 SPSSによるクロス集計及びカイ二乗検定
13 カイ二乗検定の必要性と結果の解釈の仕方
14 選択肢の合併方法
15 カイ二乗検定結果のコメント文作成方法【評価方法】

毎回提出する課題の正確度（10％）、グループワークでのディスカッションや重要な判断に関する貢献度（30％）、最終個人集計分析レポート（60％）で総合的に判断する。成績結果に関しては、全体に関しても個別に関しても、manabaを通じてフィードバックを行う。
【教科書】

なし。
【参考文献】なし。
【特記事項】【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
火３

ペア

教員名
西下

彰俊

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157
194

社会調査／応用福祉調査
西下 彰俊
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

データ分析および最終レポート作成【授業の形態・方法・内容】

応用福祉調査では，実際にアンケート調査を実施し、集計分析する。なお、今年度に関して
は、実査が困難になる可能性もあるので、その場合には、昨年度に実施した調査データを再利用する可能性もある。
前期の福祉調査の段階で，ダミーデータを用いて統計パッケージを用いた集計の方法を学んでいるので，本講ではグループ単位でお互いに助け合いながら，集計分析を行っていく。具体的には，度数分布，クロス集計，一元配置の分散分析,重回帰分析、相関係数の集計を行う。最終レポートを作成するにあたって注意すべき点を最後に学習する。毎回の授業で課す課題について
は、授業中にフィードバックを行う。課題の提出が遅れた受講生に関しては、ポータルサイトやメールを通じてフィードバックを行う。本授業は、毎回手続きの説明を行ったうえで、データの集計の一部はグループで行い、集計全体は受講生個人単位で行うので、主体的参加が不可欠である。
なお、リモート授業の場合には、前期同様、ZOOMのブレイクアウトルームを活用しグループ
ワークを行う。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

社会調査基礎で編成したグループの共同作業が継続する。ただし、本授業開始後１か月が経過した時点から、受講生個々人の能力が試される。グループワークからパーソナルワークへの質的転換に適応することが本授業での第一の到達目標である。加えて、社会調査では、個人単位の最終レポートを作成すること、完成させることが第二の目標となる。
本授業の目標は、（DP2)専門知識を正確に習得しつつ、（DP3)専門的知識の活用力も高めることであり、高度な主体性・積極性が必要不可欠である。
【事前・事後学習】

毎回の授業で、次回の課題について予告する。ポータルサイトmanabaにおいて、それを行う。受講生は、配付されたマニュアルや課題を事前に熟読し,準備学習をすることが要請される。なお、各種の統計分析技法及びSPSSの操作に関して、授業以外の時間に事後学習をすることが可能なので、受講生は、授業後毎回、統計手法の確認とSPSSの操作に関して事後学習を行うことが不可欠である。事前学習及び事後学習は、授業時間の2倍程度の自己学習が必要となる。
【授業計画】

1

各グループごとに，本調査データのエクセル入力

2

データ入力のエラーチェック

3

各グループごとに，分担して入力したデータの合体

4

合体データのエラーチェック

5

各グループごとに，SPSSにより，個人単位で度数分布の集計をする。

6

度数分布の結果の解釈の仕方

7

各グループごとに，SPSSにより，クロス集計とカイ２乗検定を行う。

8

クロス集計とカイ２乗検定結果の解釈の仕方

9

各グループごとに，SPSSにより，個人単位で一元配置分散分析を行う。

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158
194

2021

10 一元配置分散分析の解釈の仕方
11

統計的に有意な関連のあるクロス表5つについて，具体的な関連性をレポートにまとめる。
12

レポートのコメント文の書き方の説明

13

各グループごとに，SPSSにより，個人単位で重回帰分析を行う。

14

重回帰分析結果の解釈の仕方

15

個人単位の最終レポートを作成する。

【評価方法】

最終個人集計分析レポートの完成度（70％）、グループワークへの貢献度（30％）で総合的に判断する。成績結果のフィードバックに関しては、全体についても個別についても、manaba
により行う。
【教科書】

なし。配付資料のみ。
【参考文献】

授業中に適宜，紹介する。
【特記事項】

前期（Ⅰ期）の福祉調査を必ず履修すること。後期から履修する場合、相当な困難が伴う。前期の学習内容について、補講の時間帯である土曜日を使って集中的に講義し、データの集計の仕方を学ぶことが必要となる。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
火３

ペア

教員名
西下

彰俊

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194

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数理の科学ａ／数理の科学Ⅱａ
小澤 正典
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

データサイエンス入門【授業の形態・方法・内容】

この科目の授業形態は、講義科目である。
授業内容は、データを適切にまとめる（情報を処理する）ための基礎的な手法を学ぶことである。数理の科学IIaにおいては、データを記述するための基本統計量（平均、標準偏差、相関係数など）の意味と計算方法を修得し、理論的な確率分布（離散型確率分布として二項分布、連続型確率分布として正規分布）の基礎について理解する。そして、現実のデータ（実データ）の分
布と理論的な確率分布との関係について理解を深める。
なお，授業は対面としますが，事情により遠隔授業になる場合はC型(リアルタイム配信される授業)で実施します。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

この科目は、「教養」に関する「基本的な知識と能力」を身につけるための科目である（全学DP2）。特に、統計解析やデータ解析を通して、データサイエンス（統計科学）の基礎を身につけることを目的としている。
【事前・事後学習】

基礎的な数学（中学校レベルから高等学校1年生レベルの数学）について、ある程度の予備知識が必要である。事前学習として、教科書の解説部分を読み「例」、「例題」それに「問」を、一度は解いてみること。また、事後学習として、教科書の各章末にある「キーワードのチェックリ
スト」を確認しながら「練習問題」を解くこと。加えて、授業内に実施される演習問題についても、採点結果と解答例はフィードバックするので確認し理解しておくこと。なお、「大学設置基準」上、この科目は「講義」科目にあたるので、授業時間外に行う事前事後学習に要する時間は４時間程度となる。
【授業計画】

教科書の第１章から第７章までの内容を講義する。また、毎回の授業内において演習問題を解答してもらう予定である。なお、演習問題（期末試験等を含む）の全体講評については、次回授業時あるいはmanabaを利用して行う。授業スケジュール（予定）は以下のとおりである。
第1回 ガイダンス（教科書の第１章から第７章までの概要説明）、第１章 統計学への招待
第2回 第２章 統計データのまとめ方（１）度数分布表とヒストグラム
第3回 第２章 統計データのまとめ方（２）基本統計量１（平均、中央値など）
第4回 第２章 統計データのまとめ方（３）基本統計量２（標準偏差、範囲など）
第5回 第２章 統計データのまとめ方（４）層別、時系列データ
第6回 第３章 ２次元データのまとめ方（１）質的データ、量的データ（相関係数）
第7回 第３章 ２次元データのまとめ方（２）順位相関 ＜追加項目：参考文献[1]参照＞
第8回 第４章 確率（１）標本空間と確率、確率の解釈
第9回 第４章 確率（２）条件つき確率、ベイズの定理
第10回 第４章 確率（３）順列と組合せ
第11回 第５章 確率分布とその特性値（１）確率変数と確率分布
第12回 第５章 確率分布とその特性値（２）確率変数の期待値と標準偏差
第13回 第６章 主な確率分布（１）二項分布、ポアソン分布

