別記様式第２号（その１の１）
（用紙

基
基
項
画

フ

の
ガ

リ

大

学
学

大

本
学

ガ

の

名

部

の

の

画

位
目

画

入

欄

備

考

学部の設置

ナ

ガッコウホウジン者

学校法人 大阪成蹊学園

オオサカセイケイガクエン

ナ

オオサカセイケイダイガク

称

大阪成蹊大学 (Osaka Seikei University)

置

大阪府大阪市東淀川区相川3丁目10番62号

的

書
計

記

分

置

フ

大

区

リ

設

計

本

事
計

本

日本産業規格Ａ４縦型）

本学は人間の徳を涵養する成蹊の名を体し、幅広く深い教養と総合的な判断力を備えた豊かな人間性を培うとともに、深く専門の学芸を教授研究し、実践的な専門教育に重きを置く大学教育を施し、実社会において知的、道徳的及び応用的能力を展開し得る人材の育成を目的とする。

Society 5.0と呼ばれる未来社会へ向かう中、大阪成蹊学園の建学の精神「桃李不言下自成蹊」および行動指針「忠恕」に基づいて、データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもと
新 設 学 部 等 の 目 的に社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケーション
力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題
解決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材を育成す
ることを教育目的とする。
修業 入学 編入学 収容
開設時期及
学位又
所 在 地
新 設 学 部 等 の 名 称
年限 定員 定 員 定員
び開設年次
は称号
年
人
人
年次
年 月
人
第 年次
新
データサイエンス学部
大阪府大阪市東淀川区
設
相川3丁目10番62号
学 [Faculty of Data Science]
3年次
部
4
80
320 学士(ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ) 令和5年4月
データサイエンス学科
等【Bachelor of
第1年次
の
Data
概
[Department of Data Science]
Science】
要
計

80

3年次
-

320

大阪成蹊大学
看護学部看護学科（ 80）（令和4年3月認可申請）
経営学部経営学科（3年次編入学定員）（ 9）（令和4年6月認可申請）
芸術学部造形芸術学科（3年次編入学定員）（ 6）（令和4年6月認可申請）
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）

新設学部等の名称

教育
課程

講義
73科目

データサイエンス学部
学

教

大阪成蹊短期大学
栄養学科［定員減］（△10） （令和4年5月届出）
生活デザイン学科［定員減］（△10） （令和4年5月届出）
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ学科［定員減］（△10） （令和4年5月届出）
観光学科［定員減］（△30） （令和4年5月届出）
幼児教育学科［定員減］（△100）（令和4年5月届出）
経営会計学科［定員増］（ 20） （令和4年5月届出）

部

等

の

名

新
データサイエンス学部
データサイエンス学科

員

設 看護学部
看護学科

組

分
既

織

の

計
経営学部
経営学科
スポーツマネジメント学科

国際観光学部
国際観光学科
設
芸術学部
造形芸術学科
教育学部
教育学科

概
分

計

要
合

計

称

開設する授業科目の総数
演習
実験・実習
1科目
36科目

計
110科目

卒業要件単位数

専任教員等
助教
計
教授 准教授 講師
人
人
人
人
人
9
5
2
1
17
( 8 ) ( 5 ) ( 2 ) ( 1 ) ( 16 )
7
10
28
2
9
( 7 ) ( 2 ) ( 9 ) ( 10 ) ( 28 )
11
45
11
16
7
( 15 ) ( 7 ) ( 11 ) ( 11 ) ( 44 )
0
22
9
11
2
( 9 ) ( 11 ) ( 2 ) ( 0 ) ( 22 )
6
5
2
0
13
( 6 ) ( 5 ) ( 2 ) ( 0 ) ( 13 )
5
2
4
17
6
( 6 ) ( 4 ) ( 2 ) ( 4 ) ( 16 )
5
0
11
15
31
( 11 ) ( 15 ) ( 5 ) ( 0 ) ( 31 )
16
15
8
0
39
( 16 ) ( 15 ) ( 8 ) ( 0 ) ( 39 )
4
122
48
51
19
( 48 ) ( 50 ) ( 19 ) ( 4 ) ( 121 )
15
64
58
30
167
( 63 ) ( 57 ) ( 30 ) ( 15 ) ( 165 )-基本計画書-1-

124 単位兼任
助手 教 員 等人人
046( 0 ) ( 38 )0
※令和4年3月認可申請
55( 0 ) ( 45 )0－( 0 ) （－）
92
1
(92)
( 1 )
103
0
( 0 ) (103)
0
61
( 0 )
(59)
0
139
(139)
0
2
120
( 2 ) (120)－3( 3 ) （－）
3－( 3 ) （－）

職
教
員
以
外
の
職
員
の
概
要

種

事

務

職

員

技

術

職

員

図

書

館

そ

の

専

門

他

の

職

員

職

員

計

校

区

分

舎

敷

専

兼

専
任
96
( 96 )
0
( 0 )
3
( 3 )
0
( 0 )
99
( 99 )
共

用

任

8
( 8 )
0
( 0 )
2
( 2 )
0
( 0 )
10
( 10 )人

計104( 104 )
0
( 0 )
5
( 5 )
0
( 0 )
109
( 109 )

人

共用する他の学校等の専用用計
大阪成蹊短期大学（必103,079.59 ㎡ 要面積10,800㎡）、びわこ成蹊スポーツ大学（必要面積14,400㎡）
95,776.37 ㎡ 及び大阪成蹊女子高等学校（運動場等8,600㎡・収容定員2,040人)
198,855.96 ㎡ と共用

地

15,719.75 ㎡

28,356.03 ㎡

59,003.81 ㎡

地

0.00 ㎡

16,294.37 ㎡

79,482.00 ㎡

計15,719.75 ㎡

44,650.40 ㎡

138,485.81 ㎡

他

0.00 ㎡

594.52 ㎡

15,611.11 ㎡

校舎敷地 専用の内、
16,205.63 ㎡ 借用面積：9,787.51㎡
借用期間：53年

計

15,719.75 ㎡

45,244.92 ㎡

154,096.92 ㎡

215,061.59 ㎡

専

共

校
運

動

場

用

地
小
等
そ

の

合

校

舎

(22,061.70 ㎡)(23,012.87 ㎡)

任

教

員

研

究

新設学部等の名称

データサイエンス学部
計

実験実習室
71 室

30 室
室

175 室

(4,840.91 ㎡)
15 室（補助職員－人）
室

大阪成蹊短期大学（必49,915.48 ㎡ 要面積11,150㎡）と共用(49,915.48 ㎡)
語学学習施設1 室 大学全体（大阪成蹊短
期大学と共用を含む）（補助職員－人）
数

データサイエンス学部
16
学術雑誌
図書
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
種 〔うち外国書〕
点
点
冊
3,287〔 267 〕

28〔 1 〕

1〔 1 〕

00(3,287〔267〕)(28〔1〕)(1〔1〕)(0)(0)

3,287〔 267 〕

28〔 1 〕

1〔 1 〕

00(3,287〔267〕)(28〔1〕)(1〔1〕)

(0)

(0)

面積

閲覧座席数

1,911.90

体育館

室
大学・短大での共用分
図書318,656(41,645)
点 学術雑誌
18,239(16,057)0
電子ジャーナル(0)15,926(15,926)
視聴覚資料 6,637
0
機械・器具 3,449
(0)
標本 34

標本

収 納 可 能 冊 数
329,960 冊

239 席

㎡

体育館以外のスポーツ施設の概要

面積4,706.37
分

計情報処理学習施設

新設学部等の名称

図書館

区共用する他の学校等の専用
4,840.91 ㎡

用

23,012.87 ㎡

演習室

教室等

図
書
・
設
備

用

22,061.70 ㎡

講義室

専

人

㎡

開設前年度 第１年次

該当なし

該当なし
第２年次

大学全体

第３年次

第４年次

第５年次

第６年次

360千円
360千円
360千円
360千円 ― 千円 ― 千円
教員１人当り研究費等
経費
1,000千円 1,000千円 1,000千円 1,000千円 ― 千円 ― 千円
経 費 の の見 共 同 研 究 費 等
見 積 り 積り 図
書
購入
費 24,232千円 2,000千円 2,000千円 2,000千円 2,000千円 ― 千円 ― 千円 図書購入費には電子書籍・及び維オンラインジャーナルの整設
備
購入費 589,969千円 1,000千円 60,343千円 1,000千円 1,000千円 ― 千円 ― 千円 備費を含む（運用コストを
持方法
の概要
第３年次
第１年次
第２年次
第４年次
第５年次
第６年次 含む）
学生１人当り納付金

1,654千円

1,500千円

学

学
部

の
等

名
の

名

経営学部
経営学科
既
設
大
スポーツマネジメント学科
学
等
国際観光ビジネス学科の状
況 国際観光学部
国際観光学科
芸術学部
造形芸術学科1,500千円――

手数料収入、私立大学等経常費補助金収入等をもって充当する。

学生納付金以外の維持方法の概要
大1,500千円

称 大阪成蹊大学
修業 入学 編入学
称
年限 定員 定 員
年
人
年次
人

収容
定員
人

学位又
は称号

定 員
超過率
倍

開設
年度

所

在

地

大阪府大阪市東淀川

3年次
1
3年次
1

432 学士(経営学)

1.09
1.22

平成15年度 区相川3丁目10番62号 令和2年度入学定員増(40人)452 学士(経営学)1.07

平成28年度

同上

令和4年度入学定員増(10人)--- 学士(経営学)

0.97

平成30年度

同上

令和4年度より学生募集停止

4

80

3年次
2

80 学士(経営学)

-

令和4年度

同上

4

220

1.13
1.13

平成18年度

同上

4

140

4

120

4

3年次
1

792

学士(芸術)-基本計画書-2-

令和4年度入学定員増(30人)

令和4年度入学定員増(30人)

教育学部
教育学科
初等教育専攻4150

中等教育専攻42

教育学研究科
教育学専攻
大
学

学
部

の
等

名
の

名

称

学

部

の
等

修業
年限
年

平成30年度同上

5-

10 修士(教育学)0.80

平成30年度

同上

定 員
超過率
倍

開設
年度

入学 編入学定員 定 員
年次
人
人

収容
定員
人

学位又
は称号

4

360

-

1,440 学士(スポーツ学)

4

-

-

-

2
名

の

1.03

同上

令和2年度入学定員増(20人)
令和4年度入学定員増(10人)
令和4年度入学定員増(10人)

名

10

-

学士(スポーツ学)

20 修士(スポーツ学)

所

在

1.11

平成27年度-

平成15年度

同上

0.30

平成24年度

同上

定 員
超過率
倍

開設
年度

0.92

平成28年度大阪府大阪市東淀川
区相川3丁目10番62号

1.07

平成28年度

同上

0.99

平成28年度

同上

平成27年度より学生募集停止

称 大阪成蹊短期大学称

生活デザイン学科

修業
年限
年

入学
定員

編入学
定 員
年次
人
人

収容
定員

学位又
は称号

人

短期大学士

所

在

2

50

‐

100 (生活ﾃﾞｻﾞｲﾝ）

調理・製菓学科
既設
大学 栄養学科等の状
幼児教育学科
況

2

100

‐

200 (調理・製菓)

2

80

‐

160 (栄養）

2

280

‐

560 (幼児教育）

0.85

昭和31年度

同上

観光学科

2

90

‐

180 短期大学士

0.92

昭和42年度同上

グローバルコミュニケーション学科

2

30

‐

60

0.96

平成15年度

同上

経営会計学科250‐

100 (経営会計)

1.09

平成15年度同上

附属施設の概要地

滋賀県大津市北比良
1204番地1.11

スポーツ学研究科
スポーツ学専攻学

250 学士(教育学)

平成26年度称 びわこ成蹊スポーツ大学

既設
大 スポーツ学部学
スポーツ学科等の状
競技スポーツ学科
況大560 学士(教育学)

70

3年次
5
-

1.06
1.06
1.08

短期大学士

短期大学士

短期大学士

(観光)

短期大学士
(ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺﾐｭﾆ
ｹｰｼｮﾝ）
短期大学士

地

該当なし

（注）
１ 共同学科等の認可の申請及び届出の場合，「計画の区分」，「新設学部等の目的」，「新設学部等の概要」，「教育課程」及び「教員組織の概要」の「新設分」の欄に記入せず，斜線を引くこと。
２ 「教員組織の概要」の「既設分」については，共同学科等に係る数を除いたものとすること。
３ 私立の大学の学部若しくは大学院の研究科又は短期大学の学科又は高等専門学校の収容定員に係る学則の変更の届出を行おうとする場合
は，「教育課程」，「教室等」，「専任教員研究室」，「図書・設備」，「図書館」及び「体育館」の欄に記入せず，斜線を引くこと。
４ 大学等の廃止の認可の申請又は届出を行おうとする場合は，「教育課程」，「校地等」，「校舎」，「教室等」，「専任教員研究室」，「図書・設備」，「図書館」，「体育館」及び「経費の見積もり及び維持方法の概要」の欄に記入せず，斜線を引くこと。
５ 「教育課程」の欄の「実験・実習」には，実技も含むこと。
６ 空欄には，「－」又は「該当なし」と記入すること。

-基本計画書-3-

学校法人大阪成蹊学園 設置認可等に関わる組織の移行表

入学
定員

令和4年度

編入学
定員

収容
定員

大阪成蹊大学

入学
定員

令和5年度

編入学
定員

収容
定員

変更の事由

3年次編入学定員変更（ 9）大阪成蹊大学

経営学部

経営学部

3年次

3年次

経営学科

140

1

562

経営学科

140

10

580

スポーツマネジメント学科

120

1

482

スポーツマネジメント学科

120

1

482

2

324

7

894

国際観光学部

国際観光学部

3年次

国際観光学科

80

芸術学部

2

324

220

80

芸術学部

3年次

造形芸術学科

3年次

国際観光学科

1

882

教育学部

3年次

造形芸術学科220

3年次編入学定員変更（ 6）

教育学部

教育学科

教育学科

3年次

3年次

初等教育専攻

150

5

610

初等教育専攻

150

5

610

中等教育専攻70-

280

中等教育専攻70-

280

データサイエンス学部

学部の設置（認可申請）

データサイエンス学科

80

-

320

80

-

320

看護学部

学部の設置（認可申請）

看護学科
3年次

計

780

3年次

10 3,140

大阪成蹊大学大学院

計940

25 3,810

大阪成蹊大学大学院

教育学研究科

教育学研究科

教育学専攻（M）
計

5

-

10

5

-

10

びわこ成蹊スポーツ大学

教育学専攻（M）
計

5

-

10

5

-

10

びわこ成蹊スポーツ大学

スポーツ学部

スポーツ学部

スポーツ学科360- 1,440

スポーツ学科360- 1,440

計360- 1,440

計360- 1,440

びわこ成蹊スポーツ大学大学院
スポーツ学研究科（M）
計

びわこ成蹊スポーツ大学大学院
10

-

20

10

-

20

大阪成蹊短期大学

スポーツ学研究科（M）
計

10

-

20

10

-

20

大阪成蹊短期大学

生活デザイン学科

50

-

100

生活デザイン学科

40

-

80

調理・製菓学科

100

-

200

調理・製菓学科

100

-

200

栄養学科

80

-

160

栄養学科

70

-

140

定員変更（△10）

幼児教育学科

280

-

560

幼児教育学科

180

-

360

定員変更（△100）

観光学科

90

-

180

観光学科

60

-

120

定員変更（△30）

ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ学科

30

-

60

ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ学科

20

-

40

定員変更（△10）

経営会計学科50-100

経営会計学科70-

140

定員変更（ 20）

計680

- 1,360

計540- 1,080-基本計画書-4-

定員変更（△10）

別記様式第２号（その２の１）
（用紙

教

育

課

程

等

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）
単位数
科目
区分

初
年
次
科
目

外
国
語
科
目

授業科目の名称

学
基
び
礎
の
文
表
章
現
と

外
国
語

留
学
生
科
目

大
学
共
通
科
目

人
間
と
智

教
養
科
目
国
際
社
会
と
日
本

成蹊基礎演習１

配当年次

1前

授業形態

必

選

自

講

演

修

択

由

義

習

2

○

実
験
・
実
習

専任教員等の配置
講

助

助

授

准
教
授

師

教

手

1

1

1

教

成蹊基礎演習２

1後

2

○

3

スタディスキルズ１

1前

2

○

2

スタディスキルズ２

1後

2

○

備考

共同
共同

1
2

共同
1

共同

英語演習Ⅰ

1・2前

1

○

兼2

英語演習Ⅱ

1・2後

1

○

兼2

英語演習Ⅲ

2・3前

1

○

兼2

英語演習Ⅳ

2・3後

1

○

兼2

英語表現Ⅰ

1・2・3前

1

○

兼1

英語表現Ⅱ

1・2・3後1○

兼1

中国語入門Ⅰ

1・2・3前後1○

兼1

中国語入門Ⅱ

1・2・3前1○

兼1

フランス語入門Ⅰ

1・2・3前後1○

兼1

フランス語入門Ⅱ

1・2・3前1○

兼1

韓国語入門Ⅰ

1・2・3前後1○

兼2

韓国語入門Ⅱ

1・2・3前1○

兼1

日本語演習１

1前

1

○

兼1

日本語演習２

1後

1

○

兼1

日本語演習３

2前

1

○

兼1

○

兼1

日本語演習４

2後

1

人間と文学

1・2・3・4前後

2

○

兼1

人間と宗教

1・2・3・4前後

2

○

兼1

人間と哲学

1・2・3・4後

2

○

兼1

人間と芸術

1・2・3・4後

2

○

兼1

教育学入門

1・2・3・4後

2

○

兼1

現代倫理

1・2・3・4前

2

○

兼1

心理学概論

1・2・3・4前後

2

○

兼2

考古学

1・2・3・4前後

2

○

兼1

日本史概説

1・2・3・4後

2

○

兼1

外国史概説

1・2・3・4前後

2

○

兼1

日本国憲法

1・2・3・4前後

2

○

兼2

国際関係論

1・2・3・4前

2

○

兼1

人権と社会

1・2・3・4前後

2

○

兼1

社会学概論

1・2・3・4前後

2

○

兼2

多文化共生社会

1・2・3・4前後

2

○

兼1

現代と社会福祉1・2・3・4前後

2

○

兼2

ジェンダー論1・2・3・4前後

2

○

兼1

大阪の風土と文化

1・2・3・4前後

2

○

兼1

京都の文化と芸術

1・2・3・4後

2○

兼1

現代社会と政治

1・2・3・4前2○

兼1

現代社会と経済

1・2・3・4前後

2

○

兼2

現代社会と法

1・2・3・4前後

2

○

兼1

-基本計画書-5-

科
学
と
環
境

ー

ス
健
ポ
康
と
ツ

リ
ア
科
目

○

兼1

地球環境問題

1・2・3・4前後

2

○

兼1

暮らしの科学1・2・3・4前後

2

○

兼1

現代と科学

1・2・3・4後

2○

兼1

スポーツ演習Ⅰ1・2・3・4前1○

兼4

スポーツ演習Ⅱ

1・2・3・4後

1

○

兼4

健康科学

1・2・3・4前後

2

1前

2

○

兼1

1後

2

○

兼1

情報リテラシー１
情報リテラシー２

兼1

データサイエンス基礎

タ
リ
テ
ラ
シ

データサイエンス実践

1・2・3・4後

2

統計学基礎

1・2・3・4前後

2

統計学実践

1・2・3・4後

2

AI入門

1・2・3・4後

2

企業等連携PBL

2・3・4前2○

3

キ

キャリアプランニング

2・3・4後

2

○

2

リ
ア

ビジネス・インターンシップ１

3・4前

2

学部横断型
プロジェク
ト

小計（59科目）

専
門
基
礎
科
目

専
門
科
目

○

1・2・3・4前後

ー

ャ

キ

2

ャ

A
I
・
デ

1・2・3・4前後

ー

大
学
共
通
科
目

教
養
科
目

生命と科学

学
部
専
門
科
目

専
門
基
幹
科
目

－

2

4

○

96
2

1

1

○
○
○

1

オムニバス

1

1

オムニバス・共同
(一部)

1

1

オムニバス

○

兼1

○
－

0

オムニバス・共同
(一部)
1

オムニバス
オムニバス・共同
(一部)

3
8

5

2

○

1

1

1

オムニバス・共同
(一部)

1
1

1

オムニバス

5

2

オムニバス

データサイエンスのための数学基礎

1・2前

プログラミング基礎

1・2前

2

○

統計学１

1・2前

2

○

データサイエンス概論

1・2前

2

○

7

データマイニング基礎

1・2後

2

○

1

2

計算機概論１

1・2後○

1

データと数理１

1・2後

2

○

1

アルゴリズム

1・2後

2○

データ可視化

1・2後

2○

ソフトウェア工学基礎

2・3前

2

○

1

データと数理２

2・3前

2

○

1

1

2・3前

2

○

2

○

情報検索

2・3前

2

○

情報ネットワークとWeb

2・3前

2

○

1

回帰と分類

2・3前

2

○

1

ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

2・3後

2

○

1

1
1
1

時系列分析

2・3後

2

○

1

人工知能１

2・3後

2

○

1

機械学習１

2・3後

2

○

1

インターネット開発

2・3後

2

○

1

データベース１

2・3後

2

○

1

モデリングとシミュレーション

2・3後

2

○

1
1

2・3後

2

○

3・4前

2

○

クラスタ分析とパターンマイニング

3・4前

2

○

テキスト解析論

3・4前

2

○

ビジネス基礎

3・4前

2

○

兼46

－

オムニバス

1

2・3前

セキュリティとプライバシー保護

0

1

統計学２

セキュリティとデータ一貫性

1

1

計算機概論２-基本計画書-6-

オムニバス
1

1
1
1
1

オムニバス

専
門
展
開
科
目

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
演
習
科
目

統計学３

3・4前

2

○

1

データと数理３

3・4前

2

○

1

機械学習２

3・4前

2

○

1

可視化情報学

3・4前

2

○

1

データベース２

3・4前

2

○

1

スポーツデータ科学

3・4前

2

○

情報と職業

3・4前

2

○

人工知能２

3・4前

2

○

オムニバス

1
2

オムニバス
1

計算機援用工学(CAE)

3・4後

2

○

1

ビッグデータとクラウド

3・4後

2

○

1

データ活用

3・4後

2

○

1

事業機会とビジネスモデル

3・4後

2

○

1

観光情報学

3・4後

2

○

1

健康・医療データ科学

3・4後

2

○

1

サービス経営とデータサイエンス

4前

2

○

1

未来クリエーションプロジェクト１

1前

4

○

1

1

未来クリエーションプロジェクト２

1後

4

○

1

1

未来クリエーションプロジェクト３

2前

4

○

3

未来クリエーションプロジェクト４

2後

4

○

2

1

共同

未来クリエーションプロジェクト５

3前

4

○

2

1

オムニバス・共同
(一部)

卒業研究１

3後

4

○

8

5

2

卒業研究２

4前

6

○

8

5

2

オムニバス・共同
(一部)

2
1

共同
オムニバス・共同
(一部)

卒業研究３

4後

6

○

8

5

2

小計（51科目）

－

46

76

0

－

9

5

2

1

0

兼0

－

合計（110科目）

－

50

172

0

－

9

5

2

1

0

兼46

－

学位又は称号卒

1

業

要

学士（データサイエンス）

件

及

び

履

修

方

学位又は学科の分野

工学関係

法大学共通科目において、初年次科目から必修2単位を含む6単位以上、外国語科目から6単位以上、教養科目から必修2単位を含む18単位以上、キャリア科目から2単位以上を含み、合計32単位以上を修得するとともに、専門科目において、専門基礎科目から必修10単位を含む16単位以上、専門基幹科目から26単位以上、専門展開科目から14単位
以上、専門演習科目から必修36単位を含み、合計92単位以上を修得し、合計124単位以上を修得することを卒業要件とする。
（履修科目の登録の上限：22単位（1学期））-基本計画書-7-

授業期間等
１学年の学期区分

2

期

１学期の授業期間

14

週１時限の授業時間

100分

別記様式第２号（その３の１）（用紙 日本工業規格Ａ４縦型）

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）
講義等の内容

科目
区分
大
学
共
通
科
目

初
年
次
科
目

授業科目の名称
学
び
の
基
礎

備考
本授業は、グループワーク（協働作業）を通じて立てた学術的問いや仮説を他人にわかりやすく説明し、仮説検証を行うにはどのような検証方法を学べばよいのかに気づくことを目標とする。これからの大学の授業を受ける上で重要となるグループワークについて、基本的な作法を学び実践する。また、データサイエンスを学ぶ上で重要となる科学的方法について、基本的な考え方を学び実践する。さらに、後半は、前半で学んだグループワーク・科学的方法についての知見を踏まえて、ミニPBLに取り組み、実践する。

成蹊基礎演習１

成蹊基礎演習２共同（② 小山田 耕二・⑦ 關戸 啓人・16 新庄 雅斗 ／全14回）
生徒と学生の違い、リテラシー(基本的な知識・技能)や、研究を行うものとしての倫理、研究活動
や成果発表による社会への影響の理解等について概説し、社会問題に対してグループ作業による調査や議論・発表の指導を行う。毎授業のそれぞれの課題テーマに対し少人数グループ内の協働作業をうながし机間巡視と作業観察、それぞれのグループや受講生からの個別質疑に応じる。
本授業は、アクティブラーニング応用科目として設定し、大学での学びの基礎となる「協働とコミュ
ニケーション」の作法を身につけることを目標とする。前期の「成蹊基礎演習１」において学んだ「協働学修の作法」や「自己理解・他者理解」をさらに深めるため、ここでは、「評価グリッド法」という他者へのインタビューを通じて可視化した評価構造をもとに、アンケート調査内容についての質問項目を検討し、アンケート調査を実施し、その結果について分析を行い、各グループで分析結果についてプレゼンテーションを行う。また、外部講師の講演からIT企業の現状を理解するとともに自らのキャリアについて展望することを目指す。

共同（④ 鎌原 淳三 ・8 笠原 秀一・6 山西 輝也／全14回）「協働とコミュニケーション」の作法について概説し、アンケート調査と分析の実践学修におけるグループ作業を指導する。毎授業のそれぞれの課題テーマに対し少人数グループ内の協働作業をうながし机間巡視と作業観察、それぞれのグループや受講生からの個別質疑に応じる。
文
章
と
表
現
スタディスキルズ１

本授業は、社会の問題に目を向け、多様な意見や資料を収集し、自分で考え、主張を伝えることができるようになることを目標とする。大学では、専門分野について深く学ぶとともに、市民として社会に自覚的に賢く参画する力を育てることも大切である。授業ではデータサイエンスの基盤となる科学的方法に基づいた考え方、PCによるレポートやプレゼンテーション資料の作成技法などを実践的に学ぶ。受講者には、資料の収集方法とそれらの評価方法、引用方法、論理的な文章構築法を修得して、社会の問題について、科学的で合理的な問題解決ができるようになることを目指す。

