別記様式第２号（その１の１）
（用紙

基
基
事
計
フ

の

リ

設

ガ

置

フ

大

区

リ

学

ガ

の

名

計

画

本

分

学部の設置

ナ

ｺｸﾘﾂﾀﾞｲｶﾞｸﾎｳｼﾞﾝ

者

国立大学法人ナ

ｼｶﾞﾀﾞｲｶﾞｸ

称

滋賀大学

日本工業規格Ａ４縦型）

書
計

記

項
画

本

画

入

欄

備

ｼｶﾞﾀﾞｲｶﾞｸ

滋賀大学（ShigaUniversity）

滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号

大 学 本 部 の 位 置

的

本学は、教育基本法の精神と本学の理念に則り、豊かな一般教養と専門学科に関する最高の教育を授けるとともに、最深の学理を究めもってわが国文化の発展を図り世界の進歩に寄与することを目的とする。

新 設 学 部 等 の 目 的

近年の情報通信技術の著しい発展とともに「ビッグデータ時代」が到来し、デー
タから有用な情報を抽出し新たな価値を創造するためのデータサイエンスの重要性が広く認識されるようになってきた。
本学部は、データサイエンスの専門知識と技術を修得し実際のデータを活用して課題解決を図る教育プログラムを体系的に整備し、様々な社会的課題を解決できる「データ駆動型価値創造人材」を養成する。

大

学

の

目

新設学部等の名称
新
設
学
部
等
の
概
要

修業
年限
年

データサイエンス学部（Faculty of Data
Science）
データサイエンス学科（Department of Data
Science）

入学 編入学定員 定 員
人
年次
人

収容
定員
人

100

0

400

100

0

400

4

計

同一設置者内における変
更状
況
（定員の移行，名称の
変
更
等
）

教育
課程

経済学部
経済学科
ファイナンス学科
企業経営学科
会計情報学科
情報管理学科（廃止）

昼間主（△10）
昼間主（△ 5）
昼間主（△ 5）
昼間主（△ 5）
昼間主（△60）

社会システム学科

昼間主（△ 5）

161科目

等

の

名

称

教

員

新 データサイエンス学部データサイエンス学科
設
分
計
既

組

教育学部

学校教育教員養成課程（附属教育実践総合センター）
経済学部

織

経済学科
ファイナンス学科

設

企業経営学科の会計情報学科社会システム学科
概

所

在

地

夜間主（2）
3年次編入(2)
夜間主（1）
夜間主（2）
夜間主（1）
夜間主（△8） 3年次編入(△3)※平成29年4月学生募集停止
夜間主（2）
3年次編入(1)

開設する授業科目の総数
実験・実習
演習

講義

開設時期及
び開設年次
年 月
第 年次

学士（データ 平成29年4月 滋賀県彦根市馬場一丁目1番1号
サイエンス）
第1年次(△10）

データサイエンス学部
部

学位又
は称号

教育学部
学校教育教員養成課程

新設学部等の名称

学

考

36科目

2科目

計

卒業要件単位数

199科目

専任教員等
計
教授 准教授 講師
助教
人
人
人
人
人
17
8
7
2
0
（6） （7） （2） （0） （15）
7
2
0
8
17
(6)
（7） （2） （0） （15）
31
104
0
58
15
（58） （31） （15） （0） （104）
0
0
2
1
1
（1） （1） （0） （0） （2）
17
8
9
0
0
（10） （9） （0） （0） （19）
5
4
0
0
9
（4） （6） （0） （0） （10）
1
12
0
5
6
（5） （6） （1） （0） （12）
8
4
4
0
0
（4） （5） （0） （0） （9）
11
15
1
27
0
（11） （17） （1） （0） （29）1

128 単位兼任
助手 教 員 等人人
1400（0） （140）0－（0） （－）083（0） （83）00（0） （0）※平成28年4月事029（0） （29） 前伺い提出予定012（0） （12）0
1（0） （1）0
2（0） （2）240（0） （24）

概（附属史料館）
分

計

要

教
員
以
外
の
職
員
の
概
要

合

計

職

種

事

務

職

技

術

職

図

書

館

そ

の

専
他

門
の

計
区

校
校
地

分

舎

地

運 動 場 用 地

76,930 ㎡

0 ㎡

0 ㎡

76,930 ㎡

小計

239,370 ㎡

0 ㎡

0 ㎡

239,370 ㎡

他

109,382 ㎡

0 ㎡

0 ㎡

109,382 ㎡

計

348,752 ㎡

0 ㎡

0 ㎡
共用する他の学校等の専用
0 ㎡

348,752 ㎡

そ

等

敷

0
1
1
0
0
0
0
（1） （0） （0） （0） （1） （0） （0）
92
71
17
0
180
0
－
（94） （75） （17） （0） （186） （0） （－）
78
197
－
0
19
0
100
（100） （82） （19） （0） （201） （0） （－）
計
専
任
兼
任
90
人
157
人
67
人
員
（157）
（67）
（90）
7
0
7
員
（7）
（7）
（0）
3
0
3
職
員
（3）
（0）
（3）
28
9
37
職
員
（37）
（9）
（28）
204
109
95
（109）
（95）
（204）
共用する他の計専
用
共用
学校等の専用
162,440 ㎡
0 ㎡
0 ㎡
162,440 ㎡

の

合

専
校

（
講義室
教室等

用

61,790 ㎡

0 ㎡

61,790 ㎡）（

0 ㎡） （

76 室

42 室

（補助職員

㎡

5,437

㎡

名

教育学部

収 納 可 能 冊 数

第４年次

第５年次

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

第２年次

第３年次

第４年次

第５年次

第６年次

―

―

―

―

千円

―

所

在

千円

千円

千円

国費による

千円

―

入学 編入学定員 定 員
人
年次
人

滋賀大学
定 員
学位又
超過率
は称号
倍

収容
定員
人

－

920 学士（教育）1.05

情報教育課程4－－－

学士（教養）－

環境教育課程4－－－

学士（環境）－

1.06
175 3年次
9

706
36

0.92
0.91

2

開設
年度

地

滋賀県大津市平津 ※平成27年度入学
定員増（20人）
二丁目５番１号※平成24年度4
平成12年度
月学生募集停止※平成27年度4
平成12年度
月学生募集停止
平成9年度

滋賀県彦根市馬場
昭和24年度 一丁目１番１号

学士（経済学）

4
4

大学全体

第６年次

第３年次

―

240

経済学部
経済学科
昼間主コース
夜間主コース

725,000―

4

学校教育教員養成課程

0

野球場、テニスコート、プール、弓道場など

称
修業
年限
年

大学全体

（0）

第２年次

学生納付金以外の維持方法の概要

学 部 等 の 名 称

59
（59）

体育館以外のスポーツ施設の概要

開設前年度 第１年次

経費
経 費 の の見 共 同 研 究 費 等
見 積 り 積り 図 書 購 入 費
―
及び維
設
備
購
入
費
―
持方法
の 概 要 学生１人当り
第１年次
納付金
―
千円

0
（0）

510

面積
分

点

（59）

12,598

閲覧座席数
5,764

室

標本

59

12,598（644,731〔138,224〕） （23,513〔9,772〕） （7,604〔6,979〕） （12,598）

大学全体

数
24

7,604〔6,979〕

23,513〔9,772〕

644,731〔138,224〕

面積

の

0人）

室

7,604〔6,979〕

23,513〔9,772〕

教員１人当り研究費等

学

4 室

2人） （補助職員（644,731〔138,224〕） （23,513〔9,772〕） （7,604〔6,979〕） （12,598）

体育館

大語学学習施設

13 室

図書
学術雑誌
視聴覚資料 機械・器具〔うち外国書〕 〔うち外国書〕 電子ジャーナル点
点
冊
種 〔うち外国書〕
644,731〔138,224〕

大学全体

61,790 ㎡）

データサイエンス学部

図書館

区

61,790 ㎡

0 ㎡） （

新設学部等の名称

専 任 教 員 研 究 室

計情報処理学習施設

実験実習室

演習室
43 室

新設学部等の名称
図書・ データサイエンス学部
設
備
計

共

用

舎

既
設
大
学
等
の
状
況

ファイナンス学科
昼間主コース
夜間主コース
企業経営学科
昼間主コース
夜間主コース
会計情報学科
昼間主コース
夜間主コース
情報管理学科
昼間主コース
夜間主コース
社会システム学科
昼間主コース
夜間主コース学士（経済学）

平成3年度

4
4

60 3年次
8

246
32

1.16
0.77

4
4

80 3年次
8

328
32

4
4

55 3年次
8

226
32

4
4

60 3年次
8

246
32

4
4

70 3年次
9

288
36

1.15
0.94

2

18

－

36 修士（教育学）

1.10

平成3年度

2

5

－

10 修士（教育学）

2.05

平成3年度

2

42

－

84 修士（教育学）

0.70

平成3年度

2

18

－

36 修士（経済学）

0.87

昭和48年度218－

36 修士（経営学）

0.87

昭和48年度（博士前期課程）

2

6－

12 修士（ファイナンス）

0.42

平成13年度経済経営リスク専攻（博士後期課程）

3

6

－

18

博士（経済学）
博士（経営学）0.66

平成15年度

1

30

－

30

－

0.46

昭和56年度学士（経済学）

平成5年度

1.22
1.37
学士（経済学）

平成5年度

1.19
1.18
学士（経済学）

学士（経済学）

教育学研究科
学校教育専攻（修士課程）
障害児教育専攻（修士課程）
教科教育専攻（修士課程）

経済学研究科
経済学専攻（博士前期課程）
経営学専攻（博士前期課程）
グローバル・ファイナンス専攻

平成5年度

特別支援教育専攻科
障害児教育専攻※平成29年4月
学生募集停止

平成2年度

1.00
0.87

滋賀県大津市平津二丁目５番１号

滋賀県彦根市馬場
一丁目１番１号

滋賀県大津市平津二丁目５番１号（学内共同教育研究施設等）
称 ： 環境総合研究センター
的 ： センターは、環境に関する学際的・総合的な研究及び教育を推進することを通じて、持続可能な社会の実現に資することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県大津市平津二丁目５番１号
設置年月 ： 平成15年4月
規 模 等 ： 建築面積 353 ㎡
延べ建物面積 697 ㎡
名
目

名
目

称 ： 国際センター
的 ： センターは、国際交流に関わる業務を行うとともに、国際協力や異文化理解に関する教育研究活動を推進することによって、本学の一層の国際化に資することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 平成18年4月
規 模 等 ： 延べ建物面積 96 ㎡
名目

称 ： 社会連携研究センター
的 ： センターは、市民、企業、地方公共団体等との連携を深め、本学の知的資源の組織化と活用を図ることにより、社会に開かれた大学として積極的に情報を発信し、地域社会からの信頼の醸成、教育研究活動の発展・充実に資することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号、滋賀県大津市平津二丁目５番１号
設置年月 ： 平成24年4月
規 模 等 ： 延べ建物面積 102 ㎡
名目

称 ： 情報処理センター
的 ： センターは、学内共同教育研究施設として、本学の研究、教育、学術情報及び事務(国立大学法人滋賀大学事務用電子計算機による処理事務を除く。)等の情報処理を効率的に行うことを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 平成2年12月
規 模 等 ： 延べ建物面積 1,046 ㎡
名目

称 ： 保健管理センター
的 ： センターは、本学における保健管理に関する専門的業務を行い、学生及び職員の健康の保持増進を図ることを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号、滋賀県大津市平津二丁目５番１号
設置年月 ： 昭和53年4月
規 模 等 ： 延べ建物面積 561 ㎡

3

（学部附属教育研究施設）
称 ： 教育学部附属幼稚園
的 ： 附属学校は、幼児、児童及び生徒の発達段階に応じて、学校教育法(昭和22年法律第26号。)に基づき、保育又は教育を行うとともに、学部における幼児、児童及び生徒の教育に関する研究に協力し、かつ、学部の計画に基づき、学生の教育実習の実施に協力することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県大津市昭和町１０番３号
設置年月 ： 昭和30年7月
規 模 等 ： 敷地面積 39,451 ㎡（幼・小・中）
延べ建物面積 953 ㎡
名
目

名
目

附属施設の概要

称 ： 教育学部附属小学校
的 ： 附属学校は、幼児、児童及び生徒の発達段階に応じて、学校教育法(昭和22年法律第26号。)に基づき、保育又は教育を行うとともに、学部における幼児、児童及び生徒の教育に関する研究に協力し、かつ、学部の計画に基づき、学生の教育実習の実施に協力することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県大津市昭和町１０番３号
設置年月 ： 昭和26年4月
規 模 等 ： 敷地面積 39,451 ㎡（幼・小・中）
延べ建物面積 5,910 ㎡
名目

称 ： 教育学部附属中学校
的 ： 附属学校は、幼児、児童及び生徒の発達段階に応じて、学校教育法(昭和22年法律第26号。)に基づき、保育又は教育を行うとともに、学部における幼児、児童及び生徒の教育に関する研究に協力し、かつ、学部の計画に基づき、学生の教育実習の実施に協力することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県大津市昭和町１０番３号
設置年月 ： 昭和26年4月
規 模 等 ： 敷地面積 39,451 ㎡（幼・小・中）
延べ建物面積 4,743 ㎡
名
目

称 ： 教育学部附属特別支援学校
的 ： 附属学校は、幼児、児童及び生徒の発達段階に応じて、学校教育法(昭和22年法律第26号。)に基づき、保育又は教育を行うとともに、学部における幼児、児童及び生徒の教育に関する研究に協力し、かつ、学部の計画に基づき、学生の教育実習の実施に協力することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県大津市際川三丁目９番１号
設置年月 ： 昭和53年4月
規 模 等 ： 敷地面積 14,021 ㎡
延べ建物面積 2,378 ㎡
名目

称 ： 附属教育実践総合センター
的 ： センターは、実際的な教育問題の解決を目指して理論的・実証的研究を

名
目

称 ： 経済学部附属史料館
的 ： 本館は歴史資料の散逸を防止し、その保存、学術的活用を図ることによ

行い、かつ、地域の教育関係諸機関との有機的な連携を通じて、高度な実践的指導力を身につけた教員の養成・研修に寄与することを目的とす
る
所 在 地 ： 滋賀県大津市平津二丁目５番１号
設置年月 ： 平成12年4月
規 模 等 ： 延べ建物面積 36 ㎡

り、経済史、経営史及び社会史等の関連諸学の発展に寄与することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 昭和42年6月
規 模 等 ： 建築面積 353 ㎡
延べ建物面積 1,028 ㎡
名目

称 ： 経済学部附属経済経営研究所
的 ： 研究所は、経済経営に関する内外の資料を収集し、それらに基づく調査研究を行うことを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 昭和24年9月
規 模 等 ： 延べ建物面積 61 ㎡
名目

称 ： 経済学部附属情報処理教育センター
的 ： 教育センターは、教育センター所属の計算機類を管理運営するとともに、その整備をはかり、教育及び研究のためにこれを利用することを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 昭和38年8月
規 模 等 ： 延べ建物面積 1,046 ㎡
名目

称 ： 経済学部附属リスク研究センター
的 ： センターは経済社会の要請に応え、経済経営リスク等に関する研究と教育の推進を図ることを目的とする。
所 在 地 ： 滋賀県彦根市馬場一丁目１番１号
設置年月 ： 平成16年2月
規 模 等 ： 延べ建物面積 36 ㎡

4

国立大学法人滋賀大学 設置認可等に関わる組織の移行表
平成２８年度

入学 編入学 収容
定員 定 員 定員

滋賀大学

平成２９年度

入学 編入学 収容
変更の事由
定員 定 員 定員

滋賀大学

教育学部
学校教育教員養成課程
経済学部
経済学科
昼間主コース
夜間主コース
ファイナンス学科
昼間主コース
夜間主コース
企業経営学科
昼間主コース
夜間主コース
会計情報学科
昼間主コース
夜間主コース
情報管理学科
昼間主コース
夜間主コース
社会システム学科
昼間主コース
夜間主コース

計

240

-

960

175
9

3
-

706
36

60
8

3
-

246
32

80
8

4
-

328
32

55
8

3
-

226
32

60
8

3
-

246
32

70
9

4
-

288
36

790

20

3200

教育学部
学校教育教員養成課程

230-

920 定員変更

165
11

5
-

670 定員変更
44 定員変更55
93-

226 定員変更
36 定員変更

75
10

4
-

308 定員変更
40 定員変更50
93-206 定員変更
36 定員変更

0
0

0
-

0
0

社会システム学科
昼間主コース
夜間主コース65
115-270 定員変更
44 定員変更

データサイエンス学部
データサイエンス学科

100

-

400

790

20

3200

45
0
0

-

90 定員変更
0 平成29年4月学生募集停止
0 平成29年4月学生募集停止

20-

40 専攻の設置（認可申請）

18
18
6

-

36
36
12

6

-

18

113

-

232

30

-

30

30

-

30

経済学部
経済学科
昼間主コース
夜間主コース
ファイナンス学科
昼間主コース
夜間主コース
企業経営学科
昼間主コース
夜間主コース
会計情報学科
昼間主コース
夜間主コース計

滋賀大学大学院

滋賀大学大学院

教育学研究科
（修士課程）
学校教育専攻障害児教育専攻
教科教育専攻教育学研究科
（修士課程）
学校教育専攻

18
5
42

-

36
10
84

（専門職学位課程）
高度教職実践専攻
経済学研究科（博士前期課程）
経済学専攻
経営学専攻
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ・ﾌｧｲﾅﾝｽ専攻（博士後期課程）
経済経営リスク専攻

18
18
6

-

36
36
12

6

-

18

経済学研究科（博士前期課程）
経済学専攻
経営学専攻
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ・ﾌｧｲﾅﾝｽ専攻（博士後期課程）
経済経営リスク専攻

計

113

-

232

計

滋賀大学専攻科
特別支援教育専攻科
障害児教育専攻
計学部の設置（認可申請）

滋賀大学専攻科
30

-

30

30

-

30

特別支援教育専攻科
障害児教育専攻計5

平成29年4月学生募集停止
平成29年4月学生募集停止

別記様式第２号（その２の１）

教

育

課

程

等

の

（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

概要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
単位数
科目
区分

大
学
入
門
科
目

教
養全
教学
育共
科通
目教
群養
科
目

授業科目の名称

授業形態

配当年次 必

選

自

講

演

修

択

由

義

習

0

0

専任教員等の配置
実
験
・
実
習

教
授

准
教
授

講

助

助

師

教

手

0

0

0

0

備考

データサイエンス入門

1前

2

小計（1科目）－

2

哲学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼2

歴史からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼2

文学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

論理の世界

1・2・3・4前後

2○

自然言語の世界

1・2・3・4前後

2

○

兼1

人間と倫理

1・2・3・4前後

2

○

兼2

人間と経済

1・2・3・4前後

2

○

兼3

人 人間と心理文 日本の歴史科
欧米の歴史学
分 欧米の文学
野 美術の世界

1・2・3・4前後

2

○

兼2

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼3

音楽の世界

1・2・3・4前後

2

○

兼3

文化への問い1・2・3・4前後

2

○

兼1

芸術と文化

1・2・3・4前後

2

○

兼3

言語と文化

1・2・3・4前後

2

○

兼5

教育と文化

1・2・3・4前後

2

○

兼3

東アジアの多様性の理解
小計（18科目）

1・2・3・4前後

2○

経済学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼6

経営学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼3

法学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼1

政治学からの問い

1・2・3・4前後

2

○

兼1

人間と社会

1・2・3・4前後

2

○

兼2

社会の比較

1・2・3・4前後

2

○

兼2

教育と社会

1・2・3・4前後

2

○

兼2

現代社会をみる目

1・2・3・4前後

2

○

兼2

日本国憲法

1・2・3・4前後

2

○

兼1

現代社会と政治

1・2・3・4前後

2

○

兼2

現代社会と法

1・2・3・4前後

2

○

兼2

私法の世界

1・2・3・4前後

2

○

兼2

日本社会の法と政治

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼2

1・2・3・4前後

2

○

兼3

1・2・3・4前後

2

○

兼6

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼2

スポーツと現代社会

1・2・3・4前後

2

○

兼1

生活と企業

1・2・3・4前後

2

○

兼2

くらしと住まい1・2・3・4前後

2○

情報化と社会

1・2・3・4前後

2

○

戦争と平和

1・2・3・4前後

2

○

兼1

平和教育

1・2・3・4前後

2

○

兼1

福祉と教育

1・2・3・4前後

2

○

兼1

現代の社会福祉1・2・3・4前後

2

○

兼1

人権問題を学ぶ1・2・3・4前後

2

○

兼1

男女の共生

1・2・3・4前後

2

○

兼1

世界経済と東アジア

1・2・3・4前後

2

○

兼1

日本と東アジア

1・2・3・4前後

2○

小計（30科目）－

社 経済学と現代会 現代の企業と経営
科
社会と会計
学
分 組織と会計野 現代の諸問題

－

0

0

36

60

1

○

1

－

1

0

兼2
1

兼2

兼1
－

0

0

1

0

0

0

0

兼35

兼1
1

兼1

兼1
－

0

1

0

0

0

兼50

別記様式第２号（その２の１）

教

育

課

程

等

の

（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

概要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
単位数
科目
区分

授業科目の名称

体
育
科
目

選

自

講

演

修

択

由

義

習

教
授

准
教
授

1前

2

○

5

4

解析学への招待

1前

2

○

5

4

確率への招待

1前

2

○

5

4

講

助

助

師

教

手

備考

データサイエンスへの招待

1・2・3・4前後

2

○

6

7

数学への招待1・2・3・4前後

2

○

1

1

自然科学への招待

1・2・3・4前後

2○

エンジニアリングへの招待

1・2・3・4前後

2○

情報学への招待

1・2・3・4前後

2○

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼6

問題解決の手法

1・2・3・4前後

2

○

兼2

情報リテラシー1・2・3・4前後

2

○

兼3

情報通信の仕組み

1・2・3・4前後

2

○

兼1

メディアと情報

1・2・3・4前後

2

○

兼1

健康の科学

1・2・3・4前後

2

○

兼3

身体運動の科学1・2・3・4前後

2○

小計（19科目）－

近江とびわ湖Ⅰ

1・2・3・4前後

2

○

兼1

近江とびわ湖Ⅱ

1・2・3・4前後

2

○

兼1

近江の歴史

1・2・3・4前後

2

○

兼1

彦根・湖東学1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼4

1・2・3・4前後

2

○

兼1

1・2・3・4前後

2

○

兼1

働くことの意味

1・2・3・4前後

2

○

兼2

自己理解

1・2・3・4前後

2

○

兼1

こころと身体の科学

1・2・3・4前後

2○

特 地域からの視点
定 滋賀大学で環境を学ぶ
主
環境問題を学ぶ
題
分 環境教育概論
野 キャリアデザイン論

外
国
語
科
目

配当年次 必専任教員等の配置
実
験・
実
習

線形代数への招待

自宇宙と地球
然
科 自然と人間学 生命と物質
分
物質とエネルギー
野
数学的思考
全
学
共
通
教
養
科
教目
養
教
育
科
目
群

授業形態

6

32

兼5
兼1
兼3

1

6

7

2

0

0

兼34

兼2

小計（12科目）

－

0

英会話基礎

1前

1

○

兼2

大学英語入門

1前

1

○

兼5

英語Ⅰａ

1後

1

○

兼5

英語Ⅰｂ

1後

1

○

Data Science English

2前

英語Ⅱ

2前

小計（6科目）－4

スポーツ科学Ⅰ

1前

1○

スポーツ科学Ⅱ

1後

1○

小計（2科目）

－

2

24

0

1

－

0

0

2

0

0

0

2

0

0

兼16

1

○
－

－

0

兼2

○

1

オムニバス
（一部）

兼2

兼4
－

0

2

兼7
0

0

1

0

0

兼7
兼2
兼2

0

0

0

0

0

兼2

オムニバス
（一部）

オムニバス

別記様式第２号（その２の１）

教

育

課

程

等

の

（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

概要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
単位数
科目
区分

授業科目の名称

授業形態

配当年次 必

選

自

講

演

修

択

由

義

習

ー

計算機利用基礎

1前

2

○

タ
エ
ン
ジ
ニ
ア
リ
ン
グ
系
科
目

情報科学概論1前2○

データ構造とアルゴリズム

1後

2

○

プログラミングⅠ

1後

2○

プログラミングⅠ演習

1後

1

データベース

2後2

小計（6科目）－11タ
基礎データ分析サデ
解析学
イエ タ 解析学演習ン ア 線形代数
スナ
線形代数演習基リ
礎 シ 統計学要論
科 ス 統計数学目系
回帰分析
科
目 多変量解析入門
小計（9科目）

1前

2

○

1後

2

○

1後

1

1後

2

1後

1

1後

2

○

2前

2

○

2前

2

○

ー

デ

デ

ー
ー

デ
タ
解
析
科
目

専
門
教
育
科
目
群

ー

デ
タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

専任教員等の配置
実
験
・
実
習

教
授

准
教
授

講

助

助

師

教

手

1
1
1
1
○

1

1

3

2

0

0

兼1

0

0

0

0

0

0

0

0

○
0

兼1
－

0

1
1
1

○

2

○

2
○

1

1

1
1
1

2前

2

－

16

○

基礎情報活用演習Ａ

1後

2

基礎情報活用演習Ｂ

2前2

小計（2科目）－4

プログラミングⅡ

2前

2

プログラミングⅡ演習

2前

1

プログラミングⅢ

2後

2

プログラミングⅢ演習

2後

1

ビジュアルプログラミング

3前

2

ビジュアルプログラミング演習

3前

1

応用数学

2後

2

○

プログラミング設計

2後

2

○

情報理論

3前

2

○

情報セキュリティ

3前

2○

情報ネットワーク3前2○

データマイニング総論

4後

2

○

パターン認識総論

4前2○

情報学特論（人工知能）

4後

2

○

1

情報学特論（ﾓﾊﾞｲﾙｺﾝﾋﾟｭｰﾃｨﾝｸﾞ）

4後

2

○

1

社会調査法I2前2○

社会調査法Ⅱ

2後

2

○

標本調査法

2前

2

○

実験計画法

2後

2

○

テキストマイニング

2後

2

○

1

多変量解析

2後

2

○

1

質的データ解析入門

2後

2

○

1

質的データ解析3前

2○

機械学習入門

3前

2

○

機械学習

3後

2

○

時系列解析入門

2後

2

○

1

時系列解析

3前

2

○

1

ノンパラメトリック解析入門

3前

2

○

1

ノンパラメトリック解析

3後

2

○

1

確率論

3後

2

○

0

0

0

0

1
－

3

4

○

1

1

○
－

1

1

2

2

○

1
○

○

1

1

1
○

1

○

1
○

3

備考

1
兼1
1
兼1
1
1
1
兼1

1
1
1
兼1

1
1
1

1

別記様式第２号（その２の１）

教

育

課

程

等

の

（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

概要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
単位数
科目
区分

ー

デ
タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
基
礎
科
目

価
値
創
造
応
用
科
目

授業科目の名称

授業形態

配当年次 必

選

自

講

演

修

択

由

義

習

専任教員等の配置
実
験
・
実
習

教
授

准
教
授

講

助

助

師

教

手

備考

生存時間解析

3前

2

○

ベイズ理論

3前

2

○

1

最適化理論

3前

2

○

1

品質管理

3前

2

○

空間統計

4前

2

○

統計学特論Ａ

4前

2○

統計学特論Ｂ

4前2○

統計学特論Ｃ

4後

2

○

1

統計学特論Ｄ

4後

2

○

1

情報活用演習Ａ

2後

2○

情報活用演習Ｂ

2後

2○

シミュレーション技法

3後

2

○

社会調査実践演習Ⅰ

3前

2

○

社会調査実践演習Ⅱ

3後2

小計（44科目）

－

0

○
－

プレゼンテーション論

1前

2

情報倫理

2前

2

データサイエンス実践論Ａ

1前

2

データサイエンス実践論Ｂ

1後

実践データ概論Ａ

2前

実践データ概論Ｂ

2後

価値創造方法論

3前

2

○

3

価値創造実践論

3前

2

○

1

ミクロ経済学Ａ

1後

2

○

兼8

ミクロ経済学Ｂ

2前

2

○

兼8

マクロ経済学A

1後

2

○

兼4

マクロ経済学Ｂ

2前

2

○

兼4

簿記会計Ａ

1前

2

○

兼6

簿記会計Ｂ

1後

2

○

兼6

経営学

1後

2

○

兼11

財務会計総論Ⅰ

2前

2

○

兼4

財務会計総論Ⅱ

2後

2

○

兼4

管理会計総論Ⅰ

2前

2

○

兼2

管理会計総論Ⅱ

2後

2

○

兼2

証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄⅠ

1後

2

○

兼1

証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄⅡ

2前

2

○

兼1

計量経済学

2後

2

○

小計（22科目）－

マーケティング論

3前2

マーケティング演習

3前

1

ファイナンス論3後2

ファイナンス演習

3後

1

財務諸表分析論

3前2

財務諸表分析演習

3前

1

生命科学方法論

3後

2

生命科学演習3後

1

ビジネスエコノミクス論

3後2

ビジネスエコノミクス演習

3後

1

環境政策論

3後

2

環境政策演習

3後

1

教育社会論

3前

2

教育社会演習

3前

1

保険戦略論

3後

2

保険戦略演習

3後

1

8

85

兼1

兼1
1

隔年
兼1
1

隔年
隔年
1
1

1
1
1
7

2

○

6

7

2

○

1

○

1

2

○

1

2

○

1

2

○

1

7

7

2

○

0

兼6
兼2

オムニバス

兼4

オムニバス

兼4

オムニバス

兼5

オムニバス

兼30
兼1

○

兼1

○

兼3

○

兼3
兼2

オムニバス

○

兼2

オムニバス

○

兼3

○

兼3

○
○
○

1

兼3

1

兼3

○
○
○

兼2

オムニバス

兼2

オムニバス

1
○

○

1
兼1

○

4

0

兼1
－

0

隔年
隔年

7

36

0

1

兼1

別記様式第２号（その２の１）

教

育

課

程

等

の

（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

概要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
単位数
科目
区分

デ

ー

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
応
用
科
目

タ
駆
動
型
P
B
L
演
習
科
目

授業科目の名称

授業形態

配当年次 必

選

自

講

演

修

択

由

義

習

公的統計

3後

2

公的統計演習

3後

1

心理分析論

3前

2

心理分析演習3前

1

地域文化情報論

3後

2

地域文化情報演習

3後

1

○
○

専任教員等の配置
実
験
・
実
習

教
授

准
教
授

講

助

助

師

教

手

1

兼1

1

兼1

○

兼1
○

兼1

○
○
－

2

0

1

2

○

6

7

2

小計（22科目）－0

データサイエンス入門演習

1後

33

0

備考

兼3

オムニバス
（一部）

兼3

オムニバス
（一部）

兼20

データサイエンスフィールドワーク演習

2後

2

○

6

7

2

データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ

3前

2

○

8

7

2

兼6

データサイエンス実践価値創造演習Ⅱ

3後

2

○

8

7

2

兼6

データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ

4前

2

○

8

7

2

兼6

データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

4後

2

○

8

7

2

兼6

小計（6科目）

－

12

0

0

－

8

7

2

兼6

－

65

308

0

－

8

7

2

兼138

合計（199科目）

学位又は称号卒

業

要

学士（データサイエンス）

学位又は学科の分野

件

方及（卒業要件）
教養教育科目群 29単位以上
専門教育科目群 99単位以上

び

履

修

法

合計 128単位以上

経済学関係、工学関係
授業期間等
１学年の学期区分

２学期

１学期の授業期間

１５週

１時限の授業時間

９０分【教養教育科目群】29単位以上（大学入門科目） データサイエンス入門 2単位（必修）（全学共通教養科目） 「自然科学」の必修3科目6単位、「人文科学」「社会科学」「特定主題」の３分野から各1科目 2単位以上、 合計 20単位以上（外国語科目） 英会話基礎 1単位、大学英語入門 1単位、英語Ⅰa 1単位、英語Ⅰb 1単位、Data Science English
又は 英語Ⅱ 1単位
計 5単位（必修）（体育科目） スポーツ科学Ⅰ 1単位、スポーツ科学Ⅱ 1単位
計 2単位（必修）【専門教育科目群】99単位以上（データサイエンス基礎科目）＜データエンジニアリング系科目＞ 計算機利用基礎 2単位、情報科学概論 2単位、データ構造とアルゴリズム
2単位、プログラミングⅠ 2単位、プログラミングⅠ演習 1単位、データベース 2単位
計 11単位（必修）＜データアナリシス系科目＞ 基礎データ分析 2単位、解析学 2単位、解析学演習 1単位、線形代数 2単位、線形代数演習 1単位、統計学要論 2単位、統計数学 2単位、回帰分析 2単位、多変量解析入門
2単位
計 16単位（必修）＜データ解析科目＞ 基礎情報活用演習Ａ 2単位、基礎情報活用演習Ｂ 2単位
計 4単位（必修）（価値創造基礎科目） プレゼンテーション論 2単位、情報倫理 2単位、価値創造方法論 2単位、価値創造実践論 2単位
計 8単位（必修）（価値創造応用科目） 講義2単位・当該演習科目1単位 を3セット
計 9単位（必修）（データ駆動型PBL演習科目） データサイエンス入門演習 2単位、データサイエンスフィールドワーク演習 2単位、データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ 2単位、データサイエンス実践価値創造演習Ⅱ 2単位、データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ 2単位、データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅱ 2単位
計 12単位（必修）合計128単位以上

5

別記様式第２号（その３の１）
（用紙

授

業

科

目

の

概

日本工業規格Ａ４縦型）

要（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

大
学
入
門
科
目

授業科目の名称

講義等の内容データサイエンス入門

本学データサイエンス学部の入門的な科目となる。
1～5回は、データサイエンスに関する基礎知識、本学部カリキュラ
ム及び教育方法の特徴、学内の施設・設備等の学習資源を利用した勉強方法等の説明にあてる。
残り10回では、データサイエンスが世の中でどのように役立ってい
るかを講義する。その際、様々な分野（経済、産業、医学、環境、気象、調査等）における活用事例を、オムニバス的に紹介しながら、データサイエンスの重要性を知る。これによって、学習意欲を高めるとともに、今後の学習計画をイメージさせる。

哲学からの問い

哲学は、人間の本質に関わる問いに答えるための手がかりを探索したり、その問い自体を思案したりする、根源的な学問的営為であり、本学では、全学共通教養教育において、哲学からの問いと探究を重視している。本講義は、特に動物及び周囲の環境との対比で人間を捉える哲学的人間学、あるいは逆に内的な心に焦点を合わせた
哲学的探究などを素材として、「人間とはなにか」という本質的な問いについて考え、また現代哲学の諸相についても探究する。

歴史からの問い

人間社会の時間的変遷の有り様としての歴史、その考察から得られる教訓は、現代における暮らしと私たちの思考にとって重要である。本講義では、歴史的史実、その根拠となった文書や絵図、映像、また歴史学のトピックスなどを題材として、多様な観点から、現代社会における現象の特徴と意味を検証したり、その検証方法の妥当性について考えたりする。

文学からの問い
教
養
教
育
科
目 全
群 学 人
共 文 論理の世界
通 科
教 学
養 分
科 野
目

本講義は、詩・小説・戯曲・評論等の様々な文学作品を、横断的か
つ時系列的に比較検証する作業を通じて、そこに映し出されてくる、それぞれの時代の、それぞれの国や地域の、物事の捉え方や考え方を掬い取ることを試みる。具体的には、自然観、女性の自立や「女性らしさ」等の認識の変遷・転換を考察する。
認識・思考・推論の妥当性を研究する論理学は、古来リベラルアー
ツの根幹を成す科目であり、現代の大学教育においても、あらゆる専門分野の修得に不可欠な基礎的素養である。本講義では、論理学の基礎を学び、それらが応用される多様な事例を考察し、論理学と言語、数学、情報科学等との関連について概観する。またこれらを通じて、大学生としてのクリティカル・シンキング能力の改善を図る。

自然言語の世界

我々が普段何気なく使っている「ことば」というものはどのようなものなのか？このクラスでは、様々な角度から、「ことば｣について考えていく。教養科目であるので、専門用語の解説を教員が一方的に講義するような形態をとることはせず、主に出席者からの質問やコメントを展開していく形で進めていく。

人間と倫理

人間と倫理 倫理学の営みは「いまをどう生きるべきか」を考える
ことに関わり、人類史の始まりから現代まで、各時代の「いま」の情況のなかで、その営みが続けられてきた。例えば、先端医療技術が発達した今日では、人の生死を操作する医療行為はどこまで許容されるのかという問題の検討は、「いま」を生きる私たちにとって不可避である。本講義の目的は、生命倫理学の代表的問題を理解することである。最初に主要な倫理理論を紹介し、それを踏まえて、
脳死、安楽死、人工妊娠中絶、医療資源の配分などの諸問題を検討
する。

人間と経済

人間本性とその暮らしを支える経済システムとの関係性を内省する
ことは、現代経済社会を生きる我々にとって必須の知的営みである。本講義では、経済学における人間像・人間観、あるいは経済学を超えて文明論や社会思想史における人間観・人間像を考察することを通じて、その関係性を内省してみる。またそれを踏まえて、現代経済システムに対する批判的視点を考察する。

1

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

講義等の内容人間と心理

心理学とは、心の構造や機能を科学的に解明しようとする学問である。本講義は、様々な分野に広がっている現代心理学の全体像を把握することを目的とする、一般的な心理学概論である。授業では、
知覚、記憶、思考、社会的認知、感情、動機づけ、パーソナリ
ティ、発達などの基本的な概念を学び、また心理学で使われる科学的技法について解説する。

日本の歴史

この授業では、①「近江八景」を通じて近江国（滋賀県）の歴史や文化を知ることと、②江戸時代における旅行の歴史について学ぶことを目的とする。江戸時代は旅行が大いに流行した時代である。そして、近江国内に生まれた景勝地である近江八景が全国的な知名度を得たことは、この時代の旅行文化の発展と大いに関係があった。
地域の歴史や文化が他の地域とのさまざまな結びつきの中で動いていることや、また旅行文化史・観光地域史という歴史の考え方について説明する。

欧米の歴史

この授業は、ヨーロッパ社会の礎の一つとなった古代のローマ帝国の社会について学び、理解を深めることを目的とする。歴史学の研究では様々な史料が重要な役割を果たすが、この講義では特にラテン語で石に刻まれた碑文に着目し、そこから読み取ることのできる
社会の状況について説明していく。

欧米の文学

英詩（イギリスの詩）の基本的な構造を知ってもらい、英詩のテクストを読むことを通じて、英詩、さらには「詩」というものについての理解力を培ってもらう。授業では、最初の２・３回で英詩を読む際に知っておくべき形式上の基本的な構造を解説し、その後は、様々な時代・詩人・内容の比較的短い詩を毎回１－２篇ずつ読んでいく。特に体系的な授業を意図しているわけではなく、様々な英詩に触れることを第一とする。

人
文
科
学
美術の世界
分
野

本講義のねらいは、思考と体験による、美術の世界への誘いである。授業では、歴史的な美術作品を通じて、時代の政治、経済、宗教、思想等を考察したり、現代のデザインを通じて制作の背景や意図を探ったりする。また私たちの日常における「こだわり」に注目して、狭義の美術から、アート的なモノ・コトや芸術全般におけるアングラな視線にまで視野を広げ、各自の「こだわり」をレポートにまとめる。

音楽の世界

本講義では、「生きていくのに必要ではないが、あったら人生がよ
り豊かになる可能性がある」という趣旨で、クラシック音楽やオペ
ラなど、様々な音楽作品を通じて、音楽的視野を広げ、音楽について理解を深める。

文化への問いこの授業では、私たちの日常における「カルチャー・ショック」の諸相や「適応」とは何かについて考える。
まず、人間行動の心理を国際比較した研究や、異文化間コミュニ
ケーション理論を紹介しながら、学問としての異文化適応行動論について学ぶ。また、受講者自身の異文化適応能力について、それぞれ自分に向き合って考えてもらう機会を設ける。

芸術と文化

本講義では、世界の様々な音楽、舞台芸術の録音と映像等を実際に耳で確かめながら、音楽的視野と教養を広げつつ、音楽と社会との関係性、音楽による主体の表現、について考える。音楽と社会の関わりについては、音楽の起源、宗教と音楽、職業としての音楽家、聴衆の誕生、メディアと音楽、都市と音楽、音楽における雅と俗、
現代音楽、ポピュラー音楽と音楽産業などのトピックスを取り上げる。他方、音楽は主体の世界認識の表現でもあることを理解し、その表現法や表出されているものを考察する。

言語と文化

本講義の目的は、言語それ自体もしくは言語を使用して表現される詩や文学等に着目し、それと社会及び文化との関係性についての認識を深めることである。授業では、言語学の概要及び社会言語学の基礎を解説し、特に中国古典の漢詩、日本の文化や芸能に接触した
欧米の文学者が残した詩、歴史的に保存された手書きの筆跡などを題材として取り扱う。

2

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

人 教育と文化文科学分野
東アジアの多様性の理解

教
養
教
育
科
目
群

講義等の内容本講義の目的は、文化の形成と伝達のサイクルに教育がどのように関与してきたのかを理解することである。授業では、社会文化を反映する、そして同時に教育の重要な手段・媒体にもなる「絵本」を取り上げる。また、グローバル化する世界の中で日本文化の発信力が求められる今日の状況を鑑み、日本語教育のあり方についても考える。
アジアにおける多様な文化について、具体的な事例をもとに検討していく。特に、東南アジアの歴史に主眼を置いて、今日に至るまでの経緯を検討する。

経済学からの問い

現代社会において経済活動の占める重要性を考慮すれば、より良い人生を生きるためには、現実の諸問題を経済学的発想で思考できることが必須の教養である。本講義では、マクロ経済の動向、日本経済の状態、ライフサイクルにおけるリスク、わが国の税制度など、具体的な話題を手がかりに議論を進め、経済学の基本的な観念と思考法について学ぶ。

経営学からの問い

一人の人間では為しえない大きな目的のために人々が協働する仕組
みとして組織を立ち上げ、それを管理運営していく諸活動、これこ
そがマネジメントである。本講義では、一般的な近代的企業、シリコンバレーの代表的企業、わが国の陶磁器産業や金型産業のような伝統産業などを取り上げながら、マネジメントの基本的な概念や考え方を学ぶ。

法学からの問い
全
学
共
通
教
養
科
政治学からの問い
目 社
会
科
学
分
野

法律で定められた権利等は、最終的には裁判によって実現される。
裁判に関する知識は、現代社会を生きる中で非常に重要である。そして、法のあり方・裁判制度のあり方を巡っては、様々な議論が展開されている。この講義では、裁判の機能と流れ、裁判所の構成、法曹の役割といった基本的な知識を修得し、それに基づき裁判員制度導入を含む司法制度改革やその他裁判を巡る様々な問題について考えていく。
本講義では、日本の安全保障に関する事実関係や基本的な考え方について学習する。講義では、歴史的な事実や時事問題の理解する上で重要となる安全保障論の知見を紹介し、日本の安全保障を考える
ための理論的な思考を身に付ける。

人間と社会本講義の目的は、ふだん人間が気に留めることがない、社会を成り立たせている事象・事柄を再認識して思考の対象とすることを通じて、人間と社会の関係や社会のあり方を考えることにある。例えば、現代のアジアや欧州の国家間の関係は自明ではなく、その地域の政治、経済、文化、宗教、言語等の歴史的変遷を精査しないと、それを評価・理解できない。また、現代経済社会の成り立ちを理解するためには、空気のような存在の貨幣を思考対象として、その本質とは何か、その歴史はどのようなものか、ルーツはどこにあるか、といった諸点について改めて考察する必要がある。

社会の比較本講義では、様々な国・地域・社会の比較検討を通じて視野を広げ、現代のグローバルな世界、その中の日本社会について、多面的かつ批判的に考察できるようになることを目指す。そのために、通貨統合から政治統合へと進みつつあるヨーロッパ諸国の政治制度、
特に参政権、議会・選挙制度を焦点に、あるいは、アジアの中で奇跡的な成長を遂げてきたシンガポール社会の特性（多人種多民族、一元管理的、「総団地化」）を焦点に、日本社会との対比検討を試
みる。

教育と社会

本講義の目的は、多様な社会問題やそれに関連する教育課題に対して、多様な素材から理解を深め、自分なりの考えを持つことにある。例えば、グローバル化の中で、日本以外の社会・文化・教育の経験を持つ人々と接する機会が増え、日本の学校にも多様な外国人
家庭のこどもや留学生が増えてきている。こうした社会情況に鑑み、「外国人児童生徒教育」と「学力問題」に注目し、諸外国の教育事象を素材に比較的視点から考察する。またこうした授業を通じて、多様な背景を持つ人々とコミュニケーションできる力、相対的なものの見方、グローバルな視野を育むことを目指す。

3

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

講義等の内容現代社会をみる目「いまを生きる」ための学びと思考を育む教養教育にとって、現代社会への分析視角の育成は重要である。本講義の目的は、現代社会の潜在的な構造や特色、そこで生きる人間の判断や行動の特徴などを考察し、現代社会を見る目を豊かにすることにある。授業では、
グローバル時代に日本で暮らす外国人、逆に外国で暮らす日本人という身近なテーマから、社会心理学の豊富な実証事例まで、様々な問題を取り扱う。

日本国憲法

平和主義と集団的自衛権・「日米同盟」、「君が代」と思想の自由、脱原発デモと表現の自由、ネット選挙運動の解禁、被災地の再建と財産権など憲法に言及される事象は多岐にわたる。21世紀日本
は憲法構造の変動期に突入しつつあるといえるが、このような時期にこそ20世紀＜恐慌と戦争＞の体験からその解決策として登場してきた日本国憲法の基本的価値を再確認することが必要である。
本講義では、近代立憲主義の基本原理とその意義そして日本での受容と発展について概観した上で、日本国憲法について概説する。

現代社会と政治

本講義の目的は、現代社会に生きる市民として、政治や行政の仕組みについての正しい知識を持ち、私たちが生きる社会の喫緊の課題を認識して、自らの考えを持つことができるようになることである。そのために、授業では、現実の具体的な問題として、地方創生の時代における地方自治のあり方、わが国の安全保障問題などのテーマを取り上げる。

現代社会と法

本講義の目的は、現代社会における市民の暮らしに関わる法的諸問
題を正しく認識し、法律の独特の観念・論理・思考法について理解することである。授業では、ビジネスに関わる民法、商法、会社法、税法、行政法、経済法等に関わる諸問題を取り上げる。またグローバル社会に生きる市民としての側面にも配慮して、安全・経済・人権を中心とする国際機構及び国際法に関わる諸問題も考察す
る。

社
会
科
学
分
野 私法の世界

私法とは、国や地方公共団体等の公的機関ではなく、私人に関わる法律である。現代社会に生きる私たちにとって、私法の一般法としての民法に関する素養は必須である。この講義では、財産、住宅、安全、取引と消費、信用とお金、家族と個人などのテーマに関わる
具体的な問題を取り上げ、民法の規定や考え方を紹介していく。な
お、関連して私法の特別法としての商法にも言及する。

日本社会の法と政治

20世紀の後半、日本は世界でも最も豊かな国の1つであり、経済格
差や地域間格差が比較的小さい「1億総中流」と呼ばれる社会を築いてきた。しかし、20世紀の最終盤以降、新興国が続々と台頭し、国際社会における日本の存在感は低下しつつあるとされている。さらに、少子高齢化や大都市への人口集中にともなう地方の疲弊も深刻化している。その一方で、政治改革、行政改革、経済構造改革と呼ばれるような、様々な改革が目指されてきた。
私たちの社会は、戦後どのようにしてつくられ、現在どのような状況にあり、さらにどのように変化しようとしているのか。また、どのような内的要因・外的要因によって変化を促されているのか。
この講義では、現代の日本を取り巻く内外の環境、それによって生起する複雑な社会的事象、日本社会が直面する課題を、政治学と行政学を中心とする社会科学の知見から把握し、自分自身の言葉で説得的に説明する力を獲得することを目指す。

経済学と現代経済学は現代社会に生きる私たちにとって必須の教養科目だと言われる。そこで、本講義では、経済活動のパフォーマンスを示す各種
データの見方を学ぶとともに、経済分析に必要な最小限の道具を学び、わが国あるいは世界で生じている様々な経済問題を見つけて議論していく。

現代の企業と経営

本講義の目的は、現代経済社会における企業活動の諸側面に着目し、実際の事例を紹介しながら、経営学の基礎的な観念や論理を学ぶことにある。具体的には、日本の自動車産業等の製造業、流通・小売業に焦点を当て、経営戦略、組織マネジメント、生産・製品開発、マーケティング戦略の実態を紹介し、その成長要因や直面する問題について考える。

4

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

講義等の内容社会と会計

会計はビジネスの必須言語である。それは企業等の組織を支え、経済活動全体を円滑に進めるために欠かせない。本講義では、新聞等に掲載された会計に関わる諸問題を紹介し、簿記等の計算技術的な側面に深入りすることなく、会計情報が作成される仕組みや、その利用のされ方などを解説することによって、会計の諸問題が現代社
会全体とどのように関わっているのかを理解することを目指す。

組織と会計

本講義では、企業経営において、会計が組織内部でどのような役割を担い、会計情報がどのように利用されているのか、といった会計
学、とりわけ管理会計と呼ばれる領域に関するテーマを広く取り上げる。営利企業であるか非営利企業であるかを問わず、組織における会計の役割について、会計の計算技法およびその背景にある理論的考え方を理解することが本講義の目的である。

現代の諸問題差別、少年犯罪、少子化、格差、貧困、医療・介護、…。本講義では、現代社会において頻繁に議論される諸問題を取り上げ、その背後にある社会制度の特徴と問題点、人々の思考様式の特色と問題点などを掘り下げて考察する。これを通じて、取り上げられた諸問題の理解を深めるとともに、社会批判の方法を身に付けることを目指す。

スポーツと現代社会＜ねらい＞
スポーツを通して、人、集団、社会の関係を分析・検討
スポーツが、人、集団、社会に及ぼす影響を分析・検討
スポーツに、人、集団、社会が及ぼす影響を分析・検討
スポーツの光と陰の部分を分析・検討＜テーマ＞
海外のスポーツから見えてくる現代社会におけるスポーツの姿
社会的弱者とスポーツの関係から見えてくる現代社会におけるス
ポーツの姿

生活と企業

本講義の目的は、私たちの生活が企業活動とどのように関わってい
るのかについて学ぶことである。具体的には、経済成長と企業、少子化と企業、高齢化と企業、雇用と企業、グローバル化と企業、社会的責任と企業、環境保全と企業など、企業活動の多様な諸側面を切り口に、生活と企業の関係を精査する。なお、授業では、アンケート調査、グループ研究、プレゼンテーション、ディスカッショ
ンなどの要素も取り入れる。

くらしと住まい住まいは、人々の「生活の基盤」「生活の器」ともいわれる。本授業は、最初に、我が国の住まいの変遷について社会的背景を見据えつつ振り返る。次いで、人と住まい、住まいの空間と構成、住まいと環境、住まいと社会、の４つの視点から、住生活の現状と課題について理解を深め、豊かな住生活を構築できる力を養う。

情報化と社会

情報通信技術の発展によりもたらされたユビキタスネットワーク社
会では、新しいビジネスモデルが登場し、生活の利便性が飛躍的に向上してきている。他方で、個人情報の漏洩、ウィルス被害、フィッシング詐欺、著作権侵害など、その危険や倫理的問題等も認識されてきている。本講義では、情報通信技術の原理と利用方法を理解し、利用者としての自己防衛法を学ぶ。またビジネス等の現場で情報を利活用する場合を想定し、そのプロセスと方法を学ぶ。

戦争と平和

この講義は、教室を考える場所にする、を基本姿勢にして実施される。ひとまず「教室を」としたが、そのためには、教室外で考えることも必要となる。
講義のテーマを、現代世界の戦争を知る、とする。この講義は単に、わたしたちがいま生きるこの社会についての知識を提供するものではない。映像、文献、ディスカッションを軸として、現代世界の戦争の見方と戦争をめぐる論点について思考し、自分の現代世界の戦争観をかたちづくれるよう講義を進める。

社
会
科
学
分
野

5

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

講義等の内容

平和教育

核戦争の防止と積極的平和の実現、地球環境の保全と人間活動の見直しは、いまも国際社会の緊急課題である。このような認識に立って平和教育の方向付けをめざす。
第１部 平和研究
１ 平和教育と行政権力 ２ 戦争の違法化と集団的自衛権
３ 戦争と経済
４ 戦後の平和教育の歴史 ほか
第２部 平和教育
１ 戦時体制の国民学校から教育を考える
２ ベトナム戦争と障害者 ３国語科教育と平和教育
４ こどもたちとつくる平和教育 ほか

福祉と教育

発達障害の子どもたちの育ちと学びに関する現状を知り、福祉・教育の観点からどのように支援することができるかについて学ぶことを目的とする。また、障害児のきょうだいの育ちや保護者の悩み、近年の児童虐待増加にも目を向け、家族の多様なニーズに応じた支援を提供することの重要性を理解し、望ましい支援のあり方について自らの意見が持てるようになることを目指す。

現代の社会福祉

障害児・者をとりまく諸問題について取り上げながら、障害のある者もない者も、あたりまえに暮らせる地域のあり方について考えていくことを目的とする。具体的には、人が「障害」をもつとはどういうことか、障害児をもつ家族の暮らし、障害児ときょうだい、障害児・者のライフサイクルと生活、障害者の就労や「作業所」、障害者の生活施設やグループホーム、障害者と余暇等について、できるだけ視聴覚教材も用いながら講義を行う。

社会
科
学 人権問題を学ぶ
分
野

この講義は、教室を考える場所にする、を基本姿勢にして実施される。ひとまず「教室を」としたが、そのためには、教室外で考えることも必要となる。
この講義では、「マイノリティ」とはなにか、また、それをどのように考えることができるのか、考えればよいのか、についての自分の考えを持てるようになることを目的とする。そのために、2冊の教科書を読みながら、議論を展開する。

男女の共生

性差別は終わったのか？主に日本の男女共同参画の現状を見ながら考える。
１．人口から見る世界の格差
２．データから見る日本の格差３．フェミニズム理論
４．自由主義とジェンダー
５．具体的な諸問題

世界経済と東アジア「東アジア」を世界史的視点から見る作業を通して、東アジアの将来像を展望できる教養を獲得することを目的とする。題材を扱いながら、問いを参加者とともに考察していく。
「東アジア」という地域は、歴史的環境や科学分野の目的に応じて様々に定義される。今日「東アジア」として政治・経済的に定義される地域は、グローバリゼーションが進む現代の国際関係のもとで、グルーピングされたものである。この講義では、「東アジア」の多様性と地域としての特質を、世界史の展開を踏まえながら、明らかにしていく。そのことを通じて、21世紀における日本と東アジ
ア関係、そして日本の国際関係のあり方を展望するための視座の獲得を目指す。

日本と東アジア

従来、日本と東アジアとは互いに相手国を直接投資と貿易の上位対象国とし、経済上強い相互依存関係を有している。しかし、一方、
日本と東アジア企業はエレクトロニクス産業を始め、熾烈な競争を繰り広げている。この講義では、企業経営の視座から、日本と東アジアの競争と相互依存関係を考察していく。アジア企業の中でも特に日本、中国、台湾、韓国の企業に焦点を当てる。

6

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

講義等の内容線形代数への招待

データサイエンスで用いられる多くの手法の数理的なモデルを表す
ためには、行列を用いた表現がしばしば用いられる。本講義では行列を用いた表現を理解するために線形代数の基礎について学ぶ。具体的には、行列に関する計算及びその応用（行列の演算・連立1次方程式の解法・ガウスの消去法・逆行列の計算法・行列式の定義とその基本的性質）や、その意味について理解を深める。

解析学への招待

データの変動を関数を用いて表現する場合、データの増減や累積量を調べるために関数の微分や積分が用いられる。本講義では、特に1変数における微分、積分について学ぶ。具体的には、多項式関数・三角関数・指数関数・対数関数などの基本的な1変数関数の微分積分法を学び、実際の計算で不可欠な合成関数の微分法や置換積
分・部分積分といった計算手法を身につける。

確率への招待同様に確からしい事象に基づく確率の計算を行うには、様々な順
列・組み合わせの計算が必要となる。本講義では、起こりうる事象の数を数え上げることによる確率計算の方法や様々な場面で考えられる確率（分布）について学ぶ。具体的には、順列・組み合わせの計算、事象と確率、条件付確率、さらには推測統計を学ぶ上で重要となる確率変数と（主に離散）確率分布の考え方を講義する。