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2021

第14回 第６章 主な確率分布（２）正規分布
第15回 第７章 多次元の確率分布、まとめ（期末試験について）※授業計画を変更する場合は、事前に通知する。
【評価方法】

授業参加点（授業内に実施する演習問題の解答内容等）を約40％、期末試験を約60％の割合で評価する。なお，遠隔授業となり，学内で期末試験を実施できない場合は，授業参加点約80%
として，レポートを提出を課題として約20％の割合で評価します。
【教科書】

篠崎信雄・竹内秀一 共著「統計解析入門[第2版]」 サイエンス社【参考文献】[1]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定１級対応 統計学」東京図書[2]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」東京図書[3]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析」東京図書[4]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定４級対応 資料の活用」東京図書※その他については、授業中に随時提示する。
【特記事項】

授業内に実施する演習問題は基本的に手計算で解答してもらう（電卓やスマートフォン等の計算機能を補助的に利用することもできるが、期末試験においては手計算のみで解答してもらうので注意すること）。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
水２

ペア

教員名
小澤

正典

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数理の科学ｂ／数理の科学Ⅱｂ
小澤 正典
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

データサイエンス入門【授業の形態・方法・内容】

この科目の授業形態は、講義科目である。授業内容は、適切にまとめられた（情報処理された）データの集計結果を基にして、統計的に有意な情報が得られたかどうかを吟味するために推測統計を中心として学ぶ。点推定・区間推定・統計的仮説検定を適切に利用し、母集団分布とデータに基づいた標本分布を的確に比較検討が行えるようにする。また、発展的な授業内容として、多変量データ解析手法としてよく利用される回帰分析等について、その適用方法について学ぶ。
なお，対面授業とするが，事情により遠隔授業になる場合は，C型(リアルタイム配信される授業)で実施します。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

この科目は、「教養」に関する「基本的な知識と能力」を身につけるための科目である（全学DP2）。特に、統計解析やデータ解析を通して、データサイエンス（統計科学）の基礎を身につけることを目的としている。
【事前・事後学習】

基礎的な数学（中学校レベルから高等学校1年生レベルの数学）および基本統計量と代表的な確率分布（数理の科学IIaで取り上げる内容）について、ある程度の予備知識が必要である。事前学習として、教科書の解説部分を読み「例」、「例題」それに「問」を、一度は解いてみること。また、事後学習として、教科書の各章末にある「キーワードのチェックリスト」を確認しながら「練習問題」を解くこと。加えて、授業内に実施される演習問題についても、採点結果と解答例をフィードバックするので確認し理解しておくこと。なお、「大学設置基準」上、この科目は「講義」科目にあたるので、授業時間外に行う事前事後学習に要する時間は４時間程度となる。
【授業計画】

教科書の第８章から第11章までを解説する。加えて、多変量データ解析法の概略について、参考文献[1][2]等を参照しながら説明をする。また、毎回の授業内において演習問題を解答してもらう予定である。なお、演習問題（期末試験等を含む）の全体講評については、次回授業時あるいはmanabaを利用して行う。授業スケジュール（予定）は以下のとおりである。
第1回 ガイダンス（教科書の第８章から第11章までと多変量データ解析法の概要説明）、
第８章 標本分布と統計的推測
第2回 第９章 推定（１）母平均の推定
第3回 第９章 推定（２）母分散の推定
第4回 第９章 推定（３）母比率の推定
第5回 第９章 推定（４）母平均の差の推定、母比率の差の推定
第6回 第10章 仮説検定（１）母平均の検定
第7回 第10章 仮説検定（２）母比率の検定
第8回 第10章 仮説検定（３）母平均の差の検定
第9回 第10章 仮説検定（４）母比率の差の検定
第10回 第10章 仮説検定（５）適合度検定、分割表の検定
第11回 第11章 直線回帰（１）回帰モデル、最小2乗法

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2021

第12回 第11章 直線回帰（２）決定係数、回帰係数に関する仮説検定
第13回 多変量データ解析法（１）重回帰分析１（重回帰モデル）
第14回 多変量データ解析法（２）重回帰分析２（変数選択）、判別分析
第15回 多変量データ解析法（３）主成分分析、因子分析、クラスタ分析、まとめ（期末試験について）※授業計画を変更する場合は、事前に通知する。
【評価方法】

授業参加点（授業内に実施する演習問題の解答内容等）約40％，期末試験約60%で評価する。
なお，遠隔授業となり期末試験ができない場合は，レポートを課題として出し約20％，授業参
加点を約80%として評価する。
【教科書】

篠崎信雄・竹内秀一 共著「統計解析入門[第2版]」 サイエンス社【参考文献】[1]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定１級対応 統計学」東京図書[2]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」東京図書[3]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析」東京図書[4]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定４級対応 資料の活用」東京図書【特記事項】（１）高校の数学をある程度理解し「数理の科学IIa」で取り上げた内容（特に、基本統計量と確率分布）を学修したか、「数理の科学Ia、Ib」、「文系のための基礎数学Ia、Ib」、「文系のための基礎数学IIa、IIb」あるいは「コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ」を履修していることが望ましい。
（２）授業内に実施する演習問題は基本的に手計算で解答してもらう（電卓やスマートフォン等の計算機能を補助的に利用することもできるが、期末試験においては手計算のみで解答してもらうので注意すること）。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
２期

曜日時限
水２

ペア

教員名
小澤

正典

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コンピュータ・リテラシー応用Ⅰ
単位：

2

開講期：

２期

開講年度：

【授業表題】

表計算ソフトの基本操作とデータサイエンスの基礎実習【授業の形態・方法・内容】

この授業は、コンピュータ・リテラシー入門で学んだことを基礎として、表計算ソフト
Microsoft Excel（以下「Excel」）の基本的な操作方法、それに統計処理によるデータ分析方法やグラフ作成方法などを習得するために、データサイエンスに関する基礎的な講義と実習を行う。
具体的には、各種のリボンやボタンの操作方法、スプレッドシートへのデータ入力、データフ
ァイルの入出力、データの編集・削除・挿入、計算式の入力と各種関数の利用方法、データの並
べ替え、グラフの作成、各種ツールやコマンドの利用方法などが含まれる。
また、データ分析の応用操作として、クロス集計表（分割表）の作成方法やマクロの利用方法についても言及する予定である。
さらに、こうしたデータ分析の結果をMicrosoft WordのファイルやMicrosoft PowerPointのスライドに貼り付けたり、リンクさせることができるようにする。
加えて、本授業では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキュラム」に準拠して、その「基礎」に基づく講義と実習も行います。「基礎」には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含みます。
なお、この授業は対面授業で行うが、新型コロナウイルスの感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合は、遠隔授業に変更する。複数の教員により複数開講しているが、それらは全て同一内容、同一の成績評価基準で実施する。原則として、A型の授業形態を基本として、必要に応じてB型やC型を利用する場合がある。具体的には、担当教員により①坂本正徳
クラスは「A型」、②川原桂子クラスは「A型」、③三牧雅子クラスは「B型」、④黒澤和人クラスは「A型」、⑤黒崎茂樹クラスは「A型＋C型」、⑥宮田洋一郎クラスは「A型＋C型」、⑦高
松和幸クラスは「A型」、⑧田中有希クラスは「C型」、⑨華山宣胤クラスは「A型」が中心的な授業形態となる予定であるので、履修するクラスを決める際にはよく確認しておくこと。
また、遠隔授業に切り替わった場合でも、ノートパソコン・デスクトップパソコン版(PC版)のExcelを前提とした授業内容のままとし変更はしない。そのため、タブレット・スマートフォ
ン版（モバイル版）のExcelでは対応できない操作部分があり、課題作成のための手間や時間が膨大にかかる場合や対応できない操作内容の場合もあるので注意すること（詳細は以下の「特記事項③」を参照のこと）。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