共同（14 夏川 浩明・2 吉川 正俊・⑥ 杉山 一成 ／全14回）
科学的方法に基づいた、読み書きやプレゼンテーション、協働作業の作法について概説し、社会問題に対してグループ作業による調査や議論・発表の指導を行う。毎授業のそれぞれの課題
テーマに対し少人数グループ内の協働作業をうながし机間巡視と作業観察、それぞれのグルー
プや受講生からの個別質疑に応じる。
本授業は、社会問題を解決するための科学的手法、特に社会調査および仮設検証の手法を、実践を通して修得することを目標とする。SDGs等を題材に、学生が主体となって、課題を洗い出し、
社会調査および仮設検証の手法に基づきグループワークで調査を実施する。調査への取り組み
を通して、協働の作法や他者とのコミュニケーション力を、レポート（論文）執筆およびプレゼンテーションの技能も身につける。
スタディスキルズ２

外
国
語
科
目

外
国
語
英語演習Ⅰ

英語演習Ⅱ

英語演習Ⅲ

英語演習Ⅳ

（15 上阪 彩香・11 上岡 修平・⑤ 佐々木 博史 ／14回）
社会調査および仮説検証の手法について概説し、グループワークによる調査演習を指導する。またレポート（論文）の作法について概説し、レポート執筆・査読の作業を指導する。演習中は少人数グループ間を巡視し、質疑応答や助言などにより、受講生の作業を個別に手助けする。
本授業は、英語で他者とコミュニケーションをとるために、総合的な４技能（リスニング、リーディン
グ、スピーキング、ライティング）を向上させることを目標とする。テキストを用いて多くの演習に取り組むなかで、テーマについての知識や語彙だけでなく、英文読解力、聴解力、文法、文章構成力も獲得する。また内容要約によりライティング技能の向上も図る。場面に応じた会話練習や、英語でのスピーチ、プレゼンテーション、文章作成などに取り組み、英語で他者と意思疎通を図れる
力を身につける。
本授業は、英語演習Ⅰから引き続き、英語の総合的な４技能（リスニング、リーディング、スピーキ
ング、ライティング）を向上させることを目標とする。より難易度の高いテーマについて演習に取り組むなかで、知識や語彙、英文読解力、聴解力、文法、文章構成力も獲得する。また内容要約によりライティング技能の向上も図る。場面に応じた会話練習や、英語でのスピーチ、プレゼンテー
ション、文章作成などに取り組み、英語で他者と意思疎通を図れる力を身につける。
本授業は、より幅広い文脈での英語でのやり取りに対応できるようになるための英語コミュニケー
ション力を身につけることを目標とする。正しい文法理解が正確なコミュニケーションを支えていることを認識し、正しい文法理解に裏付けられたコミュニケーション能力を培っていく。また、英語的表現の背後にある考え方や文化についての理解を深めていく。文法を意識して文章を読み解き、正確な文法と新たに身に着けた語彙を用いて、自分の考えについて論理的に話す演習を行う。
本授業は、「読む」「書く」「話す」「聞く」といった英語に関する総合力をさらに向上させることを目標とする。グローバル社会に関連するテーマを扱い、テキストや英文資料を正しく読んで得た情報や知識を整理し、それを適切に伝達しあうコミュニケーション演習に取り組む。具体的には、英語での意見交換、ライティング、発表、議論などの活動を行い、フィードバックとリフレクションを通して、総合的な技能を高めていく。
-基本計画書-8-

共同

大
学
共
通
科
目

外
国
語
科
目

外
国
語

英語表現Ⅰ

英語表現Ⅱ

中国語入門Ⅰ中国語入門Ⅱ

フランス語入門Ⅰ

フランス語入門Ⅱ

韓国語入門Ⅰ韓国語入門Ⅱ

留学
生
科 日本語演習１目

日本語演習２

日本語演習３

日本語演習４

本授業は、 英語での会話を理解し、簡単な英語で身の回りのことを表現できることを目標とする。
授業ではペアやグループでの活動を積極的に取り入れ、仕事や毎日のルーティーン、旅行や故郷等の様々なトピックについて会話やプレゼンテーション、リスニングを行うことで、英語の運用能
力を幅広く培う。協働学習により英語学修の意義や楽しさに気づくとともに、他者を理解して、自分の意見や思いを英語で伝える表現力を身につけることをめざす。
本授業は、英語表現Ⅰの学修内容をさらに発展させ、ビジネスの基礎となる英語の語彙や表現を正しく応用する力と、リスニングとリーディングの両面でより広範なビジネス的コンテンツを理解する力を高めることを目標とする。英語表現Ⅰと引き続き、より広範な演習問題に取り組むことを通じて、英語学修の広がりに気づき、より自律的な学習態度を形成できるよう授業を展開する。また、授業中にはペアやグループでの活動を積極的に取り入れ、協働学習による目標達成への連帯感と動機付けを図りつつ、TOEICなどの英語検定にも対応できる力を培う。
本授業は、中国語の発音の基礎と初級文法を身につけることを目標とする。授業では母音・子音の仕組みや発音に関するルールを理解し、練習を重ねて正しい発音を身につけていく。また、日常生活で用いられるさまざまな中国語表現を例文として用いて、基本的な文構造や品詞等について学ぶ。そのほか、ペアやグループでの会話練習も取り入れ、能動的に中国語を学修する。
本授業は、中国語の発音や文法などの専門的知識を身につけ、簡単な日常会話レベルの中国語表現を理解できることを目標とする。「中国語入門Ⅰ」から引き続いて、中国語の発音に親しむ
ことも重視し、授業内で発音練習を行うほか、授業内で指示するピンインを暗記し、例文を暗誦す
ることを課題とする。街中や本屋、レストランなどの場面で用いられる表現方法についてペアやグループでの会話練習も行うとともに、授業で習った単語や文章を中心にリスニングの練習も行う。

本授業は、はじめてフランス語を学ぶ学生が、フランス語に関する基礎知識を身につけることを目標とする。フランスで幅広く受け入れられている日本のポップカルチャー（クール・ジャパン）をテーマに、ビデオを見ながら生きたフランス語を学修する。授業では必要最小限の文法の学修とともに、フランス語の聞き取りや口頭練習なども行う。また随時、プリントやＣＤ、ＤＶＤなどを用いて、フランスの文化や歴史、芸術、さらにフランス人の生活についての紹介も行い、フランスへの理解を深めていく。
本授業は、基礎的な発音、語彙、文法を確実に身につけるとともに、フランスの社会や文化、歴史・地理、生活習慣や文化に触れ、国際的な感覚を養うことを目標とする。ビデオ教材も活用しつ
つフランス語による生きたコミュニケーションのための基礎を固める。授業では、フランス語の聞き取りやペアやグループでのコミュニケーショントレーニングなども取り入れ、初歩的な語彙、文法事項などを少しずつ確実に身につけていく。また随時、プリントやＣＤ、ＤＶＤなどを用いて現代フランスの生活や文化の紹介も行ない、フランスへの理解をさらに深めていく。
本授業は、はじめて韓国語を学ぶ学生が、韓国語に関する基礎知識（韓国語の文字、基本的な文法・語彙・文章構造）を身につけるとともに簡単な会話ができるようになることを目標とする。イラストと写真を豊富に載せている教科書を使って、会話、文法、単語＆表現、読む、話すという総合的能力を高めていくことに重点を置いて講義し、学習者同士がペアワークを通じて会話能力を修得できるようにする。リスニング能力の向上のため講義におけるコミュニケーションの３分の１は韓国語のみで行う。
本授業は、韓国語の文法及び会話能力を修得することを目標とする。具体的な文法事項は、①
用言の使い方、②可能、意志、命令、勧誘、伝聞、不規則などの表現、③助詞、動詞、形容詞の使い方、である。これらの文法事項の説明に基づいて、会話練習を繰り返す。特に学習者同士がペアワークや質問応答の練習を通じて会話能力を高めていく。リスニング能力の向上のため講義
におけるコミュニケーションの３分の１は韓国語のみで行う。
本授業は、留学生を対象に、身近な話題について日本語で書かれた平易な文章の趣旨を理解できる程度の読解力の修得を目標とする。具体的には、思考力、一般知識、文字・語彙・文法の知識の獲得に向け、様々な文章を読み進めながら学んだ語彙や表現、文法事項を定着させていく。また、読解力とあわせて日本語能力試験合格に必要な聴解力を培うために、日本語の発音（拍、アクセント、母音の無声化）についても具体例を用いて重点的に学修する。
本授業は、「日本語演習１」を修了した学生を対象とし、日本語の読解力をさらに高めつつ、日本
語の表記について習熟することを目標とする。具体的には、漢字の発音（呉音と漢音）や唐宋音と慣用音、日本語のローマ字表記、キーボード入力、漢字の書き分けについて演習形式を取り入れながら、具体的な事例を用いて学ぶ。漢字、仮名、ローマ字、算用数字、記号の読み方や書き方（入力方法を含む）の幅広い運用能力を身につけ、日本語の読解力と表現力を身につける。

本授業は、「日本語演習２」を修了した学生を対象とし、馴染みのない話題について書かれたやや複雑な文章について、その論旨の展開や表現の意図を理解することができる程度の読解力の獲得を目標とする。前半の授業では、様々な文章を読み進めながらこれまでより高度な日本語の読解力を養う。後半はテンス表現やアスペクト表現、ヴォイス表現、動詞の種類（自動詞、他動
詞、授受動詞）について学び、日本語の文法能力を培う。
本授業は、「日本語演習３」を修了した学生を対象とし、高度な日本語の文法能力を身につけ、日本語能力試験N1程度、またはそれ以上の読解力を培うことを目標とする。前半の授業では、これまでより難解な文章を読み進めながら日本語の読解力を高め、後半の授業では、対象・手段・状況を表す複合助詞や形式名詞についても学修する。2年間の日本語学修を振り返り、第三者的視点で評価して、今後の主体的・自律的な日本語学修に生かしていく。

-基本計画書-9-

大
学
共
通
科
目

教
養
科
目

人
間
と
智 人間と文学

本授業は、文学作品を通じて異質な他者を理解し、共感する力を養うことを目標とする。前半は物語の構造を理解し、人物、性格、感情、風景などを描写する技法を学ぶ。後半は、前半に学んだ創作の技法を生かしてフランツ・カフカの小説『変身』を分析し、カフカの他者を見るまなざしの深さを明らかにしていく。最終的に、同作品のオマージュとしての一本の短編小説を完成させる。
授業全体を通じて、優れた文学は、私たちに新しいものの見方を与えてくれるものであると実感できるようにしていく。

人間と宗教

本授業は、「宗教」の基盤となっている各宗教の始祖たちの思想の断片に焦点を当て、それらを歴史的・思想史的に理解するだけでなく、自分自身との関わりにおいて再解釈する作業により、宗教が持つ力とそれを意識化する視点を養い、一人ひとりが深く人間を理解できるようになることを目標とする。宗教は時として、人々の心に寄り添うためのものという性格だけでなく、政治や教育と深く結びついてその信仰を絶対化した信者の再生産に力を注ぎ、結果としてそれが問題を引き起こすことも多くあった。授業では様々な宗教を概観しながら考察を深めていくことで、主要な宗教の特徴を理解していく。

人間と哲学

本授業は、人間とは何かという問題を中心に、徳、幸福、人格の尊厳、共同体、コミュニケーションなどの人間が生きる上での重要な基本問題や、人間の本質的な特性を示す知識や思考の問題について探究し、人間と哲学に関して探求する素養を身につけることをを目標とする。様々なテーマにおける哲学的思考を通じて、哲学は、基本的に私たち人間自身や私たちが経験する諸事象についてその根源に遡って思考・理解しようとする、人間や人間の関わる諸事象の本質・根拠を探究する学問であることを理解できるように授業を展開する。

人間と芸術

本授業は、絵画、インスタレーション、パフォーミング・アート、音楽などの様々な芸術形態、ジャンル、スタイルの作品に触れながら、芸術の多様で豊かな展開の背景にある歴史的・社会的背景
や、芸術と人間社会の関わりについての理解を深めることを目標とする。芸術と人間社会の関わりを広く俯瞰することで、受講生それぞれの関心に応じた自身の専門的な学修課題との接点を発見し、独自のものの見方を養うことができるように授業を展開する。

教育学入門

本授業は、現在の教育問題の論点について検討することを通じて、教育問題への理解の上に、「人を育てる教育とはどうあるべきか」という視点を持ちながら、よりよい教育像を追求するために何が必要かということについて、考えられるようになることを目標とする。さらに教育問題への理解にとどまらず、「人を育てる教育とはどうあるべきか」という視点を持ちながら、よりよい教育像を追求するために何が必要かという点についても検討していく。

現代倫理

本授業は、様々な倫理的問題をテーマに取りあげながら、倫理学上の問題を考える上で基礎となるいくつかの立場を概観することで、倫理学の基礎的な知識を修得するとともに、現代に起きている倫理学的な問題を伴なう事象に対して、倫理学的な観点から分析し、考えを深め、自分自身の意見を持つことができるようになることを目標とする。受講者同士のピアレビューも取り入れながら、倫理学の素養を様々に身につけられるように授業を展開する。

心理学概論

本授業は、心理学の入門科目として、心のしくみについての基礎的な内容の習熟を目標とする。
知覚の仕組みや認知、日常の営みについて、その基礎となる心理メカニズムを学ぶ。また、乳児から児童、思春期、青年期、成人期、中年期、そして老年期から死に至る人の一生を視野に入れて、人が人と交わり自分を育てていく心理メカニズムについても理解する。日常の出来事を心理学の知見と結びつけて捉えられる視点・知識の修得をめざす。

考古学

日本史概説

外国史概説

国
際
社
会 日本国憲法と日
本

本授業は、考古学がどのような学問であるのかを概観し、次に実際に発掘調査で得られる「石器」
や「土器」といった資料の扱い方、そこからいかに情報を引き出し、研究するのかといった考古学的な手法について学びながら、人類が残したあらゆる痕跡を手掛かりとして、生活していたヒトの暮らしや社会、環境を知ろうとすることの意義について理解することを目標とする。身近な「モノ」に触れる機会を通して、資料の観察方法や、図化や写真化などの資料化方法についても学ぶ。
本授業は、大学の所在地である大阪をフィールドの中心として取り上げながら、古代から近現代に至る日本史を概説し、日本史・日本文化に関する素養を身につけることを目標とする。各時代において大阪は、為政者から重要な地域と位置付けられ、政治・経済・文化の拠点となった。各回の授業では、大阪に残されてきた史跡・文化財を取り上げ、それがこれまで学習してきた日本史における出来事とどう関わっているのか理解を深めていく。
本授業は、ヨーロッパの歴史を中心に諸外国との関係をふまえつつ、政治、文化、社会を取り上げながら、古代から現代に至るまでの外国史ならびに国際関係の歴史について理解することを目標とする。諸外国の歴史は、地理的境界線や民族、言語、宗教などから独自の文化が形成され、相互の関わりによって展開されていた。歴史的知識を覚えるだけではなく、現代における問題が歴史とどのように関わっているのか、過去を知ることで現代や未来のことを考える力を養っていく。
本授業は、具体的な事例の分析を通じて、憲法や人権の考え方、統治機構の仕組みに関する知
識を身につけることを目標とする。具体的な問題や判例、規制を取り上げながら、憲法の規定のう
ち基本的人権と統治機構を中心に講義を展開する。また、行政権や司法権の意味内容や、憲法との関係についても理解する。受講者同士で議論しながら、身の回りの様々な出来事に憲法が関わっていることを理解し、単なる知識の修得に留まらずに憲法的な考え方を身につけることをめ
ざす。

国際関係論

本授業は、国際政治経済を中心に、社会の変化も含め、世界の主要地域、国家、国際機関などの概要や国際的に重要な諸課題についての基本的な情報・知識を学び理解することを目標とする。国際社会における日本のポジションを学び、米国、中国、インド、英国などの様々な国や、国際連合、ASEAN、EUなどの国際機関の概要や役割について理解を深める。世界や国際的な問題を理解し考える基礎となるよう、重要な事項や視点、身近な事例も紹介しながら授業を展開す
る。

人権と社会

本授業は、社会思想や歴史的な観点から人類にとっての人権の基本的認識を得た上で、現代社会の国際人権から、マイノリティ人権をはじめとする具体的人権問題についてグローカル（グローバル／ローカル）な視点で考え、自分事として捉えられることを目標とする。具体的には、西洋において人権思想がどのように発展してきたのか、日本においてそれがどのように受容され、展開したのかを学ぶ。また、性の多様性や障害者の権利、人種差別問題について理解し、人権課題の解決にむけて具体的態度や行動へと繋げることをめざす。

社会学概論

本授業は、一人ひとりが社会の一員であることを理解し、社会学の考え方に基づいた社会の捉え方を身につけ、社会課題を発見して説得的に論じる思考力の獲得を目標とする。授業では、近代
家族、文化、ジェンダー、ニューカマー、アイデンティティ、コミュニティ、文化的再生産、差別と偏見、ゲマインシャフトとゲゼルシャフトなど多岐にわたるテーマを取り扱い、考察を深めながら社会学の知識や基礎概念を体系的に修得する。
-基本計画書-10-

大
学
共
通
科
目

教
養
科
目

国
際
社
会 多文化共生社会と日本

現代と社会福祉ジェンダー論大阪の風土と文化

京都の文化と芸術

現代社会と政治

現代社会と経済

現代社会と法

科
学
と
生命と科学
環
境

地球環境問題暮らしの科学

現代と科学

本授業は、日本における多文化共生社会の現状や課題を理解し、自らの意見をもって課題や改善点について考察を深め、マイノリティの存在や価値観を認識し、自己の価値観を捉え直すことができる思考力の獲得を目標とする。日本における多文化な社会の状況や、多様なエスニシティが共生する社会の在り様について歴史的背景から学び、現状と課題を把握していく。また、学校教育における多文化共生を取り上げ、多様な文化的背景を有する人々が、社会のなかでいかにして共に生きているのか、また生きていけるのか、深く理解する。
本授業は、社会福祉の基本概念から歴史、法制度、各種サービス、高齢者・障害者・児童に地域福祉など幅広い分野を網羅的に学び、基本知識を身につけること目標とする。また保育・子育てと福祉、災害と社会福祉についても学修する。テーマに応じて社会活動を実践するゲストを招聘し、社会福祉実践の現状やその方法と機能についても理解を深める。授業の学びを通して社会に生きる多様な当事者の声に触れ、そうした当事者の課題を「自分ごと」として理解する共感力を養う。
本授業は、ジェンダーやセクシュアリティに関する基礎的な概念を理解し説明できるようになること、及びそれらの基礎概念を使って具体的な事象について分析できるようになることを目標とする。そのため、私たちが生きていくうえで避けて通ることができない＜性＞の問題を、ジェンダーという概念を中心にさまざまな角度から考える。具体的には、労働、教育、家族、国家とのつながりを検討する。また、映像作品に見るセクシュアリティの問題や、ジェンダー論の展開についても学ぶ。
本授業は、伝統芸能である「落語」を教材に、滑稽なストーリーの底流にある大阪の歴史や文化の実相を探究することを通じて、大阪の風土と文化に関する理解を深めることを目標とする。落語に登場する地名や人名、出来事は、歴史的な事実を踏まえた内容を含んでおり、それらのゆかりの場所を訪ねた記録を基に解説することで、大阪の歴史に親しむ。様々な演目の落語映像を視聴して史実を読み解き、庶民の暮らしや経済の移り変わりや、道頓堀や淀川の風景、四天王寺の変遷を学び、多角的に大阪の歴史、文化を理解する。
本授業は、千年の歴史がはぐくんだ様々な文化遺産を有する京都における伝統と創造のありようを再確認し、現代に残された文化や芸術に対する理解を深めることを目標とする。美術、宗教、文学などの諸分野、それらが複合的に見られる場としての社寺や美術館などについて、毎回テーマを定めて講義を進める。授業で取り上げる複数の社寺・美術館のうちの一つの見学を課題とするなどして、対象に直接ふれる機会も設けていく。
本授業は、主に政治経済や政治学で扱われてきた内容を中心として、現代社会と政治について考えるための視点を身につけるを目標とする。そもそも国家とは何なのか、国家を動かす仕組み
である民主主義という体制はどのようなものなのか、後半ではジェンダーや宗教、国際政治の捉え方についても学修する。社会における政治の役割を、学問的な点もふまえて理解するだけでな
く、様々なテーマを通して自分の政治観についても認知できるようになることをめざす。
本授業は、経済学という学問の目的を理解し経済学的なものの考え方を身につけること、経済学特有の専門用語の意味を理解すること、及び現実の社会問題を経済学的な視点から分析できるようになることを目標とする。そのため、本授業では、私たちの日常生活から経済を分析し、できるだけ平易かつ具体的に経済学のエッセンスについて解説する。具体的には、経済活動と市場原理について概説した後、日本の経済と景気変動、財政政策、金利政策との関係や日本の経済の現状と課題について学ぶ。
本授業は、現代社会におけるさまざまな「法」にまつわる現象や事例をトピックとして、法的なものの見方、考え方を身につけることを目標とする。具体的には、社会におけるさまざまな法律・ルールについて、1回につき1つのテーマを取り上げて講義形式で紹介していく。現代社会の中で「法律」「ルール」が果たしている機能、しくみを理解するための基礎的な知識と教養を修得し、社会に参加する主体としての判断力を養っていく。
本授業は、生命と科学の関係について理解し、生命倫理の観点から考察できるようになることを目標とする。生命科学の応用技術は、社会から大きな期待が寄せられているが、遺伝子による差
別や遺伝子操作の危険性など、新たに生まれる問題も指摘されている。生命科学が明らかにしたこと、まだわからないことを明らかにした上で、生命科学が生み出す問題について、倫理の問題とも関連させながら身近に迫る問題として捉えるようにし、考えを深めていく。
本授業は、気候変動（地球温暖化）を中心に、地球環境問題や持続可能な開発目標（SDGs）、大規模災害、公害について理解を深めることを目標とする。現在、気候変動、生物多様性の喪失、
オゾン層の劣化、大気汚染といった環境問題が地球規模で発生している。政府、企業、メディア、
国際機関、市民社会・NGOといった多様な主体が行動しているが、解決は遠い。単に知識の修得のみをめざすのではなく、複雑な地球環境問題について、信頼できる情報を集め、ニュースを読み解き、多様な価値観に触れ、議論するなかで、考察を深めていく。
本授業は、日々の暮らしの中の「食」の科学に向き合い、「食」に関わる人体の構造や機能の基礎的な知識や、ヒトの「食」に対する心理・行動についての実験心理学的研究の手法及び科学的知見を修得することを目標とする。授業では、私たちは「なぜ・何を・どのように食べるのか」に注目して、「食」に関する様々な学術研究の知見に基づき、私たちヒトの「食」にまつわる心理や行動を科学的に考察していく。また、学術文献を活用して実験心理学で用いられる実験手法を学び、質問紙調査を体験しながら研究手法を身につけていく。
本授業は、私たちの日常生活や経済活動など、現代社会の様々な場面において不可欠なものとなっている科学・技術についての理解を深めることを目標とする。多くの人々にとって科学や技術というものは専門的なものというイメージが広く持たれ、どうしても身近な話題としては扱いにくいと感じている人も少なくない。そのため、科学や技術と私たちの生活、社会とのつながりについて、様々な事例を通して身近に感じられるように授業を展開する。

-基本計画書-11-

教
養
科
目

健
康
と
スポーツ演習Ⅰスポ

本授業は、社会生活のリズムづくりや余暇の利用の一環としてスポーツを体験し、生涯を通じて楽しむことのできるスポーツの発見と運動技能、コミュニケーション力の修得を目標とする。演習を通し、ルールや戦術を理解し運動技能を身につけることができる。また、対戦相手やチームメイトとともに試合することを通じ、運動技能の向上だけではなく、コミュニケーション力を身につける。ス
ポーツ演習Ⅰの種目は卓球、アルティメット、サッカー、ヨガ等である。

ツ

本授業は、社会生活のリズムづくりや余暇の利用の一環としてスポーツを体験し、生涯を通じて楽しむことのできるスポーツの発見と運動技能、コミュニケーション力の修得を目標とする。演習を通し、ルールや戦術を理解し運動技能を身につけることができる。また、対戦相手やチームメイトとともに試合することを通じ、運動技能の向上だけではなく、コミュニケーション力も身につけていく。
スポーツ演習Ⅱの種目はバスケとボール、バドミントン、バレーボール等である。

ー

大
学
共
通
科
目

スポーツ演習Ⅱ

健康科学

ー

A
I
・
情報リテラシー１
デ

ー

タ
リ
テ
ラ
シ 情報リテラシー２

本授業は、受講者が自身の生活習慣を見直し健康管理ができるよう、食生活、運動、休養に関する基礎知識の修得を目標とする。日本人の平均寿命は年々延びており、健康寿命の延伸のための病気の予防が重要視されている。私たちがこれから健康で長生きするために必要な生活習慣病及びその予防に関する基礎知識に加えて、熱中症、貧血、骨障害の予防・対策や、喫煙、飲酒、ストレス等が健康に及ぼす影響についても学修する。
本授業は、様々な社会課題の解決に向けて情報処理技術を活用できるよう、大学での学びにおいて必要となるコンピュータスキルの基本を身につけることを目標とする。具体的には、Windows
パソコンの基本操作、インターネット検索の方法、電子メールを使った文書のやり取り、電子メー
ルやSNSでのマナー、及び、文書作成ソフトを使った文書表現、表計算ソフトを使ったデータの分
析・整理、Microsoft Officeのツールハンドリングについて理解を深めていく。
本授業は、様々な社会課題の解決に向けて情報処理技術を活用できるよう、大学での学びにおいて必要となるコンピュータスキルの基本を身につけることを目標とする。具体的には、課題解決に必要な情報を収集し、収集した情報を課題解決に向けて適切に加工・分析し、プレゼンテー
ション資料を作成していく。IT、IOT、AIについての理解を深めながら、コンピュータとインターネッ
ト（ＩＣＴ）を活用して一連のリテラシーを養っていく。
（概要）本授業は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定したモデルカリ
キュラムに基づいて、データサイエンスとは何かを学び、基礎となる知識やスキルセットを得ることを目標とする。近年、情報通信技術やセンサ技術の進歩により、ヒトやモノの情報がリアルタイムに計測、利用される時代が訪れている。こうしたデータを用いた様々なサービスが生まれ、個人や組織の意思決定も、データあるいはAIに支援されて行われるようになりつつある。そのような社会の変化の中で、データを処理分析し、有益な情報を得て活用する為の学問分野であるデータサ
イエンスの重要性は高い。