備考

この講義は、主にデータサイエンス学部以外の学生を対象として、
データサイエンスの基本的な考え方、主な分析手法、さまざまな分
データサイエンスへの招待 野の具体的な課題に関するデータ分析例、データ分析から得られる
価値創造につながる結論、結果のプレゼンテーション、など一連のデータサイエンスの流れについて説明する。

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

自
然 数学への招待
科学分
野

自然科学への招待

本講義では、高等学校における数学の学習到達度の確認及び復習を踏まえて、大学一般教育における必須の数学的素養、あるいは、特に経済学部及び教育学部における専門教育課程との関連で習得が望まれる数学的基礎を学ぶ。具体的な授業分野は、例えば、微分積
分、線形代数、確率、集合・位相、数学史等を含む。

現代の生命科学は急速に進展しており、特にヒトゲノム解析が完了した現在、新聞やTV等のマスコミでも遺伝子に関係する研究成果
がニュースとして頻繁に取り上げられている。この講義の目的は、それらの情報を学問的に正しく理解する力を習得することにある。
前半では、高校で生物を履修していない学生にも理解できるように、基礎的な内容を説明する。その後、具体的な生命現象（ヒトの免疫システムなど）を例として、遺伝情報の発現様式や生体構成分子の働きについて最新の情報を織り交ぜながら解説する。
オムニバス(一部）

古来人類は自然に働きかけて「ものづくり」を営んできた。本講義
では、こうした「ものづくり」の本質をエンジニアリングとして捉え、そのあり方を考える。
（48岳野公人）
森林環境に配慮したライフスタイルとものづくりの可能性について、概要を理解し、実践的態度も身に付ける。
（オムニバス方式／全15回）
文明の進歩に深い関係を持つ繊維材料と金属材料の発達過程についエンジニアリングへの招待 て、歴史を追って解説する。有史以前の素材から、現在盛んに研究が行われている新素材について、材料の多様化と高機能化、種々の材料が生まれた背景とその役割について理解することを目的とする。
（21磯西和夫／7回）
1)ガイダンス、2)古代社会と材料の発達、3)中世、4)産業革命、5)
産業革命、6)近代、7)現代の材料（74與倉弘子／8回）
8)人類と繊維、9)天然繊維の時代（動物繊維）、10)天然繊維の時
代（植物繊維）、11)合成繊維の時代、12)自然に学ぶものづくり、
13)機能性繊維素材の開発、14)環境にやさしい繊維、15)まとめ

7

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

自
然
科
学
分
野

講義等の内容情報学への招待

情報通信技術によって支えられた現代社会、その発展動向が人類の未来さえ左右する時代において、情報学の素養は大学で学ぶ者にとって不可欠である。本講義では、こうした認識の下で、情報学・情報科学の基礎と応用の実態に焦点を当てる。特に、コンピュータ
やネットワーク技術の基礎を支える論理と仕組み、ICTの利用方法とセキュリティについて学ぶ。また応用事例として、データ分析のノウハウについても学ぶ。

宇宙と地球

太陽は、宇宙に浮かぶ平凡な星の一つに過ぎない。しかし、地球の近くにあるため、我々に直接的に影響を与える星である。また、その姿を詳細に見ることができる唯一の星でもある。この講義では、恒星の一つとして太陽に焦点をあて、人工衛星による観測など最新の映像も交えて解説し、太陽はどのような星であるか、また、太陽と地球とのつながりについて理解する。

自然と人間

主に、生物個体群の数量的な性質や現象上の問題を、競争の諸側面から、基本的な理論モデルで学習し、初等の知識や数学的理論を紹介する。
次に、陸水や海洋の個体群を考え、主に漁業と資源管理を学習し、林業等の環境との関係や、食の関係、例えば食品加工等も学習する。主な話題は、身近な草木、魚類や昆虫、類人猿、ヒト等の代表的な数例に限られる。
最後に、社会的な群れの競争の極致の形態として、戦争と人および自然を考察する。

生命と物質

生体の“しくみ”を化学的方法で捉えて生命現象を追究する学問領域の中心である生化学の発展は、生命現象という基礎的な学問領域に留まらず、遺伝子操作によるバイオテクノロジーなどを生み出しながら、人間のより健康な生活の発展を目指す社会的要請に応えてきている。そこで、生命に関わる物質の化学構造と生理機能の概説
から、生命の尊重や健康の増進についての科学的意義の理解を目的としている。

物質とエネルギー

物性物理学の対象となる金属や磁石、また電気や光について理解を深めること、本講義で学んだ内容を自分の言葉で説明でき、問題に応用し解答できること、先端科学や初等中等教育の内容と、講義の内容との関係を理解することを目的とする。
自然科学の基礎である物理学の中でも物性物理学の基本的な内容や考え方を学び、物性物理学の諸問題に対し自分の考えを科学的な視点で説明する能力を身につける。

数学的思考「数学は役に立たない」というフレーズをよく耳にする。特に中学・高校で数学嫌いになった人は、数学を勉強しない理由の第一にこれを挙げることが多い。しかし他方で、私たちの暮らしの様々な場面・文脈で数学が現に使われているのも事実である。本講義では、難しい公式や定理を展開するのではなく、数学パズル、ジャンケン、経営判断、意思決定、ゲーム的な駆け引きなどを題材に、数学的思考がどのようなものか、現実にどのように利用されているか、どのように役立っているかを学ぶ。
本講義では、現代社会における諸個人及び組織の意思決定に関わる、様々な文脈や場面での具体的な問題解決の手法を学ぶ。これにより各自の将来の生活や仕事における問題解決が改善することを目指す。

問題解決の手法（124長谷川武博）
教育現場の文脈で、「算数・数学の勉強とは何か」を自問させる。
これにより、公式や計算方法を覚えることが算数・数学の勉強という勘違いを矯正し、解法を教えることが算数・数学の授業という間違いを予防する。
（29岡本哲弥）
ビジネスの現場の「問題解決」に焦点を当てる。特にQC（品質管理）の7つ道具、統計的手法、在庫管理法、プロジェクトマネジメ
ント手法としてのPERTなど、経営科学的な問題解決手法の概要を紹
介する。

8

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

情報リテラシー

この授業は、情報処理センターの演習室で実際にパソコンを操作する実習形式の授業で、コンピュータ利用に関する基礎知識を習得す
ること、レポート作成・ゼミ発表等に必要なアプリケーションの使い方を習得すること、などが目的である。具体的には、Windowsの操作方法、学内LANで結ばれたネットワーク資源の利用方法、
Word、PowerPoint、Excelといったビジネス・アプリケーションの使い方などについて学ぶ。

情報通信の仕組み

インターネットや移動体通信などに代表されるように、近年の情報通信の発達にはめざましいものがある。本講義では、情報通信および記録分野におけるこれらの発達を支える基礎的な理論や、その応用について解説する。
・デジタル情報通信の世界・効率のよい通信のための仕組み
・信頼性の高い通信のための仕組み
・安全な通信のための仕組み

自然
科
学 メディアと情報
分
野

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

講義等の内容設計思想や起動原理を知らなくても計算機環境は利用できるが、高校等で学習した数理が如何に貢献があるかを解説する。教養としての計算機数理を演習を交えて紹介する。
線形代数の応用としてのCG数理を取り上げる。
・（ｎ次元）ベクトル・連立方程式の行列表現
・行列式の計算・演算・アフィン変換、射影変換の手法

健康の科学

この講義のテーマは、「現代社会で『健康』に生きる」ことである。このためには、一方で、現代の病気・疾患についての理解を深めつつ、他方で、様々なトピックスから「健康」について考えなけ
ればならない。特に重要なのは健康と「食」の関係である。色々な食べ物が存在し、食に関する情報が氾濫する現代において、健全な食生活について考え、それに適合する食べ物を選択できる力を高めることが求められている。授業ではそのための基礎知識を学ぶ。さらにこれに関連して食育、食の安全・安心のトピックスについても学ぶ。

身体運動の科学

学生自らが積極的に選考したスポーツ種目を理論と実技を一体化させた授業形式で行う。今日的な健康問題や高齢社会を展望しつつ、理論ではスポーツの持つ文化的意義や価値を客観視できる能力を養う。
授業形式：１）本授業は定員制、２）通常授業＋集中講義形式の授業

近江とびわ湖Ⅰ

滋賀県のシンボルともいえるびわ湖について、どのようなことが科学的にわかっているか、概要を知る。
イメージで捉えていたびわ湖について、具体的な知見を通して、大切に思う心や保全のためにどうすればよいか考えられるようになる。

特定主 近江とびわ湖Ⅱ
題
分
野

近江の歴史

本講義は、滋賀県の歴史と文化の特徴を、文化財・美術品・歴史的建造物として残されているものを通して明らかにすることを目的とする。この講義を通して、日本文化の価値や見方、それにまつわる
地域の風土・歴史を理解できるようにする。また、文化財を活かしながらまちづくりを展開する幾多の事例も紹介する。講義では、パワーポイントを用いたり、実物を手にとって実際の文化財をリアルな形で理解するように努めるとともに、博物館や歴史的建造物、文化財に出向いて観察し、考察するフィールドワークも行う。
近江国（滋賀県地域）を中心に、政治社会構造の変化や人びとの暮らしを明らかにし、そのことを通して日本史の包括的な流れを議論する。
また、小中学校において選択社会科や地域学習を指導する際にも役立つような内容をめざす。講義は、おおよそ次の順序で行う。
１明治地方自治制 ２戦間期の地域社会３総力戦と地域社会

9

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

講義等の内容彦根・湖東学

彦根・湖東地域をフィールドに、彦根に所在する３大学がそれぞれテーマに沿って１日ずつ講義を担当する。講義とフィールドワークを組み込み、ワークショップ形式を取り入れ、３大学の学生交流を図りながら、彦根・湖東地域の自然環境、地域社会、歴史について理解を深める。各回の内容は、次のとおりである。
第１回（滋賀大学）：伝統産業の技と革新の系譜
第２回（滋賀県立大学）：伝統的集落に学ぶまちづくりの未来～エネルギーとコミュニティ～第３回（聖泉大学）：遊ぶ・感じる・味わう彦根・湖東の自然遺産

地域からの視点

中近世ヨーロッパの肖像画を資料として、そこに映し出された時代と地域の特色を読み取る。
中近世ヨーロッパの肖像画に対する教養を深めるとともに、時代的・地域的な違いがどのようにして生じたのかを理解して、説明できるようにする。

滋賀大学で環境を学ぶ

琵琶湖ないし滋賀県を念頭に置きつつ、社会が直面する環境問題について広く学習する。講義は、滋賀大学環境総合研究センター所属の教員が中心となって、講義形式で行い、経済学・社会学をはじめ多様な視点から環境について総合的に捉える力を養成する。

備考「環境」は本学の教育研究の重点領域の一つである。この講義の目 オムニバス(一部）
的は、「環境」を総合的に捉える力を養成することにあり、「滋賀大学で環境を学ぶ」と併せて受講することが望ましい。

教
養
教
育
科
目
群

全
学
共
通
教
養
科
目

特
定
主
題 環境問題を学ぶ
分野（137宮本結佳）
高度成長期に生じた公害問題の研究を出発点に、環境社会学は多様な環境問題を研究対象としてきた。この授業では、具体的な環境問
題を素材として、主に社会学の視点から環境と社会の関わりについて検討を行う。
（オムニバス方式／全15回）
本講義では、「経済と環境問題」や「環境の経済評価」などのテーマをもとに、環境問題について様々な観点から検討する。講義は3名の教員によるリレー講義形式で行われる。
（132松下京平／5回）
環境と経済の両立可能性、持続可能な発展、気候変動問題、日本のエネルギー政策（142和田佳之／5回）
環境問題に対する経済学からの視点、生物多様性問題（ケース・ス
タディとしての外来魚問題）、里山・里川の持つ機能、滋賀県内の環境保全活動のケース・スタディ（高島市針江地区の川端保全活
動）（53中野桂／5回）
環境と経済（経世済民、静脈経済、GPIなど）、琵琶湖と環境、原発問題、新エネルギーの未来

環境教育概論

環境教育の理念、歴史、目的・目標、内容、方法及び地域レベル、地球レベルでの環境問題などについて講義する。また、国内外の学校教育や生涯学習における環境教育の実践例や教員研修の紹介を通じて、環境教育の具体的方法に触れ、指導者としての基礎的な資質の養成という観点から講義を行う。さらに、地球規模から地域に至る様々な環境問題の実態とその解決への考え方について学ぶとともに、多様な環境問題が凝縮されているびわ湖をフィールドとした実感的体験と科学的な調査を通して環境マインドと問題解決に向けた
実践力の向上を図る。

キャリアデザイン論・大学で、何をどのように学ぶべきか？
・社会に出てから大学で学んだことを役立てるためには、どのような意識で大学での勉学に取り組めばよいのか？
・どんなアカデミックスキルを身につけるべきか？ 将来、アカデ
ミックスキルは役に立つのか？
・留学とは何か？ 留学でサバイバルするためには何が必要か？
留学はどのようなキャリア形成になるのか？
本講義では、上記の疑問について考え、学生自らが必要なスキルを理解し、独自に学んでいけるような方向を模索する。

10

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

全
学
共
通
教
養
科
目

授業科目の名称

働くことの意味大学卒業後に自立して働いていけるための基礎として、学生時代の今こそ、「働くこと」の意味を内省しておくことが大切である。本講義では、こうした趣旨で、広範な観点から「働くこと」について考える。一方では、近代日本における労働史を紐解き、歴史的な雇用関係の変容や雇用問題に触れながら、「働くこと」の意味を考える。他方で、現代社会におけるボランティア活動への市民の意欲や関心の高まりに注目し、ボランティアの基礎と含意についての理解を深めるとともに、「働くこと」また「生きること」の意味を考え
る。

自己理解

社会においては、問題とされるテーマについて自分が理解しているということを外に表現しなければ評価されない。また、その表現が独りよがりのもの、身近な人にしか通じないものであっては、意味をなしえない。このことは、異なる文化圏に属している人と接する
ときには、より顕著なものとなる。大学で身につけるべき能力の重要な一つは、自分と必ずしも十分な共通性を持っているわけではな
い他者と適切にコミュニケーションをとるための技術であり、普遍性のある「表現の技術」である。そして他者を意識し向き合う中
で、自分が何をどのように考え、理解してきたのかがより明確となっていく。
この授業は、自己表現、すなわち自分の考えていることを他者にいかに適切に伝えるか、そのための基本を身につけるため、実際に多くの文章を作成してもらう等実験的訓練的要素を軸として行う。

特
定
主
題
分
野

教
養
教
育
科
目
群

備考

オムニバス
ヒトの「こころと身体」の仕組みと働きを理解することを通して、大学生活を送るための必須条件である身心の健康の重要性を実感す
ること、身体・精神医学の現状と将来的な展望を概説し、生活習
慣・病気・死などを考える契機とすることを目的としている。生命科学・医学・認知心理学・脳科学の分野から、日常生活と関連の深いテーマを取り上げて講義を行うほか、実習として、各自が簡単な
心臓自律神経系機能測定を行う。これらを通じて、日々の生活が人間を変えることを実感することが期待される。

こころと身体の科学

外
国
語
科
目

講義等の内容（オムニバス方式／全15回）（37久保田泰考／8回）「こころの科学」
・イントロダクション、こころの科学
・脳と精神疾患（器質性精神障害１）・薬と精神疾患（器質性精神障害２）
・魂は病むのか？（内因性精神障害１）・精神疾患と社会（内因性精神障害２）・自閉症について（広汎性発達障害）
・ストレスと精神疾患（心因性精神障害１）
・言葉はこころを癒す（心因性精神障害２）（73山本祐二／7回）「身体の科学」
・イントロダクション、生命誕生
・細胞回転（動的平衡）
・生活習慣と健康・病（動脈硬化・がん）
・身体を守る仕組み
・感染症とその対策、感染症から学ぶこと
・医療を崩壊させないためには

英会話基礎

日本人の英語能力に関し、reading能力、writing能力と比較し、speaking能力とlistening能力が劣っていると言われる。本講義では、その英会話能力を鍛えるため、外国人講師による英会話能力の向上を目指す。

大学英語入門TOEICテスト実施団体が出版しているTOEICテストの「公式問題集」
をテキストとして用いて、TOEICの出題形式に慣れながら英語の基
本的な文法、語法・構文を定着させることを目指し、また、英語という言語に対する感覚を鍛錬していく。

英語Ⅰa

大学で学ぶための英語の基礎力を強化するために、語句や文の構造からパラグラフもしくは文章全体の内容を正確に理解するための読解訓練を行う。また、文法の知識を確実に身につける。

英語Ⅰb

本講義は、様々なトピックに対して、外国人講師とのやり取り通じ、英語によるコミュニケーション能力を伸ばすことを目的とす
る。

11

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

Data Science English

データサイエンスに関する英語の文献を読むには、通常の英語の知識だけでは不十分であり、データサイエンスで用いれらる専門用語に関する英語の知識も必要となる。そこで本講義では、データサイ
エンス関連の英語の文献を読むための知識を身につけ、最先端の研究について自ら調べられるようにすることを目的とする。

英語Ⅱ

英文を英語のまま理解し、それを要約し、英語で発表することを目指す。英語の実践的な運用能力を鍛えるとともに、英語の意味を正確に理解し、また日本語との違いも意識できるようする。
なお、履修クラスに応じて多様な授業題材を選択できる。例えば、
TOEIC対策、上級英会話、高度英文読解、ビジネス英語、文学評論、メディア英語など。

スポーツ科学Ⅰ

学生の心身両面の特性を踏まえ、身体運動の実践や理論の中で、身体諸能力の育成を図る。また、自己の健康・体力に関する認識を深め、健康・体力づくりトレーニングの方法や積極的に身体運動を実践できる能力を養う。

スポーツ科学Ⅱ

学生の心身両面の特性を踏まえ、身体運動の実践や理論の中で、身体諸能力の育成を図る。また、運動・スポーツの意義や価値を理解し、運動・スポーツの実践方法及び生涯に渡って運動・スポーツの楽しさを享受する能力や豊かなライフスタイルを形成できる基礎的能力を養う。

計算機利用基礎

本講義では、計算機システムやネットワークを安全に利用するための基礎的な概念・知識を説明し、基本的な情報リテラシー能力の育成を目的とする。具体的には、MS Officeの使用法、インターネッ
ト利用、情報セキュリティについて解説する。また、初歩的な技術者養成のため、「プログラミング」の受講に必要な予備知識として、プログラミング用言語の環境と基礎について講義する。

情報科学概論情報科学は現代社会で必要不可欠な学問となっており、あらゆる分
野で活用されている。一方、その情報科学の進歩とともに、情報倫理も必要不可欠となっている。本講義では、情報科学の基礎となる情報倫理、計算機科学、ソフトウェア科学、数理科学がどのように役立っているか、わかりやすく紹介しつつ、情報科学の現状とその将来性について考える契機とする。

外
国
語
科
目
教
養
教
育
科
目
群
体
育
科
目

ー

デ
ー

デ
専
門
教
育
科
目
群

タ
サ
イ
エ
ン
ス
基
礎
科
目

講義等の内容アルゴリズムとデータ構造は、プログラム作成に必要不可欠であタり、計算機科学／工学のあらゆる分野で、多くのデータ構造とアルエン データ構造とアルゴリズム ゴリズムが考案されている。この講義では、いくつかの基本的なアルゴリズムとデータ構造及び計算の手間を客観的に評価する方法をジ
学び、今後いろいろな場面で出会うであろう、多くのアルゴリズム
ニを理解／開発するための基礎力を養うことを目的とする。
アリ
プログラミングの入門講義と演習とからなる授業である。プログラ
ン
ムとはどういうものか、どのように書くのかを理解する。プログラグ
ミングとはどのような作業なのか、どのようにエディットして、コ系
ンパイルして、実行させるのかなど、計算機の操作法を理解する。
科 プログラミングⅠ
そして、基本的な種々のプログラミング上の概念を理解し、それを目プログラム作成演習で実際に使えるようになること、などを目的とする。

プログラミングⅠ演習

プログラミングＩとセットで履修する。演習では、情報処理セン
ターの計算機を使用し、手続き型計算機言語で基本的なプログラムを作成する能力を養う。計算機言語は、Java言語を用いる。

データベース

データベースとは、実世界から収集されたデータを、複数のアプリ
ケーションから共有できるよう統合したものである。現在、最も広く使われているリレーショナルデータベースを中心に、データベースに関する基本的な概念を講義するとともに、データベースの操作言語として標準的なＳＱＬの実習も行うことで、データベースの基
本的な概念と基本的なデータ操作方法について理解することを目的
とする。

12

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

解析学

日常的な現象を数学的に扱う際、1変数で扱えることはまれであり、一般に2つ以上の変数（多変数）を同時に扱うことが多い。そこで、本講義では多変数関数に対する微分積分法を中心に解析学の基礎を学ぶ。具体的には、多変数関数に対する偏微分、Taylor展
開、極値判定問題、ラグランジュ未定乗数法、重積分、重積分の変数変換等を扱う。

解析学演習「解析学」の講義で扱った多変数関数に対する偏微分、Taylor展
開、極値判定問題、ラグランジュ未定乗数法、重積分、重積分の変数変換等の理解を深めるため、様々な練習問題を実際に解き、それらの解説を行う。

線形代数

教養の線形代数入門から引き続き、線形代数の基礎について学ぶ。
具体的には、固有値・固有ベクトルの計算、行列の対角化、さらには、統計学で現れる行列の多くが実対称行列であるから、行列の定値性や2次形式、2次形式の最大化や最小化について学習する。

ー基礎データ分析

膨大なデータがあふれる現代社会において、データを適切に処理・分析し、データが有する特徴を数値化または視覚化する技法を習得することは大変重要である。本講義では、『データの特性値の計算』や『ヒストグラム・散布図の作図』といった記述統計学の基礎的な技法を確実に習得し、図表等で得られた結果の正しい解釈が身に付くことを目的とする。

データ
ア 線形代数演習
ナリ
シ
デ ス
系 統計学要論
タ 科
専
サ 目
門
イ
教
エ
育
ン
科
ス
目
統計数学
基
群
礎
科
目

「線形代数」の講義で扱った固有値・固有ベクトルの計算、行列の対角化、行列の定値性や2次形式、2次形式の最大化や最小化の理解を深めるため、様々な練習問題を実際に解き、それらの解説を行う。
獲得されたデータの特性値から、そのデータの背後にある母集団の性質を統計的に推測しようとする推測統計学の活用法について学ぶ。具体的には、区間推定と仮説検定を中心に、単一の母集団の特徴を調べる1標本問題と2つの母集団の間の特性値の比較を行う2標
本問題を取り上げ、更には単回帰分析及び最小二乗法について講義する。
「基礎データ分析」、「統計学要論」で扱った記述統計と推測統計
に関し、数学的な背景を説明し、各手法が「なぜ」そのような結果をもたらすのかを十分理解し、データに応じた正しい手法の選択を行えるようになることを目的とする。具体的には、記述統計の復習、点推定、信頼区間、検定、一元配置分散分析、χ2検定、t 検
定、F 検定等を扱う。

ー

回帰分析

回帰分析の線形代数に基づく理論的背景の理解、幾何的イメージを理解することを目的とする。また、重回帰分析、多項式回帰、ダミー変数の解釈、変数やモデルに関する検定法、変数選択問題、ロジスティックモデル、プロビットモデル、一般化加法モデル、Bsplineなどの応用も扱う。

多変量解析入門

多変量のデータを扱う場合、特に変量が4つ以上の場合には、データを図示することも困難となり、変量間の関係を調べることも困難となる。そのようなデータに対し、情報を少数の変数に圧縮したり、その背景を調べたりする手法として、多変量解析がしばしば使われる。多変量解析は様々な分野で用いられるが、その中でもよく使われる主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析等の使い方や結果の解釈の仕方について講義する。

基礎情報活用演習Ａ

今日の規模の大きなデータに対する処理・分析において、手計算での解析はほぼ不可能であり、実際の解析を行うためには計算ソフトの利用は必須といえる。本講義では、実務において多様される
Microsoft社の表計算ソフトExcelを利用した演習を通して、データの要約・可視化、統計的推定・検定および回帰分析が、実データに対して実際に行えるよう講義を行う。

基礎情報活用演習Ｂ

今日の規模の大きなデータに対する処理・分析において、手計算での解析はほぼ不可能であり、実際の解析を行うためには計算ソフトの利用は必須といえる。本講義では、データ分析のための標準的なソフトである統計解析ソフトＲを利用した演習を通して、データの要約・可視化、統計的推定・検定及び回帰分析をはじめ、様々な分
析が、実データに対して実際に行えるよう講義を行う。

デ
タ
解
析
科
目

講義等の内容

13

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

ー

デ
専
門
教
育
科
目
群

タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

授業科目の名称

講義等の内容プログラミングⅡ

種々のプログラミングの概念を理解し、それをアルゴリズムとして考案できるようになることを目的とする。プログラムのモジュール化や汎用化を行えること、再帰を用いた関数を使えること、高度なファイル操作を行えること、動的データ構造を使えること、などを目指す。計算機言語は、Ｃ言語またはJava言語を用いる。

プログラミングⅡ演習

プログラミングⅡとセットで履修する。演習では情報処理センターの計算機を用いて手続き型計算機言語により実際にプログラムを作成し、獲得した概念に基づいてアルゴリズムを考案し、誤動作のないプログラムを一人で作成できるようになることを目的とする。

プログラミングⅢ

プラットフォーム非依存なオブジェクト指向プログラム言語Javaを習得する。Javaは現実のアプリケーション開発などで幅広く用いられている。Javaの習得を通じて、オブジェクト指向プログラミングという考え方、とりわけクラスやオブジェクトの概念、多相性の概念などを学習していく。

プログラミングⅢ演習

プログラミングⅢとセットで履修する。演習では情報処理センターの計算機を用いて、Java言語を使用したプログラムを作成する。オ
ブジェクト指向の概念、コマンドユーザインターフェースプログラ
ミング、グラフィックユーザインターフェースの概念を理解させることを目的とする。

プラットフォーム非依存オブジェクト指向プログラム言語Javaを習得する。マルチメディアコンテンツ、通信ソケット、データベース
ビジュアルプログラミングを扱う実用プログラミング技法の習得を目的とする。また、学術論文を作成するためのTex言語も学習していく。
ビジュアルプログラミングとセットで履修する。演習では情報処理センターの計算機を用いて、Java言語を使用したプログラムを作成
ビジュアルプログラミング演習 する。画像、動画、音声などマルチメディアコンテンツの扱い方
や、通信ソケット、データベースなど実用プログラミング技法の習得を目的とする。

応用数学

離散数学は、情報工学を研究分野とする科学者、技術者にとって公用言語である。この言語を使いこなせなければ、研究成果を他の人に正確に伝えることは極めて困難である。本講義では、研究対象としている問題をどのように数学的に定式化するか、どのように解決していくかについて学ぶことを目的とする。定式化および解決を定義、定理、証明等を用いて厳密に行う方法、またそれらの背後にあるねらいや着想、実際的な問題への応用について学ぶ。離散数学の範囲は多岐に渡るが、具体的には、集合論、グラフ理論、ブール代数などの基礎事項を習得することを目標とする。

プログラミング設計

ソフトウェアシステムを効率よく開発するためには、設計が非常に重要である。本講義では、構造化設計法やオブジェクト指向設計法
UMLを用いて、ソフトウェアシステム開発時に行うプログラムの設計手法を学ぶ。座学だけではなく、多くの演習を通じて、実際の適用方法を身に付ける。

情報理論

近年の情報化社会を作り上げたのは、 計算機の情報処理能力の向上もさることながら、 情報伝送技術の発達も大きな柱となっている。本講義では、 通信の本質を数学理論として体系化したシャノンの理論をふまえ、 データ圧縮技術の元となる情報源符号化および誤り訂正符号を中心とした通信路符号化について学ぶ

情報セキュリティ

計算機のハードウェア、ソフトウェア、コンテンツ・データの利用と保守するための知識を習得する。計算機に対する有害なプログラム（ウィルス、バックドアプログラム・トロイの木馬、スパイウェ
ア）を発見し、防止する方法を習得する。また、データの符号化・暗号化についても基本的な理解をする。

14

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

データマイニング総論

大量データから有益な知識を発見するデータマイニング技術を講義する。本技術が社会的にどのような意義を持ち、どのような場面で役立てることができるかを論じる。データから特徴的なパターンやルールを発見するデータマイニングの考え方と基礎的な理論について講義する。また、課題を通してデータマイニングの実践的理解を深める。

パターン認識総論

パータン認識とは、画像・音声などの雑多な情報を含む非構造化
データの中から、意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。
音声データから人間の声を認識して取り出し命令として解釈する音
声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する（光学）文字認識（OCR）、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術を紹介する。

情報学特論（人工知能）

本講義は、人工知能（AI)について紹介する。人工知能とは、人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという
試み、或いはそのための一連の基礎技術を指す。AIは二つの学派に大別され、一つは機械学習と呼ばれている手法を使い、フォーマリ
ズムと統計分析を特徴としている；もう一つは計算知能と呼ばれ、開発や学習を繰り返すことを基本とし、ニューラルネットワーク、
ファジイ制御や進化的計算が有名な事例である。

ー情報ネットワーク

情報ネットワークを設計し構築する上で基礎となる階層化アーキテ
クチャの概念について述べ、ネットワークを介して情報がどのように伝送、処理され相手に伝えられるのか、さらにこの情報通信機能を用いてどのようなサービスが実現できるのかについて述べる。これを通して、設計の際に伴うネットワーク性能とコスト間に存在するトレードオフ関係を理解し、情報システム設計のセンスを修得す
ることを目的とする。

デ
専
門
教
育
科
目
群

タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

講義等の内容スマートフォンの普及と技術の進歩により、個人間のコミュニケー
ションに始まり、娯楽、ビジネスツール、さらに電子商取り引きま
情報学特論（モバイルコン で、モバイル通信機器は我々の生活にもはや欠かすことのできないものとなった。本講義は、モバイルコンピューティングについて紹
ピューティング）
介し、スマートフォン開発技術やゲーミフィケーションなど、実践的な技術と知識を講義する。

社会調査法Ｉ

社会調査の目的、調査倫理、社会調査の種類（家計調査、意識調
査、就業調査、生活実態調査等）、様々な調査法（面接調査、留め置き調査、郵送調査、電話調査、電子調査等）、国勢調査等の社会調査に関する基本的内容を扱い、実際に調査を行う際のデータ収集
から分析までの一連の流れについて講義する。

社会調査法Ⅱ

質的データの収集、分析においては、量的データを扱う場合のような単純なカウント、集計が行えないために様々な工夫が必要となる。本講義では、質的データを扱う場合の収集、分析方法について説明する。具体的には、フィールドワーク、インタビュー等の質的調査の方法、会話分析、参与観察法等を扱う。

標本調査法

標本調査は、社会現象に関するデータ収集の方法として重要なもの
であり、学術研究・ビジネス・政府統計等で必要不可欠なものとなっている。本講義では、標本調査を適切に実施し正しい結論を得ることができるようになることを目的とする。具体的には、調査目的に応じた調査方法、調査の実施法、標本データの整理、調査結果の整理について講義する。

実験計画法

統計分析を行う際、できるだけ多くのデータを集める（多くの実験を行う）ことが分析の精度を上げるためには重要である。しかし、実際の問題を扱う場合には、コストの問題から多くのデータを集めることが困難な場合も多い。そこで、本講義では主に、実験を計画する際に、できるだけ実験回数を減らし実験を行うための効率的な方法について講義する。また、ランダム化によりバイアスを除去す
る方法についても講義する。具体的には、実験研究の概要（Fisherの3原則）、一元配置分散分析、二元配置分散分析、直交表を用いた実験回数の削減等を扱う。

15

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

多変量解析

多変量のデータを扱う場合、特に変量が4つ以上の場合には、データを図示することも困難となり、変量間の関係を調べることも困難となる。そのようなデータに対し、情報を少数の変数に圧縮したり、その背景を調べたりする手法として、多変量解析がしばしば使われる。本講義では、多変量解析入門で扱った主成分分析、因子分
析、判別分析、クラスター分析等について数理的に解説を行い、各手法に関する理解を深める。

質的データ解析入門

量的データの分析に関しては、データを数値として扱えるので、データに応じた様々な手法が提案されている。一方で、質的データを扱うためには、分析を行う前に様々な工夫が必要となる。本講義
では、そのような質的データを扱う場合の解析法（数量化Ⅰ～Ⅵ
類、分割表の独立性の検定（χ2検定、マクネマー検定）、官能評
価等）について解説する。

質的データ解析

本講義では、質的データ解析入門で扱った手法（数量化Ⅰ～Ⅵ類、
分割表の独立性の検定（χ2検定、マクネマー検定）、官能評価等）について、それらの手法が提案された数理的背景を解説し、質的データ解析に関する理解を深める。

機械学習入門

データが何種類かに分類されているとき、その分類のルールを決定する手法を機械学習と呼ぶ。分類の正解が得られたデータを使った手法を教師あり学習、正解が得られないデータを使った手法を教師なし学習という。機械学習には判別分析、決定木、遺伝的アルゴリ
ズム、ニューラルネットワーク、boosting、サポートベクターマシ
ン等様々あり、これらの中のいくつかを題材として扱い、これらの特徴や使い方等を理解する。

機械学習

本講義では、機械学習入門で扱った手法について、それらの手法が提案された数理的背景、用いられている最適化手法の理論、学習ア
ルゴリズムの統計的性質などについて解説し、機械学習に関する理解を深める。

時系列解析入門

ある現象の時間的変化、傾向を調べる際は、データを継続的に収集し、その変化の特徴（傾向の変化、周期性等）をとらえることが重要となる。その際に使われる時系列解析には、ブラウン運動、マル
コフ連鎖、推移確率、待ち時間分布、自己共分散分析、ピリオドグ
ラム、コレログラム、ARモデル、ARMAモデル、状態空間モデル等様々あり、これらの中のいくつかを題材として扱う。

時系列解析

本講義では、時系列解析入門で扱った手法について、それらの手法が提案された数理的背景及び理論的基礎となっている様々な統計モ
デルの推定・検定について説明し、時系列解析に関する理解を深める。

ノンパラメトリック解析入門

統計学において、統計的検定問題を扱う際、多くの場合、データの分布を仮定し、その仮定に応じた統計手法を用いる。しかし、分布に関する仮定がない場合でも様々な検定手法が提案されており、そのような手法をノンパラメトリック解析と総称する。本講義ではそのような分布の仮定なしで提案されている様々な統計手法について学習する。

ノンパラメトリック解析

本講義では、ノンパラメトリック解析入門で扱った手法について、それらの手法が提案された数理的背景及びパラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法の理論的な違い、ノンパラメトリック法
による推定・検定の効率について説明し、ノンパラメトリック解析
に関する理解を深める。

ー

テキストマイニング

現在、コンピュータの普及により、テキストデータを電子的に扱うことができるようになり、似たテキストの探索、テキストの特徴の調査、テキストの分類などテキストを対象とした分析の重要性が増している。そこで本講義では、Twitter等のSNSの情報や、新聞記
事、書籍、論文等のテキスト情報から、様々な傾向を発見するための手法について学ぶ。具体的にはデータの取得法、テキストのデー
タ化（数量化）、分析手法について解説する。

デ
専
門
教
育
科
目
群

タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

講義等の内容

16

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

生存時間解析

医学データ、環境データ、工学データ等を扱う際、あるイベントが起こるまでの時間に注目した分析がしばしば行われる。このようなイベントの発生時間に注目した統計分析を生存時間解析と呼ぶ。生存時間解析では、あるイベントが発生するまでの時間に関心がある
が、常にイベントが発生するまで観測できるわけではなく打ち切りが生じるので、分析の際には注意が必要となる。このようなイベン
ト発生時間に関して、様々な方法が提案されており、それらの手法について解説する。

ベイズ理論

一般的な統計分析では、データに対し、分布のモデルを仮定し、その分布の形を定めるパラメータの推定を行う。その際には、パラ
メータはある一定の値であることが仮定されている。しかし、このパラメータが一定ではなく、確率変数であるとみなし、その変動についても調べる方法をベイズ理論と呼ぶ。この手法は、例えば個人差のあるデータを扱う際に特に効果的な手法である。また、パラメータに階層的な構造を入れることも有用である。本講義では、ベイズ理論に関する考え方、分析法、その解釈について解説する。

最適化理論

統計学において、最適なモデルを求めるためには、どのモデルを採用するか、また各モデルにおいてどのようなパラメータの値を採用するかが重要な問題である。このような問題を扱う際、一般に、ある損失関数を最小にするモデル、パラメータを採用する。この損失関数最小化は、損失関数が凸関数の場合はそれほど難しくないが、そうでない場合は困難な場合が多い。本講義では、最適化の基礎理論及び様々な最適化手法について解説する。

品質管理

日本のものづくりは世界的に見ても高品質であると評価されている。これはひとえに、日本のものづくりにおいて、統計的品質管理の手法が生かされ、品質の組織的な改善活動がものづくりの現場でしっかり行われてきたことが大きな要因である。本講義では、品質管理がどのようなものか、その手法、解釈、活用法について講義す
る。

空間統計

都市計画などで使用される地理情報システムGISは、地理データに対し、その地点での情報も付加することで、様々な統計的分析を可能とする。本講義では、空間統計のいくつかの標準的なモデルやGISを用いた様々な分析手法について講義し、GISを使いこなすことを目的とする。

統計学特論Ａ

データにモデルをあてはめる際に、モデルのパラメータをどのように決めるかということは重要な問題である。パラメータの推定法は様々な方法が提案されているが、それぞれ性質は異なり、一長一短がある。本講義では、パラメータの選択法である、最尤法、最小二乗法、モーメント法、デルタ法や十分統計量等について解説する。

統計学特論Ｂ

様々な場面で行われる試験、テスト、検定等の一番の目的は、受験者の能力を正しく測ることである。しかし、受験者の能力を正しく測るためには、受験者のレベルにあったものである必要があり、また、異なる試験を受けた二人の能力を比較することも容易ではない。このような問題に対し、各問題の難易度、各受験者の能力を推定する方法として、項目反応理論という手法がある。本講義では、
項目反応理論の特徴及び、様々なパラメータの推定法について講義する。

統計学特論Ｃ

データにあてはまる複数のモデルの中から一つを選ぶ際に使われる基準として、AICを代表とする情報量規準がある。情報量規準には
AICのほかに、TIC、GIC、ABIC、BIC、GBIC、CV等様々なものがある。本講義では、これら情報量規準の特徴について説明し、これらを正しく使い分けられるようにすることを目的とする。

ー

確率論

連続的なデータを扱う際に、等間隔にデータを観測し、その傾向を調べる解析を一般に時系列解析と呼ぶが、連続的なデータを連続的なまま扱う場合は、連続時間確率過程という概念を用いる。確率過程を学ぶには、確率変数に対するより高度な数学的な扱いも必要となる。本講義では、確率過程に関する基礎知識、及び数理ファイナ
ンス等への応用に関する理解を深める。

デ
専
門
教
育
科
目
群

タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

講義等の内容

備考

隔年開講

隔年開講

隔年開講

隔年開講

17

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

情報活用演習Ａ

今日の規模の大きなデータに対する処理・分析において、手計算での解析はほぼ不可能であり、実際の解析を行うためには計算ソフトの利用は必須といえる。本講義では、社会科学分野でよく使われる
統計分析ソフトのJMPやSPSSを用いて、データの要約・可視化、統計的推定・検定および回帰分析が、実データに対して実際に行えるよう講義を行う。

情報活用演習Ｂ

今日の規模の大きなデータに対する処理・分析において、手計算での解析はほぼ不可能であり、実際の解析を行うためには計算ソフトの利用は必須といえる。本講義では、医学分野でよく使われる統計
分析ソフトSASを用いて、データの要約・可視化、統計的推定・検定および回帰分析が、実データに対して実際に行えるよう講義を行う。

シミュレーション技法

データの統計的特徴を調べる際、計算機を使ったシミュレーション
により、その振る舞いを調べるということがしばしば行われる。特に乱数を用いたモンテカルロシミュレーションが重要である。本講義では、乱数発生法などシミュレーションを行う際に使われる技法について解説し、実際に様々なシミュレーションを行う。

社会調査実践演習Ⅰ

本演習は、社会調査の企画から報告まで、全過程を一通り体験する
ことを通じて、社会調査の理論と方法を実践的に身につけることを目的としている。具体的には、調査の企画、先行研究の収集と整理、仮説の構成、調査票の作成、サンプリング、調査の実施を行う。また、社会調査士実践演習Ⅱで分析を行うためのデータを収集する。

社会調査実践演習Ⅱ

本演習は、社会調査の企画から報告まで、全過程を一通り体験する
ことを通じて、社会調査の理論と方法を実践的に身につけることを目的としている。具体的には、社会調査士実践演習Ⅰで収集したデータに基づき、データクリーニングと集計、分析、仮説の検証、報告会を行い、最終報告書として調査結果をまとめる。

プレゼンテーション論

自らの考えを正しく他人に伝える技術は、社会に出るうえで重要な技術である。特にデータサイエンスではデータ分析の結果を分かりやすく説明し、実際の意思決定に利用できるように提供することが非常に重要である。本講義では、プレゼンテーションの基本、デー
タを可視化する際に適したグラフの選択、資料の作り方等を解説し、受講者に実際にプレゼンテーションを体験してもらい、プレゼ
ンテーション技術の向上を目指す。

ー

統計学特論Ｄ

今日のコンピュータの発達により、得られたデータに対し、様々な繰り返し計算を行うことにより、データの特徴を調べるという手法も数多く提案されている。一般にこのような統計手法を総称して計算機統計と呼ぶ。本講義では、bootstrap法、マルコフ連鎖モンテ
カルロ法（MCMC法）、EMアルゴリズム等の計算機統計の手法について解説する。

デ
タ
サ
イ
エ
ン
ス
専
門
科
目

専
門
教
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科
目
群

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値
創
造
基
礎
科
目

講義等の内容公的情報、企業情報、医療情報等のデータを扱う場合、様々な注意が必要となる。プライバシーの保護はもちろん、守るべき法律も存在する。人に関するデータと企業に関するデータでは注意すべき点が異なるなど、分野の違いにも留意しなければならない。本講義では、情報を扱う際に守るべきルールについて、扱うデータの種類に応じて解説する。
情報倫理

データサイエンス実践論Ａ（オムニバス方式／全15回）（6高田聖治／6回）
公的情報を扱う際に守るべきルールについて解説する。
（154田中佐智子／6回）
医療データを扱う際に守るべきルールについて解説する。
（145須永知彦／3回）
個人情報保護と知的財産権について解説する。
本講義では、IBMの現場経験者を招き、IBMにおける実際の事例を通してデータサイエンスの最先端に触れる。ビッグデータに関する様々な技術や適用事例をオムニバス形式で紹介し、実際にアプリ
ケーションの作成を体験する。

18

備考
隔年開講

オムニバス

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

講義等の内容備考

本講義では、野村総合研究所、データサイエンティスト協会等の現場経験者を招き、当該研究所や様々な企業における実際の事例を通して、データサイエンスの最先端に触れる。これにより、データサ
データサイエンス実践論Ｂ
イエンスの有用性を知り、興味・関心を喚起するとともに、修得科目及び履修予定の専門科目の学習内容が現場の実践とどのように関連するかを考えさせる。
データ分析を行う上で重要な点の一つは、自分が扱うデータの特徴をよく知ることであるが、分野によってデータの特徴は大きく異なり、注意すべき点も変わってくる。そこで本講義では、医学、生物学、環境、人口等のデータに関する分析を行う際のデータの特徴、収集する際の注意、分析結果の解釈、結果の活用例について紹介する。

実践データ概論Ａ

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
基
礎
科
目

（オムニバス方式／全15回）（154田中佐智子／3回）
医療データの特徴、収集する際の注意点等、医療データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（153白井剛／3回）
バイオデータの特徴、収集する際の注意点等、バイオデータの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（149小郷原一智／3回）
気象・環境データの特徴、収集する際の注意点等、気象・環境デー
タの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（150加藤博和／3回）
交通データの特徴、収集する際の注意点等、交通データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（6高田聖治／3回）
公的データの特徴、収集する際の注意点等、公的データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
データ分析を行う上で重要な点の一つは、自分が扱うデータの特徴をよく知ることであるが、分野によってデータの特徴は大きく異なり、注意すべき点も変わってくる。そこで本講義では、経済、工学、教育社会、品質管理等のデータに関する分析を行う際のデータの特徴、収集する際の注意、分析結果の解釈、結果の活用例について紹介する。

実践データ概論Ｂ

オムニバス（オムニバス方式／全15回）（17伊達平和／3回）
教育社会データの特徴、収集する際の注意点等、教育社会データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（155畑山満則／3回）
防災データの特徴、収集する際の注意点等、防災データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（152椎名洋／3回）
数理データの特徴、収集する際の注意点等、数理データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（151北廣和雄／3回）
工業データの特徴、収集する際の注意点等、工業データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。
（140吉川英治／3回）
経済データの特徴、収集する際の注意点等、経済データの性質について解説し、データ分析例についても紹介する。

19

オムニバス

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

講義等の内容データを収集、分析し、価値創造に用いるためには、全ての分野で使える共通の手法を用いるだけでは不十分であり、分野によるデー
タの特徴、使う手法、解釈の仕方等の違いを理解する必要がある。
そこで、各分野で使われる具体的な手法、その特徴、解釈の際に気を付ける点などについて説明する。

価値創造方法論

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
基
礎
科
目

（オムニバス方式／全15回）（7竹村彰通／1回）
ガイダンス（価値創造とは）（154田中佐智子／2回）
医療データに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実
践例を紹介する。
（153白井剛／2回）
バイオデータに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実践例を紹介する。
（149小郷原一智／2回）
気象・環境データに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実践例を紹介する。
（155畑山満則／2回）
防災データに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実
践例を紹介する。
（150加藤博和／2回）
交通データに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実
践例を紹介する。
（6高田聖治／2回）
公的データに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実
践例を紹介する。
ビジネスデータに対する分析手法、特徴、結果の解釈等、価値創造の実践例を紹介する。

価値創造実践論

統計解析などの分析手法を取得することは重要であるが、それを目的としてはならない。データ分析は価値創造の手段であり、価値創
造につながらない分析は無価値である。本講義では、データ分析において意思決定支援を通じて価値創造することが重要であることを認識し、その実現には分析力以外に「問題を適切に設定する力」や「分析結果を適切に活用する力」が必要であることを学ぶ。

ミクロ経済学Ａ

経済の構成者である消費者や企業の行動及び政府の活動、またそれらの関連性等を分析するミクロ経済学の基本部分を講義する。以後の種々の経済学科目の基礎にもなり、科学的な分析の基礎であるから、徹底的に理解することを目標としたい。具体的には、市場における需要と供給の論理、効用と需要、費用と供給、外部性や公共財等の市場の失敗と政府介入、リスクと情報の非対称性、ゲーム理論を取り扱う。なお、ミクロ経済学Ｂを合わせて履修することで、中級レベルのミクロ経済学を修得できる。

ミクロ経済学Ｂ

本講義では、複数財の市場を対象とし、具体的なテーマとしては、
消費者行動、貯蓄決定、リスクと保険、企業行動、一般均衡、パレート効率性、寡占、様々な厚生概念などを扱う。

マクロ経済学Ａ

本講義の目的は、一国の経済全体をモデルという簡潔な形で表して分析する、マクロ経済学の基礎を学ぶことである。具体的には、「マクロ経済学とはどういうものか」「経済の状態をどのように計測するか」「経済をモノだけで捉えて分析する」「経済をモノとカネで捉えて分析する」といったトピックスを扱う。

マクロ経済学Ｂ

本講義の目的は、マクロ経済学Ａの内容に続く理論や考え方、モデ
ル等を理解してもらうことである。主な内容は、「外国との取引を含むＩＳ-ＬＭ分析」「物価とＧＤＰの関係とマクロ政策」「インフレとＧＤＰ変動と政策分析」「景気変動とマクロ動学」「経済成長理論とマクロ長期政策」などである。

20

備考
オムニバス

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
基
礎
科
目

授業科目の名称

講義等の内容

簿記会計Ａ

本講義は、簿記・会計を初めて学習する人の入門科目である。会社の決算書（財務諸表）を本当に理解するためには簿記・会計の知識が必要不可欠となる。日本商工会議所主催の日商簿記検定3級レベル（前半）の基本的な会計処理の修得及び理論的背景の理解を目的
とする。

簿記会計Ｂ

本講義では、簿記会計の基礎的な知識を身につけることを目的とする。講義内容は、主に日商3級レベル後半の商業簿記の内容（諸取引の簿記処理や決算手続）及びそれらの応用論点について学習する。

経営学

本講義の目標は、経営学の基礎的概念と理論を理解することである。具体的には、企業経営の全体像、経営学の全体像からはじまり、経営戦略、経営組織、制度などの様々なテーマを取り上げ、基礎的な概念と理論について具体的事例を踏まえながら学ぶ。

財務会計総論Ⅰ

会計は企業経営活動を映しだす言語であり、企業活動を理解するには会計の知識は必要である。本講義は、会計学の基本を理解することを目的とする。内容は、財務会計の役割と制度、会計理論と会計
基準、利益計算と資産評価、現金預金、有価証券、売上債権である。

財務会計総論Ⅱ

会計環境の変化や会計基準の国際的統合化を契機に、近年の会計制
度の改革には目覚しいものがある。本講義は、財務会計総論Ⅰの内容を引き継ぐ形で、最近、会計処理が変化した内容も盛り込んで理解することを目的とする。内容は、有形固定資産、無形固定資産、負債、純資産等の会計である。

管理会計総論Ⅰ

本講義は、管理会計の役割についての基本的な理解を目的とする｡
そのため、管理会計の基本的知識を厳選し､具体的な企業実務と結びつけて直感的に理解できるよう配慮する｡管理会計は､経営管理の発展に伴って生まれ成長してきた｡管理会計の役割を理解するためには、経営管理に対しどのような貢献ができるかを常に考えることが重要である｡そこで、アメリカの経営管理の発展を手がかりに、その中で必要とされた管理会計の役割を中心に学習する｡

管理会計総論Ⅱ

本講義では、日本とアメリカ（欧米）の管理会計実務の違いについて考察する｡日本の管理会計が欧米実務と異なることは、1970年代から認識されていたが、なぜ、どのように異なるかはそれほど知られていない｡本講義では、日本企業で使われている、日本の実務を中心に学習する｡

受講者が講義・演習・宿題を通じて、株式分析・債券分析の基礎理
証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞ 論及び基礎的計算法を習得することを目的とする。具体的には、証券アナリスト1次試験「証券分析とポートフォリオ・マネジメン
ﾒﾝﾄⅠト」の株式分析及び債券分析の主要分野を対象とする。
受講者が講義・演習・宿題を通じて、現代ポートフォリオ理論とデリバティブ分析の基礎理論と基礎的計算法を習得することを目的とする。具体的には、証券アナリスト1次試験「証券分析とポート証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞ
フォリオ・マネジメント」のポートフォリオ・マネジメント
ﾒﾝﾄⅡ（CAPM、マーケット・モデル、運用成績の評価尺度と要因分解）とデリバティブ分析（無裁定評価理論、2項モデルによるデリバティ
ブ評価）の主要分野を対象とする。

計量経済学

回帰分析は万能ではない。推計に際して生じる諸問題をどう把握し、どのように対処していくか、それらのシークエンスをPC活用による実習形式で学んでいくことが本講義の目的である。日本経済の最新マクロデータを利用し、計量分析の面白さも伝えていく。

マーケティング論

マーケティング戦略は企業の経営企画に必須の要素である。そのためには市場動向や消費者行動等の大規模データの分析を必要とするので、マーケティングはデータサイエンスの重要な応用分野である。本講義では、現代のマーケティング戦略の実態を学ぶとともに、マーケティングデータに基づく価値創造を目的として、マーケ
ティングデータの特徴、データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析手法、解析結果の解釈等について解説する。

21

備考

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
科目
区分

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
応
用
科
目

授業科目の名称

講義等の内容マーケティング演習

本演習では、マーケティングデータを使った分析についての導入的なレクチャーののち、学生を主体としたグループワークにより、
マーケティングにおける価値創造の成功体験を積むことを目指す。

ファイナンス論

企業を中心とする資金調達あるいは資産運用等のファイナンスは、
現代資本主義の中枢の活動であり、債券市場、証券市場、外国為替市場等では膨大なデータが日々蓄積され、ファイナンスはデータサ
イエンスの典型的な応用分野である。本講義では、現代ファイナンスの実態と分析手法を学ぶとともに、ファイナンスデータに基づく価値創造を目的として、ファイナンスデータの特徴、データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析手法、解析結果の解釈等について解説する。

ファイナンス演習

本演習では、ファイナンスデータを使った分析についての導入的なレクチャーののち、学生を主体としたグループワークにより、ファイナンス分野における価値創造の成功体験を積むことを目指す。

財務諸表分析論

企業の経営状態を開示するための財務諸表はデータサイエンスの応用材料の一つである。本講義では、財務諸表を用いた企業の業績分
析、特に投資リスク評価や株式評価など、統計的手法やファイナンスを応用した高度な分析手法を学ぶ。これに関連して、財務諸表
データに基づく価値創造を目的として、財務諸表データの特徴、
データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析手法、解析結果の解釈等について解説する。

財務諸表分析演習

本演習では、会計データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。
生命科学・医学データに対して頻繁に利用される分析手法、データの管理や前処理の方法について解説する。

生命科学方法論

備考

オムニバス（オムニバス方式／全15回）（154田中佐智子／7回）
医療データに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、結果の解釈、結果の活用について解説する。
（153白井剛／8回）
バイオデータに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、結果の解釈、結果の活用について解説する。
オムニバス
本演習では、生命科学・医学データを使った分析についての導入的なレクチャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

生命科学演習ビジネスエコノミクス論（オムニバス方式／全15回）（154田中佐智子／7回）
実際の医療データを用いた分析を学生主体で行う。
（153白井剛／8回）
教育用に利用可能な公開された実際のバイオデータを用いた分析を学生主体で行う。
各企業の活動や産業活動を表す指標を含むビジネスデータの分析
は、グローバル経済でのわが国の成長戦略、産業政策、地方創生、
地域デザイン等に不可欠であり、データサイエンスの応用が期待される。本講義では、ビジネスデータに基づく価値創造を目的として、ビジネスや諸産業の動向を学びつつ、ビジネスデータの特徴、
データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析手法、解析結果の解釈等について解説する。

本演習では、ビジネスデータを使った分析についての導入的なレク
ビジネスエコノミクス演習 チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

22

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

講義等の内容備考
オムニバス

環境に関するデータ、例えば気象、治水、環境汚染、水質などのデータはデータサイエンスの分析対象として重要である。本講義
は、環境データに基づく価値創造を目的とし、データの管理や前処理の方法、環境データの特徴、環境データに対してよく使われる統計解析手法、結果の解釈等について解説する。
環境政策論（オムニバス方式／全15回）（149小郷原一智／7回）
気象・環境データに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、結果の解釈、結果の活用について解説する。
（150加藤博和／8回）
交通データに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、結果の解釈、結果の活用について解説する。
オムニバス
本演習では、環境データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

環境政策演習

専
門
教
育
科
目
群

価
値
創
造
応
用
科
目

（オムニバス方式／全15回）（149小郷原一智／7回）
実際の気象・環境データを用いた分析を学生主体で行う。
（150加藤博和／8回）
実際の交通データを用いた分析を学生主体で行う。

教育社会論

学習到達度を測るテストの成績、学校現場の教育方法などの教育データや、出身階層による教育達成や職業達成、ライフスタイルや意識の差異などの社会の多様な側面を明らかにする社会調査データは膨大に蓄積されており、データサイエンスの応用によって、教育の質を高めたり、現代社会における教育の役割を解明することが期
待されている。本講義では、教育に関するデータや社会調査データの特徴、データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析
手法、解析結果の解釈等について解説し、現代社会における教育と社会の実態を考察し、価値創造の可能性を探る。

教育社会演習本演習では、教育データならびに社会調査データを使った分析についての導入的なレクチャーののち、学生を主体としたグループワー
クにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

保険戦略論

生命保険及び損害保険は伝統的に統計学の重要な応用分野であり、様々なデータが膨大に蓄積されている。本講義では、少子高齢化・
グローバル化・金融市場のダイナミックな変化に対応する保険市場の動向や実態を踏まえ、保険商品戦略の最前線を学ぶとともに、保
険関連データの特徴、データの管理や前処理の方法、頻繁に利用される統計解析手法、結果の解釈等について解説する。

保険戦略演習本演習では、保健データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

公的統計

政府の作成する公的統計は社会についての基本的な数量データを提供するものであり、他分野のデータ分析の基礎として重要である。
本講義は、公的データに基づく価値創造を目的とし、データの管理や前処理の方法、公的データの特徴、公的データに対してよく使われる統計解析手法、結果の解釈等について解説する。