この科目は、全学DP2で掲げる「教養」に関する「基本的な知識と能力」を身につけるための科目である。さらに、以下の技能（スキル）の習得を目標としている。
（１）表計算ソフトExcel（PC版）の基本的操作方法（２）統計処理によるデータ分析方法やグラフ作成方法などのデータサイエンスに関する基本的知識（３）表計算およびデータ分析の基本手順を理解し、実際の事例に応用することができるようなデータサイエンスに関する能力

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【事前・事後学習】

事前学習として、「コンピュータ・リテラシー入門」で修得したExcelの基本操作を再確認しておくこと。また、各回の授業で取り上げる内容について、指定された教科書の該当箇所を事前に読んでおくこと。
事後学習として、教科書の例題用データを基に、授業中に取り上げた各種のデータ分析手法を復習し、出題された課題をレポートにまとめること。
なお、「大学設置基準」上、この科目は「講義」科目にあたるので、授業時間外に行う事前事
後学習に要する時間は４時間程度となる。
【授業計画】

この授業で取り上げる基本的なExcel（PC版）の操作内容は、データの入出力、ワークシート
操作、数式計算、グラフ作成、関数の利用、各種の集計、データ分析、その他の操作（将来の予測やマクロの利用など）である。こうした基本操作についての講義内容を、教科書や配付資料を基に各自で確認しながら、適宜、デスクトップパソコン（ノートパソコンを含む）を使用してデータサイエンスに関する実習をしてもらい、毎回の授業で出題される「課題レポート」により技能習得状況を確認する。
途中（関数Ⅲ終了後を目途）で、「中間試験」を兼ねた中間演習を実施する予定である。また、この授業の総まとめ（総合演習）として「期末レポート」を最後に課す。
提出された「課題レポート」、中間演習それに「期末レポート」については、全体講評を授業時あるいはmanabaを通して、適宜、フィードバックする。
授業計画（予定）は以下のとおりである。
第１回 ガイダンス、Excel（PC版）について、データの入出力
第２回 ワークシート操作
第３回 数式計算
第４回 グラフ作成
第５回 関数Ⅰ（基本）
第６回 関数Ⅱ（複合型）
第７回 関数Ⅲ（文字処理）
第８回 中間演習
第９回 集計
第10回 データ分析Ⅰ（基本統計量）
第11回 データ分析Ⅱ（回帰分析）
第12回 データ分析Ⅲ（仮説検定）
第13回 その他の操作Ⅰ（将来予測とマクロ）第14回 その他の操作Ⅱ（リンク）
第15回 総合演習＊授業計画が変更される場合は事前に通知する。
なお、詳細な授業計画は、第１回目の授業において配付される資料を参照すること（授業内容の順序を変更したり、一部の内容について追加・削除等の変更をする場合がある）。
【評価方法】

授業参加点、提出された課題レポートの内容、中間演習（中間試験）、それに総合演習（期末
レポート作成）により総合的に評価する。ただし、「欠席回数が４回以上」あるいは「毎回出題される課題レポートの未提出回数が４回以上」の場合には無条件に単位を与えない（つまり169 / 199
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「Ｚ」評価になる）。
なお、この授業の成績評価は、表計算の基本的技能の習得を到達目標としているため、「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｚ」のいずれかであり、「Ｓ」評価は付かないので注意すること。
【教科書】

コンピュータリテラシー研究会[編]「改訂版 データ分析の基礎」（サンウェイ出版）を使用
する予定【参考文献】「コンピュータ・リテラシー入門」で利用した教科書※その他は、授業の際に指示する。
【特記事項】①第１回目の授業（９月）で配付する資料において使用する教科書について説明をする（2021
年8月ごろまでに改訂予定）。第２回目からは、この教科書に基づいて授業を進めるので東経大生協を通して購入すること。
②Excelのバージョン変更が予定されているため、授業計画で示した授業内容の順序変更、あるいは一部の内容について追加・削除等の変更が生じる場合もある。
③教科書で取り上げる内容は、デスクトップパソコン版（ノートパソコンを含むPC版）のExcelを前提としている。この理由は論文作成・課題作成において必要となるデータ分析を充実させるためであり、卒業後において必要とされるデータサイエンス能力を身につけるためでもある。
PC版と比べるとタブレット・スマートフォン版（モバイル版）のExcelでは高度なデータ分析に対応できていない部分があり、PC版と同様の計算結果等を得るために操作の手間や時間が膨大にかかる。特に、第９回目以降の「集計」、「データ分析Ⅰ～Ⅲ」、「その他の操作Ⅰ」においては、モバイル版のExcelでは直接的な操作対応ができない機能が多く、たとえば「ピボットテーブル（クロス集計表）」および「マクロ」はまったく対応ができない。それ以外の機能（主に「分析ツール」）についてはいくつかの関数を組み合わせることにより、PC版と同等の計算結
果や出力結果を得ることは可能であるが、計算の手間や操作回数がかなり多くなる。したがって、「コンピュータ・リテラシー応用I」を履修するためには、ノートパソコン・デスクトップ
パソコン版(PC版)のExcelが使える環境を各自で用意することが望ましい。大学においても、PC
自習室を利用することは可能であるが、新型コロナの感染状況次第では利用時間等が制限される場合もあるので注意すること。
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期

曜日時限

ペア

教員名

２期

月１

黒澤

和人

２期

月２

黒澤

和人

２期

月２

華山

宣胤

２期

月３

田中

有希

２期

月３

高松

和幸

２期

月４

高松

和幸

２期

月４

田中

有希

２期

木３

三牧

雅子

２期

木４

三牧

雅子

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２期

木４

宮田

洋一郎

２期

木５

宮田

洋一郎

２期

火２

東平

光生

２期

火２

坂本

正徳

２期

火３

東平

光生

２期

金１

黒﨑

茂樹

２期

金２

川原

桂子

２期

金３

川原

桂子

２期

金４

川原

桂子

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社会科学におけるデータサイエンス（特別授業）
竹内 秀一
単位：