データサイエンス基礎

オムニバス方式（オムニバス方式／全14回）（⑥ 杉山 一成 ／7回）
情報通信技術の発展と、データとAIの活用事例や最新動向、データやAIを扱う上での諸問題・情報セキュリティ等の講義を担当する。
（14 夏川 浩明 ／７回）
データ解析の技術やデータの読み方や扱い方・可視化方法等の講義を担当する。
（概要）本授業は、データサイエンスの基礎的な概念やスキルセットを修得し、論理的に課題を抽出する思考力や実践力の習熟を目標とする。本授業では、データサイエンスの実践力を養うた
め、科学的方法や情報処理技術を総合的に扱う。データサイエンス基礎の講義を踏まえて、先端的なデータ活用やAIについて解説する。また、社会統計データや自ら取得したデータに対してのExcelによる分析や可視化の演習を通じて、データをもとに事象を探索し科学的に分析するデー
タサイエンスの思考力や実践力の向上を目指す。最後に、ExcelVBAなどデータ処理を自動化する枠組みを演習も交えて学修する。

オムニバス方式（オムニバス方式／全14回）
データサイエンス実践（16 新庄 雅斗 ／9回）
データの利活用に関する基礎的な知識やスキルセットの概説を担当する。Excelによる演習を通じて、データの集計や可視化についても解説する。
（17 廣江 葵 ／5回）
演習課題発表とExcelVBAプログラミングを担当する。データ利活用の実践に関するプレゼンテー
ションやExcelVBAによるデータ分析などについて指導する。
オムニバス方式・共（概要）本授業は、数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）のモデルカリ
同（一部）キュラムに基づき、社会における統計学の役割を理解し、統計学を通じてデータサイエンスを行う
基礎となる知識の獲得を目標とする。本授業では、データの要約や視覚化、相関と因果、回帰を取り上げる。さらに、統計的推定・検定の基礎となる具体的な方法論を学び、それらの意味と意義、特徴と限界を知り、データの分析結果を批判的に見る目を養う。
（オムニバス方式／全14回）

統計学基礎（⑦ 關戸 啓人・15 上阪 彩香／1回） （共同）
講義のガイダンス、および、社会における統計学及びデータサイエンスの重要性について講義する。
（15 上阪 彩香 ／7回）
記述統計を担当する。尺度水準、データの要約・可視化、変数の変換、相関と因果、回帰について概説する。
（⑦ 關戸 啓人／6回）
推測統計を担当する。推測統計の基礎、標本分布と信頼区間、統計的検定の基礎、t検定、カイ二乗検定について概説する。
-基本計画書-12-

教
養
科
目

A
I
・
デ

ー

大
学
共
通
科
目

ー

タ
リ
テ
ラ 統計学実践シ（概要）本授業は、表計算ソフトMicrosoft Excelを用いた演習を通じて、「統計学基礎」で獲得したデータサイエンスの知識や日常生活に欠かせない統計学を実践的に理解し、様々なデータに応用できるようになることを目標とする。さらに、Excelを用いてデータを分析する際に非常に強力な手段となりうるVBA（Visual Basic for Applications）を用いてプログラミングの基本的な概要についても講述しながら、プログラミング演習も行う。これは、将来的に他のプログラミング言語を用いてデータ分析を行う際の橋渡しともなる。

オムニバス方式（オムニバス方式／全14回）（15 上阪 彩香／11回）
Microsoft Excelを用いて、「統計学基礎」で学修した内容、および発展的な内容について演習を担当する。
（12 山本 詩子 ／3回）
VBA（Visual Basic for Applications）を用いてプログラミングの基本的な概要について講述し、演習を担当する。

AI入門

ャ

キ

リ
ア
科
目

ェ

学
部
横
断
型
プ
ロ
ジ
ク
ト

企業等連携PBL

本授業は、AIによって急速に変容していく社会（いわゆるSociety 5.0）のなかで、私たちの生活の様々な局面において活用されるようになっているAI（人工知能）、ビッグデータへの理解を深めることを目標とする。現代社会において実務面・思想面の両面で活躍する外部講師を招聘し、様々なテーマに関する講義を通して、AII時代の社会についての知識と想像力、思考力を養う。まずは
AIがどのように社会実装されているのかを概観した後、AI導入による医療・ヘルスケアの現状や、
働き方、音楽ビジネスの変容について学び、来るSociety5.0時代をどのように生き抜くのか展望していく。
（概要）本授業は、少人数グループ毎に規定した学外企業・組織の課題認識と課題の分析・構造 オムニバス方式・共化、並びに、課題解決提案のプレゼンテーション力の養成を目標とする。授業では、学外の企業
同（一部）や公的機関が抱える課題を対象にしたPBL（課題解決型学修 Problem Based Learning）のプロ
セス理解とその実践を行う。具体的には、少人数グループ毎に規定した学外企業・組織の課題認
識と課題の分析・構造化、並びに、課題解決のためのソリューション提案に向けた要素技術、スキルの深耕と課題解決提案のプレゼンテーションを行う。PDCAサイクルを２回取り入れる開講形態
により、洞察、観察、対話、交渉、反省、学習の再構築というPBLのプロセスの理解を深める。また、学生主体の能動的な活動により、個々の受講生の自主学修力、応用展開力、表現力、粘り強さなどの非認知能力の向上を図る。
（オムニバス方式／全14回）（① 原 良憲／14回）
授業の進め方の説明および具体的な方法の説明、授業の進行、グループワークの観察・評価（② 小山田 耕二・③ 劉 継紅／10回）（共同）
グループワークの観察・評価（概要）本授業は、データサイエンスを修めた者としてのキャリアプランニングに必要な知識と能力を身につけることを目標とする。キャリアを築くのに必要なスキルと知識を学び、実際に社会で活躍しているエンジニアやデータサイエンティストの話を聞く機会を通じ、自らの将来をプランニングする能力を身につける。

ャ

キ

リ
ア

オムニバス方式(オムニバス方式/全14回）

キャリアプランニング（8 笠原 秀一/5回）
講義とデータサイエンティストによる講演を通じて、データサイエンス人材としてのキャリアパスと、
キャリアパス設計に必要な情報収集の方法について、解説・指導する。
(⑥ 杉山 一成/5回)
国内外の大学におけるAI・データサイエンス研究、情報通信分野におけるこれまでの発展と今後の展望を概観する。特に、後者の情報通信分野については、この分野で活躍されているデータ
サイエンティストを招いて特別講義を開催し、その職種に就くために必要な技能や能力などについて解説・指導する。
(⑤ 佐々木 博史/4回)
情報システム開発の初歩について解説すると共に、これまでの講義と講演を振り返り自分のキャリアパスを設計していけるよう解説・指導する。
（概要）本授業は、大学における学修と社会での経験とを結びつけることで、大学における学修を オムニバス方式・共深化させ新たな学修意欲を喚起すること、また自己の職業適性や将来設計について考える機会
同（一部）を得て主体的な職業選択の意識を育むことを目標とする。事前学修では、実習先企業・団体の概要調査や業界研究、実社会で求められる基本的なマナーの研修などを実施する。実習先企業・団体では、それぞれのプログラムに従って実働５～１０日間の実習に取り組む。事後学修では、実習を振り返り履修生同士での意見交換を行うとともに、各自が実習結果をまとめ、報告会でプレゼンテーションを行う。
(オムニバス方式/全14回）

ビジネス・インターンシップ１（③ 劉 継紅 ／4回）
事前学修のガイダンス、実習先企業・団体の研究と実習を担当する。
（2 吉川 正俊 ／2回）
事前学修のプロフィールシートの作成を担当する。
（① 原 良憲 ／2回）
事前学修のマナー研修を担当する。
（③ 劉 継紅・2 吉川 正俊・① 原 良憲 ／6回） （共同）
事後学修と合同報告会を共同で担当する。

-基本計画書-13-

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

（概要）本授業は、データサイエンス学修の基盤となる基礎的な数学の考え方を理解し、計算機 オムニバス方式・共同（一部）の活用も含めた実用的な計算技能を獲得することを目標とする。基礎的な数学（集合と論理、関数と方程式、微分法、積分法、ベクトルと複素数）の考え方を学修し、具体的な問題演習を通して理解を定着させる。計算機を用いた演習課題に取り組むことにより、科学技術計算ソフトウェア等の計算機の利用法を修得する。

専
門
基
礎
科
目

（オムニバス方式／全14回）

データサイエンスのための数学基礎（1 中村 佳正 ・ 11 上岡 修平 ・ 16 新庄 雅斗 ／１回） （共同）
科学技術計算ソフトウェアの導入を担当する。数式処理やグラフのプロット等、基本的な操作方法を概説する。
（1 中村 佳正 ／1回）
集合と論理を担当する。集合、命題論理などについて解説し、問題演習を指導する。
（11 上岡 修平 ／6回）
関数と方程式、微分法を担当する。関数・方程式のグラフ、指数・対数関数、１変数関数の微分法などについて解説し、問題演習を指導する。
（16 新庄 雅斗 ／6回）
積分法、ベクトルと複素数、データサイエンスへの応用などを担当する。１変数関数の積分法、ベクトルと複素数、データサイエンスへの応用などについて解説し、問題演習を指導する。

プログラミング基礎

本授業は、プログラムを作るためのプログラミングを理解することにより、コンピュータの動作の理
解やエラーが起きた時の対処などができるようになることを目標とする。そのために、プログラミン
グの基本概念である変数や条件分岐、繰り返し文などについて学び、基礎的なデータの操作を行う手法を学ぶ。また、プログラム本体であるソースコードの記述の仕方であるドキュメンテーショ
ンやプログラムのテスト技法などについても学び、なぜそれらが必要か説明できるようになる。
（概要）本授業は、統計学におけるデータの集計や視覚化に関わる基本的な内容を理解し、身のまわりの様々な課題解決に向けて、それらの取り扱いに習熟することを目標とする。データサイエ
ンスを学ぶ上で重要な記述統計や確率分布について学修し、データから有用な情報を抽出する手法について理解を深める。また、統計解析ソフトＲを用いた基本的なプログラミングについても学修する。
（オムニバス方式／全１４回）

統計学１（16 新庄 雅斗 ／７回）
確率とデータの視覚化を担当する。確率の加法定理や乗法定理、条件付き確率、ベイズの定理に加えて、１変量のデータの取扱についても解説する。
（11 上岡 修平 ／７回）
多変量データの処理と確率分布を担当する。回帰直線や最小二乗法および代表的な確率分布について概説する。

-基本計画書-14-

オムニバス方式

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

（概要）本授業は、データサイエンスに関連する最先端の内容を俯瞰し、数学、統計、情報などの基礎が応用にどのように生かされているかを理解することを目標とする。各教員がオムニバス形式
でデータサイエンスに関連する話題を紹介する。データサイエンスの最先端の内容を俯瞰し、学生が自分自身で考察を加えることにより、他の科目で学ぶ数学、統計、情報などの基礎的内容が応用にどのように生かされているかを理解する。

専
門
基
礎
科
目

（オムニバス方式／全１４回）（8 笠原 秀一／ 1回）
データと観光：スマートツーリズム ： 近年、観光客は、SNSを介して得た情報を元に、スマートフォンを使って行動している。これをスマートツーリズムと呼んでおり、情報推薦や行動モデリングなど
その最新のトピックを紹介する。
（③ 劉 継紅／ 1回）
CAEと機械学習を用いた製品設計 ： 製品設計で活用されているCAE（Computer Aided
Engineering, 計算機援用工学）は解析時間がかかるという課題に対し、機械学習によるCAE代替
モデルが解析時間を飛躍的に短縮できることと、CAEと機械学習の融合による新たな可能性について紹介する。
（6 山西 輝也／ 1回）
生体データからの情報を読み解く ： 私たちのまわりには多くのデータがあふれているが、私たち自身からも種々のセンサーでデータを得ることができる。ここでは、脳波データから得られる情報について概説する。
（12 山本 詩子／ 1回）
医用画像とデータサイエンス ： 病気の診断や治療計画に画像診断が利用される。今後その画像を解析することで、今まで以上の診療に役立つことが期待されている。主にMRIやCTなど医用画像データの解析に機械学習などデータサイエンスを応用する研究の最前線を紹介する。
（14 夏川 浩明／ 1回）
人とコンピュータの関わりの最前線 ： 膨大なデータや情報が溢れる社会では、人がデータから有益な情報を得るために様々な技術が開発されている。データを見るための可視化技術（VR・ARなど）を通じて、人とコンピュータの関わりあいの最前線を紹介する。
（② 小山田 耕二／ 1回）
点群データからの知見創出 ： ドローンをはじめとして、時空間で点群データが取得できるようになってきた。この点群データからニューラルネットワークを使って知見を創出する研究について紹介する。
データサイエンス概論（⑤ 佐々木 博史／ 1回）
IoTとビッグデータ ： 人を支援する環境構築のために、我々が毎日過ごしているリアル環境からのデータ収集の技術、集めたデータの利用方法、データの可視化について概説する。
（15 上阪 彩香／ 1回）
人文科学とデータサイエンス ： 人文科学領域におけるデータや課題に対し、統計解析や情報技術を活用した研究の歴史と最新の話題を紹介する。
（16 新庄 雅斗／ 1回）
地域情報とコンピュータ数学 ： 地域の現状把握や意思決定のために、地域情報を活用する場面は多い。ヒアリング調査などで得られた地域情報から、有益な情報を見出すための数学とコンピュータを用いた特徴量抽出について、最近の話題を紹介する。
（⑦ 關戸 啓人／ 1回）
データの集め方の数学 ： どういう状況下で何について調査したいかによって、良いデータの集め方は変わりうるだろう。データの集め方を数学的に考察する実験計画法について、その歴史から最近の話題、周辺分野へのつながりを概説する。
（11 上岡 修平／ 1回）
数え上げの数学〜順列・組合せのその先へ〜 ： 確率の基礎は「もの」の個数を数えることであり、順列や組合せの数を求める問題はその典型である。高校数学でも扱うこの問題に関して、研究の歴史と現代数学における発展について紹介する。
（⑥ 杉山 一成／ 1回）
より有用で正確な情報検索 ： Webページとともに、ブログやツイートなど、インターネット上の情報
は、増加する一方である。本回では、こうした情報洪水の現状と、各ユーザが、より有用で正確な情報を検索するための研究動向について紹介する。
（④ 鎌原 淳三／ 1回）
データサイエンスとインターネット ： ビッグデータやクラウドなどデータサイエンスの発展にインターネットの急速な利用拡大が果たしてきた役割は大きい。インターネットが私たちの生活にもたらした変化を知り、データサイエンスを支えるウェブサービスなどについて概観する。
(2 吉川 正俊／ 1回)
パーソナルデータマーケット ： パーソナルデータマーケット実現のためには経済学、法学、心理学、計算機科学などにまたがる学際的なアプローチを必要とする。パーソナルデータマーケットの基礎として重要と思われる概念を紹介する。

データマイニング基礎

本授業は、対象と分析目的に応じて、コンピュータを利用してデータの準備と分析・考察、得られた知見の発表・報告書の作成というデータマイニングの一連の基本的な手順と全体像を理解することを目標とする。まず、データの収集と準備について学ぶ。次に、データを分析する統計解析な
どデータマイニングの基本的な手法を学修する。そして、表計算ソフトウェアExcelを用いたデータ
分析の基本的な手法の実践を通じて、要約統計量とクロス集計の解析・可視化を行い、得られた知見の発表と報告書の作成を行う。さらに、データの正規化の必要性や機械学習の初歩的な概念を修得する。最後に、各分野におけるデータマイニングの応用事例を取り上げ、応用としてどのような展開が可能かを概観する。

-基本計画書-15-

オムニバス方式

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
基
礎 計算機概論１
科
目

PCやスマートフォン、タブレットなどのコンピュータは、我々の日常生活に浸透するようになった。
本講義では、コンピュータが動作する仕組みについて、ハードウェアを中心に、今後の他科目の講義内容にも関連する、ソフトウェアやネットワークについて概観する。ディジタル情報の表現方
法、計算機の構成や仕組みとともに、データベースやネットワークの基礎、インターネットについて講義する。さらに、コンピュータ利用に関する最新の話題も紹介する。
（概要）本授業は、微分積分法の意義と使い方を理解し、実用的な計算技能を修得することを目標とする。１変数および多変数関数の微分積分法について例題ベースで学修することにより、微分・積分の意味と使い方を理解する。また課題演習を通してデータサイエンス学修に役立つ計算技能を修得する。受講者は専門基礎科目「データサイエンスのための数学基礎」を履修するなどして、１変数関数の微分積分法の基礎を修得していることが望ましい。

オムニバス方式（オムニバス方式／全14回）
データと数理１（1 中村 佳正 ／2回）
１変数関数の微分積分法を担当する。１変数関数の微分積分法について解説・総括し、課題演習を指導する。
（11 上岡 修平 ／12回）
１変数関数の微分法の応用、多変数関数の微分積分法を担当する。初等関数、テイラー展開、
偏微分、極値問題、多変数関数の積分などについて解説し、課題演習を指導する。

アルゴリズム

データ可視化

ソフトウェア工学基礎

本授業は、計算機を用いてデータを処理したり問題を解いたりする際に現れる基本的な問題に対して、それを解くためのアルゴリズムの原理を理解し、計算機上で実装・活用する技能を身につけることを目標とする。データ探索やグラフ・ネットワークの問題などの基本的な問題について学
ぶ中で、それを解くための手法（アルゴリズム）の原理を理解し、計算機上での実装法を修得する。本授業は専門基礎科目「プログラミング基礎」の履修を前提とする。
本授業は、情報可視化の考え方、ヒトの視覚情報諜報処理と視覚認知の性質、データの構造とデータを視覚的に表現するための基本的な技術、またコンピュータにより表現される図形や画像の処理などについて理解することを目標とする。膨大なデータや情報が溢れる社会では、人がデータから効率的に有益な情報を得るための技術が極めて重要である。コンピュータによって視覚的に情報を提示する技術（情報可視化技術）はコンピュータと人をつなぐ基盤的な技術である。演習課題を通じて、データ科学の実践力を養う。
本授業は、大規模ソフトウェアシステム開発における問題点を提起し、その基本となる処理やデータ構造の隠蔽化の重要性についての理解を深めることを目標とする。この解決手段として広く利用されている統一モデリング言語（Unified Modeling Language: UML）について学び、簡単なAIチャットボットの設計開発ができるようになる。また、UMLを用いて、実運用のAIチャットボットのソフトウェア処理の分析ができるようになる。
（概要）本授業は、線形代数学におけるベクトルや行列、行列式の基本概念を理解し、連立１次方程式や固有値問題について具体的な計算技術の修得を目標とする。データサイエンスにおける数学の核となる線形代数学の基本事項を学修し、データ分析において必要不可欠なベクトルや行列の計算技術について理解する。また、具体的な計算例や問題演習を通じて、連立１次方
程式の解法や行列の固有値・固有ベクトル計算について理解を深める。

専
門
基
幹
科
目

（オムニバス方式／全14回）
データと数理２（16 新庄 雅斗 ／７回）
ベクトルと行列の基本性質を担当する。ベクトルの線形独立性や行列の基本演算、行列式の性
質について解説する。
（1 中村 佳正 ／７回）
連立１次方程式と固有値問題を担当する。ガウスの消去法、クラメルの公式、行列の固有値問題
や対角化可能性について解説する。

統計学２

本授業は、統計学１の内容を踏まえ、母集団から抽出されたサンプルから母集団の様子を正しく推察する推測統計学を学び、世の中に氾濫する統計分析を正しく見極める知識を獲得することを目標とする。はじめに母集団と標本、確率分布について取り上げ、前半部分では点推定・区間
推定、後半部分では統計的仮説検定の基礎から母平均に関する検定、カイ二乗検定などを取り上げる。さらに、R言語を用いて基礎的な題材の視覚化と統計分析を実施する。

計算機概論２

本授業は、計算機で計算するというのはどういうことなのか、また、ソフトウェアの観点でその仕組みを理解することを目標とする。まず、基本的な機能を担うオペレーティングシステムについて、その役割やセキュリティの問題などを理解する。その上で、プログラムを作成するためのプログラミン
グ言語について、コンパイラ型言語とインタープリタ型言語に分け、それぞれの仕組みや特徴について理解する。最後に、計算の方法を表すアルゴリズムについて理解し、実際に疑似乱数を作る乱数発生器のアルゴリズムを用いて、疑似乱数を用いたシミュレーションに応用できるようにな
る。

情報検索

情報ネットワークとWeb

本授業は、情報検索に関する基礎的な理論や技術、評価方法、身の回りの情報検索システムについての知識を説明できるようになるとともに、プライバシーや著作権、情報の信頼性など、検索対象となる電子化されたコンテンツに関する権利や倫理についても理解することを目標とする。また、文書の検索だけではなく、マルチメディアやソーシャルメディア上の検索、情報検索と関連性の高いテキスト情報の分類やクラスタリング、マイニングなどの技術についても取り扱う。
本授業は、ネットワークの基盤技術と階層型プロトコルの概念を理解すると共に、インターネットの仕組みとその上で実現されているサービス、Webの仕組み、セキュリティの初歩について理解を深めることを目標とする。インターネットとその上で実現されているサービスは、現代情報社会を構成する上で欠くことのできない基盤技術となっている。実際にWebページを作成するなどして、Webの仕組みについての理解を深めていく。

-基本計画書-16-

オムニバス方式

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
基
幹 回帰と分類
科目

本授業は、データマイニングや機械学習などで重要な役割を果たす回帰と分類について修得す
ることを目標とする。まず、最小二乗法を用いて回帰分析を行う方法について、説明変数が1つの場合の単回帰分析からはじめて、回帰分析が複数ある場合の重回帰分析においても理解する。
回帰分析の因果推論や機械学習への応用についても理解を深める。分類に関しては、K近傍法、決定木、サポートベクターマシン、ナイーブベイズ、ニューラルネットワークなどの分類の手法を理解する。これらの手法について、実演などを通じて各手法を比較し、どのような状況下で有効になるのかを考察する。

本授業は、人間の感覚や知覚、コミュニケーション、情報可視化技術、AR・VR、ユーザインタラク
ションなど、人間の心理生理的側面から先端的な情報システムの技術を横断的に学ぶことでHCIについて基本的な枠組みを理解することを目標とする。コンピュータが社会に普及すると共に、
ヒューマン・コンピュータ・インタラ ユーザにとっての使いやすいインターフェースなど人とコンピュータの関わりが研究されてきた。
クション
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）とは人とコンピュータとの相互作用を理解する学
問分野であり、人とコンピュータのギャップを解消することで、技術による恩恵を向上させることを
目指す。

時系列分析

人工知能１

機械学習１

インターネット開発

データベース１

モデリングとシミュレーション

セキュリティとプライバシー保護

セキュリティとデータ一貫性

本授業は、時系列データの基本的な性質を概説し、データの振る舞いを説明するモデルと解析方法を学び、過去のデータから将来の予測についての有効性と誤差を説明できる知識と技術を修得することを目標とする。株価や為替の変動、気温や降水などの気象変化、人のある地点での
流れ、交通の状態など、ある一時期の状態が時間的に変化した情報を持つデータを時系列デー
タといい、このようなデータを用いて行う分析を時系列分析という。講義で得た知識と技術を使い、身の回りの時系列データを収集・分析することで実践力を磨く。
本授業は、人工知能研究の歴史から紐解きつつ、本分野の基礎的な理論と技術について概観・理解することを目標とする。人工知能は、人の脳の知的な活動を計算機で実現する方法を考察する学問分野である。近年様々な分野で深層学習の応用が進められているため、新しい学問と思われがちだが、人工知能の研究は、1956年のダートマス会議以来すでに60年以上の歴史を持つ。人工知能には様々な研究テーマがあるが、授業では、探索・問題解決、知識表現、推論、機械学習に焦点をあてて講述する。
本授業は、機械学習の歴史と概要、種類と目的を押さえ、機械学習の全体像を俯瞰できるようになった上で、基礎的な機械学習の手法を身につけ、適切に使い分けられるようになることを目標とする。まず、機械学習の歴史と概要、種類と目的を理解する。その後、教師あり学習として回帰と分類の手法について、モデルの複雑度やデータ数が汎化性能に与える影響を理解し、性能を評価する方法を取得する。さらに、教師なし学習として、クラスタリング・次元削減について、その概要と目的、どのような場面で役に立つかを理解する。また、クラスタリング・次元削減の手法について理解する。
本授業は、インターネット上のウェブにある様々なデータを、形態に応じて解析し情報抽出することができ、自分でウェブサーバの構築・運用を行い、自力でウェブアプリケーションを開発できること目標とする。「情報ネットワークとWeb」の履修を前提として、インターネットから多様な形態のデータを取得し、内容を解析して情報を抽出することを学び、また自分たちでウェブサーバの構築から運用、そのウェブサーバを利用したサンプルのウェブアプリケーションの開発を行うことで、
インターネット上のアプリケーションの開発の実際を学修する。
本授業は、データモデルおよびデータベース管理システムの基本的な概念を修得することを目標とする。大量データを効率よく管理し必要な情報を簡単かつ高速に検索するデータベース管理システムに関し、データ構造、データ操作、データ管理法、データ分析法などの基盤技術を学ぶ。特に関係データベースの概念、形式的操作体系である関係代数、関係データベース言語の国際標準SQLの表現能力や機能を修得する。SQLについてはOLAP (Online Analytical
Processing)機能も含め演習により理解を定着させる。さらに、実体関連（ER）モデルやスキーマの正規形などスキーマ設計法についても修得する。
本授業は、深層学習におけるニューラルネットワークの原理や有限要素法を用いて、構造物の強度評価方法のデザインできるようになることを目標とする。具体的には、文系・理系を問わず様々な分野で活用されているExcelを用いて、モデリングシミュレーションの基本手法を学ぶ。特に、ニューラルネットワークモデルと有限要素モデルについて、その原理を学び、Excelを使った演習を行う。
本授業は、情報セキュリティとプライバシー保護に関する正しい知識を身につけるため、情報基盤を支えるインターネットの基礎から、情報セキュリティの基本的な事項までを理解する事を目標とする。情報社会の到来により、私たちの生活は飛躍的に便利になった。通信ネットワークを介してやりとりされる情報は、個人生活だけでは無く、企業や政府の活動を支える社会基盤となっている。その一方で、情報ネットワーク基盤から不正な利益を得ようとする脅威も出現するようになった。個人のプライバシーが侵されるケースも多い。こうした脅威に正しく対処できるよう、情報セ
キュリティへの取組について学んでいく。
本授業は、データを保証する仕組みについて理解すると共に、情報セキュリティ技術の基礎となる暗号理論を修得し、具体的な暗号化・復号方法、デジタル署名、公開鍵認証基盤、セキュリティ対策について理解を深めることを目標とする。情報社会においてやりとりされる様々なデータは、内容が勝手に書き換わったり、不正なアクセスによって改ざんされたりすることのない、正しいデータとして適切に取り扱われなければならないことについて理解を深めていく。