公的統計演習本演習では、公的データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。

心理分析論

心理学は統計手法を多用する分野であり、因子分析モデルなどの潜在変数モデルは心理学において発展してきた。本講義は、心理デー
タに基づく価値創造を目的とし、データの管理や前処理の方法、心理データの特徴、心理データに対してよく使われる統計解析手法、結果の解釈等について解説する。

23

授

業

科

目

の

概

要

（データサイエンス学部データサイエンス学科）科目
区分

授業科目の名称

心理分析演習講義等の内容備考

本演習では、心理データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。
オムニバス(一部）

価
値
創
造
応
用
科
目

（20石井良一 15回）
最近では、地方公共団体の保有するデータがオープンデータの形で提供されるようになっており、地域の文化や経済活動の分析がデー
タサイエンスの応用分野として重要になっている。本講義は、地域データに基づく価値創造を目的とし、データの管理や前処理の方
法、地域データの特徴、地域データに対してよく使われる統計解析
手法、結果の解釈等について解説する。
地域文化情報論（オムニバス方式／全15回）（155畑山満則／7回）
地域防災データに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、
結果の解釈、結果の活用について解説する。
（111田中勝也／8回）
地域・歴史データに基づいた価値創造に関して、データ、分析手法、結果の解釈、結果の活用について解説する。
（20石井良一 15回）
本演習では、地域データを使った分析についての導入的なレク
チャーののち、学生を主体としたグループワークにより、価値創造の成功体験を積むことを目指す。
地域文化情報演習

専
門
教
育
科
目
群

（オムニバス方式／全15回）（155畑山満則／7回）
実際の地域防災データを用いた分析を学生主体で行う。
（111田中勝也／8回）
実際の地域・歴史データを用いた分析を学生主体で行う。

データサイエンスが実際にどのように使われているかを知るために、外部講師等を招き、ケーススタディ形式の指導を受け、実際の現場を体感する。それにより、各分野の業務内容、組織、ビジネス
データサイエンス入門演習
課題を知り、統計分析、情報技術そのものの重要性だけでなく、その現場の特性、コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力等の重要性を認識する。
データエンジニアリングとデータアナリシスのスキルを駆使し、様々なオープンデータや連携団体より提供されるデータを用いてデータ分析を実際に行う。この経験により、データ分析を行う一連の流れを体験し、さらに分析を行う際の課題、問題点等を理解する。

データサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ

企業等と連携し、実際のビジネス現場のデータに触れ、現場の人とのコミュニケーションをとりながら、課題を理解する。また、問題解決の手法の選択、分析、問題解決策の提案を行う。本授業では、
PPDACサイクルのProblem（課題の明確化）、Plan（データ収集や分析の計画を立てる）、Data（データ収集）を行い、課題に対して自主的に行動する姿勢を身に付ける。

データサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ

企業等と連携し、実際のビジネス現場のデータに触れ、現場の人とのコミュニケーションをとりながら、課題を理解する。また、問題解決の手法の選択、分析、問題解決策の提案を行う。本授業では、
PPDACサイクルのData（データクリーニング）、Analysis（データ分析）、Conclusion（まとめ）を行い、価値創造を行う際の課題、問題点を理解する。

ーデータサイエンスフィールドワーク演習

デ
タ
駆
動
型
P
B
L
演
習
科
目

データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱで行ってきた内容を精査
データサイエンス
し、問題点等を改善し、新たな手法、調査を行う。3年次に行った
上級実践価値創造卒業演習
分析をもとに、何を完成すべきか考え、新たにPPDACサイクルを行Ⅰ
い、新たな価値創造を目指す。
データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ、Ⅱ及びデータサイエンス上
データサイエンス
級実践価値創造卒業演習Ⅰで行ってきた内容を精査し、新規性、独上級実践価値創造卒業演習 自性、有効性の高い分析手法あるいは解決システムの実現を目指Ⅱす。
それらの成果を卒業レポートとしてまとめる。

24

オムニバス(一部）データサイエンス学部

1

データサイエンス学部

2

3

Ｐ
(29台)

ﾊﾞｽ停

保存
樹木

自転車置場

保存
樹木

（０２０）
（０２１）
門衛所
ガソリン庫
Ｓ1．平6
Ｒ1．昭30
40㎡
10㎡

保
存
樹
木

1,028㎡

（０７７）
史料館
Ｒ3．平6

保存樹木

講堂
Ｗ 2．
大13
902㎡

（００２）

Ｒ3．昭552,672㎡

建ぺい率

21.6％

64,592㎡ 13,947㎡ 34,515㎡

建築面積

彦根城外堀

保存樹木

民 家

53.4％

容 積 率

置

2,352人

全学生数

学

経

Ｐ(6台)

Ｒ2-1．昭613,484㎡
Ｓ3．平6
81㎡

（０７５）
体育館・
課外活動施設

図

済

部

学

等

名

部

（０４６）便所
Ｓ1．昭41
23㎡

００１

団地番号

自転車置場

テニスコート（全天候）

市
道

小グランド

彦

根

地

彦根市馬場一丁目１番１号

所

（０５９）
中島町宿舎
Ｒ4．昭43
1,258㎡

在（０６４）
プール付属家Ｂ1．昭53105㎡（０５８）
プール機械室Ｓ1．昭50
31㎡

団 地 名

（全天候）

課外活動施設Ａ棟
S2．平21 282㎡

（０７８）

（０８０）
屋外便所
S1．平22 22㎡

課外活動施設Ｂ棟
S2．平21 282㎡

（０７９）

プール

民 家

テニスコート（全天候）Ｒ2．昭55
1,702㎡（０６９）福利施設

彦
根
城
外
堀

（０８２）男子更衣室
Ｓ1．平2312㎡（０８１）女子更衣室
Ｓ1．平23
12㎡

保存樹木

（０７２）
大合併
講義室
Ｒ1．
昭57
605㎡

（０７６）
第２
校舎棟
Ｒ5．平6
2,767㎡

配Ｒ5．昭591,306㎡（０７４）
5,137㎡
第２
研究棟

Ｐ(33台)

Ｐ(44台)

保存樹木（０６５）校舎棟
Ｒ3．昭54 5,318㎡
Ｓ１．平16 27㎡

Ｒ6．昭52

(063)
中央
機械室
R1 昭53351㎡（０６０）研究棟

Ｐ(21台)

ﾊﾞｲｸ(大)
置場

建物延面積

敷地面積

保
存
樹
木

保存
樹木

ﾊﾞｲｸ(小)
置場

（０８３）
総合研究棟
〈士魂商才館〉
Ｒ3．平25 1,960㎡（０５７）
附属図書館棟Ｒ3 昭504,385㎡

自転車置場

自転車置場

（０６８）
本部・保健管理棟

陵水会館

（０７３）
倉庫
Ｒ1．昭57
54㎡

（０３９）
車庫
Ｒ1．昭39
63㎡

民 家

（０６７）
Ｗ2．昭13
479㎡

（０７１）
倉庫
Ｓ1．昭56118㎡

自転車置場

国立大学法人等施設実態調査（様式２）

10

０２７６

学校番号

0

滋

20

学

賀

校

大

50M

Ｓ＝１／１，５００

夏季主風向

冬季主風向

Ｎ

学

名

2015

作成年度

国立大学法人滋賀大学学則（案）
目次
第 1 章 総則
第１節 目的（第 1 条）
第２節 自己評価等及び教育研究等の状況の公表（第 2 条・第 3 条）
第３節 組織（第 4 条－第 13 条）
第４節 役員及び職員等（第 14 条－第 19 条）
第５節 運営組織（第 20 条－第 26 条）
第２章 学部
第１節 目的（第 26 条の２）
第２節 収容定員（第 27 条）
第３節 修業年限等、学年、学期及び休業日（第 28 条－第 31 条）
第４節 教育課程、授業及び単位数等（第 32 条－第 38 条）
第５節 入学、休学、退学、転学及び留学（第 39 条－第 55 条）
第６節 授業料等（第 56 条－第 65 条）
第７節 試験、卒業、学位授与及び教育職員免許状（第 66 条－第 69 条）
第８節 褒賞、除籍及び懲戒（第 70 条－第 72 条）
第９節 科目等履修生、特別聴講学生、研究生及び外国人留学生（第 73 条－第 76 条）
第３章 大学院
第１節 目的（第 77 条－第 81 条）
第２節 教員組織（第 82 条）
第３節 収容定員（第 83 条）
第４節 修業年限等、学年、学期及び休業日（第 84 条・第 85 条）
第５節 教育課程、授業及び単位数等（第８５条の２－第９４条）
第 6 節 入学、休学、退学、転学及び留学（第 95 条－第 107 条）
第 7 節 授業料等（第 108 条・第 109 条）
第８節 修了要件、学位授与及び教育職員免許状（第 110 条－第 114 条）
第９節 褒賞、除籍及び懲戒（第 115 条）
第 10 節 科目等履修生、特別聴講学生、研究生、特別研究学生及び外国人留学生（第 116 条－第 120 条）
第 4 章 専攻科（第 121 条－第 129 条）
第 5 章 公開講座（第 130 条）
第 6 章 学寮（第 131 条・第 132 条）

第 1 章 総則
第１節 目的（目的）
第 1 条 国立大学法人滋賀大学（以下本章において「法人」という。
）が設置する滋賀大学（以下「本学」と

-1-

いう。
）は、教育基本法の精神と本学の理念に則り、豊かな一般教養と専門学科に関する最高の教育を授けるとともに、最深の学理を究めもってわが国文化の発展を図り世界の進歩に寄与することを目的とする。
第２節 自己評価等及び教育研究等の状況の公表（自己評価等）第 2 条 本学は、その教育研究の水準の向上を図り、前条の目的及び社会的使命を達成するため、教育研究
活動等の状況について自ら点検及び評価（以下「自己評価」という。
）を行い、その結果を公表するものとする。
２ 前項の自己評価の結果については、本学の職員以外の者による検証を受けるよう努めなければならない。
（教育研究等の状況の公表）
第 3 条 本学は、本学における教育及び研究並びに組織及び運営の状況を公表するものとする。
第３節 組織（学部）
第 4 条 本学に次の学部を置く。
教育学部
経済学部
データサイエンス学部
2 学部に関する事項は、別に定める。
（大学院）
第 5 条 本学に大学院を置く。
2 前項の大学院に次の研究科を置く。
教育学研究科
経済学研究科
3 大学院に関する事項は、別に定める。
（専攻科）
第 6 条 本学に特別支援教育専攻科を置く。
（教員組織）
第７条 教員組織として、学部に修士講座を、大学院経済学研究科に博士講座を、次のとおり置く。
教育学部
学校教育教員養成課程
国語教育
社会科教育
数学教育
理科教育
音楽教育
美術教育
保健体育
技術教育
家政教育
英語教育
障害児教育

-2-

幼児教育
学校教育
情報教育
環境教育
経済学部
経済学科
基礎理論
応用経済論
政策経済論
比較経済論
ファイナンス学科
ファイナンス計画
ファイナンス市場
ファイナンス・システム
企業経営学科
マネジメントマネジメント・ポリシー
マネジメント・サイエンス
会計情報学科
財務会計
管理会計
国際会計
社会システム学科
社会システム
法システム
思考情報システム
国際文化システム
経済学研究科
リスク基礎
リスク管理
リスクと創造２ 本学に、データサイエンス学系を置く。
３ データサイエンス学系に関し必要な事項は、別に定める。
（学内共同教育研究施設）
第 8 条 本学に次の学内共同教育研究施設を置く。
環境総合研究センター
国際センター
社会連携研究センター
データサイエンス教育研究センター
２ 前項のほか、情報処理センターを置く。

-3-

（情報機構）第 8 条の 2 本学に情報機構を置く。
（附属学校）
第 9 条 本学に次の学部附属学校を置く。
教育学部 幼稚園、小学校、中学校及び特別支援学校（附属図書館)
第 10 条 本学に附属図書館を置く。
２ 前項の附属図書館に分館を置く。
（保健管理センター）
第 11 条 本学に保健管理センターを置く。
２ 前項の保健管理センターに分室を置く。
（障がい学生支援室）
第 11 条の２ 本学に障がい学生支援室を置く。
（規程）
第 12 条 第 8 条から前条までに関し必要な事項は、別に定める。
（事務組織）
第 13 条 本学に、事務組織を置く。
２ 事務組織に関し必要な事項は、別に定める。
第４節 役員及び職員等（役員）
第 14 条 法人の役員は、学長、理事及び監事とする。
（職員）
第 15 条 法人に次の種類の職員を置く。
教授、准教授、講師、助教、助手、副校長、主幹教諭、教諭、養護教諭、事務職員、技術職員、教務職員
及びその他必要な職員（副学長）
第 16 条 本学に副学長を置く。
２ 副学長に関し必要な事項は、別に定める。
（学部長及び副学部長）
第 17 条 第４条に掲げる学部に、学部長を置く。
２ 前項の学部に、副学部長を置くことができる。
３ 学部長及び副学部長に関し必要な事項は、別に定める。
（研究科長及び副研究科長）
第 18 条 第 5 条に掲げる研究科に研究科長を置く。
２ 前項の研究科に、副研究科長を置くことができる。
３ 研究科長及び副研究科長に関し必要な事項は、別に定める。
（学内共同教育研究施設等の長）
第 19 条 第 8 条から第 11 条の 2 に掲げる学内共同教育研究施設、情報機構、附属学校、附属図書館及び保健管理センターのそれぞれに長又は所長を置く。
第５節 運営組織-4-

（役員会）
第 20 条 法人に、運営に関する重要事項を審議するため、役員会を置く。
２ 役員会に関し必要な事項は、別に定める。
（学長選考会議）
第 21 条 法人に、学長の選考及び解任に関する事項を審議するため、学長選考会議を置く。
２ 学長選考会議に関し必要な事項は、別に定める。
（経営協議会）
第 22 条 法人に、経営に関する重要事項を審議するため、経営協議会を置く。
２ 経営協議会に関し必要な事項は、別に定める。
（教育研究評議会）
第 23 条 法人に、教育研究に関する重要事項を審議するため、教育研究評議会を置く。
２ 教育研究評議会に関し必要な事項は、別に定める。
（経営協議会と教育研究評議会の合同委員会）
第 24 条 法人に、経営と教育研究に関する重要事項を審議するため、経営協議会と教育研究評議会の合同委
員会を置くことができる。
２ 合同委員会に関し必要な事項は、別に定める。
（教授会）
第 25 条 第４条に掲げる学部に、それぞれの教育研究に関する重要事項を審議するため、教授会を置く。
２ 教授会は、学長が次に掲げる事項について決定を行うに当たり意見を述べるものとする。
（1）学生の入学及び卒業（2）学位の授与（3）前 2 号に掲げるもののほか、教育研究に関する重要な事項で、学長が教授会の意見を聴くことが必要であると認めるもの（4）前号の教育研究に関する重要な事項は、学長が別に定める。
３ 教授会は、前項に規定するもののほか、学長及び学部長（以下この項において「学長等」という。
）がつかさどる教育研究に関する事項について審議し、及び学長等の求めに応じ、意見を述べることができる。
４ その他教授会に関し必要な事項は、学部ごとに別に定める。
（研究科委員会）
第 26 条 第 5 条に掲げる研究科に、それぞれの教育研究に関する重要事項を審議するため、研究科委員会を置く。
２ 研究科委員会は、学長が次に掲げる事項について決定を行うに当たり意見を述べるものとする。
（1）学生の入学及び課程の修了（2）学位の授与（3）前 2 号に掲げるもののほか、教育研究に関する重要な事項で、学長が研究科委員会の意見を聴くことが必要であると認めるもの（4）前号の教育研究に関する重要な事項は、学長が別に定める。
３ 研究科委員会は、前項に規定するもののほか、学長及び研究科長（以下この項において「学長等」という。
）がつかさどる教育研究に関する事項について審議し、及び学長等の求めに応じ、意見を述べることができる。

４ その他研究科委員会に関し必要な事項は、研究科ごとに別に定める。

-5-

第２章 学部
第１節 目的（目的）
第 26 条の２ 本学の人材の養成に関する目的その他の教育研究上の目的は、学部、学科又は課程ごとに別に定める。
第２節 収容定員（収容定員）
第 27 条 各学部の学科又は課程及び収容定員は、次の表のとおりとする。
学部
教育学部

経済学部

学科又は課程入学定員

第3年次編入学定員

収容定員

学校教育教員養成課程

230

920

計

230

920

経済学科
昼間主コース165

夜間主コース

11

5

670
44

ファイナンス学科
昼間主コース55

夜間主コース

9

3

226
36

企業経営学科
昼間主コース75

夜間主コース

10

4

308
40

会計情報学科
昼間主コース50

夜間主コース

9

3

206
36

社会システム学科

データサイエンス学部

昼間主コース65

夜間主コース

11

5

270
44

計

460

データサイエンス学科

100

400

計

100

400

790

合計

20

20

1,880

3,200

第３節 修業年限等、学年、学期及び休業日（修業年限及び在学期間）
第 28 条 修業年限は、4 年とする。
2 本学において、大学設置基準(昭和 31 年文部省令第 28 号)第 31 条に定める科目等履修生(本学の学生以外の者に限る。)として、一定の単位を修得した後に入学する場合においては、当該単位の修得により本学の教育課程の一部を履修したと認めるときは、修得した単位数その他の事項を勘案して、相当期間を 2 年を超えな
い範囲で修業年限に通算することができる。
3 在学期間は、8 年を超えることができない。ただし、前項の規定により相当期間を修業年限に通算された者-6-

及び第 43 条、第 44 条若しくは第 45 条の規定により入学を許可された者又は第 46 条の規定により転学部を許可された者については、修学すべき年数の 2 倍に相当する年数を超えることができない。
（学年）
第 29 条 学年は 4 月 1 日に始まり翌年 3 月 31 日に終わる。
（学期）
第 30 条 学年を分けて、次の 2 学期とする。
春学期 4 月 1 日から 9 月 30 日まで
秋学期 10 月 1 日から翌年 3 月 31 日まで2 必要があると認める場合、学長は、春学期及び秋学期の期間を臨時に変更することができる。
（休業日）
第 31 条 休業日は、次のとおりとする。
日曜日及び土曜日
国民の祝日に関する法律(昭和 23 年法律第 178 号)に規定する休日
開学記念日 5 月 31 日
夏季休業
冬季休業
2 前項の夏季休業及び冬季休業の期間は、学長が別に定める。
3 必要がある場合、学長は、第 1 項の休業日を臨時に変更することができる。
4 第 1 項に定めるもののほか、学長は、臨時の休業日を定めることができる。
第４節 教育課程、授業及び単位数等（教育課程）
第 32 条 本学の教育課程は、学部、学科及び課程の教育上の目的を達成するために必要な授業科目を開設し、体系的に編成するものとする。
2 本学に、全学に共通する授業科目として、教養教育に関する科目及び体験学習に関する科目を置く。
3 前 2 項に規定する授業科目は、文部科学大臣が別に定めるところにより、多様なメディアを高度に利用して、当該授業を行う教室等以外の場所で履修させることができる。
4 第 1 項及び第 2 項に規定する授業科目は、外国において履修させることができる。前項の規定により、多様なメディアを高度に利用して、当該授業を行う教室等以外の場所で履修させる場合についても、同様とする。
5 全学に共通する授業科目に関し必要な事項は、別に定める。
6 教育課程及び授業に関することは、学部ごとに別に定める。
（他の大学又は短期大学における授業科目の履修等）
第 33 条 前条の教育課程において、教育上有益と認めるときは、学生が他の大学又は短期大学(以下「他大学等」という。)において履修した授業科目について修得した単位を、60 単位を超えない範囲で本学における授業科目の履修により修得したものとみなすことができる。
2 前項の規定は、学生が、外国の大学又は短期大学(以下「外国の大学等」という。)に留学する場合、外国の大学等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合及び外国の大学等の教育課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該教育課程における授業科目を我が国において履修する場合について準用する。

-7-

3 前 2 項の実施に関し必要な事項は、学部ごとに別に定める。
（大学以外の教育施設等における学修）第 34 条 教育上有益と認めるときは、学生が行う短期大学又は高等専門学校の専攻科における学修その他文部科学大臣が別に定める学修(平成 3 年文部省告示第 68 号)を、本学における授業科目の履修とみなし、単位を与えることができる。
2 前項により与えることができる単位数は、前条第 1 項及び第 2 項により本学において修得したものとみなす単位数と合わせて 60 単位を超えない範囲で本学において修得したものとして認定することができる。
3 前項の認定に関する手続等は、学部ごとに別に定める。
（休学期間中の履修等）
第 34 条の 2 前２条の規定は、休学期間中についても適用する。この場合において、第 33 条第 2 項中「外国の大学又は短期大学(以下「外国の大学等」という。)に留学する場合」とあるのは「外国の大学又は短期大学(以下「外国の大学等」という。)において授業科目を履修する場合」とする。
（遠隔授業により修得できる単位数）
第 34 条の 3

第 32 条第 3 項の授業の方法により修得できる単位数は、60 単位を超えないものとする。

2 前項の規定にかかわらず、124 単位を超える単位数を卒業の要件としている課程・学科において、大学設置基準(昭和 31 年文部省令第 28 号)第 25 条第 1 項の授業により 64 単位以上を修得しているときは、60 単位を超えることができる。
（単位）
第 35 条 1 の授業科目に対する課程を修了した学生には、単位を与える。
（単位数）
第 36 条 各授業科目に対する単位数は、学部ごとに別に定める。
（成績評価基準等の明示等）
第 36 条の 2 本学は、学生に対して、授業の方法及び内容並びに 1 年間の授業の計画をあらかじめ明示す
るものとする。
２ 本学は、学修の成果に係る評価及び卒業の認定に当たつては、客観性及び厳格性を確保するため、学生に対してその基準をあらかじめ明示するものとする。
３ 前 2 項に関する必要な事項は、学部ごとに別に定める。
（入学前の既修得単位の認定）
第 37 条 教育上有益と認めるときは、学生が本学入学前に、大学若しくは短期大学又は外国の大学等において履修した授業科目について修得した単位(科目等履修生として修得した単位を含む。)を、本学における授業科目の履修により修得したものとみなすことができる。
2 教育上有益と認めるときは、学生が本学入学前に行った第 34 条第 1 項に規定する学修を、本学における授業科目の履修とみなし、単位を与えることができる。
3 前 2 項により修得したものとみなし、又は与えることのできる単位数は、第 43 条及び第 45 条に規定する
編入学等の場合を除き、本学において修得した単位以外のものについては、第 33 条第 1 項及び第 2 項並びに第 34 条第 1 項により本学において修得したものとみなす単位数と合わせて 60 単位を超えない範囲で本学において修得したものとして認定することができる。
4 前項の認定に関する手続等は、学部ごとに別に定める。
（単位数の上限）-8-

第 38 条 学生が各年次にわたって適切に授業科目を履修するため、卒業要件として学生が修得すべき単位数
について、学生が 1 年間又は 1 学期に履修科目として登録することができる単位数の上限を定めるものとする。
2 本学は、その定めるところにより、所定の単位を優れた成績をもつて修得した学生については、前項に規定する単位数の上限を超えて履修科目の登録を認めることができる。
3 前 2 項の登録に関する手続等は、学部ごとに別に定める。
第５節 入学、休学、退学、転学及び留学（入学期）
第 39 条 入学期は、毎学年の始めとする。
（入学資格）
第 40 条 本学に入学することのできる者は、次の各号の一に該当する者とする。
(1) 高等学校を卒業した者(2) 中等教育学校を卒業した者(3) 通常の課程による 12 年の学校教育を修了した者(4) 外国において、学校教育における 12 年の課程を修了した者又はこれに準ずる者で文部科学大臣の指定したもの(5) 文部科学大臣が高等学校の課程と同等の課程を有するものとして認定した在外教育施設の当該課程を修了した者(6) 専修学校の高等課程（修業年限が 3 年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。
）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者(7) 文部科学大臣の指定した者(8) 文部科学大臣の行う高等学校卒業程度認定試験に合格した者（大学入学資格検定に合格した者を含む。
）(9) その他本学において相当の年齢に達し、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者（出願手続及び検定料の免除）
第 41 条 入学を志願する者は、入学願書に第 56 条に規定する検定料及び別に指定する書類を添え、所定の期日までに学長に願い出なければならない。ただし、特別な事情により検定料の納付が著しく困難であると認められる場合には、検定料を免除することができる。
2 検定料の免除に関し必要な事項は、別に定める。
（入学志願者の選抜）
第 42 条 学部に入学を志願する者については、学部において選抜を行い入学を許可すべき者を定める。
（相当年次に入学を許可する入学志願者の資格）
第 43 条 次の各号の一に該当する者で、学部に入学を志願する者については、学部において選考の上、相当年次に入学を許可することがある。
(1) 大学を卒業した者又は退学した者(2) 学校教育法(昭和 22 年法律第 26 号)第 104 条第 3 項の規定により学士の学位を授与された者(3) 短期大学、高等専門学校、旧国立工業教員養成所又は旧国立養護教諭養成所を卒業した者(4) 専修学校の専門課程(修業年限が2 年以上であることその他の文部科学大臣の定める基準を満たすものに限る。)を修了した者(学校教育法第 90 条第 1 項に規定する大学入学資格を有する者に限る。)(5) 高等学校、中等教育学校の後期課程及び特別支援学校の専攻科の課程（修業年限が２年以上であるこ-9-

とその他の文部科学大臣の定める基準を満たすものに限る。
）を修了した者(学校教育法第90条第１項に規定する大学入学資格を有する者に限る。)(6) 学校教育法施行規則(昭和 22 年文部省令第 11 号)附則第 7 条に定める従前の規定による大学学部、高等学校、専門学校又は教員養成諸学校等の課程を修了し、又は卒業した者
2 前項の入学に関する手続等については、本学に入学を志願する者に関する規定を適用する。
（転入学及び再入学）
第 44 条 次の各号の一に該当する者があるときは、選考の上、相当年次に入学を許可することができる。
(1) 他の大学の学生で、転入学を志願する者(2) 第 53 条の規定により退学した者又は第 71 条の規定により除籍された者で、再入学を志願する者
２ 前項の規定に関する必要な事項は、別に定める。
（第３年次入学志願者の資格）
第 45 条 次の各号の一に該当する者で、経済学部の第 3 年次に入学を志願する者については、学部において選考の上、入学を許可する。
(1) 学士の学位を有する者(2) 短期大学又は高等専門学校を卒業した者(3) 大学に 2 年以上在学し、所定の単位を修得した者(4) 第 43 条第 1 項第 4 号に規定する者(5) 第 43 条第 1 項第 5 号に規定する者(6) 前各号に掲げる者と同等以上の学力を有すると認められる者
2 前項の入学に関する手続等については、本学に入学を志願する者に関する規定を適用する。
（転学部）
第 46 条 本学の 1 の学部に在学する学生で、本学の他の学部に転学部を志願する者については、当該学部において選考の上、相当年次に転学部を許可することがある。
（入学手続及び入学許可）
第 47 条 入学選考の結果に基づき合格の通知を受けた者は、所定の期日までに入学誓書及び別に指定する書類を提出するとともに、第 56 条に規定する入学料を納付しなければならない。ただし、特別な事情により入学料の納付が著しく困難であると認められる場合又は別の定めに該当する場合には、入学料の全部若し
くは半額を免除し、又は徴収猶予することができる。
2 学長は、前項の入学手続きを完了した者に入学を許可する。ただし、前項ただし書の規定に基づき入学料の免除又は徴収猶予を願い出た者については、入学料の未納にかかわらず入学を許可することができる。
（入学料の免除及び徴収猶予）
第 48 条 本章に規定するもののほか、入学料の免除及び徴収猶予に関し必要な事項は、別に定める。
（既納の検定料及び入学料）
第 49 条 既納の検定料及び入学料は、これを返還しない。ただし、次の各号に該当するときは、検定料を返還することができる。
(1) 第 42 条に定める入学者の選抜において、出願書類等による選抜(以下この条において「第 1 段階目の選抜」という。)を行い、その合格者に限り学力検査その他による選抜(以下この条において「第 2 段階
目の選抜」という。)を行う場合における第 1 段階目の選抜の不合格者に対する検定料については、当該者の申出により第 2 段階目の選抜に係る額に相当する額を返還する。

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(2) 第 41 条に定める出願手続において、出願受理後に本学が指定する大学入試センター試験受験科目の不足等により出願無資格者であることが判明した者に対する検定料については、当該者の申出により第 2段階目の選抜に係る額に相当する額を返還する。
（休学）
第 50 条 疾病又はその他やむを得ない理由のため 3 か月以上修学できない場合は、学長の許可を得て休学することができる。
2 疾病のため修学が不適当と認められる学生に対しては、学長はこれに休学を命ずることができる。
（休学期間）
第 51 条 休学期間は、これを在学期間に通算しない。
2 休学期間は通じて 4 年を超えることができない。
（復学）
第 52 条 休学期間中にその事由が消滅したときは、学長の許可を得て復学することができる。
（退学）
第 53 条 学生が退学しようとするときは、書面をもつてその旨学長に願い出て、その許可を受けなければな
らない。
（転学）
第 54 条 他の大学に転学を志望する学生は、書面をもつてその旨学長に願い出て、その許可を受けなければ
ならない。
（留学）
第 55 条 第 33 条第 2 項の規定により、外国の大学等で履修するため留学を志望する学生は、書面をもってその旨学長に願い出て、その許可を受けなければならない。
2 前項の規定により留学した期間は、第 28 条に規定する修業年限に通算するものとする。
3 前 2 項に関する必要な事項は、別に定める。
第６節 授業料等（検定料、入学料、授業料及び寄宿料の額）
第 56 条 検定料、入学料、授業料及び寄宿料の額は、国立大学法人滋賀大学における授業料その他費用に関する規程（平成 16 年 4 月 1 日制定。以下「費用に関する規程」という。
）の定めるところによる。
（授業料の徴収方法等）
第 57 条 授業料は、毎年前期(4 月から 9 月まで)及び後期(10 月から翌年 3 月まで)の 2 期に分けて、年額の2 分の 1 ずつ納付しなければならない。ただし、特別の事情があると認められる者には、月割分納を認めることができる。
2 納付の時期は、第 61 条の規定により授業料の徴収猶予を許可された場合を除き、前期にあっては 4 月、後期にあっては 10 月とする。
3 前項の規定にかかわらず、前期に係る授業料を納付するときに、当該年度の後期に係る授業料を併せて納付することができる。
4 入学年度の前期又は前期及び後期に係る授業料については、第 1 項本文及び第 2 項の規定にかかわらず、入学を許可されるときに、納付することができる。
（転学、退学、停学又は除籍の者の授業料）
第 58 条 転学、退学又は除籍の者であっても、その期の授業料はこれを徴収する。
2 停学の者であっても、その期間中の授業料はこれを徴収する。

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（休学者の授業料）
第 59 条 学生の休学を許可した場合は、月割計算により休学当月の翌月（休学する日が月の初日からのとき
は、その月）から復学当月の前月までの授業料を免除する。ただし、第 57 条第 2 項に規定する納付月の末日経過後において休学を許可した（授業料の月割分納又は徴収猶予を許可している学生を除く。
）の場合は、その期の授業料についてはこの限りではない。休学中の者が復学したときは、月割計算により復学当月か
ら復学を許可した月にその期の授業料を徴収する。
（留学者の授業料）
第 60 条 留学期間中の授業料は、納付しなければならない。
（授業料の免除及び徴収猶予）
第 61 条 学生が次の各号の一に該当するときは、その期の授業料の全額又は一部を免除し、若しくはその徴収を猶予することができる。
(1) 経済的理由により授業料の納付が困難で、かつ学業優秀と認められるとき(2) 特別な事情により授業料の納付が著しく困難であると認められるとき（授業料の全額免除）
第 62 条 学生が次の各号の一に該当するときは、未納の授業料の全額を免除することができる。
(1) 死亡したとき(2) 長期間にわたり行方不明の者を除籍するとき(3) 授業料の納付を怠り、督促してもなお納付しない者を授業料の未納を理由として除籍するとき（授業料の免除及び徴収猶予の申請）
第 63 条 第 61 条の規定により授業料の免除又は猶予を受けようとする者は、その事情を具し学長に願い出るものとする。
（授業料免除者の授業料）
第 64 条 授業料を免除された者がその理由を失つたときは、その月から月割をもつてその期の授業料を徴収する。
（既納の授業料）
第 65 条 既納の授業料はこれを返還しない。ただし、次の各号の一に該当するときは、納付した者の申出により当該各号に定める額を返還する。
(1) 前期に係る授業料を納付するときに、当該年度の後期に係る授業料を併せて納付した者（以下「一括納付者」という。
）又は前期分若しくは後期分を納付した者が、第 57 条第 2 項に定める納付月の末日までに休学を申請し許可された場合の休学許可期間に係る授業料に相当する額(2) 一括納付者が、春学期終了時に卒業を認められた場合の後期に係る授業料に相当する額(3) 一括納付者が、9 月 30 日までに、退学した場合又は除籍された場合の後期に係る授業料に相当する額(4) 入学を許可されるときに授業料を納付した者が、入学する年度の前年度の 3 月 31 日までに入学を辞退した場合の当該授業料に相当する額
第７節 試験、卒業、学位授与及び教育職員免許状（試験）
第 66 条 試験に関する事項は、学部ごとに別に定める。
（卒業）
第 67 条 本学に 4 年（第 28 条第 2 項の規定により相当期間を修業年限に通算された者及び第 43 条、第 44条若しくは第 45 条の規定により入学を許可された者又は第 46 条の規定により転学部を許可された者につ- 12 -いては、それぞれの場合の修学すべき年数）以上在学し、所定の授業科目及び単位を修得した者については、卒業と認める。
2 卒業を認めた者には、学士の学位を授与する。
（早期卒業）
第 67 条の 2 本学に 3 年以上在学し、卒業の要件として学部の定める単位を優秀な成績をもって修得したと認められる者については、第 28 条第 1 項及び前条第 1 項の規定にかかわらず、卒業と認めることができる。
２ 卒業を認めた者には、学士の学位を授与する。
３ 早期卒業に関することは、別に定める。
（学位授与）
第 68 条 学士の学位の授与に関する事項は、国立大学法人滋賀大学学位規程(平成 16 年 4 月 1 日制定。以下「学位規程」という。)の定めるところによる。
（教育職員免許状）
第 69 条 教育職員免許状取得の所要資格を得ようとする者は、教育職員免許法(昭和 24 年法律第 147 号)及び教育職員免許法施行規則(昭和 29 年文部省令第 26 号)に定める所定の単位を修得しなければならない。
2 本学において、当該所要資格を取得できる教育職員免許状の種類及び教科は、次の表のとおりとする。
学部

学科又は課程免許状
種類

教育

学校教育教員養成課程

学部

教科

幼稚園教諭一種免許状
小学校教諭一種免許状
中学校教諭一種免許状

国語、社会、数学、理科、音楽、美術、保健体育、技術、家庭、英語

高等学校教諭一種免許状

国語、地理歴史、公民、数学、理科、音楽、美術、工芸、書道、保健体育、家庭、情報、英語

特別支援学校教諭一種免許状（知的障害者、肢体不自由者、病弱者）
経済
学部

経済学科
昼間主コース

中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭一種免許状

地理歴史、公民

中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭一種免許状

公民

高等学校教諭一種免許状

商業

高等学校教諭一種免許状

商業

中学校教諭一種免許状

社会夜間主コース
ファイナンス学科
昼間主コース
夜間主コース
企業経営学科
昼間主コース
夜間主コース
会計情報学科
昼間主コース
夜間主コース
社会システム学科- 13 -

昼間主コース

高等学校教諭一種免許状

公民

夜間主コース3 前 2 項に規定する教育職員免許状取得の所要資格に係る単位の修得方法その他必要な事項は、学部ごとに別に定める。
第８節 褒賞、除籍及び懲戒（褒賞）
第 70 条 優秀な学生に対しては、学長は学部長の推薦に基づき表彰を行うことがある。
（除籍）
第 71 条 次の各号の一に該当する者は、学部長の具申に基づき学長が除籍する。
(1) 入学料の免除又は徴収猶予を願い出た者のうち、免除又は徴収猶予が不許可になった者、半額免除が許可になった者又は徴収猶予が許可になった者で、所定の期日までに納付すべき入学料を納付しない者(2) 授業料の納付を怠り、督促してもなお納付しない者(3) 第 28 条第 3 項に規定する在学期間を超えた者(4) 第 51 条第 2 項に規定する休学期間を超えてなお修学できない者(5) 病気その他の理由により、成業の見込みがないと認められる者(6) 長期間にわたり行方不明の者（懲戒）第 72 条 本学の規則に違反し、又は学生としての本分に反する行為をした者は、学長が懲戒する。
2 前項の懲戒の種類は、退学、停学及び訓告とする。
3 前項の退学は、次の各号の一に該当する者に対して行う。
(1) 性行不良で改善の見込みがないと認められる者(2) 学業を怠り成業の見込みがないと認められる者(3) 正当な理由がなくて出席常でない者(4) 本学の秩序を乱し、その他学生としての本分に著しく反した者
4 停学は 3 か月以上にわたるときは、その期間は在学期間に通算しない。
5 懲戒に関し必要な事項は、別に定める。
第９節 科目等履修生、特別聴講学生、研究生及び外国人留学生（科目等履修生）
第 73 条 本学の学生以外の者で、本学の授業科目中１科目又は複数科目を履修することを志願する者がある
ときは、学部において選考の上、科目等履修生として入学を許可し、単位を与えることができる。
２ 科目等履修生に関し必要な事項は、別に定める。
（特別聴講学生）
第 74 条 他大学等の学生で本学の授業科目を履修することを志願する者があるときは、当該他大学等との協議に基づき、特別聴講学生として履修を許可する。
２ 前項の規定は、外国の大学等の学生にこれを準用する。
３ 特別聴講学生に関し必要な事項は、別に定める。
（研究生）
第 75 条 学部において特殊事項について研究することを志願する者があるときは、学部において選考の上、研究生として入学を許可する。
２ 研究生に関し必要な事項は、別に定める。

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（外国人留学生）
第 76 条 外国人で、大学において教育を受ける目的をもつて入国し、本学に入学を志願する者があるときは、学部において選考の上、外国人留学生として入学を許可する。
２ 外国人留学生は、第 27 条、第 83 条及び第 121 条に規定する入学定員外とすることができる。
３ 外国人留学生に関し必要な事項は、別に定める。
第３章 大学院
第１節 目的(目的)
第 77 条 大学院は、学術の理論及び応用を教授研究し、その深奥をきわめ、又は高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培い、文化の進展に寄与することを目的とする。
2 大学院の人材の養成に関する目的その他の教育研究上の目的は、研究科ごとに別に定める。
（研究科）
第 78 条 教育学研究科は、修士課程とする。
2 経済学研究科は、博士課程とし、これを前期 2 年の課程(以下「博士前期課程」という。)及び後期 3 年の課程(以下「博士後期課程」という。)に区分し、博士前期課程は、修士課程として取り扱うものとする。
(修士課程及び博士前期課程の目的)
第 79 条 修士課程及び博士前期課程は、学部における一般的並びに専門的教育の基礎の上に、広い視野に立って精深な学識を授け、専攻分野における研究能力又は高度の専門性を要する職業等に必要な高度の能力を養うことを目的とする。
(博士後期課程の目的)
第 80 条 博士後期課程は、専攻分野について、研究者として自立して研究活動を行い、又はその他の高度に専門的な業務に従事するに必要な高度の研究能力及びその基礎となる豊かな学識を養うことを目的とする。
(専攻)
第 81 条 研究科に次の専攻を置く。
研究科
教育学研究科

専攻
学校教育専攻課程
修士課程

障害児教育専攻
教科教育専攻経済学研究科

経済学専攻

博士前期課程

経営学専攻
グローバル・ファイナンス専攻
経済経営リスク専攻

博士後期課程第２節 教員組織（教員組織）
第 82 条 大学院の授業及び研究指導は、大学院設置基準（昭和４９年文部省令第２８号）に定める資格を有する教授又は准教授が担当するものとする。ただし、必要があるときは、大学院設置基準に定める資格を有する専任講師又は助教が担当することができる。
２ 大学院の授業を行うために、適当な者が得られない場合には、大学院設置基準に定める資格を有する非常勤講師をもつて充てることができる。
第３節 収容定員- 15 -

（収容定員）第 83 条 大学院の収容定員は、次の表のとおりとする。
研究科名

専攻名

修士課程・博士前期課程
入学定員

教育学研究科

経済学研究科博士後期課程

収容定員

入学定員

学校教育専攻18

36

障害児教育専攻510

教科教育専攻

42

84

小計

65

130

経済学専攻

18

36

経営学専攻

18

36

グローバル・ファイナンス専攻

6

12

小計

42

84

収容定員

経済経営リスク専攻

6

18

小計

6

18

6

18

107

合計

214

第４節 修業年限等、学年、学期及び休業日(標準修業年限及び在学年限)
第 84 条 修士課程及び博士前期課程の標準修業年限は、2 年とし、博士後期課程の標準修業年限は、3 年とする。
2 修士課程及び博士前期課程には 4 年、博士後期課程には 6 年を超えて在学することができない。ただし、第 105 条の規定に基づいて入学した者については、修学すべき年数の 2 倍に相当する年数を超えて在学することができない。
3 前項の規定にかかわらず、第 94 条第１項の規定により、計画的な履修を認められた学生の在学年限は、研究科ごとに別に定める。
(学年、学期及び休業日)
第 85 条 大学院の学年、学期及び休業日については、第 29 条から第 31 条までの規定を準用する。
第５節 教育課程、授業及び単位数等（教育課程の編成方針）
第 85 条の２ 大学院の教育課程は、研究科及び専攻の教育上の目的を達成するために必要な授業科目を自ら開設するとともに学位論文の作成等に対する指導（以下「研究指導」という。
）の計画を策定し、体系的に教育課程を編成するものとする。
2 教育課程の編成は、研究科ごとに別に定める。
(授業及び研究指導)第 86 条 大学院の教育は、授業科目の授業及び研究指導によって行うものとする。
(教育方法の特例)
第 87 条 研究科において教育上特別の必要があると認めるときは、夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行う等の適当な方法により教育を行うことができる。
(授業科目及び単位数)
第 88 条 授業科目及び単位数は、研究科ごとに別に定める。

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(履修方法等)
第 89 条 学生は、在学期間中に研究科の所定の授業科目を履修し、かつ、必要な研究指導を受けた上、学位論文の審査及び最終試験を受けなければならない。
2 履修した授業科目の単位の認定は、試験又は研究報告等により行う。
3 本条に規定するもののほか、履修方法等については、研究科ごとに別に定める。
(成績評価基準等の明示等)
第 89 条の２ 大学院は、学生に対して、授業及び研究指導の方法及び内容並びに１年間の授業及び研究指導の計画をあらかじめ明示するものとする。
2 大学院は、学修の成果及び学位論文に係る評価並びに修了の認定に当たっては、客観性及び厳格性を確保するため、学生に対してその基準をあらかじめ明示するものとする。
3 前２項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
(他の研究科における授業科目の履修)
第 90 条 研究科において教育上有益と認めるときは、当該研究科の学生に他の研究科の授業科目を履修させることができる。
2 前項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
(他の大学院における授業科目の履修)
第 91 条 研究科において教育上有益と認めるときは、学生が他の大学院において履修した授業科目について修得した単位を、本学大学院の研究科における授業科目の履修により修得したものとみなすことができる。
2 前項の規定は、学生が、外国の大学院(これに相当する高等教育機関等を含む。以下「外国の大学院等」という。)に留学する場合、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合、外国の大学院等の教育課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該教育課程における授業科目を我が国において履修する
場合及び国際連合大学の教育課程の授業科目を履修する場合について準用する。
3 前 2 項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
(休学期間中の履修等)
第 91 条の２ 前条の規定は、休学期間中についても適用する。この場合において、前条第 2 項中「外国の大学院(これに相当する高等教育機関等を含む。以下「外国の大学院等」という。)に留学する場合」とあるのは「外国の大学院(これに相当する高等教育機関等を含む。以下「外国の大学院等」という。)において授業科目を履修する場合」とする。
(他の大学院又は研究所等における研究指導)第 92 条 研究科において教育上有益と認めるときは、他の大学院又は研究所等との協議に基づき、学長は、学生が当該大学院又は研究所等において必要な研究指導を受けることを認めることができる。ただし、修士課程及び博士前期課程の学生が当該研究指導を受ける期間は、1 年を超えることができない。
2 前項の規定は、学生が、外国の大学院等又は研究所等に留学する場合について準用する。
3 前 2 項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
(入学前の既修得単位の認定)
第 93 条 研究科において教育上有益と認めるときは、学生が研究科入学前に、本学又は他の大学院において履修した授業科目について修得した単位(大学院設置基準第 15 条において準用する大学設置基準(昭和 31
年文部省令第 28 号)第 31 条に規定する科目等履修生等として修得した単位を含む。)を、研究科における授業科目の履修により修得したものとみなすことができる。

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2 前項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
（長期にわたる教育課程の履修）
第 94 条 学生が、職業を有している等の事情により、標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計画的に教育課程を履修し課程を修了することを希望する旨を申し出たときは、その計画的な履修を認めることができる。
２ 前項の規定により計画的な履修を認められた学生（以下「長期履修学生」という。
）に関する必要な事項
は、研究科ごとに別に定める。
第 6 節 入学、休学、退学、転学及び留学(入学期)
第 95 条 入学期は、毎学年又は毎学期の始めとする。ただし、秋学期に入学した者の学年は、10 月 1 日に始まり翌年 9 月 30 日に終わる。
(修士課程及び博士前期課程の入学資格)
第96 条 修士課程及び博士前期課程に入学することのできる者は、次の各号のいずれかに該当する者とする。
(1) 学校教育法(昭和 22 年法律第 26 号)第 83 条に規定する大学を卒業した者(2) 学校教育法第 104 条第 4 項の規定により学士の学位を授与された者(3) 外国において、学校教育における 16 年の課程を修了した者(4) 外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における 16 年の課程を修了した者(5) 外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における 16 年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であつて、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者(6) 専修学校の専門課程（修業年限が 4 年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。
）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者(7) 文部科学大臣の指定した者(8) 大学に 3 年以上在学し、又は外国において学校教育における 15 年の課程を修了し、研究科において、所定の単位を優れた成績をもつて修得したものと認めた者(9) 研究科において、個別の入学資格審査により、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、22 歳に達したもの(博士後期課程の入学資格)
第 97 条 博士後期課程に入学することのできる者は、次の各号のいずれかに該当する者とする。
(1)

修士の学位又は学校教育法第 104 条第１項に規定する文部科学大臣の定める学位（以下「専門職学位」という。
）を有する者(2) 外国において修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者(3) 外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者(4) 外国の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者(5) 国際連合大学本部に関する国際連合と日本国との間の協定の実施に伴う特別措置法（昭和 51 年法律第72 号）第 1 条第 2 項に規定する 1972 年 12 月 11 日の国際連合総会決議に基づき設立された国際連合大- 18 -

学（以下「国際連合大学」という。
）の課程を修了し、修士の学位に相当する学位を授与された者(6) 外国の学校、第４号の指定を受けた教育施設又は国際連合大学の教育課程を履修し、大学院設置基準
第 16 条の 2 に規定する試験及び審査に相当するものに合格し、修士の学位を有する者と同等以上の学力があると認められた者(7) 文部科学大臣の指定した者(8) 研究科において、個別の入学資格審査により、修士の学位又は専門職学位を有する者と同等以上の学力があると認めた者で、24 歳に達したもの(出願手続及び検定料の免除)
第 98 条 入学を志願する者は、入学願書に第 108 条に規定する検定料及び別に指定する書類を添え、所定の期日までに学長に願い出なければならない。ただし、特別な事情により検定料の納付が著しく困難であると認められる場合には、検定料を免除することができる。
2 検定料の免除に関し必要な事項は、別に定める。
(入学者の選考)
第 99 条 入学を志願する者については、別に定めるところにより選考を行う。
(入学手続及び入学許可)
第 100 条 前条の選考の結果に基づき合格の通知を受けた者は、指定の期日までに第 108 条に規定する入学料を納め、所定の書類を提出しなければならない。ただし、経済的理由によって納付が困難であり、かつ、
学業成績が優秀と認められる者、又は特別な事情により納付が著しく困難であると認められる場合には、入学料の全額若しくは半額を免除し、又は徴収猶予することができる。
2 学長は、前項の入学手続を完了した者に入学を許可する。ただし、前項ただし書の規定に基づき入学料の免除又は徴収猶予を願い出た者については、入学料の未納にかかわらず入学を許可することができる。
(入学料の免除及び徴収猶予)
第 101 条 前条に規定するもののほか、入学料の免除及び徴収猶予に関し必要な事項は、別に定める。
(既納の検定料及び入学料)
第 102 条 既納の検定料及び入学料は、これを返還しない。
(休学)
第 103 条 休学の取扱いについては、第 50 条、第 51 条第１項及び第 52 条の規定を準用する。
2 休学期間は、修士課程及び博士前期課程にあっては通算して２年、博士後期課程にあっては通算して３年を超えることはできない。
(退学)
第 104 条 退学の取扱いについては、第 53 条の規定を準用する。
(転入学及び再入学)
第 105 条 次の各号の一に該当する者があるときは、選考の上、相当年次に入学を許可することができる。
(1) 他の大学院の学生で、転入学を志願する者(2) 前条の規定により退学した者で、再入学を志願する者
2 前項の規定に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
(転学)第 106 条 他の大学院に転学を志望する学生は、書面をもつてその旨学長に願い出て、その許可を受けなければならない。
(留学)- 19 -

第 107 条 第 91 条及び第 92 条の規定により、外国の大学院等又は研究所等に留学を志望する学生は、書面をもってその旨学長に願い出て、その許可を受けなければならない。
2 前項の規定により留学した期間は、第 84 条に規定する修業年限に通算するものとする。
3 前 2 項に関する必要な事項は、研究科ごとに別に定める。
第 7 節 授業料等
(検定料、入学料、授業料及び寄宿料の額)
第 108 条 検定料、入学料、授業料及び寄宿料の額は、費用に関する規程の定めるところによる。
(授業料等の納付、徴収猶予及び免除)
第 109 条 授業料及び寄宿料の納付並びに授業料の徴収猶予、免除については、第 57 条から第 65 条までの規定を準用する。
第８節 修了要件、学位授与及び教育職員免許状(修士課程及び博士前期課程の修了要件)
第 110 条 修士課程及び博士前期課程の修了の要件は、当該課程に 2 年（長期履修学生にあっては、認められた修学年限の年数）以上在学して研究科ごとに定める所定の授業科目及び単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、当該課程の目的に応じ、当該大学院の行う学位論文又は特定の課題についての研究の成果の審査及び最終試験に合格することとする。ただし、在学期間に関しては、特に優れた業績を上げたと認めた者については、当該課程に 1 年以上在学すれば足りるものとする。
(博士後期課程の修了要件)
第 111 条 博士後期課程の修了の要件は、当該課程に 3 年（長期履修学生にあっては、認められた修学年限の年数）以上在学し、研究科が定める所定の授業科目及び単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた
上、学位論文の審査及び最終試験に合格することとする。ただし、在学期間に関しては、特に優れた研究
業績を上げたと認めた者については、当該課程に 2 年以上在学すれば足りるものとする。
(学位論文及び最終試験)
第 112 条 学位論文及び最終試験に関する事項は、学位規程の定めるところによる。
(学位授与)
第 113 条 修士課程、博士前期課程又は博士後期課程を修了した者には、学位規程の定めるところにより、修士又は博士の学位を授与する。
（教育職員免許状）
第 114 条 教育職員免許状取得の所要資格を得ようとする者については、第 69 条第 1 項の規定を準用する。
２ 研究科において、当該所要資格を取得できる教育職員免許状の種類及び教科は、次の表のとおりとする。
研究科名

教育学
研究科

専攻

免許状の種類

学校教育専攻幼稚園教諭専修免許状

免許教科

小学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状

国語、社会、数学、理科、音楽、美術、保健体育、保健、技術、家庭、
職業指導、英語

高等学校教諭専修免許状

国語、地理歴史、公民、数学、理科、音楽、美術、工芸、書道、保健体
育、保健、家庭、情報、職業指導、英語- 20 -

障害児教育専攻

特別支援学校教諭専修免許状（知的障害者、肢体不自由者、病弱者）

教科教育専攻幼稚園教諭専修免許状
小学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状

国語、社会、数学、理科、音楽、美術、保健体育、技術、家庭、英語

高等学校教諭専修免許状

国語、地理歴史、公民、数学、理科、音楽、美術、工芸、書道、保健体
育、家庭、英語

経済学

経済学専攻

中学校教諭専修免許状

社会高等学校教諭専修免許状

地理歴史、公民

経営学専攻

高等学校教諭専修免許状

情報、商業

グローバル・ファイナンス専攻

高等学校教諭専修免許状

公民

研究科

第９節 褒賞、除籍及び懲戒(褒賞、除籍及び懲戒)
第 115 条 褒賞、除籍及び懲戒については、第 70 条から第 72 条の規定を準用する。
第 10 節 科目等履修生、特別聴講学生、研究生、特別研究学生及び外国人留学生(科目等履修生)
第 116 条 研究科の学生以外の者で、研究科の授業科目中 1 科目又は複数科目を履修することを志願する者があるときは、授業及び研究に支障のない限り、研究科において選考の上、科目等履修生として入学を許可し、単位を与えることができる。
2 科目等履修生に関し必要な事項は、別に定める。
(特別聴講学生)
第 117 条 他の大学院又は外国の大学院等の学生で、本学の研究科の授業科目を履修することを志願する者があるときは、当該大学院又は外国の大学院等との協議に基づき、特別聴講学生として履修を許可することがある。
2 特別聴講学生に関し必要な事項は、別に定める。
(研究生)
第 118 条 研究科において特定の事項について研究することを志願する者があるときは、授業及び研究に支障のない限り、研究科において選考の上、研究生として入学を許可することがある。
2 研究生に関し必要な事項は、別に定める。
(特別研究学生)
第 119 条 他の大学院又は外国の大学院等の学生で、本学の大学院の研究指導を受けることを志願する者があるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等との協議に基づき、特別研究学生として研究指導を受けることを許可することがある。
2 特別研究学生に関し必要な事項は、別に定める。
(外国人留学生)
第 120 条 外国人で、大学院において教育を受ける目的をもつて入国し、本学の大学院に入学を志願する者があるときは、研究科において選考の上、外国人留学生として入学を許可することがある。
2 外国人留学生に関し必要な事項は、別に定める。

- 21 -

第 4 章 専攻科（収容定員）
第 121 条 特別支援教育専攻科の収容定員は、次の表のとおりとする。
専攻科の名称
特別支援教育専攻科

専攻

収容定員
30

障害児教育専攻（入学資格）
第 122 条 特別支援教育専攻科に入学することができる者は、次の各号のいずれかに該当し、かつ、幼稚園、小学校、中学校又は高等学校の教諭の普通免許状を有する者とする。
(1) 学校教育法第 83 条に規定する大学を卒業した者(2) 学校教育法第 104 条第 3 項の規定により学士の学位を授与された者(3) 外国において、学校教育における 16 年の課程を修了した者(4) 外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における 16 年の課程を修了した者(5) 外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における 16 年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であつて、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者(6) 専修学校の専門課程（修業年限が 4 年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。
）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者(7) 文部科学大臣の指定した者(8) その他専攻科において、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者（修業年限及び在学期間）
第 123 条 専攻科の修業年限は、1 年とする。
2 専攻科の在学期間は、2 年を超えることができない。
（入学期）
第 124 条 専攻科の入学期は、毎学年の始めとする。
（教育課程及び履修方法）
第 125 条 専攻科の教育課程及び履修方法は、別に定める。
（修了証書）
第 126 条 専攻科に 1 年以上在学し、所定の単位を修得した者には、修了証書を授与する。
（教育職員免許状）
第127条 教育職員免許状取得の所要資格を得ようとする者については、
第69条第１項の規程を準用する。
2 専攻科において、当該所要資格を取得できる教育職員免許状の種類は、特別支援学校教諭一種免許状（知的障害者、肢体不自由者、病弱者）又は特別支援学校教諭専修免許状（知的障害者、肢体不自由者、病弱者）とする。
（準用）
第 128 条 第 41 条、第 42 条、第 47 条、第 49 条(ただし書を除く。)、第 50 条から第 53 条まで、第 56 条から第 65 条まで、第 70 条から第 72 条の規定は、専攻科の学生にこれを準用する。この場合において、第 51条第２項中「4 年」とあるのは、「1 年」と、第 71 条第 3 号中「第 28 条第３項」とあるのは、「第 123 条第2 項」とそれぞれ読み替えるものとする。
（聴講生）- 22 -