2

開講期：

１期

開講年度：

【授業表題】

データサイエンス入門【授業の形態・方法・内容】

この科目の授業形態は、講義科目である。授業内容は、「データサイエンス入門」科目として以下のことに留意しながら、リベラルアーツ教育の視点から社会科学におけるデータサイエンスについて解説する。
内閣府の「統合イノベーション戦略推進会議」で2019年6月11日に決定された「AI戦略2019～人・産業・地域・政府全てにAI～」（以下「AI戦略」）があり、これを踏まえて、「統合イノベーション戦略2019」が2019年6月21日に閣議決定されている。AI戦略の中の「Ⅱ．未来への基盤作り：教育改革と研究開発体制の再構築」において教育改革に関することが詳細に記述されている。大目標として「デジタル社会の基礎知識（いわゆる『読み・書き・そろばん』的な素養）である『数理・データサイエンス・AI』に関する知識・技能、新たな社会の在り方や製品・サービスをデザインするために必要な基礎力など、持続可能な社会の創り手として必要な力を全ての国民が育み、社会のあらゆる分野で人材が活躍することを目指し、2025年の実現を念頭に今後の教育にいくつかの目標が設定されている。とりわけ、大学・高専・社会人に対する目標として「文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数
理・データサイエンス・AIを習得」するものとされ、「多くの社会人（約100万人/年）が、基本的情報知識と、データサイエンス・AI等の実践的活用スキルを習得できる機会をあらゆる手段を用いて提供」し、「大学生、社会人に対するリベラルアーツ教育の充実（一面的なデータ解
析の結果やAIを鵜呑みにしないための批判的思考力の養成も含む）」が具体的に示されている。
以上のようなデータサイエンス教育の必要性に鑑み、社会科学系大学である本学として基本的な対応をした特別授業の内容とする予定である。
なお、新型コロナウイルスの感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合
は、A型＋B型で授業を行う予定である。
【到達目標及びディプロマポリシーとの関連】

この科目は、全学DP2で掲げる「教養」に関する「基本的な知識と能力」を身につけるための科目である。特に、社会科学におけるデータサイエンス（統計科学）の基本を身につけることを目的としている。
【事前・事後学習】

基礎的な数学（中学校レベルから高等学校1年生レベルの数学）がある程度理解できていることを前提に授業を進める。
事前学習として、教科書の指定された項目を熟読し、不明な点を確認しておくこと。また、事後学習として、関連する項目や授業中に出題されたクイズ（演習問題）を復習しながら再度読み返すこと。項目内容によっては、Excel等を利用して計算内容についても確認しておくこと。
なお、「大学設置基準」上、この科目は「講義」科目にあたるので、授業時間外に行う事前事
後学習に要する時間は４時間程度となる。
【授業計画】

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2021

教科書の内容（第2回～第12回）を解説することに加えて、関連するデータ分析手法について、参考文献[１][２][４][７]等に基づき補足説明をしながら講義をする。また、毎回の授業内においてクイズ（演習問題）に解答してもらう予定である。
第10回以降の授業の中で、学内外からゲスト講師を招き、実データの分析事例（経済デー
タ・マーケティングデータ・医学データ・スポーツデータなど）を紹介する予定である。
なお、演習問題およびレポート（期末レポートを含む）の全体講評については、次回授業時あるいはmanabaを利用して行う。
授業スケジュール（予定）は以下のとおりである。
第１回 ガイダンス、社会科学におけるデータサイエンスとは
第２回 第Ⅰ章 ビッグデータの時代
１．データサイエンスの登場

２．台頭するデータサイエンティスト

第３回

３．統計学の流れ

第４回

４．コンピュータとインターネットの発展

第５回 第Ⅱ章 データとは何か
１．定義と種類

２．コストと価値

第６回

３．ばらつきと分布

第７回

４．相関と因果、回帰

第８回

５．データに基づく意思決定と不確実性

第９回

６．取り扱い上の倫理

第10回 第Ⅲ章 データに語らせる － 発見の科学へ向けたスキル
１．データサイエンスのスキルの学び方
第11回

３．データの分析とモデリング

第12回

５．人工知能とデータサイエンス

２．データ処理と可視化

４．ビッグデータの処理と分析

第13回 データ分析の実際（１）機械学習とAI（人工知能）
第14回（２）Excel

第15回（３）R、Python
まとめ、期末レポートについて※授業計画を変更する場合は、事前に通知する。
本講義では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「モデルカリキ
ュラム」に準拠し、その「導入」、「基礎」、「心得」を含む講義を行う。「導入」として、「社会で起きている変化」、「社会で活用されているデータ」、「データ・AIの活用領域」、「データ・AI利活用のための技術」、「データ・AI利活用の現場」、「データ・AI利活用の最新動向」を含む。「基礎」には「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を含む。そして「心得」には、「データ・AI利活用における留意事項」、「データを守る上での留意事項」を含む。
【評価方法】

授業参加点（クイズとしての「小テスト」約５０％および「レポート」約２０％）を約７
0％、期末レポートを約３0％の割合で評価する。
なお、新型コロナウイルスの感染状況等により大学の判断で遠隔授業に切り替わり、「クイズ」および「レポート」が十分に実施できない場合は、毎回の授業において小レポートを課す。
この場合は、授業参加点（小レポートを含む）と期末レポートの割合を変更する可能性がある（授業時あるいはmanabaを利用して修正内容を説明する予定）。
【教科書】

竹村彰通著「データサイエンス入門」岩波書店

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【参考文献】[１]篠崎信雄・竹内秀一共著「統計解析入門[第３版]」サイエンス社[２]竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編「データサイエンス入門」学術図書出版社[３]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定１級対応 統計学」東京図書[４]日本統計学会編「改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」東京図書[５]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析」東京図書[６]日本統計学会編「日本統計学会公式認定 統計検定４級対応 資料の活用」東京図書[７]濵田悦生著・狩野裕編「データサイエンスの基礎」講談社※その他については、授業中に随時提示する。
【特記事項】【開講期・曜日時限・ペア・教員名】

開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することがで
きます。
開講期
１期

曜日時限
金４

ペア

教員名
竹内

秀一

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2023/4/6「データサイエンス」登録説明会
2023年4月5日

データサイエンス教育運営委員⾧・経営学部教授
吉田 靖

AI（人工知能）、DS（データサイエンス）を使っていますか？
ChatGPT、自動翻訳、インターネット広告
囲碁・将棋
画像認識、音声認識
自動運転
・・・
データは沢山ある
人流、購買、衛星画像、ニュース、SNS、ウェブサイト
AI導入でなくなる仕事・減る仕事
AI導入で増える仕事・・・文系も必要、世界的に人材不足• 商品にAIを組み込む• 業務でAIを使う• AIの影響・問題を考える： 経済、経営、コミュニケーション、法律、政治• 創造的な仕事• AIを開発する
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国家戦略と本学の対応
AI戦略2019【教育改革に向けた主な取り組み】より抜粋,本学対応を加筆
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍
エ
キ
ス
パ
ー
ト

応
用
基
礎
リ
テ
ラ
シ
ー

育成目標【2025年】
トップクラス育成 100人程度/年

先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備

2,000人/年
AI応用力の習得

 AI×専門分野のダブルメジャーの促進 AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）認定制度・資格の活用