本授業は、教師なし学習やWebデータマイニングの基本的手法を理解し実践することができることを目標とする。まず、機械学習の中で教師なし学習と呼ばれる分野の内容について学ぶ。大量のデータのみが与えられそこから何を出力すべきかが示されていない場合、データ間の類似度をもとにデータをいくつかのクラスタに分類するクラスタ分析の手法を学ぶ。また、データ間の相関
クラスタ分析とパターンマイニング
関係を見つけるパターンマイニングについて学ぶ。さらに、他の大多数のデータのグループから外れている外れ値の検出について学ぶ。最後に、インターネット上の大量のWebデータからのマ
イニング手法を学修する。

-基本計画書-17-

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
基
幹 テキスト解析論
科目

ビジネス基礎専
門
展
開 統計学３
科目

本授業は、テキスト処理の基礎知識と技法、テキストデータの解析手法、研究事例及び最新の話
題を解説することで、テキスト解析の基礎知識と技法への理解を深めることを目標とする。本講義
では、テキストの計量的な解析に必要な統計手法を取り上げる。講義の前半では、テキストデータの前処理（クリーニング、形態素解析）、TF-IDF等の重みづけやデータの可視化を取り上げる。
後半では、共起とbigramのネットワーク分析、クラスター分析を解説し、テキスト解析の活用事例を取り上げる。
本授業は、情報処理学会の策定によるデータサイエンス・カリキュラム標準に従い、ビジネス基礎としての「論理的思考」、「プロジェクト管理」、「ビジネス実装」の各項目について概要を理解し、実践のための基礎能力を身につけることを目標とする。ビジネスにおける論理的なコミュニケー
ションに関する説明を行うと共に、大規模プロジェクトにおけるリスク管理、情報共有、意思決定などについての理解を深める。あわせて、ビジネス実装のための方法論やツールについての説明を行い、知財、人材開発、ファイナンス、会計、マーケティング、経営戦略の個別の要素についても
データサイエンスとの関連の観点から解説し、当該知識の修得を行う。
本授業では、ルービンの因果モデルの意味で因果推論の方法、および、実験計画法を修得する
ことを目標とする。実験研究と観察研究について理解し、厳密な因果推論を行うためには実験研究においてランダム化比較試験などを行う必要があることを理解する。その上で、観察研究においても因果関係を考察する手段として、層別解析などを理解する。また、実験計画法において、分散分析について理解し、多重検定の危険性と解決方法を理解する。さらに、効率的に実験を行う方法である直交表や最適計画についても理解する。
（概要）本授業は、計算機のための数学を代表するグラフ理論と数値計算について、その基礎を身につけることを目標とする。グラフ理論と数値計算における代表的な問題を取り上げ、それを解くためのアルゴリズムや計算手法の原理を理解し、計算機上で活用する技能を修得する。

オムニバス方式（オムニバス方式／全14回）
データと数理３（11 上岡 修平 ／7回）
グラフ理論を担当する。グラフとネットワークに関する代表的な問題と、それを解くためのアルゴリ
ズムについて解説し、課題演習を指導する。
（16 新庄 雅斗 ／7回）
数値計算を担当する。方程式の数値解法、数値積分法、線形計算の手法等について解説し、計算演習を指導する。

機械学習２

可視化情報学

データベース２

スポーツデータ科学

本授業は、多様な機械学習の手法からどれを選択すれば良いか、データからモデルを選択できるようになること、また急速に発展した深層学習について基本的な全体像を学び、必要に応じて利用できるようになることを目標とする。機械学習１で学んだ手法を基本に複数の手法を適用するアプローチについて理解する。また、深層学習について基本的な仕組みなどを学び、代表的な
RNN及びCNN、転移学習などから具体的な応用例、深層学習の限界などについて理解する。
本授業は、可視化技術を用いて、社会のもつ課題の解決策をデザインできるようになることを目標とする。具体的には、解決策のデザインとして、科学的方法を代表する仮説検証法を活用できるようになる。また、データ取得に必要な基本的素養を身につけ、仮説検証で必要となるデータとしては、各種オープンデータ、そして必要な場合には、学生自ら取得したデータを利用できるように授業を進めていく。
本授業は、データを適切に収集、管理する手法を身に付け、分散データストレージについて理解することを目標とする。複雑なデータのモデル化やCSV、XML、JSON、Excelなどのフォーマット形
式について学び、種々のデータソースからデータを収集し、外れ値・異常値・欠損値の対処をした上で、分析処理結果のデータベースへの格納する方法を学ぶ。また、記憶装置やトランザクションの概要を理解し、分散データストレージ、データセンターの基本概念と機能について学ぶ。
本授業は、スポーツデータ科学に必要な生体計測の原理から、その解析方法やスポーツデータの可視化方法について学ぶとともに、データ計測や解析の演習を通じて、スポーツ分野におけるデータ科学の実践力を養うことを目標とする。IoTやウェアラブルデバイスの普及に伴い、スポーツの競技者や試合のデータが取得できるようになってきた。スポーツのパフォーマンスを向上させ、競技会での勝利を支援するために必要不可欠なデータ活用について学びを深めていく。
（概要）本授業は、データサイエンスが活用される産業を概観し、求められる人材の情報技術力と職業能力について理解を深めることを目標とする。今日の高度な情報社会では、企業活動のあらゆる場面でビックデータの科学的な分析技術やその結果を説明できる高度情報技術の技能を持った人材が求められている。情報に係わる職業人として必要なコミュニケーション能力やプロジェクト能力、情報技術者としての職業倫理について理解を深める。そして、高校生に対しての職業指導方法を学ぶ。
(オムニバス方式／全14回)

情報と職業(6 山西 輝也 ／11回）
データサイエンスが活用される産業を概観し、求められる人材の情報技術力やコミュニケーション
能力、プロジェクト能力などを概説する。また、高校生に対しての職業指導方法を教授する。
(① 原 良憲 ／3回）
データサイエンスによって創発が期待される新産業を概観し、そのような新産業での職業倫理などについて概説する。

人工知能2

本授業は、AIの学習と推論、評価、再学習および、AIとロボットについて学び、また、深層学習への理解を深めることを目標とする。授業では、AIの学習と推論、評価、再学習および、AIとロボットについて学ぶとともに、教育用レゴブロックSPIKEプライムを用いた演習を行う。構築したAIシステ
ムの善し悪しを評価するために使われる方法や、公開されて利用可能な深層学習の構造などを使って、手持ちのデータで再学習してデータに合わせる方法、また家庭用ロボット、産業用ロボッ
ト、サービスロボットに使われる学習や最適化手法について学んだ後、グループで協力して教育
用レゴブロックを用いてPythonによるプログラミングを行い、実機の動きを制御する。
-基本計画書-18-

オムニバス方式

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
展
開
科
目 計算機援用工学（CAE）

ビッグデータとクラウド

データ活用

事業機会とビジネスモデル

観光情報学

健康・医療データ科学

サービス経営とデータサイエンス

専
門
演
習
科
目

本授業は、計算機援用工学（CAE）の基礎と基本的な手法および製品開発への活用、ならびに
AI（機械学習）との融合による新しい展開と新たな可能性を理解することを目標とする。まず、CAEの歴史と現状、製品開発への活用事例について学び、その全体像を把握する。次に、CAEの代表的な分野である構造解析と流体解析の基礎となる固体力学と流体力学の基本的な考え方と解くべき問題（支配方程式）を正しく理解する。そして、問題を解くための数値計算の基礎となる有限要素法と有限体積法の基本的な考え方を修得する。さらに、汎用ソフトウェアを用いた構造解
析と流体解析の基本的な手法の実践を通じて、解析対象の応力分布や気流分布などを求めて結果を適切に解釈する。加えて、AI（機械学習）によるCAEサロゲートモデルの作成やCAE結果の分析などについて学修し、CAEとAIとの融合による新しい展開や新たな可能性を概説する。
本授業は、ビッグデータの特性を理解し、またそのアプリケーションを支える技術について、規模の問題などを学び、ビッグデータを扱う上で必要なクラウドの技術とサービスを理解し、活用できるようになることを目標とする。ビッグデータとは極めて大規模なデータのことであり、この規模が大きくなると通常の処理では時間内に終わらないなどこれまでにない困難が生じる。この困難の克服のためにビッグデータの処理技術を学ぶと共に、それを支えるクラウドの技術とサービスについて代表的なプラットフォームを対象に活用を学ぶ。
本授業は、データ収集の実際と活用するための技術への理解を深めることを目標とする。情報社
会の到来により様々なセンサが環境に埋め込まれ、ありとあらゆる情報がビッグデータとして収集されるようになった。授業ではデータ収集の実際と活用するための技術を解説すると共に、実際にデータ収集を行い、集まったビッグデータの応用例を実践的に検討する。
本授業は、アイデア創出から起業・企業組織化に至るイノベーションの種々の方法論を学修し、アイデア創出とその価値化につき、データ分析を行いながら実際の演習体験による理解を深めることを目標とする。GAFA（Google, Apple, Facebook, Amazon）に代表される大規模情報サービ
ス・プラットフォーム型の事業機会とビジネスモデルを中心に、最新の事例をもとにした授業を行う。講義形式と学生からの課題発表に基づく討議とをセットにした進め方により、授業実施する。また、実践的方法論の修得として、ビジネスモデルキャンバスや無形資産の価値化手法に対する具体的な演習も合わせて行う。
本授業は、スマートツーリズムのあり方とその要素技術を学ぶことを目標とする。観光はテクノロジーと共に変化してきた。近年の観光はスマートフォン、ソーシャルネットワーク、データサイエン
スなどに基盤を置いており、スマートツーリズムと呼ばれている。本授業では、スマートツーリズムのあり方とその要素技術を学ぶ。要素技術には、観光客が抱いているイメージの把握、行動測定、誘導といった、観光課題解決の実践に必要な技術を含む。R（又はQ-GIS)等で、簡単なデー
タ処理も行うことで、プロジェクトの進め方にも触れる。
本授業は、健康や医療に関するデータを収集、分析して、私たちが健やかに日々の生活を送るために有用な情報を抽出し解析するための手法について理解することを目標とする。そこで、IoTデバイスを使い、例えば、びわこ成蹊スポーツ大学に赴き、運動選手の毎日の練習量と睡眠量を計測し最適な練習と疲労回復の検討、あるいは、選手たちに簡易脳波計測器で彼らの脳波を測定し、選手個々における最適なリラクゼーションを見出すなど、実データを用いたデータ分析とその自動化のためのシステム開発の基本的な知識と技術を身につける。その上で、個人情報の取り扱いについての注意点についても理解を深める。
本授業は、サービス系企業の経営や運営に対して、データサイエンス応用として適用することを目標とする。具体的には、デジタル情報活用のサービス経営学を理解し、将来的に、企業経営戦
略、事業開発、イノベーションに資する能力開発を目指す。デジタル・トランスフォーメーション時
代において、産業全体を広義サービスとして捉えるサービス学のフレームワークをベースに、外食・流通、ホテル・観光、ヘルスケア、教育などのサービス産業の具体的事例をもとに、データサ
イエンスの効用について解説を行い、受講生自らも、演習、発表により理解を進める。また、当該企業・組織における諸課題の解決に焦点をおくだけではなく、サプライチェーン、地域、関連異業
種間などでの統合的な価値創出の重要性についても理解を深める。
（概要）本授業は，ドローンやRなどのデータ解析ツールを用いた演習を通して、データサイエンス オムニバス方式・共の意義を理解し、データサイエンスの基本的な手法やツールの利用法に習熟することを目標とす
同（一部）る。その中で、実験内容および結果を記録・報告するための実験ノートの取り方およびレポートの書き方を修得する。またクラスを3つのグループに分け，各グループは次の３テーマを順に実施する。グループワークを通して協同して問題に取り組む力を養成する。
（オムニバス方式／全28回）（1 中村 佳正・11 上岡 修平・16 新庄 雅斗・15 上阪 彩香 ／4回） （共同）
実験レポートの取り方およびレポートの書き方について指導する。

未来クリエーションプロジェクト１（11 上岡 修平 ／8回×3グループ）
自走ロボットと機械学習に関する演習を担当する。自走ロボットの操作方法・プログラミングおよび
機械学習による手法について概説し、実機実験を指導する。
（16 新庄 雅斗 ／8回×3グループ）
飛行ドローンの運行計画に関する演習を担当する。飛行ドローンの操作方法・センシングおよび数理モデルの手法について概説し、実機実験を指導する。
（15 上阪 彩香 ／8回×3グループ）
統計学とデータ解析に関する演習を担当する。統計解析言語Rによるプログラミングおよび記述統計の手法について概説し、計算機実験を指導する。

-基本計画書-19-

専
門
科
目

学
部
専
門
科
目

専
門
演
習
科
目

本授業は、プログラミング基礎で学んだ内容を実際にコンピュータを操作しつつ体験し、知識の定着と理解の促進を図りつつ、計算機科学のリテラシーを身につけることを目標とする。演習の中で個人でのプログラミングコンテストからペアプログラミング、そしてグループでのプログラミングと発展させながら、プログラミングと協働作業の実際を学び、自分たちでプログラム開発ができる力を身につける。
未来クリエーションプロジェクト２

共同（④ 鎌原 淳三）
授業の進め方の説明および具体的な方法の説明、最終的な成績評価（17 廣江 葵）
学生のプログラミング状況の管理、個別の質疑応答、プログラム課題の評価（12 山本 詩子）
グループワーク等の進行管理、個別の質疑応答、授業への取り組みの評価（概要）本授業は、問題解決型学修によりデータ収集、分析、可視化などの基本手法を身に付け オムニバス方式・共ることを目標とする。またクラスを3つのグループに分け、各グループは次の３テーマを順に実施す
同（一部）る。
（オムニバス方式／全28回）（⑥ 杉山 一成・8 笠原 秀一・2 吉川 正俊 ／1回）（共同）
各テーマの内容、クラス分け、進め方について説明する。

未来クリエーションプロジェクト３（⑥ 杉山 一成／9回）
文書データ分析を担当する。 文書などのデータを収集し、それらについて検索、分類、クラスタリ
ングなどを行い、適切な評価尺度を用いて、実行した結果を評価する。また、その評価結果を考察し、一連の取り組みや、改善点などをまとめ、発表する。
（8 笠原 秀一／9回）
観光データ分析を担当する。京都市、大阪市など特定の自治体における観光の実態を、オープ
ンデータを用いて分析。自治体の観光協会データアナリストの立場から、関係者に状況を説明する、という状況を想定。Q-GIS/R/Python/Excel等を用いた、時系列分析、空間分析、可視化などを行う。
（2 吉川 正俊／9回）
パーソナルデータ分析を担当する。パーソナルデータを対象にしてプライバシ保護をしながらデータ解析を行う手法を学ぶ。どのデータ項目に対してどのようなプライバシ保護が必要になるかを検討し、それに応じた保護手法を適用する。プライバシ保護と分析結果の有用性を両立させるための方法を検討しデータに適用する。
本授業は、現役データサイエンティストとともに、ビジネスの現場業務を想定したケーススタディにより、ビジネスの現場で必要なスキルを明確にし、今後の学修計画を立案することを目標とする。
ビジネスの現場で使える論理的思考・批判的思考を学び、事例に即したケーススタディを行い、主体的に課題設定を行う。設定した課題を解決するためのAIの仕様をデザインする。デザインされた仕様に基づき、システムを実装し、その結果をどう社会実装するのかを考える。

未来クリエーションプロジェクト４（② 小山田 耕二・③ 劉 継紅・14 夏川 浩明）
論理的思考と課題解決のプロセス、数理統計や機械学習のビジネスへの適用方法、本授業で取り扱うケースについて説明し、課題設定から課題解決までのプロセスを押さえながらグループ作業を指導する。グループ内の協働作業をうながし机間巡視と作業観察、それぞれのグループや受講生からの個別質疑に応じる。
（概要）本授業は、これまでの未来クリエーションプロジェクト及び専門演習科目に基づいて実際のデータ収集から分析、活用までの流れをおさえて、学生自身が具体的なアプリケーションの開発を通しコンピュータを利用した基礎的なデータサイエンスの全体像を理解することを目標とする。
（オムニバス方式／全28回）

未来クリエーションプロジェクト５

共同（④ 鎌原 淳三・⑤ 佐々木 博史・6 山西 輝也／ 4回）（共同）演習の進め方について導入の説明と、成果発表会での講評をおこなう。
（④ 鎌原 淳三／ 8回）
インターネットデータ収集と分析による活用アプリケーションの設計と開発（⑤ 佐々木 博史／ 8回）
スマートデバイスのセンサーデータ収集と分析による活用アプリケーションの設計と開発（6 山西 輝也／ 8回）
スポーツ選手に装着したIoTデータ収集と分析による活用アプリケーションの設計と開発

卒業研究１

本授業は、大学における学びの最終成果としてのデータサイエンスに関する卒業研究テーマを設定することを目標とする。大学における学びの最終成果としてのデータサイエンスに関する卒業研究のテーマを定めるため、受講生各自が研究テーマ候補に対して先行研究や関連する文献の調査、データ収集や実験を行い、指導教員や他の受講学生と議論を重ねながら、本実験の計画を立案する。本実験の結果についてレポート執筆、発表を行い、各自が研究テーマを発表
する。

卒業研究２

本授業は、データサイエンスに関するテーマについて、自らがその解決法を探ることによって、データサイエンスを用いて活躍するための力を身に付けることができることを目標とする。卒業研
究１の結果を踏まえて研究の目標を再設定し、担当教員の指導のもと、自らの課題に沿った
フィールド調査、実験またはシステム開発を行う。大学における学びの最終成果としてデータサイ
エンスに関する卒業研究を推進し、研究レポート執筆、研究発表を行う。

卒業研究３

本授業は、卒業研究２の結果を踏まえて、データサイエンスに関するテーマについて、自らがその解決法を探ることによって、データサイエンスを用いて活躍するための力を身に付けることができることを目標とする。最初に研究終了時の到達点を明確化するとともに、卒業論文全体の構成についても検討を進める。担当教員の指導のもと、追加的に必要なフィールド調査、実験またはシステム開発も行い、大学における学びの最終成果としてデータサイエンスに関する卒業研究を完成させ、卒業論文執筆、研究発表を行う。
-基本計画書-20-

オムニバス方式・共
同（一部）

①

都道府県内における位置関係の図面

①-1

大阪府
大阪成蹊大学大阪市東淀川区相川３-１０-６２-図面-1-

① -2

滋賀県

セミナーハウス

びわこ多目的グラウンド

滋賀県大津市和邇北浜天川519

滋賀県大津市北比良1204-図面-2-

② 最寄り駅からの距離や交通機関がわかる図面
至 京都

至 京都河原町

JR吹田駅
Osaka Metro
井高野駅
井高野駅よりスクールバス5分

阪急電鉄
相川駅
大阪成蹊大学
相川キャンパス新棟

至 大阪
至 大阪梅田第3体育館（トロワジム）第2グラウンド

Osaka Metro 今里筋線

JR吹田駅から相川駅前まで
スクールバス7分

至 今里■阪急電鉄「相川駅」
相川キャンパスへは東へ200m
新棟へは南へ100ｍ
阪急京都線(Osaka Metro堺筋線乗入れ)｢大阪梅田駅｣から普通電車で｢相川駅｣下車、「京都河原町駅｣から特急（途中普通電車に乗換え）で｢相川駅｣下車■Osaka Metro今里筋線「井高野駅」
スクールバスで相川キャンパスまで約5分
JR学研都市線｢鴫野駅｣及びOsaka Metro今里筋線｢鴫野駅｣と連絡
京阪本線｢関目駅｣でOsaka Metro今里筋線｢関目成育駅｣と連絡■JR京都線「吹田駅」
スクールバスで阪急相川駅前まで約7分
JR京都線｢大阪駅｣から普通電車で｢吹田駅｣下車、｢京都駅｣から新快速（途中普通電車に乗換え）で ｢吹田駅｣下車-図面-3-

校地の状況を明らかにする図面・校舎その他の建物の配置図
保有 校舎
鉄筋4階建

校地面積に算入している部分

2,522.69㎡

グロー
バル館

校地 1,263.00㎡
所有1,263.00㎡
所在地：大阪府大阪市

保有 校舎
鉄筋 地下1階付6階建
10,510.17㎡

保有 校舎
鉄筋 4階建4,381.33㎡

保有 体育館
鉄筋・鉄骨 2階建
3,359.77㎡

グラウンド 9,613.20㎡
所有9,613.20㎡
所在地：大阪府大阪市

北門

申請学部が他学部等と共用で使用する校舎等

本館

第1

北館

体育館

他の学校、他の学部等が

敷地面積322.45㎡

専用で使用する校舎等
他の学部と短大が西館

共用で使用する校舎等

保有【相川キャンパス】

中央館

校舎・図書館

校地

鉄筋 地下1階付7階建
保有

校舎

鉄筋

5階建

所在地：大阪府大阪市

相川

美術

体育館

大阪成蹊女子高等学校

図書館棟

高校

第2

4,656.97㎡

阪急

徒歩2分

東門

16,320.55㎡

所有16,320.55㎡

8,556.35㎡

棟（高校専用）

敷地面積8,191.30㎡

校地 9,787.51㎡
借用9,787.51㎡
所在地：
大阪府大阪市
保有 体育館
鉄筋 4階建2,091.10㎡

保有 校舎
鉄骨・鉄筋
5,415.53㎡

第3グラウンド 4,175.17㎡
所有4,175.17㎡
所在地：滋賀県大津市

3階建

1,094.37㎡

東館

校地 1,312.48㎡
所有1,312.48㎡
所在地：
大阪府大阪市

大阪成蹊大学と他の大学等との共用

他の大学等
の専用

計

相川キャンパス

16,320.55

16,320.55

グローバル館

1,263.00

1,263.00

南館(芸術学部専用)

3,181.87

3,181.87

東館(芸術学部専用)

1,375.79

1,375.79

美術アトリエ棟(芸術学部専用)

1,374.58

1,374.58

新棟

9,787.51

9,787.51

校舎
校地

第3体育館

1,312.48

多目的びわこセミナーハウス

9,460.00

グラウンド

びわこ成蹊スポーツ大学

小計

1,312.48
9,460.00
50,288.54

大阪成蹊女子高等学校
15,719.75

28,356.03

50,288.54

8,715.27

8,715.27

59,003.81

103,079.59

駐車場など

第2グラウンド

9,613.20

9,613.20

敷地面積15,611.11㎡

第3グラウンド

2,506.00

2,506.00

びわこ多目的グラウンド

4,175.17

運動場
敷地

びわこ成蹊スポーツ大学

滋賀県大津市和邇北浜519

その他

4,175.17
79,482.00

小計

課外活動施設校地 1,374.58㎡
所有1,374.58㎡
所在地：大阪府大阪市

保有 校舎
鉄筋 地下1階付4階建
2,532.91㎡

駐輪場

専用)

大阪市東淀川区井高野（単位：㎡）

大阪成蹊大学の専用

計校地 9,460.00㎡
所有9,460.00㎡
所在地：滋賀県大津市

高校デザイン棟
敷地面積201.52㎡

南館（芸術学部専用）

敷地面積233.71㎡

体育館

敷地面積50,288.54㎡
グラウンド 敷地面積79,482.00㎡

校地 3,181.87㎡
所有3,181.87㎡
所在地：大阪府大阪市

校地等の面積内訳

校舎敷地

保有 研修所
鉄筋 3階建1750.65㎡

2階建

ｱﾄﾘｴ棟

(芸術学部

滋賀県大津市北比良1204【びわこキャンパス】【大阪成蹊学園びわこセミナーハウス】

校舎

鉄骨

専用)
徒歩5分

新棟

保有

美術
(芸術学部

正門

駅
建築中 校舎
鉄骨鉄筋 8階建
9,573.60㎡(R3.9.24 着工
R5.2.15 完成予定)

びわこ成蹊スポーツ大学

第2グラウンド

高校音楽棟

15,719.75

東・南駐輪場

16,294.37

79,482.00

95,776.37

44,650.40

138,485.81

198,855.96

15,611.11

15,611.11

154,096.92

215,061.59

594.52びわこ成蹊スポーツ大学
合計

15,719.75-図面-4-

79,482.00

45,244.92

594.52

校地 1,375.79㎡
所有1,375.79㎡
所在地：大阪府大阪市

第3グラウンド

駐輪場

敷地面積360.81㎡
グラウンド 2,506.00㎡
所有2,506.00㎡
所在地：大阪府大阪市

大阪成蹊大学学則（案）
平成15年４月１日制定
第１章 総則第１節 目的及び自己点検・評価（目的）
第１条 本学は人間の徳を涵養する成蹊の名を体し、幅広く深い教養と総合的な判断力を備えた豊かな人間性を培うとともに、深く専門の学芸を教授研究し、実践的な専門教育に重きを置く大学教育を施し、実社会において知的、道徳的及び応用的能力を展開し得る人材の育成を目的とする。
（自己点検・評価）
第２条 本学は、その教育水準の向上を図り、前条の目的及び社会的使命を達成するため、本学における教育研究活動等の状況について自ら点検及び評価を行うものとする。
２ 前項の点検及び評価の実施に関する規程は、別に定める。
第２節 組織（学部、学科及び収容定員）第３条 本学に、次の学部、学科を置く。
経営学部
経営学科
スポーツマネジメント学科
芸術学部
造形芸術学科
教育学部
教育学科
国際観光学部
国際観光学科
データサイエンス学部
データサイエンス学科
２ 前項の学部、学科における教育研究目的は次の各号に掲げるとおりとする。
(1) 経営学部
現代の社会・経済・経営・情報環境におけるビジネスとマネジメントを学び、グロー
バル化・情報化の進展する現代産業社会において、複雑化・多様化する経営上の諸問題-学則-1-

を解決しうる能力を持った人材を育成する。
①

経営学科
現代の社会・経済・経営・情報環境の下で求められる「ビジネスとマネジメント、及び情報処理に関する基礎的能力とスキル」及び「コミュニケーションに関する基礎的能力とスキル」
を備え、現代の多様な経営課題の解決に貢献できる人材を育成する。

②

スポーツマネジメント学科
現代の社会・経済・経営・情報環境の下で求められる「スポーツ産業に係るビジネ
スとマネジメントに関する基礎的能力とスキル」及び「コミュニケーションに関する基礎的能力とスキル」を備え、スポーツ産業における現代の多様な経営課題の解決に貢献できる人材を育成する。