第 129 条 専攻科の授業科目中 1 科目又は複数科目を聴講することを志願する者があるときは、学部において選考の上、専攻科の聴講生として入学を許可することがある。
2 専攻科の聴講生に関し必要な事項は、別に定める。
第 5 章 公開講座
（公開講座）
第 130 条 社会人の教養を高め、文化の向上に資するため、本学に公開講座を開設することができる。
2 公開講座に関し必要な事項は、別に定める。
第 6 章 学寮
（学寮）
第 131 条 学生は希望により学寮に入寮することができる。
（学寮の管理運営）
第 132 条 学寮の管理運営その他必要な事項は、別に定める。
附 則
1 この学則は、平成 16 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 16 年 3 月 31 日に本学に在学する者については、第 27 条、第 38 条第 1 項及び第 69 条の規定にかかわらず、滋賀大学通則（昭和 25 年 2 月 7 日制定）の規定によるものとする。
3 平成 16 年 3 月 31 日に本学大学院に在学する者については、第 114 条第 2 項の規定にかかわらず、滋賀大学大学院学則（平成 3 年 4 月 1 日制定）の規定によるものとする。
4 第 83 条に規定する経済学研究科の経済経営リスク専攻の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 16
年度は次の表のとおりとする。

研究科名
経済学研究科博士後期課程

専攻名

収容定員

経済経営リスク専攻

12

小計

12
12

合計

附 則
１ この学則は、平成 17 年４月１日から施行する。
２ 第 27 条に規定する経済学部の経済学科及び社会システム学科の各夜間主コースの収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 17 年度から平成 19 年度までは、次のとおりとする。
収容定員
学部
経済学部

学科

平成 17 年度

平成 18 年度

平成 19 年度

経済学科
夜間主コース

33

34

35

39

38

37

社会ｼｽﾃﾑ学科
夜間主コース附 則- 23 -

この学則は、平成 17 年４月 12 日から施行し、平成 17 年 4 月１日から適用する。
附 則
この学則は、平成 17 年 10 月 11 日から施行する。ただし、第 40 条第 6 号の改正規定については、平成
17 年 12 月 1 日から施行する。
附 則
１ この学則は、平成 18 年４月１日から施行する。
２ 第 27 条 に 規 定 す る 教 育 学 部 の 学 校 教 育 教 員 養 成 課 程 及 び 情 報 教 育 課 程 の 各 収 容 定 員
は 、同 条 の 規 定 に か か わ ら ず 、平 成 18 年 度 か ら 平 成 20 年 度 ま で は 、次 の と お り と す る 。
収容定員
学部

学科又は課程

教育学部

平成 18 年度

平成 19 年度

平成 20 年度

学校教育教員養成課程

600

640

680

情報教育課程

240

200

160

附 則
この学則は、平成 18 年 10 月 27 日から施行し、改正後の第 103 条の規定は、平成 18 年４月１日から休学を許可された者から適用する。
附 則
この学則は、平成 19 年４月１日から施行する。
附 則
この学則は、平成 20 年１月 15 日から施行し、平成 19 年 12 月 26 日から適用する。
附 則
この学則は、平成 20 年４月１日から施行する。
附 則
この学則は、平成 22 年４月１日から施行する。
附 則
この学則は、平成 23 年４月１日から施行する。
附 則
この学則は、平成 23 年 12 月 20 日から施行する。
附 則
1 この学則は、平成 24 年４月１日から施行する。
2 教育学部の情報教育課程は、改正後の第７条及び第２７条の規定にかかわらず、平成２４年３月３１日に当該課程に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
3 第２７条に規定する教育学部の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成２４年度から平成２６年度
までは、次のとおりとする。
学部

学科又は課程

収容定員
平成24年度

教育学部

平成25年度

平成26年度学校教育教員養成課程

760

800

840

情報教育課程906030

環境教育課程

110

100

90

附 則
この学則は、平成 24 年 6 月 26 日から施行する。

- 24 -

附 則
この学則は、平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
1 この学則は、平成 26 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 26 年 3 月 31 日に本学に在学する者については、第 67 条の 2 の規定にかかわらず、なお従前の例による。
3 第 83 条に規定する経済学研究科の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 26 年度は次のとおりと
する。
研究科名

専攻名

博士前期課程収容定員

経済学研究科

経済学専攻

38

経営学専攻

40

グローバル・ファイナンス専攻

16
94

合計

附 則
1 この学則は、平成 26 年 7 月 1 日から施行し、平成 25 年 4 月 1 日から適用する。
2 平成 25 年 3 月 31 日に本学に在学する者については、第 69 条第 2 項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この学則は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。
2 教育学部の環境教育課程は、改正後の第 7 条及び第 27 条の規定にかかわらず、平成 27 年 3 月 31 日に当該課程に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
3 第 27 条に規定する教育学部の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 27 年度から平成 29 年度まで
は、次のとおりとする。
学部

学科又は課程

収容定員
平成27年度

教育学部

平成28年度

平成29年度学校教育教員養成課程

900

920

940

環境教育課程

60

40

20

附 則
この学則は、平成 27 年 8 月 1 日から施行する。
附 則
この学則は、平成 28 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
1 この学則は、平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
2 経済学部の情報管理学科は、改正後の第 7 条及び第 27 条の規定にかかわらず、平成 29 年 3 月 31 日に当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
3 第 27 条に規定する教育学部及び経済学部の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 29 年度から平成
31 年度までは、次のとおりとする。
学部

学科又は課程収容定員
平成29年度

教育学部

平成30年度950

学校教育教員養成課程- 25 -

940

平成31年度
930

950

940

930

昼間主コース

698

690

680

夜間主コース38

40

42

昼間主コース

241

236

231

夜間主コース

33

34

35

昼間主コース

323

318

313

夜間主コース

34

36

38

昼間主コース

221

216

211

夜間主コース

33

34

35

昼間主コース

183

120

60

夜間主コース24

16

8

昼間主コース

284

280

275

夜間主コース

38

40

42

2,150

2,060

1,970

小計
経済学部

経済学科

ファイナンス学科

企業経営学科

会計情報学科

情報管理学科社会システム学科

小計
データサイエン

データサイエンス学科

100

200

300

ス学部

小計

100

200

300

3,200

3,200

3,200

合計

4 平成 29 年 3 月 31 日に本学に在学する者については、第 69 条第 2 項の規定にかかわらず、なお従前の例による。

- 26 -

国立大学法人滋賀大学学則の一部改正（案）骨子
１．趣旨
平成29年度教育組織改革（データサイエンス学部の設置、経済学部の改組及び入学定員・収容定員の変更、教育学部の入学定員・収容定員の変更）に伴い、所要の改正を行う。
２．施行日
平成 29 年４月１日- 27 -

国立大学法人滋賀大学学則の一部改正（新旧対照表）（案）
新（改正後）

旧（現行）国立大学法人滋賀大学学則

国立大学法人滋賀大学学則
平成 16 年 4 月 1 日

平成 16 年 4 月 1 日

制定

制定

目次

目次

第 1 章～第 6 章 （略）第 1 条～第 3 条 （略）- 28 -(学部)
第 4 条 本学に次の学部を置く。

第 1 章～第 6 章

第 1 条～第 3 条

（略）

（略）

(学部)
第4条

本学に次の学部を置く。

教育学部

教育学部

経済学部

経済学部

データサイエンス学部
2 学部に関する事項は、別に定める。

2 学部に関する事項は、別に定める。

第 5 条・第 6 条 （略）第 5 条・第 6 条(教員組織)
第 7 条 教員組織として、学部に修士講座を、大学院経済学研究科に博士講座を、次のとおり置く。
教育学部
学校教育教員養成課程（略）(教員組織)
第 7 条

教員組織として、学部に修士講座を、大学院経済学研究科に博士講座を、次のとおり置く。
教育学部
学校教育教員養成課程

- 29 -

国語教育

国語教育

社会科教育

社会科教育

数学教育

数学教育

理科教育

理科教育

音楽教育

音楽教育

美術教育

美術教育

保健体育

保健体育

技術教育

技術教育

家政教育

家政教育

英語教育

英語教育

障害児教育

障害児教育

幼児教育

幼児教育

学校教育

学校教育

情報教育

情報教育

環境教育

環境教育

経済学部
経済学科

経済学部
経済学科

基礎理論

基礎理論

応用経済論

応用経済論

政策経済論

政策経済論

比較経済論

比較経済論

ファイナンス学科

ファイナンス学科

ファイナンス計画

ファイナンス計画

ファイナンス市場

ファイナンス市場

ファイナンス・システム

ファイナンス・システム

企業経営学科

企業経営学科

マネジメントマネジメントマネジメント・ポリシー

マネジメント・ポリシー

マネジメント・サイエンス

マネジメント・サイエンス- 30 -

会計情報学科

会計情報学科

財務会計

財務会計

管理会計

管理会計

国際会計

国際会計
情報管理学科
数理科学
経営情報
情報基礎

社会システム学科

社会システム学科

社会システム社会システム

法システム

法システム

思考情報システム

思考情報システム

国際文化システム

国際文化システム

経済学研究科

経済学研究科

リスク基礎

リスク基礎

リスク管理

リスク管理

リスクと創造リスクと創造2 本学に、データサイエンス学系を置く。
3 データサイエンス学系に関し必要な事項は、別に定める。
第 8 条～第 26 条 （略）第 8 条～第 26 条

(収容定員)(収容定員)

第 27 条 各学部の学科又は課程及び収容定員は、次の表のとおりとする。

第 27 条各学部の学科又は課程及び収容定員は、次の表のとおりとする。

- 31 -

第 3 年次
編入学定
員

学部

学科又は
課程

入学定員

教育学
部

学校教育
教員養成
課程

230

920

計

230

920

経済学
部

（略）

収容定員

経済学科
昼間主
コース

165

夜間主
コース

11

ファイナ
ンス学科

5

670
44

第 3 年次
編入学定
員

学部

学科又は
課程

入学定員

教育学
部

学校教育
教員養成
課程

240

960

計

240

960

経済学
部

収容定員

経済学科
昼間主
コース

175

夜間主
コース

9

ファイナ
ンス学科

3

706
36

昼間主
コース

55

夜間主
コース

9

3

226

昼間主
コース

60

36

夜間主
コース

8

企業経営
学科

246
32

企業経営
学科

昼間主
コース

75

夜間主
コース

10

4

308

昼間主
コース

80

40

夜間主
コース

8

会計情報
学科

4

328
32

会計情報
学科

- 32 -

昼間主
コース

50

夜間主
コース

9

3

206

昼間主
コース

55

36

夜間主
コース

8

3

226
32

情報管理
学科

社会シス
テム学科

データ
サイエ
ンス学

3

昼間主
コース

65

夜間主
コース

11

計

460

データサ
イエンス
学科

100

5

20

270

昼間主
コース

60

44

夜間主
コース

8

1,880

社会シス
テム学科

400

昼間主
コース

70

夜間主

9

3

246
32

4

288
36

部

100

計

400

790

合計

20

コース
計

3,200
合計

第 28 条～第 68 条 （略）第 28 条～第 68 条

(教育職員免許状)

550

20

2,240

790

20

3,200

（略）

(教育職員免許状)

第 69 条 教育職員免許状取得の所要資格を得ようとする者は、教育第 69 条

教育職員免許状取得の所要資格を得ようとする者は、教育職員免許法(昭和 24 年法律第 147 号)及び教育職員免許法施行規則

職員免許法(昭和 24 年法律第 147 号)及び教育職員免許法施行規則(昭和 29 年文部省令第 26 号)に定める所定の単位を修得しなければ(昭和 29 年文部省令第 26 号)に定める所定の単位を修得しなければ

ならない。

ならない。

2 本学において、当該所要資格を取得できる教育職員免許状の種類- 33 -

及び教科は、次の表のとおりとする。
学部

学科又は課程及び教科は、次の表のとおりとする。
免許状

種類
（略）

経済学部

（略）

経済学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

2 本学において、当該所要資格を取得できる教育職員免許状の種類
学部

学科又は課程

教科

（略）

（略）

（略）

免許状
種類

（略）

教科

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

（略）

中学校教諭一種免許状

社会中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭
一種免許状

地理歴史、公
民

経済学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

高等学校教諭
一種免許状

地理歴史、公
民

経済学部

（略）

- 34 -

ファイナンス
学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

中学校教諭一種免許状

社会ファイナンス
学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭
一種免許状

公民

高等学校教諭
一種免許状

公民

企業経営学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

高等学校教諭
一種免許状

商業

企業経営学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

高等学校教諭
一種免許状

商業

会計情報学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

高等学校教諭
一種免許状

商業

会計情報学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

高等学校教諭
一種免許状

商業

社会システム
学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭
一種免許状

情報

高等学校教諭
一種免許状

公民

情報管理学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス
社会システム
学科
昼間主コー
ス
夜間主コー
ス

中学校教諭一種免許状

社会高等学校教諭一種免許状

公民

3 前 2 項に規定する教育職員免許状取得の所要資格に係る単位の修得方法その他必要な事項は、学部ごとに別に定める。
第 70 条～第 132 条（略）

附 則 （略）3 前 2 項に規定する教育職員免許状取得の所要資格に係る単位の修得方法その他必要な事項は、学部ごとに別に定める。
第 70 条～第 132 条
附

（略）

則 （略）

附 則
1 この学則は、平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
2 経済学部の情報管理学科は、改正後の第 7 条及び第 27 条の規定にかかわらず、平成 29 年 3 月 31 日に当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
3 第 27 条に規定する教育学部及び経済学部の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成 29 年度から平成 31 年度までは、次のとおり
とする。
学部

教育学部
- 35 -

経済学部

学科又は課
程
学校教育教
員養成課程
計
経済学科
昼間主
コース
夜間主
コース
ファイナン
ス学科
昼間主
コース
夜間主
コース
企業経営学
科

平成29年
度
950

収容定員
平成30年
度
940

平成31年
度
930

950

940

930

698

690

680

38

40

42

241

236

231

33

34

35

- 36 -

昼間主
コース
夜間主
コース
会計情報学
科
昼間主
コース
夜間主
コース
情報管理学
科
昼間主
コース
夜間主
コース
社会システ
ム学科
昼間主
コース
夜間主
コース
計
デ ー タ サ データサイ
イ エ ン ス エンス学科
学部
計
合計

323

318

313

34

36

38

221

216

211

33

34

35

183

120

60

24

16

8

284

280

275

38

40

42

2,150

2,060

1,970

100

200

300

100

200

300

3,200

3,200

3,200

4 平成 29 年 3 月 31 日に本学に在学する者については、第 69 条第 2項の規定にかかわらず、なお従前の例による。

国立大学法人滋賀大学データサイエンス学部教授会規程（案）
（趣旨）
第１条

この規程は、国立大学法人滋賀大学学則（平成１６年４月１日制定）第２５条第４項の規定に基づき、国立大学法人滋賀大学データサイエンス学部に置かれる教授会（以下「教授会」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（組織）
第２条

教授会は、データサイエンス学部の専任の次に掲げる者（以下「構成員」という。）

をもって組織する。
（１）教授（２）准教授（３）講師（４）助教（審議事項）
第３条

教授会は、次の各号に掲げる事項について審議する。

（１）教育課程の編成に関する事項（２）学生の入学、卒業及び学位の授与に関する事項（３）学部長、副学部長、学部附属教育研究施設の長、教育研究評議員及び附属図書館
副館長の候補者の推薦に関する事項（４）教員の採用、昇任、配置換等及び出向に係る選考並びに解雇又は懲戒の審査に関する事項（５）学生に対する懲戒のうち、退学、停学及び訓告の処分に関する事項（６）学部内の教育研究に関する予算、教育研究施設及び教育研究設備に関する重要事項（７）その他学部の教育研究及び運営に関する重要事項
２

教授会は、学長が学則第２５条２項に定める事項について決定を行うに当たり意見を述べるものとする。

３

教授会は、前項に規定するもののほか、学長及び学部長（以下この項において「学長等」という。）がつかさどる教育研究に関する事項について審議し、及び学長等の求めに応じ、意見を述べることができる。
（議長）

第４条

教授会に議長を置き、学部長をもって充てる。

２

議長は、教授会を主宰する。

３

教授会は、毎月１回開催することを原則とする。ただし、学部長が必要と認めたとき又は構成員の４分の１以上から開催の要求があったときは、教授会を開催するものとす
る。

1

４

議長に事故があるときは、あらかじめ議長の指名した者が、議長の職務を代行する。
（定足数）

第５条

教授会は、構成員の３分の２以上の出席がなければ、議事を開き、議決することができない。
２

前項に規定する構成員には、次の各号に掲げる者を含まないものとする。
（１）休職者（２）公務出張者（３）海外渡航中の者（私事渡航の場合を除く。）（４）病気療養者で１か月以上本務を離れることとなる者
（議決）

第６条

教授会の議事は、出席した構成員（議長を除く。）の過半数をもって決し、可否同数のときは、議長の決するところによる。
（構成員以外の者の出席）
第７条

議長は、必要があると認めるときは、教授会の同意を得て、構成員以外の者を教授会に出席させ、意見を聴くことができる。
（雑則）
第８条

この規程に定めるもののほか、教授会の運営に関し必要な事項は、教授会が定め

る。
附

則

この規程は、平成２９年４月１日から施行する。

2

１

設置の趣旨及び必要性（１）滋賀大学データサイエンス学部の設置の趣旨及び必要性①設置の社会的背景
今世紀に入って情報通信技術はさらに飛躍的な発展を遂げ、高性能の PC やスマートフォンが普及し、ユビキタスネットワーク環境が整備され、クラウドサービス、M2M や IoT による通信も普及してきている。今や、だれでも、なんでも、いつでも、どこでも、ネット
ワーク環境に簡単につながる社会が実現しつつある。
こうした社会基盤の変化の中で、経済社会のあらゆる領域において、構造化されたデー
タのみならず、非構造のものを含め、様々な種類のデータが、日々刻々と生成され、その蓄積・集積が進んでいる。いわゆる「ビッグデータ」時代はさらに進化を続けているのである。例えば、販売管理システムにおいて生成される POS データ、ネット通販サイトに蓄積される購入履歴、ブログや SNS 等に書き込まれる文字データ、インターネット上で配信される動画や音声等、GPS から送信される位置情報、IC カード等によって検知・送信されるデータなど、収集・蓄積の意図の有無とは別に、構造化されたデータから非構造のものまで、膨大なデータがストックされている。頻繁に指摘されているように、世界のデジタ
ルデータ量は、2020 年には約 40 ゼタバイトとなり、2010 年の量の約 40 倍に拡大すると推計されている（『平成 26 年版 情報通信白書』）。
こうしたビッグデータは「価値創造」のチャンスを秘めている。例えば、POS データを利用したマーケティング戦略、ネット通販サイトでのレコメンドサービス、テーラーメー
ド型の投薬や治療など個人化サービス、センシングデータによる品質管理や生産工程の効率化、交通システムや電力供給システムの効率化などの社会インフラのスマート化、自然災害の予測や防災など、その事例は枚挙に暇がない。わが国では、その利活用による新たな付加価値の創出が少なくとも 60 兆円に上ると推計されており、それはデータの利活用が進むほど増大すると期待されている。（『平成 26 年版 情報通信白書』）。さらに、世界をけん引している先端企業のアップル、マイクロソフト、グーグルはいすれも、ビッグデータとそれを処理する情報技術を駆使して、世界の名立たる製造業を超える莫大な価値を生み出している。
このように、ビッグデータ時代の価値創造に対する期待は高まっているが、またビッグデータを有効に活用できるかどうかが、わが国の経済成長力あるいは国力を大きく左右す
ることになるという認識が政府からも再三表明されている。例えば、「日本再興戦略」（改訂 2015―未来への投資・生産性革命―）では、IoT、ビッグデータ、AI（人工知能）による「第四次産業革命」と呼べるような「大変革時代」のイノベーションを促進するために、「データを利活用した新たなビジネスモデルを創出する企業のチャレンジを後押しするとともに、新たな市場を創出するための規制・制度改革を推進する」としている。また、平成 27
年度の「骨太方針」、すなわち「経済財政運営と改革の基本方針 2015 ～経済再生なくして1

財政健全化なし～」においても、「AI、ビッグデータ、IoT の進化等により全ての産業で産業構造の変革が生じる可能性がある中、データを活用した新たなビジネスモデルの創出など社会変革を促すことが必要」と明記されている。
こうした「大変革時代」の価値創造への期待が高まると同時に、そのイノベーションの牽引役、ビッグデータ時代の価値創造の担い手、つまり「データサイエンティスト」に対する社会的要請も高まりつつある。例えば、日本学術会議の提言『ビッグデータ時代に対応する人材の育成』（平成 26 年 9 月）の公表や、民間企業が立ち上げた「データサイエン
ティスト協会」などは、データサイエンティストへの社会的ニーズの高まりを示す象徴的な事例である。
第 5 期「科学技術基本計画」（閣議決定、平成 28 年 1 月）では、その第 2 章「未来の産業創造と社会変革に向けた新たな価値創出の取組」において、「競争力の維持・強化」の観点から、「超スマート社会サービスプラットフォームを活用し、新しい価値やサービスを生み出す事業の創出や新しい事業モデルを構築できる人材、データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつ、ビッグデータや AI 等の基盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材などの強化を図る」という記述がみられる。また、それに先行して「科学技術イノベーション総合戦略 2015」（閣議決定、平成 27 年 6 月）は、「我が国では欧米等と比較し、データ分析のスキルを有する人材や統計科学を専攻する人材が極めて少なく、我が国の多くの民間企業が情報通信分野の人材不足を感じており、危機的な状況に」あると指摘し、データサイエンティストの育成を喫緊の課題と位置付けている。さらに「世界最先端 IT 国家創造宣言」（閣議決定、平成 27 年 6 月）においては、「イノベーションの鍵を握るのは人材」であるとして、初等・中等教育段階での IT 教育や高等教育での産業界との連携の強化にまで言及し、「IoT、データサイエンスなど、世界最先端の技術や知識の習得を常に積極的に支援する学習環境を整備する」としている。
②研究教育の対象とする主たる学問分野（ア）データサイエンス
ビッグデータから有意味な知見を導くための新たな科学あるいは学問領域が、「データサ
イエンス」（Data Science）に他ならない。データサイエンスは、コンピュータや情報通信技術の発展を背景とする最先端の計算科学であり、「大規模データに語らせる」（データドリブン）という意味で帰納的な特徴を持ち、「データ中心科学」と呼ばれる。それは、従来の実験科学、理論科学、シミュレーション等の計算科学と対比して、「第 4 の科学」と称されている。
データサイエンスと呼ばれる学問領域は、①データエンジニアリングと②データアナリ
シスから成る。①は大規模データを加工・研磨・処理するための専門知識とスキルである。
②はデータ駆動型の分析・解析の専門知識とスキルである。データサイエンスを、在来型の統計学と分かつのは次の点にある。諸科学における仮説を検定したり、モデルのパラメ
2

ータを推定したりするために必要なデータを収集し、効率的な推定・検定を行うのが、統計学の主要な役割である。他方、いわゆるデータサイエンスは、明確な目的をもって収集されたわけでは必ずしもなく、情報通信技術の進歩の結果として、日々集積される膨大なビッグデータを可視化し、価値ある情報を汲み取るための方法である。言い換えれば、客観的な存在としてのビッグデータを対象とする科学なのである。その最先端では、コンピ
ュータと情報通信技術の進歩を背景に、統計分析と情報学やコンピュータ科学が融合している。
（イ）データサイエンティスト
しかし、上記の①と②の専門知識とスキルを備えていることは、「データサイエンティス
ト」の必要条件ではあっても十分条件ではない。データサイエンティストへの社会的要請とは、こうした専門知識とスキルに加え、領域の知識を前提とする「価値創造」の力量の持ち主に対する需要に他ならない。データサイエンティストは、ビジネスや政策など様々な領域における専門的知見を備え、それぞれの課題を読み取り、データエンジニアリングとデータアナリシスの専門知識とスキルを駆使したデータ分析による発見を、「意思決定に活かして課題を解決できなければならない」のである。
したがって、データサイエンティストを育成するための学問領域としてのデータサイエ
ンスは、価値創造のノウハウを含むものである。
（ウ）文理融合
上記の通り、データサイエンスの基本的な専門知識とスキルは「理系的」であるが、それを適用して得られた知見を意思決定に活かして価値創造を行うためには、現場での問題
意識、問題を読み取り適切に分析課題を設定する力、分析結果がもたらす価値を評価する
力、分析結果を意思決定に活かす力などを必要とし、それは「文系的」である。また、実際のビジネスや政策等の価値創造の現場で取り扱われるデータの大部分は、いわゆる人間・社会・企業の 3 領域におけるデータであり、データサイエンスの分析ツールが応用される領域には、マーケティング、ファイナンス、保険、企業会計、ビジネスエコノミクス、
医療・健康・福祉、教育、地域、観光、心理、歴史文化などが含まれる。さらに、価値創造の営みの背景には経済社会あるいはビジネスの論理が存在する。したがって、データサ
イエンスの専門知識とスキルを援用してデータ解析を行い、領域の知見を活かして価値創造に挑戦するためには、文系・理系双方の知見を有する必要があり、データサイエンスは
文字通りの「文理融合」領域と言える。
【資料 1「データサイエンス」参照】【資料 2「データサイエンス学部の育成人材像」参照】

3

③設置の必要性
ビッグデータ時代の到来、新たな価値創造への期待、そして人材育成への期待。こうした社会的背景の盛り上がりとは対照的に、わが国ではデータサイエンティストの育成が進んでいないし、データサイエンスに焦点を合わせた本格的な学部教育プログラムも存在しない。これこそが、データサイエンス学部を設置しなければならない理由に他ならない。
よく引用される McKinsey Global Institute の報告書“Big data: The next frontier for
innovation, competition, and productivity”によると、日本では 2008 年時点で、統計分析
や機械学習などのデータ分析能力を有する大卒人材は、せいぜい 3,400 人と推計されている。これは、アメリカの 24,730 人、中国の 17,410 人、インドの 13,270 人、イギリスの 8,300人という推計値と比べて極端に少ないが、日本の場合、理系学位取得者の一部を数え上げただけのもので、実際にデータ分析力を有する人材はもっと少ないと推察される。さらに2004 年からの 5 年間では減少傾向にあると指摘されている。
統計数理研究所と東京大学大学院情報理工学系研究科が実施した「データサイエンティ
スト育成ネットワークの形成」（文部科学省委託事業）の調査報告（平成 26 年 3 月）によ
れば、平成 25 年 1～3 月期の法人企業統計調査では、資本金 1 億円以上の企業は約 31,000
社あり、各企業が最低 1 人のデータサイエンティスト（Deep Analytical Talent）を必要とするならば、最低でも数万のオーダーの人材が必要である。したがって、わが国の人材育成の状況は相当なスケールで遅れていると言わざるをえない。
以下では、高等教育におけるデータサイエンス教育の現状について、諸外国とわが国を対比して示す。
（ア）諸外国の状況
海外の大学には、もともと「統計学」の独立した学部・学科あるいは独立の教員組織が存在する。これはアメリカ、イギリス等の欧州はもちろん、中国、韓国、シンガポール等のアジア諸国も同様である。独立した統計学の教育研究部門があると、情報学、コンピュータ科学、数学も加えて、データサイエンスの教育プログラムが柔軟に生成されやすい。
例えば、アメリカの大学院では、各領域の専攻を中心に副専攻プログラムとしてのデータ
サイエンス教育が展開されたり、企業の即戦力としての専門職育成のためにデータサイエ
ンスを主専攻とする教育が行われたりしている。またアメリカの学部教育では、統計学専
攻のプログラムがデータサイエンスを意識した内容に変更され、統計学専攻は近年、理系学位（STEM）のうちで最も人気があり、卒業後の給与も一番高いと評判である。
さらに欧米では、データサイエンスの学部教育プログラムを整備し、独立した学位を授与する大学も登場している。例えば、イギリスのウォーリック大学やアメリカのオハイオ州立大学は、統計学部がコンピュータ科学（工学）部と共同してプログラムを提供し、理系の学位を授与している。アメリカのロチェスター大学では、データサイエンスの普及に向けた全学的組織が管理運営し、コンピュータ科学、情報学、統計学及び応用領域分野の4

上級コースワークを統合したプログラムを提供しているが、学位は履修コースに応じて文系と理系のいずれかが授与されるようになっている。
なお、Data Science Community（http://datascience.community/）は、データサイエン
スに関する教育課程を持つ大学を調査して、2014 年秋の時点で、アメリカやイギリスを中心に 279 の学部・大学院プログラムが存在すると報告している。
【資料 3「欧米におけるデータサイエンス教育及び本学の特色」参照】（イ）わが国の状況
わが国において統計学の教育研究は、専門の学部や学科を設置せずに、経済学、理学、工学、医学、生物学、心理学などの「分野点在方式」を採用してきた。これには実践的なメリットもあったが、現在のように必要とされる技術スキルが急速に進化・変容していく
時代には対応が遅れがちであると指摘されている。そして、この方式ではそもそも大規模な人材育成は難しいと言える。またデータサイエンス学部を設置するとなると、統計学のみならず、情報学やコンピュータ科学も関与することとなり、総合大学では既存関連学部
間の折り合いを付けにくいと推測される。
このような事情で、わが国の高等教育機関では、学部でも大学院でもデータサイエンスに焦点を合わせた本格的な教育プログラムは未だに存在していない。
大学院教育では、総合研究大学院大学の複合科学研究科の一専攻である「統計科学専攻」
がわが国唯一の統計科学の大学院であるが、これを除けば、副専攻プログラムや MBA 系のコース教育プログラムとして、データサイエンス教育が実施されている事例が散見される程度である。例えば、大阪大学大学院高度副プログラム「データ科学」、筑波大学大学院ビジネス科学研究科「イノベーション創出型データサイエンティスト育成教育プログラム」、
名古屋大学大学院博士課程教育リーディングプログラム「実世界データ循環学リーダー人
材養成プログラム」、慶応大学大学院「スキルと実践を重視したビッグデータ・イノベーシ
ョン人材育成プログラム」、多摩大学大学院「ビジネスデータサイエンスコース」、関西大学大学院商学研究科「データサイエンティスト育成プログラム」などがある。
他方、学部教育では、同志社大学文化情報学部がデータサイエンス教育の体系的カリキ
ュラムを整備しているが、考察・応用対象は歴史文化領域に限定されているし、選択的な教育課程である。他大学の事例としては、慶応大学 SFC 総合政策学部・環境情報学部のデータサイエンス科目、上智大学のデータサイエンス教育（全学グローバル教育の一環）、立
教大学経営学部のデータサイエンティスト養成講座などがあるが、これらは同志社大学ほど体系的ではなく、学部共通基礎科目の一部であったり、本来のディプロマに付加される
限定的な教育課程であったり、いずれもデータサイエンスに焦点を合わせた本格的プログ
ラムとは言えない。
以上のような状況を鑑みれば、わが国の場合、データサイエンスに係る人材の大量供給が社会的に求められており、早急に相当程度のスケールで人材を輩出できる、一定規模の5定員を有する本格的な学部教育プログラムを整備する必要がある。このことは、情報・システム研究機構の産官学懇談会の直近の報告『ビッグデータの利活用のための専門人材育成について』（平成 27 年 7 月）においても指摘されているところである。
④設置の趣旨と基本理念（ア）社会的要請への対応
本学は、上述のように高まる社会的要請に応えるため、データサイエンスに焦点を合わせた日本初の本格的な学部を設置する。学長の強いリーダーシップによる全学的観点からの資源の再配分により、学生定員 100 名、教員定員 17 名で立ち上げる。（学生定員は、経済学部から 90 名、教育学部から 10 名を移し替える。教員定員は、経済学部から 15 ポスト、教育学部から 2 ポストを移し替え、現員異動は経済学部からの 5 人のみである。
）
なお、本学に対しては、日本統計学会等の学術団体、データサイエンティスト協会等の民間団体、統計教育大学間連携ネットワーク（JINSE）など多くの諸団体から、新学部の早期設置の要望書が寄せられている。
【資料 4「要望書」参照】（イ）データサイエンス教育の拠点形成
本学は、日本初のデータサイエンス学部創設に当たり、先行事例のない最先端の教育プ
ログラムを開発し、PDCA サイクルによる教育の質保証システムを制度化する。このために、データサイエンス領域の第一人者で構成するアドバイザリーボードの指導・助言を仰ぎつつ、大学間連携により組織体制を整備して、関連領域の英知を結集した拠点を形成する。
また、統計教育大学間連携ネットワーク（JINSE）に参加する大阪大学や同志社大学等のデータサイエンス領域に関連する専門家と連携し、教育プログラムの開発や質保証シス
テムの確立を進める。JINSE では伝統的な統計教育の質保証のための標準化と教材開発を進めてきており、本学が JINSE に参加してそのノウハウを活用し、データサイエンス教育の標準化と質保証を目指していく。
これまで、教育プログラムの詳細の決定においては、科目ごとの教育内容の範囲と水準、
必修・選択科目の振り分け、並びにカリキュラムマップの作成、データを利用する演習の展開方法等について、十分な検討を行ってきた。今後も引き続き、学術の動向を踏まえ、企業や官公庁等が求める人材像、高等学校での数学等の履修状況などにも配慮しつつ、社会的要請を反映した不断の見直しを行う。
加えて、人材育成に関する社会的要請に配慮するため、日本統計学会、データサイエン
ティスト協会、経団連、総務省等との連携も積極的に推進する。現在、上記協会等において「データサイエンティスト資格」の認定制度が検討されており、本学はこうした制度の確立にも積極的に貢献する。
6さらに、データサイエンス教育の教材・教授法については、未だ定型化された参照標準がない。本学は、特に次の 3 つの観点で先進事例を創出する。


他の専門学部教育にも適合する標準的な「データサイエンス基礎教育」の教材と教授法を開発し、ｅラーニングとして提供する体制を整備する。



データサイエンス学部教育に固有の最先端の専門教育（例えば、機械学習、最適化等）に焦点を合わせて、教材・教授法を開発し、その教育効果の検証に基づく改善を実施する。



データサイエンティストの育成では、実際のデータを利用した「データ駆動型価値創
造 PBL 演習」での多様な成功体験の積み重ねが重要である。このため、様々な領域のデータを活用した PBL 演習教材・教授法を開発する。なお、開発に当たっては、他大学、官公庁、民間企業等との連携プロジェクトを実施し、その成果やデータを活用する。その際、本学では、ビジネス、教育、環境、公共政策、歴史文化等の分野の教員を多数有しているが、本学が有していない自然科学系のバイオサイエンス、医療・健康、防災・気象等の分野については、近隣の長浜バイオ大学、滋賀医科大学、滋賀県立大学、京都大学、名古屋大学等の教員との連携を進め、価値創造プロジェクトからの PBL 演習教材・教授法の開発に協力してもらう。こうして開発・作成した PBL 教
材とその教育実践の事例をデータベース化する。
以上 3 つの教育実践を公表し、データサイエンス教育を行う後続の大学がいつでも利用できる環境を整備し、データサイエンス教育の拠点を形成する。
【資料 5「データサイエンス教育拠点形成」参照】（ウ）人文社会系大学から文理融合型大学への転換
本学はミッションの再定義に際し、イノベーティブで「伸びしろ」豊かな専門職業人の育成を掲げ、「滋賀大学将来構想大綱」（平成 26 年 9 月）では、新学部設置を含む組織改革
により、更なる全学的機能の強化、地域の知の拠点機能の強化を図るとしている。こうした改革の中核に位置する戦略が、日本初のデータサイエンス学部の設置である。
これを契機に、教育と経済の 2 学部を含む全学的な教育研究組織の再編を進め、第 3 期
末には、人文社会系の本学を未来志向かつ文理融合型の大学に変革する。本学の改革方針
は、文部科学大臣通知（平成 27 年 6 月）が求める人文社会系学部の「より社会的要請の高い分野への転換」に対応するものである。
したがって、この新学部創設は、わが国の大学改革の観点から、「人文社会系大学を文理融合型大学に変革する先駆的モデル」（理系教員の不足を弾力的な人事・給与システム及び大学間連携により克服など）を提供する、という趣旨も含んでいる。
また、学部改革の観点からは、既存学部とデータサイエンス学部との連携が図られ、経済学部ではデータサイエンスの力量を高めたビジネスマンが輩出され、教育学部ではデータサイエンスの基礎知識を備えた教員が輩出されることにより、データリテラシーの社会
7

的普及が図られる。このことは、国の「教員養成系や人文社会科学系の学部・大学院における社会的要請の高い分野への転換に積極的に取り組むよう」とする要請への、一つのモデルを提供することにもなる。
【資料 6「滋賀大学の改革構想―文理融合大学への変革」参照】⑤滋賀大学に設置する意義（ア）地域の拠点としてのニーズ
データサイエンス学部設置の趣旨は、わが国における人材育成の焦眉の課題に対応することである。新学部の設置には、本学が立地する滋賀県内の大学、自治体、民間企業等からも多くの期待が寄せられている。例えば、本学が地域活性化プランナーの育成を目指して提供している「学び直し塾」の運営には、包括協定を締結している近隣の自治体幹部が関わっているが、それらの関係者からは、エビデンスにもとづく政策形成を導くデータサ
イエンティストの養成が求められている。企業経営に携わる経営協議会外部委員からは、
データサイエンス学部の設置を強く求められている。滋賀医科大学長、滋賀県立大学長、
長浜バイ大学長等からも、データサイエンス学部の新設は、地域の大学間連携の進化と強化の鍵となるとの期待が寄せられている。また、滋賀県教育委員会と連携して教職大学院
設置を目指す本学に対し、同委員会は連携の一環として、県が有する教育関連の大規模データの解析を要請している。さらに、滋賀県、県内の市町、経済諸団体においても、統計研修に積極的に取り組んでいるところであり、本学部との連携への要望は極めて強いものがある。このように、データサイエンス学部の設置は、まさに地域の知の拠点機能を強化するために欠かせないものとなっている。
【資料 4「要望書」参照】（イ）貴重なシーズと機能強化
本学においては、かねてデータサイエンス学部を産み出すための営みが、期せずして着々と整っていた。
第 1 に、本学経済学部が、コンピュータ科学・情報工学を重視する science-based な欧米型ビジネススクールを模した教育体制を継続的に維持してきたことは、本学経済学部がデータサイエンス学部の「揺り籠」として機能してきたことを意味する。長年に渡る本学特有の経済学教育の持続的発展の成果として、本邦初のデータサイエンス学部を分離し、両学部はシナジー効果を追求することができる。
経済学部では、経済・経営分野における情報管理の重要性を認識し、昭和 47 年に管理科学科を経済・経営と並ぶ第 3 の学科として設置した。経済学部での管理科学科の創設は日本で初の試みであった。また平成 2 年には、情報化社会の進展に歩調を合わせ、管理科学科を情報管理学科に改組した。平成 3 年のファイナンス学科の設置並びに平成 5 年のさらなる学科再編によって、本学経済学部の学科構成は、アメリカのビジネススクールに類似
8

する内容となった。平成 16 年には、コア科目と学科横断的な認定専門コース制を中心とする体系的カリキュラム改革を断行し、より science-based な教育体系へ向けて舵を切った。
認定専門コースの一つとして、情報管理学科の専門科目と領域の専門科目を配置するデー
タサイエンス系コースが設けられた。さらに、文部科学省委託事業「サービス・イノベー
ション人材育成推進プログラム」に採択された際には、ビッグデータ時代に注目されるようになった「サービス・イノベーション」を新たに専門コースとして設定した。ビッグデータと呼ばれるものの大部分は社会データである。また、データサイエンスの応用分野の多くは企業経営に関わっている。その意味で、データサイエンス学部がビジネススクール型の教育を行う経済学部から派生するのは、ごく自然な成り行きと言える。
第 2 に、経済学研究科博士後期課程・経済経営リスク専攻と経済学部附属リスク研究セ
ンターにおける教育研究の蓄積もまた、データサイエンス学部の教育研究との関連性が深い。経済学部附属史料館においては、貴重な近世史資料のデジタル化が進展している。これらの史資料には様々な非構造化データが含まれており、データサイエンス学部の教育研究の貴重な素材となり得る。
第 3 に、教育学部、環境総合研究センターに対しても、データサイエンス学部との連携は積極的な効果をもたらす。教育学部おいては、平成 2 年に情報科学課程を設置し、平成12 年に情報教育課程に改組した。これにより、情報機器の教育への有効活用、情報教育の方法等についての教育研究実績が積み重ねられている。また、教育心理学や教育社会学などの研究分野では、統計的手法が常套的に用いられており、近年、ビッグデータ処理の必要性がとみに高まっている。さらに、教育学研究科では、平成 29 年度の教職大学院の設置に向けて、滋賀県教育委員会との連携が進んでおり、明治以来の滋賀県内小学校の教育関連データの解析が要請されている。教育という領域でのビッグデータ解析は、初等教育の改革に対し、有意義な効果をもたらすことが期待される。一方、環境総合研究センターにおいては、長年に渡る湖沼流域ガバナンス研究の一つの成果として、統合的湖沼流域管理（ILBM）に関する知識データベース・システムが構築されている。この貴重なデータベースの分析を通じて、データサイエンス学部の評価が高まることを期待したい。さらに、内閣府との共同研究においては、地域ソーシャル・キャピタルの実証研究が実施されている。
データサイエンス学部との協働により、当該実証研究を飛躍的に前進させることが期待される。
（２）データサイエンス学部が育成する人材①本学の学士像
本学の学士課程における共通の人材育成像は、豊かな人間性、高い倫理観と責任感を備
えた、未来志向で「伸びしろ豊かな」高度専門職業人である。ここで「伸びしろ豊かな」というのは、「学士課程において修得した専門性と未来志向の積極性に基づいて、主体的な学習を継続できる力量が高い」という趣旨である。こうした潜在的力量を活かして仕事の9

現場で直面する課題を克服しようと努める堅実な高度専門職業人の輩出こそ、本学の教育の理想とするところである。
②データサイエンス学部のディプロマポリシー
データサイエンス学部が育成する人材は、「データ駆動型価値創造

逆 T（Π）型人材」

である。それは、ビッグデータ時代に企業や官公庁等で活躍が期待されるデータサイエン
ティストに他ならないが、次のような趣旨でこのように呼ぶ。
客観的な存在としてのビッグデータを対象として、そこから新たな知見を引き出し、価値創造するためには、まずは大規模データを加工・研磨・処理するためのデータエンジニ
アリングの専門知識とスキルと、データを分析・解析するためのデータアナリシスの専門知識とスキルの両方を備えている必要がある。しかし、このことは、データサイエンティ
ストの必要条件ではあっても十分条件ではない。データサイエンティストへの社会的要請
は、こうした専門知識とスキルに加え、領域の知識を前提とする価値創造の力量の持ち主への需要に他ならない。つまり、データサイエンティストは、ビジネスや政策など様々な領域における課題を読み取り、データエンジニアリングとデータアナリシスの専門知識とスキルを駆使したデータ分析による知見を、意思決定に活かして課題を解決できなければならないのである。
したがって、本学部の学士課程の卒業生は、データエンジニアリングとデータアナリシ
スの一般的・汎用的な専門知識とスキルの基礎を修得し、その知識とスキルを駆使して具体的な領域での価値創造の実践的経験を繰り返し、ビジネスや政策の現場での実装力の基礎を磨いていなければならない。データエンジニアリングとデータアナリシスからなるデータサイエンスの専門知識とスキルを基礎の「横棒」として、それを駆使して一つまたは複数の領域での成功体験から鍛錬されるデータサイエンスの実装力を「縦棒」として表すと、育成人材像は下図のように「逆 T 型」または「逆 Π 型」として定義できる。
領域②
価値創造の
経験とノウハウ

領域①
価値創造の経験とノウハウ

領域①
価値創造の経験とノウハウ

データサイエンスのデータサイエンスの専門知識とスキル

専門知識とスキル

これらを踏まえて、本学部のディプロマポリシーを次のように規定する。
(ア) データエンジニアリングとデータアナリシスの専門知識とスキルを修得し、データサ
イエンスの基礎的力量を備えている。
10

(イ) データサイエンスの基礎を応用して、多様な領域でのデータ駆動型価値創造を導くた
めの実装力を備えている。
(ウ) 多様なコミュニケーションの力量を備え、データ利活用の現場で相互補完的な専門性を有する仲間と協力して、組織目標を追求できる。
(エ) データ駆動型価値創造社会の哲学・倫理・政治等について、バランスのとれた見識を有している。
(オ) 上記のようなデータサイエンティストの専門的力量とイノベーティブな心の習慣を背景に、卒業後の現場での課題に対応して、自律的な学習を進めることができ、多様な領域における価値創造のための創造的イノベーションにも貢献できる。
なお、本学部に入学してくる学生は、それぞれの興味関心の傾向性と基本的素養などの観点から、次の 3 つのタイプに分かれると想定される。このことから、本学部は 1 学科構成であるが、教育課程において 3 つの履修モデルを設定し、効率的・効果的学習を指導する。これによるディプロマポリシーの細分化は必要なく、卒業要件も学部として一本化しているが、専門科目等の履修選択及び将来の進路に関しては、学生間で違いが生じてくる。

データコンサルタント型

データエンジニア型

データアナリスト型

データサイエンスの基礎の援用、具体的なデータ解析とその結果の解釈、それを価値創造に導く実践とその方法論、またビジネスの意思決定プロセスに強い関心を示し、興味のある領域のデータ演習、関連する PBL 演習により価値創造のノウハウを蓄積しつつ、経済、経営、会計、ファイナンス等の専門科目などを中心に学習する。
ビッグデータ解析のための高度な情報処理技術に関連する専門知識と実装スキルに強い関心を示し、ビジュアルプログラミング、情報セキ
ュリティ、情報理論、情報学特論（人工知能）、機械学習などを中心に学習する。
ビッグデータ解析のための各種統計分析とその数理的背景に強い関心を示し、質的データ解析、時系列解析、ベイズ理論、生存時間分析、
空間統計、機械学習などを中心に学習する。

③想定される卒業後の進路とキャリアパス
本学部の卒業生の進路としては、企業や官公庁等を想定しているが、具体的には次のよ
うな業種・職種となる。
(ア) 企業等の財務経理、経営企画、マーケティング、生産管理等の諸部門において活躍するデータ分析者(イ) 国・地方自治体等の公務員(ウ) 企業等の経営企画に関連して設定された独立のデータ分析部門で活躍するデータサ
イエンティスト(エ) IT 系企業、経営コンサルタント、シンクタンク等で活躍する専門性の高いデータサ
イエンティスト、製薬企業や医療機関等のデータ管理・分析者(オ) 大学院への進学
11なお、上記②で示した履修モデルとの対応については、以下のとおりである。
データコンサルタント型
データエンジニア型

データアナリスト型

・企業の財務経理、経営企画、マーケティング、生産管理等の諸部門
・国または地方自治体
・企業のデータ分析部門
・IT 系企業、シンクタンク、製薬企業や医療機関等
・企業のデータ分析部門
・大学院
・企業のデータ分析部門
・経営コンサルタント、シンクタンク、製薬企業や医療機関等
・企業の財務経理、経営企画、マーケティング、生産管理等の諸部門
・大学院（※(オ)の大学院進学については、10～20％を想定している。
）
最後に、いわゆる「データサイエンティスト」として一般に定義されているイメージも考慮して、本学部では卒業後の就職時から将来へのキャリアパスについて、次のように想定している。なお、本学部での「伸びしろ豊か」とは、卒業後もビジネスや政策の現場での経験と訓練に着実に対応し、将来においてプロフェッショナルや統括・代表レベルに成長できるような、データサイエンスの専門領域を自律的に学習できる力量を修得させることを意味する。

レベル
独り立ち想定される力量
職場の先輩たちの助力を得ながら、データサイエンティストとしての基（就職時～数年）

本的な仕事を概ね遂行できる。

プロフェッショナル

門知識やスキル、価値創造の実装力に磨きがかかり、データサイエンティ（数年～10 ないし 15 年）

ストとしてかなり高度な業務を遂行でき、他の専門家と協力・協働して、職場での経験や教育訓練、大学院での学修などを経て、特定分野での専高度なプロジェクトを遂行できる。
統括・代表（20 年以上）

データサイエンスの複数の分野での専門知識とスキル、価値創造の実装
力について、顕著に高いレベルにあり、高度なプロジェクトを統括でき、組織全体の意思決定に重要な影響を及ぼすことができる。

（注）一般社団法人データサイエンティスト協会が 2014 年 12 月 10 日に公表した「データサイエンティ
ストのスキルレベル」を参考に作成した。

【資料 7「ディプロマポリシー、想定される就職先、キャリアプラン」参照】

12

２ データサイエンス学部データサイエンス学科の特色（１）「わが国初の」が含む 2 つの意味
欧米や中国・韓国・シンガポール等のアジア諸国の大学では、もともと「統計学」の独立した学部・学科あるいは教員組織が存在するため、ビッグデータ時代の学術の最先端の動向への対応が素早く、情報学、コンピュータ科学、数学の領域も加えて、また応用領域の協力も得て、データサイエンスの教育プログラムが生成されている。他方、わが国の統計学の教育研究は、専門の学部や学科を設置せずに、経済学、理学、工学、医学、生物学、心理学等の実践的領域ごとに分かれて存在し、「分野点在方式」で進められてきた。したがって、本学部・学科の設置は、次の 2 つの重要な含意を持つ。
第 1 に、大学共同利用機関である統計数理研究所を除けば、わが国の大学では初めて「統計学の教育研究拠点」が形成されるということである。このことによって、計算処理能力が飛躍的に進歩し、データ分析のスキルが急速に変容していく時代において、分野点在方式にはない教育研究の即応力が生み出されると期待される。
第 2 に、海外の大学と同様に、統計分析だけではなく、コンピュータ科学や情報学を融合させて、まさに「データサイエンスの教育研究拠点」が形成されるということである。
この拠点において、ビッグデータ時代に要請されるデータリテラシーを十分に備えた人材を、毎年 100 名という規模で育成していくことは、画期的なことである。
（２）世界でも稀有な教育プログラム―《文理融合》の《価値創造》の実践
海外の大学におけるデータサイエンス教育プログラムの基本構成は、データエンジニア
リングとデータアナリシスであり、学問領域としては、統計学、コンピュータ科学、情報学、そして数学を含む。本格的なビッグデータに対応するデータエンジニアリングも、データアナリシスも、それ自体としてかなり高度な専門知識とスキルを必要とするため、どのような混成とどの程度の修得レベルを設定するのかによって、教育プログラムに違いが生じる。
本学の場合、わが国で求められる人材像と学部教育の標準を念頭に置き、入学者全員に修得を求めるデータサイエンス基礎の部分については、データエンジニアリングの最低限の基礎、データアナリシスの若干深めの基礎及びデータ解析ソフトを駆使するスキルから構成している。
しかし、本学の教育プログラムの真骨頂は、データサイエンスの基礎的力量を基に、実際にデータを解析し、その結果を意思決定に活かして、価値創造できる力量を高めることにある。そのために、企業経営、マーケティング、品質管理、商品開発、医療、心理、教育、観光、交通、生命科学、気象・防災などの多様な領域における具体的なデータを利用した演習を数多く経験させる。このうち専門演習（ゼミナール）では、データ駆動型の PBL
演習の形態をとり、価値創造の成功体験を重視する。また、「価値創造方法論」や「価値13創造実践論」では、企業や官公庁に勤務するデータサイエンティストの経験を活かして、データ解析の結果を意思決定に結び付ける際の問題点や課題解決のノウハウを修得させる。
こうした価値創造の領域には、自然科学分野ばかりではなく、むしろ人文・社会科学系
分野が多く含まれる。データサイエンスを構成するデータエンジニアリングとデータアナ
リシスは理系領域であるが、その実践の場は文系領域である場合も多く、データサイエン
スはまさに文理融合の特徴を持つ。
本学部のように「文理融合の価値創造の実践」を重視する教育プログラムは、世界のデータサイエンス教育の中では、極めて特色のある稀有な存在であると言える。
【資料 3 「欧米におけるデータサイエンス教育及び本学の特色」参照】（３）基本的教育理念としての《反転》と《実践》以上のような特色あるプログラムを支える基本的教育理念は、もちろん「実践」の重視である。企業や地方自治体等の現場が有する様々な課題を読み取り、具体的なデータを解析し、その知見を可視化するとともに、実際の課題解決に活かすことができる価値創造に取り組む。この実践重視の教育は、まさに体験的学修（アクティブ・ラーニング）の理想形である。
また、データサイエンス教育を行うにあたっては、はじめに現実の課題や具体例から興味・関心を持たせ、それを梃子に理論や基本原理を学ばせる、という《反転》の発想が必要である。さらに、各種演習におけるデータ分析では、原理的・数理的な意味を正確に理解できていなくても、基本的なことを理解して意味を解釈できる「実践力」が求められる。
この実践と成功体験の繰り返しによって、さらなる理論的・原理的な興味関心を引き出し、自学自習の長期的な時間経過の中でより深い知見に到達するという学習方法を身に付けることが期待される。
（４）「確かな学力」の育成を継承する場
昨今の教育の場では、いわゆる「学力の三要素」として、「基礎的な知識及び技能」「これらを活用して課題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力等の能力」「主体的に学習に取り組む態度」が挙げられ、それから構成される「確かな学力」を育むことが重視されている。高等学校までにおいて、このような教育が重視されるようになるとともに、高大接続の観点から大学にも様々な変革が求められている。
大学入試においては、アドミッション・オフィス入試の改善・強化により、知識・技能を活用して、自ら課題を発見し、その解決に向けて探究し、成果等を表現するために必要な「思考力・判断力・表現力」、そして主体性をもって多様な人々と協働する態度（「主体性・多様性・協働性」）の評価が重視される傾向にある。しかし、大学はまた教育の実践においても、高大接続が求められている。

14

本学部の教育内容は、このような背景にも対応している点に特徴がある。データサイエ
ンスの現場というのは、多様な領域の専門知識とスキルの集積の場である。それぞれの得意分野を持つ専門家が集まり、コミュニケーションを取りながら、課題を読み取り、それぞれの知識とスキルを駆使して協働で結果を導き、それによって問題解決を図る場である。
したがって、データサイエンスという学問領域は、「学力の三要素」をすべて必要としており、「確かな学力」を育むための格好の場なのである。

15

３．学部，学科等の名称及び学位の名称（１）データサイエンス学部 データサイエンス学科①学問領域としての《Data Science》の普及
本学部が対象とする学問領域（discipline）の名称は《Data Science》である。それは、コンピュータや情報通信技術の発展を背景として、統計学、コンピュータ科学、情報学などが融合して発展しつつある最先端の科学分野である。
「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」という言葉を、いわゆる「バズワード」（定義の曖昧なキャッチフレーズみたいなもの）と揶揄し、すぐに消え去ると評する向きもある。しかし、《Data Science》という言葉は、諸外国ではすでに学問領域の名称として普及・定着している。例えば、学術誌のデータベースを検索してみれば、Annals of Data
Science、Data Science Journal、EPJ Data Science、Statistical Analysis and Data
Mining : The ASA Data Science Journal など、多くの学術誌のタイトルとして利用されていることがわかる。
大学等の教育研究機関においても、《Data Science》という言葉は、専攻や教育プログラ
ムの名称として普及・定着している。例えば、Data Science Community によれば、2014年秋の時点で、欧米を中心に《Data Science》の教育プログラムを有する学部・大学院の数は 279 にも達している（http://datascience.community/）。また、アメリカ統計学会のニュースレターによれば、近年の《Data Science》に対する世評を反映して、「統計学専攻」の学位取得者が急増しており、その専攻のプログラムは《Data Science》を意識した内容に修正されていると指摘されている（amstat news, February & April, 2015）。
②《Data Science》の内容についての共通理解
諸外国の教育プログラムをみると、《Data Science》には共通した基本構成が見られる。
第 1 に、《Data Science》は大規模データから新たな知見を引き出すための科学であり、データエンジニアリングとデータアナリシスから成るということ。前者は大規模データを加工・研磨・処理するための専門知識とスキルであり、コンピュータ科学や情報学等に基づく。後者はデータ駆動型の分析・解析の専門知識とスキルであり、統計分析やその数学的基礎を含む。そして、機械学習、人工知能、データマイニングなどの最先端分野では、
情報通信技術とコンピュータの進歩によって、エンジニアリングとアナリシスは融合している。
第 2 に、《Data Science》は価値創造のための科学であって、それが求められている領域の専門知識の修得と、実際のデータを利用した実習が必要とされるということ。例えば、
欧米において《Data Science》の学部教育プログラムをいち早く立ち上げてきた次の 3 つの大学を見ると、こうした理解の妥当性が示される。
イギリスのウォーリック大学の場合、統計学部がコンピュータ科学部と共同して教育プ
16ログラムを提供している。授与される学位は理系の優等学位（BSc Hons in Data Science）
である。また、コンピュータ科学及び情報学と統計学の比率は同程度であるが、基礎における数学の比重が大きい。自由選択の応用分野としては、ロボット工学、宇宙・銀河論、
ビジネス分析、言語、音楽などが挙げられている。最終年次では実践的なプロジェクトが用意されている。
アメリカのオハイオ州立大学の場合、統計学部とコンピュータ工学部の共同提供プログ
ラムであり、理系の学位が授与される（BS in Data Science）。コア科目は、コンピュータ
科学及び情報学と統計学の基礎を理解し応用できる力を鍛えるとされ、エンジニアリングとアナリシスの比重は同じ程度である。コア科目修得後には専門領域を選択し、コースワ
ー ク と 実 践 演 習 を 修 得 す る 。 し か し そ の 分 野 は 、 Biomedical Infomatics 、 Business
Analytics、Computational Analytics（ビッグデータ分析に特化した領域）に絞られている。
アメリカのロチェスター大学の場合、《Data Science》のための全学的組織が統括運営するプログラムである。コンピュータ科学及び情報学、統計学及び応用領域の上級コースワークを統合したプログラムである。コンピュータ科学及び情報学の基礎の比重が少し大きい。応用領域は、ビジネス、生物学、脳・認知科学、地球・環境科学、政治学など多様であるが、まさに《 Data Science》と言える分野（ Computer Science, Statistics, andMathematics）も選択できるようにしてある。このため、学位は文系と理系の双方が用意され（BA or BS in Data Science）、理系学位の場合には追加の履修要件が課されている。
③本学における《Data Science》の特徴
本学が提供する教育プログラムは、全体的にはコンピュータ科学及び情報学に基づくエンジニアリングよりも、統計学に基づくアナリシスを少し厚めに構成しているが、原則として海外の大学において先行するプログラムの基本構成を踏襲していると言える。
しかし、海外の教育プログラムと対比すると、本学の顕著な特徴は、データサイエンスの基礎的力量をもとに、実際にデータを解析し、その結果を最適な意思決定に活かして価値創造できる力量を高めるため、「文理融合の価値創造の実践―成功体験」を重視している点にある。これは《Data Science》という学問の内在的性質に沿ったものである。もちろん海外の大学でも実践演習の必要性は認識されている。しかし、教育プログラム全体に占めるその比重は小さく、《Data Science》の価値創造のための方法論や実践論が探究される
専門科目も見当たらない。
また本学は、日本の国立大学の伝統であるゼミナールや教室単位での少人数教育の充実、実践から理論に誘う最近の反転教育の考え方、そして「学力の三要素」から成る「確かな学力」の育成という観点からも、「文理融合の価値創造の実践―成功体験」をカリキュラムに実装させることが重要であると考えている。
本学では、このように、明確な理念に基づき、価値創造の実践に関連する講義や演習を、
1 年次から 4 年次まで配置している。コアとなる専門演習（ゼミナール）は、データ駆動型
17