 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築

２５万人/年（高校の一部、
高専・大学の50%）

 大学の標準カリキュラムの開発と展開

小中高校における教育環境の整備

2022度～
応用基礎レベル経済学部DSAE
経営学部DSAB

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

学習内容の強化

東京経済大学

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）2021年度～
スタンダード DSS
全員履修可
3

データサイエンス・スタンダード（DSS)
2021年度 開設
2022年度 国から認定（2026年度まで）
 数理・データサイエンス・ＡＩの素養のある学生を輩出している大学として認定
 就職先企業等のニーズに応えることができ、就職活動においても好印象
 認定条件を満たせば学業成績証明書、卒業見込・学業成績証明書に記載
学習項目
導入 1.社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起 1-2. 社会で活用さ 1-3. データ・ 1-4. データ・AI利 1-5. データ・AI 1-6.データ・AI利
きている変化 れているデータ AIの活用領域 活用のための技術 利活用の現場 活用の最新動向
基礎 2.データリテラシー
心得 3.データ・AI利活用における留意事項
2-1.データを読む 2-2.データを 2-3.データを扱う 3-1.データ・AIを扱う上 3-2.データを守る上での留説明するでの留意事項意事項（数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラムによる） 4

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DSS留意事項①2021年度以降に履修した授業科目がDSS認定制度の対象②同じ授業科目名でも，2020年度以前に単位取得した科目はDSS認定の対象外③同じ授業科目名でも，指定された担当教員の場合のみDSS認定の対象④本学で修得したDS科目に限ります（成績「N」は認めません）⑤授業科目の他に，講習会やセミナー等を開講することがあります「DSS」に登録していない学生でも自由に参加することができます5

DSS必要単位数と登録方法・登録期間
必要単位数
 対象授業科目から6単位以上修得すること
 すべての項目が含まれるように授業科目の単位修得をする必要がある

登録方法・登録期間
 2023年4月２1日までにTKUポータルの「『データサイエンス』のDSS，DSAE ，DSAB認定登録」において登録 この登録をしていない場合はDSS認定を受けることができない
 認定されるまで毎年度登録すること
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DSS注意事項（１）「データサイエンス・スタンダード」に登録したうえで，対応している
授業科目の中から6単位以上を修得することによりDS認定されます．
（２）DSSの認定条件に達した学生には,成績発表後にTKUポータルで通知いたします.学業成績証明書、卒業見込・学業成績証明書に「データサイエンス・スタンダード課程修了（202x）」と表示されます。
（3）「データサイエンス・スタンダード」に登録しても，途中で取り消したり辞退することは可能です．その場合でも，単位修得した科目は，所属学部等の卒業要件表の科目区分にしたがって単位認定されます．

7

DSS対応授業の科目区分：経済学部
科目区分＼年次
進一層科目

第1年次
データで学ぶ経済学

第2年次

第3年次

第4年次

プログラミング入門の入門

経済数学入門
基本科目

総合教育科目
自由認定枠

計量経済学
経済データ分析
経済統計
コンピュータ・リテラシー応用I
数理の科学Ⅱ／数理の科学＜特別講義＞社会科学におけるデータサイエンス
企業金融論
経営財務論
経営統計
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DSS対応授業の科目区分：経営学部
科目区分＼年次

展
開
科
目

第1年次

第2年次

基礎科目

経営数理入門

進一層科目

フレッシャーズ・セミナーｂ

第3年次

第4年次

経営学科

情報産業論
＜ファイナンスコースのみ＞マーケティング・リサーチ

両学科

経営情報システム論，プログラミングＡ
ビジネスプログラミング, 経営統計
＜特別企画講義＞データサイエンスと機械学習＜特別講義＞経済・経営分析のための統計リテラシー＜特別講義＞AIとデータサイエンスの実践
企業金融論，経営財務論
マーケティング・リサーチ

流通マーケィング学科
コンピュータ・リテラシー応用I
総合教育科目

数理の科学Ⅱ／数理の科学＜特別講義＞社会科学におけるデータサイエンス

計量経済学

自由認定枠

経済データ分析，経済統計

9DSS対応授業の科目区分：コミュニケーション学部
科目区分＼年次
基幹科目

展開科目＜コミュニケーション
学科・メディア社会学
科のみ＞

第1年次

第2年次

第3年次

第4年次

社会調査入門
社会調査ワークショップ1,2,3
メディア社会論基礎，
コンピュータコミュニケーション,
ソーシャルメディア論,ネットワーク社会論，
デジタル・マーケティング論
情報通信産業論，コンテンツ産業論＜特別講義＞社会情報学研究
コンピュータ・リテラシー応用I

総合教育科目

数理の科学Ⅱ／数理の科学＜特別講義＞社会科学におけるデータサイエンス10

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DSS対応授業の科目区分：現代法学部
第1年次

第2年次

第3年次

第4年次

科目区分＼年次
第1セメ

第2セメ

第3セメ

第4セメ

第5セメ

第6セメ 第7セメ

第8セメ

福祉調査／社会調査法基礎，
ソーシャルメディア論，
情報と法プログラム科目

応用福祉調査／社会調査
コンピュータ・リテラシー応用I
総合教育科目

数理の科学Ⅱ／数理の科学＜特別講義＞社会科学におけるデータサイエンス

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DSS対応授業の科目区分：キャリアデザインプログラム
科目区分＼年次

第1年次

第2年次

第3年次

第4年次

※第2年次以降は所属学部の科目を参照
コンピュータ・リテラシー応用I
総合教育科目

数理の科学Ⅱ／数理の科学＜特別講義＞社会科学におけるデータサイエンス

授業と学習項目の対応は資料を参照

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データサイエンス応用基礎レベル（経済学部DSAE,経営学部DSAB)
2022年度 開設
2023年度 国の認定制度に申請予定
学習項目
Ⅰ．データ表現とアルゴリズム
1-6.数学基礎 1-7.アルゴリズム

2-2.データ表現

2-7.プログラミング基礎

Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎
1-1.データ駆動型社会と 1-2.分析設計
2-1.ビッグデータとデータサイエンス
データエンジニアリング
3-1.AIの歴史と3-2. AIと社会
3-3.機械学習の3-4.深層学習の
応用分野
基礎と展望
基礎と展望

2-2.データ表現
3-9. AIの構築と運用

Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践（小分類の番号・項目は数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラムによる）
13

DSA留意事項①2022年度以降に履修した授業科目がDSA認定制度の対象②同じ授業科目名でも，2021年度以前に単位取得した科目はDSA認定の対象外③同じ授業科目名でも，指定された担当教員の場合のみDSA認定の対象④本学で修得したDS科目に限ります（成績「N」は認めません）⑤授業の他に，講習会やセミナー等を開講することがあります．
「DSA」に登録していない学生でも自由に参加することができます．

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DSA必要単位数と登録方法・登録期間
必要単位数

 対象授業科目（ただし， DSS認定時の必要単位数に含めた科目は除く）
から6単位以上修得すること
 DSAのすべての項目が含まれるように授業科目の単位修得をする必要がある

登録方法・登録期間（DSS修了者のみ対象）

 2023年4月２1日までにTKUポータルの「『データサイエンス』のDSS，DSAE ，DSAB認定登録」において登録 登録時にはDSSを修了している必要がある この登録をしていない場合はDSA認定を受けることができない
 認定されるまで毎年度登録すること
15