(2) 芸術学部 造形芸術学科
芸術的教養や芸術的表現能力を育成するとともに、専門領域を超えた幅広い視野と知識を持ち、社会の要請を敏感に感じ取り社会との関わりにおいてその芸術的感性や表現能力を生かし、伝統的な造形表現と未来を開く革新的な造形思考との往還の中に現代人の置かれたさまざまな局面を捉え、未来的な展望のもとに個性豊かな表現の可能性を追求できるとともに、心豊かな社会の実現に寄与することのできる人材の育成をする。
(3) 教育学部 教育学科
時代が求める新しい教育への対応と普遍的な教育の営みとを総合的・専門的に学修し、未来を切り拓く子どもの「生きる力」を育むことのできる幅広い教養をもった専門職業人を育成する。
(4) 国際観光学部 国際観光学科
現代の社会・経済・経営・情報環境の下で求められる「グローバル化が進む産業及び観光関連産業に係るビジネスとマネジメントに関する基礎的能力とスキル」及び「国際コミュニケーションに関する基礎的能力とスキル」を備え、持続可能な観光経営モデルの創出や地域における観光政策・観光振興、グローバル市場を視野に入れた国際ビジネスの展開など、
グローバル化が進む産業及び観光関連産業における現代の多様な経営課
題の解決に貢献できる人材を育成する。
(5) データサイエンス学部 データサイエンス学科
データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コ-学則-2-

ミュニケーション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエン
スによる課題解決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人
材を育成する。
３ 前項の各学部に置く学科、入学定員、編入学定員及び収容定員は、次のとおりとする。
学部

学科

入学定員

第3年次編入学定員

収容定員

経営学科

140

1

562

ｽﾎﾟｰﾂﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科

120

1

482

計

260

2

1,044

芸術学部

造形芸術学科

220

1

882

教育学部

教育学科

初等教育専攻

150

5

610

中等教育専攻

70

0

280

計

220

5

890

国際観光学部

国際観光学科802324

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学科

80

0

320

860

10

3,460

経営学部

合計
（大学院）
第３条の２ 本学に、大学院を置く。
２ 大学院に関する学則は、別に定める。
（図書館）
第４条 本学に、図書館を置く。
２ 図書館に関し必要な事項は、別に定める。
（保健センター）第５条 本学に、保健センターを置く。
２ 保健センターに関し必要な事項は、別に定める。
（事務）第６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３節 教職員組織（教職員）

第７条 本学に学長、教授、准教授、助教、助手及び事務職員を置く。ただし、教育研究上の組織編制として適切と認められる場合は、准教授、助教又は助手を置かないことができ-学則-3-

る。
２ 本学に、前項のほか、副学長、学部長、講師、技術職員その他必要な職員を置くことが
できる。
（職務）
第８条 学長は、本学を代表し校務を掌り、所属教職員を統括する。教授は、専攻分野について、教育上、研究上又は実務上の特に優れた知識、能力及び実績を有する者であって、学生を教授し、その研究を指導し、又は研究に従事する。准教授は、専攻分野について、
教育上、研究上又は実務上の優れた知識、能力及び実績を有する者であって、学生を教授し、その研究を指導し、又は研究に従事する。助教は、専攻分野について、教育上、研究上又は実務上の知識及び能力を有する者であって、学生を教授し、その研究を指導し、又は研究に従事する。助手は、その所属する組織における教育研究の円滑な実施に必要な業務に従事する。講師は教授又は准教授に準ずる職務に従事する。
２ その他の事務職員の職務については、別に定める。
第４節 評議会及び教授会（評議会）
第９条 本学に、本学の教育研究に関する重要事項を審議するため評議会を置く。
２ 評議会に関し必要な事項は、別に定める。
（教授会）
第10条 学部に、学部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 教授会に関し必要な事項は、別に定める。
第２章 学部通則
第１節 学年、学期及び休業日（学年）
第11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12条 学年を、次の２学期に分ける。
前学期 ４月１日から９月30日まで
後学期 10月１日から翌年３月31日まで（休業日）
第13条 休業日は、次のとおりとする。
(1) 日曜日-学則-4-

(2) 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(3) 本学園の創立記念日（４月20日）(4) 春期休業日（３月１日から３月31日まで）(5) 夏期休業日（７月21日から８月31日まで）(6) 冬期休業日（12月24日から翌年１月６日まで）２ 必要がある場合は、学長は、前項の休業日を臨時に変更することができる。
３ 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２節 修業年限及び在学期間（修業年限）
第14条 本学の修業年限は、４年とする。
２ 在学期間は、８年を超えることはできない。ただし、第20条第１項、第21条第１項及び第22条第１項の規定により入学を許可された者は、それぞれの在学すべき年数の２倍に相当する年数を超えて在学することはできない。
第３節 入学、編入学、再入学、休学、復学、転学、退学、除籍及び復籍等（入学時期）
第15条 入学時期は学年の始めから30日以内とする。ただし、転入学及び再入学について
は、学期の始めとすることができる。
（入学資格）
第16条 学部に入学することができる者は、次の各号の一に該当する者とする。
(1) 高等学校若しくは中等教育学校を卒業した者(2) 通常の課程による12年の学校教育を修了した者（通常の課程以外の課程によりこれに相当する学校教育を修了した者を含む。）(3) 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(4) 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(5) 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したものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者(6) 文部科学大臣の指定した者(7) 高等学校卒業程度認定試験規則による高等学校卒業程度認定試験に合格した者（旧-学則-5-

規程による大学入学資格検定（以下「旧検定」という。）に合格した者を含む。）(8) 学校教育法第90条第２項の規定により大学に入学した者であって、本学において、大学における教育を受けるにふさわしい学力があると認めたもの(9) 本学において、個別の入学資格審査により、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で、18歳に達したもの（入学の出願）第17条 本学に入学を志願する者は、入学志願票に別に定める書類及び第54条に定める検定料を添えて願い出なければならない。
（入学者の選考）
第18条 前条の入学志願者については、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19条 前条の選考の結果に基づき合格の通知を受け、入学しようとするものは、所定の期日までに、所定の書類を提出するとともに、所定の入学手続料を納付しなければならない。
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。
（編入学）
第20条 次の各号の一に該当する者で、本学へ編入学を志願する者があるときは、選考の上、学長は相当の年次に入学を許可することがある。
(1) 高等専門学校又は短期大学（外国の短期大学を含む。）を卒業した者(2) 大学（外国の大学を含む。）を卒業した者又は学校教育法第104条第４項の規定により学士の学位を授与された者(3) 他の大学（外国の大学を含む。）に２年以上在学し、所定の単位を修得した者(4) その他法令により大学の途中年次に入学できるものと認められている者
２ 前項の規定により、
編入学を許可された者の既に履修した授業科目及び単位数の取扱いについては、当該学部の教授会の審議を経て、学部長が決定する。
（再入学）
第21条 やむを得ない事由により本学を退学した者で、同一学科に再入学を志願する者があるときは、選考の上、学長は相当年次に再入学を許可することがある。
２ 前項の規定により、再入学を許可された者の既に履修した授業科目及び単位数の取扱いについては、当該学部の教授会の審議を経て、学長が決定する。
（転入学）-学則-6-

第22条 他の大学（外国の大学を含む。）に在学している者で、本学への転入学を志願する者があるときは、選考の上、学長は相当年次に入学を許可することがある。
２ 前項の規定により、転入学を許可された者の既に履修した授業科目及び単位数の取扱いについては、当該学部の教授会の審議を経て、学長が決定する。
（転学部及び転学科）
第23条 他の学部に転学部を志願する者は、転学部先の学部教授会の審議を経て、学長が許可することがある。
２ 他の学科に転学科を志願する者は、学部教授会の審議を経て、学長が許可することがある。
３ 第１項及び第２項の規定により、転学部又は転学科を許可された者の既に履修した授業
科目及び単位数の取扱いについては、新たに所属することとなる学部の教授会の審議を経て、学部長が決定する。
（準用）
第24条 第17条、第18条及び第19条の規定は、第20条、第21条及び第22条の規定により入学するものに準用する。
（休学）
第25条 学生は、疾病その他正当な事由により２月以上修学することができないときは、学長の許可を得て休学することができる。
２ 疾病のため就学することが適当でないと認められる者については、学長が休学を命ずることができる。
（休学期間）
第26条 休学期間は、１年以内とする。ただし、特別の理由がある場合は、１年を限度として休学期間の延長を認めることができるが、通算３年を超えることはできない。
２ 休学期間は、第14条に定める在学期間に算入しない。
（復学）
第27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。
（転学）第28条 他の大学に、入学又は転入学を志願しようとする者は、学長の許可を受けなければならない。
（留学）-学則-7-

第29条 外国の大学又は短期大学で修学することを志願する者は、学長の許可を得て留学することができる。
２ 前項により留学した期間は、第14条の定める修業年限に含めることができる。
３ 第１項による留学期間中に履修した授業科目について修得した単位の取扱いは、第39条第２項の規定を準用する。
（退学）
第30条 退学をしようとする者は、学長の許可を得なければならない。
（除籍）第31条 次の各号の一に該当する者は、当該学部の教授会の審議を経て、学長が除籍する。
(1) 授業料の納付を怠り、督促してもなお納付しない者(2) 第14条第２項に定める在学年限を越えた者(3) 第26条に定める休学期間を超えてなお修学できない者(4) 長期間にわたり行方不明で修学できない者（復籍）第32条 前条(1)により除籍となった者が復籍を希望する場合は、学長の許可を得て復籍することができる。
第４節 教育課程及び履修方法等（教育課程の編成方針）
第33条 本学は、学部及び学科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、体系的に教育課程を編成するものとする。
２ 教育課程の編成に当たっては、学部の学科に係る専門の学芸を教授するとともに、幅広
く深い教養及び総合的な判断力を培い、豊かな人間性を涵養するよう適切に配慮するものとする。
（教育課程の編成方法等）
第34条 教育課程は、各授業科目を必修科目、選択科目及び自由科目に分け、これを各年次に配当して編成するものとする。
２ 授業科目及びその単位数並びに履修方法については、別に定める。
（授業の方法等）
第35条 授業は、講義、演習、実験、実習、若しくは実技のいずれかにより又はこれらの併用により行うものとする。
２ 前項の授業は、平成13年文部科学省告示第51号の定めるところにより、多様なメディ-学則-8-

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。（以下「遠隔授業」という。）（単位）第36条 授業科目の単位の計算方法は、１単位の授業科目を45時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準とし、次の基準によるものとする。
(1) 講義及び演習については、15時間から30時間までの範囲で別に定める時間の授業をもって１単位とする。
(2) 実験、実習及び実技については、30時間から45時間までの範囲で別に定める時間の授業をもって１単位とする。
２ 前項の規程にかかわらず、卒業論文、卒業研究、卒業制作等の授業科目についてはこれ
らの学修の成果を評価して単位を与えることができる。
（単位の授与）第37条 授業科目を履修し、その試験に合格した者には、担当教員が所定の単位を与える。
（遠隔授業による修得単位）第37条の２ 第35条第２項の授業方法により修得した単位は、60単位を超えない範囲で卒業に必要な単位の中に算入することができる。
（他の学部の授業科目の履修等）
第38条 教育上有益と認められるときは、学生は、他の学部の授業科目を履修し、その単位を修得することができる。
２ 他の学部の授業科目の履修に関し必要な事項は、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39条 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において、履修した授業科目について修得した単位は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。但し、保育士に関する授業科目については30単位以内とする。
２ 前項の規定は、外国の大学又は短期大学に留学し修得した場合に準用する。
３ 他の大学又は短期大学における授業科目の履修に関し必要な事項は、別に定める。
（大学以外の教育施設等における学修）第40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を、当該学部の教授会の審議を経て、当該学部長が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。

-学則-9-

２ 前項の規定により与えることができる単位数は、前条第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単位を超えないものとする。但し、保育士に関する授業科目については30単位以内とする。
３ 大学以外の教育施設等における学修に関し必要な事項は、別に定める。
（入学前の既修得単位等の認定）
第41条 教育上有益と認めるときは、学生が本学に入学する前に大学又は短期大学（外国の大学又は短期大学を含む。）において履修した授業科目について修得した単位を、入学後の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 教育上有益と認めるときは、学生が本学に入学する前に行った前条第１項に規定する学
修を、学部教授会の審議を経て、学長が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、又は与えることができる単位数は、編入学及び転入学の場合を除き、本学において修得した単位以外のものについては、合わせて60単位を超えないものとする。但し、保育士に関する授業科目については30単位以内とする。
４ 既修得単位等の認定に関し必要な事項は、別に定める。
（成績の評価）第42条 成績評価は、秀・優・良・可及び不可をもって表し、可以上を合格とする。
（教育職員免許状）
第43条 教育職員免許状授与の所要資格を取得しようとする者は、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、
別表のとお
りとする。
（司書教諭資格）第43条の２ 司書教諭の資格を取得しようとする者は、小学校教諭、中学校教諭もしくは高等学校教諭のいずれかの免許状授与に必要な所定の単位の修得のほか、学校図書館法（昭和28年法律第185号）及び学校図書館司書教諭講習規程（昭和29年文部省令第21号）に定める所定の単位を修得しなければならない。
（保育士資格）第43条の３ 教育学部の学生で保育士資格を取得しようとする者は、児童福祉法（昭和22年法律第164号）及び児童福祉法施行規則（昭和23年厚生省令第11号）に定める所定の単-学則-10-

位を修得しなければならない。
（博物館学芸員資格）
第44条 本学において博物館法（昭和26年法律第285号）同法施行規則（昭和30年文部省令第24号）に規定する博物館に関する科目及び別に定める科目の単位を取得した者には、学芸員の資格証明書を授与する。
第５節 卒業及び学位（卒業）
第45条 本学に第14条の規定による修業年限以上在学し、次に掲げる単位数を修得した者については、当該学部の教授会の審議を経て、学長が卒業を認定する。
経営学部 経営学科
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

36単位以上124単位以上

専門科目

学部共通専門科目

24単位以上学科別専門科目

54単位以上大学共通科目若しくは 10単位以上

自由枠

専門科目
経営学部 スポーツマネジメント学科
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

36単位以上124単位以上

専門科目

学部共通専門科目

24単位以上学科別専門科目

54単位以上大学共通科目若しくは 10単位以上

自由枠

専門科目
芸術学部
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

36単位以上124単位以上

専門科目

学部共通科目

34単位以上コース別科目

34単位以上学部共通科目若しくは 10単位以上-学則-11-

コース別科目
大学共通科目若しくは 10単位以上

自由枠

専門科目
教育学部
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

36単位以上124単位以上

専門科目

専門基礎科目

48単位以上専門選択科目

10単位以上実践研究科目

20単位以上大学共通科目若しくは 10単位以上

自由枠

専門科目
国際観光学部
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

36単位以上124単位以上専門科目

学部専門科目

自由枠

大学共通科目もしくは 10単位以上

78単位以上専門科目
データサイエンス学部
科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目

32単位以上専門科目

学部専門科目

124単位以上
92単位以上（学位）第46条 卒業した者には、学士の学位を授与する。
２ 学位の授与等に関し必要な事項は、別に定める。
第６節 賞罰（表彰）
第47条 優秀な学業成績を修め又は模範となる行為のあった学生に対しては、当該学部の教授会の審議を経て学長が表彰することができる。
（懲戒）-学則-12-

第48条 学生が、本学の諸規則及び諸指示を守らないときは、別に定めるところにより、学長が懲戒する。
２ 懲戒の種類は、訓告、停学及び退学とする。
３ 前項の懲戒のうち、退学については、
次の各号に該当する者に対して行うことができる。
(1) 性行不良で改善の見込みがないと認められる者(2) 正当な理由なくして出席が常でない者(3) 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
第７節 研究生、聴講生、科目等履修生、単位互換履修生及び外国人留学生（研究生）
第49条 本学において、特別の専門事項について研究することを志願する者があるときは、本学の教育研究に支障のない場合に限り、選考の上、研究生として入学を許可することができる。
２ 研究生に関し必要な事項は、別に定める。
（聴講生）
第50条 本学において、特定の授業科目を聴講することを志願する者があるときは、本学の教育研究に支障のない場合に限り、選考の上、聴講生として入学を許可することができる。
２ 聴講生に関し必要な事項は、別に定める。
（科目等履修生）
第51条 本学の学生以外の者で、一又は複数の授業科目について履修することを志願する者について、本学の教育研究に支障のない場合に限り、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。
（単位互換履修生）
第52条 他の大学又は短期大学（外国の大学又は短期大学を含む。以下この項において「他の大学等」という。）の学生で、本学において授業科目を履修することを志願する者があるときは、当該他の大学等との協議に基づき、単位互換履修生として、入学を許可することができる。
２ 単位互換履修生に関し必要な事項は、別に定める。
（外国人留学生）
第53条 外国人で、本学において教育を受ける目的をもって入国し、本学に入学を志願す-学則-13-

る者があるときは、選考の上、外国人留学生として入学を許可することができる。
２ 外国人留学生に関し必要な事項は、別に定める。
第８節 入学検定料、入学金及び授業料等（入学検定料）
第54条 本学への入学志願者は、別に定める入学検定料を納めなければならない。
（入学金、授業料及び教育充実費）
第55条 入学金及び授業料並びに教育充実費（以下、「授業料等」という。）の額は次のとおりとする。
種別

年
額

入学金

授業料

経営学部

250,000円

795,000円

197,000円

芸術学部

200,000円

1,272,000円

197,000円

教育学部

250,000円

870,000円

310,000円

国際観光学部

250,000円

963,000円

197,000円

250,000円

1,200,000円

204,000円

1,296,000円

204,000円

1年次
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部

2年次以降

-

教育充実費

２ 外国人留学生、科目等履修生及び研究生の入学検定料、入学金及び授業料等については、別に定める。
（授業料等の納期）
第56条 入学金の納期は、入学時とし、授業料等の納期は、各年度に係わる授業料等については前期及び後期の２期に区分して行うものとし、それぞれの期において納入する額は年額の２分の１に相当する額とする。
２ 授業料等の納期は、前期分にあたっては４月30日まで、後期分にあたっては10月２日までに納入しなければならない。
３ 本学において特別の事情があると認められた者は、前項の規定にかかわらず分納又は延納を認めるものとする。
４ 前項の分納又は延納の期限等については、別に定める。
（その他の納付金）
第57条 実験実習費その他必要な費用は別に徴収する。
（復学等の場合の授業料等）
第58条 学年の中途において復学した者の授業料等の額は、授業料等の年額の12分の１に-学則-14-相当する額に復学の日の属する月から当該学期末までの月数を乗じた額とし、これを復学した日の属する月に納入しなければならない。
（休学の場合の授業料等）
第59条 休学期間中の授業料等は免除する。
２ 前期又は後期の中途で休学した者は、休学許可された月の翌月から復学した月の前月までの授業料等を免除する。
３ 休学者は、休学期間中の在籍料を納付しなければならない。
在籍料 年額 30,000円（退学等の場合の授業料等）
第60条 退学、転学する者は、その当該期までの授業料等は全額を納入しなければならない。
（授業料等の免除）
第61条 経済的理由により授業料等の納入が困難と認められる者、休学中の者、その他特別の理由があると認められる者に対しては、授業料等の全額若しくは一部を免除し、又は授業料等を分納して納入させることができる。
２ 授業料等の減免等に関し必要な事項は別に定める。
第９節 公開講座（公開講座）
第62条 地域社会の教育と文化・芸術の向上に資するため、必要に応じて公開講座を開設
する。
附

則

１ この学則は、平成15年４月１日から施行する。
２ ただし、平成15年度、16年度においては、芸術学部は第３条第２項の第３年次編入学
定員にかかわらず、３年次に220名の入学生を受け入れることができる。
附則（平成17年４月１日）

１ この学則は、平成17年４月１日から施行し、平成17年度入学生から適用する。
２ 平成15年度、16年度入学生については、従前の例による。
附則（平成18年４月１日）
改正 平成24年３月23日

１ この学則は、平成18年４月１日から施行し、平成18年度入学生から適用する。
２ 平成15年度、16年度、17年度入学生については、従前の例による。

-学則-15-

（学科の存続に関する経過措置）
大阪成蹊大学 芸術学部美術・工芸学科、デザイン学科は改正後の第３条の規定にかかわらず、当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなるまでの間、存続するものとする。
（教職課程の存続に関する経過措置）
大阪成蹊大学 芸術学部美術・工芸学科、デザイン学科は改正後の第43条の規定にかかわらず、当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなるまでの間、存続するものとする。
附則（平成18年11月16日）

この学則は、平成19年４月１日から施行する。
附則（平成20年１月24日）

この学則は、平成20年４月１日から施行する。
附則（平成21年４月１日）

この学則は、平成21年４月１日から施行する。
附則（平成21年11月17日）

この学則は、平成22年４月１日から施行する。
附則（平成21年12月15日）

この学則は、平成23年４月１日から施行する。
改正後の学則第３条の規定は、平成23年度の入学生及び編入学生から適用する。
附則（平成22年７月20日）

この学則は、平成22年９月１日から施行する。
附則（平成22年９月21日）

この学則は、平成23年４月１日から施行し、平成23年度入学生から適用する。
附則（平成24年２月23日）

この学則は、平成24年４月１日から施行する。ただし、第45条については、平成24年度の入学生及び平成26年度の編入学生から適用する。
附則（平成24年３月23日）

この学則は、平成24年４月１日から施行する。
平成18年４月１日附則の２（学科の存続に関する経過措置）（教職課程に関する経過措置）については、平成24年３月22日現在、当該学科に在学する者がいなくなるため、平成
24年３月31日をもって解除する。

-学則-16-

附則（平成24年３月23日）

この学則は、平成24年４月１日から施行する。ただし、第59条第３項については、平成
24年度の入学生及び編入学生から適用する。
附則（平成25年３月26日）

１ この学則は、平成26年４月１日から施行する。
２ 第３条に規定する芸術学部情報デザイン学科、
環境デザイン学科及び美術学科の学生定
員は、同条に係わらず、平成26年度から平成28年度まではそれぞれ次のとおりとする。
年度

芸術学部
情報デザイン学科

合計

環境デザイン学科

美術学科

入学定 第3年次 収容定 入学定 第3年 収容定 入学定 第3年 収容定
員

編入学 員

員

次編入 員

定員
平成26年

員

次編入 員

学定員

学定員

97

0

315

30

0

169

30

0

138

622

97

0

334

30

0

150

30

0

130

614

97

0

361

30

0

135

30

0

125

621

度
平成27年
度
平成28年
度
附

則（平成25年３月26日）

この学則は、平成26年４月１日から施行する。
附則（平成26年２月20日）

この学則は、平成27年４月１日から施行し、平成27年度入学生から適用する。
附則（平成26年３月27日）

１ この学則は、平成27年４月１日から施行し、平成27年度入学生から適用する。
２ 平成26年度以前の入学生については、なお従前の例による。
（学科の存続に関する経過措置）
大阪成蹊大学芸術学部情報デザイン学科、環境デザイン学科及び美術学科は改正後の第３条の規定にかかわらず、当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなるまでの間、存続するものとする。
（教職課程の存続に関する経過措置）
大阪成蹊大学芸術学部情報デザイン学科、環境デザイン学科及び美術学科は改正後の第-学則-17-

43条の規定にかかわらず、当該学科に在学する者が当該学科に在学しなくなるまでの間、存続するものとする。
３ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定に係わらず、平成27年度から平成29年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学部

学科

平成27年度

平成28年度

平成29年度マネジメント学部 マネジメント学科

820

760

740

芸術学部

情報デザイン学科

237

167

97

環境デザイン学科

120

75

30

美術学科

100

65

30

造形芸術学科

177

354

531

計

634

661

688

教育学科

220

350

420

1674

1771

1908

教育学部
合計
附

則（平成26年11月20日）

この学則は、平成27年４月１日から施行する。
附則（平成27年２月19日）

この学則は、平成27年４月１日から施行する。ただし、第45条については、平成27年度の入学生から適用する。
附則（平成27年３月26日）

１ この学則は、平成28年４月１日から施行し、平成28年度入学生から適用する。
２ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成28年度
から平成30年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学部

学科

平成28年度

平成29年度

平成30年度

670

560

450

90

180

270

計

760

740

720

情報デザイン学科

167

97

0

環境デザイン学科

75

30

0

美術学科

65

30

0

マネジメント学部 マネジメント学科
スポーツマネジメント学科

芸術学部-学則-18-

教育学部

造形芸術学科

354

531

708

計

661

688

708

教育学科

350

480

500

1771

1908

1928

合計
附

則（平成27年５月28日）（施行期日等）
１ この学則は、平成27年９月１日から施行する。
２ この学則による改正後の第55条の規定は、平成28年度入学生からの教育学部教育充実
費について適用する。
附則（平成28年３月24日）

１ この学則は、平成28年４月１日から施行し、平成28年度入学生から適用する。
附則（平成29年２月23日）

１ この学則は、平成30年４月１日から施行する。
２ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成30年度
から平成32年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学部

学科

平成30年度マネジメント マネジメント学科

431

322

302

学部

スポーツマネジメント学科

291

402

422

国際観光ビジネス学科

60

120

182

計

782

844

906

芸術学部

造形芸術学科

709

710

710

教育学部

教育学科

初等教育専攻

495

490

490

中等教育専攻

60

120

180

555

610

670

2046

2164

2286

計
合計
附

平成31年度

平成32年度則（平成30年２月22日）

この学則は、平成30年４月１日から施行する。
附則（平成30年４月19日）

１ この学則は、平成31年４月１日から施行する。
２ この学則による改正後の第55条の規定は、平成31年度入学生からの授業料について適-学則-19-

用する。
附則（平成30年11月22日）

１ この学則は、平成31年４月１日から施行する。
２ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず、平成31年度
から平成33年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学部

学科

平成31年度

平成32年度

平成33年度

322

302

282

402

422

442

国際観光ビジネス学科

120

182

244

計

844

906

968

芸術学部

造形芸術学科

723

736

749

教育学部

教育学科

490

490

490

120

180

240

610

670

730

2177

2312

2447

マネジメント学部 マネジメント学科
スポーツマネジメント
学科

初等教育専
攻
中等教育専
攻

計
合計
附

則（平成31年１月24日）

この学則は、平成31年４月１日から施行し、平成31年度入学生から適用する。
附則（平成31年３月28日）

この学則は、平成31年４月１日から施行し、平成31年度入学生から適用する。
附則（令和２年２月27日）

１ この学則は、令和２年４月１日から施行する。
２ 名称変更については、令和２年度在学生から適用する。
３ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず令和２年度から
令和４年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学部
経営学部