の PBL 演習の形態をとり、価値創造の実践の場を提供する。専門演習とは別に、3 年次以降には、マーケティング（品質管理・商品開発）、ファイナンス、財務諸表分析、医療、生
命科学、心理、教育、環境、交通、気象・防災、地域文化、公的統計などに関連する、非常に多様な領域における専門講義とデータ演習を配置している。そして、企業や官公庁等の実務家による実際の意思決定の経験を踏まえて、データ解析の結果を実装させる際の問
題や課題解決のノウハウを修得させるために、「価値創造方法論」「価値創造実践論」という特色ある科目も配置している。
【資料 3 「欧米におけるデータサイエンス教育及び本学の特色」参照】④《Data Science》という言葉の訳語
以上のことを考慮すると、本学における学部・学科の名称として《Data Science》という言葉を用いることは妥当であると考えられる。
Data という単語は、一般に「資料」「（観察や実験による）事実」「知識」「情報」などと翻訳され、文字や記号、数値で表現された何かを意味し、特にコンピュータが記録・処理できる形式のものを意味する。したがって、Data という単語を日本語に置き換えることは意外に難しい。やはり、Data は「データ」でしかない。Science は「科学」と翻訳されるため、「データ科学」という訳語も散見されるが、一般には「データサイエンス」というカタカナ言葉として、社会的に定着しつつある。
学部・学科の名称としては、例えば、法学部や工学部などのように、わずかな漢字で実態を表すことが望ましいが、これらと同程度の妥当性を求めて翻訳するのも難しい。そこで、本学では、「データサイエンス学部・データサイエンス学科」とする。
（２）学士（データサイエンス）
本学部の学位の名称を、「学士（データサイエンス）」とする。
欧米の大学では学位名称としてすでに《Data Science》が用いられている。例えば、コ
ロンビア大学、スタンフォード大学、カリフォルニア大学・バークレー校等を中心に、すでに修士課程の学位名称として、Master of Science in Data Science が普及している。先に例示したウォーリック大学、オハイオ州立大学、ロチェスター大学などを中心に、学部の主専攻の学位名称としても Bachelor of Science in Data Science が普及し始めている。特にロチェスター大学の場合には、Bachelor of Arts in Data Science の学位もある。
（３）英訳名称
上述の説明から、英訳名称は Bachelor of Data Science とする。

18

４ 教育課程の編成の考え方及び特色（１）教育課程編成の基本的な考え方
日本学術会議の提言『ビッグデータ時代に対応する人材の育成』（平成 26 年 9 年）の公表にもあるようにデータサイエンティストに対する社会的ニーズの高まりがある一方、「科学技術イノベーション総合戦略 2015」（閣議決定、平成 27 年 6 月）、「世界最先端 IT 国家創造宣言」（閣議決定、平成 27 年 6 月）及び第 5 期「科学技術基本計画」（閣議決定、平成28 年 1 月）においては、データサイエンティストの人材不足が危機的な状況にあり、デー
タサイエンティストの育成は喫緊の課題であることが言及されている。本学部の教育課程では、このような社会的要請に応えるために、データサイエンティスト育成に焦点を合わせたカリキュラムを準備する。
データサイエンスにおいて重要な能力は、大規模データを加工・研磨・処理するための専門知識とスキル（データエンジニアリングスキル）と、データ駆動型の分析・解析の専門知識とスキル（データアナリシススキル）である。このようなデータエンジニアリングとデータアナリシスのスキルは重要ではあるが、ビッグデータからの価値創造のためには
これらの能力だけでは不十分である。実際の問題解決のためには、ビジネスや政策など様々な領域における課題を読み取り、データ分析による知見を意思決定に活かしていかなければならない。そのためには、領域における専門知識、各領域の専門家と意思疎通ができる
コミュニケーション力、分析結果を分かりやすく説明するためのプレゼンテーション力、
データ分析による知見を意思決定に活かすための実践的な経験も不可欠である。
これらの能力を身に付けるためのカリキュラムでは、まず、データエンジニアリングとデータアナリシスの基礎知識を学習する。それらの基礎を身に付けた後に、様々な応用手法、技術とともに様々な領域の知識を身に付ける。このように、分析のための専門知識だ
けではなく、領域の幅広い知識も身に付けた「逆 T 型人材」あるいは「逆 Π 型人材」を育成する。
また、身に付けた知識を使い、データを分析し、問題解決のための政策を提案できるよ
うな人材を育成するためには、従来型の講義による学習だけでは不十分である。身の回りの問題を統計的課題として設定し、課題に応じたデータの収集からデータの解釈、課題解決に向けた提案を行う一連の流れに慣れ親しんでおく必要がある。そのため、初年度から
データ駆動型 PBL 演習（課題解決型学習）を段階的に積み上げ、問題解決の様々な側面に触れさせる。このような演習を 4 年間積み上げることにより、データサイエンスに関する知識を身に付けるだけでなく、それらを課題解決に活かすための実践経験を積んだデータ
サイエンティストを育成する。
（２）教育課程の特色
本学部では文理融合型の人材育成を目指して、多様な入学者選抜を実施するため、入学
19

者の数理的習熟度の個人差は大きいことが想定される。そのため、初年度には「数学Ⅲ」
程度の微分積分、順列と組合せに基づく確率等に関する授業を行い、データサイエンス学部の講義に対応できる学力を身に付ける。
それら基礎知識を身に付けた後に、データサイエンティストとして必須である、データエンジニアリングとデータアナリシスの基礎に関する講義を行う。データエンジニアリン
グに関しては、ビッグデータを扱うための基礎的な情報処理能力が必要であり、プログラ
ミング、データベース管理、ネットワーク、コンピューターシステム、セキュリティに関する講義を行う。また、データアナリシスに関しては、記述統計、推測統計、多変量解析の講義を行った後に、様々な各種統計手法も取り扱う。
一方、統計学や情報処理の基礎的能力を身に付けるだけでは不十分であり、実際のデー
タ分析を行うのであれば、様々な分野で扱われるデータの特徴や分析手法を知る必要がある。また、実際のデータを分析し、問題解決を行う際には、分析結果を説明する必要があ
るが、説明する相手は一般に統計専門家ではないことがほとんどである。そのような相手に平易に説明し、問題解決策の提案を行うプレゼンテーション能力も必要となる。下図のように、これらを体系的に身に付ける教育課程を編成する。

具体的には、1、2 年次には統計学と情報学の基礎的内容を身に付け、様々な応用分野におけるデータ分析の実例を学び、それらの基礎をもとに、3、4 年次では各種領域における20

データ分析手法を学び、実際のデータを使った演習を行う。それに加え、各自の興味に応じ、様々な統計手法の数理的内容をより深く学んだり、より高度な情報処理技術を身に付けたり、より多くの分野における問題解決スキルを磨いたりできるカリキュラムを用意する。
【資料 8「３つの履修モデルとカリキュラムマップ」参照】①データ駆動型 PBL 演習
データエンジニアリングとデータアナリシスの一般的・汎用的能力を基盤とし、領域の知識を前提とした価値創造を実践するため、データ駆動型 PBL 演習を初年度から卒業年度まで行う。この演習により、身に付けた知識を実際に使い、問題解決に至るまでの過程を体験し、実践経験を積み重ねる。各年度での PBL 演習の概要は以下のとおりである。（なお、演習の理念や方法の詳細については「６ 教育方法，履修指導方法及び卒業要件」の（１）を参照。）【資料 9「データ駆動型価値創造 PBL 演習」参照】
・データサイエンス入門演習（1 年次）、データサイエンスフィールドワーク演習（2 年次）
初年度のデータサイエンス入門演習と 2 年次のデータサイエンスフィールドワーク演習
を合わせて、SECI モデルに基づく基礎的な経験を積む。データサイエンス入門演習では主に、データサイエンスとは何かを理解することに重点を置く。そのために、外部講師等によりデータを扱う現場の話を聞くことで、データサイエンスがどのように使われているかを理解する。そのうえで、実際の企業や自治体等を訪ね、データ分析における注意点や問題点などを理解する。
データサイエンス入門演習での経験を踏まえ、グループで現場の課題を議論し、その課題を解決するためにはどのようなデータが必要か、またどのような分析が適切かを話し合
い、実際にデータを使った分析を行い、その結果を吟味して課題解決策の提案を行う。
なお、以上の 1 年次から 2 年次の経験を内省し、3 年次以降の PBL 演習の方向性や学習計画を検討して、レポートにまとめる。
・データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ、Ⅱ（3 年次）、データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ、Ⅱ（4 年次）
1 年次から 2 年次の基礎的学習と PBL 演習の経験によって涵養された価値創造に向けた実践力（思考力、行動力、コミュニケーション能力等）をもとに、具体的な社会的価値創出につながる実践的研究を行う。各種専門領域の担当教員の指導の下、企業や自治体等と連携して実施される価値創造プロジェクト研究の一員として、現場の具体的な課題を読み取り、実際のデータを使って解析し、その知見を活かして価値創造を図る。そしてその成果を卒業研究としてまとめる。
21

②データエンジニアリング関連科目
データ処理には 3 つのステージがあり、第 1 ステージはデータの取得と前処理、第 2 はデータのマイニングと分析、第 3 はデータの可視化と保守である。いずれのステージにおいても一定の情報処理技術が必要である。本学部のカリキュラムでは、第 1 ステージのために、データ構造とアルゴリズム、基本的なプログラミング、データベース等の科目を用意し、生データの収集・研磨・保存の手法を学ばせる。第 2 ステージのために、データマ
イニング、パターン認識等の科目を通して、テキストとマルチメディアデータに対する分析手法を学ばせる。第 3 ステージのために、より高度なプログラミング、情報セキュリテ
ィの講義を設け、データの可視化と保守の手法を学ばせる。これら全ての講義を受講し身に付けた知識は、基本情報技術者レベル相当を想定する。
③データアナリシス関連科目
データサイエンスにおいて、統計知識は不可欠である。しかし、データサイエンス学部
で求める基本的な能力は、各手法について数理的に完全に理解することではなく、各手法の利用目的を理解し、正しく使いこなすことである。そこで、多くのデータアナリシス系
科目は、例えば「多変量解析入門」と「多変量解析」というように、入門編の科目と本編の科目に分かれている。
入門編では各統計手法がどのような目的で使われているか、また、そこから得られる結果の意味を理解し、どのように解釈すべきかを学ぶ。つまり、数理的な内容に先立ち、手法の概要について学ぶのである。一方、本編では各統計手法の理論的背景、導出を学び、
統計スキルの向上を図る。学生の興味に応じて、どのレベルまで学習するかを選択でき、本編の科目を全て学習した場合は、統計検定準 1 級レベル相当を想定する。
④価値創造関連科目
データサイエンス教育には、統計、情報の専門知識の教育だけでは不十分であり、様々な領域の知識及び実践経験が重要である。そこでデータサイエンス学部では、多くの分野のデータに触れることのできる環境を用意するため、価値創造基礎科目及び価値創造応用
科目として講義を開講する。
価値創造基礎科目では、データサイエンス実践論や実践データ概論を通じて、様々な領域でのデータサイエンスの活用例を学ぶ。また、必修科目の価値創造方法論を通じて、様々な領域の専門知識に触れながら、それぞれの分野特有のデータ、解析手法、解釈の方法の特徴を理解し、多種多様なデータに対する姿勢を身に付け、価値創造実践論を通じて、データサイエンスの具体的な活用方法や価値創造のノウハウを学ぶ。さらに、経済、経営、会計、ファイナンス等の科目を通じて、価値創造の現場を制約する経済やビジネスの考え
方を学ぶ。
22

一方、価値創造応用科目は、データサイエンスの分析方法を適用する実践的訓練の場を提供するため、様々な領域別専門科目、同演習科目の選択科目から構成される。具体的には、マーケティング、ファイナンス、財務諸表、ビジネスエコノミクス、医療・健康・福祉、環境、教育、地域、交通、観光、社会心理、歴史文化、生命科学、バイオ、製薬、防災、気象など、多様な「領域」に及ぶ。
領域別専門科目では、各領域の最低限の基礎知識、各分野特有のデータ、分析手法、結果の解釈等を学び、同演習科目では、その分野の実際のデータに触れ、問題を見つけ分析し、解決するという一連の流れを体験する。これらの科目を併せて履修することにより、身に付けた知識を実際に使える技術へと転換する。
（３）教育課程及び科目区分の編成①教養教育科目群【29 単位】
・大学入門科目【2 単位】
大学入門科目は、データサイエンス入門（2 単位）とする。この科目は、データサイエン
スとはどのようなものかを学び、データサイエンスに対する興味・関心・意欲を高め、データサイエンス学部で学ぶ内容の重要性を確認させる。
・全学共通教養科目【20 単位】
全学共通教養科目は教育学部及び経済学部と共通の科目群である。全学共通教養科目の講義は、人文科学、社会科学、自然科学、特定主題の 4 分野に分類され、各分野から 2 単
位以上を必須とする。また、データサイエンス学部として、自然科学分野において「確率への招待」、「解析学への招待」、「線形代数への招待」を開講する。前 2 科目は、組合せ等を使った簡単な確率計算や、高校の「数学Ⅲ」程度の微分積分を扱うが、これらは入学時の数学の習熟度のばらつきを考慮し、必要最低限の数学及び統計能力を身に付けることを意図している。これら 3 つの科目は必修とし、併せて全学共通教養科目として 20 単位取得することを必須とする。
・外国語科目【5 単位】
外国語科目は、英会話基礎（1 単位）、大学英語入門（1 単位）、英語 Ia（1 単位）、英語
Ib（1 単位）、英語Ⅱ(1 単位)、Data Science English （1 単位）によって構成されている。
英会話基礎、大学英語入門、英語 Ia、英語 Ib は必修とし、英語Ⅱと Data Science English
はどちらか一方を選択で必須とする。また、英語教育プログラムは、多くのネイティブス
ピーカーを含む英語担当教員による指導により、日常会話に困らない程度の英語能力を取得し、論文等の文献を読むための専門英語の知識も身に付けたグローバルな視点を持つ人
材育成を目指す。

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・体育科目【2 単位】
体育科目は、スポーツ科学 I、スポーツ科学 II がそれぞれ 1、2 セメスターで開講される。
これらの科目では、自己の健康・体力に関する認識を深め、運動・スポーツの楽しさを享受する能力や豊かなライフスタイルを形成できる基礎的能力を養う。これら 2 科目は必修科目とする。
②専門教育科目群（ア）データサイエンス基礎科目【31 単位】
データサイエンス基礎科目は、データサイエンティストとしてデータ分析を行う際に必要となるデータエンジニアリング、データアナリシスに関する基礎的なスキルを身に付けるための科目で構成される。これらの科目は必要最小限の科目で構成されており、1、2 年
次における必修科目として開講する。
・データエンジニアリング系科目（11 単位）
データ処理の第 1 ステージ「取得・前処理」に必要な 6 科目により構成される。
「情報科学概論」では計算機ハードウェアの構成と特性を、「計算機利用基礎」では計算機ソフトウ
ェアの利用方法と注意点をそれぞれ学習させる。「データ構造とアルゴリズム」では異なる
種類のデータを計算機で扱う際の格納・表現方式と処理手法を解説し、「プログラミングＩ」と同演習を通して計算機上で実践させ、スキルとして身に付けさせる。前処理した後のデータを保存し、効率よく検索・抽出・更新・保守するためには、データベースの基礎的・応用的な使い方を知る必要がある。このため、「データベース」では、その原理・言語と広く使われている専用ソフトの使い方を学ばせる。
また、小規模なデータを扱うだけなら上記の内容で十分であるが、大規模データを扱う
ためのより高度な処理と保守の手法を「データサイエンス専門科目」として用意する。
・データアナリシス系科目（16 単位）
1 年次では、主に数学（線形代数及び解析学）と記述統計、推測統計を取り扱う。しかし、データサイエンス学部は文理融合を掲げており、入学時点での学生の数学の習熟度の差は大きいと考えられるため、1 セメスターでは高等学校の復習から大学初年度の学習への橋渡しとなる講義（全学共通教養科目）も用意されている。そのような状況で記述統計と推測
統計の数理的な内容まで扱うと学生の負担が増すため、1 年次では、記述統計と推測統計における数理的な内容は必要最小限しか扱わず、手法の概要を説明する。数理的な背景や導出等に関しては、2 年次に取り扱う。
また、どの分野のデータを分析する場合でもよく使われる回帰分析と多変量解析に関する講義も開講する。これら以外の各種統計手法に関しては、「データサイエンス専門科目」
で取り扱う。
24

・データ解析科目（4 単位）「基礎情報活用演習 A」、「基礎情報活用演習 B」の 2 科目から構成される。「基礎情報活用演習 A」では、一般的に普及している表計算ソフト Excel を用いた統計分析の手法について学ぶ。簡単な記述統計、推測統計であれば、Excel でも十分な計算が可能であり、本演習
を通し、統計分析に関する知識を深める。しかし、Excel では（アドインなしで）複雑な処理を行うことは困難であることから、「基礎情報活用演習 B」では、フリーの統計解析ソフ
トである R を用いた解析について学ぶ。R には多くの組み込み関数が用意されてはいるものの、基礎的なアルゴリズムを事前に知っておく必要があるため、「データ構造とアルゴリ
ズム」や「プログラミングⅠ」を履修した後の 3 セメスターでの開講となっている。
統計解析ソフトは R 以外にも有用なものが多いため、R 以外の統計ソフトの使い方は「データサイエンス専門科目」の「情報活用演習 A」、「情報活用演習 B」等で取り扱う。
（イ）データサイエンス専門科目
データサイエンス専門科目は、データサイエンス基礎科目では扱わない高度な統計手法、
情報技術、データ分析法に関する講義によって構成される。
データエンジニアリング系科目に関しては、高度なプログラミング、セキュリティ、システム開発、ソフトウェア設計、Web 等に関する大規模データ処理、画像処理、映像、音声、パターン認識、CG などを扱う。
データアナリシス系科目に関しては、多くの統計手法に関する科目を用意する。これらの科目の多くは「入門編」の科目と「本編」の科目に分かれる。入門編の科目では各手法の概略（手法の目的、使い方、解釈）に重点をおき、数理的な根拠、導出等に関しては本編の科目で扱う。このように区別することにより、統計をより本質的に（理論的に）学びたい学生と、それよりもむしろ様々な分野における問題解決・価値創造に興味のある学生が、それぞれの目的に応じて履修科目を選択することができる。
データサイエンス専門科目は全 81 単位の講義で構成される。
（ウ）価値創造基礎科目【8 単位】「プレゼンテーション論」、「情報倫理」、「実践データ概論 A、B」、「データサイエンス実
践論 A、B、「価値創造方法論」、「価値創造実践論」に加え、経済学部において開講されるミクロ経済学、マクロ経済学、簿記会計、経営学、計量経済学に関する科目によって構成される。
「プレゼンテーション論」では、パワーポイントの使い方をはじめ、プレゼンテーショ
ン資料の作り方や効果的なプレゼンテーションの方法について学び、自分の意見を正しく相手に伝えるスキルを身に付ける。「情報倫理」では、データを扱う際に守るべきルール、法令、倫理等を学ぶ。「実践データ概論 A、B」では、各種領域における特徴を理解するこ25

とを目指し、「データサイエンス実践論 A、B」では、学外から実務家をゲストスピーカーとして招き、ビジネス等でのデータ分析について紹介してもらう。
「価値創造方法論」では、各種領域において、どのようなデータが扱われ、どのような分析が行われているか、実例を通して学ぶ。「価値創造実践論」は、データサイエンスの文
理融合を意識した専門科目であり、分析課題の適切な設定、分析結果を意思決定に結び付ける方法など、価値創造のノウハウを第一線で活躍してきた実務家の知見と洞察から学んでいく。
また、データサイエンスの活用分野の一つとして、さらに価値創造の現場を制約する一
般的な論理として、経済・経営分野は重要であり、経済学部で開講されているいくつかの科目をデータサイエンス学部の科目として取り入れ、経済学・経営学の基礎知識を学ぶ。
価値創造基礎科目では、「プレゼンテーション論」、「情報倫理」、「価値創造方法論」、「価値創造実践論」が必修である。
（エ）価値創造応用科目【9 単位】
多様な価値創造の実践のために、領域別専門科目と同演習科目から構成される。
領域別専門科目は、各分野におけるデータ分析の現状、データの特徴、分析法等を学び、領域別専門科目とセットとなる演習科目において、実際のデータに基づき、課題発見、データ分析、問題解決、価値創造について体験する。
実際の分析対象となるデータは領域によって性質が異なり、データハンドリングの技法や利用される統計解析手法なども異なるため、データサイエンティスト育成の観点からは、
様々な領域での実践を経験させることが望ましい。そこで、領域別専門科目と同演習科目
は 3 セットを選択して修得することを必須とする。
③データ駆動型 PBL 演習科目【12 単位】「データサイエンス入門演習」（1 年次 2 単位）、「データサイエンスフィールドワーク演習」（2 年次 2 単位）、
「データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱ」（3 年次 4 単位）、「デー
タサイエンス上級価値創造卒業演習Ⅰ･Ⅱ」（4 年次 4 単位）から構成される。
4 年間を通し、実際のデータに触れながらデータ分析の経験を積み重ねる。1、2 年次はデータサイエンスが社会でどのような役割を果たしているかを学び、簡単なデータを使った分析等を体験する。3、4 年次では実際の企業等の協力を得て、現場を体験し、課題を見つけ、データ分析を行うだけでなく、課題解決のための提案を行い、評価を受ける。また、卒業研究としてデータに基づく問題解決案の提案をまとめる。
データ駆動型 PBL 演習科目はすべて必修科目である。
（４）履修モデル
データサイエンス学部では、データエンジニアリング及びデータアナリシスに関する基26

礎的スキルを身に付け、様々な分野におけるデータの特性を理解し、他分野の専門家とディスカッションを行えるコミュニケーション力、プレゼンテーション力を身に付け、実際のデータを活用した問題解決の経験を併せ持つ人材育成を目指す。
卒業のためには、必修科目（教養教育科目群（大学入門科目、全学共通教養科目の一部、外国語科目、体育科目）＋データサイエンス基礎科目＋データ駆動型 PBL 演習科目＋「プレゼンテーション論」、「情報倫理」、「価値創造方法論」、「価値創造実践論」）に加え、選択必修科目（全学共通教養科目＋価値創造応用科目）を合わせて 89 単位を取得する必要がある。そして卒業要件 128 単位を得るためには、その他に 39 単位分を選んで履修する必要がある。
そこで、この自由選択の余地を有効活用するために 3 つの履修モデルを設定し、ガイダ
ンス及び個別指導により、興味・関心や基本的素養等に基づき学生の履修を誘導し、効率的・効果的な学習を実現する。
以下に「データコンサルタント型」、「データエンジニア型」、「データアナリスト型」の履修モデルを紹介する。
【資料 8「3 つの履修モデルとカリキュラムマップ」参照】①データコンサルタント型履修モデル
データコンサルタント型の学生は、各種統計手法の数理的な背景や高度な情報技術よりも、分析課題をどのように設定するか、分析結果をどのように解釈し、そこからどのような問題解決、価値創造を行うか、また背景となる経済社会あるいはビジネスそのものに興味を持つと考えられる。そこで、このタイプの学生には、以下のような科目群を中心に履修させる。これらの科目を履修することにより、様々な分野における問題解決のための立案、価値創造を行える人材となることが期待される。
・価値創造基礎科目：、実践データ概論 A、B、データサイエンス実践論 A、B、ミクロ
経済学、マクロ経済学、経営学、簿記会計、証券分析とポートフォリオ・マネジメン
トなど
・価値創造応用科目：領域別専門科目＋同演習科目のセット（3 セットを超えて）・データサイエンス専門科目：社会調査法、標本調査法など②データエンジニア型履修モデル
データエンジニア型の学生は、ビッグデータを解析するための高度な情報処理技術と、解析結果を利活用する際のアプリケーション開発やビジュアル化の技術、実際に解析を行う上で必要となる統計手法に興味を持つと考えられる。そこで、このタイプの学生には、
以下のような科目群を中心に履修させる。これらの科目を履修することにより、ビッグデータを扱う高度な情報処理技術を持ち、そこから新たな知見を得ることのできる、そして価値創造の実装力を有する人材となることが期待される。
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・価値創造基礎科目：実践データ概論 A、B、データサイエンス実践論 A、B・データサイエンス専門科目：ビジュアルプログラミング、プログラミング設計、情報
セキュリティ、情報ネットワーク、データマイニング総論、情報学特論（人工知能）、
機械学習、最適化理論、情報活用演習 A、B など③データアナリスト型履修モデル
データアナリスト型の学生は、ビッグデータを解析するための各種統計手法の数理的な背景や分析手法に興味を持つと考えられる。そこで、このタイプの学生には、以下のような科目群を中心に履修させる。これらの科目を履修することにより、各種統計手法を十分に理解し、様々な問題に対し最適な手法の選択を行い、場合によってはそのデータに適した手法の提案・開発を行える人材となることが期待される。
・価値創造基礎科目：実践データ概論 A、B、データサイエンス実践論 A、B・データサイエンス専門科目：多変量解析、テキストマイニング、質的データ解析、時系列解析、機械学習、ベイズ理論、生存時間分析、情報活用演習 A、B など

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５ 教員組織の編成の考え方及び特色（１）教育組織の編成と基本的な考え方
データサイエンス学部は、多様かつ莫大なデータが遍在する時代の中で、データから価値のある情報を取り出し、意思決定に活かす能力を備えた人材を育成することを目的としている。このような目的のために、本学部では、データ分析の方法的基礎である統計学、
大量のデータを高速に処理するための情報学、そして各領域における実践的な価値創造の 3
つのデータサイエンスの領域を総合的に教育するための教員組織を編成した。
特に本学部の特徴として、わが国においてこれまで学部・学科が存在しなかった統計学の分野で、国際的な競争力のある教員を多く配置しており、日本の大学における統計学教
育・研究のセンターとしての役割を果たす体制を整えている。
専任教員は、統計学、統計的機械学習などの分野から 8 名、情報学の分野から 6 名、領域の分野から 3 名の 17 名を確保した。このうち経済学部からの学内異動教員は 5 名で、他の 12 名の教員については新たに外部より採用する。外部より採用する教員については、わが国の統計科学及び情報学の分野を先導する研究者で構成される外部アドバイザリーボー
ドにより、研究業績、教育実績、分野適合性などの観点からの厳密な審査（書類及び面接）を行ったうえで、学内の人事委員会で最終選考した。
統計学の分野では、数理統計学などの統計理論をベースとしながら、医学統計分野、環境統計分野、経済統計分野などでの応用研究やプロジェクト研究についても顕著な業績を有する教員を確保した。このことにより、統計学部・学科が一つも存在しないわが国の大学における現状において、本学部は統計学の分野では最も充実したスタッフを有する学部となっている。
情報学の分野では、機械学習、ニューラルネット、データベース、無線通信、センシン
グ、ネットワーク、マルティメディア等で顕著な業績を有する教員を確保しており、デー
タサイエンスの観点から十分な教育研究体制を整えた。
領域については、データサイエンスの応用領域が経済学や経営学などの社会科学分野か
ら工学、医学に至るまで、ほとんどの分野に広がっているため、すべての領域について専
任教員を配置することは現状で不可能である。このため、本学部では、滋賀医科大学等の近隣大学と連携し、各領域のデータサイエンス教育をカバーしている。
また、本学部のカリキュラムでは、3・4 年次のデータサイエンス専門科目については一部でクォーター制を導入し、国内外の専門家をクロスアポイントメントなどの形で適宜採用することで、様々な領域のデータサイエンス教育を充実することができるように配慮している。
（２）教員の年齢構成
専任教員 17 名の年齢構成は、学部完成年度（平成 32 年度）において、30 代 2 名、4029

代 8 名、50 代 4 名、60 代 3 名である。データサイエンスという新しい学問分野に適切かつ有効に対応するため、比較的若い世代を充実させた年齢構成となっている。
【資料 10「国立大学法人滋賀大学 教員の人事等に関する特例規程（案）」参照】（３）教員組織と特色のある研究教育①統計学分野本学部の教員組織の最大の特色は、データサイエンスの基礎となる統計学分野の教員が充実していることである。統計学の教員は、数理統計学などの統計理論に関する顕著な業
績を有しながら、それぞれプロジェクト研究等に参加し、医学統計、環境統計、経済統計などの応用分野の研究も行っている。このことによって、本学部の統計学分野は、理論と応用のバランスのとれた教員組織となっている。このため、統計学の教育面では、学生が統計検定 2 級やさらに進んだ準 1 級、あるいは品質管理検定 2 級にも対応したカリキュラ
ムとなっており、充実したスタッフが提供する。
②情報学分野また、情報学分野では、特に若手の採用を重視し、機械学習、ニューラルネット、マルティメディア等、今後のデータサイエンス領域の中で著しい進展が予想される分野に対応している。このうちマルティメディア分野については、外国人教員を確保した。情報学分
野の教育面では、新たに採用する教員に学内異動教員を加え、情報処理技術者試験に対応した教育も提供する。
③応用領域分野
データサイエンスを応用する領域については、まずは専任教員 3 名が以下の領域を担当する。
(ア) データサイエンスの応用領域の中でも特に重要な分野として、公的統計の分野が挙げられる。この分野は、これまでは国が作成する官庁統計が主であったが、最近では地方公共団体が保有するデータをオープンデータの形で提供し、地域で広く活用する動きが広がっている。このような公的統計の分野は、本学部にとっても重要性が高いことから、総務省統計局の協力を得て、公的統計の実務経験を有する専門家を専任で採用する。
(イ) 民間企業との連携も本学部にとって重要である。本学部では、初年次より PBL 型（プロジェクト方式）の演習を取れ入れており、入門演習、フィールドワーク演習、価値創造演習、卒業演習と段階を追ってデータサイエンスの実践的なスキルを身に付ける
カリキュラムを構成している。このような中で、フィールドワーク演習や実践価値創造演習では、民間企業や地方公共団体との連携により、現実のビッグデータに触れる機会を設ける必要がある。このために、民間企業においてデータサイエンスに基づく価値創造の実務経験を豊富に持ち、データサイエンティストとして現役で活躍している実務家を教員として採用し、民間企業との連携を図る。
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(ウ) 社会調査も本学部にとって重要な分野である。世論や社会動向を調査する際に必要となる社会調査の方法と実施面の教育を重視して、社会調査を専門とする専任教員を採用し、社会調査士資格に対応するカリキュラムを整備した。
さらに、より多くの領域をカバーするため、本学部では、近隣の滋賀医科大学、長浜バ
イオ大学、滋賀県立大学、京都大学、大阪大学、名古屋大学などと連携し、連携先の人事に係る事情を考慮しながらクロスアポイントメント制度、特別招聘教員制度や特任教員制
度を柔軟に活用する。具体的な分野は、医学疫学分野（滋賀医科大学）、バイオインフォマ
ティックス分野（長浜バイオ大学）、気象学分野（滋賀県立大学）、環境・防災分野（京都大学）、機械学習応用分野（大阪大学）、都市・交通分野（名古屋大学）などである。
このほか、最前線のデータサイエンスに携わり活躍している民間シンクタンク等の職員を非常勤講師として採用し、実務分野のデータサイエンス教育を充実させる。

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６ 教育方法，履修指導方法及び卒業要件（１）データ駆動型価値創造の教育実践①データ駆動型 PBL 演習における実習教育の概要■データ駆動型 PBL 演習とは？
本学部のカリキュラムでは、1 年次から 4 年次まで「データ駆動型 PBL 演習」（必修）を配置している。これは、データサイエンスの基本的知識とスキル、領域の知識を前提として、実際のデータを利用して価値創造を経験する演習である。その活動は企業や自治体等の現場における実習であり、データサイエンティスト育成には不可欠なものである。
■PBL 演習における「プロジェクト」
この PBL 演習を行うためには、価値創造を実践するためのプロジェクトを提供する必要がある。1～2 年次には、企業や自治体等の過去の事例から作成されたケーススタディに基づくプロジェクト教材を提供する（「準備・管理された」実践の場）。学生はデータサイエ
ンスが意思決定を変えた現場を体感し、問題解決に至るプロセスを追体験する。3～4 年次には、ケーススタディではない実際の価値創造プロジェクトを提供する（「現実の問題解決」の実践の場）。学生は実際のデータを活用して社会的価値の創出に挑戦する。
■「プロジェクト」の具体的内容―データサイエンス教育研究センターの役割
これらのプロジェクトは、データサイエンス教育研究センターによって提供される。教材開発部門では、実務経験者を特任教員として配置し、企業や自治体等と連携してケース
スタディ及びフィールドワークに基づくプロジェクト教材を準備する。これが 1～2 年次の教材として提供される。連携先としては、例えば、県内の製造業の工場、流通業のデータ
分析部門、自治体の健康福祉課や観光課などがある。
また、価値創造プロジェクト部門では、企業や自治体、大学や研究機関等との連携により、実際の課題解決を目指すプロジェクトを実施する。例えば「気象・防災プロジェクト」
では、自治体、気象情報サービス事業者、他大学、研究機関等と連携して、降水量データ、
河川流水量データ、地形データなどを分析し、豪雨時の被害予想評価、避難勧告、避難ルート等の行政行動の改善が提案される。このほかの事例としては、流通業・小売業との連携による POS データ分析、飲料メーカーとの連携による購買・在庫データ分析、自治体や大学との連携による交通データ分析、教育委員会や教育学部との連携による学力データ分
析、近隣大学との連携による医療・保健データ分析、バイオデータ分析、行政機関との連携による公的統計分析などがある。
なお、滋賀県内の企業及び各自治体等は、データサイエンス学部との連携に期待を示していることから、PBL 演習の連携体制は円滑に構築できると思われる。また、データサイ
エンティスト協会等の全国的組織・団体も、こうした実習への連携・協力に積極的な意向を示している。
【資料 4「要望書」参照】
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■PBL 演習の運営方法
1～2 年次の PBL 演習は価値創造の試行・追体験であるから、学生（定員 100 名）全体を対象とした講義形式と、全体を 5 または 10 に分割したグループ討論形式とを併用して運営する。
他方、3～4 年次の PBL 演習は、いわゆるゼミナール（研究室）形式とプロジェクト形式の双方で運営される。教員は個別の専門分野の研究に従事しているが、複数の価値創造プ
ロジェクトに参加している。したがって、学生は、履修モデル、教員の研究分野や経験（情報科学、統計科学、領域における実務経験等）、プロジェクトの領域等を参考に、所属するゼミナール（研究室）を決定する。学生は、指導教員の下で、特に興味のあるデータサイ
エンスの専門知識や要素技術をより深く探究するとともに、価値創造プロジェクトにおいて、データ収集・整理・加工から、データ解析、分析結果の活用による価値創造までのプ
ロセス全体を経験する。またプロジェクトでは、各教員のゼミナール（研究室）から各履
修モデルの学生たちが参加してくるため、互いに協働して価値創造に挑戦することになる。
これは現実のデータサイエンスの現場の環境と同じであり、価値創造の実装力を高めるには最適である。

②データ駆動型 PBL 演習における PPDAC サイクル
データサイエンスにおける価値創造の実践のサイクルを、本学部では「PPDAC サイクル」と呼ぶ。それは以下の 5 つのフェーズから構成される。PBL 演習において学生は、このサイクル従って活動していく。
Problem…

現場の体感と問題意識による分析課題の設定

Plan

…

必要なデータ、データの処理方法、分析手法等の選択

Data

…

実際のデータの収集、データの整理・加工・抽出

Analysis…

Conclusion

分析ソフト等を利用した分析結果の導出…

分析結果を活用した価値創造の提案
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③1～4 年次の PBL 演習の内容■データサイエンス入門演習（1 年次）
・学生全員（定員 100 名）を対象とした講義において、企業や自治体等の外部講師を招き、ケーススタディを通じて、データサイエンスが実際にどのように使われているかを知る。
・実際の企業や自治体等を訪問し、データサイエンスの現場を体感してみる。現場訪問は 3回、学生全体を 5 グループ（20 名ずつ）に分けて実施。データサイエンス教育研究センターが連携窓口となり、企業連携担当特任教員がアレンジする滋賀県内の企業の工場やデー
タ部門、自治体の政策部署等の現場において、ビジョン、業務内容、ビジネスプロセスな
どを OJT 型実習により理解する。特にデータとその利用の特徴を理解して、データ分析が意思決定を変えている現実を認識する。
・現場の体感も踏まえて、また担当教員、企業連携特任教員、協力企業等の担当者の指導により、過去の成功事例に基づくケーススタディの枠組みの中ではあるが、学生自らが課題を読み取る。これは 5 グループを更に 2 分割して 10 グループ（10 名ずつ）ごとのグループワークにより実施する。報告会で議論を重ねて分析課題を絞る。
■データサイエンスフィールドワーク演習（2 年次）
・1 年次の入門演習で獲得した知識を共有し、グループ内で討議して、ビジネスや政策の現場の課題及び課題解決に向けた分析に利活用できるデータを見定める。
・実習先の企業や官公庁等の担当者及び担当教員との協議を重ね、データ解析の方針や具体的手順を決定し、課題解決に向けた流れを構造化する。そして実習先から提示されたデータを解析して、分析結果を導き、その結果を活用して課題解決の方法を実際に考案する。
・報告会において分析結果と解決案を提案し、現場担当者及び教員、他の学生からの評価
コメントをもらう。一連のプロセス全体の成功体験を内省して、価値創造のノウハウを考察する。
・1 年次から 2 年次の成果を内省してレポートを作成し、3 年次以降の PBL 演習を中心とする学習計画を立てる。
（内省・展望レポート）■データサイエンス実践価値創造演習（3 年次）
・担当教員、プロジェクトに参加している他の専任教員、特別招聘教員やクロスアポイン
トメント教員、企業や自治体等の現場担当者とのミーティング及び現場体験をもとに、問題意識を醸成し、分析課題を適切に設定する。
（Problem）
・分析課題に対応して活用すべきデータ、データの加工・研磨・処理の方法、適切な分析
手法を吟味して確定する。（Plan）
・実際にデータを収集し、分析のための前処理を行う。（Data）
・分析ソフトを動かして、選定した分析手法を使い、その結果を導く。（Analysis）
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・分析結果を考察して、それを意思決定に活かすための具体的な価値創造の提案を行う。
（Conclusion）
・最後に、これらの一連の結果について、プロジェクト関係者とのミーティングで報告し、コメントをもらい、PPDAC の各段階の妥当性を吟味する。
■データサイエンス上級価値創造卒業演習（4 年次）
・3 年次の反省を踏まえて、PPDAC サイクルを再度回して分析結果を洗練させ、現場の課
題解決に向けた価値創造の提案を行う。その提案を再度プロジェクト関係者と議論し、評価を受ける。
・以上、3 年次からの価値創造の実践の全体を踏まえて、社会的に有効性や新規性などが認められるような内容の研究レポートにまとめる。
・その成果を最終報告会で発表し、指導教員やプロジェクト参加教員、学外の企業や自治体等の関係者からの評価を受ける。また、外部アドバイザリーボードからのコメントをもらう。
・この演習で得られる成功体験を内面化して、データサイエンティストとしての資質を涵養する。
④データ駆動型 PBL 演習の設計理念―SECI モデル
なお、本学部における PBL 演習の内容は、企業の価値創造に大きな貢献をなしたナレッ
ジマネジメント理論―「SECI モデル」―に基づいて設計されている。このモデルの各フェーズの概要とそれに対応する PBL 演習の活動内容は、次のとおりである。
SECI モデル

データ駆動型 PBL 演習

共同化（Socialization）：

企業や自治体等の現場を体感し、人々とのコミュ
ニケーションを重ね、断片的に漠然と表出されている問題の萌芽を感じとる。
グループ討議により、問題の萌芽を精選し、数値化したり、グラフ化したり、映像化したりして形式的に把握することで、問題を認識し、分析課題を適切に設定する。
適切なデータセット、データの加工・抽出方法、データの分析手法を選び、何度も分析ツールを動かして、分析結果を獲得する。その結果を活用して価値創造を導く提案をする。
以上の活動に対する教員や現場の方々等の評価と内省を通じて、問題意識の持ち方、適切な課題設定の方法、分析結果の活用方法など、価値創造のノウハウを認識して、その実装力を高める。

現場を共有して暗黙知を獲得する
表出化（Externalization）：
暗黙知を形式知化しグループで共有
統合化（Combination）：
形式知の連結による課題解決・価値創出
内面化（Internalization）：
成功体験を内面化して新たな知を醸成【資料 9「データ駆動型価値創造 PBL 演習」参照】

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（２）教育方法と履修指導における特色
データサイエンス学部では、知識を身に付けるだけではなく、その知識を意思決定に活かして課題を解決できるようになるため、様々な分野への応用例を学び、実際に問題解決に至るまでの過程を体験し、実践経験を積み重ねる。そのため、演習形式の授業も多く、演習形式の授業に関しては少人数クラス制を取り、きめ細かな指導を行う。
4 年間のカリキュラムに対し、1 年次は高大接続を意識し、様々なタイプの学生がデータ
サイエンス学部の教育を受けるための基盤を作れるよう基礎的な科目を中心に配置する。2
年次は各学生の興味に応じた情報、統計、応用に関する基礎的内容を学習するための科目を配置している。3 年次、4 年次では、様々な手法、技術に関する専門的な内容を扱う科目に加え、データサイエンスの具体的な実践例を学び、それを活用するための技術、経験を培う科目を用意する。
これらの内容の学習を支援するため、以下のような制度を設けている。
①少人数クラス制
プレゼンテーション論（1 セメスター）やデータ駆動型 PBL 演習（2、4～8 セメスター）
を少人数クラス制にすることにより、学生のきめ細かな指導を行い、授業だけでなく、学生生活から就職相談まで、入学から卒業までの学生の充実した大学生活を支援する。
②大学入門教育「データサイエンス入門」において、学問領域の教育研究と実世界での実践事例を紹介して学習意欲を高めつつ、カリキュラム全体に関する理解を深め、大学及びデータサイエ
ンス学部での学びのあり方を認識させ、学習計画を立てさせる。
また、文理融合の学部として様々な人材を受け入れることを想定しているので、入学者が高校で履修した科目、入試対策で学習した内容、情報機器等に関する習熟度の差があると考えられる。そこで、初年度に「解析学への招待（一部は数学Ⅲに相当する内容）」や、「確率への招待（確率の基礎的な考え方に関する内容）」を開講することでその差を埋める。
また、これまでに情報機器にほとんど触れたことのない学生に対しては、全学共通教養科
目群の「情報リテラシー」を受講することを推奨する。これらの科目を受講することにより、データサイエンス学部で学習するための基盤を整える。
③クォーター制の一部導入
5～8 セメスターで開講される講義のうち、一部はクォーター制を導入する。本学でのク
ォーター制では、週 2 回、全 15 回の講義をもって 2 単位を与える。ただし、基本はセメス
ター制であるため、各セメスターの前半に開講された講義の単位は、各セメスター終了時に取得できるものとする。
また、クォーター制を導入することにより、各分野の専門家をより招聘しやすくし、様々36

な分野の専門的な講義が提供できる。
④大学としての学習教育支援システム
本学では学生の学習支援のため、キャンパス教育支援システム SUCCESS を全学的に導入している。SUCCESS は、学生、教員及び事務職員がウェッブから利用でき、学内電子メールシステムとも連動している。学生は受講科目の履修登録、成績確認、休講連絡、講義資料などの情報照会、教員とのメッセージ送受信の機能を利用でき、教員はメッセージ、
講義情報と資料の登録、課題設定、オンライン試験、出欠管理、成績登録、シラバス登録
機能を利用できる。
このシステムの利用により、学生はいつでも出席確認、成績確認ができ、学習計画を綿密に立てることが可能となる。また、各自で事前学習、復習を行うために様々な資料にアクセスすることができ、学生の知識定着を促進させる。加えて、学生と教員の間の連絡を密に行うことができ、教育、学習の問題点を早期に発見することができる。
⑤グレードポイントアベレージ（GPA）
平成 28 年度より滋賀大学として全学的に GPA を導入する。各講義のグレードポイント（GP）の基準については、以下のとおりである。
区分

成績の
評語

GP

秀

4

到達目標を達成し、極めて優秀な成績を修めている。 90 点以上

優3

到達目標を達成し、優秀な成績を修めている。

80 点以上 90 点未満

良2

到達目標を達成し、良好な成績を修めている。

70 点以上 80 点未満

可1

到達目標を達成している。

60 点以上 70 点未満

不可

0

到達目標を達成していない。

60 点未満

合格

不合格

評価基準

対応する得点

また、この GP を用い、学期 GPA と通算 GPA を（当該学期の履修科目のGP  当該科目の単位数）の総和
学期GPA 当該学期の履修科目の総単位数（全学期の履修科目のGP  当該科目の単位数）の総和
通算GPA 全学期の履修科目の総単位数と定義する。本学部の成績評価についても、この基準に準拠する。この GPA を導入することにより、国際的な成績の基準に準拠する。また、CAP 制の上限緩和のために学期 GPA を利用する。
⑥履修登録上限制（CAP 制）
本学では、CAP 制を設けており、1 セメスターで取得可能な単位数の上限を設けている。

37

1 セメスターでの上限単位数は 24 単位（1 日平均約 5 単位）であり、各講義の内容を十分身に付けられる環境づくりを行っている。ただし、1 セメスターで 16 単位以上取得し、そのセメスターでの GPA が 3.4 以上であれば、次セメスターでは 32 単位を上限として取得することを可能とする。
⑦科目ナンバリング制度の導入
本学部のナンバリング制度では、アルファベットで学部及び学問領域の詳細の分類と授業科目の区分（教養科目、専門科目、応用科目）を行う。また、数字で授業の開講年度と授業の分類（必修科目、選択必修科目、自由科目）を行い、体系的な教育課程を編成している。このような分類により、各授業のレベル、系統を把握できるようになり、学生の体系的なカリキュラム作成を助ける。
今後は、本学部における科目ナンバリング制度を全学へ広げていき、学部間での科目履
修の際の目安とすることを目指す。
⑧他大学との単位互換制度
他大学との単位互換に関する協定に基づき、他大学において履修し習得した単位を、本学で履修したものとみなして単位を認定する。単位互換の対象となる大学は、滋賀県立大学、滋賀医科大学、聖泉大学、滋賀女子短期大学、滋賀文化短期大学、滋賀文教短期大学、
成安造形大学、長浜バイオ大学、びわこ成蹊スポーツ大学、立命館大学、龍谷大学、放送
大学の 12 大学である。
【資料 11「単位互換に関する協定書等」参照】⑨卒業研究
本学部の特徴の一つであるデータ駆動型 PBL 演習において、最終年度で開講される「データサイエンス上級実践価値創造卒業演習」では、一人または複数で PBL 演習の結果をまとめ、報告会にて発表を行う。この報告会には、学部教員だけでなく、他学部の教員、連携・協力先の企業や自治体等の関係者、アドバイザリーボードの有識者などにも参加してもらい、価値創造の潜在的力量の客観的評価を行う。
⑩転学部
本学の経済学部及び教育学部に入学した者で、データサイエンス学部への転学部を希望する者に対しては、1 年次終了時において試験を課し、データサイエンス学部 1 年次終了時と同等程度の学力が認められる場合については、2 年次への転学部を認めるものとする。
なお、3 年次及び 4 年次への転学部は認めないものとする。

38

（３）進級要件と進級判定方法
データサイエンス学部では、3 年進級時に進級判定を行う。2 年終了時までに以下の条件を満たしていなければ、3 年への進級は認められない。
・大学入門科目 2 単位を取得していること
・外国語科目 5 単位中 3 単位を取得していること
・体育科目 2 単位を取得していること
・全学共通教養科目のうち、必修科目である線形代数への招待、解析学への招待、確率への招待の単位をすべて取得し、かつ、合計 10 単位以上取得していること
・データサイエンス基礎科目 31 単位中 20 単位以上を取得していること
・データサイエンス入門演習の単位を取得していること
・上記の条件をすべて満たしたうえで、卒業要件を 48 単位上取得していること（４）卒業要件
本学部の卒業要件は以下のとおりである。
①教養教育科目群【29 単位（必修 14 単位＋選択必修 15 単位）】・大学入門科目（必修 2 単位）：
データサイエンス入門（2 単位）・全学教養共通科目（必修 6 単位＋選択必修 14 単位）：線形代数への招待（2 単位）、解析学への招待（2 単位）、確率への招待（2 単位）を必修とし、その他に人文科学分野、社会科学分野、特定主題分野からそれぞれ 2 単
位以上を条件とする合計 20 単位
・外国語科目（必修 4 単位＋選択必修 1 単位）：
英会話基礎（1 単位）、大学英語入門（1 単位）、英語Ⅰa（1 単位）、英語Ⅰb（1 単位）
Data Science English（1 単位）又は 英語Ⅱ（1 単位）

・体育科目（必修 2 単位）：
スポーツ科学Ⅰ（1 単位）、スポーツ科学Ⅱ（1 単位）②専門教育科目群【99 単位以上（必修 47 単位＋選択必修 13 単位＋選択 39 単位以上）】
・データサイエンス基礎科目（必修 31 単位）・データサイエンス専門科目（選択）・価値創造基礎科目（必修 8 単位＋選択）：
プレゼンテーション論（2 単位）、情報倫理（2 単位）、価値創造方法論（2 単位）、価値創造実践論（2 単位）を必修、その他は選択とする。
・価値創造応用科目（選択必修 9 単位）：領域別専門科目及びそれと対になる演習科目 3 セット（9 単位）を選択必修とする。
39

・データ駆動型 PBL 演習科目（必修 12 単位）：
データサイエンス入門演習（2 単位）、データサイエンスフィールドワーク演習（2 単位）、データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱ（4 単位）、データサイエンス上級実
践価値創造卒業演習Ⅰ･Ⅱ（4 単位）（５）カリキュラムマップ及び履修モデル①カリキュラムマップ
本学部では、データエンジニアリングスキル、データアナリシススキル、データ解析科
目をバランスよく学ぶことにより、統計、情報スキルに加え、統計分析ソフトの使い方も学ぶ。また、価値創造方法論や価値創造実践論等において、多くの分野でデータサイエン
スがどのような役割を果たしているか、その際にどのようなことが問題になるかを学び、実際の問題解決の流れを身に付ける。また、価値創造応用科目の多様な領域のデータ演習、
データ駆動型 PBL 演習において、実際のデータに触れ、一連の問題解決の流れを体感する
ことで、知識だけでなく、問題解決の成功体験を経験し、生きたデータから実際に価値創造を行うことが可能となる。
以上のデータサイエンス学部におけるカリキュラムの設計理念、各科目群の講義及びその関係を示したカリキュラムマップを提示し、学生の履修計画に役立てる。
【資料 8「3 つの履修モデルとカリキュラムマップ」参照】②履修モデル
本学部では、入学者の興味関心や基本的素養、将来の進路等を考慮した 3 つの履修モデルを設定する。これにより、専門教育科目群の選択必修科目や選択科目の履修についても、ガイダンスと個別指導により効率的・効果的学習を促す。以下に、3 つの履修モデル（データコンサルタント型、データエンジニア型、データアナリスト型）の趣旨、履修科目、人材像を示す。
【資料 8「3 つの履修モデルとカリキュラムマップ」参照】（ア）データコンサルタント型
データコンサルタント型履修モデルを選択する学生は、様々な分析結果の解釈やその意味の理解、それらの結果を使った価値創造に関心を示し、様々な分野でデータサイエンスがどのように使われているか、またその背景にある経済やビジネスの考え方に興味を持つと考えられる。
このタイプの学生には、マクロ経済学 A、マクロ経済学 B、ミクロ経済学 A、ミクロ経済
学 B、簿記会計 A、簿記会計 B、経営学等の経済学部の科目、実践データ概論 A、実践デー
タ概論 B の各分野でのデータの特徴等に関する科目、価値創造応用科目の領域別専門科目及び同演習科目、データサイエンス専門科目における質的データ解析入門、社会調査法、
40

標本調査法などを履修させる。
これらの科目を中心に受講することにより、どのような分野においてもデータを適切なソフトにより分析し、その結果を正しく解釈し、そこから新たな価値創造を行い、問題解決を行う人材となることを目指す。
（イ）データエンジニア型
データエンジニア型履修モデルを選択する学生は、ビッグデータを扱う際の様々な技術（プログラム、データベース、セキュリティ、ネットワーク等）に関心を示し、様々な分析を行う際に、自らデータの収集・処理・分析を行う方法に興味を持つと考えられる。
このタイプの学生には、データサイエンス専門科目のデータエンジニアリング系科目を中心に、例えば、ビジュアルプログラミング、応用数学、プログラミング設計、情報理論、
情報セキュリティ、情報ネットワーク、データマイニング総論、情報学特論（人工知能）、
機械学習、最適化理論などを履修させる。
これらの科目を中心に受講することにより、現在どの分野のビッグデータを扱う場合でも必要となる情報スキルを有し、データ収集・処理・分析をこなし、そこから得られる結果を活用して新たなシステム開発を行える人材となることを目指す。
(ウ)データアナリスト型
データアナリスト型履修モデルを選択する学生は、様々な統計手法の理論的背景に関心を示し、各手法の使い方だけでなく、それらの手法が使える厳密な条件、数理的導出、結果の厳密な意味に興味を持つと考えられる。
このタイプの学生には、データサイエンス専門科目のデータアナリシス系科目を中心に、
例えば、質的データ解析入門、時系列解析入門のような各手法に関する入門編科目に加え、質的データ解析、時系列解析のような手法の理論的背景を学ぶことができる本編科目、また生存時間解析、ベイズ理論、空間統計、機械学習、さらに最先端の統計手法を学ぶことができる統計学特論などを履修させる。
これらの科目を中心に受講することにより、どの分野の分析をする際にも最適な統計手法を選択し、その分析結果を正しく解釈することができ、また具体的なデータに応じた精度のよい分析を行うための手法の開発も行うことのできる人材となることを目指す。