DSA注意事項（１）「DSA」に登録したうえで，対応している授業科目の中（ただし， DSS認定時の必要単位数に含めた科目は除く）から
6単位以上を修得することによりDSA認定されます．
なお、登録時にはDSSを修了している必要があります．
（２） DSAの認定条件に達した学生には,成績発表後にTKUポータルで通知いたします.学業成績証明書、卒業見込・学業成績証明書に「データサイエンス応用基礎レベル課程修了（202x）」と表示されます。
（3）「DSA」に登録しても，途中で取り消したり辞退することは可能です．
その場合でも，単位修得した科目は，所属学部等の卒業要件表の科目区分にしたがって単位認定されます．
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経済学部DSAE対応授業の科目区分
科目区分＼年次

第1年次

第2年次

第3年次

第4年次

＜特別企画講義＞
経済分析における機械学習と因果推論（集中授業）

進一層科目＜特別講義＞経済学ワークショップ
基本科目

経済数学
経営数学ｂ
＜特別講義＞経済学のためのデータサイエンス（集中授業）＜特別企画講義＞データサイエンスと機械学習＜特別講義＞ＡＩとデータサイエンスの実践＜特別講義＞プログラミング入門＜特別講義＞ビッグデータの経済学＜特別講義＞AIの経済学

自由認定枠

経営財務論
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経営学部DSAB対応授業の科目区分
科目区分＼年次

第1年次

第2年次

第3年次

第4年次

経営数学ｂ
経営財務論

展開科目

プログラミングＡ
ビジネスプログラミング
自由認定枠＜特別企画講義＞データサイエンスと機械学習＜特別講義＞ＡＩとデータサイエンスの実践

授業と学習項目の対応は資料を参照
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おわりに• 授業内容の詳細はシラバスで確認してください• 各自の学年を考えた上で、早く開始して、段階的な学習を勧めます• 学習センターランチタイム講座「データサイエンス認定制度」に関わる授業について（4 月17日開催）「基礎知識講座＜教養としてのデータサイエンス＞シリーズ」（4月21日から数回開催予定）• 図書館１階に数理・データサイエンス・AI関連書籍の特別コーナーがあります• 質問等があれば６号館１階の学務課まで
19

補足： ＤＳＳの履修例
要件を満たす例（経済学部１年生）
導入
1.社会におけるデータ・AI利活用

授業科目
データで学ぶ経済学
経済数学入門ａ
社会科学におけるデータサイエンス

基礎
2.データリテラシー

心得
3.データ・
AI利活用
における
留意事項

開講
形態

2023年度担当 1－1 1－2 1－3 1－4 1－5 1－6 2－1 2－2 2－3 3－1 3－2
安田 宏樹
小川 英治
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○ 半期②
重田 雄樹
浜野 忠司
〇
〇
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〇
○
○
〇
半期②
竹内 秀一
青木 義充
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○ 半期②
華山 宣胤

要件を満たさない例（経営学部１年生）
導入
1.社会におけるデータ・AI利活用

授業科目

2023年度担当 1－1 1－2 1－3 1－4 1－5 1－6 2－1 2－2 2－3 3－1

経営数理入門a

○

○

○

○

経営数理入門b

○

○

○

○

○

○

フレッシャーズ・セミナーｂ

心得
3.データ・
AI利活用
における
留意事項

基礎
2.データリテラシー

木下 亮

○

○

開講
形態

3－2
半期②

○
○

○

半期②
半期②

６単位になっているが、項目が不足している。
フレッシャーズ・セミ
ナーbは担当者によって異なるので注意。
20

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10

2023年度データサイエンス・スタンダード授業科目

導入
1.社会におけるデータ・AI利活用

授業科目

基礎
2.データリテラシー

心得
3.データ・
AI利活用
における
留意事項

2023年度担当 1－1 1－2 1－3 1－4 1－5 1－6 2－1 2－2 2－3 3－1 3－2

選択
４.オプ
ション

開講
形態

4－1
～9

＜経済学部＞
データで学ぶ経済学
経済数学入門ａ
経済数学入門ａ
経済数学入門ｂ
経済数学入門ｂ
計量経済学a
計量経済学ｂ
経済データ分析a
経済データ分析b
経済統計a
経済統計b
プログラミング入門の入門＜経営学部＞
経営数理入門a

経営数理入門b

フレッシャーズ・セミナーｂ

経営統計a
経営統計b
情報産業論
企業金融論a
企業金融論b
経営情報システム論a
経営情報システム論b
プログラミングＡ
ビジネスプログラミング
マーケティング・リサーチ
経営財務論a(2021年度は該当せず)
経営財務論b(2021年度は該当せず)＜特別企画講義・特別講義＞
データサイエンスと機械学習
経済・経営分析のための統計リテラ
シー
ＡＩとデータサイエンスの実践＜コミュニケーション学部＞
社会調査入門メディア社会論基礎（旧：メディアコミュニケーション基礎）
ネットワーク社会論
コンピュータコミュニケーション
ソーシャルメディア論
デジタル・マーケティング論
情報通信産業論
コンテンツ産業論
社会調査ワークショップ１（旧：社会調査ワークショップ）
社会調査ワークショップ２（旧：社会調査ワークショップ）
社会調査ワークショップ３（旧：社会調査ワークショップ）＜特別講義＞
社会情報学研究＜現代法学部＞
福祉調査／社会調査法基礎ソーシャルメディア論
応用福祉調査／社会調査
情報と法ａ
情報と法ｂ
＜総合教育科目＞ 全学部等共通
数理の科学Ⅰａ
数理の科学Ⅰｂ
数理の科学Ⅱa／数理の科学a
数理の科学Ⅱb／数理の科学b

コンピュータ・リテラシー応用I

安田 宏樹
小川 英治
重田 雄樹
浜野 忠司
牛尾 吉昭
浜野 忠司
牛尾 吉昭
姜 哲敏
姜 哲敏
姜 哲敏
姜 哲敏
黒田 敏史
黒田 敏史
姜 哲敏
齋藤 雅元
吉田 靖
宮武 宏輔
木下 亮
齋藤 雅元
木下 亮
木下 亮
金 鉉玉
吉田 靖
小暮 厚之
藤谷 涼佑
小暮 厚之
小暮 厚之
高野 敦伸
木下 亮
木下 亮
藤谷 涼佑
藤谷 涼佑
藤谷 涼佑
小島 喜一郎
佐藤 修
田島 博和
吉田 靖
吉田 靖

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佐藤 修

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青木 義充

○

○

山下 玲子

○

佐々木 裕一佐々木 裕一
北村 智
高野 敦伸
高野 敦伸
田村 和人
北村 智
町村 敬志
藤井 達也
藤井 達也
柴内 康文
佐々木 裕一
山下 玲子

○
○
○
○
○

北村 智

○

半期②
半期②
半期②
半期②

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半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
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半期②
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半期②
半期②
半期②
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半期②
半期②
半期②
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半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期④
半期④
半期④
半期④
半期②
半期②