学科

令和2年度

令和3年度

令和4年度

経営学科

342

362

402

スポーツマネジメント学科

422

442

442

-学則-20-国際観光ビジネス学科

202

284

304

計

966

1088

1148

芸術学部

造形芸術学科

736

749

762

教育学部

教育学科 初等教育専攻

510

530

550

中等教育専攻

180

240

240

690

770

790

2392

2607

2700

計
合計

４ 第43条第２項の別表に関しては令和２年度入学生から適用する。
附則（令和３年２月25日）

この学則は、令和３年４月１日から施行する。ただし、別表（学則第43条第２項）については、令和３年度入学生から適用する。
附則（令和４年１月27日）

１ この学則は、令和４年４月１日から施行する。
２ 令和3年度以前の入学生については、なお従前の例による。
(学科の存続に関する経過措置)
大阪成蹊大学経営学部国際観光ビジネス学科は、改正後の第３条の規定にかかわらず、当該学科に在籍する者が当該学科に在籍しなくなるまでの間、存続するものとする。
(教職課程の存続に関する経過措置)
大阪成蹊大学経営学部国際観光ビジネス学科は、改正後の第43条の規定にかかわらず、当該学科に在籍する者が当該学科に在籍しなくなるまでの間、存続するものとする。
３ 経営学部国際観光ビジネス学科の３年次編入については、第３条の規定にかかわらず令和６年度より募集停止する。
４ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず令和４年度から
令和６年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学科

令和4年度

令和5年度

令和6年度

学部
経営学部

経営学科

432

502

532

スポーツマネジメント学科

452

462

472

国際観光ビジネス学科

224

164

82

1,108

1,128

1,086

計

-学則-21-

芸術学部

造形芸術学科

792

822

852

教育学部

教育学科

初等教育専攻

560

590

600

中等教育専攻

250

260

270

計

810

850

870

国際観光学科

80

160

242

2,790

2,960

3,050

国際観光学部
合計

附則（令和４年〇月○○日）

１ この学則は、令和５年４月１日から施行する。
２ 第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず令和５年度から
令和７年度まではそれぞれ次のとおりとする。
学科

令和5年度

令和6年度

令和7年度

学部
経営学部

経営学科

502

532

562

スポーツマネジメント学科

462

472

482

国際観光ビジネス学科

164

82

0

1,128

1,086

1,044

計
芸術学部

造形芸術学科

822

852

882

教育学部

教育 初等教育専攻

590

600

610

学科 中等教育専攻

260

270

280

計

850

870

890

国際観光学科

160

242

324

80

160

240

3,040

3,210

3,380

国際観光学部

データサイエンス学部 データサイエンス学科
合計

別表（学則第43条第２項）
取得できる教員免許状の種類
学部・学科
経営学部

経営学科

教育職員免許状の種類

免許教科

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、商業-学則-22-

スポーツマネジ 中学校教諭一種免許状

社会

メント学科

高等学校教諭一種免許状

公民

中学校教諭一種免許状

美術

高等学校教諭一種免許状

美術

芸術学部
造形芸術学科
教育学部
教育学科
初等教育専攻幼稚園教諭一種免許状
小学校教諭一種免許状

中等教育専攻中学校教諭一種免許状

英語、保健体育

高等学校教諭一種免許状
特別支援学校教諭一種免許状（知的障害者）
特別支援学校教諭一種免許状（肢体不自由者）
特別支援学校教諭一種免許状（病弱者）
国際観光学部
国際観光学科
データサイエンス学部
データサイエンス学科

高等学校教諭一種免許状

商業

高等学校教諭一種免許状

情報-学則-23-

学則の変更事項を記載した書類① 変更の事由
ア 大阪成蹊大学にデータサイエンス学部データサイエンス学科（入学定員80人）を設置する。
② 変更点
ア データサイエンス学部データサイエンス学科の設置に伴い、当該学部・学科を置くこと及びその教育研究目的を追加する。
（第3条第1項及び第2項）
イ データサイエンス学部データサイエンス学科の設置に伴い、入学定員及び収容定員を変更する。
（第3条第3項）
ウ データサイエンス学部データサイエンス学科の設置に伴い、当該学部の科目区分及び卒業必要単位数を明示する。
（第45条）エ データサイエンス学部データサイエンス学科の設置に伴い、当該学科の入学金、授業料、教育充
実費を明示する。
（第55条）
オ 令和7年度までの学年進行に伴う各学科の収容定員の推移について明示する。
（附則）
カ データサイエンス学部データサイエンス学科の設置に伴い、当該学科の取得できる教員免許状の種類を明示する（別表）-学則-24-

大阪成蹊大学学則

新旧対照表
改正後（案）

現行

大阪成蹊大学学則

大阪成蹊大学学則
平成15年４月１日制定（１条から第２条まで略）

平成15年４月１日制定（１条から第２条まで略）（学部、学科及び収容定員）
第３条（学部、学科及び収容定員）

本学に、次の学部、学科を置く。

第３条

本学に、次の学部、学科を置く。

経営学部

経営学部

経営学科

経営学科

スポーツマネジメント学科

スポーツマネジメント学科

芸術学部

芸術学部

造形芸術学科

造形芸術学科

教育学部

教育学部

教育学科

教育学科

国際観光学部

国際観光学部

国際観光学科

国際観光学科（新設）

データサイエンス学部
データサイエンス学科
２

前項の学部、学科における教育研究目的は次の各号に掲げるとおりとする。
（(1)から(4)まで略）

２

前項の学部、学科における教育研究目的は次の各号に掲げるとおりとする。
（(1)から(4)まで略）-学則-25-

（新設）(5) データサイエンス学部 データサイエンス学科
データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケーション力、
協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材を育成する。
３

前項の各学部に置く学科、入学定員、編入学定員及び収容定員は、次のとお
りとする。

３

前項の各学部に置く学科、入学定員、編入学定員及び収容定員は、次のとお
りとする。

学部

学科

入学定員 第3年次編 収容定員

学部

学科

入学定員 第3年次編 収容定員

入学定員

入学定員

経営学科

140

1

562

ｽﾎﾟｰﾂﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科

120

1

482

計

260

2

1,044

芸術学部

造形芸術学科

220

1

882

教育学部

教育

初等教育専攻

150

5

610

学科

中等教育専攻

70

0

計

220

国際観光学部

国際観光学科

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部

経営学部

経営学部

経営学科

140

1

562

ｽﾎﾟｰﾂﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科

120

1

482

計

260

2

1,044

芸術学部

造形芸術学科

220

1

882

教育学部

教育学科 初等教育専攻

150

5

610

280

中等教育専攻

70

0

280

5

890

計

220

5

890

80

2

324

国際観光学部 国際観光学科

80

2

324

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学科

80

0

320

780

10

3,140

合計

860

10

3,460

合計

-学則-26-

（第３条の２から第４４条まで略）（第３条の２から第４４条まで略）

（卒業）
第45条

（卒業）

本学に第14条の規定による修業年限以上在学し、次に掲げる単位数を修

第45条

本学に第14条の規定による修業年限以上在学し、次に掲げる単位数を修得した者については、当該学部の教授会の審議を経て、学長が卒業を認定する。

得した者については、当該学部の教授会の審議を経て、学長が卒業を認定する。

（中略）

（中略）

データサイエンス学部

（新設）

科目区分

卒業必要単位数

大学共通科目 32単位以上
専門科目

124単位以上
92単位以上学部専門科目（４６条から第５４条まで略）（４６条から第５４条まで略）（入学金、授業料及び教育充実費）
第55条（入学金、授業料及び教育充実費）

入学金及び授業料並びに教育充実費（以下、「授業料等」という。）の額は次のとおりとする。
種別

年
額

授業料

教育充実費

経営学部

250,000円

795,000円

197,000円

芸術学部

200,000円

1,272,000円

197,000円

教育学部

250,000円

870,000円

310,000円

国際観光学部

250,000円

963,000円

197,000円

250,000円

1,200,000円

204,000円-

1,296,000円

204,000円

ｽ学部

1年次
2年次以降

入学金及び授業料並びに教育充実費（以下、「授業料等」という。）の額は次のとおりとする。
入学金

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝ

第55条

種別

入学金

授業料

教育充実費

経営学部

250,000円

795,000円

197,000円

年

芸術学部

200,000円

1,272,000円

197,000円

額

教育学部

250,000円

870,000円

310,000円

国際観光学部

250,000円

963,000円

197,000円（以下、略）（以下、略）-学則-27-

附 則（令和４年〇月○○日）

（新設）

１

この学則は、令和５年４月１日から施行する。

２

第３条に規定する各学部、学科の収容定員は、同条の規定にかかわらず
令和５年度から令和７年度まではそれぞれ次のとおりとする。

学部
経営学部

学科

令和5年度

令和6年度

令和7年度

経営学科

502

532

562

ｽﾎﾟｰﾂﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科

462

472

482

国際観光ビジネス学科

164

82

0

1,128

1,086

1,044

計
芸術学部

造形芸術学科

822

852

882

教育学部

教育

初等教育専攻

590

600

610

学科

中等教育専攻

260

270

280

計

850

870

890

国際観光学科

160

242

324

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部 ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学科

80

160

240

3,040

3,210

3,380

国際観光学部

合計-学則-28-別表（学則第43条第２項）

別表（学則第43条第２項）

取得できる教員免許状の種類
学部・学科

教育職員免許状の種類

経営

経営 中学校教諭一種免許状

学部

学科 高等学校教諭一種免許状
ｽﾎﾟｰﾂﾏ中学校教諭一種免許状
ﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科 高等学校教諭一種免許状

芸術学部取得できる教員免許状の種類

中学校教諭一種免許状

造形芸術学科 高等学校教諭一種免許状

免許教科

学部・学科

教育職員免許状の種類

社会経営

経営 中学校教諭一種免許状

公民、商業

学部

学科 高等学校教諭一種免許状
ｽﾎﾟｰﾂﾏ中学校教諭一種免許状
ﾈｼﾞﾒﾝﾄ学科 高等学校教諭一種免許状

社会
公民
美術

芸術学部

中学校教諭一種免許状

美術

造形芸術学科 高等学校教諭一種免許状

教育学部

教育学部

教育

初等教 幼稚園教諭一種免許状

教育

初等教 幼稚園教諭一種免許状

学科

育専攻 小学校教諭一種免許状

学科

育専攻 小学校教諭一種免許状

免許教科
社会
公民、商業
社会
公民
美術
美術

中等教 中学校教諭一種免許状

英語、保健中等教 中学校教諭一種免許状

英語、保健育専攻 高等学校教諭一種免許状

体育育専攻 高等学校教諭一種免許状

体育特別支援学校教諭一種免許状（知的障害者）

特別支援学校教諭一種免許状（知的障害者）

特別支援学校教諭一種免許状（肢体不自由者）

特別支援学校教諭一種免許状（肢体不自由者）

特別支援学校教諭一種免許状（病弱者）

特別支援学校教諭一種免許状（病弱者）

国際観光学部
高等学校教諭一種免許状
国際観光学科
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学部
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ学科

高等学校教諭一種免許状

商業

国際観光学部
高等学校教諭一種免許状
国際観光学科情報-学則-29-商業

大阪成蹊大学教授会規程
平成15年４月１日制定（趣旨）
第１条 この規程は、大阪成蹊大学学則（平成15年４月１日）第10条第２項の規定に基づき、大阪成蹊大学の学部に置く教授会の組織及び運営に関し、必要な事項を定める。
（組織）
第２条 教授会は、学部長及び専任の教授をもって組織する。
２ 前項の規定にかかわらず、当該学部長が必要と認めたときは、准教授その他の教員を加えることができる。
（審議事項）
第３条 教授会は、学長が次に掲げる教育研究に関する事項について決定を行うにあたり審議し意見を述べるものとする。
(1) 学部学生の入学及び卒業に関すること。
(2) 学部学生の学位の授与に関すること。
(3) その他学部の教育研究に関する重要な事項（運営等）
第４条 学部長は、教授会を主宰しその議長となる。ただし、学部長に事故があるときは、学部長の指名した教授が議長となる。
２ 専門的な事項を審議するため、教授会に専門委員会を置くことができる。
（定足数）
第５条 教授会は、構成員の過半数の出席がなければ開会することができない。
（議決）
第６条 教授会の議事は、出席した者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。
（学長の出席）第７条 学長は、必要に応じ、教授会に出席するものとする。
（構成員以外の者の出席）第８条 学部長が必要と認めた場合は、構成員以外の者を教授会に出席させることができる。
（事務）第９条 教授会の事務は、総務部において処理する。

-学則-30-附

則

この規程は、平成15年４月１日から施行する。
附

則（平成19年９月20日）

この規程は、平成19年４月１日から施行する。
附則（平成22年３月23日）

この規程は、平成22年４月１日から施行する。
附則（平成23年３月24日）

この規程は、平成23年４月１日から施行する。
附則（平成26年11月20日）

この規程は、平成27年４月１日から施行する。
附則（平成29年10月19日）

この規程は、平成29年10月19日から施行する。

-学則-31-目次
１．設置の趣旨及び必要性・・・p.2

２．学部・学科等の特色

・・・p.7

３．学部・学科等の名称及び学位の名称

・・・p.8

４．教育課程の編成の考え方及び特色・・・p.9５．教育方法、履修指導方法及び卒業要件

・・・p.16

６．企業実習（インターンシップを含む）や海外語学研修等の学外実習を実施する
場合の具体的計画

・・・p.20

７．取得可能な資格

・・・p.21

８．入学者選抜の概要

・・・p.21

９．教員組織の編制の考え方及び特色・・・p.25

１０．施設、設備等の整備計画

・・・p.26

１１．管理運営

・・・p.31

１２．自己点検・評価

・・・p.32

１３．情報の公表

・・・p.33

１４．教育内容等の改善を図るための組織的な研修等

・・・p.36

１５．社会的・職業的自立に関する指導等及び体制

・・・p.37

設置等の趣旨（本文）-1-

１．設置の趣旨及び必要性（１）大阪成蹊大学の沿革と現況「女子にも教育を」
大阪成蹊学園は、昭和 8(1933)年 4 月大阪府下吹田観音寺において、との時代の要請に応え、「桃李不言下自成蹊」を建学の精神として、「高等成蹊女学校」を創設したことに始まる。昭和 23(1948)年には新学制に対応して「大阪成蹊女子高等学校」として現在の礎を築いた。その後、昭和 26(1951)年には、より一層高度な女子教育の実践という地域の要請に応えるべく「大阪成蹊女子短期大学」を設立し、平成 15(2003)年 4 月 1
日に男女共学へと変更(「大阪成蹊短期大学」に名称変更)するまでの間に、短期大学、併設女子高校の卒業生は 94,922 人を数えるなど、女子教育に多大な貢献をしてきた。
平成 15(2003)年 4 月には、地域からの 4 年制大学開設の要望の高まりに応えるべく、現
代経営情報学部、芸術学部の 2 学部を設置して大阪成蹊大学を開学した。平成 23(2011)年には、現経営体制へと移行し、これまで数多くの経営・教学の抜本的な改革に取り組んできた。その結果、本学の募集状況は【資料 1】のとおり推移しており、およそ 10 年で志願者数が約 11 倍となるなど志願者を大きく増やしながら安定的に入学定員を充足する大学へと成長している（【資料１】大阪成蹊大学の募集状況(平成 23(2011)年度～令和３(2021)年度)
参照）。
大阪成蹊大学の教育理念は、建学の精神「桃李不言下自成蹊」を体現する「人間力」のある人材の養成である。社会の情勢が急速に変化し、また未曾有の技術革新に突入する現代では、これまでにはない様々な価値の変化に直面する。こうした時代のなかで「人間力」を備えた人材の重要性はますます高まり、多様な人々との関係性の中で新たな価値を創造し、社会の発展に貢献できる人材の育成が急務である。本学では、理事長・総長を議長とする教学
改革会議のもと、才気溢れる若手教員と豊富な教育研究実績を持つ中堅・ベテラン教員、事務職員による 19 の教学改革プロジェクトチームを編成して、「入学者選抜」「教育課程」「卒
業研究」「シラバス」「授業方法」「成績評価方法」「各種アンケート調査」「グローバル教育」「正課外教育」などに関する様々な改革を立案し、実行してきた。いずれのプロジェクトも、学生が能動的に、主体性を持って、他者と協働しながら学びを深めていき、「人間力」を身につけるために必要な改革を志向するものである。平成 30(2018)年度からは、教学の質保証に関する様々な取組みを統合するものとして教育改革プロジェクト「大阪成蹊学園 LCD
教育プログラム」を構築・始動し、「大阪成蹊大学アセスメント・ポリシー」のもとで学修成果を検証する仕組みを整えた。社会に通用する高い専門性だけでなく、様々な科目区分で「L：リテラシー（課題解決のプロセスに必要な、
「読む力」
「書く力」
「話す力」や数的処理等の基礎能力）」「C：コンピテンシー（社会において多様な人々と協働しながら、課題を解決し、高い成果を出すために必要な能力）」「D：ディグニティ（知性と教養を兼ね備え、人や物事に対して常に謙虚・誠実で、心豊かな人生を送る上で必要とされる品格）」の 3 つの能力を養いながら、「人間力」の基盤を形成することとしている。リテラシーとコンピテンシーを重視する考え方は平成 30(2018)年の中央教育審議会（答申）「2040 年に向けた高等設置等の趣旨（本文）-2-

教育のグランドデザイン」とも通じる。近年では SDGs（持続可能な開発目標）を題材とした新たな初年次教育プログラムの開発や、教員一人ひとりの代表的な授業事例を記載する「私のアクティブラーニング」の作成、未来を展望するリレー講義である「AI 入門」や「経営特論」の開講など、更なる質保証・特色化の取組みを進めている。
こうした全学的な教学改革の結果、各アセスメントテストやアンケート等では、学生の変化や成長が明らかとなっている。本学では、学生のジェネリックスキルを測定する目的で入学時と 3 年次後期に PROG テストを実施している。平成 31(2019)年度入学生の 2 回のテスト結果の比較は【資料 2】のとおりであり、リテラシー総合（情報収集力、情報分析力、
課題発見力、構想力）、コンピテンシー総合（対人基礎力、対自己基礎力、対課題基礎力）のいずれも伸長が確認されている（【資料２】「大阪成蹊大学における PROG テスト結果（平成 31(2019)年度入学生）」参照）。また、全授業で半期ごとに授業評価アンケートを実施して、分析結果を全学に共有するとともに、各教員が授業実施報告書・授業改善計画書を提出することとして、授業改善の PDCA を徹底している。直近 3 ヵ年の授業評価アンケート結果（各年度前期）の推移は【資料 3】のとおりである。いずれの項目の平均スコアも高い水準にあるが、授業満足度を示すものとして本学が特に重視する「全体として、この授業を受けて満足した」という設問への回答の平均スコアは令和 3(2021)年度前期には 5 段階評価で4.20pt（5pt 満点）となっており、授業への満足度も極めて高いことがわかる（【資料３】「直近 3 年間の大阪成蹊大学における授業評価アンケート結果（前期）の推移（平成 31(2019)年度～令和３(2021)年度)」参照）。さらに、平成 30(2018)年度卒業生より実施している卒
業時のアンケート調査の結果の推移は【資料 4】のとおりである。特に成長実感度や入学満足度を明らかにする設問の回答状況では、肯定的な回答の合計がいずれも 90%を超えて非常に高い水準にあり、近年の教学の質保証の取組みの大きな成果と捉えられる（【資料４】「卒業時のアンケート調査結果の推移（平成 30(2018)年度～令和２(2020)年度)」参照）。
（２）データサイエンス学部設置の必要性①データサイエンスに対する時代の要請
狩猟社会から農耕社会、工業社会、情報社会を経て、Society 5.0 への移行が唱えられている。そこで構想されているのは、人工知能(AI)、ビッグデータ、Internet of Things（IoT）
等の先端技術が高度化してあらゆる産業や社会生活に取り入れられ、社会のあり方そのものが劇的に変わるという未来社会である。とはいうものの、データを集めて分析し、データを読み解くことは以前より広く行われており、数学と統計学がその基盤にある。Society 5.0
推進の原動力は、まずは情報通信技術(ICT)の飛躍的発展によって可能となったデータの量的な爆発への対応であるが、さらにはデータのもつ「事前には予見できなかった知識」を「自動化された作業」を通じて取り出すようになった人工知能、とりわけ機械学習・深層学習の進歩であろう。以前よりあったニューラルネットによる学習モデルが、近年の情報技術の発展で一気に実用に達したとみることもできる。

設置等の趣旨（本文）-3-

激しい国際競争の中、現在、人工知能は音声認識、画像理解、言語翻訳等の分野で人と同等かそれ以上の能力を持つに至っている。これらを応用した自動運転車やドローン、会話ロ
ボット・スピーカ、翻訳機、介護ロボット、医療診断補助などの製品・サービスは既に実用化の段階にあるか、実用化を射程に入れた研究開発が進められている。そして、新しい知識
は情報通信技術によって瞬時に移転・共有される。
「データ駆動型」とも表現されるデータに基づく新しい方法論の誕生により、データによるアプローチは使いこなすべきツールとなっただけでなく、理論科学、実験科学、シミュレーション科学につづく新しい科学「データサイエンス」の成立に結びつくこととなった。
科学と技術の双方における「データ駆動型」の革新によって、従来の土地、資本、労働に代わってデータから「新しい価値」を取り出すことが可能となり、新しい社会の経済発展が連鎖的に引き起こされている。実際、サイバー空間上に「プラットフォーム」と呼ばれる国境を越えた巨大なデータの集積地が生まれ、そこを起点に新しいビジネスモデルに立脚す
る世界企業が次々に誕生して、社会に対する大きな影響力を持ち始めている。データサイエ
ンスの素養は、我が国の将来を担う企業人・社会人が広く養うべきリテラシーとなった。
今日、社会はデータサイエンスによる社会変革を推し進める人材を必要としている。大学
は、データサイエンスを専門とする学部において優れたデータサイエンス人材を育成する
とともに、その他の学部においてもデータサイエンスの基礎的な素養を身につけた人材を育成することを要請されるに至っている。
②我が国におけるデータサイエンス教育の現状
我が国でもここ数年、ようやくデータサイエンス教育・研究の重要性が認識されはじめた。
平成 29(2017)年 4 月には我が国で初のデータサイエンス学部が国立大学に誕生し、令和3(2021)年 3 月に最初の卒業生を送り出すに至っている。令和 4(2022)年 3 月現在でデータサイエンス学部を開設している大学は 4 校確認されるが、各大学のホームページ上で公表されているカリキュラムには相違点が少なくない。設置の前身ともいうべき学部等がある
場合にはとりわけカリキュラムの幅が広く、データサイエンス学部卒業生が身につけている資質や専門性は現状では大学ごとに多少なりとも異なっていると考えられる。
また現在、文部科学省によって数理・データサイエンス・AI 教育を広く大学及び工業高等専門学校に敷衍（ふえん）するためのリテラシーレベルの認定制度が導入されている。選定結果によれば、多くの大学においてリテラシーレベルのデータサイエンス教育が開始されつつあることがうかがえる。今後、さらに応用基礎レベルの認定制度へと進展していく中で、学部段階における専門教育のモデルとなるような、データサイエンス教育の実践がめざされる。
データサイエンスは、データから「新しい価値」を取り出すことでデータを社会に役立てる科学であるが、その価値とはどのような価値かについて深く議論されることは少なかった。これがデータサイエンスへの期待の高さに反して曖昧さがただよう原因にもなってい設置等の趣旨（本文）-4-

た。データサイエンスがもたらす価値について課題解決と課題探索の 2 つの側面から考えたい。
データサイエンスは、明確に課題が設定されている場合には、課題解決のための仮説をたててデータを収集し、データの分析・活用を進め、仮説を検証し、科学的方法に基づいて課題を解決していく。ここでは、「価値」とは課題解決でもたらされる広い意味での社会の豊かさと考えられよう。データの質と量が上がることで検証の精度が高まる。課題解決は技術革新を誘発して様々な新しいビジネスモデルの開拓へと結びつくため、人工知能の活用やデジタル・トランスフォーメーション（DX）の加速はデータサイエンスによる課題解決の有力な推進手段となる。
これに対して、様々な要因が絡み合い、そもそも何を解決すれば良いかが明確でない課題もある。例えば、SDGs に関わるような感染症、気候変動、地震、医療倫理、エネルギー、
カーボン・ゼロ、経済安全保障などの課題である。この場合、データサイエンスは、データ分析を通じて新たな仮設を立て、その検証を繰り返すことで、課題についての理解を深め、課題解決の糸口を見出すことを目標にすることになる。これがデータサイエンスの課題探索の側面である。
到来するデータの時代を見据えると、データサイエンスによる課題解決と課題探索の力が必要であり、データサイエンスの専門性を有する人材は、与えられた状況において、直ちにデータサイエンスによる課題解決に取り組むか、それとも課題探策から取り組むかを適切に判断したうえで、いずれの局面でも能力を十分に発揮できることが望まれる。
③大阪成蹊大学データサイエンス学部における教育上の目的
上述の新しい時代における大学への要請に呼応し、データサイエンスによる課題解決と課題探索を先導することをめざして、以下に掲げるデータサイエンス人材の育成を目的とする「データサイエンス学部」を新たに設置する。
大阪成蹊大学は、建学の精神である「桃李不言下自成蹊」を体現する「人間力」のある人材の育成を目的としており、大学全体及び各学部等のディプロマ・ポリシー（卒業認定・学位授与の方針）を、「確かな専門性」「社会で実践する力」「協働できる素養」「忠恕の心」の4 つの大項目で構成している。こうした大学全体の人材育成の目的に沿って、データサイエ
ンス学部における教育目的及びディプロマ・ポリシーを以下のとおり定める。また、教育目
的及びディプロマ・ポリシーと、後述するカリキュラム・ポリシー（教育課程編成・実施の方針）、アドミッション・ポリシー（入学者受入れの方針）との対応関係は【資料 5】のとおりであり、3 つのポリシーが一体的なものとなるように各ポリシーを策定している（【資料５】「データサイエンス学部における教育目的及び 3 つのポリシーの対応」参照）。

設置等の趣旨（本文）-5-

○教育目的
データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケー
ション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解
決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材を育成することを教育目的とする。
○卒業認定・学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー）
ディプロマ・ポリシー
確かな専

DP１

門性

データサイエンスが必要とする数学や統計学、科学的方法、計算機科学の基礎を理解している。
＜数学・統計学・科学的方法、計算機科学の基礎＞

DP２

データとその扱いに関する基礎として、データを収集・分析・活用・保存するための基本的な技能を体得し、データのもつ情報、法則、関連性等について理解できる。
＜データとその扱いの基礎＞

DP3

データサイエンスが利活用される領域において、データサイエンスによる課題解決に必要となる、データを収集・分析・活用・保存するための適切な方法を選択することができる。
＜データサイエンスによる課題解決の方法の選択＞

社会で実

DP４

践する力

人や社会や地域に関わる課題の明確化や課題の解決に向けて、必要なデータを収
集・分析・活用・保存するための方法やプロジェクトを提案することができる。
＜データサイエンスによる課題解決・課題探索の方法の提案＞