41

７ 施設，設備等の整備計画（１）校地、運動場の整備計画
本学部の教育・研究を支える校地は、本学の彦根キャンパスである。彦根キャンパスは、
105,874㎡の敷地面積を有し、現在、敷地内には大学本部、経済学部が置かれ、附属図書館、保健管理センター、食堂等の学生の厚生施設も充実している。また、本学部が新設されても経済学部と共用できるだけの十分な施設を備えている。
さらに、彦根キャンパスにおいては、運動場（31,604㎡）や体育館（体育室 1,214㎡）のほか、柔剣道場、弓道場、艇庫（ボート庫、ヨット庫）、トレーニングルーム、テニスコート及びプール等が整備されている。学生が休息したり、交流したりするスペースは、大学会館内に多目的ホール、ゲストルーム、屋上テラス、食堂、オープンカフェ及び購買等が備えられている。本学部設置後も、既に整備されている施設等をこれまでと同様に有効活用していくとともに、可能な限り教育研究を行うにふさわしい整備を図っていく。
（２）校舎等施設の整備計画
データサイエンス学部の設置に伴う全学の学生定員に増減がない（彦根キャンパスだけであれば1学年10名増）ため、授業等に必要な講義室や演習室は、経済学部のある彦根キャ
ンパスの施設を確保し、経済学部とのカリキュラム連携を効果的に実現し、施設全体を効率的に利用する。
【資料 12「データサイエンス学部時間割表」参照】
また、既存の第二研究棟を国立大学改革強化推進補助金等の活用により改修し、データサイエンス学部棟とする。1階はデータサイエンス教育研究センター及びワークスペース、2階、3階には演習室をそれぞれ設け、プロジェクト研究など学生が自由に学修できる環境を整備する。さらに、教員研究室についても、4階及び5階に確保し、教員と学生とのコミュニケーションの機会を円滑に提供できるように整備する。
（３）図書等の資料及び図書館の整備計画①図書資料の整備計画について
本学の附属図書館は、彦根キャンパスの本館と石山キャンパスの教育学部分館の 2 館から構成されている。本館は人文・社会科学系統を主とした資料を、教育学部分館は人文・社会・自然科学系統の幅広い分野の資料を所蔵している。また、附属図書館は、学術・研究・教育を目的として利用を希望する地域住民にも広く公開している。
本学の全蔵書は、図書約 64 万冊、学術雑誌約 14,200 種類を数え、そのうち図書は、本館に約 38 万冊、分館には約 26 万冊を所蔵している。データサイエンス学部が設置される本館（3,707 ㎡、座席数 366 席）の開館時間は、休業期は平日の 8:45～17:00 であるが、授42

業期においては、平日の月曜日は 8:45～21:30、火曜日から金曜日は 8:45～21:00、土曜日
は 8:45～17:00 及び原則毎月第１日曜日は 8:45～17:00 と時間延長をしており、附属図書館での勉学には支障ない。また、附属図書館には、12 人から 20 人が利用できるグループ学習室も備えられ、高速で安定的な無線 LAN が利用できるネットワーク環境も整備されるなど、学生は自由に利用することができる。このほか、電子ジャーナルは、約 15,500 種類を提供しており、Science Direct，Wiley Online Library、Springer Link、Oxford Journals 等が利用できる。
さらに、これらの資料を検索できる学内蔵書検索システム（OPAC）や CiNii Article、
Web of Science などの各種データベースの提供のほか、貸出状況照会、文献複写申込などが利用できる My Library 機能をインターネット経由で提供しており、学生の教育研究活動を支えている。
②他の大学図書等との協力について
学生は、学生証を持参すれば全国の国立大学附属図書館が利用でき、また、本学の附属図書館は国立情報学研究所の NACSIS-ILL 等図書館相互利用（Inter-Library Loan：ILL）
システムを利用して、本学未収資料の複写や現物貸借の利用に応えている。このほか、滋賀県大学図書館連絡会に参加し、当該大学図書館同士の相互利用が可能となっている。

43

８ 入学者選抜の概要（１）データサイエンス学部が求める学生
データサイエンス学部における教育は本質的に文理融合型である。本学部では、統計分
析、コンピュータ科学、情報学から成るデータサイエンスの基礎を学び、多様な領域でのデータを活用した価値創造の理論と実践を学ぶ。こうしたデータサイエンティスト育成の実践領域は、マーケティング、ファイナンス、保険、会計、歴史文化、観光、交通、防災、
医療・健康、バイオ等の様々な学問領域に及ぶ。つまり、データサイエンスの基礎知識とスキルは理系的であるが、データサイエンスの対象である価値創造の場は理系的領域だけ
でなく、社会的・人文的な領域を多く含んでいる。このことから、データサイエンス学部のアドミッションポリシーを次のように設定する。


高校の様々な教科・科目の学習を通して、バランスよく、文・理の基礎的知識を身に付けてきた、潜在性豊かな人

コミュニケーション力を有し、多様な人々と協働して、理想の未来に向けた価値創造に貢献したい人

物事を筋道立てて考えることができ、人間社会や自然の現象を数理的に分析することに関心のある人

情報ネットワーク、プログラミング、コンピュータグラフィックス（視覚化）などに関心がある人（２）入学者選抜の方法
本学部の募集人員は 100 名である。上記の教育カリキュラムの特色とアドミッションポ
リシーの観点から、データサイエンス学部の入学者選抜においては、文・理両面の総合的な基礎学力を大学入試センター試験の結果によって確認しつつ、次の 3 つのタイプの選抜方法により、それぞれが重視する学力項目を評価して選抜する。


一般選抜・前期日程：英語と数学の基礎的な知識・技能を重視する教科型

一般選抜・後期日程：課題解決に向けた思考力・表現力を重視する総合・合科目型



アドミッション・オフィス（AO）入試：課題発見・解決力、その基礎となる思考力・
判断力・表現力、学ぶ意欲、そして価値創造への主体的姿勢等を含めた「実践的な学力」の総合評価を重視【資料 13「入学者選抜の方法」参照】■一般選抜と AO 入試の定員比率
本学では、国立大学協会の「国立大学の将来ビジョンに関するアクションプラン」（2015
年 9 月）における入試改革に関する提言も考慮して、AO 入試定員を入学定員の 30％とす44

ることを全学的方針としていることから、本学部においても入学定員 100 名のうち 30%の30 名を AO 入試によって選抜する。残りの 70 名は一般選抜で選抜する。
■一般選抜の前期日程と後期日程の定員比率
本学では、他大学の動向に安易に追随することなく、受験機会の複数化を維持する観点から、後期日程にも一定の定員を配置してきた。特に経済学部では、前期日程 200 名に対して、後期日程は 240 名である。こうした本学の基本姿勢を踏襲し、データサイエンス学部においても、後期日程に一定の定員を配置する。また前期日程とは異なる視点・方法による選抜方式を採用する。
しかし他方で、第三者機関に依頼して実施したアンケート調査の結果をみると、データ
サイエンス学部での学習内容や育成人材像に対する関心は強く、「受験したいと思う」という回答は入学定員 100 名の 5 倍を超えている。このことから、本学部を第一志望とする志願者を前期日程においていち早く確保することは望ましい。
上記のアンケートは、学部の立地場所としての彦根を考慮して、特に経済学部の学生募集エリアである滋賀県、愛知県、岐阜県、京都府等に所在する高校 2 年生を対象に実施した。回答者の興味のある学問系統については、「工学」が 24.0％、「経済・経営・商学」が19.9％、データサイエンスに関連する学問系統としての「情報学」が 10.6％であった。特に「情報学」に興味がある回答者の受験・入学意向は高く、その意向者だけでも入学定員100 名を上回る。このことから、近畿・東海圏における国公立大学の工学及び情報学系統を中心に、前期日程と後期日程の定員配置を調べた。大学によって違いはあるが、概ねそれは同じ比率か、前期 2 に対して後期 1 程度の比率をとる場合が多かった。したがって、当該エリアでの後期日程での受験機会という観点からは、本学部も後期日程に前期日程の半数程度を配置するのは合理的である。
以上のことから、前期日程の定員を 50 名、後期日程の定員を 20 名とする。
なお、平成 28 年度に実施予定の平成 29 年度入学者選抜に関しては、時間的制約を考慮して、AO 入試はやや簡易な方法で実施し、定員は 20 名とする。このため、一般選抜・前期日程の定員を 60 名とする（後期日程は 20 名）。
①アドミッション・オフィス入試
課題発見・解決力、その基礎となる思考力・判断力・表現力、及び学ぶ意欲を含む「実践的な学力」を、価値創造に向けた主体的姿勢も考慮して総合評価するために、実際にデータを活用して問題解決に挑む場を設定し、そこでの実績から思考力・判断力・表現力及びコミュニケーション力を評価する。例えば、「高大連携・接続型」では、本学においてデータサイエンス講座を開講し、講義と演習を通じてプレゼンやレポート作成に挑戦させる。
また最近では、種々の団体がデータ活用コンペを主催し、高校生が参加している事例も散見されることから、こうした参加経験者には実績報告レポートを提出させ、その活動成果
45

を評価する（「データコンペ活用型」）。さらに、こうした諸活動に参加できない場合に配慮して、「一般型」の AO 入試を設定する。ここでは、MOOC 教材等を利用して課題を提供し、事前にエッセイを提出させ、本学で面接による口頭試問とデータ分析を含む小論文試験を課すことにより、データ活用による問題解決の場を提供する。
上記のいずれの「型」の場合も、志願理由書により意欲・将来展望・学習計画を積極的に評価し、面接により人物を総合的に評価する。また、統計検定 3 級以上の合格者、独立
行政法人情報処理推進機構主催基本情報技術者試験以上の合格者、財団法人全国商業高等学校協会主催情報処理検定試験各部門第 1 級合格者については、資格取得実績を加点する。
なお、AO 入試においても、高等学校における文・理の基礎的・基本的な知識・技能を総合的に評価するため、大学入試センター試験を用いるが、一定の学力到達度を確認するためだけに利用する方針である。
大学入試センター試験
国語

外国語

数学

200

200

200

地歴

公民

理科

＊300
（100×3）計900（注）1．＊は、選択教科を示し、4 科目受験した場合は、「地理歴史、公民の第 1 解答科目」、「理科の第 1 解答科目」及び「地理歴史、公民と理科の第 2 解答科目から高得点の 1 科目」の合計 3 科目の成績を用いる。
なお、「理科」で基礎 2 科目を選択した場合は、「地理歴史、公民の第 1 解答科目」、「理科の第 1 解答科目と基礎 2 科目から高得点の科目」及び「地理歴史、公民と理科の上記で用いなかった科目から高得点の 1 科目」の合計 3 科目の成績を用いる。
2．大学入試センター試験外国語科目の「英語」の配点には、リスニングテストの成績を含み、その利用方法については次のとおりとする。
筆記試験（200 点満点）とリスニングテスト（50 点満点）の合計を 200 点満点に換算して利用する。
②一般選抜前期日程
データサイエンス学部のアドミッションポリシーからすると、高等学校において各教科を総合的に学習し、確かな学力を身に付けた者に入学してもらいたい。このため、まずは大学入試センター試験において、5 教科 7 科目あるいは 6 教科 7 科目を活用する。次に、教育プログラムの特徴を考慮して、「数学」の学習到達度の評価を特に重視し、またグローバ
ルな時代における大学教育の根幹として「英語」の学習到達度の評価も重視したいことから、個別学力検査は「数学」及び「英語」とする。
数学の出題範囲は、原則として「数学Ⅰ」「数学 A」（全範囲）「数学Ⅱ」「数学 B」（全範46囲）とする。
「数学 B」を全範囲とする場合、「数列」「ベクトル」だけでなく「確率分布と統計的な推測」を含むことになる。これは、データサイエンス学部の入試としては当然要求されることである。ただし、現状では「確率分布と統計的な推測」を履修していない受験生も多いので、選択問題を工夫することにより「確率分布と統計的な推測」を履修していない受験生でも受験が可能となるよう配慮する。同様に、「数学Ⅲ」についても選択を可能とする。
こうした入学試験の設計によって、一方で理系タイプの受験者を確保しつつ、他方で、いわゆる文系受験者のうち、経済、経営、商学、総合科学などを志望し、数学を一定程度学習してきた者をも志願者として確保できると推測される。このことは、データサイエン
スの理系的素養を修得しつつ、企業や自治体等の現場での文理融合の価値創造の実践を重視する本学部にとって、最適なものと考える。
大学入試センター試験と個別学力検査の配点については、それぞれ 900 点と 400 点（「英語」「数学」各 200 点）の計 1,300 点とする。センター試験での科目は、AO 入試の場合と同様である。
なお、理工系学部では、「国語」については個別学力検査を課さないが、その学習到達度を重視し、大学入試センター試験の配点において「国語」のウェイトを高くする場合が多い。なかには 30％以上の場合も散見されるが、一般には 20～25％程度である。本学部の場
合も、「国語」の確かな学力を期待して、合計 900 点のうち 200 点としている。
個別試験（前期日程）
教科

科目数

科目名

英語

1

英語

数学

1

【共通】数学 I・数学 A、数学 II・数学 B（数列、

配点（400 点）
200

ベクトル）
【選択】①上記【共通】範囲、②数学 B（確率分布200と統計的な推測）、③数学Ⅲのいずれかから 1 つを選択
③一般選抜後期日程
前期日程と同様に、まずは大学入試センター試験において、5 教科 7 科目あるいは 6 教科
7 科目を活用する。次に、前期日程とは異なり、特に課題解決に向けた思考力・表現力を重視する観点から、試験科目を「英語」と「総合科目」の 2 科目とする。「総合科目」では、データに基づく分析やその解釈、問題解決的な思考を問う問題を出題し、数学、統計、情報を組み合わせた合科目型の問題とする。また、一定の記述量を含む解答を要求すること
により、国語の試験としての側面も持たせる。

47

センター試験と個別試験の得点はそれぞれ 900 点と 600 点（「英語」「総合科目」各 300点）の合計 1,500 点とする。センター試験での科目は、AO 入試及び一般選抜前期日程の場
合と同様である。
個別試験（後期日程）
教科

科目数

科目名

英語

1

英語

300

総合科目

1

総合科目

300

48

配点（600 点）

９ 資格取得
データサイエンス学部では、所定の単位を取得することにより、社会調査士の資格を取得することが可能である。また、データエンジニアリング系科目及びデータアナリシス系
科目の所定の単位を取得することにより、情報処理技術者試験（レベル 1、レベル 2）、統計検定（準１級、2 級）、品質管理検定（2 級）の高い合格率を想定している。
（１）社会調査士
社会調査士は、社会調査の知識や技術を用いて、世論や市場動向、社会事情等をとらえることができる能力を有する「調査の専門家」で、一般社団法人社会調査協会が認定している資格である。本学部が開講する社会調査法Ⅰ、社会調査法Ⅱ、標本調査法、基礎デー
タ分析、統計学要論、多変量解析入門及びデータサイエンス実践価値創造演習のうちから必要科目を取得することにより、社会調査士の資格を取得することが可能である。（協会とは相談済みで、学部設置認可後申請。）（２）情報処理技術者試験（IT パスポート、基本情報技術者）
情報処理技術者試験は、法律に基づき経済産業省が情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験である。
このうち、情報処理推進機構が実施する IT パスポート試験（情報処理技術者レベル 1）
は、IT を利活用するすべての社会人・学生が備えておくべき IT に関する基礎的な知識が証明できる国家試験で、IT を正しく理解し、業務に効果的に IT を利活用することのできる“IT力”が身に付くとされている。本学部が開講するデータサイエンス基礎科目を受講することにより、同試験の合格が可能になる。
また、同機構が実施する高度 IT 人材となるために必要な基本的知識・技能を持ち、実践的な活用能力を身に付けた者を対象とした基本情報処理技術者試験（情報処理技術者レベル 2）については、応用科目のデータエンジニアリング系科目を受講することにより、卒業
生の 80％以上の合格率を目指している。
（３）統計検定
一般財団法人統計質保証推進協会が主催する統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する試験で、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための 21 世紀型スキルとして国際社会で広く認められている。本学部が開講するデータサイエンス基礎科目及び応用科目のデータアナリシス系科目を受講することにより、卒業時には統計検定の 2 級 80％以上、準 1 級 50％以上の合格率をそれぞれ目指し
ている。

49

（４）品質管理検定
一般財団法人日本規格協会及び一般財団法人日本科学技術連盟が主催し一般社団法人日本品質管理学会が認定する品質管理検定は、日本のほとんどの企業で実施されている品質管理に関する試験で、データに基づき企業の製品やサービスを改善する能力を評価するものである。
従来は、品質管理に関する教育は企業内で行うことが多かったが、最近では大学において品質管理教育を行って欲しいという企業からも要望も高まっている。データサイエンス学部においては、実験計画法及び品質管理に関する講義を開講し、これらの科目を受講した学生については、卒業時に品質管理検定 2 級 60％以上の合格率を目指している。

50

10 管理運営（１）学部長の選考・任命方法
本学では、従来の学部教授会による学部長選考を改め、平成 27 年度から学長が学部長を選考・任命することとしている（「国立大学法人滋賀大学学部長に関する規程」）。また、本
学部は、データサイエンスという新しい学問分野の発展の方向性を見定め、わが国においてこの分野の教育研究を先導するという役割を果たすことを目指している。このためには、管理運営においても、より一層柔軟かつ迅速な意思決定を行える体制が強く求められる。
そこで、このような要請から、学部長は学長が選考・任命する者とし、学部長のイニシアチブによる学部管理体制を構築する。
（２）教授会、学部運営会議及び人事委員会
学部教授会は、主に教学事項を審議するものとし、予算その他学部運営事項に関しては、学部長を中心とする学部運営会議が行うものとする。また、人事に関しては、人事委員会を設ける。
教授会は、教授、准教授及び講師により組織され、原則毎月 1 回定例開催する。
学部運営会議は、学部長及び学部長の指名する副学部長（2 名）により組織し、そのほか、学部長が必要と認めた者の出席を求める。学部常設委員会は原則として副学部長が所掌する学務委員会と入試委員会に集約し、学部運営に関わる多くの事項を学部運営会議において効率的に審議・決定できるようにする。
人事委員会は、学部長、副学部長、各専門分野の教授から構成し、全学人事委員会が策定する全学人事計画に基づき、学部関連の人事案件を発議し、承認された案件の選考・審査を行い、審査結果を踏まえて役員会に候補者を推薦する。
（３）人事給与システム
本学部では、データサイエンス分野の最先端の教育研究を行うため、優秀な若手教員、
女性教員及び外国人教員を積極的に採用するとともに、クロスアポイントメント制度などの柔軟かつ多様な人事制度を活用して、応用領域の研究者や実務家を採用する。なお、新
規に採用する専任教員については、原則として年俸制を導入する。
（４）アドバイザリーボード
データサイエンス分野の教育研究の現状、将来にわたる発展の方向性及び社会が求める人材像等を的確に把握し、本学部の教育研究に迅速に反映させるために、わが国の統計科
学及び情報学の分野を先導する外部の研究者で構成される「データサイエンス教育研究ア
ドバイザリーボード」（6 名程度）を設置する。委員は、大学、統計数理研究所、データサ
イエンティスト協会、民間企業などの関係者で、カリキュラムの編成方針、教員の人事方
51

針等への助言や学部運営に対する評価を依頼する。アドバイザリーボードによる助言を受けて、学部長は、教授会、学部運営会議、人事委員会等において学部運営の改善のための施策を検討・実施する。
（５）データサイエンス教育研究センター
学内共同教育研究施設としてデータサイエンス教育研究センターを平成 28 年 4 月に設置する。当該センターは、社会的・学術的要請に応えるために、データサイエンスに関する研究はもとより、教育プログラムの開発及び支援にも取り組み、特に価値創造プロジェク
トを実施し、データ駆動型価値創造 PBL 演習の現場と素材を提供する。したがって、デー
タサイエンス学部の管理運営は、当該センターの業務の遂行及び管理運営と密接に関連するため、双方の緊密な連携体制を整備する。
【資料 14「管理運営及び教育改善システム」参照】

52

11 自己点検･評価（１）全学における実施体制①全般的な自己点検・評価の体制
本学における自己点検・評価の実施体制については、役員会及び企画調整会議における日常的な点検・評価はもとより、全学には目標計画・評価委員会、各学部には目標計画の策定及び自己点検・評価のための常設委員会が設置されており、継続的に組織の運営状況
について点検・評価を行っている。
②自己点検・評価報告会
毎年末に開催される本学自己点検・評価報告会では、教職員のほか、学生や学外関係者（経営協議会委員、同窓会及び後援会の関係者）の参加を得て、役員及び部局長等から担当する年度計画の進捗状況の検証や、残りの年度あるいは中期目標期間での目標・計画の達成見込み等を報告している。さらに、参加者からの様々な意見・提案を受け、次年度や次期中期目標期間での大学運営等の改善のための取り組みについて議論している。
③外部有識者会議
外部有識者会議は、本学の将来構想と運営に関する当面の重要事項や課題について、広く外部の大学関係者等から先進事例の報告や意見を聴くことを目的とし、毎年開催している。当会議における意見と議論は、上記①及び②の自己点検結果とともに、特に本学の組
織改革の課題を中心とする運営に直接的に活かされている。
④教育の取組状況や学生が身に付けた学習成果を点検・検証する体制
本学の教育の取組状況や学生が身に付けた学習成果を点検・検証する体制については、
全学レベルでは理事（教育・学術担当）を部会長として組織する全学教育部会及び全学共通教育部会を、学部レベルでは副学部長の下に、教育学部では教育改革推進委員会、経済学部では教育学習支援委員会を、それぞれ設置し、教育の質の改善・向上のための基礎的な点検・検証を実施し、ファカルティ・デベロプメント（FD）に取り組んでいる。
なお、学長を座長とする目標計画･評価委員会の下に特別の作業部会を組織し、機関別認証評価に向けた教育の自己点検・評価を実施している。
⑤教員個人評価
本学では教員個人評価を毎年実施している。教育、研究、社会貢献、大学運営の4領域における各教員の自己点検報告に基づき、教員が所属する部局等の教員評価委員会がこれを評価する。その評価内容を、学長と委員長とする全学教員評価委員会が審議し、最終的な評価結果を決定する。
53

なお、教員個人評価の結果は給与等の処遇に反映される仕組みとなっている。
（２）データサイエンス学部における実施体制①学部運営会議、学務委員会
データサイエンス学部においては、学部運営会議が目標計画の策定、自己点検・評価を統括して実施し、その結果に対する教職員・学生及び学外関係者の意見も踏まえ、管理運
営の改善に取り組む。
また、教務、カリキュラム、FD、学習支援等の教学事項を一元的に管理する学務委員会を設置し、特に教育の取組状況や学生が身に付けた学習成果を点検・検証する。
②データサイエンス教育研究アドバイザリーボード
本学部では、データサイエンス分野の教育研究の現状、将来にわたる発展の方向性及び社会が求める人材像等を的確に把握し、本学部の教育研究に迅速に反映させるとともに、本学部の運営に関し評価することを目的に、データサイエンス教育研究アドバイザリーボードを置く。委員は、わが国の統計学及び情報学の分野を先導する学外の研究者等で構成される。当該委員から、データサイエンス分野の教育研究の現状、将来にわたる発展の方
向性及び社会が求める人材像等に関する助言・提言を受けるとともに、本学部の業務に関する評価を得て、教育課程、研究プロジェクト及び教員・研究組織に迅速に反映させる。
③その他の特徴的な取組（ア）成果報告書
データサイエンス学部に関する教育研究活動に関しては、全学における自己点検・評価
報告会及び授業評価アンケート調査に加えて、教育研究活動に関するテクニカルレポートを随時作成し公表する。
（イ）PBL演習の評価
データサイエンス学部の教育の特色であるデータ駆動型価値創造PBL演習については、
毎年発表会を開催して、それに対する学外評価委員からの評価を導入する。
本学部では、データサイエンティストの必須の力量として「価値創造」を掲げ、カリキ
ュラムでも価値創造のノウハウと具体的なPBL演習での実践を重視している。したがって、「価値創造の実践に貢献できる潜在的力量をどれくらい備えることができたか」を評価することも、ディプロマポリシーの達成度の観点からは重要である。しかし、これを測る客観的指標が存在する訳ではない。むしろこうした評価方法・システムを考案することは、
わが国初のデータサイエンス学部を設置する本学の重要な責務である。
本学部では、3年次の「データサイエンス実践価値創造演習」及び4年次の「データサイ
エンス上級実践価値創造卒業演習」において、企業や自治体等と連携した課題解決や価値創造を体験させることにしている。そこでの成果を卒業研究に位置付け、学内教員だけで54

なく、連携・協力先の企業や自治体等の関係者、アドバイザリーボードの委員など、学外の有識者を含む評価委員会を立ち上げ、価値創造の潜在的力量の評価を行うこととする。
（ウ）ワークショップ
わが国初の学部設置の理念と趣旨に鑑み、データサイエンスの教育拠点として、データサイエンス教育ワークショップを定期的に開催し、統計教育大学間連携ネットワーク（JINSE）に参加する大学の協力も得ながら、データサイエンス学部における教育活動を点検・評価する。
【資料 14「管理運営及び教育改善システム」参照】

55

12 情報の公表（１）大学としての情報提供①大学の教育研究上の目的に関すること
本学では、大学、学部、大学院の目的をそれぞれ、学則、学部規程、研究科規程等に定めるとともに、関係する規程については本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/kitei/reiki_menu.html）
トップ＞大学紹介＞組織と運営＞規程集②教育研究上の基本組織に関すること
本学の学部・大学院・センター等各組織の情報については、本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/information/organization-management/info_edu-research-o
rg-2/）
トップ＞大学紹介＞組織と運営＞教育研究組織③教員組織、教員の数並びに各教員が有する学位及び業績に関すること
本学の教員数並びに各教員が有する学位及び業績については、教職員数及び研究者情報総覧を本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/information/teacher-student/teacher-student-info/）
トップ＞大学紹介＞教職員数と学生数＞教職員・学生数（http://kenkyu-web.biwako.shiga-u.ac.jp/Scripts/websearch/index.htm）
トップ＞研究と社会連携＞研究者情報総覧④入学者に関する受入れ方針及び入学者の数、収容定員及び在学する学生の数，卒業又は修了した者の数並びに進学者数及び就職者数その他進学及び就職等の状況に関すること
本学における入学者の受入れ方針及び入学者の数、収容定員及び在学する学生の数、卒業又は修了した者の数並びに進学者数及び就職者数、その他進学及び就職等の状況については、本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/admission/）
トップ＞入学案内（http://www.shiga-u.ac.jp/information/teacher-student/teacher-student-info/）
トップ＞大学紹介＞教職員数と学生数＞教職員・学生数（http://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/course/）
トップ＞学生生活と進路＞進路の実績⑤授業科目、授業の方法及び内容並びに年間の授業の計画に関すること及び学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準に関すること
本学における授業科目、授業の方法及び内容並びに年間の授業の計画に関すること及び学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準については、シラバス及び56関係する規程等を本学ホームページに公表している。
（https://success.shiga-u.ac.jp/Portal/Public/Syllabus/searchMain.aspx）
トップ＞学生生活と進路＞履修・授業＞シラバス（http://www.shiga-u.ac.jp/kitei/reiki_menu.html）
トップ＞大学紹介＞組織と運営＞規程集⑥校地・校舎等の施設及び設備その他の学生の教育研究環境に関すること
本学における大学生活（キャンパス・交通案内、課外活動等）、窓口案内、お知らせ、学生便覧（学内専用及び配布）等を本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/）
トップ＞学生生活と進路（http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/gakuseibu/gakuseika/staffonly/sien/tuuti/osirase.ht
ml）トップ＞学生生活と進路＞お知らせ＞在学生の方へ（学内専用）＞学生便覧⑦授業料、入学料その他の大学が徴収する費用に関すること
本学における授業料、入学料その他大学が徴収する費用については、本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/admission/admission_fee/adm_fee_fee/）トップ＞入学案内＞入学にかかる費用＞入学金・学費・授業料⑧大学が行う学生の修学、進路選択及び心身の健康等に係る支援に関すること
本学における進路相談、学生相談、健康相談、メンタル相談等の学生に対する支援を充実するため、学習教育支援室、就職支援室、保健管理センター（心身の健康診断）及び障がい学生支援室等を設置し、各種情報を本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/）
トップ＞学生生活と進路⑨その他（教育上の目的に応じ学生が修得すべき知識及び能力に関する情報、学則等各種規程、設置認可申請書、設置届出書、設置計画履行状況等報告書、自己点検・評価報告書、認証評価の結果等）
本学の学生が修得すべき知識及び能力に関する情報、関係規程及び法令に基づく公表事項
等について、本学ホームページに公表している。
（http://www.shiga-u.ac.jp/campuslife/registration/cmp_curriculum/）トップ＞学生生活と進路＞履修・授業＞教育プログラム（http://www.shiga-u.ac.jp/kitei/reiki_menu.html）
トップ＞大学紹介＞組織と運営＞規程集（http://www.shiga-u.ac.jp/information/info_public-info/legal-public-information/）
トップ＞大学紹介＞情報公開と情報保護＞法定等公開情報

57

（２）データサイエンス学部としての情報提供
データサイエンス学部では、全学のシステムによる情報提供に加えて、開発した教材や教育コンテンツをｅラーニングの形で本学だけでなく全国の大学に積極的に公表していく。
特に、 MOOC 形式でのコンテンツ提供に重点を置くこととする。
本学部は、わが国初めての体系的なデータサイエンス教育を行う学部であり、本学部が開発した教材等を広く全国の大学に提供することが求められており、大量の受講者に対応できるシステムとして設計されている MOOC 形式が現状では最も適している。MOOC 形
式のｅラーニングでは、モジュール形式の教材をオンデマンド方式で提供することにより、学生が自由な時間に繰り返し自習することができるため、対面の講義時間をアクティブ・
ラーニングの形式で行うことを可能とする。また、基礎的な内容から応用領域の課題解決の内容まで様々なコンテンツを提供することにより、本学部の受験を希望する高校生に対してもデータサイエンスの教育内容を紹介することが可能となる。
さらに、本学部では、テクニカルレポートの形で、各教員の研究成果を英語で世界に情報提供することにも積極的に取り組んでいく。

58

13 授業内容の改善を図るための組織的な取組（１）本学の取組
本学の教育の取組状況や学生が身に付けた学習成果を点検・検証する体制については、
全学レベルでは理事（教育担当）を部会長とした全学教育部会及び全学共通教育部会を設置している。また、学部レベルでは、教育学部は教育改革推進委員会、経済学部は教育学
習支援委員会をそれぞれ設置し、点検・検証を実施している。さらに、教育活動の状況に関する資料・データは、各委員会で収集・蓄積しているほか、全学的な取組の際には学務課、教育改革推進委員会については教育学部教務係、教育学習支援委員会については学習
教育支援室がそれぞれサポートする体制となっている。
本学では、学生に対する授業評価アンケート調査を年2回（毎学期）実施し、アンケート
結果の分析はもとより、教育改善のための各種取組実績を、『FD事業報告書』として公表している。アンケート調査の結果については、授業担当教員に通知している。教育学部では、担当教員自らによる授業改善を促すとともに、『FD事業報告書』を学生センター窓口に置き、学生がいつでも閲覧できるようにしている。また、経済学部では、調査結果をウェブサイトで公開し（担当教員によるコメントの入力が可能）、担当教員による授業改善を促すとともに、学生とのコミュニケーションを深めている。さらに、両学部ともFD所掌
委員会が調査結果を検証し、定型的な問題点を把握して、改善への提言を教員に周知したり、カリキュラム改革につなげたりしている。
本学では、授業評価アンケートに加えて、卒業・修了予定の学部生・大学院生、本学を卒業・修了し数年を経過した卒業生・修了生へのアンケート調査、さらに、本学卒業生の就職先として、教育学部については滋賀県内の全ての小・中学校長、経済学部については
就職先企業等を対象としたアンケート調査も継続的に実施している。これらの調査結果は、各学部のFD所掌の委員会で取りまとめた後、全学教育部会において『滋賀大学FD事業報告書』等にも取りまとめ、教育の改善に役立てている。
また、全学共通教育部会と全学教育部会との合同会議では、全学共通教養教育に関する分析を行っており、各教員が厳格な成績評価を行うことを目的に「全学共通教養科目の成績分布」を作成し、その分布を基に教員同士が情報を共有し、成績分布の現状及び個々の教員が行った成績評価の妥当性について確認している。
（２）データサイエンス学部の取組
本学部では、上記（１）に示した全学体制の中での取組に従事しつつ、学部長のイニシ
アチブの下で各教員の授業内容の改善に努め、教員の教育力の向上を図っていく。
特筆すべきは、「自己点検・評価」において述べたように、データサイエンス教育研究ア
ドバイザリーボードによる評価と助言、また教育プログラムの核となるデータ駆動型価値
創造 PBL 演習に対する外部評価、さらにデータサイエンス教育ワークショップによる点59

検・評価を通じて、外部に開かれた教育改善の仕組みを備えていることである。こうした仕組みを活用して、教育の改善に努めていく。
また、本学部では、反転教育の理念を基礎とし、価値創造 PBL 演習を重視した教育を行うため、教員から学生への一方向的な教育に止まらず、アクティブ・ラーニングを用いて学生が自主的にデータサイエンスの手法を学ぶ意欲を引き出す教育が求められる。このよ
うな観点からも、学生からの評価も含めて、個々の教員の教育活動の評価を積極的に行う。
さらに、データサイエンス教育では、コンピュータやインターネットを通じたデータの利用が必須であり、様々な教材をｅラーニングの形でインターネットに公開したり、デー
タ解析のコンペティションを開催したりする。データサイエンス学部の教員は、これらのネットワーク上の資源を有効に活用するとともに、自からが開発したコンテンツを積極的に公開することも求められる。このため、本学部では教員のｅラーニングコンテンツ作成を支援し、評価する体制を構築する。
データサイエンスは新しい分野であり、スマートフォンなどの通信機器やネットワークに接続した計測機器の進歩とともに、人々が入手可能なデータの量と質も大きく変化しつつある。これらの進展はいろいろな学会や国際会議で発表されることが多い。また、実社会におけるデータサイエンス活用例は、企業向けのセミナーなどでも発表されている。このことから、データサイエンス学部の教員には、学会発表やセミナー参加を通じてデータ
サイエンスの最先端の動向を把握し、教育に反映することが求められ、本学部としてもこのような活動を重視する。
【資料 14「管理運営及び教育改善システム」参照】

60

14 社会的･職業的自立に関する指導等及び体制（１）教育課程内の自立のための取組
データサイエンス学部では、PBL 演習を教育の大きな柱の一つとして位置付けている。
PBL 演習においては、民間企業や地方自治体との協力の下、企業データや地方自治体の持
つオープンデータなどの実社会が有する多種多様なデータ分析の機会を学生に与えることができる。そして、データ解析のみならず、データから有用な情報を得て、その内容をわかりやすく説明し、さらに業務の改善につなげる具体的な提案を行うなど、社会的な価値
創造につながる活動を重視する。このように、データサイエンス学部の教育そのものが、学生の社会的かつ職業的な自立を促進する性格を持っている。
また、最近ではデータ解析コンペティションが数多く行われるようになってきており、このようなコンペティションに学生を積極的に参加させる。コンペティションにおいて高い評価を受けるためには、データ解析手法を適切に用いるだけでなく、解析の目標を明確にし、その目標に照らして有用な結論をプレゼンテーションすることが求められる。デー
タサイエンス学部においては、社会的かつ職業的な自立につながるこのような活動を重視する。
さらに、社会調査士資格の取得、基本情報処理技術者試験や統計検定などの外部資格試
験の合格のための指導と支援も行う。
（２）教育課程外の自立のための取組
全学的な教育課程外の取組のうち就職支援については、学生支援課の就職係のほか、教育学部は就職委員会、経済学部では就職支援室に教職員等を配置し、各種説明会やガイダ
ンス、同窓会組織と連携した懇話会や講演会等のイベントなどを実施している。また、卒業年次だけでなく各学年で実施する各種の取組を通じて、就職支援の以外にも広く社会的・職業的自立のための指導を実施している。さらに、就業力育成支援室においては、文部科学省の「産業界のニーズに対応した教育改善・充実体制整備事業」の一環として、学生の社会的・職業的自立に向けた産学協働の取組を実施し、学生指導の多くのノウハウを蓄積してきた。彦根キャンパスに新設されるデータサイエンス学部では、卒業生の出口としての就職先も既存の経済学部と類似すると推察されることから、従来の体制による様々な取組とノウハウを積極的に活用することができる。
（３）自立のための適切な体制の整備
データサイエンス学部では、企業でのデータ解析や官庁における公的統計に関する長い実務経験を有する教員を配置する。これらの教員、就職担当教員及び就職支援関係組織が協力することによって，学生の卒業後の進路に関する万全のサポートを行うことができる。

61

資料１

データサイエンス

データサイエンス ― 価値創造のための新たな科学
客観的な存在としてのビッグデータを対象として、そこから新たな知見を引き出し、価値を創造するための科学

様々な領域で集積されるビッグデータ
データアナリシス

データエンジニアリング

大規模データを分析・解析するための専門知識とスキル（統計学）

大規模データを加工・研磨・処理するための専門知識とスキル（情報学・コンピュータ科学）

新たな知見
価値創造
ビジネスや政策などの領域で課題を読み取り
データエンジニアリングとデータアナリシスにより得られた知見を
現場の意思決定に生かして価値を創造する（領域での成功体験＝PBLの繰り返し）

データサイエンス（左図の出典） 北川源四郎氏（情報・システム研究機構長）「ビッグデータ時代に対応する人材の育成」
2014年11月21日、滋賀大学外部有識者会議、報告資料資料２

データサイエンス学部の育成人材像

データサイエンス学部における育成人材像
データ駆動型価値創造 逆T（またはΠ）型人材
逆Ｔ型

逆Π型

理系的

データサイエンスの専門知識とスキル
データアナリシス

データエンジニアリング

大規模データの分析・解析
専門知識とスキル（統計学）

大規模データを加工・研磨・処理
専門知識とスキル（情報学・コンピュータ科学）

領域が複数あれば
領域②
価値創造の経験
とノウハウ

価値創造の
経験とノウハウ＆領域における
専門知識

文系的

領域①
価値創造の経験とノウハウ《多様な価値創造のフィールド》• マーケティング• ファイナンス、保険• 企業会計• ビジネスエコノミクス• 医療・健康・福祉• バイオ、製薬• 環境、防災、気象• 教育• 公的統計• 社会⼼理• 地域文化情報

データサイエンスの専門知識とスキル

データサイエンス学部のディプロマポリシー
1.
2.
3.
4.
5.

データエンジニアリングとデータアナリシスの専門知識とスキルを修得し、データサイエンスの基礎的力量を備えている。
データサイエンスの基礎を応用して、多様な領域でのデータ駆動型価値創造を導くための実装力を備えている。
多様なコミュニケーションの力量を備え、データ利活用の現場で相互補完的な専門性を有する仲間と協力して、組織目標を追求できる。
データ駆動型価値創造社会の哲学・倫理・政治等について、バランスのとれた見識を有している。
上記のようなデータサイエンティストの専門的力量とイノベーティブな心の習慣を背景に、卒業後の現場での課題に対応して、自律的な学習を進めることができ、多様な領域における価値創造のための創造的イノベーションにも貢献できる。

資料３

欧米におけるデータサイエンス教育及び本学の特色

英国：ウォーリック大学
統計学部※コンピュータ科学部と共同
学位：BSc Hons in Data Science

1年次：DSの専門知識を開発するための基礎的な知識とスキルを学ぶ。
特に、大学レベルの数学と統計、プログラミング（JavaとR）、アルゴリズム、情報構造など。
コア科目は数学40％、統計30％、コンピュータ科学20％で構成。

2年次：1年次で修得した知識とスキルを統合して学ぶ。
統計的推測、アルゴリズムデザイン、ソフトウェア工学等。
グループ・プロジェクトによりコミュニケーション力とチームワー
ク形成スキルを養成。コア科目が2/3、選択科目が1/3。

CS118 Programming for Computer Scientists
CS126 Design of Information Structures
IB104 Mathematical Programming I
MA106 Linear Algebra
MA137 Mathematical Analysis
MA138 Sets and Numbers
ST104 Statistical Laboratory
ST115 Introduction to Probability
ST116 Mathematical Techniques

CS258 Database Systems
CS260 Algorithms
CS261 Software Engineering
ST202 Stochastic Processes
ST208 Mathematical Methods
ST218 Mathematical Statistics
ST219 Mathematical Statistics―optional modules:
CS249 Digital Communications and Signal Processing
CS255 Artificial Intelligence
IB207 Mathematical Programming II
ST221 Linear Statistical Modelling

3年次：実際のデータを使った個人プロジェクトでスキルを応用。
DSの最先端、例えばベイズ推測や機械学習などについて理解を深める。
CS301 Complexity of Algorithms
CS331 Neural Computing
CS341 Advanced Topics in Algorithms
CS342 Machine Learning
CS346 Advanced Databases
ST301 Bayesian Decision Theory
ST323 Multivariate Statistics
ST333 Applied Stochastic Processes
ST337 Bayesian Forecasting
ST340 Programming for Data Science※応用分野の自由選択が可能：ロボット工学、宇宙・銀河論、ビジネス
分析、言語、音楽などもコメント• 統計学とコンピュータ科学・情報工学の比率は同程度。
• 数学の比重が意外と大きい。（大学の性格を反映）• グループプロジェクトは一部の工学系科目にて実施。
• 3年次の実践は個人ごとのプロジェクト。

米国：ロチェスター大学
全学的イニシアチブ

学位：BA or BS in Data Science コンピュータ科学、統計学、および応用領域の上級コースワークを統合
 応用領域としては、ビジネス、生物学、脳・認知科学、地球・環境科学、政治学など
 理系学位BSの場合には、追加履修要件
先修科目（PREREQUISITE COURSES）

MTH 150 Discrete Mathematics
or MTH 150A Discrete Math Module
MTH 161 Calculus I and MTH 162 Calculus II
or MTH 141, MTH 142, and MTH 143
or MTH 171Q and MTH 172Q
CSC 171 The Science of Programming
CSC 172 The Science of Data Structures
データサイエンス実習

コア科目（CORE COURSES）

MTH 165 Linear Algebra with Differential Equations
or MTH 163 Ordinary Differential Equations I and
MTH 235 Linear Algebra
DSC 262/CSC 262 Computational Introduction to Statistics
or STT 213 Elements of Probability and Mathematical Statistics
or STT 212 Applied Statistics for the Biological and Physical Sciences I
DSC 265/CSC 265 Intermediate Statistical and Computational Methods
or both STT 216 Applied Statistics II
and STT 226W Introduction to Linear Models
CSC 240 Data Mining
CSC 242 Introduction to Artificial Intelligence
CSC 261 Database Systems
CSC 282 Design and Analysis of Efficient Algorithms
DSC 393W Data Science Capstone (Fall semester of your senior year)

BS発展的追加科目（SUPPLEMENTARY COURSES）（必修）
MTH 201 Introduction to Probability
MTH 203 Introduction to Mathematical Statistics（選択；1科目）
CSC 244 Logical Foundations of A.I.
CSC 246 Machine Learning
CSC 247 Natural Language Processing
CSC 248 Statistical Speech & Language Processing
CSC 249 Machine Vision
CSC 252 Computer Organization

応用領域の一つ：まさにデータサイエンスという領域
Computer Science, Statistics, and Mathematics
CSC 246 Machine Learning
CSC 247 Natural Language Processing
CSC 252 Computer Organization
CSC 258 Parallel & Distributed Systems
ECE 206 GPU Parallel C/C++ Programming
MTH 202 Stochastic Processes
MTH 203 Introduction to Mathematical Statistics
MTH 208 Operations Research I
MTH 215 Fractal & Chaotic Dynamics
STT 221W Sampling Techniques
etc.

コメント
• コンピュータ科学・情報工学の比率が少し高い。
• 多様な応用領域からいずれか一つを選択するが、DS的専門領域も選択できるようにしてある。
• 最終年次に実習があるが、実践的演習が少なく、コミュニケーション力等を涵養する科目があまりない。

米国：オハイオ州立大学
統計学部＆コンピュータ工学
学位：BS in Data Science DSコア科目を修得
 ３つの専門分野から１分野を選択：コースワーク、実践演習①Biomedical Infomatics②Business Analytics③Computational Analytics→ビッグデータ分析に特化したもの
コア科目：コンピュータ科学と統計学の基礎を理解し応用できる力、現実の問題領域での実践、問題発見・解決及び意思決定のためのクリティカ
ル・シンキング、コミュニケーション力を鍛える
Mathematical Pre-requisites:
Math 1151: Calculus I Math 1152: Calculus II
CSE Pre-requisites：
CSE 1223 or equivalent →プログラミング（Java）
Core Requirements：
CSE 2221: Software I, Software Components
CSE 2231: Software II, Software Development and Design
CSE 2321: Foundations I, Discrete Structures
Math 2568: Linear Algebra
CSE 3241: Introduction to Database Systems
Stat 3201: Introduction to Probability for Data Analytics
Stat 3202: Introduction to Statistical Inference for Data Analytics
Stat 3301: Statistical Modeling for Discovery I
Stat 3302: Statistical Modeling for Discovery II
Stat 3303: Bayesian Analysis and Statistical Decision Making
ISE 3230: Systems Modeling and Optimization for Analytics
Stat 4620: Introduction to Statistical Learning
CSE 5242: Advanced Database Management Systems
CSE 5243: Introduction to Data Mining
CSE 5544: Introduction to Scientific Visualization③の場合の専攻と専門科目の具体例：
Cyber-security 専攻
CSE 3461: Computer Networking and Internet Technologies
CSE 4471: Information Security
CSE 59xx*/Stat 5xxx*: Capstone in Data Analytics
Machine Intelligence 専攻
CSE 2331: Foundations II: Data Structures and Algorithms
CSE 3521: Survey of Artificial Intelligence I: Basic Techniques
CSE 5523: Machine Learning and Statistical Pattern
Recognition
CSE 5526: Introduction to Neural Networks
CSE 59xx**/Stat 5xxx**: Capstone in Data Analytics
Linguistics and Text Analytics 専攻
Ling 5801: Computational Linguistics I
Ling 5802: Computational Linguistics II
CSE 5525: Foundations of Speech and Language Processing
Ling 4400: Linguistic Meaning
CSE 59xx**/Ling 5xxx**: Capstone in Data Analytics

コメント• 統計学とコンピュータ科学・情報工学の比率は同程度。
• 理系的色彩が非常に強い• 応用領域を絞り込んでいる米国：統計学専攻の学位取得者の増加と教育カリキュラムの変容
アメリカ統計学会ニュースレターから（amstat news, February & April, 2015）

統計学・学士号

取得者比率
2011-13／2003-05

Purdue University

875%

Big Data course ビッグデータ・コース
programming language (C, Python, Java, etc.) プログラミング言語

University ofCalifornia, Berkeley

224%

the upper division electives are almost all centered on data analysis(statistical learning theory)
上級選択科目としての統計的学習理論

University of Illinois,
Urbana-Champaign

452%

new analytics courses emphasizing data management and statistical analysis of
databases, Big Data methods ビッグデータ手法に重点化したコース
a new statistical programming course 統計的プログラミング

Carnegie Mellon University

191%

experiential learning through the use of real data sets 実際のデータ利用
programming and software engineering in R,
databases and data management
visualization, data mining
プログラミング、可視化、マイニングなど

データサイエンスを意識したカリキュラム

滋賀大学データサイエンス学部―日本初の本格的な学部教育プログラム―
欧米の大学の場合と基本構造は同じだが、データサイエンスの専門知識とスキルだけでなく、それを活用した価値創造の実践を特に重視！

 統計学、コンピュータ科学・情報工学から構成 相対的に統計分析によるアナリ
シスを重視 汎用解析ソフトの利用・訓練

ビッグデータ解析のための発展的科目
データマイニング、テキストマイニング、
機械学習、ベイズ理論、最適化など 文理融合の実践を重視
 データサイエンス基礎を応用する多様な領域
を準備
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

マーケティング
ファイナンス
会計
医療・健康・福祉
ビジネスエコノミクス
環境
教育
保険・リスク
公的統計
心理
地域文化情報本学DSプログラムの真骨頂―現場のデータを利用した価値創造PBL演習での成功体験 ナレッジマネジメント理論に基づくPBL演習の設計
 DS教育研究センターにおける価値創造プロジェクトが企業、自治体、非営利団体等の現場とデータを提供
 外部に開かれた実践の場でのコミュニケーション力やチームワーク形成力の鍛錬

資料４

要

望

書

資料５

データサイエンス教育拠点形成

データサイエンス教育拠点形成
必要性・緊急性ガバナンス改革欧⽶等と⽐較し、データ分析のスキルを有する⼈材や統計科学を専攻する⼈材が極めて少ないという危機的状況
・⽇本学術会議『ビッグデータ時代に対応する⼈材の育成』
・第5期「科学技術基本計画」① 教育研究組織と教員組織の分離（28年度）
教員人事の全学管理、全学的な視点から人的資源の再配分②人事・給与システム改革（年俸制の導入等）（27年度）
年俸制やクロスアポイントメント制③教育の質向上の戦略と教員評価制度改革（28～２９年度）
DS学部設置とともに教育の観点での教員評価を充実④ IR体制の整備と情報・データの活用（IR室の設置）

データサイエンス教育拠点
データサイエンス研究院（H28）
データサイエンス教育研究センター（H28）

データサイエンス学部（H29）
データサイエン研究科(H33)

世界的に先進的で質の⾼いDS教育
カリキュラムの標準化
DS基礎教育
多様な領域でのデータ駆動型PBL演習

⼈材育成像の継続的検証
教育内容の標準化・質保証のためのPDCAサイクル↓
外部連携による組織体制

現実の成功体験から理論学習を誘う反転カリキュラム
反転教育とアクティブラーニングによる基礎教育
1年次から4年次までのデータ駆動型PBL演習
現実の問題解決に挑む4年次卒業研究

後発⼤学への教育ノウハウの提供

DS基盤研究機械学習、最適化等の研究
国際シンポジウム、教材開発

DS価値創造プロジェクト研究
各領域でのデータ利活⽤

海外の連携⼤学
総務省
統計研修所
滋賀医科⼤学
滋賀県⽴⼤学⻑浜バイオ⼤学

DS教育開発運営
・価値創造プロジェクトによるデータ駆動型PBL演習教材の開発
・MOOC教材義DS調査・広報
海外動向視察・調査
育成⼈材像調査

教育研究アドバイザリーボード

企業や⾃治体等
統計教育⼤学間連携ネットワーク
JINSE
⼤阪⼤学、同志社⼤学など
環びわ湖地域コンソーシアム
データサイエンティスト協会
経団連、関経連など

資料６

滋賀大学の改革構想―文理融合大学への変革滋賀大学の改革構想 ― 文理融合大学への変革
本学の強み・特⾊改⾰⽅針
 教育・経済2学部＆分離キャンパスの⼤学からの脱却 社会的要請の強い新学部創設とそれによる教育組織の改組
 専⾨職業⼈育成機能の強化、知の拠点機能の強化

ビジネススクール型教育での情報管理学科と統計分析の強み
教育学部における情報教育課程
経済・教育における伸びしろ豊かな専⾨職業⼈の養成

このための戦略とは︖
迅速な実行のために

⽇本初のデータサイエンス学部創設
教育研究基盤の形成
データ駆動型価値創造⼈材の育成
先⾏事例のない教育プログラムの確⽴
新学部設置を契機にガバナンス改⾰ 教員組織と教育組織の分離＆全学⼈事管理システムへ移⾏
 年俸制、クロスアポイントメント制、特別招聘教員制の積極的活⽤による機動的かつ柔軟な教員⼈事 給与システムと連動した教員評価システム改⾰⼤学間連携による組織体制
 教育研究外部アドバイザリーボード
 ⼤阪⼤学、同志社⼤学（「統計教育⼤学間連携ネットワーク（JINSE）」参加⼤学）等のDS領域の専⾨家
 ⻑浜バイオ⼤学、滋賀医科⼤学、京都⼤学等のバイオサイエンス、医療・健康、防災・気象等の⾃然科学分野の専⾨家
 本学のビジネスや教育等の分野の⼈的資源の有効利⽤※経団連、データサイエンティスト協会、関連学会等との連携・協⼒も期待される効果（国⽴⼤学改⾰強化推進補助⾦による）資料７

ディプロマポリシー、想定される就職先、
キャリアプランディプロマポリシー、想定される就職先、キャリアプラン
データサイエンス学部のディプロマポリシー
1.
2.
3.
4.
5.
Bachelor of Data Science

データサイエンスの基礎的力量を備えている。
データドリブンな価値創造を導くための実装力を備えている。
多様なコミュニケーションの力量を備え、仲間と協力して、組織目標を追求できる。
データ駆動型社会の哲学・倫理・政治等について、バランスのとれた見識を有する。
自律的な学習を進めることができ、創造的イノベーションにも貢献できる。

３つの履修モデル＆人材像想定される就職先

データエンジニア• IT系企業、シンクタンク、製薬企業や医療機関等• 企業のデータ分析部門• 大学院

データアナリスト••••

データコンサルタント

企業のデータ分析部門
経営コンサルタント、シンクタンク、製薬企業や医療機関等
企業の財務経理、経営企画、マーケティング、生産管理等の諸部門
大学院• 企業の財務経理、経営企画、マーケティング、生産管理等の諸部門• 国または地方自治体• 企業のデータ分析部門

就職後の発展・成長
キャリアプラン
独り立ち

プロフェッショナル

Associate Data Scientist

Data Scientist(Master of Science in Data Science)

企業や官公庁の現場の先輩たちの助⼒を得ながら、データサイエンティストとしての基本的な仕事を、概ね⼀⼈で遂⾏できる

職場での経験や教育訓練を経て、専⾨的知識やスキル、価値創造の現場⼒に磨きがかかり、データサイエンティス
トとして、かなり⾼度な業務を遂⾏で
きる

統括レベル
Senior Data Scientist
データサイエンスの特定の専⾨的知識とスキルについて顕著なレベルにあり、他の専⾨家と協⼒・協働して、⾼度なプロジェクトを遂⾏できるし、全体を統括することができる資料８

３つの履修モデルとカリキュラムマップ

３つの履修モデルとカリキュラムマップ
１年

２年

３年

４年

学部共通の修得科目
数学基礎・導⼊〔教養教育科⽬群〕［卒業要件］

データサイエンス⼊⾨、線形代数への招待、解析学への招待、確率への招待〔専⾨教育科⽬群〕【データサイエンス基礎科⽬】〈データエンジニアリング系科⽬〉
計算機利⽤基礎 データ構造とアルゴリズム
プログラミングⅠ
情報科学概論

データベース〈データアナリシス系科⽬〉
統計数学
統計学要論

解析学
線形代数

回帰分析
多変量解析⼊⾨〈データ解析科⽬〉
基礎情報活⽤演習A, B【教養教育科⽬群】 29単位以上
⼤学⼊⾨科⽬2単位
全学共通教養科⽬ 20単位
外国語科⽬
5単位
体育科⽬
2単位
【専⾨教育科⽬群】 99単位以上
データサイエンス基礎科⽬＜データエンジニアリング系科⽬＞ 11単位
＜データアナリシス系科⽬＞
16単位＜データ解析科⽬＞
4単位
データサイエンス専⾨科⽬ ⾃由選択
価値創造基礎科⽬
8単位以上
価値創造応⽤科⽬
9単位以上
データ駆動型PBL演習科⽬
12単位
合計 128単位以上【価値創造基礎科⽬】
プレゼンテーション論
情報倫理

価値創造⽅法論
価値創造実践論等

データサイエンス実践論
実践データ概論【価値創造応⽤科⽬】
各種領域分野における講義及び演習セット

型別の修得科目◆ データエンジニア型
進路 ︓ IT系企業、シンクタンク、
製薬企業、医療機関、企業のデータ分析部⾨、⼤学院等【データサイエンス専⾨科⽬】
情報セキュリティ
プログラミングⅡ、Ⅲ
ビジュアルプログラミング 情報ネットワーク
情報理論
応⽤数学
機械学習
プログラミング設計【データ駆動型PBL演習科⽬】
DS⼊⾨演習◆ データアナリスト型
進路 : 経営コンサルタント、シンクタンク、製薬企業、医療機関、企業の財務経理/マー
ケティング/⽣産管理、企業のデータ分析部⾨、⼤学院等

DSフィールドワーク演習

情報科学系教員ゼミ
DS実践価値創造演習◆ データコンサルタント型
進路 ︓ 企業の財務経理/経営企
画/マーケティング/⽣産管理、国、地⽅⾃治体等

DS上級実践価値創造卒業演習【データサイエンス専⾨科⽬】
多変量解析
テキストマイニング
質的データ解析
機械学習

時系列解析
⽣存時間解析
ベイズ理論
空間統計

DSフィールドワーク演習

統計学特論
情報活⽤演習等

統計科学系教員ゼミ【データ駆動型PBL演習科⽬】
DS⼊⾨演習

最適化理論
データマイニング総論
情報学特論（⼈⼯知能）
情報活⽤演習等

DS実践価値創造演習

DS上級実践価値創造卒業演習【データサイエンス専⾨科⽬】
社会調査法
標本調査法

品質管理
社会調査実践演習

テキストマイニング
データマイニング総論【価値創造基礎科⽬】

ミクロ経済学、マクロ経済学、経営学、簿記会計、財務会
計、管理会計、証券分析とポートフォリオマネジメント【価値創造応⽤科⽬】
各種領域分野における講義及び演習セット【データ駆動型PBL演習科⽬】
DS⼊⾨演習DSフィールドワーク演習

企業・官公庁等実務経験教員ゼミ
DS実践価値創造演習

DS上級実践価値創造
卒業演習※「データ駆動型PBL演習科⽬」では、データサイエンスの専⾨知識とスキルを活⽤して価値創造を繰り返し、価値創造のノウハウを⾝に付けさせる。

資料９

データ駆動型価値創造ＰＢＬ演習

データ駆動型価値創造PBL演習
データエンジニアリング及びデータアナリシスの専門知識とスキルを活用したデータドリブンな価値創造の実践
成功体験から価値創造のアイデアとノウハウを身に付ける

PPDACサイクルの繰り返し

Problem …
Plan …
Data …
Analysis …
Conclusion …

現場の体感と問題意識による分析課題の設定
必要なデータ、データの処理方法、統計分析手法等の選択
実際のデータの収集、データの整理・加工・抽出
分析ソフト等を利用した分析結果の導出
分析結果を活用した価値創造の提案
価値創造のアイデアとノウハウ

価値創造のアイデアとノウハウ

3・4年次
データドリブンな価値創造への挑戦
現実の問題解決の実践の場

1・2年次
データドリブンな価値創造の試行
準備・管理された実践の場

価値創造プロジェクト

ケーススタディ／フィールドワーク
データサイエンス教育研究センター

データ駆動型PBL演習の具体的内容
１・２年次

3・4年次

現実の問題解決の実践の場＝企業・自治体等との連携による価値創造プロジェクト－ PPDACサイクルにより社会的価値の創出に挑戦 －準備・管理された実践の場＝過去の成功事例によるケース
スタディに基づくプロジェクト－ PPDACサイクルによる価値創造を体験 －【1年次】データサイエンス入門演習【3年次】データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱ【2年次】データサイエンスフィールドワーク演習（1年次の10グループで活動継続）【4年次】データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ・Ⅱ
PPDAC
3年次のPPDACサイクルを見直し、PPDACを繰り返し、改善研究まとめ
社会的に有効性や新規性などが認められるような研究論文の作成
研究報告会
指導教員、企業や自治体等の担当者、外部アドバイザリーボード等からの評価を受ける

ケーススタディ講義
企業・自治体等からの外部講師による
ケーススタディ（講義形式；学生全員）
現場訪問
県内の企業・自治体等の現場を体感（100名を5グ
ループに分けて、同じ現場を3回訪問）
Problem
ケーススタディにおける分析課題の抽出（5グ
ループを2分割して10グループ、各現場2グループ）Plan

1年次の活動を踏まえてフィールドワークを重ね、データ分析のプランを策定
Data＆Analysis
企業・自治体等から与えられたデータを活用して分析
Conclusion
分析結果を活かして意思決定を変える価値創
造の提案
評価報告会
ケーススタディの実際の解との比較、教員、外部講師、他のグループからの評価

Problem

プロジェクト参加者とのミーティング・現場体験をもとに、問題意識を醸成し、分析
課題を適切に設定
Plan
活用すべきデータ、データの加工・研磨・処理の方法、適切な分析手法を吟味して確定
Data
実際にデータを収集し、分析のための前処理を実施
Analysis
分析ソフトを動かして、選定した分析手法を使い、その結果を導く
Conclusion
分析結果を活用して価値創造の提案を行う⇒評価と内省によるチェック

課題解決のための価値創造プロジェクト
情報系教員
ゼミナールA

統計系教員
ゼミナールB

実務経験教員ゼミナールC

エンジニア型
学生a

アナリスト型
学生b

コンサルタント型
学生c【ケーススタディ／フィールドワークの具体例】
・ メーカーの工場
・ 流通企業のデータ分析部門
・ 自治体の健康福祉部

教材・プロジェクトの提供

内省

データサイエンス教育研究センター
教材開発部門
価値創造プロジェクト部門

PPDACサイクルについての理解
価値創造の実装力についての理解
3年次以降のPBL演習への展望

 全員が、データの整理・加工、データ分析、価値創造の全プロセスを経験
 得意な専門分野とスキルをもった学生たちが協働して価値創造を実践【プロジェクトの具体例】

気象・防災プロジェクト

データ… 降水量データ、河川流水量データ、地形データなど
価値創造… 豪雨時の被害予想、避難勧告のタイミング、避難ルートの確保など
連携先… 他大学、自治体、気象情報サービス事業者など【対象領域：データの具体例】

POS、購買履歴、保険、財務、観光、交通、GPS、疫学、バイオ、医療・健康、教育、公的統計、歴史文書 …

内省

価値創造のアイデアとノウハウの獲得⇒ 価値創造の実装力の高度化

SECIモデル ・・・データ駆動型価値創造PBL演習の設計理念
成
果

社会
領域

行政・社会の最適化、事業と雇用創出、共同体での運営、防災機能の向上 etc.