半期②
○

柴内 康文
町村 敬志

阿部 弘樹
阿部 弘樹
小澤 正典
小澤 正典
全担当者
（安田・華山・岩本・宮田・
古山・高松・黒澤・黒﨑・坂本・
市川・田中・
東平・柳瀬）

○
○
○

小野寺 敬

俣野 美咲
北村 智
俣野 美咲
久保 健助
久保 健助

半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②

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半期②
半期②
半期②
半期②
半期②
半期②

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半期②
半期②
半期②
半期②

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半期②

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○

＜特別企画講義・特別講義＞
社会科学におけるデータサイエンス

竹内 秀一
青木 義充
華山 宣胤

○

○

○

○

185 / 199
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○

○

半期②

2023年度データサイエンス応用基礎レベル授業科目

コンソーシアム原案

1.データサイエンス基礎

2.データエンジニアリング基礎

3. Al基礎授業科目

2023年度担当

他学部
開講 1－1 1－2 1－3 1－4 1－5 1－6 1－7 2－1 2－2 2－3 2－4 2－5 2－6 2－7 3－1 3－2 3－3 3－4 3－5 3－6 3－7 3－8 3－9＜経済学部＞
経済数学a
経済数学b

重田 雄樹
重田 雄樹

Ｂ３～
Ｂ３～

＜特別企画講義・特別講義＞
プログラミング入門
ビッグデータの経済学
AIの経済学
経済学のためのデータサイエンス

姜 哲敏
安田 宏樹
黒田 敏史
黒田 敏史

Ｂ２～

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安田 宏樹
姜 哲敏

Ｂ３～

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経済分析における機械学習と因果推論＜経営学部＞
経営数学b
経営財務論a
経営財務論b

ビジネスプログラミング

齋藤 雅元 Ｅ２～
吉田 靖
Ｅ３～
吉田 靖
Ｅ３～
藤谷 涼佑
小島 喜一郎佐藤 修-＜特別企画講義・特別講義＞
データサイエンスと機械学習
ＡＩとデータサイエンスの実践

佐藤 修
青木 義充

プログラミングＡ

Ｅ２～
Ｅ２～

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2023年度データサイエンス応用基礎レベル授業科目

新分類
Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎

Ⅰ．データ表現とアルゴリズム

開講
形態

実践
授業科目

2023年度担当

他学部
開講

1－6 1－7 2－2 2－7 1－1 1－2 2－1 2－2 3－1 3－2 3－3 3－4 3－9＜経済学部＞
経済数学a
経済数学b

重田 雄樹
重田 雄樹

Ｂ３～
Ｂ３～

〇
〇

＜特別企画講義・特別講義＞
プログラミング入門
ビッグデータの経済学
AIの経済学
経済学のためのデータサイエンス

姜 哲敏
安田 宏樹
黒田 敏史
黒田 敏史

Ｂ２～

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安田 宏樹
姜 哲敏

Ｂ３～

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ビジネスプログラミング

齋藤 雅元 Ｅ２～
吉田 靖
Ｅ３～
吉田 靖
Ｅ３～
藤谷 涼佑
小島 喜一郎
佐藤 修
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＜特別企画講義・特別講義＞
データサイエンスと機械学習
ＡＩとデータサイエンスの実践

佐藤 修
青木 義充

Ｅ２～
Ｅ２～

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経済分析における機械学習と因果推論＜経営学部＞
経営数学b
経営財務論a
経営財務論bプログラミングＡ

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半期②
半期②
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半期②
半期②
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集中授業

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半期②
半期②
半期④
半期④
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半期②
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集中授業

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2021年6月 9日代
議員会
2021年5月20日教 学 改 革 推 進 会 議
2021年5月12日全 学 教 務 委 員 会
2021年4月27日ＤＳ教育運営準備委員会
2021年4月22日学部長・センター長会議
2021年4月 6日ＤＳ教育運営準備委員会○東京経済大学データサイエンス教育運営委員会規程
2021年6月9日
制定（目的）
第1条 この規程は、内閣府・文部科学省・経済産業省が連携した「数理・データサイエンス・
AI教育プログラム認定制度」（以下「DS認定制度」という。）を導入し、本学におけるデー
タサイエンス教育プログラム「データサイエンス・スタンダード」（以下「DSS」という。）
等を運営するためのデータサイエンス教育運営委員会（以下「委員会」という。）に関する必要事項を定める。
（構成及び任期）
第2条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって構成する。
(1) データサイエンス関連科目担当専任教員のうち学長が指名する教員 若干名(2) その他学長が指名する教員 若干名(3) 学務課長又は学務課長補佐 1名
2

前項(2)の委員会の中に、データサイエンス関連科目を担当する客員教授、特任講師又は特命講師を含めることができる。

3

教員委員の任期は、2年とする。ただし、再任を妨げない。

4

委員に欠員を生じ、その補充として選任された者の任期は、前任者の残任期間とする。

5

委員長は、第1項(1)の委員の中から学長が指名する。委員長の任期は、2年とする。
（招集及び議事）第3条 委員会は、委員長が招集し、その議長となる。
2

委員会は、委員の過半数の出席により成立し、出席委員の過半数によって議事を決する。

3

委員会は、必要に応じて随時開催する。

4

委員長は、必要に応じて委員以外の者の出席を求めることができる。
（取扱事項）

第4条 委員会は、次に掲げる事項を取り扱う。
(1) DS認定制度の運営及びDSS等の教育計画に関する事項

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141 / 147

(2) DS認定制度の申請及び継続業務に関する事項(3) DSS等のDS認定制度の登録、認定及び修了証等発行に関する事項(4) DSS等の認定制度の予算に関する事項(5) DSS等の認定制度の教育結果の報告、検討及び評価に関する事項(6) その他委員会の運営に関する事項
2

前項に掲げる事項は、教学改革推進会議及び全学教務委員会に報告するものとする。
（事務）第5条 委員会に関する事務は、学務部学務課が行う。
（改廃）
第6条 この規程の改廃は、委員会の発議に基づき、教学改革推進会議、全学教務委員会及び代議員会の議を経て学長が行う。
付則1

この規程は、2021年（令和3年）6月9日から施行する。

2

第2条にかかわらず、規程制定時の教員委員の任期は2022年（令和4年）3月31日までとす

る。

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2021年6月 9日代
議員会
2021年5月20日教 学 改 革 推 進 会 議
2021年5月12日全 学 教 務 委 員 会
2021年4月27日ＤＳ教育運営準備委員会
2021年4月22日学部長・センター長会議
2021年4月 6日ＤＳ教育運営準備委員会○東京経済大学データサイエンス教育運営委員会規程
2021年6月9日
制定（目的）
第1条 この規程は、内閣府・文部科学省・経済産業省が連携した「数理・データサイエンス・
AI教育プログラム認定制度」（以下「DS認定制度」という。）を導入し、本学におけるデー
タサイエンス教育プログラム「データサイエンス・スタンダード」（以下「DSS」という。）
等を運営するためのデータサイエンス教育運営委員会（以下「委員会」という。）に関する必要事項を定める。
（構成及び任期）
第2条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって構成する。
(1) データサイエンス関連科目担当専任教員のうち学長が指名する教員 若干名(2) その他学長が指名する教員 若干名(3) 学務課長又は学務課長補佐 1名
2