DP５

企画・提案した方法やプロジェクトの過程で生じる状況の変化に対して適切に対応するとともに、データを活用した課題の探索や解決を最後までやり遂げることができる。
＜データサイエンスによる実践の完遂＞

協働でき

DP６

る素養

対話を通じて他者の意見を聴き、自己の意見を正確に伝えるなど適切なコミュニケーションができる。
＜他者とのコミュニケーション＞

DP７

社会や企業・組織の中で協調・協働して課題の解決にあたり、自らの役割を果たすことができる。
＜他者との協調・協働＞

忠恕の心

DP８

常に誠をつくし、人の立場に立って考え、行動することができる。
＜忠恕の心＞※＜＞は個別のシラバスなどにおいて、各 DP を端的に示す場合に用いる語

設置等の趣旨（本文）-6-

（３）中心的な学問分野
長らくデータサイエンス学部は我が国には存在しなかった。このため、厳密な意味ではデータサイエンスの学位を取得した人材は不在ということになるが、データサイエンスを、データの中から意味や価値、すなわち情報を取り出して処理、活用するための科学と考えれば、
データサイエンスは情報学と密接な関係を有しているとみなすことができる。
Conway によるデータサイエンスの定義(2010)では、データサイエンスの 3 要素は、数学・統計学、計算機科学、各専門分野と解されている。一方、情報学の 3 要素は、数理モデ
リング、情報システム、人と社会へのインターフェースとされることがあり、データサイエ
ンスの構成に近い。情報学の学術的な裏付けや学問分野として横断性が際立っていること、
さらには国際的な通用性はそのままデータサイエンスについても成り立つと考えられる。
比較的若い分野である情報学では、研究指導を通じて得られた学生による研究成果が国際会議・国内学会等で高く評価されることも珍しくないが、同様なことはデータサイエンスについても期待される。
以上より、本学部の中心的な学問分野は、情報学との関連性を踏まえつつ、データから意
味のある情報を取り出し活用する「データサイエンス」とする。

２．学部・学科等の特色
平成 17(2005)年の中央教育審議会（答申）「我が国の高等教育の将来像」のうち、「第 2
章 新時代における高等教育の全体像」における「3 高等教育の多様な機能と個性・特色の明確化」では、高等教育のうち特に大学が併有すべき 7 つの機能が説明されている。本学部
は、これらの機能のうち特に「1. 世界的研究・教育拠点」「3. 幅広い職業人養成」「7. 社会
貢献機能（地域貢献、産学官連携、国際交流等）」の機能を重点的に担いながら、以下の特色を発揮する。
（１） データサイエンス分野における世界的研究・教育拠点
データサイエンス分野における世界的な研究・教育拠点となることをめざし、海外の大学や研究機関における教育・研究歴を有する教員や国際的な研究業績を有する教員、企業の研究所等での研究歴をもつ教員などを専任教員として採用するとともに、データベースや電子ジャーナルの充実をはかりながら海外機関や企業における AI・データサイエンスに関する教育・研究実践への理解を深めることにより研究・教育活動を充実する。学生が新規性のあるテーマを設定して研究に取り組む「卒業研究」のうち優れた研究成果に対しては国内外での外部発表の機会をもつことを支援する。また、国際的な研究成果のさらなる創出をめざして国内外の学会誘致を積極的に行う。

設置等の趣旨（本文）-7-

（２）データサイエンスの専門性を備えた幅広い職業人養成
本学部では、令和 3(2021)年 4 月に情報処理学会が公表した「データサイエンス・カリキ
ュラム標準（専門教育レベル）」を参照し、統計学やモデリング等を強化することでデータ
サイエンス人材の育成に必要な体系的なカリキュラムを編成して、データサイエンスの専門的な知識・技能等を身につける。一方、1 年次から卒業まで連続して開講する専門演習科
目「未来クリエーションプロジェクト」及び「卒業研究」を中心に、データサイエンスによる課題解決や課題探索に関する実践力を高めていく。また、全学共通のキャリア教育に位置づけられる「企業等連携 PBL」や「キャリアプランニング」などを 2 年次から開講し、企業・自治体等とも様々に連携しながら、卒業後のデータサイエンス人材としてのキャリア形成についての考えや職業理解を深めていく。
（３）データサイエンス学部が果たす社会貢献機能
データサイエンスによる社会的課題の解決をめざす取組みは、各企業・自治体等においても喫緊の課題であり、初年次科目やキャリア科目、専門科目等においてゲストスピーカーによる講和・意見交換や、企業等が抱える実課題の解決をめざすプロジェクト、実証実験への参加を行うなど、教育・研究の両面で企業・自治体等と積極的に連携を図りながら、データサイエンスによる社会貢献機能を果たしていく。また、本学園は大阪成蹊女子高等学校を有し、同校は府内でも有数の規模を誇る。学園内での高大連携による取組みを進めていくなかで、例年、併設高校から本学へは多くの志願者がある。データサイエンスは女性の活躍が期待される分野としても注目されており、データサイエンスを学ぶことの意義を広く高校生に周知することで、データサイエンス人材として女性が輝き活躍する社会の実現に貢献す
ることもめざしていく。

３．学部・学科等の名称及び学位の名称「１．設置の趣旨及び必要性」にも記載したように、「データ駆動型」とも表現されるデータに基づく新しい方法論の誕生により、多くの研究者にとってデータによるアプローチ
は使いこなすべきツールとなっただけでなく、理論科学、実験科学、シミュレーション科学につづく新しい科学「データサイエンス」の成立に結びつくこととなった。科学と技術の双方における「データ駆動型」の革新によって、データから価値を取り出すことが可能となり、新しい社会の経済発展が引き起こされている。今やデータサイエンスの基礎的な素養は、我が国の将来を担う企業人・社会人がもつべきリテラシーとなるとともに、大学はデータサイ
エンス専門人材を育成することを要請されるに至っている。このように、新たな学問体系を示す言葉としても、社会が要請する人材を指す言葉としても、本学部の学びを端的に表す名称としては「データサイエンス」が適切であるとの考えから、本学部の名称を「データサイ
エンス学部」、本学科の名称を「データサイエンス学科」、専攻分野の名称を附記する学位を設置等の趣旨（本文）-8-

」とする。また、データサイエンスの英訳表記が Data Science「学士（データサイエンス）
であり、国際的な通用性を確保する観点から、本学部の英訳名称、本学科の英訳名称、学位の英訳名称を、それぞれ「Faculty of Data Science」、「Department of Data Science」、「Bachelorof Data Science」とする。
学部の名称：データサイエンス学部 [Faculty of Data Science]
学科の名称：データサイエンス学科 [Department of Data Science]
学位の名称：学士（データサイエンス） [Bachelor of Data Science]

４．教育課程の編成の考え方及び特色（１）教育課程編成・実施の基本的方針
本学では、ディプロマ・ポリシーを達成するための教育課程編成の方針として、大学全体のカリキュラム・ポリシーと各学部・学科のカリキュラム・ポリシーを「教育課程の編成」「教育方法の特色」「学修成果と評価」から構成している。本学部においても、大学全体のカリキュラム・ポリシーを踏まえて、以下のとおり教育課程編成・実施の方針（カリキュラ
ム・ポリシー）を定める。ディプロマ・ポリシーや後述するアドミッション・ポリシーとの対応は【資料 5（再掲）】のとおりであり、3 つのポリシーが一体的なものとなるように各ポリシーを策定している。
教育課程編成・実施の方針（カリキュラム・ポリシー）○教育課程の編成
カリキュラム・ポリシー
CP1

データサイエンスが必要とする数学や統計学、科学的方法、計算機科学の基礎を修得するための科目を専門基礎科目、専門基幹科目、初年次に開講する専門演習
科目「未来クリエーションプロジェクト 1，2」を中心に開講する。

CP2

大学共通科目のうち、「AI・データリテラシー」科目群には、データとその扱いに関する基礎的な考え方について、倫理的な課題を含めて学修する科目を開講する。さらに、専門基幹科目、専門展開科目を中心に、データを収集・分析・活用・保存するための基本的な技能を修得し、データのもつ情報、法則、関連性等についての理解を深める科目を開講する

CP3

専門展開科目を中心に、データサイエンスの利活用の対象となる領域においてデータを収集・分析・活用・保存するための適切な方法の選択に関する理解を深め、
データサイエンスによる課題解決の素養を育む科目を開講する。

CP4

2 年次より開講する専門演習科目の「未来クリエーションプロジェクト 3,4,5」を中心に、人や社会、地域に関わる課題の明確化や課題解決に向けて、データを収設置等の趣旨（本文）-9-

集・加工・分析・活用・保存するための方法やプロジェクトを提案する能力を育む科目を開講する。
CP5

3 年次後期より開講する「卒業研究 1,2,3」を中心に、自ら企画・提案したプロジ
ェクトや調査研究の過程で生じる状況の変化に対して適切な対応をとりながら、取り組みを最後までやり遂げる能力を育む科目を開講する。

CP6

大学共通科目のうち、全学共通の初年次教育科目である「成蹊基礎演習 1,2」と「スタディスキルズ 1,2」
、専門演習科目を中心に、対話を通じて他者の意見を聴き、自己の意見を正確に伝えるなど適切なコミュニケーションができる能力を育む科目を開講する。

CP7

キャリア科目の「企業等連携 PBL」や「ビジネス・インターンシップ」を中心に、様々な人々との関わりの中で、課題の解決と探索に向けて協調・協働して取り組む科目を開講する。

CP8

大学共通科目のうち、人間性や自己を取り巻く環境に対する深い関心と感性を高める教養科目である「人間と智」「国際社会と日本」「科学と環境」「健康とスポーツ」や外国語科目を中心に、本学の行動指針「忠恕の心」を養う科目を開講する。

本学部の教育課程は大学共通科目、専門科目の２つの科目群で構成されている。
大学共通科目では、初年次科目、外国語科目、教養科目、キャリア科目を開講する。初年
次科目は、科目区分「学びの基礎」「文章と表現」から構成され、大学での学びの基礎となるアカデミックスキルや社会人としての基本的な能力を身につける。外国語科目は、語学力を磨いて世界の最先端に触れるグローバル教育の軸となる科目である。教養科目は、科目区分「人間と智」「国際社会と日本」「科学と環境」「健康とスポーツ」「AI・データリテラシー」から構成され、人間性や自己を取り巻く環境に対する深い関心と理解力を養う。キャリア科
目は、科目区分「学部横断型プロジェクト」「キャリア」から構成され、職業選択の能力や高い職業意識、社会人としての職業上の適性・能力を身につける。
また、本学部の専門科目は、専門基礎科目、専門基幹科目、専門展開科目、専門演習科目
により体系的に構成されている。専門演習科目「未来クリエーションプロジェクト 1,2」とともに、専門基礎科目に必修科目を設定して、データサイエンスの基礎を確実に修得する。
専門基幹科目の大部分では、データを収集・分析・活用・保存するための基本的な考え方と技法を修得する。専門展開科目では、データサイエンスが課題解決にいかに具体的に応用されるかについて興味と理解を深め、データを収集・分析・活用・保存するための適切な方法を選択できるようにする。
一方、専門演習科目「未来クリエーションプロジェクト 3,4,5」では、専門基礎科目、専門基幹科目、専門展開科目によって取り上げられるデータサイエンスの学びへのモチベー
ションを高めつつ、チーム単位での具体的な課題への取り組みなどを通じて課題探策から課題解決へと至るデータサイエンスの実践力を育む。
3 年次後期から配当の「卒業研究 1,2,3」

設置等の趣旨（本文）-10-

では、学生が自ら設定したデータサイエンスの課題の解決や仮説の検証に向けたプロジェ
クト・調査研究に取り組み、その過程で生じる様々な状況変化に対応しながら成長していくこととなる。
○教育方法の特色
本学の授業は講義、演習、実習から構成され、課題探索と課題解決のために学修者が何を学び、身に付けることができるかを重視した教育方法とする。具体的には、演習、実習科目だけでなく講義科目においても「アクティブラーニング」を促すことが求められ、いずれの授業においても教員の一方向的な授業ではなく、教員と学生、学生同士の双方向のやり取りを重視した授業を展開する。とりわけ、専門演習科目では、グループやペアでの演習、実習を行いながら、データサイエンスによる課題解決や課題探索に必要となる他の専門科目への関心や理解を深め、より進んだ学修への動機付けが得られるようにする。さらに、ゲストスピーカーの招聘や実課題の提供など、企業・自治体等との連携を積極的に取り入れる。アカデミックスキルの基礎の獲得をめざす初年次科目では、一人ひとりの学修状況を丁寧に把握しながら、きめ細かな指導を行う。また「データサイエンスのための数学基礎」、
「統計
学１」
、
「プログラミング基礎」など、基礎的ではあるが習熟度に個人差があるとされる基礎科目でも同様に、学生と教員がともに学修の成果を振り返る機会を丁寧に設けて授業を展開する。
○学修成果と評価
学修成果の評価は、本学の「人間力」教育の目的に沿って、本学部のディプロマ・ポリシ
ーの達成に必要な個別の能力や技能を身につけることができたかを測ることで行う。具体的には、授業科目ごとにシラバスにて養うべき力、到達目標、成績評価の方法・基準を明記し、適切に学修成果を測り、以下の評価基準で成績評価を実施する。
成績の評語
秀
優
良
可
不可

点数
100 点～90 点
89 点～80 点
79 点～70 点
69 点～60 点
59 点以下

GP
４
３
２
１
０

評価基準
基準を大きく超えて優秀である
基準を超えて優秀である
望ましい基準に達している
単位を認める最低限の基準には達している
基準を下回る（２）科目区分の構成と体系性
上述のカリキュラム・ポリシーに則り、具体的な教育課程を以下のとおり編成する。
―大学共通科目
大学共通科目は、学部の別なく履修する全学共通の科目区分として「初年次科目」「外国語科目」「教養科目」「キャリア科目」の 4 つの科目区分を設ける。4 年間の学修の基礎とな設置等の趣旨（本文）-11-

るアカデミックスキルや基礎的な外国語コミュニケーション能力、様々な学問・社会的事象に対する知的好奇心と問題意識、自己のキャリア形成に関する能力、本学の行動指針とする
忠恕の心を涵養する。
①初年次科目
初年次科目は、「学びの基礎」「文章と表現」の 2 つの科目群で構成する。各科目群の概要
は以下のとおりとし、必修 2 単位を含む 6 単位以上を修得することを卒業要件とする。
「学びの基礎」
本学の建学の精神とめざす人材像、大学生としての基本的な学びの態度、アカデミックス
キルなどを身につける科目として、「成蹊基礎演習 1,2」を 1 年次に開講する。このうち、「成蹊基礎演習 1」を必修科目とする。
「文章と表現」
様々な社会課題や SDGs ターゲットを題材にして、調査・研究、議論、発表を繰り返しながら、知的探究の態度、調査・研究、議論、レポート、プレゼンテーションなどの基礎を身につける科目として、「スタディスキルズ 1,2」を 1 年次に開講する。
②外国語科目外国語科目は、わが国の地理的近接性及び国際社会の情勢を考慮して「英語」「中国語」「フランス語」「韓国語」で構成し、英語に関しては、「英語演習Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ」「英語表現Ⅰ,Ⅱ」、
中国語、フランス語、韓国語に関しては「中国語入門Ⅰ,Ⅱ」「フランス語入門Ⅰ,Ⅱ」「韓国
語入門Ⅰ,Ⅱ」を開講する。また「留学生科目」は、留学生が日本で学び、生活する上で必要不可欠な日本語の技能を身につける科目として、「日本語演習」を 1 年次から 2 年次にかけて開講する。
「外国語」から 6 単位以上（留学生においては「日本語演習」4 単位以上を含む）を修得することを卒業要件とする。
③教養科目
教養科目は、ア．人の理解と論理的な思考方法の会得、イ．社会の在り様についての理解、
ウ．感銘・感動する感性の醸成と知的好奇心の喚起をめざすものとして、「人間と智」「国際社会と日本」「科学と環境」「健康とスポーツ」「AI・データリテラシー」の 5 つのテーマ別の科目群により構成する。
「人間と智」より 4 単位以上、「国際社会と日本」より 4 単位以
上、「科学と環境」「健康とスポーツ」より 4 単位以上、「AI・データリテラシー」より必修
2 単位を含む 6 単位以上、合計 18 単位以上を修得することを卒業要件とする。なお、原則
として 4 年間を通じて配当することとし、年次に限定されることなく履修できるよう配慮する。

設置等の趣旨（本文）-12-

「人間と智」
人間の在り様と、智の在り様、そして智の源泉となる論理的な思考方法を知ることにより、
知識基盤社会で生きる教養を身につける科目として、「人間と文学」「人間と宗教」「人間と哲学」「人間と芸術」「教育学入門」「現代倫理」「心理学概論」「考古学」「日本史概説」「外国史概説」を開講する。
「国際社会と日本」
現代社会の仕組みと国際社会の在り様とを捉え、グローバル社会で生きる教養を身につける科目として、「日本国憲法」「国際関係論」「人権と社会」「社会学概論」「多文化共生社
会」「現代と社会福祉」「ジェンダー論」「大阪の風土と文化」「京都の文化と芸術」
「現代社
会と政治」
「現代社会と経済」「現代社会と法」を開講する。
「科学と環境」
科学の発展と地球環境の変化についてのトピックを知り、科学的知識を受け止める素養と感性を身につける科目として、｢生命と科学｣「地球環境問題｣「暮らしの科学」「現代と科学」を開講する。
「健康とスポーツ」
健康な精神と肉体を培うとともに、健康的な生活を送る態度を身につける科目として、「スポーツ演習Ⅰ,Ⅱ」及び「健康科学」を開講する。
「AI・データリテラシー」
コンピュータによる文書作成、プレゼンテーション、表計算、データベース等の活用、及びインターネットによる情報通信の技能等を身につける科目として「情報リテラシー1,2」
を、AI・数理・データサイエンスに関する基本的な理解を深める科目として「データサイエ
ンス基礎」「データサイエンス実践」「統計学基礎」「統計学実践」「AI 入門」を開講する。
このうち、「データサイエンス基礎」を必修科目とする。
④キャリア科目
キャリア科目では、企業や自治体等の抱える課題に対して、プロジェクトを動かしながら解決を図ることで、他者と協働して課題を解決する力を身につける「学部横断型プロジェク
ト」と、自己分析を経て、将来の夢や目標を立て、自分の生き方を描く力を身につける「キャリア」の 2 つの科目群から構成する。
「学部横断型プロジェクト」では 2 年次に「企業等連携 PBL」を開講し、「キャリア」では卒業後のキャリア形成について考えを深める「キャリアプランニング」、職業体験・就業体験を通じて職業意識の醸成を図る「ビジネス・イン

設置等の趣旨（本文）-13-

ターンシップ１」を開講する。以上より 2 単位以上を修得することを卒業要件とする。
以上、大学共通科目においては、「初年次科目」から必修 2 単位を含む 6 単位以上、「外国語科目」から 6 単位以上、「教養科目」から必修 2 単位を含む 18 単位以上、「キャリア科目」
から 2 単位以上を満たし、合計で 32 単位以上の修得を卒業要件とする。
―専門科目
学部の専門科目は専門基礎科目、専門基幹科目、専門展開科目、専門演習科目の 4 つの科
目区分から構成する。
①専門基礎科目
専門基礎科目は、データサイエンスの共通基礎的な導入科目を配置しており、主に 1 年
次から 2 年次において開講する。そのうち、「プログラミング基礎」「統計学 1」「データサ
イエンス概論」「データマイニング基礎」「計算機概論 1」の 5 科目 10 単位を必修科目とする。このほか、「データサイエンスのための数学基礎」「データと数理１」「アルゴリズム」「データ可視化」「ソフトウェア工学基礎」を導入科目として開講し、合計で 16 単位以上を修得することを卒業要件とする。
②専門基幹科目
専門基幹科目は、専門基礎科目での学びを前提として、データサイエンス分野の共通基礎として専門基礎科目の続論となる科目や、データサイエンスにおける特定の専門分野の導入となる科目を配置しており、主に 2 年次から 3 年次において開講する。専門基礎科目から継続的・体系的に学ぶ科目として「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」を開講
し、数学、統計学、計算機科学の基幹を固める。また「機械学習１」「データベース１」「人工知能１」を開講し、それぞれの基礎を身につけられるようにする。さらに、様々な切り口で適切なデータ解析を行うための「回帰と分類」「時系列分析」「モデリングとシミュレーシ
ョン」「クラスタ分析とパターンマイニング」「テキスト解析論」、データを注意深く扱うための「セキュリティとプライバシー保護」「セキュリティとデータ一貫性」、情報インターフ
ェース構築のための「情報検索」「情報ネットワークと Web」
「ヒューマン・コンピュータ・
インタラクション」「インターネット開発」、ビジネスにおけるデータ活用の基礎を理解するための「ビジネス基礎」を開講する。以上より合計で 26 単位以上を修得することを卒業要件とする。
③専門展開科目
専門展開科目は、専門基幹科目までの学びを踏まえた、より応用・実践的な科目を中心に配置しており、3 年次から 4 年次にかけて開講する。専門基幹科目から継続的・体系的に学設置等の趣旨（本文）-14-

「データと数理 3」「機械学習２」「データベース２」「人工知能２」
ぶ科目として「統計学 3」を開講する。また「可視化情報学」「計算機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」な
ど、より実務を意識した科目を開講する。さらに、具体的な応用分野におけるデータサイエ
ンスの活用について理論と実践を往還する科目として、「データ活用」「事業機会とビジネスモデル」「観光情報学」「健康・医療データ科学」「サービス経営とデータサイエンス」「スポーツデータ科学」「情報と職業」を開講する。専門展開科目は、教員による履修指導のもとで学生が個々の進路希望や学修における関心・課題意識に基づいて履修することのできる
科目区分であり、合計で 14 単位以上を修得することを卒業要件とする。
④専門演習科目
専門演習科目は、
1 年次から 3 年次前期までの「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」と、3 年次後期から個々の研究テーマに応じた卒業研究を実施し卒業論文の完成をめざす「卒業研究 1, 2, 3」を開講する。
「未来クリエーションプロジェクト」は、グループによるプロジェクト型の演習を通じて、データサイエンスによる協働と実践を重ねていく科目である。
「卒業研究」は各指導教員の指導の下で、専門科目における系統的な学修を省察しつ
つ、個々の研究テーマを明確にし、具体的な事象の調査・分析や課題解決を図りながらその専門性を一層深める科目であり、少人数制での演習科目とする。
「未来クリエーションプロ
ジェクト 1,2,3,4,5」の必修 20 単位、「卒業研究 1,2,3」の必修 16 単位、合計 36 単位を修得することを卒業要件とする。
以上、学部専門科目においては、専門基礎科目から 16 単位以上、専門基幹科目から 26 単
位以上、専門展開科目から 14 単位以上、専門演習科目から 36 単位を満たし、合計で 92 単
位以上の修得を卒業要件とする。
以上のとおり、各科目区分の設定及び各目的に応じた科目の開講、配当年次の設定、必修科目を含めた卒業要件の設定の下、本学部の人材養成の目的に照らして必要な能力を修得することができるよう教育課程を編成している。ディプロマ・ポリシーを構成する DP1 から DP8 と、各授業科目の到達目標との対応を明らかにするカリキュラム・マップは【資料6】のとおりであり、◎は各ディプロマ・ポリシー達成のための重要な科目、○はそれに準ずる科目を表す。卒業要件を満たすように学修を進めていくことで、ディプロマ・ポリシーを構成する DP1 から DP8 の全てで◎を付した科目の単位を修得できるようにしている（【資料６】「データサイエンス学部データサイエンス学科におけるカリキュラム・マップ」
参照）。

設置等の趣旨（本文）-15-

５．教育方法、履修指導方法及び卒業要件（１）教育方法①初年次教育大学共通科目のうち、初年次教育の各授業は、授業担当者同士の事前・事後の綿密な打合
せと情報共有のもとで実施する。１クラスあたり 27 人程度のクラス編成とし、このうち「成蹊基礎演習 1,2」の担当教員はクラス担任となることで丁寧な学生理解を可能とするとともに、「スタディスキルズ 1,2」の担当教員とも密接に連携して授業の実施にあたる。これらの授業科目では、例えば、科学的方法に関する学びや SDGs など社会的・国際的な課題を取り上げ、学生一人ひとり、あるいは少人数のグループワークで、読む、書く、聞く、話す、発表する、討論するといった能動的な学修活動を通じてコミュニケーション能力やアカデミ
ックスキルを養う。これにより、4 年間を通じたアクティブラーニングによる学びの基盤を形成し、専門科目を含む大学での学びへの円滑なトランジションを実現する。
②キャリア教育
学生の広い意味でのキャリア形成支援もまた教育における重要な要素である。上述の初年次教育において、連携する企業・自治体等における実際のデータ活用事例・スキルについての特別講義を実施し、卒業後のキャリア形成の大まかな輪郭を描けるようにする。さらに、
2 年次からは、系統的なキャリア教育科目として、企業等から提示された実際の課題に対してプロジェクト形式での解決をめざす「企業等連携 PBL」
、キャリア形成に必要な能力を養う「キャリアプランニング」、企業・自治体等へのインターシップに参加し、就業体験から職業観を形成する「ビジネス・インターンシップ１」を開講する。いずれも、学生個々のめ
ざす将来像の獲得やキャリア形成に必要な就業力や職業理解の実現のための丁寧な指導を
徹底する。
③専門教育
1 年次前期から 4 年次後期まで連続して開講する専門演習科目「未来クリエーションプロ
ジェクト 1,2,3,4,5」及び「卒業研究 1,2,3」のうち、「未来クリエーションプロジェクト 1,2」
では、学生は初年次科目で身につけたアカデミックスキルを早速活かして、教員や仲間とコ
ミュニケーションをとりながら、グループでオープンデータや模擬データを用いたプロジ
ェクト学修に取り組み、講義科目で学んだデータサイエンスの知識と方法をこの取り組み
を通じて自家薬籠中のものにしていく。予期しない結果や失敗から学ぶことがとりわけ重要であり、実践の省察を特に重視する。
「未来クリエーションプロジェクト 3,4,5」は同様に演習を重ねる科目であり、卒業研究のテーマ選択にも利活用できる授業内容とする。いずれも、必要に応じて１クラスあたり 27 人程度のクラス編成で実施する。「卒業研究」は 1 ゼ
ミあたり 6 人以下の学生がひとつのゼミに所属し、担当教員の指導のもと新規性のあるテーマを設定し研究を行う。ゼミの配属方法は学生の希望をもとにそれまでの学修成績を加設置等の趣旨（本文）-16-