人間領域

教育課題の解決、
社会福祉の向上、
地方創生 etc.

SECIモデル

企業 企業の最適化、戦略
領域 と価値創造 etc.

Internalization

価値
創造

内省・展望
レポート

問題解決型
プロジェクトStatistics

社会領域

行財政改革、少子高齢化、子育て支援、地方衰退、農産物の輸入 etc.

Engineering

人間 学力低下、健康・福祉、
領域 地域志向人材育成 etc.

課題解決と価値創造プロセスのデータ解析、現場との議論

Socialization

知識（形式知）の共有

専門領域を決め、その背景
知識と現場の知見を得る。

現場と対話しながら課題の読み取りとデータ収集、データ分析手法の立案

Socialization

企業
領域

etc.

Externalization

知識（暗黙知）の獲得

提示されデータを解析し、結果と付加価値の提案。
レポート作成と発表による成功体験の内面化

ビッグ＆スモールデータ、オープンデータ、センシング(IoT)、Web・SNS

課
題

独自性、有効性あふれる研
究論文の作成と現場の評価。
成功体験の内面化

成功体験の内面化

ケーススタディ・フィールドワーク

4年次

知識統合と課題解決

Internalization

Business

Combination

成功体験の内面化

Combination

知識統合と課題解決

2年次

課題解決と価値創造に向けたデータ収集、分析手法を理論ベースに体系化

Externalization

知識（暗黙知）の獲得

知識（形式知）の共有

ケーススタディと現場体験による課題発見・解決策の知見獲得

データサイエンスの知識と現場知の融合による価値創造プロセスの表出

データ解析力、KKD（経験・勘・度胸）からの脱却、グローバル化 etc.

3年次

1年次

資料 10

国立大学法人滋賀大学教員の人事等に関する特例規程（案）国立大学法人滋賀大学教員の人事等に関する特例規程（案）（目的）
第１条 この規程は、教員の職務とその責任の特殊性に鑑み、国立大学法人滋賀大学職員就業規則（以下「就業規則」という。）第２条第１項ただし書きの規定に基づき、国立
大学法人滋賀大学（以下「大学」という。）に勤務する教授、准教授、講師、助教、助手、副園長、副校長、主幹教諭、教諭及び養護教諭（以下「教員」という。）について、人事等に関する特例を定めることを目的とする。
２ 附属学校に勤務する教員については、第２条及び第４条から第７条までの規定は適用しない。
（採用、昇任、配置換等及び出向に係る選考）
第２条 就業規則第５条第１項に規定する教員の採用を行う場合は、選考によりこれを行う。
２ 前項の選考は、教育研究評議会（以下「評議会」という。）の意見を聴いて学長が定める基準により行うものとする。
３ 学部の教員の採用については、教授会の議に基づき学長が行う。
４ 国立大学法人滋賀大学学則(平成16年4月1日制定)第8条第1項に規定する学内共同教育
研究施設及び同学則第11条に規定する保健管理センター(以下「学内共同教育研究施設
等」という。)の教員の採用については、学内共同教育研究施設等の運営委員会の意見を聴いて、学長が行う。
５ 前項の規定にかかわらず、新規に設置される学内共同教育研究施設等の教員の採用については、評議会の意見を聴いて、学長が行う。
６ 第２項から第５項までの規定は、就業規則第１０条、第１２条又は第１３条に規定す
る昇任、配置換等又は出向について、これを準用する。
（勤務評定）
第３条 就業規則第９条の規定に基づき行う勤務成績の評定は、部局等（学部又は学内共同教育研究施設等をいう。以下同じ。）の長については学長が、その他の教員については、当該教員が所属する部局等の長（以下「所属長」という。）が行う。
（異動）
第４条 教員をその意に反して就業規則第１１条又は第１２条に規定する降任・解任、配置換等又は出向（「転籍出向」を除く。）をさせる場合には、評議会の審査を経なければならない。
２ 評議会は前項の審査を行うにあたっては、その者に対し、審査の事由を記載した説明書を交付する。
３ 評議会は、審査を受ける者が前項の説明書を受領した後、１４日以内に請求した場合には、その者に対し、口頭又は書面で陳述する機会を与えなければならない。
４ 評議会は、第１項の審査を行う場合において必要があると認めるときは、参考人の出頭を求め、又はその意見を徴することができる。
５

前３項に規定するもののほか、第１項の審査に関し必要な事項は、評議会が定める。

（休職の期間）第５条 教員の国立大学法人滋賀大学職員休職規程第２条第１項第１号の事由による休職の期間を定める場合には、個々の場合について評議会の議に基づき学長が定める。
（解雇等）
第６条 教員について、就業規則第２１条第１項第１号から第４号まで又は第４５条の規定に基づき解雇又は懲戒を行う場合には、評議会の審査を経なければならない。
２ 第２条第２項から第５項までの規定は、前項の審査の場合に準用する。

-1-

（定年）
第７条 教員の定年は、評議会の定めにより、満６５歳とする。
（研修）
第８条 教員は、その職責を遂行するために、絶えず研究と修養に努めなければならない。
２ 大学は教員の研修について、それに要する施設、研修を奨励するための方途その他研修に関する計画を樹立し、その実施に努めるものとする。
３ 教員は、授業に支障のない限り、所属長の承認を受けて、勤務場所を離れて研修を行うことができる。
４ 教員は、所属長の許可を得て、現職のままで、長期にわたる研修を受けることができる。
（大学院修学休業）
第９条 附属学校に勤務する教員は、学長の許可を得て、３年を超えない範囲内で大学の大学院課程等に在学してその課程を履修するための休業（以下「大学院修学休業」という。）をすることができる。
２ 大学院修学休業に関し必要な事項は、別に定める。
附

則

この規程は、平成１６年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成１９年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２０年４月１日から施行する。
附則

この規程は、平成２３年４月１日から施行する。
附

則

１
２

この規程は、平成２９年４月１日から施行する。
平成２９年４月１日の滋賀大学データサイエンス学部の設置に伴い、同学部の専任の教授として採用された者及び同学部の専任の教授として在職する者で同学部が完成する
平成３３年３月３１日までの間に第７条の規定により退職すべきこととなる者については、第７条の規定は適用しない。
３ 前項の規定を適用された者は、平成３３年３月３１日限りで退職するものとする。

-2-

資料 11

単位互換に関する協定書等

滋賀大学と滋賀県立大学との間における単位互換に関する協定書、実施要領
滋賀大学と滋賀医科大学との間における単位互換に関する協定書、実施要領
彦根 3 大学における単位互換に関する協定書、実施要領
単位互換に関する包括協定書
滋賀大学と放送大学との間における単位互換に関する協定書

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

資料 12

データサイエンス学部時間割表

時間割（前期）
1年次

2年次

月

線形代数への招待（必）財務会計総論Ⅰ

情報セキュリティ

標本調査法

価値創造実践論（必）4限

情報倫理（必）心理分析論

管理会計総論Ⅰ

マーケティング論

プレゼンテーション論（必）

1限

火

2限

データサイエンス入門（必）3限

データサイエンス実践論Ａ

プログラミングⅡ

ビジュアルプログラミング

プログラミングⅡ演習

ビジュアルプログラミング演習
価値創造方法論（必）計算機利用基礎（必）1Data Science English（必）

情報理論

3限

簿記会計Ａ

回帰分析（必）財務諸表分析論

4限

基礎データ分析（必）実践データ概論Ａ

財務諸表分析演習

情報学特論Ａ

機械学習入門

1限

ミクロ経済学Ｂ

2限

マクロ経済学Ｂ
情報科学概論（必）4限

ノンパラメトリック解析入門
情報学特論Ｂ

多変量解析入門（必）社会調査実践演習Ⅰ

基礎情報活用演習Ｂ（必）

最適化理論

5限

品質管理

1限

生存時間解析

2限
3限

確率への招待（必）4限

解析学への招待（必）5限

パターン認識総論

情報ネットワーク

5限

金

空間時計

マーケティング演習

統計数学（必）3限

4年次

心理分析演習4限

2限

木

データ駆動型PBL演習

5限
1限

水

価値創造応用科目

データサイエンス専門科目

3年次

3限

5限

価値創造基礎科目

データサイエンス基礎科目

時系列解析

1限
2限

教養教育科目（一部）

社会調査法Ⅰ

ベイズ理論

証券分析とポートフォリオ・マネジメントⅡ

教育社会論
教育社会演習データサイエンス実践価値創造演習Ⅰ（必）データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅰ（必）時間割（後期）
1年次

2年次

月

簿記会計Ｂ

3限
4限

財務会計総論Ⅱ

公的統計演習確率論

データサイエンスフィールドワーク演習（必）ビジネスエコノミクス演習

1限

多変量解析

地域文化情報論

2限

データ構造とアルゴリズム（必）応用数学

地域文化情報演習

3限

統計学要論（必）質的データ解析入門

機械学習

4限

データサイエンス実践論Ｂ

計量経済学

5限

データサイエンス入門演習（必）1限

ミクロ経済学Ａ

2

テキストマイニング

データマイニング総論

統計学特論Ｄ

解析学（必）

プログラミングⅢ

ファイナンス論

4限

解析学演習（必）プログラミングⅢ演習

ファイナンス演習
社会調査実践演習Ⅱ

マクロ経済学Ａ

2限

シミュレーション技法
データベース（必）質的データ解析

3限

プログラミングⅠ（必）プログラミング設計

生命科学方法論

4限

プログラミングⅠ演習（必）情報活用演習Ａ

生命科学演習情報学特論（人工知能）

ノンパラメトリック解析

5限
1限

金

統計学特論Ｃ

管理会計総論Ⅱ

3限

1限

4年次

ビジネスエコノミクス論

5限木

データ駆動型PBL演習

経営学

2限

水

価値創造応用科目

データサイエンス専門科目

3年次

実験計画法
証券分析とポートフォリオ・マネジメントⅠ

5限

火

価値創造基礎科目

データサイエンス基礎科目

公的統計

1限
2限

教養教育科目（一部）

時系列解析入門

環境政策論

2限

基礎情報活用演習Ａ（必）社会調査法Ⅱ

環境政策演習情報学特論（モバイルコンピューティング）

3限

線形代数（必）情報活用演習Ｂ

保険戦略論

データサイエンス上級実践価値創造卒業演習Ⅱ（必）4限

線形代数演習（必）実践データ概論Ｂ

保険戦略演習5限

データ実践価値創造演習Ⅱ（必）資料 13

入学者選抜の方法

データサイエンス学部 入学者選抜の方法
アドミッション・ポリシー

一般選抜・前期

一般選抜・後期《本学部の教育プログラムの特徴》
 多様な領域での価値創造を実践するデータ
サイエンティストの育成
 統計分析、コンピュータ科学、情報学から成る
データサイエンスの基礎を学び、データを活用した価値創造の理論と実践
 マーケティング、ファイナンス、保険、会計、歴史文化、交通、防災、医療・健康、バイオ等の領域における文理融合の実践的訓練

基礎的・基本的な知識・技能を重視《一般教科・科目型》

課題解決に向けた思考力・表現力を重視《総合・合科目型》

英語（200点）

科目

数学
出題範囲

科目

数学（200点）【共通】 数学Ⅰ・数学A、数学Ⅱ・数学B（数列、ベクトル）【選択】 ①上記共通範囲、②数学B（確率分布と統計的な推測）、③数
学Ⅲのいずれかから選択

英語（300点）

総合科目（300点）

 数学、統計、情報の内容を組み合わせた合科目の総合問題
 データの解釈をもとに、問題解決的な思考力・判断力を問う
 一定量の記述表現を要求する

総合科目
趣旨

大学入試センター試験 ⇒ 基礎的・基本的な知識・技能に関する総合評価
このため、次のような人材を求めています。
 高校の様々な教科・科目の学習を通して、バ
ランスよく、文・理の基礎的知識を身に付けてきた、潜在性豊かな人 コミュニケーション力を有し、多様な人々と協働して、理想の未来に向けた価値創造に貢献したい人
 物事を筋道立てて考えることができ、人間社
会や自然の現象を数理的に分析することに関心のある人 情報ネットワーク、プログラミング、コンピュー
タグラフィックス（視覚化）などに関心がある人

定員

国語

外国語

数学

200点

200点

200点

筆記（200点）、リスニン
グ（50点）を200点に換算

地歴

公民

一般・後期

AO入試

50名

20名

30名

※初年度のAO入試は定員20名で一般型のみ
一般・前期の定員は60名
統計教育の普及を目指して高校教員も対象としたプロジェクトとして実施

計300点（100点×3科目）〈地歴・公民から2、理科1〉又は〈理科2、地歴・公民から1〉

900点

AO入試
課題発見・解決力、その基礎となる思考力・判断力・表現力、および学ぶ意欲を重視《実践的な学力を総合的に評価》（基礎的・基本的な知識・技能の一定水準の習得を前提：センター試験利用）
評価項目

高大連携・接続型

データコンペ活用型

一般型

意欲・展望・学習計画

志願理由書

志願理由書

志願理由書

データを活用した問題
解決における思考力・
判断力・表現力、
コミュニケーション力

本学でのデータサイエンス講座
講義と演習
プレゼン、レポート

データ活用コンペ等の参加経験者
実績報告レポート

人物

面接

面接

100名

一般・前期

理科

①事前エッセイ提出
・MOOCによる課題
・面接で口頭試問②小論文試験
データ分析を含む
面接※統計検定3級以上の合格者、独立行政法人情報処理推進機構主催基本情報技術者試験以上の合格者、財団法人全国商業高等学校協会主催情報処理検定試験各部門第1級合格者については、資格取得実績を加点する。

資料 14

管理運営及び教育改善システム

データサイエンス学部の管理運営
学長

学部長
選考・任命

学部長のイニシアチブによる一元的・効率的管理運営

学部運営会議教授会

全学人事委員会

人事委員会

教学事項等を中心に最少限の審議全学入試委員会

入試委員会

全学教育部会
全学共通教育部会

学務委員会

1

目標計画・評価委員会

学務関係、教育自己点検評価、ＦＤの一元的管理

指導・助言

データサイエンス教育研究
外部アドバイザリーボード

経済学部
彦根キャンパス内での緊密な連携

学務委員会
その他委員会等

データサイエンス学部の教育改善システム
データサイエンス学部
データサイエンス教育研究センター

学生

点検・評価

わが国初の学部教育プログラム
データ駆動型価値創造ＰＢＬ演習
最先端の学術研究
企業・⾃治体・⼤学等と連携した価値創造プロジェクト

教員

点検・評価
点検・評価
2

教育改善・ＦＤのための全学的取組体制
自己点検評価全学教育部会
全学共通教育部会

改善取組

データサイエンス教育研究
外部アドバイザリーボード

学部運営会議
情報共有
改善支援

学務委員会

指導
助言

データサイエンス教育
ワークショップ
統計教育大学間連携ネット
ワーク（ＪＩＮＳＥ）

教員個人評価卒業生・就職先企業等

教授会

ＰＢＬ演習外部評価委員会

意見

最先端の外部評価を踏まえた質保証システムの確立

１

学生の確保の見通し及び申請者としての取組状況（１）学生の確保の見通し①定員充足の見込み（ア）入学定員設定の考え方
本学データサイエンス学部は、経済と教育の 2 学部・分離キャンパスという制約の下で、学長の強いリーダーシップにより、経済学部情報管理学科を中心に全学的な資源の再配分
を通じて設置するものである。専任教員は 17 名である。経済学部からの現員異動 5 名を除
く 12 名が新規採用で、わが国の統計科学及び情報学の分野を先導する研究者で構成されるアドバイザリーボードによる厳密な審査を経て、最先端の学部に相応しい人材を確保している。また、近隣の滋賀医科大学、長浜バイオ大学、滋賀県立大学、京都大学、大阪大学、名古屋大学等と連携し、クロスアポイントメント制度、特別招聘教員制度や特任教員制度を柔軟に活用し、データサイエンスの活用が期待される多様な価値創造の領域をカバーすることとしている。
本学部は価値創造の実践を重視する文理融合の教育プログラムを備え、海外の先行大学と比べてもユニークな特色を持つ。その理念に基づき、企業や自治体等の様々な現場での価値創造の実践で鍛えられた「データ駆動型価値創造 逆 T 型（Π 型）人材」を育成するというミッションを達成するためには、初年次から最終年次までの手厚い指導が不可欠である。こうした観点から、専任教員数に対する入学定員としては、100 名が妥当であると考える。
なお、入学定員 100 名は、教育学部から 10 名、経済学部から 90 名（うち情報管理学科
60 名）の再配分により確保する。
以下では、学生定員 100 名の充足の見込みについて述べる。本学部は、データサイエンスに特化したわが国初の学部であり、他大学で類似の教育を提供する既存学部がないため、定員充足の見込みについては様々な観点から推測しなければならない。
（イ）本学経済学部情報管理学科の志願者動向からまず、本学経済学部情報管理学科の動向を参照する。同学科は、経済・経営分野におけるコンピュータ科学・情報学の重要性に鑑みて昭和 47 年に設置された管理科学科を改組したものである。管理科学科は、同趣旨で設置された教育研究組織としては、わが国で最初のものであると言われている。現在の情報管理学科の教育課程は、データサイエンスの基礎を含み、他学科の領域専門科目を融合して、企業分析やサービスイノベーション等の専門コースも提供されている。したがって、同学科の潜在的な志願者は、新学部の志願者となる見込みが大きいと考えられる。
同学科の一般選抜の学生定員は、前期日程 24 名、後期日程 29 名の計 53 名である。選抜
方法は、前期・後期ともに、「英語・数学」型か「英語・国語」型のいずれかを選択して受1験する。他方、データサイエンス学部の一般選抜については、前期日程が「英語」
・「数学」、後期日程が「英語」・「総合科目（数学を中心とする）」であり、経済学部の選抜方法の「英語・数学」型と類似している。
そこで、「英語・数学」型受験の場合の「情報管理学科の志願者」の動向を調べてみると、直近の平成 28 年度入試では 85 名（前期 23 名、後期 62 名）、平成 27 年度では 123 名（前期 35 名、後期 88 名）、平成 26 年度では 74 名（前期 23 名、後期 51 名）、平成 25 年度では 99 名（前期 34 名、後期 65 名）であり、年度毎の増減はあるが、平均すると 95 名程度の志願者を集めていることが分かる。
なお、経済学部の選抜方法は、「英語・国語」型と「英語・数学」型のそれぞれで学部全体として合否判定した後に、志望学科に配属させるものであって、学科ごとの選抜ではない。したがって、「情報管理学科の志願者」とは、全 6 学科のうち同学科を第一志望として志願した者の数を意味し、第二志望も含めると潜在的志願者はさらに多くなる。
以上のことから、現在の経済学部情報管理学科の志願動向からだけでも、新学部の潜在的志願者は入学定員の 100 名と同数程度には存在すると推測される。
（ウ）データサイエンスを意識している学部の志願動向から本学部は、データサイエンスに焦点を合わせた本格的なカリキュラムを備え、特に多様な領域分野での価値創造の実践を重視している点で、わが国初の教育プログラムであり、他に類例がない。ただ、本学と同様にデータサイエンスを意識したカリキュラムを実装している学部としては、例えば、慶応大学 SFC 総合政策学部・環境情報学部、同志社大学文化情報学部がある。慶応大学は、民間のデータサイエンティストの協力も得て、カリキュ
ラムの基礎にデータサイエンス科目を設定している。同志社大学は、データサイエンス教
育の体系的カリキュラムを整備しているが、考察・応用対象は歴史文化領域に限定されて
いるし、それは選択的な教育課程である。とりあえず、本学の近隣の同志社大学文化情報
学部の志願動向を参照すると、学生定員は 130 名で、文系型でも理系型でも受験できる選
抜方法を採っているとされ、直近の平成 27 年度入試では、文系型で 932 名、理系型で 468名の志願者を集めている。
なお、名古屋大学の情報文化学部は、平成 6 年に設置された文理融合学部であるが、ビッグデータの処理活用を含めて情報系人材の育成を強化するため、平成 29 年度に同学部を改組して「情報学部」を新設することを公表している。現状の学部の理念と教育実績及びデータサイエンスへの志向性など、本学データサイエンス学部に類似する部分が含まれることを考慮して、現状での志願動向を確認しておく。同学部の学生定員は全部で 85 名、一般選抜の定員は 55 名で、自然情報学科が 27 名、社会システム情報学科が 28 名である。平
成 27 年度の志願者数は、202 名、平成 26 年度は 249 名、平成 25 年度は 221 名であり、安定的に 4 倍程度の志願者を集めている。

2

（エ）関連学部の全般的な志願動向から
データサイエンス学部の教育理念とカリキュラムの特徴からすると、競合する可能性のある既成の学部は、理工系の情報科学部、情報学部、人文・社会科学系の経営情報、文化
情報、一般に「その他」系列に分類される総合情報などが考えられる。そこで、こうした学部の志願動向を確認しておく。
学校基本調査の「学部別・高校卒業年別・入学志願者数」の国公立大学及び私立大学の合計によれば、直近 3 年度分のデータサイエンスに関連する学部の志願者動向は、下の表の通りである。したがって、個別の学部（群）では多少の増加や減少が見られるが、デー
タサイエンス学部に関連する学部の志願者は全般的に、平成 25 年度から平成 26 年度が3.5％の増加、平成 26 年度から平成 27 年度が 2.9％の増加を示している。

学部（群）平成 27 年度

平成 26 年度

平成 25 年度

文化情報

2,748

3,215

2,834

経営情報

5,942

6,467

6,791

情報

12,838

12,616

13,121

情報科学

18,705

16,981

15,653

総合情報

11,734

11,215

10,360計

51,96750,49448,759

なお、情報科学や統計・数理科学を特定のフィールドで援用する学部・学科となると、環境理工、バイオサイエンス、スポーツ科学など、様々な領域に及ぶ。したがって、デー
タサイエンス学部に関連した潜在的な志願者動向を一層厳密に分析しようとすると、上記の学部（群）だけでなく、その他の学部の動向にも視野を広げる必要がある。
いずれにしても、こうした状況の中で、「データサイエンス」という新たな学問領域を明記した学部が設置されると、同分野への興味がより鮮明に顕在化することも期待されることから、上述の関連学部の志願者の動向を維持するだけでなく、増加させる場合もあると考えられる。
以上、(イ)〜(エ)の考察を踏まえると、本学部の入学定員 100 名の充足見込みは大きいと推測できる。
②定員充足の根拠となる客観的データの概要
ここでは、第三者機関に依頼して実施したアンケート調査の結果の概要をまとめる。
データサイエンス学部の特徴、経済学部との関係性、立地場所としての彦根を考慮して、本学、特に経済学部の学生募集エリアである滋賀県、愛知県、岐阜県、京都府に所在する高等学校の 2 年生に調査を実施し、4,328 人から回答を得た。
3

回答者の所属クラスは「文系クラス（文系コース）」 が 47.8％、「理系クラス（理系コース）」が 50.0％と、ほぼ半々であった。回答者の興味のある学問系統は、「工学」が 24.0％
で最も高い。次に「経済・経営・商学」が 19.9％、「教員養成・教育学」が 18.5％と続く。
データサイエンス学部の学びに関連する学問系統である「情報学」は 10.6％であった。
データサイエンス学部の特色に対する評価については、次の結果が得られた。「経済・商業・健康・生命・環境・教育・防災・防犯などの分野における、現代のさまざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を考える」という特色に魅力を感じている回
答者が 66.5％、「データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開発、政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する」という特色に魅力を感じている回答者が 62.5％であった。
受験・入学意向については、データサイエンス学部を「受験したいと思う」と答えた人
は 13.0％（562 人）であり、そのうち、データサイエンス学部への入学意向を示した人は、91.1％（512 人）であり、入学定員 100 人を 5 倍以上も上回っていた。
大学所在地である「滋賀県」の高校在籍者からのデータサイエンス学部への入学意向は
91.6％（262 人中、240 人）であり、予定している入学定員 100 人を上回る入学意向者がみられた。「岐阜県」では 90.7％ （129 人中、117 人）、「京都府」でも 93.8％ （112 人中、105 人）であり、予定している入学定員 100 人を上回る入学意向者がみられた。
「理系クラス（理系コース）」在籍者のデータサイエンス学部への入学意向は 91.7％（350
人中、321 人）、「文系クラス（文系コース）」在籍者でも 90.4％（197 人中、178 人）であり、予定している入学定員 100 人を上回る入学意向者がみられた。
データサイエンス学部と関連のある「情報学」に興味がある回答者の入学意向は 95.7％（187 人中、179 人）であり、予定している入学定員 100 人を上回る入学意向者がみられた。
資料 1「滋賀大学「データサイエンス学部」（仮称）設置に関するニーズ調査結果報告書【高校生対象調査】」【参照】③学生納付金の設定の考え方
本学の初年度納付金は、817,800 円（入学料 282,000 円、授業料年額 535,800 円）で、近隣の国立大学法人と同額である。
（２）学生確保に向けた具体的な取組状況
本学部の教育研究の対象であるデータサイエンスは、情報通信技術の飛躍的進歩によって生成され発展しつつある新たな学問領域である。したがって、学部設置後の学生確保に向けた最初の取組は、「データサイエンスの認知と普及」に努めることである。このために、統計学・計量経済学の専門家であり、リベラル派の知識人としても名高い佐和隆光学
4長は、講演会、新聞や雑誌等において、「データサイエンスとは何か」について積極的に発言してきた。また、データサイエンス教育研究推進室長の竹村彰通教授は、各種学会等
において、「滋賀大学が構想するデータサイエンスの教育研究」について講演してきた。
次に、わが国初の本格的な学部教育プログラムを構築するためには、高大連携・接続の実態、実業界における人材需要について、関係者との交流を深め、情報共有を進めることが必要であるが、これも学生確保に向けての基礎的な取組として重要である。このため、本学データサイエンス教育研究推進室は、日本統計学会統計教育委員会・同分科会、統計
教育大学間連携ネットワーク、データサイエンティスト協会の後援により、「滋賀大学データサイエンス教育ワークショップ― I：社会が求めるデータサイエンス教育のカリキュラムとは？ II：高大接続・大学入試・高校における統計教育」（平成 27 年 12 月 4、5 日）を開催し、関係各位から多くの助言・指導を得る機会を持った。
今後も、データサイエンスの普及に努め、教育ワークショップの定例化など、データサ
イエンス教育に関する開かれた議論の場を提供し、新学部の「間接的な」広報を行う。他方で、定員確保に向けたより「直接的な」取組として、受験生を含む高校関係者への説明会、オープンキャンパス、データサイエンス体験講座の開講などを予定している。

5

２

人材需要の動向等社会の要請（１）人材の養成に関する目的その他の教育研究上の目的（概要）
本学部が育成する人材は、客観的な存在としてのビッグデータを対象として、そこから新たな知見を可視化し、価値創造する「データサイエンティスト」である。この人材は、大規模データを加工・研磨・処理するためのデータエンジニアリングの専門知識とスキルと、データを分析・解析するためのデータアナリシスの専門知識とスキル、これら両方を備えている必要がある。しかし、このことは、データサイエンティストの必要条件ではあっても十分条件ではない。データサイエンティストへの社会的要請は、こうした専門知識とスキルに加え、領域科学の知識を前提とする価値創造の力量の持ち主に他ならない。したがって、データサイエンスの専門知識とスキルを基礎の「横棒」として、それを駆使して一つまたは複数の領域科学分野での成功体験から鍛錬される価値創造力を「縦棒」として表現すると、本学部の育成人材像は「データ駆動型価値創造 逆 T 型（Π 型）人材」と言い表すことができる。
（２）社会的・地域的な人材需要の動向等を踏まえたものであることの客観的な根拠①社会的要請わが国ではデータサイエンティストの不足が憂慮されている。日本学術会議は、『ビッグ
データ時代に対応する人材の育成』（平成 26 年 9 月）と題する提言を公表し、データサイ
エンス分野での教育研究と人材育成の重要性を示し、わが国の遅れに警告を発してきた。
平成 27 年 6 月に閣議決定された「科学技術イノベーション総合戦略 2015」は、「我が国では欧米等と比較し、データ分析のスキルを有する人材や統計科学を専攻する人材が極めて少なく、我が国の多くの民間企業が情報通信分野の人材不足を感じており、危機的な状況に」あると指摘し、データサイエンティストの育成を喫緊の課題と位置付けている。さらに、平成 28 年 1 月に閣議決定された第 5 期「科学技術基本計画」では、第 2 章「未来の産業創造と社会変革に向けた新たな価値創出の取組」において、「競争力の維持・強化」の観点から、「データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつ、ビッグデータや AI 等の基盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材などの強化を図る」としている。
また、本学が立地する滋賀県内の大学、自治体、民間企業等からも、多くの要望書が本学に提出され、データサイエンス学部の設置及びその人材育成に対して、多くの期待が寄せられている。
②第三者機関による調査
ここで、第三者機関に依頼して実施したアンケート調査の結果の概要をまとめる。
本学経済学部卒業生の就職実績を参考に、データサイエンス学部卒業生の就職先として想定される企業の人事関連業務担当者を対象に調査を実施し、320 企業から回答を得た。
6

回答者の人事採用への関与度を聞いたところ、「採用の決裁権があり、選考にかかわっている」者は 16.3％、「採用の決裁権はないが、選考にかかわっている」者は 71.6％であった。
回答企業の本社所在地は、「愛知県」が 21.6％と最も多く、次いで「大阪府」が 17.5％、本学の所在地である「滋賀県」は 10.6％であった。回答企業の業種としては、「製造業」が25.9％と最も多く、次いで「卸売・小売業」が 19.1％、「金融・保険業」が 13.1％と多い。
データサイエンス学部卒業生の就職先の一つとして注目される「情報通信業」は 10.3％であった。回答企業の平均的な正規社員の採用人数は、「10 名〜20 名未満」が 21.3％で最も多く、毎年、正規社員を採用している企業がほとんどであった。
データサイエンス学部の社会的必要性についての評価は、96.9％（310 企業）と、多くの企業がこれからの社会にとって必要な学部であると答えている。
次に、データサイエンス学部卒業生に対する採用意向については、「採用したいと思う」と答えた企業は、89.4％ （286 企業）と、予定している入学定員 100 名を 2 倍以上も上回っている。
資料２「滋賀大学「データサイエンス学部」（仮称）設置に関するニーズ調査結果報告書【企業対象調査】」【参照】③本学経済学部及び情報管理学科の就職動向の観点から
本学経済学部の学生定員は 550 名（夜間主 50 名を含む）、卒業者数と就職者数は年度によってバラツキがあるが、卒業者数は概ね 550 名を超え、そのうち 90％程度が就職する。
情報管理学科の学生定員は 68 名（夜間主 8 名を含む）、卒業者数は年度によってバラツキ
はあるが概ね 60 名、就職者数は 50 名程度である。
産業別就職者数でみると、学部全体の傾向と類似して情報管理学科でも金融業と製造業が多く、両方を合わせて 40％前後を示している。他方、情報通信業のシェアは情報管理学科では 20％前後であり、学部全体の場合の 7％よりも高い。つまり、毎年 40 名近くが情報通信産業に就職し、そのうち 10 名以上が情報管理学科の卒業者である。なお、平成 23 年度から平成 26 年度の直近 4 年間の総計は 131 名であり、そのうち 70 名が情報処理技術者として就職している。
なお、就職支援部署での情報収集によれば、情報通信業以外の製造業等に就職している場合でも、数理・統計分析や情報・コンピュータ科学を活用した企業分析の専門コースを履修し、簿記会計等の資格を取得しているという学習履歴が評価されて、経営企画や財務
経理部門に採用され、現にデータ分析に従事している場合もある。これらは、データサイ
エンス学部の人材需要に該当する部分である。

7

資 料（目次）

１

滋賀大学「データサイエンス学部」（仮称）設置に関するニーズ調査結果報告書【高校生対象調査】

２

滋賀大学「データサイエンス学部」（仮称）設置に関するニーズ調査結果報告書【企業対象調査】

滋賀大学「データサイエンス学部」（仮称）
設置に関するニーズ調査
結果報告書【高校生対象調査】

平成27年11月
株式会社 進研アド© Shinken-Ad. Co., Ltd. All Rights Reserved.

高校生対象 調査概要
１．調査目的2017年４月開設予定の「滋賀大学 データサイエンス学部」新設構想に関して、高校生のニーズを把握する。

２．調査概要高校生対象調査
調査対象

高校２年生

調査エリア

岐阜県、愛知県、滋賀県、京都府

調査方法

高校留置き調査

調査
対象数

依頼数

5,290人 （22校）

回収数
（回収率）

4,328人 （21校）（81.8％）

調査時期

2015年８月24日（月）～2015年10月２日（金）

調査実施機関株式会社 進研アド

３．調査項目
高校生対象調査• 性別• 高校種別• 高校所在地• 所属クラス• 高校卒業後の希望進路• 興味のある学問系統• データサイエンス学部の特色に対する魅力度• データサイエンス学部への受験意向• データサイエンス学部への入学意向

1

高校生対象 調査結果まとめ

高校生対象 調査結果まとめ
回答者の属性※本調査は、滋賀大学の新学部である「データサイエンス学部」に対する需要を確認するための調査として設計したため、滋賀大学の主な学生募集エリアである滋賀県・愛知県・岐阜県・京都府に所在する高校の高校２年生に調査を実施し、4,328
人から回答を得た。
• 回答者の性別は「男性」が50.6％、「女性」が48.1％。
• 回答者の在籍高校種別は「公立」が95.4％、「私立」が4.6％。
• 回答者の在籍高校所在地は地元である「滋賀県」が48.3％、隣県の「岐阜県」が24.2％、「京都府」は16.2％。
• 回答者の所属クラスは「文系クラス（文系コース）」 が47.8％、 「理系クラス（理系コース）」が50.0％と、ほぼ半々。

高校卒業後の希望進路や興味のある学問系統• 回答者の高校卒業後の希望進路を複数回答で聴取したところ、「国立大学に進学」
が79.7％で最も高い。次に「公立大学」が52.9％で高い。国公立大学への進学志望者が多いことから、滋賀大学がターゲットとする対象に調査を実施出来ていると考えられる。

• 回答者の興味のある学問系統は、「工学」が24.0％で最も高い。次に「経済・経営・商学」が19.9％、「教員養成・教育学」が18.5％と続く。データサイエンス学部の学びに関連する学問系統である「情報学」は10.6％である。

3高校生対象 調査結果まとめ
データサイエンス学部の特色に対する魅力度• データサイエンス学部の特色に対する魅力度（※）は 、５項目中２項目が６割を超える。
• 最も魅力度が高いのは、「Ｂ．経済・商業・健康・生命・環境・教育・防災・防犯などの分野における、現代のさまざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を考える。」（66.5％）である。

次いで、「Ｄ．データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開発、政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する。」（62.5％）、「Ｅ．数理統計学や情報科学・情報工学の専門知識をもとにデータサイエンスの研究領域を切り拓き、大学、研究所、企業のＩＴ部門などといった科学研究や技術開発の現場で、新しい視野を持って活躍できる人材を育成する。」（59.0％）と続く。
※魅力度＝「とても魅力を感じる」＋「ある程度魅力を感じる」と回答した人の合計値

4高校生対象 調査結果まとめ
データサイエンス学部への受験意向• データサイエンス学部を「受験したいと思う」と答えた人は13.0％（562人）である。

データサイエンス学部への入学意向• データサイエンス学部を「受験したいと思う」と答えた562人のうち、データサイエン
ス学部への入学意向を示した人は、91.1％（512人）であり、入学定員100人を５倍以上上回っている。以下は属性別の結果である。

◇性別• 「男性」のデータサイエンス学部への入学意向は92.5％（398人中、368人）、「女性」は87.3％（157人中、137人）と、男女どちらからも予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
◇高校所在地別• 大学所在地である「滋賀県」の高校在籍者からのデータサイエンス学部への入学意向は91.6％（262人中、240人）と、予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
• 隣県である「岐阜県」では90.7％ （129人中、117人）、「京都府」も93.8％ （112人
中、105人）と予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
◇所属クラス別• 「理系クラス（理系コース）」在籍者のデータサイエンス学部への入学意向は91.7％（350人中、321人）と予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
• また「文系クラス（文系コース）」在籍者でも90.4％（197人中、178人）と予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
5

高校生対象 調査結果まとめ◇高校卒業後の希望進路別• 滋賀大学を受験・入学する可能性が高い「国立大学に進学」を考えている回答
者のデータサイエンス学部への入学意向は90.9％（482人中、438人）と、予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。
◇興味のある学問系統別• データサイエンス学部と関連のある「情報学」に興味がある回答者の入学意向は
95.7％（187人中、179人）と、予定している入学定員100人を上回る入学意向者がみられた。

6

高校生対象 調査結果

回答者の属性（性別／高校種別／高校所在地／所属クラス）
■性別

■高校種別
無回答 国立私立 0.0% 0.0%

無回答
1.3%

4.6%

女性
48.1%

男性
50.6%

(n=4,328)(n=4,328)

公立
95.4%

■高校所在地48.3(n=4,328)

40%

24.2
20%

16.2

11.3

0.0
0%

愛
知
県

岐
阜
県

滋
賀
県

京
都
府

無
回
答

文系クラス
（文系コース）

理系クラス（理系コース）

コース選択は
ない

その他

無回答

■所属クラス

0.0 0.3 1.9
全体

47.8

(n=4,328)

0

20

50.0

60

40

80

100
【単位：％】

8

高校卒業後の希望進路／興味のある学問系統■高校卒業後の希望進路
Ｑ１. あなたは、高校卒業後の進路について、現時点ではどのように考えていますか。

以下の項目から、あてはまる番号すべてに○をつけてください。（いくつでも）

79.7

80%

(n=4,328)

52.9

60%

36.9

40%
20%

1.2

4.8

1.5

0.6

0.6

短
期
大
学
に
進
学

専専
修門
学学
校校
に・
進
学

就
職

そ
の
他

無
回
答

0%

国
立
大
学
に
進
学

公
立
大
学
に
進
学

私
立
大
学
に
進
学

■興味のある学問系統
Ｑ２. あなたは、どのような学問に興味がありますか。

以下の項目から、興味のある学問系統の番号すべてに○をつけてください。（いくつでも）（現時点で進学を希望されていない方も、進学する場合を想像してお答えください。）

24.0
20%

(n=4,328)

18.5

16.4

13.8
10.7

10.6

19.9
13.7

12.7 13.4

11.6

9.6

9.3 8.5

10%

15.5

10.6
2.1 0.6

2.0
0%

情
報
学

工
学

理
学

農
・
水
産
学

医
・
歯
・
薬
学

看
護
・
保
健
学

総
合
科
学

被生 音芸
服活 楽術
学科 な 学
、学 ど（
児（ 含美
童食 む術
学物 ） ・
な ・
デ
ど栄
ザ
含養
イ
む学
ン
、
）、

教
員
養
成
・
教
育
学

9

社
会
学

国
際
関
係
学

語
学
（
言
語
学
な
ど
含
む
）

経
済
・
経
営
・
商
学

法
学
（
政
治
学
な
ど
含
む
）

歴文
史学
学（
、考
哲古
学学
な、
ど地
含理
む学
）、

心
理
学

そ
の
他

無
回
答

データサイエンス学部の特色に対する魅力度■データサイエンス学部の特色に対する魅力度
Ｑ３. 滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）には、以下のような特色があります。

それぞれの特色について、あなたはどの程度魅力を感じますか。（それぞれ、あてはまる番号１つに○）とても魅力を感じる

ある程度
魅力を感じるあまり魅力を まったく魅力を
感じない
感じない

無回答
魅力度
（※）

(各n=4,328)

2.3
自然や社会のさまざまな領域で大規模に蓄積されつつあるデータを、統計学やＡ． 情報学の手法を用いて分析する、
新しい科学としてのデータサイエンスを学ぶ。

9.7

47.2

32.5

56.8

8.3

1.9

経済・商業・健康・生命・環境・教育・
防災・防犯などの分野における、Ｂ． 現代のさまざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を
考える。

15.2

51.3

25.7

66.5

5.9

2.0

官公庁、企業、研究機関と連携し、地域社会や研究開発の現場で、データ収集・分析からアイディアのＣ． 創出や問題解決策の立案まで体験できる
実習を通して、データ分析の理論や方法とその応用について学ぶ。

9.8

43.3

36.8

8.0

53.1

1.8
データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開発、
Ｄ． 政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する。

14.5

47.9

29.4

6.3

62.5

1.9

数理統計学や情報科学・情報工学の専門知識をもとにデータサイエンスの研究領域を切り拓き、大学、研究所、
Ｅ． 企業のＩＴ部門などといった科学研究や技術開発の現場で、新しい視野を持って活躍できる人材を育成する。

12.9

0

46.1

20

40

31.2

60

7.9

80

59.0

100
【単位：％】※魅力度＝「とても魅力を感じる」＋「ある程度魅力を感じる」と回答した人の合計値

10データサイエンス学部への受験意向／入学意向■データサイエンス学部への受験意向
Ｑ４. あなたは、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を受験してみたいと思いますか。

あなたの気持ちに近い方の番号１つに○をつけてください。（１つだけ）
受験したいと思う全体(n=4,328)

受験したいと思わない

13.0（562人）
0

無回答

2.0
（88人）

85.0
（3,678人）
20

60

40

100

80

【単位：％】「受験したいと思う」と答えた562人のみ抽出■データサイエンス学部への入学意向
Ｑ５. あなたは、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）に合格したら、入学したいと思いますか。

あなたの気持ちに近い方の番号１つに○をつけてください。（１つだけ）

入学したいと思う

入学したいと
思わない

無回答

8.9
0.0
（50人） （0人）
全体

91.1
（512人）(n=562)

0

20

60

40

80

100
【単位：％】

11

データサイエンス学部への入学意向＜属性別＞■データサイエンス学部への入学意向
Ｑ５. あなたは、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）に合格したら、入学したいと思いますか。

あなたの気持ちに近い方の番号１つに○をつけてください。（１つだけ）

入学したいと思う

入学したいと
思わない

無回答

8.9
0.0
（50人） （0人）
全体

91.1
（512人）(n=562)

0

20

60

40

80

100
【単位：％】

＜属性別＞

入学意
向者数

※Ｑ４の滋賀大学 「データサイエンス学部」を「受験したいと思う」かつ
Ｑ５滋賀大学 「データサイエンス学部」に「入学したいと思う」と答えた512人の回答(n=562)

91.1

512人

男性

(n=398)

92.5

368人

女性

(n=157)

87.3

137人

愛知県

(n=59)

84.7

50人

岐阜県

(n=129)

90.7

117人

滋賀県

(n=262)

91.6

240人

京都府

(n=112)

93.8

105人

ク
文系クラス（文系コース） (n=197)
ラ所ス属
理系クラス（理系コース） (n=350)
別

90.4

178人

91.7

321人

希
国立大学に進学卒
望業高
進
公立大学に進学
後校路の別私立大学に進学(n=482)

90.9

438人

(n=339)

93.5

317人

(n=210)

93.3

196人

情報学

(n=187)

95.7

179人

工学
学興
問 味 理学系の
統 あ 社会学
別る
経済・経営・商学(n=240)

91.3

219人

(n=161)

90.1

145人

(n=61)

91.8

56人(n=156)

94.2

147人

心理学

(n=94)

91.5

86人

全体
性
別

高
校
所
在
地
別

0

20

40

60

80

100
【単位：％】

12

巻末資料 調査票

高校生対象 調査票

14

高校生対象 調査票

15

滋賀大学
「データサイエンス学部」（仮称）
設置に関するニーズ調査
結果報告書【企業対象調査】

平成27年11月
株式会社 進研アド© Shinken-Ad. Co., Ltd. All Rights Reserved.