前項(2)の委員会の中に、データサイエンス関連科目を担当する客員教授、特任講師又は特命講師を含めることができる。

3

教員委員の任期は、2年とする。ただし、再任を妨げない。

4

委員に欠員を生じ、その補充として選任された者の任期は、前任者の残任期間とする。

5

委員長は、第1項(1)の委員の中から学長が指名する。委員長の任期は、2年とする。
（招集及び議事）第3条 委員会は、委員長が招集し、その議長となる。
2

委員会は、委員の過半数の出席により成立し、出席委員の過半数によって議事を決する。

3

委員会は、必要に応じて随時開催する。

4

委員長は、必要に応じて委員以外の者の出席を求めることができる。
（取扱事項）

第4条 委員会は、次に掲げる事項を取り扱う。
(1) DS認定制度の運営及びDSS等の教育計画に関する事項

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(2) DS認定制度の申請及び継続業務に関する事項(3) DSS等のDS認定制度の登録、認定及び修了証等発行に関する事項(4) DSS等の認定制度の予算に関する事項(5) DSS等の認定制度の教育結果の報告、検討及び評価に関する事項(6) その他委員会の運営に関する事項
2

前項に掲げる事項は、教学改革推進会議及び全学教務委員会に報告するものとする。
（事務）第5条 委員会に関する事務は、学務部学務課が行う。
（改廃）
第6条 この規程の改廃は、委員会の発議に基づき、教学改革推進会議、全学教務委員会及び代議員会の議を経て学長が行う。
付則1

この規程は、2021年（令和3年）6月9日から施行する。

2

第2条にかかわらず、規程制定時の教員委員の任期は2022年（令和4年）3月31日までとす

る。

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東京経済大学 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムの取り組み概要
2020年の創立120周年を機に、「開かれた精神」と ｢自主自立の精神」を重んじ、「堅実なる品性」と「良識(コモンセンス)」を備えた人材を育成し、「豊かで公正な社会」と「多様性を尊重する世界」に積極的に寄与する社会科学系総合大学としての理念を明示した「教学ビジョン」に基づき、データサイエンス教育を重点項目として取り組んでいる。

体制
教学改革推進会議
教学に関する全学的な方針の策定

全学教務委員会

全学的事項の審議・実施、各学部間の調整

学修目標
データサイエンス教育運営委員会
構成：委員⾧、委員、事務局•認定制度の運営及び教育計画•認定制度の申請及び継続業務•認定制度の登録、認定及び修了証等発行•予算•認定制度の教育結果の報告
検討及び評価（自己点検・評価）•その他

授業担当教員（所属別）

経済学部 5人、経営学部 9人、コミュニケーション学部
現代法学部 1人、全学共通教育センター 12人（教員数には任期制教員を含む）

7人

データに基づき客観的に現状を把握・判断し、的確な意思決定ができる能力を身につける
実践的な知力が深められ、幅広い教養と専門的知力に裏付けられた
総合的な判断力を身につけることが可能となり、新たな価値を創造

授業科目（開講主体別）＜経済学部＞
データで学ぶ経済学、計量経済学a・ｂ
経済数学入門ａ・ｂ、経済データ分析a・b
経済統計ａ・ b
プログラミング入門の入門＜経営学部＞
経営数理入門a・b
フレッシャーズ・セミナーｂ
経営統計a・b、企業金融論a・b
経営情報システム論a・b、プログラミングＡ
ビジネスプログラミング
マーケティング・リサーチ、経営財務論a・b
経済・経営分析のための統計リテラシー
データサイエンスと機械学習
ＡＩとデータサイエンスの実践

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＜コミュニケーション学部＞
社会調査入門、情報通信産業論
メディアコミュニケーション基礎
ネットワーク社会論
コンピュータコミュニケーション
ソーシャルメディア論
デジタル・マーケティング論、コンテンツ産業論
社会調査ワークショップ1・2・3
社会情報学研究＜現代法学部＞
福祉調査／社会調査法基礎
応用福祉調査／社会調査、情報と法ａ・ｂ＜総合教育科目＞
数理の科学Ⅰa・ｂ
数理の科学Ⅱa・ｂ／数理の科学a・b
コンピュータ・リテラシー応用I
社会科学におけるデータサイエンス補足資料 東京経済大学のデータサイエンス教育の主な歩み
日

付

内

容

2019年5月

新構想策定委員会を立ち上げ、学長より本学の2020年以降の中長期的な将来構想について、広範で斬新な構想、アイデアを提起し、まとめることを諮問した。

2020年4月

新構想策定委員会答申が提言され、その中で①「豊かで公正な社会」と「多様性を尊重する世界」への寄与、②「開かれた精神」と「自主自立の精神」の重視、③「堅実なる品性」と「良識（コモンセンス）」の涵養という3理念が明示され、本学にふさわしい「文理融合型教育」の重要性が指摘された。

2020年7月

新構想策定委員会答申を基に新構想具現化検討委員会を設置し、その実現に向けた検討を開始した。

2020年9月

新構想具現化検討委員会の作業部会組織として、データサイエンス教育作業部会を設置し、データサイエンス教育の推進の検討を開始した。

2021年2月

新構想具現化検討委員答申が提言された。その中で、2021年度から始まる本学の第2次中期計画の中にデータサイエンス教育が組み込まれることとなった。
データサイエンス教育作業部会の後継組織としてデータサイエンス教育運営準備委員会を設置した。

2021年4月

第2次中期計画の中で「国内外を問わず進展しているグローバル化への対応、AI や IoT、ロボット及びビッグデータ、DX(デジタルトランスフォーメーション)に関連する技術革新によるSociety5.0 と呼ばれる将来の社会の実現に向け、文理融合型教育、とりわけデータサイエンス教育の重要性」が指摘され、「10年後を見据えた新構想」の中にデータサイエンス教育が組み込まれた。
リテラシーレベルに対応した「データサイエンス・スタンダード」の授業運営を開始した。

2021年6月

データサイエンス教育運営委員会を設置した。

2021年11月「データサイエンス・スタンダード」の修了証授与式を開催した。

2021年12月

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムに連携校として加入した。

2022年4月

応用基礎レベルに対応した「データサイエンス応用基礎レベル」の授業運営を開始した。

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補足資料 データサイエンス教育の実施環境
データベース（図書館）• NEEDS FinancialQUEST

・D-VISION NET（週刊ダイヤモンド）• 東洋経済デジタルコンテンツライブラリー

・Astra Manager• eol・Capital IQ• EIU Viewpoint

・DATASTREAM• Business Market Research Collection（ProQuest） ・Westlaw.JAPAN（日本法データベース）• 有斐閣オンライン・データベース

・Lexis（米国法）• Hein Online

ソフトウェア（ＰＣ教室）• Java・Python• Anaconda

・Julia• SPSS Statistics Base・STELLA Ver10(英語版)• SAS Education analytical suite (Base SAS、SAS/GRAPH、SAS/ETS、SAS/STAT、Enterprise Guide)• RATS・Stata•R・Rstudio Desktop• InDesign

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・Photoshop

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