企業対象 調査概要
１．調査目的2017年４月開設予定の「滋賀大学 データサイエンス学部」新設構想に関して、卒業生の就職先として想定される企業の人材ニーズを把握する。

２．調査概要企業対象調査

調査
対象数

調査対象

企業の採用担当者

調査エリア

北海道、岩手県、栃木県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、新潟県、富山県、石川県、福井県、山梨県、長野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県、滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県、鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、愛媛県、香川県、高知県、福岡県、大分県、長崎県、
宮崎県

調査方法

郵送調査

依頼数

1,103社

回収数（回収率）

320社（29.0％）

調査時期

2015年８月31日（月）～2015年９月18日（金）

調査実施機関株式会社 進研アド

３．調査項目
企業対象調査• 人事採用への関与度• 本社所在地• 勤務先の主な業種• 従業員数• 正規社員の平均採用人数• 本年度の採用予定数• 採用したい学問系統• データサイエンス学部の特色に対する魅力度• データサイエンス学部の社会的必要性• データサイエンス学部卒業生に対する採用意向• データサイエンス学部卒業生の毎年の採用想定人数
1

企業対象 調査結果まとめ

企業対象 調査結果まとめ
回答企業（回答者）の属性※本調査は、滋賀大学の新学部である「データサイエンス学部」新設に対する需要を確認するための調査として設計したため、滋賀大学データサイエンス学部卒業生の就職先として想定される企業の人事関連業務に携わっている人を対象に調査を実施し、320企業から回答を得た。

• 回答者の人事採用への関与度を聞いたところ、「採用の決裁権があり、選考にかかわっている」人は16.3％、「採用の決裁権はないが、選考にかかわっている」人
は71.6％と、採用や選考にかかわる人事担当者からの意見を聴取できていると考えられる。
• 回答企業の本社所在地は、「愛知県」が21.6％と最も多い。次いで、「大阪府」が17.5％。滋賀大学の所在地である「滋賀県」は10.6％。
• 回答企業の業種としては、「製造業」が25.9％と最も多く、次いで「卸売・小売業」
が19.1％、「金融・保険業」が13.1％と多い。データサイエンス学部卒業生の就職先として想定される「情報通信業」は10.3％。
• 回答企業の従業員数（正規社員・職員）は、「100名～500名未満」が35.9％で最も多 い 。 次 に 「 1,000 名 ～ 5,000 名 未 満 」 （ 27.8 ％ ） 、 「 500 名 ～ 1,000 名 未 満 」（19.1％）が多くなっており、100名以上の比較的規模が大きい企業が半数以上を占める。

3

企業対象 調査結果まとめ
回答企業の採用状況• 回答企業の平均的な正規社員の採用人数は、「10名～20名未満」が21.3％で最も多い。次いで、「１名～５名未満」が14.1％、「20名～30名未満」「100名以上」が13.8％。毎年、正規社員を採用している企業がほとんどである。
• 回答企業の本年度の採用予定数は、「昨年度並み」が55.3％で最も多く、次いで「増やす」が28.8％で多い。昨年以上の採用が予定されている様子。
• 回答企業の採用したい学問系統は、「学部や学問系統にはこだわらない」が59.7％で最も高い。次いで、「工学系統」が35.0％、「経済・経営・商学系統」が28.1％である。データサイエンス学部の学問内容と関連する「情報学系統」は24.1％である。

データサイエンス学部の特色に対する魅力度• データサイエンス学部の特色に対する魅力度（※）は、すべての項目で７割を超える。
• 最も魅力度が高いのは、「Ｄ．データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開発、政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する。」（92.8％）であり、「とても魅力を感じる」と回答した人の割合も45.9％にのぼる。
• 次いで、「Ｂ．経済・商業・健康・生命・環境・教育・防災・防犯などの分野における、現代のさまざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を考える。」（90.0％）、「Ｃ．官公庁、企業、研究機関と連携し、地域社会や研究開発の現場で、データ収集・分析からアイディアの創出や問題解決策の立案まで体験できる実
習を通して、データ分析の理論や方法とその応用について学ぶ。」（86.9％）と続く。
※魅力度＝「とても魅力を感じる」＋「ある程度魅力を感じる」と回答した人の合計値

4企業対象 調査結果まとめ
データサイエンス学部の社会的必要性• デ ー タ サ イ エ ン ス 学 部 の 社 会 的 必 要 性 に つ い ての 評 価 は 、 96.9 ％ （ 310 企業）と、多くの企業がこれからの社会にとって必要な学部であると答えている。

5

企業対象 調査結果まとめ
データサイエンス学部卒業生に対する採用意向• データサイエンス学部卒業生を「採用したいと思う」と答えた企業は、89.4％（ 286 企 業 ） と 、 予 定 し て い る 入 学 定 員 100 名 を ２ 倍 以 上 上 回 る 採 用 意 向 がみられた。以下は属性別の結果である。

◇本社所在地別• 滋賀大学の所在地である「滋賀県」の企業からの採用意向は、91.2％（34企業中、31企業）、隣県の「京都府」は92.9％（28企業中、26企業）である。
◇業種別• データサイエンス学部卒業生の就職先として想定される「情報通信業」からの採用
意向は、97.0％（33企業中、32企業）である。その他の業種では、「卸売・小売業」
で91.8％（61企業中、56企業）、「金融・保険業」で92.9％（42企業中、39企業）の採用意向がみられる。
◇従業員数別• 従業員数が「5,000名以上」の企業の採用意向は、91.3％（23企業中、21企業）、「500名～1,000名未満」は91.8％（61企業中、56企業）と、規模が大きい企業からの採用意向が比較的高い。

◇積極的に採用したい学問系統別• 積極的に採用したい学問系統が「情報学系統」の企業からの採用意向は、97.4％（77企業中、75企業）である。
• また「学部や学問系統にはこだわらない」企業からの採用意向も91.1％（191企業中、174企業）と、予定している入学定員数を上回っている。

6

企業対象 調査結果まとめ
データサイエンス学部卒業生の毎年の採用想定人数• データサイエンス学部卒業生を「採用したいと思う」と答えた286企業へデータサイ
エンス学部卒業生の採用を毎年何名程度想定しているか聴いたところ、毎年の採用想定人数は324名程度であった。このことから、安定した人材需要があることがう

かがえる。

7

企業対象 調査結果

回答企業（回答者）の属性（人事採用への関与度／本社所在地）■人事採用への関与度
Ｑ１. アンケートにお答えいただいている方の、人事採用への関与度をお教えください。（あてはまる番号１つに○）採用の決裁権があり、選考にかかわっている

採用の決裁権はないが、選考にかかわっている

採用時には直接かかわらず、
情報や意見を収集、提供する立場にある

無回答

4.7
全体

16.3

(n=320)

0

71.6

20

7.5

40

60

80

100
【単位：％】■本社所在地Ｑ２. 貴社・貴団体の本社（本部）所在地について、都道府県名をお教えください。

21.6
20%

(n=320)

14.1
10.6

10%

0.3

0.3

北
海
道

埼
玉
県

1.9

0.3

1.6

1.3

新
潟
県

富
山
県

石
川
県

3.1

5.3
0.3

0.3

山
梨
県

長
野
県

1.6

0.3

0%

神
奈
川
県

福
井
県

岐
阜
県

静
岡
県

愛
知
県

8.8

三
重
県

(n=320)

17.5

20%

10%

東
京
都

5.9
0.3

0.6

0.6

0.3

0.6

0.9

0.3

0.3

0.3

0.3

0.3

奈
良
県

和
歌
山
県

鳥
取
県

島
根
県

岡
山
県

広
島
県

山
口
県

徳
島
県

高
知
県

宮
崎
県

無
回
答

0%

京
都
府

大
阪
府

兵
庫
県

9

滋
賀
県

回答企業（回答者）の属性（勤務先の主な業種／従業員数）■勤務先の主な業種
Ｑ３. 貴社・貴団体の業種について、ご回答ください。（あてはまる番号１つに○）25.9(n=320)

19.1

20%

13.1

10.3
10%

9.1

5.6

5.6
1.6

0.6

0.0

0.3

0.0

不
動
産
業

飲
食
店
・
宿
泊
業

1.9

0.6

医
療
・
福
祉

複
合
サ
ー
ビ
ス
事
業

6.3
0.0

0%

農
・
林
・
漁
・
鉱
業

建
設
業

製
造
業

熱電
供気
給・
・ ガ
水ス
道・
業

情
報
通
信
業

運
輸
業

卸
売
・
小
売
業

金
融
・
保
険
業

サ
ー
ビ
ス
業

公
務

■従業員数
Ｑ４. 貴社・貴団体の従業員数（正規社員）について、ご回答ください。（あてはまる番号１つに○）35.9(n=320)

27.8

30%

19.1

20%
10%

5.3

7.2

4.1

0.6

0%

5
0
名
未
満

1 5
0 0
0名
名～
未
満

5 1
0 0
0 0
名名
未～
満

1 5
, 0
0 0
0名
0～
名
未
満

5 1
, ,
0 0
0 0
0 0
名名
未～
満

10

5
,
0
0
0
名
以
上

無
回
答

そ
の
他

無
回
答

正規社員の平均採用人数／本年度の採用予定数■正規社員の平均採用人数
Ｑ５. 貴社・貴団体の過去３か年の平均的な正規社員の採用数について、お教えください。

平均

78.9人

21.3

(n=320)

20%

14.1

13.8

12.8

10.9

13.1

13.8

10%

0.3

0.0
0%

０
名

１
名
～
５
名
未
満

５
名
～
1
0
名
未
満

1
0
名
～
2
0
名
未
満

2
0
名
～
3
0
名
未
満

3
0
名
～
5
0
名
未
満

1 5
0 0
0名
名～
未
満

1
0
0
名
以
上

無
回
答

■本年度の採用予定数
Ｑ６. 貴社・貴団体の本年度の採用予定数は、昨年度と比較していかがですか。（あてはまる番号１つに○）

増やす

昨年度並み

減らす

未定

採用予定
なし

見送り
（中止）

無回答

0.9 0.0 0.0
全体

28.8

(n=320)

0

55.3

20

40

60

8.8

80

6.3

100
【単位：％】

11

採用したい学問系統■採用したい学問系統
Ｑ７. 貴社・貴団体では、どのような系統の学部を卒業した人物を今後積極的に採用したいとお考えですか。
（あてはまる番号すべてに○）(n=320)

60%

35.0

40%

24.1
15.0

20%

4.4

1.9

1.9

2.8

1.3

1.9

1.6

農
・
水
産
学
系
統

医
・
歯
・
薬
学
系
統

看
護
・
保
健
学
系
統

総
合
科
学
系
統

生
活
科
学
系
統

芸
術
学
系
統

教
員
養
成
・
教
育
学
系
統

0%

情
報
学
系
統

工
学
系
統

理
学
系
統

59.7

60%

40%

20%

(n=320)

28.1

11.9

11.6

18.4

14.4

7.5

3.4

0.3

0.3

0%

社
会
学
系
統

国
際
関
係
学
系
統

語
学
系
統

経
済
・
経
営
・
商
学
系
統

法
学
系
統

文
学
系
統

12

心
理
学
系
統

そ
の
他

こ学
だ部
わや
ら学
な問
い系
統
に
は

無
回
答

データサイエンス学部の特色に対する魅力度■データサイエンス学部の特色に対する魅力度
Ｑ８. 滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）には、以下のような特色があります。
貴社・貴団体 （ご回答者） にとって、これらの特色はそれぞれどの程度魅力に感じますか。
（それぞれ、あてはまる番号１つに○）とても魅力を感じる

ある程度
魅力を感じるあまり魅力を まったく魅力を
感じない
感じない

無回答
魅力度
（※）

(各n=320)

0.6 0.3
自然や社会のさまざまな領域で大規模に蓄積されつつあるデータを、統計学やＡ． 情報学の手法を用いて分析する、
新しい科学としてのデータサイエンスを学ぶ。

14.7

62.8

77.5

21.6

0.0
経済・商業・健康・生命・環境・教育・
防災・防犯などの分野における、Ｂ． 現代のさまざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を
考える。

35.9

54.1

0.6
90.0

9.4

0.3 0.3

官公庁、企業、研究機関と連携し、地域社会や研究開発の現場で、データ収集・分析からアイディアのＣ． 創出や問題解決策の立案まで体験できる
実習を通して、データ分析の理論や方法とその応用について学ぶ。

34.4

52.5

12.5

86.9

0.0 0.3
データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開発、
Ｄ． 政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する。

45.9

46.9

6.9

92.8

0.9 0.6

数理統計学や情報科学・情報工学の専門知識をもとにデータサイエンスの研究領域を切り拓き、大学、研究所、
Ｅ． 企業のＩＴ部門などといった科学研究や技術開発の現場で、新しい視野を持って活躍できる人材を育成する。

28.8

0

52.2

20

40

17.5

60

80

80.9

100
【単位：％】※魅力度＝「とても魅力を感じる」＋「ある程度魅力を感じる」と回答した人の合計値

13データサイエンス学部の社会的必要性／採用意向／
毎年の採用想定人数■データサイエンス学部の社会的必要性
Ｑ９. 貴社・貴団体（ご回答者）は、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）は、
これからの社会にとって必要だと思われますか。（あてはまる番号１つに○）必要だと思う

必要だと思わない

無回答

1.6
1.6
（5企業） （5企業）
全体

96.9（310企業）(n=320)

0

20

60

40

100

80

【単位：％】■データサイエンス学部卒業生に対する採用意向
Ｑ10. 貴社・貴団体（ご回答者）では、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を卒業した学生について、採用したいと思われますか。（あてはまる番号１つに○）採用したいと思う

採用したいと思わない

無回答

6.6
4.1
（21企業） (13企業）
全体

89.4（286企業）(n=320)

0

20

60

40

100

80

【単位：％】「採用したいと思う」と答えた286企業のみ抽出■ データサイエンス学部卒業生の毎年の採用想定人数
Ｑ11. Ｑ10で「１．採用したいと思う」と回答された方におたずねします。
採用を考える場合、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を卒業した学生について、毎年何名程度の採用を想定されますか。（あてはまる番号１つに○）

標
本
数

全体

286

１
名

２
名

３
名

４
名

５
名
～
９
名

1
0
名
以
上

人
数
は
未
確
定

％

19.2

4.5

2.1

0.0

0.3

0.3

73.4

名

55

13

6

0

1

1

210

単
位

※ 毎年の採用想定人数・計

計毎
※年
の
採
用
想
定
人
数
・
⇒

324

「５名～９名」＝５名、「10名以上」＝10名、「人数は未確定」＝１名 を代入し合計値を算出

14

データサイエンス学部卒業生の採用意向＜属性別＞■データサイエンス学部卒業生の採用意向
Ｑ10. 貴社・貴団体（ご回答者）では、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を卒業した学生について、採用したいと思われますか。（あてはまる番号１つに○）＜属性別＞採用したいと思う

採用したいと思わない

無回答

4.1
(n=320)89.4（286企業）

6.6

東京都

(n=45)

91.1（41企業）

4.4

愛知県

(n=69)

89.9（62企業）

その他東海・北陸(n=42)

90.5（38企業）

7.2
2.4
7.1

滋賀県

(n=34)

91.2（31企業）

京都府(n=28)

92.9（26企業）

大阪府(n=56)

その他近畿(n=22)

製造業(n=83)

情報通信業(n=33)

卸売・小売業(n=61)

91.8（56企業）

金融・保険業(n=42)

92.9（39企業）

公務(n=29)

79.3（23企業）

100名未満(n=30)

83.3（25企業）

6.7 10.0

100名～500名未満(n=115)87.8（101企業）

9.6

500名～1,000名未満(n=61)

91.8（56企業）

6.6

1,000名～5,000名未満 (n=89)

91.0（81企業）

5,000名以上(n=23)

91.3（21企業）

情報学系統(n=77)

工学系統(n=112)87.5（98企業）

10.7

理学系統

(n=48)

87.5（42企業）

10.4

社会学系統

(n=38)

92.1（35企業）

7.9(n=37)

91.9（34企業）

8.1

語学系統

(n=46)

91.3（42企業）

8.7

経済・経営・商学系統(n=90)

92.2（83企業）

7.8

法学系統

(n=59)

91.5（54企業）

学部や学問系統にはこだわらない (n=191)

91.1（174企業）

8.5
3.7
5.2

全体

4.4

本
社
所
在
地
別

2.9

0.0
8.8
3.6 3.6

85.7（48企業）

7.1 7.1
4.5

72.7（16企業）

22.7
3.6

業
種
別

86.7（72企業）

9.6
3.0 0.0

97.0（32企業）

6.6
2.4
4.8
10.3

1.6

10.3

2.6
従
業
員
数
別

1.6
4.5
4.5
0.0
8.7
2.6 0.0

97.4（75企業）
1.8
2.1
0.0

学採
積
問用
極
系し
的 国際関係学系統
統た
に
別い

0.0
0.0

0.0
0.0

0

20

40

60

80

100
【単位：％】

15

巻末資料 調査票

企業対象 調査票
『滋賀大学 データサイエンス学部』 に関するアンケート
滋賀大学では2017年（平成29年）４月より、「データサイエンス学部」 （仮称）を新設することを構想しています。
このアンケートは採用ご担当者の皆様からご意見をお伺いし、より充実した学部にするための参考資料とさせていただくものです。このアンケートで得られた情報や回答内容は、上記の目的のための統計資料としてのみ活用し、個人を特定することは一切ありません。
つきましては、ぜひアンケートへのご協力をお願いいたします。
※ このアンケートや同封した資料に記載されている 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）に関する事項はすべて予定であり内容が変更になる可能性があります。

はじめに、貴社・貴団体についてお伺いいたします。
Ｑ１． アンケートにお答えいただいている方の、人事採用への関与度をお教えください。（あてはまる番号１つに○）1. 採用の決裁権があり、選考にかかわっている
2. 採用の決裁権はないが、選考にかかわっている
3. 採用時には直接かかわらず、情報や意見を収集、提供する立場にあるＱ２． 貴社・貴団体の本社（本部）所在地について、都道府県名をお教えください。
本社(本部)所在地

都・道・府・県 ←１つに○Ｑ３． 貴社・貴団体の業種について、ご回答ください。（あてはまる番号１つに○）
1. 農・林・漁・鉱業

5. 情報通信業

9. 不動産業

13. サービス業

2. 建設業

6. 運輸業10. 飲食店・宿泊業

14. 公務3. 製造業

7. 卸売・小売業

11. 医療・福祉

15. その他

4. 電気・ガス・熱供給・水道業

8. 金融・保険業

12. 複合サービス事業（）

Ｑ４． 貴社・貴団体の従業員数（正規社員）について、ご回答ください。（あてはまる番号１つに○）
1. 50名未満

3. 100名～500名未満

5. 1,000名～5,000名未満

2. 50名～100名未満

4. 500名～1,000名未満

6. 5,000名以上

Ｑ５． 貴社・貴団体の過去３か年の平均的な正規社員の採用数について、お教えください。
過去３か年 平均名程度

Ｑ６． 貴社・貴団体の本年度の採用予定数は、昨年度と比較していかがですか。(あてはまる番号１つに○)1. 増やす3. 減らす5. 採用予定なし

2. 昨年度並み

4. 未定

6. 見送り（中止）Ｑ７． 貴社・貴団体では、どのような系統の学部を卒業した人物を今後積極的に採用したいとお考えですか。
（あてはまる番号すべてに○）
1. 情報学系統

8. 生活科学系統

15. 法学系統

2. 工学系統

9. 芸術学系統

16. 文学系統

3. 理学系統

10. 教員養成・教育学系統

17. 心理学系統

4. 農・水産学系統

11. 社会学系統

18. その他 （5. 医・歯・薬学系統

12. 国際関係学系統

19. 学部や学問系統にはこだわらない

6. 看護・保健学系統

13. 語学系統

7. 総合科学系統

14. 経済・経営・商学系統

17）

裏面へ続く→

企業対象 調査票
滋賀大学では、2017年（平成29年）４月に、
新しく 「データサイエンス学部」 （仮称）を設置することを構想しています。
※ ここからは、アンケートに同封している資料をご覧いただいた上でお答えください ※Ｑ８． 滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）には、以下のような特色があります。
貴社・貴団体 （ご回答者） にとって、これらの特色はそれぞれどの程度魅力に感じますか。
（それぞれ、あてはまる番号１つに○）
とても
魅力を
感じる

ある程度
魅力を
感じる

あまり
魅力を
感じない

まったく
魅力を
感じない

→

１

２

３

４

A.

自然や社会のさまざまな領域で大規模に蓄積されつつあるデータを、統計学や→情報学の手法を用いて分析する、新しい科学としてのデータサイエンスを学ぶ。

１

２

３

４

B.

経済・商業・健康・生命・環境・教育・防災・防犯などの分野における、現代のさま→
ざまな問題について、データ分析にもとづく有効な解決策を考える。

１

２

３

４

例．

○○である。

官公庁、企業、研究機関と連携し、地域社会や研究開発の現場で、データ収
C. 集・分析からアイディアの創出や問題解決策の立案まで体験できる実習を通して、データ分析の理論や方法とその応用について学ぶ。

→

１

２

３

４

データに関する専門知識・技術を活かし、組織内のデータ管理や分析、商品開
D. 発、政策・経営戦略立案など、官公庁においても企業においても幅広い分野で活躍できる人材を育成する。

→

１

２

３

４

数理統計学や情報科学・情報工学の専門知識をもとにデータサイエンスの研究
E. 領域を切り拓き、大学、研究所、企業のＩＴ部門などといった科学研究や技術開 →発の現場で、新しい視野を持って活躍できる人材を育成する。

１

２

３

４

Ｑ９． 貴社・貴団体（ご回答者）は、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）は、
これからの社会にとって必要だと思われますか。（あてはまる番号１つに○）1. 必要だと思う

2. 必要だと思わない

Ｑ10． 貴社・貴団体（ご回答者）では、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を卒業した学生について、採用したいと思われますか。（あてはまる番号１つに○）1. 採用したいと思う

2. 採用したいと思わない

Ｑ11． Ｑ10で「１．採用したいと思う」と回答された方におたずねします。
採用を考える場合、滋賀大学 「データサイエンス学部」 （仮称、設置構想中）を卒業した学生について、毎年何名程度の採用を想定されますか。（あてはまる番号１つに○）
1. １名

3. ３名

5. ５名～９名

2. ２名

4. ４名

6. 10名以上

7. 人数は未確定～質問は以上です。ご協力ありがとうございました。～

18

別記様式第３号（その１）
（用紙

教
学

員
長

名

の

日本工業規格Ａ４縦型）

簿

氏

名

保有
学位等

月額基本給
（千円）

等

フリガナ

調書
番号

役職名

氏名
＜就任（予定）年月＞

1

学長

ｲﾀﾞ ﾘｭｳｲﾁ
位田 隆一＜平成28年4月＞

年齢

法学修士

現 職
（就任年月）

滋賀大学長（平28.4）

別記様式第３号（その２の１）（用紙

教（データサイエンス学部

員

の

氏

名

日本工業規格Ａ４縦型）

等

データサイエンス学科）
フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

職位

氏名

専

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

イズミ（オオクボ）シズエ

1

年齢

教授

和泉（大久保）志津恵

博士
(医学)

＜平成29年4月＞

クマザワ

3

専

教授

熊澤

ヨシキ
吉起

工学博士

＜平成29年4月＞

サイトウ

4

専

教授

齋藤

クニヒコ
邦彦

工学修士

＜平成29年4月＞

スギモト

5

専

教授

杉本

トモユキ
知之

＜平成31年4月＞

博士
(理学)

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
統計学要論
回帰分析
テキストマイニング
質的データ解析入門
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

1後
2前
2後
2後
1前
1後
2後

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1前
1前
1前
1後
1後
2前
1前
1後
2後

2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

論理の世界
データサイエンスへの招待
データ構造とアルゴリズム
プログラミングⅡ演習
プログラミングⅢ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

1後
2前
2後
1前
1後
2後

2
2
2
1
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

ノンパラメトリック解析入門
ノンパラメトリック解析
生存時間解析
統計学特論Ｃ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

3前
3後
3前
4後
3前

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
数学への招待解析学
線形代数演習基礎情報活用演習Ｂ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1

1前
1前
1前
1・2・3・4前後

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター教授（平成28年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（昭和58年7月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成元年4月）

鹿児島大学
大学院理工学研究科教授（平成28年4月）

5

5

5

5

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

6

専

職位

氏名

年齢

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

教授

タカタ

セイジ

高田

聖治

理学修士

＜平成29年4月＞

タケムラ

7

専

教授

竹村

アキミチ
彰通

＜平成29年4月＞

フエダ

①

専

教授

笛田

カオル
薫

Ph.D(統
計学)
（米国ス
タン
フォード
大学）

博士
(数理学)

＜平成29年4月＞

ウメヅ

9

専

准教授

梅津

タカアキ
高朗

＜平成29年9月＞

博士
(情報科
学)

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
標本調査法
プレゼンテーション論
情報倫理 ※
実践データ概論Ａ ※価値創造方法論 ※公的統計
公的統計演習テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ
データサイエンス入門
線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
基礎データ分析
時系列解析入門
時系列解析
プレゼンテーション論
データサイエンス実践論Ａ
データサイエンス実践論Ｂ
価値創造方法論 ※テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ
線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
基礎情報活用演習Ａ
データマイニング総論
多変量解析
空間統計
統計学特論Ｄ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ
データサイエンスへの招待
情報学への招待
プログラミングⅠ
プログラミングⅢ演習
情報セキュリティ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

2

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

2前
1前
2前
2前
3前
3後
3後
1後
2後

2
2
2
2
2
2
0.8
0.4
0.3
2
1
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1前
1前
1前
1前
1前
2後
3前
1前
1前
1後
3前
1後
2後

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
0.2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1前
1前
1前

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

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

1前
1前
1前
1・2・3・4前後

1・2・3・4前後

1・2・3・4前後

1後
4後
2後
4前
4後
1前
1後
2後

総務省
経済統計課長

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数5（平成2年4月）

滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター教授（平成28年4月）

岡山大学
大学院環境生命
科学研究科
准教授

5

5

（平成13年7月）

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

1後
2後
3前
1前
1後
2後

2
2
2
1
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成25年4月）

5

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

年齢

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

1後
2前
3前
4後
1前
1後
2後

2
2
1
2
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1

滋賀大学
経済学部

3前

2

1

准教授
（平成26年4月）

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1前
1前
1前
1後
3後
3前
4前
2後
1前
1後
2後

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

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

データサイエンスへの招待
情報科学概論
プログラミングⅡ演習
ビジュアルプログラミング
情報学特論（人工知能）
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1・2・3・4前後

1前
2前
3前
4後
1前
1後
2後

2
2
1
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
解析学演習
線形代数
統計数学
質的データ解析
情報活用演習Ｂ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1前
1前
1前
1後
1後
2前
3前
2後
1前
1後
2後

2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

1前
1前
1前
1後
2前
3後
1前
1後
2後

2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

情報化と社会
データサイエンスへの招待
プログラミングⅠ演習
プログラミングⅡ
情報ネットワーク
情報学特論（モバイルコンピューティング）
カワイ

10

専

准教授

アキラ

川井

明

＜平成29年4月＞

シミズ

11

専

准教授

清水

ショウヘイ
昌平

博士
(情報科
学)

博士
(工学)

＜平成29年4月＞

12

専

准教授

タナカ

タクマ

田中

琢真

博士
(医学)

＜平成29年4月＞

13

専

准教授

ヒメノ

テツト

姫野

哲人

博士
(理学)

＜平成29年4月＞

フジイ

14

専

准教授

藤井

タカユキ
孝之

＜平成29年4月＞

博士
(理学)

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配年

プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ
線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
線形代数
機械学習
ベイズ理論
統計学特論Ｂ
情報活用演習Ａ
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
数学への招待解析学演習
基礎情報活用演習Ｂ
確率論
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ3

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

1・2・3・4前後

1・2・3・4前後

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数5

滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター
准教授
（平成28年4月）

4滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター
准教授
（平成28年4月）

5滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター
准教授
（平成27年8月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年12月）

5

5

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

専

准教授

ヒデトシ

松井

秀俊

＜平成29年4月＞

シュウ

16

専

講師

ギョウコウ

周

暁康

＜平成29年4月＞

17

専

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

マツイ

15

年齢

講師

ダテ

ヘイワ

伊達

平和

アオヤギ

兼担

教授

シュウイチ

青柳

周一

担当授業科目の名称

線形代数への招待
解析学への招待
確率への招待データサイエンスへの招待
線形代数演習多変量解析入門
基礎情報活用演習Ａ
最適化理論
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

1後
2前
1後
3前
1前
1後
2後

2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

データサイエンスへの招待
Data Science English
計算機利用基礎
プログラミングⅠ演習
ビジュアルプログラミング演習
プログラミング設計
プレゼンテーション論
テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1・2・3・4前後

2前
1前
1後
3前
2後
1前
1後
2後

2
1
2
1
1
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

データサイエンスへの招待
社会調査法Ⅰ
社会調査法Ⅱ
社会調査実践演習Ⅰ
社会調査実践演習Ⅱ
プレゼンテーション論
実践データ概論Ｂ ※教育社会論
教育社会演習テータサイエンス入門演習
テータサイエンスフィールドワーク演習
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1・2・3・4前後

2前
2後
3前
3後
1前
2後
3前
3前
1後
2後

2
2
2
2
2
2
0.4
2
1
2
2

1
1
1
１
１
1
1
1
1
1
1

3前

2

1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

博士
(文学)

日本の歴史

1・2・3・4前後

2

1

修士
(文学)
※

戦争と平和
人権問題を学ぶ1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

Ph.D
（米国ﾍﾟ
ﾝｼﾙﾊﾞﾆｱ
大学）

彦根・湖東学
地域文化情報論
地域文化情報演習

1・2・3・4前後

3後
3後

2
2
1

1
1
1

工学博士

エンジニアリングへの招待 ※1・2・3・4前後

1

1

博士
(経営学)

経営学からの問い
経営学

1・2・3・4前後

1後

2
2

1
1

博士
(農学)

生命と物質

1・2・3・4前後

2

1

博士
(機能数
理学)

博士
(人間科
学)

博士
(教育学)

＜平成29年4月＞

18

月額
基本給
（千円）

1前
1前
1前
1・2・3・4前後＜平成29年4月＞

アベ

19

兼担

教授

ヤスナリ

阿部

安成

＜平成29年4月＞

イシイ

20

兼担

教授

リョウイチ

石井

良一

＜平成29年4月＞

イソニシ

21

兼担

教授

カズオ

磯西

和夫

＜平成29年4月＞

イトウ

22

兼担

教授

ヒロユキ

伊藤

博之

＜平成29年4月＞

イトノリ

23

兼担

教授

糸乗

サキ
前

＜平成29年4月＞

4

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター
准教授
（平成28年4月）

5滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研究センター
講師（平成28年4月）

5滋賀大学
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育研
究センター
助教（平成28年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成13年6月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成12年3月）

滋賀大学
社会連携研究セ
ンター

5

―

―

―

教授
（平成24年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成4年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成12年4月）

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

職位

24

教授

氏名

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

イヌブシ

兼担

年齢

犬伏

スミコ
純子

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

芸術学
修士

音楽の世界

1・2・3・4前後

2

1

博士
(教育学)

人間と心理

1・2・3・4前後

2

1

博士
(文学)

歴史からの問い

1・2・3・4前後

2

1

医学博士

健康の科学

1・2・3・4前後

2

1

社会と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
財務会計総論Ⅰ
財務会計総論Ⅱ

1・2・3・4前後

修士
(経済学)

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

問題解決の手法
経営学
マーケティング論
マーケティング演習

1・2・3・4前後

博士
(経済学)

1後
3前
3前

2
2
2
1

1
1
1
1

経済学
修士
※

世界経済と東アジア

1・2・3・4前後

2

1

経営学
修士

生活と企業

1・2・3・4前後

2

1

文学修士
※

文学からの問い

1・2・3・4前後

2

1

教育学
修士
※

働くことの意味

1・2・3・4前後

Ph.D（経
済学）
（米国ミ
ネソタ大
学）

数学への招待証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄⅠ
証券分析とﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ・ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄⅡ

1・2・3・4前後

1後
2前

2
2
2

1
1
1

博士
(学術)

健康の科学

1・2・3・4前後

2

1

博士
(商学)

経済学からの問い
保険戦略論
保険戦略演習1・2・3・4前後

2
2
1

1
1
1

＜平成29年4月＞

イノウエ

25

兼担

教授

井上

タケシ
毅

＜平成29年4月＞

ウサミ

26

兼担

教授

タカユキ

宇佐見

隆之

＜平成29年4月＞

エハラ

27

兼担

教授

ヒロアキ

江原

寛昭

＜平成29年4月＞

オオタ

28

兼担

教授

ヨシユキ

太田

善之

＜平成29年4月＞

オカモト

29

兼担

教授

岡本

テツヤ
哲弥

＜平成29年4月＞

オグラ

30

兼担

教授

アキヒロ

小倉

明浩

＜平成29年4月＞

オダギリ（ハヤシ）ジュンコ

31

兼担

教授

小田切（林）純子

1前
1後
2前
2後

＜平成29年4月＞

カネコ

32

兼担

教授

タカヨシ

金子

孝吉

＜平成29年4月＞

カンベ

33

兼担

教授

ジュンイチ

神部

純一

＜平成29年4月＞

34

兼担

教授

クスダ

コウジ

楠田

浩二

＜平成29年4月＞

35

兼担

教授

クボ

カオリ

久保

加織

2

1

兼担

教授

クボ

ヒデヤ

久保

英也

＜平成29年4月＞

クボタ

37

兼担

教授

久保田

ヤスタカ
泰孝

3後
3後

博士
(医学)

こころと身体の科学

国際学
修士

人間と社会

1・2・3・4前後

2

1

博士
(教育学)

教育と社会

1・2・3・4前後

2

1

博士
(学術)

文化への問い
経営学

1・2・3・4前後
1後

2
2

1
1

※

1・2・3・4前後

1

2

クロイシ

兼担

教授

黒石

ススム
晋

＜平成29年4月＞

コダマ（ナカノ）ナナ

39

兼担

教授

児玉（中野）奈々＜平成29年4月＞

サワキ

40

兼担

教授

澤木

ショウコ
聖子

滋賀大学
教育学部
教授
（平成4年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成13年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成21年10月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成2年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成25年10月）

滋賀大学
経済学部
教授
（昭和63年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（昭和54年5月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成元年4月）

滋賀大学
社会連携研究セ
ンター

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

滋賀大学
経済学部
教授
（平成15年6月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成19年8月）

滋賀大学
保健管理セン
ター

―

―

―

―

教授
（平成16年4月）＜平成29年4月＞

38

教授（平成4年1月）

教授（平成7年4月）＜平成29年4月＞

36

滋賀大学
教育学部

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数＜平成29年4月＞

5

滋賀大学
経済学部
教授
（平成6年4月）

滋賀大学
国際センター
教授（平成20年8月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成9年12月）

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

職位

41

教授

氏名

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

シライシ

兼担

年齢

白石

エリコ
惠理子

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

教育学
修士

現代の社会福祉1・2・3・4前後

2

1

博士
(理学)

数学的思考

1・2・3・4前後

2

1

教育学
修士
※

教育と文化

1・2・3・4前後

2

1

芸術学
修士

芸術と文化

1・2・3・4前後

2

1

博士
(経済学)

人間と経済
自然と人間
マクロ経済学Ａ
マクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2
2

1
1
1
1

博士
(経営学)

現代の企業と経営
経営学

1・2・3・4前後

1後

2
2

1
1

教育学
修士

数学への招待1・2・3・4前後

2

1

博士
(学校教
育学)

エンジニアリングへの招待

1・2・3・4前後

2

1

経済学士
※

経済学からの問い

1・2・3・4前後

2

1

学術博士

くらしと住まい1・2・3・4前後

2

1

博士
(工学)

情報学への招待
データベース

1・2・3・4前後

2後

2
2

1
1

経済学
修士
※

近江とびわ湖Ⅱ

1・2・3・4前後

2

1

Ph.D（経済学）（ｶﾅﾀﾞ
ﾌﾞﾘﾃｨｯｼｭ・ｺﾛﾝﾋﾞｱ大学）

環境問題を学ぶ ※マクロ経済学Ａ
マクロ経済学Ｂ
ビジネスエコノミクス論
ビジネスエコノミクス演習

1・2・3・4前後

1後
2前
3後
3後

0.7
2
2
2
1

1
1
1
1
1

修士（芸
術学）

言語と文化

1・2・3・4前後

2

1

社会学
修士

現代の諸問題男女の共生1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

博士
(文学)

社会の比較

1・2・3・4前後

2

1＜平成29年4月＞

ジン

42

兼担

教授

ナオンド

神

直人

＜平成29年4月＞

43

兼担

教授

スガ

マサコ

菅

眞佐子

＜平成29年4月＞

44

兼担

教授

スギエ

ヨシコ

杉江

淑子

＜平成29年4月＞

45

兼担

教授

スズキ

ヤスオ

鈴木

康夫

＜平成29年4月＞

セイミヤ

46

兼担

教授

マサヒロ

清宮

政宏

1後
2前

＜平成29年4月＞

タカザワ

47

兼担

教授

シゲキ

高澤

茂樹

＜平成29年4月＞

タケノ

48

兼担

教授

キミヒト

岳野

公人

＜平成29年4月＞

タナカ

49

兼担

教授

ヒデアキ

田中

英明

＜平成29年4月＞

50

兼担

教授

タナカ

ヒロコ

田中

宏子

＜平成29年4月＞

タニグチ

51

兼担

教授

谷口

シンイチ
伸一

＜平成29年4月＞

52

兼担

教授

ツツイ

マサオ

筒井

正夫

＜平成29年4月＞

ナカノ

53

兼担

教授

中野

カツラ
桂

＜平成29年4月＞

ナカムラ

54

兼担

教授

中村

シロウ
史朗

＜平成29年4月＞

ナガタ（シダ）エリコ

55

兼担

教授

永田（志田）えり子＜平成29年4月＞

ナベクラ

56

兼担

教授

鍋倉

サトシ
聰

＜平成29年4月＞

6

滋賀大学
教育学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成12年10月）

滋賀大学
教育学部
教授
（昭和63年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成2年3月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成10年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成19年2月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成12年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成7年5月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成12年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（昭和53年5月）

滋賀大学
経済学部
教授
（昭和60年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成12年1月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成16年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成9年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成14年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

職位

57

教授

氏名

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

ニイゼキ

兼担

年齢

新関

シンヤ
伸也

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

修士（教
育学）

美術の世界

1・2・3・4前後

2

1

経済学
博士

経済学からの問い

1・2・3・4前後

2

1

1・2・3・4前後

博士
(経営学)

社会と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
財務会計総論Ⅰ
財務会計総論Ⅱ
財務諸表分析論
財務諸表分析演習

1前
1後
2前
2後
3前
3前

2
2
2
2
2
2
1

1
1
1
1
1
1
1

博士
(文学)

芸術と文化

1・2・3・4前後

2

1

博士
(法学)

私法の世界

1・2・3・4前後

2

1

Masterof
Science(米国 ｱｲ
ｵﾜ州立大学）※

スポーツと現代社会

1・2・3・4前後

2

1

博士
(経済学)

生活と企業
経営学

1・2・3・4前後

1後

2
2

1
1

教育学
修士
※

東アジアの多様性の理解

1・2・3・4前後

2

1

文学修士

地域からの視点

1・2・3・4前後

2

1

文学修士

大学英語入門
英語Ⅰａ
英語Ⅱ
言語と文化

1前
1後
1前後
1・2・3・4前後

1
1
1
2

2
1
1
1

博士
(経済学)

人間と経済

1・2・3・4前後

2

1

修士
(体育学)

身体運動の科学
スポーツ科学Ⅰ
スポーツ科学Ⅱ

1・2・3・4前後

1前
1後

2
1
1

1
3
3

博士
(教育学)

教育と文化

1・2・3・4前後

2

1

博士
(法学)

日本社会の法と政治

1・2・3・4前後

2

1

Ph.D
（英国
ヨーク大
学）

キャリアデザイン論

1・2・3・4前後

2

1

修士
(経済学)

働くことの意味

1・2・3・4前後

2

1＜平成29年4月＞

ニノミヤ

58

兼担

教授

ケンシロウ

二宮

健史郎

＜平成29年4月＞

ノダ

59

兼担

教授

アキヒロ

野田

昭宏

＜平成29年4月＞

ハヤシ（コンドウ）ムツミ

60

兼担

教授

林（近藤）睦＜平成29年4月＞

ハラ

61

兼担

教授

ヒデロク

原

秀六

＜平成29年4月＞

ヒライ

62

兼担

教授

ハジメ

平井

肇

＜平成29年4月＞

ヒロナカ

63

兼担

教授

弘中

チカコ
史子

＜平成29年4月＞

フクウラ

64

兼担

教授

福浦

アツコ
厚子

＜平成29年4月＞

マツダ

65

兼担

教授

タカノリ

松田

隆典

＜平成29年4月＞

66

兼担

マナベ

アキコ

真鍋

晶子

教授

＜平成29年4月＞

67

兼担

教授

ミサキ

カヨコ

御崎

加代子

＜平成29年4月＞

ミチカミ

68

兼担

教授

道上

シズカ
静香

＜平成29年4月＞

69

兼担

教授

ミワ

キミエ

三輪

貴美枝

＜平成29年4月＞

ムネノ

70

兼担

教授

宗野

タカトシ
隆俊

＜平成29年4月＞

モリ

71

兼担

教授

コウイチロウ森宏一郎＜平成29年4月＞

72

兼担

教授

ヤマダ

カズヨ

山田

和代

＜平成29年4月＞

7

滋賀大学
教育学部
教授
（平成12年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成7年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成26年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成17年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成7年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（昭和62年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成9年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成5年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成8年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成14年4月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成10年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成12年4月）

滋賀大学
国際センター
教授（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成12年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

兼担

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

ヤマモト

73

年齢

教授

ユウジ

山本

祐二

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

博士
(医学)

こころと身体の科学

学術博士

エンジニアリングへの招待 ※1・2・3・4前後

1

1

博士
(学術)

現代社会と政治

1・2・3・4前後

2

1

博士
(経済学)

経済学と現代
ファイナンス論
ファイナンス演習

1・2・3・4前後

3後
3後

2
2
1

1
1
1

修士
(デザイ
ン学)

美術の世界

1・2・3・4前後

2

1

芸術学
修士

芸術と文化

1・2・3・4前後

2

1

工学修士

論理の世界
メディアと情報
パターン認識総論

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2

1
1
1

社会と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
財務会計総論Ⅰ
財務会計総論Ⅱ

1・2・3・4前後

修士
(商学)

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

数学的思考
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ
ビジネスエコノミクス論
ビジネスエコノミクス演習

1・2・3・4前後

博士
(経済学)

1後
2前
3後
3後

2
2
2
2
1

1
1
1
1
1

博士
(理学)

近江とびわ湖Ⅰ
環境教育概論1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

修士
(経済学)

経済学からの問い
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後

2
2
2

1
1
1

修士
(文学)

大学英語入門
英語Ⅰａ
英語Ⅱ
論理の世界
自然言語の世界

1前
1後
1前後
1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

1
1
1
2
2

2
1
1
1
1

博士
(工学)

情報学への招待

1・2・3・4前後

2

1

博士
(学術)

身体運動の科学
スポーツ科学Ⅰ
スポーツ科学Ⅱ

1・2・3・4前後

1前
1後

2
1
1

1
3
3

博士
(文学)

欧米の歴史

1・2・3・4前後

2

1

博士
(数理学)

数学的思考

1・2・3・4前後

2

1

博士
(医学)

健康の科学

1・2・3・4前後

2

1※

1・2・3・4前後

1

2

兼担

教授

ヨクラ

ヒロコ

與倉

弘子

＜平成29年4月＞

ヨコヤマ

75

兼担

教授

コウジ

横山

幸司

兼担

教授

ヨシダ

ユウシ

吉田

裕司

＜平成29年4月＞

77

兼担

教授

ヨノイチ

ヨシオ

世ノ一

善生

＜平成29年4月＞

ワカバヤシ

78

兼担

教授

若林

チハル
千春

＜平成29年4月＞

ワタナベ

79

兼担

教授

ツネオ

渡邉

凡夫

＜平成29年4月＞

アカツカ

80

兼担 准教授

ナオユキ

赤塚

尚之

＜平成29年4月＞

イシイ（イシバシ）リエコ

81

兼担 准教授石井（石橋）利江子＜平成29年4月＞

イシカワ

82

兼担 准教授

トシユキ

石川

俊之

4前

1前
1後
2前
2後

＜平成29年4月＞

イデ

83

兼担 准教授

イチロウ

井手

一郎

＜平成29年4月＞

イデハラ

84

兼担 准教授

ケンイチ

出原

健一

＜平成29年4月＞

イワイ

85

兼担 准教授

ケンイチ

岩井

憲一

1後
2前

＜平成29年4月＞

エノモト

86

兼担 准教授

榎本

マサユキ
雅之

＜平成29年4月＞

オオシミズ

87

兼担 准教授大清水ユタカ
裕＜平成29年4月＞

オオハマ

88

兼担 准教授大濵

ガン
巌＜平成29年4月＞

オオヒラ

89

兼担 准教授

大平

マサコ
雅子

滋賀大学
教育学部
教授
（昭和58年4月）

滋賀大学
社会連携センター――

教授（平成25年4月）＜平成29年4月＞

76

―

教授
（平成23年6月）＜平成29年4月＞

74

滋賀大学
保健管理セン
ター

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数＜平成29年4月＞

8

滋賀大学
経済学部
教授
（平成24年9月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成15年10月）

滋賀大学
教育学部
教授
（平成13年4月）

滋賀大学
経済学部
教授
（平成3年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成18年6月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年3月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成22年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成4年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成10年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成7年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成11年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成23年10月）

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

兼担 准教授

ヒロタカ

大村

啓喬

＜平成29年4月＞

オオヤマ

91

兼担 准教授保有
学位等＜就任（予定）年月＞

オオムラ

90

年齢

マサミツ

大山

政光

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

博士
(国際公
共政策)

政治学からの問い
現代社会と政治

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

博士
(理学)

宇宙と地球

1・2・3・4前後

2

1

博士
(経営学)

経営学からの問い
経営学

1・2・3・4前後

2
2

1
1

博士
(経営学)

社会と会計
財務諸表分析論
財務諸表分析演習

1・2・3・4前後

2
2
1

1
1
1

博士
(経済学)

数学への招待ファイナンス論
ファイナンス演習

1・2・3・4前後

2
2
1

1
1
1

社会と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
財務会計総論Ⅰ
財務会計総論Ⅱ

1・2・3・4前後

修士
(商学)

1前
1後
2前
2後

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

博士
(生命科
学)

自然科学への招待

1・2・3・4前後

2

1

経済学
修士

経済学からの問い
数学的思考
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2
2

1
1
1
1

修士
(理学)
M.S.(金
融工学)
（米国コ
ロンビア
大学）

数学への招待ファイナンス論
ファイナンス演習

1・2・3・4前後

3後
3後

2
2
1

1
1
1

博士
(文学)

大学英語入門
英語Ⅰａ
英語Ⅱ
文学からの問い

1前
1後
1前後

1
1
1
2

2
1
3
1

＜平成29年4月＞

92

兼担 准教授

オノ

ヨシオ

小野

善生

1後

＜平成29年4月＞

93

兼担 准教授

カサイ

ナオキ

笠井

直樹

＜平成29年4月＞

カナタニ

94

兼担 准教授金谷タロウ太郎＜平成29年4月＞

95

兼担 准教授

カニシマ

タツオ

可児島

達夫

＜平成29年4月＞

96

兼担 准教授

カノウ

ケイ

加納

圭

＜平成29年4月＞

カワイ

97

兼担 准教授

河相

トシユキ
俊之

＜平成29年4月＞

キクチ

98

兼担 准教授

菊池

ケンタロウ
健太郎

＜平成29年4月＞

キクチ（オンチ）リナ

99

兼担 准教授菊池（恩地）利奈＜平成29年4月＞

キヌガサ（アサダ）ヨウコ

100

兼担 准教授衣笠（浅田）陽子

キム

兼担 准教授

金

ビヨンキ
秉基

3後
3後

1後
2前

1・2・3・4前後

組織と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
管理会計総論Ⅰ
管理会計総論Ⅱ

1・2・3・4前後

博士
(経済学)

1前
1後
2前
2後

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

博士
(経済学)

人間と社会

1・2・3・4前後

2

1

修士
(教育学)
※

福祉と教育

1・2・3・4前後

2

1

数学的思考
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ
マクロ経済学Ａ
マクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後

博士
(経済学)

1後
2前
1後
2前

2
2
2
2
2

1
1
1
1
1

博士
(法学)

現代社会と法

1・2・3・4前後

2

1

文学修士

大学英語入門
英語Ⅰａ
英語Ⅱ
欧米の文学

1前
1後
1前後

1
1
1
2

2
1
1
1

＜平成29年4月＞

101

3前
3前

＜平成29年4月＞

102

兼担 准教授

クボタ

トモコ

窪田

知子

＜平成29年4月＞

コンドウ

103

兼担 准教授

近藤

アツマサ
豊将

＜平成29年4月＞

104

兼担 准教授

サカタ

マサオ

坂田

雅夫

＜平成29年4月＞

ササオ

105

兼担 准教授

笹尾

ジュンジ
純治

＜平成29年4月＞

9

1・2・3・4前後

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成23年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成12年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成26年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成22年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成20年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成8年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成5年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成26年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成17年3月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成20年11月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成20年9月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成22年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成28年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成3年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

106

氏名

職位

兼担 准教授年齢

保有
学位等＜就任（予定）年月＞

サノ

ヒロシ

佐野

洋史

シバタ

兼担 准教授

アツロウ

柴田

淳郎

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配年

現代の諸問題ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ
公的統計
公的統計演習1・2・3・4前後

博士
(経済学)

博士
(経営学)

経営学からの問い
経営学

1・2・3・4前後

博士
(経営学)

現代の企業と経営
経営学

1・2・3・4前後

法学修士
※

2
2
2
2
1

1
1
1
1
1

2
2

1
1

1後

2
2

1
1

社会の比較
日本国憲法
自己理解

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2

1
1
1

博士
(文学)

現代社会をみる目
心理分析論
心理分析演習1・2・3・4前後

2
2
1

1
1
1

滋賀大学で環境を学ぶ
地域文化情報論 ※地域文化情報演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

1・2・3・4前後

博士(哲学)
DoctorofPhilosop
hy(米国
オレゴン
州立大
学)

3後
3後
3前

2
1
0.5
2

1
1
1
1

3後

2

1

滋賀大学
環境総合研究センター
准教授（平成20年2月）

博士
(行動科
学)

＜平成29年4月＞

107

月額
基本給
（千円）

1後
2前
3後
3後

1後

＜平成29年4月＞

タケナカ

108

兼担 准教授竹中

アツオ
厚雄＜平成29年4月＞

タケナガ

109

兼担 准教授

武永ジュン
淳＜平成29年4月＞

タケムラ

110

兼担 准教授

コウスケ

竹村

幸祐

＜平成29年4月＞

111

兼担 准教授

タナカ

カツヤ

田中

勝也

＜平成29年4月＞

タニガミ（サイトウ）アキ

112

兼担 准教授谷上（齊藤）亜紀＜平成29年4月＞

タニガワ

113

兼担 准教授

ヨシユキ

谷川

義行

＜平成29年4月＞

チン

114

兼担 准教授

インジョ

陳

韻如

3前
3前

4前

2

1

4後

2

1

人間と心理

1・2・3・4前後

2

1

修士
(経済学)
※

数学への招待ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後

2
2
2

1
1
1

博士
(経済学)

日本と東アジア
経営学

1・2・3・4前後

1後

2
2

1
1

博士
(工学)

物質とエネルギー

1・2・3・4前後

2

1

経済学と現代
マクロ経済学Ａ
マクロ経済学Ｂ
計量経済学

1・2・3・4前後

博士
(経済学)

2
2
2
2

1
1
1
1

博士
(工学)

情報通信の仕組み
情報リテラシー
情報理論

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2

1
1
1

博士
(経営工
学)

数学的思考
応用数学

1・2・3・4前後

2後

2
2

1
1

修士
（音楽）

音楽の世界

1・2・3・4前後

2

1

博士
(文学)
Ph.D(哲
学)(米国
イリノイ
大学)

哲学からの問い
人間と倫理

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

1後
2前

＜平成29年4月＞

ツネカワ

115

兼担 准教授

恒川

マサノリ
雅典

＜平成29年4月＞

トクダ

116

兼担 准教授

得田

マサアキ
雅章

＜平成29年4月＞

トミタ②

兼担 准教授

冨田

ケンイチ
健一

＜平成29年4月＞

ナイトウ

118

兼担 准教授内藤

タケシ
雄志＜平成29年4月＞

ナカネ

119

兼担 准教授

中根

ヨウスケ
庸介

1後
2前
2後

3前

＜平成29年4月＞

ニシムラ

120

兼担 准教授

西村

セイシュウ
正秀

＜平成29年4月＞

10

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年1月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成23年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成20年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（昭和57年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成26年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成10年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成10年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成22年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成21年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成18年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成9年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成6年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成19年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

－

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

年齢

＜就任（予定）年月＞

ニノミヤ（スズキ）ミナコ

121

兼担 准教授保有
学位等

二宮（鈴木）美那子

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

博士
(文学)

言語と文化

1・2・3・4前後

2

1

博士
(文学)

大学英語入門
英語Ⅰａ
英語Ⅱ
言語と文化

1前
1後
2前後
1・2・3・4前後

1
1
1
2

2
1
1
1

修士
(法学)

私法の世界

1・2・3・4前後

2

1

博士
(理学)

問題解決の手法

1・2・3・4前後

2

1

修士
(学術)
修士
(歴史学)
※

歴史からの問い

1・2・3・4前後

2

1

法学修士
※

平和教育
近江の歴史

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

博士
(日本語
教育学)

教育と文化

1・2・3・4前後

2

1

博士
(学術)

哲学からの問い

1・2・3・4前後

2

1

学士
（教育
学）

美術の世界

1・2・3・4前後

2

1

修士
(教育学)
※

教育と社会

1・2・3・4前後

2

1

博士
(経済学)

現代社会と法

1・2・3・4前後

2

1

博士
(人間・
環境学)

環境問題を学ぶ1・2・3・4前後

0.7

1

博士
(学術)

身体運動の科学1・2・3・4前後

2

1

博士
(経済学)

経済学からの問い

1・2・3・4前後

2

1

修士
(文学)

言語と文化

1・2・3・4前後

2

1

1・2・3・4前後

経営学
修士

社会と会計
簿記会計Ａ
簿記会計Ｂ
管理会計総論Ⅰ
管理会計総論Ⅱ
財務諸表分析論
財務諸表分析演習

2
2
2
2
2
2
1

1
1
1
1
1
1
1

＜平成29年4月＞

ノセ122

兼担 准教授

マサヒコ

野瀬

昌彦

＜平成29年4月＞

123

兼担 准教授

ノト

マキコ

能登

真規子

＜平成29年4月＞

ハセガワ

124

兼担 准教授

タケヒロ

長谷川

武博

＜平成29年4月＞

125

兼担 准教授

バンノ

テツヤ

坂野

鉄也

＜平成29年4月＞

バンバ（ハシモト）ヨシヒロ

126

兼担 准教授馬場（橋本）義弘＜平成29年4月＞

ヒラハタ

127

兼担 准教授平畑

ナミ
奈美＜平成29年4月＞

フジオカ

128

兼担 准教授

藤岡

トシヒロ
俊博

＜平成29年4月＞

フジタ

129

兼担 准教授

藤田

マサヒロ
昌宏

＜平成29年4月＞

フジムラ

130

兼担 准教授藤村

ユウコ
祐子＜平成29年4月＞

マスヤマ

131

兼担 准教授

増山

ユウイチ
裕一

＜平成29年4月＞

マツシタ

132

兼担 准教授

松下

キョウヘイ
京平

＜平成29年4月＞

133

兼担 准教授

マツダ

シゲキ

松田

繁樹

※

＜平成29年4月＞

マツダ（ハヤカワ）ユカ

134

兼担 准教授松田（早川）有加＜平成29年4月＞

マツマル

135

兼担 准教授松丸

ミチオ
真大＜平成29年4月＞

ミヤニシ

136

兼担 准教授

宮西ケンジ
賢次＜平成29年4月＞

11

1前
1後
2前
2後
3前
3前

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成26年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成16年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成20年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成8年4月）

滋賀大学
国際センター
准教授（平成21年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成25年3月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成11年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成24年10月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成26年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成21年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成26年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成23年10月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成19年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成3年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

氏名

職位

年齢

＜就任（予定）年月＞

ミヤモト（ハヤシ）ユカ

137

兼担 准教授宮本（林）結佳＜平成29年4月＞

ムラマツ

138

保有
学位等

兼担 准教授

イクオ

村松

郁夫

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

博士
(社会科
学)

環境問題を学ぶ1・2・3・4前後

2

1

経営学
修士

情報化と社会
情報リテラシー1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2

1
1

博士
(商学)

現代の企業と経営
情報リテラシー
経営学
ビジネスエコノミクス論
ビジネスエコノミクス演習

1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

2
2
2
2
1

1
1
1
1
1

経済学
修士

人間と倫理
人間と経済
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ
実践データ概論Ｂ ※1・2・3・4前後
1・2・3・4前後

1後
2前
2後

2
2
2
2
0.4

1
1
1
1
1

修士
(音楽)

音楽の世界

1・2・3・4前後

2

1

経済学
修士

環境問題を学ぶ
ミクロ経済学Ａ
ミクロ経済学Ｂ

1・2・3・4前後
1後
2前

0.7
2
2

1
1
1

博士
(経済学)

経営学

1後

2

1

博士
(教育学)

身体運動の科学1・2・3・4前後

2

1

修士
(法学)
※

法学からの問い
情報倫理 ※

1・2・3・4前後

2前

2
0.4

1
1

文学士

現代社会をみる目

1・2・3・4前後

2

1

Masterof Arts（米国 ｶ
ﾘﾌｫﾙﾆｱ州
立大学）

英会話基礎
英語Ⅰｂ
英語Ⅱ

1前
1後
1前後

1
1
1

2
2
1

M.Ed.
(TESOL)（米国
ﾃﾝﾌﾟﾙ大
学）

英会話基礎
英語Ⅰｂ
英語Ⅱ

1前
1後
1前後

1
1
1

1
1
1

2前
3前
3後
3後
3前

0.4
0.2
1
0.5
2

1
1
1
1
1

博士
(理学)

実践データ概論Ａ ※価値創造方法論 ※環境政策論 ※
環境政策演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

実践データ概論Ａ ※価値創造方法論 ※環境政策論 ※
環境政策演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

2前
3前
3後
3後
3前

0.4
0.2
1
0.5
2

1
1
1
1
1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

＜平成29年4月＞

ヤマシタ

139

兼担 准教授山下

ユウ
悠＜平成29年4月＞

ヨシカワ

140

兼担 准教授

エイジ

吉川

英治

＜平成29年4月＞

ワタナベ

141

兼担 准教授

渡邊

アヤ
史

1後
3後
3後

＜平成29年4月＞

ワダ

142

兼担 准教授

ヨシユキ

和田

佳之

＜平成29年4月＞

イザワ

143

兼担

講師

リョウ

井澤

龍

※

＜平成29年4月＞

カドモト

144

兼担

講師

ヒトシ

加登本

仁

＜平成29年4月＞

スナガ

145

兼担

講師

須永

トモヒコ
知彦

＜平成29年4月＞

トラノ

146

兼担

講師

寅野

シゲル
滋

＜平成29年4月＞

147

外国人
兼担
教師

タナー,ポール,ダニエルPaul Daniel Tanner＜平成29年4月＞

148

兼担

外国人
教師

ヘッドバーグ,カールKarl Hedberg＜平成29年4月＞

オゴハラ

149

兼任

講師

小郷原

カズノリ
一智

＜平成29年4月＞

カトウ

150

兼任

講師

加藤

ヒロカズ
博和

＜平成29年4月＞

博士
(工学)

12

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成23年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成3年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成6年4月）

滋賀大学
教育学部
准教授
（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
准教授
（平成6年4月）

滋賀大学
経済学部
講師
（平成27年8月）

滋賀大学
教育学部
講師
（平成24年4月）

滋賀大学
経済学部
講師
（平成8年4月）

滋賀大学
国際センター
講師（平成18年3月）

滋賀大学
経済学部
外国人教師
（平成25年4月）

滋賀大学
経済学部
外国人教師
（平成25年4月）

滋賀県立大学工学部
助教（平成25年4月）

名古屋大学大学
院環境学研究科准教授（平成9年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

―

－

－

フリガナ

専任

調書
等
番号 区分

職位

151

講師

氏名

保有
学位等

＜就任（予定）年月＞

キタヒロ

兼任

年齢

北廣

カズオ
和雄

兼任

講師

シイナ

ヨウ

椎名

洋

担当授業科目の名称

現 職
当担 当年 間次 単位数 開講数 （就任年月）

配
年

実験計画法
品質管理
実践データ概論Ｂ ※

2後
3前
2後

2
2
0.4

1
1
1

経済学
博士

統計学特論Ａ
実践データ概論Ｂ ※

4前
2後

2
0.4

1
1

2前
3前
3後
3後
3前

0.4
0.3
1
0.5
2

1
1
1
1
1

博士
(理学)

実践データ概論Ａ ※価値創造方法論 ※生命科学方法論 ※生命科学演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

生存時間解析
情報倫理 ※
実践データ概論Ａ ※価値創造方法論 ※生命科学方法論 ※生命科学演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

3前
2前
2前
3前
3後
3後
3前

2
0.8
0.4
0.3
1
0.5
2

1
1
1
1
1
1
1

滋賀医科大学
医学部

3後

2

1

准教授
（平成27年4月）

4前

2

1

4後

2

1

実践データ概論Ｂ ※価値創造方法論 ※地域文化情報論 ※地域文化情報演習 ※テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ
テータサイエンス
実践価値創造演習Ⅱ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅰ
テータサイエンス
上級実践価値創造卒業演習Ⅱ

2後
3前
3後
3後
3前

0.4
0.2
1
0.5
2

1
1
1
1
1

3後

2

1

4前

2

1

4後

2

1

＜平成30年4月＞

シライ

153

兼任

講師

白井

ツヨシ
剛

＜平成29年4月＞

154

兼任

講師

タナカ

サチコ

田中

佐智子

博士
(保健学)

＜平成29年4月＞

ハタヤマ

155

兼任

講師

畑山

ミチノリ
満則

＜平成29年4月＞

積水化学工業㈱生産力革新センター
品質グループ技術顧問（昭和49年4月）

博士(工学)＜平成30年4月＞

152

月額
基本給
（千円）

博士
(工学)

13

信州大学
経済学部
教授
（平成4年4月）

長浜バイオ大学
バイオサイエンス学部教授（平成17年4月）

京都大学
防災研究所
教授
（平成14年4月）

申請に係る
大学等の職
務に従事す
る週当たり
平 均 日数

―

－

－

－

－

別記様式第３号（その３）（用紙

日本工業規格Ａ４縦型）

専任教員の年齢構成・学位保有状況

職

教

位

授

准 教 授

講

助

合

師

教

計

学

位

29 歳 以 下 30 ～ 39 歳 40 ～ 49 歳 50 ～ 59 歳 60 ～ 64 歳 65 ～ 69 歳 70 歳 以 上 合

計備

博

士

人

人

１人

３人

１人

１人

人

６人

修

士

人

人

人

１人

１人

人

人

２人

学

士

人

人

人

人

人

人

人

人

短 期 大
学
士

人

人

人

人

人

人

人

人

そ の 他

人

人

人

人

人

人

人

人

博

士

人

１人

６人

人

人

人

人

７人

修

士

人

人

人

人

人

人

人

人

学

士

人

人

人

人

人

人

人

人

短 期 大
学
士

人

人

人

人

人

人

人

人

そ の 他

人

人

人

人

人

人

人

人

博

士

人

２人

人

人

人

人

人

２人

修

士

人

人

人

人

人

人

人

人

学

士

人

人

人

人

人

人

人

人

短 期 大
学
士

人

人

人

人

人

人

人

人

そ の 他

人

人

人

人

人

人

人

人

博

士

人

人

人

人

人

人

人

人

修

士

人

人

人

人

人

人

人

人

学

士

人

人

人

人

人

人

人

人

短 期 大
学
士

人

人

人

人

人

人

人

人

そ の 他

人

人

人

人

人

人

人

人

博

士

人

３人

７人

３人

１人

１人

人

１５人

修

士

人

人

人

１人

１人

人

人

２人

学

士

人

人

人

人

人

人

人

人

短 期 大
学
士

人

人

人

人

人

人

人

人

そ の 他

人

人

人

人

人

人

人

人

考