「卒業研究 2」の履修前に研究テーマや配属ゼミの見直しを可能とする。
味したものとし、研究の場はゼミ室に限らず、実データをもつ他学部などとも適宜交流できるようにするとともに、学会などで学修成果を外部発表することを奨励する。
専門基礎科目、専門基幹科目、専門展開科目で開講する科目は１クラスあたり 80 人以下のクラス編成で実施し、教員と学生、学生同士のコミュニケーションを重視したアクティブ
ラーニング型の授業を展開する。授業の一部ではノート PC の利活用を予定し、データの扱
いに特に注意すべき場合には大学が管理する PC を使用する。
以上の専門科目においては、ゲストスピーカーの招聘や実課題の提供など企業・自治体等との様々な連携を予定していることは既に述べた通りであり、【資料 7】に掲載の 19 の企
業・自治体等との連携を予定している（【資料 7】「データサイエンス学部連携予定企業等一
覧」参照）。
（２）履修登録単位数の制限(CAP 制)
1 単位につき予習・復習等の自己学修を含め 45 時間の学修を必要とすることから、学生の十分な学修時間を確保することを目的に、履修登録には制限を設け、1 学期 22 単位を上限とする。ただし、上記の履修登録の上限設定にかかわらず、直前の学期に 20 単位以上を修得し、直前の学期の GPA が 3.0 以上である者については、上限を超えて１学期 26 単位まで履修科目の登録を認めることがあるものとする。
（３）卒業要件
卒業に必要な単位として、大学共通科目から 32 単位以上を修得する。大学共通科目は、初年次科目（6 単位以上）、外国語科目（6 単位以上）、教養科目（18 単位以上）、キャリア
科目（2 単位以上）からなる。なお、大学共通科目からは初年次科目の「成蹊基礎演習１」と教養科目の「データサイエンス基礎」を必修科目とする。
専門教育科目では、専門基礎科目（16 単位以上）、専門基幹科目（26 単位以上）、専門展
開科目（14 単位以上）、専門演習科目（36 単位）の合計で 92 単位以上を修得する。専門基礎科目のうち 5 科目 10 単位、専門演習科目のうち 8 科目 36 単位、合計 46 単位を必修科目とする。なお、専門演習科目のうち「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」と「卒業研究 1」を各 4 単位、「卒業研究 2,3」を各 6 単位としているが、これはプロジェクトや研究に関する授業内外の取組みや、中間成果を含む研究成果をプレゼンテーション資料やレポート・論文としてまとめる上で必要な全体の構想、文章・資料の作成、体裁や表現の推敲等の全ての学修活動に対して単位数に応じた学修時間を要するためである。
以上、合計で 124 単位の修得を卒業要件とする。
【他大学における授業科目の履修等についての考え方】
大阪成蹊学園三大学単位互換制度及び大学コンソーシアム大阪単位互換制度に基づき、設置等の趣旨（本文）-17-

協定を結んでいる他の大学が提供する授業科目を履修し、修得した単位が 60 単位を超えない範囲で、学部の卒業に必要な単位として認めることがあるものとする。
（４）履修モデル
履修指導にあたっては、卒業後の進路を意識できるよう「データエンジニア」「データビ
ジネスパーソン」「データコンサルタント」の 3 つの履修モデルを例として示して、個々の学修状況や希望する進路に応じた履修指導を行う。
【履修モデル①】データエンジニア
Society5.0 時代の企業活動において活躍し、デジタル・トランスフォーメーション（DX）【資を先導するデータエンジニアをめざすための履修モデルは【資料 8】のとおりである（料８】「履修モデル①：データエンジニアをめざすための履修モデル」参照）。この履修モデルを特徴づけるのは、データを収集・分析し、どのようなアプリケーションに活用できるかを学生自身が検討し、さらに、それに基づいて具体的なアプリケーションの設計と開発を行い、収集したデータを有効に活用できているかを検証する専門演習科目「未来クリエーショ
ンプロジェクト 5」及び、以下に下線部で示す関連科目である。
大学共通科目では、「成蹊基礎演習１」を含む初年次科目を 6 単位、外国語科目を 6 単位、「データサイエンス基礎」を含む教養科目を 18 単位、キャリア科目を 2 単位履修し合計で「データサイエ
32 単位を修得する。専門基礎科目では、「プログラミング基礎」「統計学 1」
ンス概論」「データマイニング基礎」「計算機概論１」「データサイエンスのための数学基礎」「データと数理１」「ソフトウェア工学基礎」の 16 単位、専門基幹科目から「データと数理
２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワークと Web」
「ヒューマン・コンピュータ・
インタラクション」「時系列分析」「人工知能１」「機械学習１」「インターネット開発」「データベース１」「セキュリティとプライバシー保護」「セキュリティとデータ一貫性」「クラ「機械学習
スタ分析とパターンマイニング」の 26 単位、専門展開科目から「人工知能２」「ビッグデータとクラウド」
２」「データベース２」「可視化情報学」「計算機援用工学(CAE)」「データ活用」の 14 単位、専門演習科目から「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、合計 92 単位を修得する。
【履修モデル②】データビジネスパーソン
データサイエンスの基礎的な素養はビジネスの現場、とりわけ企画部門で必要とされるが、データサイエンスの専門性を有するビジネスパーソンをめざすための履修モデルは【資料 9】のとおりである（【資料９】「履修モデル②：データビジネスパーソンをめざすための履修モデル」参照）。この履修モデルを特徴づけるのは、文書データ、パーソナルデータ、
観光データを収集し、又はオープンデータを用いて分析、検索、分類、クラスタリングなどを行い、プライバシー保護の観点を含む適切な評価尺度を用いて結果を評価する専門演習設置等の趣旨（本文）-18-

科目「未来クリエーションプロジェクト 3」及び、以下に下線部で示す関連科目である。
大学共通科目では【履修モデル①】と同様として 32 単位を修得する。専門基礎科目から「データサイエンス概論」「データマイニング基礎」「計「プログラミング基礎」「統計学 1」
算機概論１」「データと数理１」「データ可視化」「ソフトウェア工学基礎」の 16 単位、専門
基幹科目から「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワー
クと Web」「回帰と分類」「人工知能１」「インターネット開発」「データベース１」「セキュ
リティとプライバシー保護」「セキュリティとデータ一貫性」「テキスト解析論」「ビジネス基礎」の 26 単位、専門展開科目から「統計学３」「可視化情報学」「ビッグデータとクラウド」「データ活用」「事業機会とビジネスモデル」「観光情報学」「サービス経営とデータサイエンス」の 14 単位、専門演習科目から「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業
研究 1,2,3」の 36 単位、合計 124 単位を修得する。
【履修モデル③】データコンサルタント
課題の設定と解決が求められる職場において、その分野の専門家と協働して AI・データ
サイエンスに基づく課題解決や課題探索を実践できるデータコンサルタントをめざすための履修モデルは【資料 10】のとおりである（【資料 10】「履修モデル③：データコンサルタ
ントをめざすための履修モデル」参照）。この履修モデルを特徴づけるのは、データの可視化の援用のもとでビジネスの現場で使える論理的思考と課題解決の考え方を幅広く学び、事例に即したケーススタディを行って、課題を設定し、AI を利活用してそれを解決する専門演習科目「未来クリエーションプロジェクト 4」及び、以下に下線部で示す関連科目によって特徴づけられる。
大学共通科目では【履修モデル①】と同様として 32 単位を修得する。専門基礎科目から「データサイエンス概論」「データマイニング基礎」「計「プログラミング基礎」「統計学 1」
算機概論１」「データと数理１」「データ可視化」「ソフトウェア工学基礎」の 16 単位、専門
基幹科目から「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワー
クと Web」「回帰と分類」「ヒューマン・コンピュータ・インタラクション」「時系列分析」「モデリングとシミ「人工知能１」「機械学習１」「インターネット開発」「データベース 1」ュレーション」の 26 単位、専門展開科目から「人工知能２」「機械学習２」「可視化情報学」「計算機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」「スポーツデータ科学」「健康・医療
データ科学」の 14 単位、専門演習科目から「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、合計 124 単位を修得する。

（５）履修指導の方法
入学時のオリエンテーションにおいて、本学の教育理念の理解を図るとともに、データサ
イエンス学部データサイエンス学科の教育目標を説明する。さらに、入学時や各セメスター設置等の趣旨（本文）-19-

開始前の履修ガイダンスにおいて、シラバスや学生便覧等を用いて履修方法を説明するとともに、先述の履修モデルを示しながら履修指導を行う。シラバスは、学生が授業内容を十分把握した上で履修計画を立てることができるように、授業概要、養うべき力と到達目標、
授業方法、課題や取り組みに対する評価・振り返り、授業計画、成績評価、使用教科書、参考文献、履修上の注意、授業外での質問の方法（オフィスアワー）等について記載し、Web上での閲覧を可能にする。履修ガイドは、当該年度の学事日程や履修登録方法、試験や成績に関することなどの必要事項を記載して発刊・配布する。また専任教員は、学生からの学業や学生生活についての質問、履修の相談等に応じるためにオフィスアワーを設定し、学生に周知を図る。

６．企業実習（インターンシップを含む）や海外語学研修等の学外実習を実施する場合の具体的計画（１）実習先の確保の状況
本学では大学共通科目において、企業等へのインターンシップを行う科目として「ビジネス・インターンシップ 1」を開講している。直近 3 ヵ年で 84 の企業・自治体・団体等との連携実績がある。履修希望者に対しては、学修状況や将来の希望するキャリア等に基づき選考を行い、さらに学生との面談等を経て、実習先企業を決定する。実習先企業が決定した後に、事前指導の上で現場での実習（原則 70 時間）を行い、終了後には事後指導・発表会を開催することとする。本学部における毎年のインターンシップの参加者数は 20 人程度を想定しているが、先のデータサイエンス学部連携予定企業を一部含む 13 社の企業より計画する 20 人を上回る受入予定人数を確保している。さらに開設後も、全学共通のインターンシ
ップ先として近年開拓を進めている企業等も含め、インターンシップ先の一層の充実に努める。
（【資料 11】「ビジネス・インターンシップ 1 受入れ企業等一覧」参照）。
（２）実習先との連携体制「ビジネス・インターンシップ 1」の履修希望者に対して、学修状況や将来の希望するキャリア等に基づき選考を行い、さらに学生との面談等を経て、実習先企業を決定する。
【資料 11（再掲）】に掲載の受入予定企業との間で、実習スケジュール・実習内容を確認の上、実習中には学生が実習記録を付けながら日々の省察ができるようにするとともに、その内容について専任教員と実習先からの定期的なフィードバックを行うようにする。
（３）成績評価体制及び単位認定方法
先述の通り、実習先企業が決定した後に、事前指導と現場での実習、終了後に事後指導の上、成果に関する発表会を開催することとする。成績評価は、事前事後の実習レポート（20％）
、実習先企業による評価書をもとにした実習中の取組みの評価（60％）
、発表会での設置等の趣旨（本文）-20-

プレゼンテーション（20％）により評価し、単位を認定する。

７．取得可能な資格
学部の教育課程を履修することで取得可能な資格は次のとおりである。
○高等学校教諭一種免許状（情報）国家資格であり、資格の取得が可能だが、卒業要件単位に含まれる科目のほか、教職関連科目の履修が必要となる。

８．入学者選抜の概要（１）入学者受入れの方針
本学では、建学の精神である「桃李不言下自成蹊」に表わされる、徳があり、人に慕われ、信頼されるような「人間力」を備えた人材の育成を目標としており、これを具現化するもの
として、大学全体のディプロマ・ポリシーと各学部・学科のディプロマ・ポリシーを「確かな専門性」「社会で実践する力」「協働できる素養」「忠恕の心」から構成し、育成する人材像を定めている。また、ディプロマ・ポリシーを達成するための教育課程編成の方針として、大学全体のカリキュラム・ポリシーと各学部・学科のカリキュラム・ポリシーを「教育課程の編成」「教育方法の特色」「学修成果と評価」から構成している。こうした教育目標や育成する人材像、教育課程編成の方針等及び学力の 3 要素を踏まえ、入学者受入れの方針として、大学全体のアドミッション・ポリシーと各学部・学科のアドミッション・ポリシーを、「関心・意欲」「知識・技能」「思考・判断・表現」「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」で構成しており、本学部においても同様の構成をとりながら以下のとおりアドミッション・ポリシーを定める。ディプロマ・ポリシー、カリキュラム・ポリシーとの対応は
資料 5（再掲）のとおりであり、3 つのポリシーが一体的なものとなるように各ポリシーを策定している。
入学者受入れの方針（アドミッション・ポリシー）
データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケー
ション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解
決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材を育成することを教育目的とする。教育目的及びディプロマ・ポリシーの達成のために編成された入学後のカ
リキュラムを踏まえ、以下のような人材の入学を求める。

設置等の趣旨（本文）-21-

アドミッション・ポリシー
関心・意欲

AP1

大阪成蹊大学の建学の精神とそれに基づく教育目的を理解し、「人間力」を備えた人に成長しようという意欲を持っている。

AP２

新しい未来を切り拓く未来社会のクリエーションに関心をもち、
データサイエンスに関する専門性を身につけてデータ活用を通じて人や社会に関係する様々な課題を明確にしたいという意欲を持
っている。

知識・技能

AP3

高等学校で履修する教科について、内容を理解し、基本的な知識を身につけている。

AP４

現代の社会に関する基本的な知識を持ち、基礎的な数的リテラシ
ー又は読解力を身につけている。

AP５

科学的方法やプログラミングの基礎に関する知識を持ち、データの持つ意味やデータの正しい扱いについて考えることができる。

思考・判断・表現

AP６

データの正しい扱いについて論理的に考えることができる。

AP７

参画したプロジェクトを最後までやり遂げようとする意思を持っ
ている。

AP８

他者の意図を適切に理解し、自分の考えをわかりやすく表現することができる。

主体性を持って多様な人々と協AP9

多様な人々とも協働しながら、主体的に学びを深めていこうという態度を身につけている。

働して学ぶ態度

上記アドミッション・ポリシーを満たす入学者を選抜するにあたり、一人ひとりの特性に応じて適切に選抜できるよう、一般選抜入試、大学入学共通テスト利用入試、学校推薦型選抜入試（公募・指定校）、総合型選抜入試、特別入試（社会人・帰国生徒・外国人留学生）を実施する。
（２）入学者選抜試験実施体制
本学の入学者選抜において、学長より委嘱された教員が出題委員となり試験問題を作成している。また試験の実施にあたっては、入試統括本部で全学部の入試を統括する体制で実施し、「入学試験実施に関わる留意事項とミス予防についてのガイドライン」を定め、適切な入学試験の実施に努めている。入試問題で使用した作品等の出典は、入試種別、入試日程ごとに明らかにして、入試問題の2次利用等に対して適切に対応している。本学部
でも同様の体制とし、適切な入学者選抜を実施する。

設置等の趣旨（本文）-22-

（３）出願資格
各入試における出願資格は以下のとおりとする。
①共通（外国人留学生入試を除く）
ア）高等学校もしくは中等教育学校を卒業した者、および入学前年度 3 月卒業見込みの者。
イ）通常の課程による 12 年の学校教育を修了した者、および入学前年度 3 月修了見込みの者。
ウ）学校教育法施行規則第 150 条の規定により、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認定された者、および入学前年度 3 月 31 日までにこれに該当する見込みの者。
②社会人
社会人の出願資格は「入学年度４月１日に満 25 歳に達している者で、社会人経験を有する者」で、かつ次のア・イ・ウのいずれかに該当する者とする。
ア）高等学校もしくは中等教育学校を卒業した者、及び入学前年度 3 月卒業見込みの者。
イ）
通常の課程による 12 年の学校教育を修了した者、及び入学前年度 3 月修了見込みの者。
ウ）学校教育法施行規則第 150 条の規定により、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認められる者、及び入学前年度 3 月 31 日までにこれに該当する見込みの者。
③帰国生徒
帰国生徒の出願資格は「入学前年度 3 月 31 日に満 18 歳に達している者で、日本国籍を有し、外国の高等学校に 2 年以上学んだ者」で、かつ次のア・イ・ウ・エのいずれかに該当する者とする。
ア）外国において、高等学校またはこれと同等の学校に在学し、入学前年度 4 月 1 日から 3
月 31 日までに修了（見込）の者。
イ）外国の学校教育を受け、帰国後日本の高等学校に編入学し、入学前年度 3 月 31 日までに卒業見込みの者、原則として帰国後 1 年未満の者。
ウ）文部科学大臣が高等学校課程相当と指定した在外教育施設の当該課程を修了した者、および入学前年度 3 月 31 日までに修了見込みの者。
エ）文部科学大臣が指定した者（国際バカロレア資格等を有する者）。
④外国人留学生
外国人留学生の出願資格は、次のア・イ・ウのいずれかに該当し、かつ A・B・C・D の条件を充たす者とする。なお、留学生の受け入れに際しては、必ず保証人を確認した上で、学費の支払いに係る仕送り状況や生活費について確認する。入学後も、留学生支援センター
が定期的な面談を実施して生活状況や学修状況、仕送りの状況等を把握し、学部専任教員と随時共有し、適切な指導・支援を徹底する。
ア）外国において、外国の学校教育に基づく 12 年の課程を修了した者、および入学前年度

設置等の趣旨（本文）-23-

3 月 31 日までに修了見込みの者。
イ） 外国において、外国の学校教育に基づく 12 年の課程を修了した者と同等以上の学力があると認められる者、および入学前年度 3 月 31 日までにこれに該当する者。
ウ）文部科学大臣が指定した者（国際バカロレア資格等を有する者）。
A：日本国籍を有さず、日本に滞在して学業に専念できる者。
B：出願時の在留資格が「留学」の者。
C：入学年度 4 月 1 日に満 18 歳に達している者。
D：「入学前々年度、又は入学前年度日本留学試験」の教科「日本語（読解）、（聴解・聴読解）」の 400 点満点のうち 220 点以上を得点している者、または「日本語能力試験」の N2以上を取得した者。
（４）入学者選抜区分
以下の入学者選抜区分を設け、それぞれで適切に選抜を実施する。
①一般選抜入試
本学独自の学力試験を実施し、各教科の習熟度から学力を評価する。受験する教科等の選択を可能にし、受験者の強みを最大限に生かすことのできる入試を実施し、広く優秀な人材を募集し、選抜することを目的とする。
ア）募集人員： 32 名イ）選抜方法： 本学独自の学力試験による選抜を行う。出題科目は、英語、数学Ⅰ・A を
必須、国語、数学Ⅱ・B を選択とする。また一部の試験日程では、出題科目は、英語、数学
Ⅰ・A を必須、国語、数学Ⅱ・B・Ⅲ・C（選択解答）を選択とする。ただし、数学 C の出
題は令和 7(2025)年度入学者選抜からとする。
②大学入学共通テスト利用入試
大学入学共通テストの成績をもとに、各教科の習熟度から学力を評価する。受験者の負担を軽減しながら受験の機会を増やし、広く優秀な人材を募集し、選抜することを目的とする。
ア）募集人員： 8 名イ）選抜方法： 大学入学共通テストにおいて、本学が指定する科目の得点により選抜を行う。数学Ⅰ・A を必須、英語、国語、数学Ⅱ・B、物理、化学、生物、地学、世界史 B、日
本史 B、
地理 B、
情報Ⅰから高得点の科目を選択とする。
ただし、情報Ⅰの選択は令和 7(2025)
年度入学者選抜からとする。
③学校推薦型選抜入試（公募・指定校）
在学時の学習状況や活動状況が優れており、出身高等学校長が推薦する受験者について、各教科の習熟度やレポート課題の内容等から学力を評価する。学習や各種活動に打ち込み、設置等の趣旨（本文）-24-

基礎学力を有する人材を選抜することを目的とする。
ア）募集人員： 32 名イ）出願書類： 推薦書、調査書
ウ）選抜方法： 学校推薦型選抜入試（公募）では、出身高等学校長が推薦する受験者に対して、本学独自の学力試験と書類審査により総合的に評価する。出題科目は、英語、数学Ⅰ・A とする。学校推薦型選抜入試（指定校）では、出身高等学校長が推薦する受験者に対して、講義の受講によるレポート課題と面接試験、書類審査により総合的に評価する。
④総合型選抜入試
レポート課題の内容および面接によって、受験者の基礎学力とデータサイエンスへの関心・意欲を中心に評価する。入学後や将来のビジョンを明確に持ち、主体的に学修に打ち込むことのできる人材を選抜することを目的とする。
ア）募集人員： 5 名イ）出願書類： 活動報告書、調査書
ウ）選抜方法： 講義の受講によるレポート課題と面接試験により選抜を行う。面接では活動報告書と調査書に記載の内容を踏まえながら、受験生の基礎学力やデータサイエンスへの関心・意欲を評価する。
⑤特別入試（社会人、帰国生徒、外国人留学生）
社会人、帰国生徒、外国人留学生等を受験者とする特別入試を実施する。
ア）募集人員： 3 名イ）選抜方法： 社会人、帰国生徒には日本語能力の測定を含む面接試験と学力試験（数学
Ⅰ・A を必須、英語、国語より 1 科目を選択）により評価する。外国人留学生には、日本語能力の測定を含む面接と学力試験（数学Ⅰ・A）により評価する。
以上の入学者選抜区分における選抜とアドミッション・ポリシーとの関係は【資料 12】の通りである（【資料 12】「各入学者選抜区分とアドミッション・ポリシーとの対応」参照）。
各入試の特長を生かしながら、アドミッション・ポリシーを満たす多様な入学者を適切に選抜できるようにする。

９．教員組織の編制の考え方及び特色
本学部の教員組織は、開設時に専任教員 16 名（うち、教授 8 名、准教授 5 名、講師 2 名、助教 1 名）、開設 2 年目に専任教員 1 名（教授 1 名）が就任し、完成年度で計 17 名（うち教授 9 名、准教授 5 名、講師 2 名、助教 1 名）の専任教員数となる計画である。入学定員80 名（工学関係）に対して必要となる大学設置基準上の基準教員数（14 名、うち教授 7 名）設置等の趣旨（本文）-25-

を上回る教員数となる計画である。
専任教員の主たる専攻分野はデータサイエンスを構成する諸領域であり、データサイエ
ンスに近接した計算機科学や応用数学、統計学、工学、経営学などが含まれる。講師以上の全ての専任教員が博士の学位を有する。また助教 1 名も修士の学位を有し、令和 4（2022）
年 3 月に博士の学位を取得見込である。データサイエンスに関連する大手企業等における実務経験の豊富な教員も複数配置している。本学部の専門教育上、専門基礎科目で必修としている科目をはじめとする主要な科目を中心に、教授又は准教授を配置している。また教養科目に含まれる「データサイエンス基礎」「データサイエンス実践」「統計学基礎」「統計学実践」の実施の主体は本学部の専任教員であり、全学的な AI・データサイエンスの基礎リ
テラシー教育の中心的役割を担う。各教員の担当科目数においては、通年 14 科目以下となるようにし、教育研究活動、学生指導を含めた公務について適切に対応できるよう配慮する。
本学部はデータサイエンスを中心的な学問分野とするため、計算機科学、応用数学、統計学を中心にデータサイエンスの基礎研究・応用研究を主な研究対象とする。研究体制については、各教員に研究室を備え、個人研究費、共同研究費や学長裁量経費による研究支援の体制を整え、各自の専門性を存分に発揮して研究を進めていくことができるようにしている。
また各教員が国内外の研究者・研究機関と連携して先端的研究を推進すると同時に、専門教育等においても学生とともに人や社会、地域と協働してデータサイエンスの課題を掴み、研究実践を重ねていく。
完成年度の専任教員の年齢分布は、70 歳以上が 1 名、65 歳以上 70 歳未満が 3 名、60 歳
以上 65 歳未満が 2 名、50 歳代が 4 名、40 歳代が 4 名、30 歳代が 3 名で、平均年齢は 52.8
歳であり、教育・研究の両面でアクティビティのピークにある教員を中核としたバランスのとれた年齢構成となっている。なお本学では教員の定年を満 65 歳と定めているが、特別招聘教員就業規則により 65 歳を超えた教員の雇用を可能としている（【資料 13】「大阪成蹊学園定年規程」、【資料 14】「大阪成蹊学園特別招聘教員就業規則」参照）。本学部において完
成年度までに定年年齢の 65 歳を超える 4 名については、特別招聘教員就業規則に基づき完成年度までの雇用を原則とする。なお、同分野の適格な教育研究能力を有する教員配置となるよう、当該分野の優れた教育研究業績を持つ教員の公募の継続的な実施とともに、若手・中堅の専任教員の教育研究実績の積み上げにも力を入れながら、後任となる専任教員の育成・採用にも努め、本学部の継続的な教育研究にあって支障が生じないよう教員組織編成に努める。

１０．施設、設備等の整備計画（１）校地、運動場の整備計画
本学は、大阪府大阪市の都心である「大阪梅田駅」から阪急電鉄京都線で 14 分の「相川駅」徒歩約 2 分の好立地にあり、JR 京都線「吹田駅」や OsakaMetro 今里筋線「井高野駅」

設置等の趣旨（本文）-26-

からもスクールバスで 10 分以内に近辺に到着することができるなど、大阪府、京都府、兵庫県からの交通が至便な位置に所在する。校地の面積は、合計で 60,370.15 ㎡であり、本館、中央館、北館、西館、図書館棟、第 1 体育館などを擁する校地 16,320.55 ㎡、新棟を建設す
る校地 9,787.51 ㎡、南館校地 3,181.87 ㎡、東館校地 1,375.79 ㎡、グローバル館校地 1,263.00㎡、美術アトリエ棟校地 1,374.58 ㎡、第 2 グラウンド 9,613.20 ㎡、第 3 グラウンド 2,506.00㎡、第 3 体育館校地 1,312.48 ㎡、多目的グラウンド（大津市北比良）4,175.17 ㎡、セミナーハウス（大津市和邇）9,460.00 ㎡である。このうち、多目的グラウンド、セミナーハウス
を除く施設・設備は全て近接しており一体的な運営を行うこととしている。また、北館の南側にサンパティオと呼ぶ芝生の憩いの場や西館の前面にテラスを設け、学生同士が談笑できるスペース（約 2,500 ㎡）を用意している。
なお本学は併設の大阪成蹊短期大学と校地等を共用しているが、大学、短期大学それぞれに必要な基準校地面積 48,680 ㎡（大学 37,800 ㎡、
短期大学が 10,800 ㎡）
に対して 60,370.15㎡あり、大学設置基準上必要となる校地面積を十分に満たすものである。
新設するデータサイエンス学部においては、既存校地に近接する新校地に建設の新棟を使用するが、新棟の前面には約 2,000 ㎡の開放的な休息・交流エリアを整備するとともに、8 階に学生ホールを設け、学生の自習や休息・交流のためのスペースを十分に設けている。
また、運動場の代替として、校舎から至近にある第 3 体育館を使用する。メインアリーナとサブアリーナの 2 面と、トレーニングルーム、スタジオを有し、新設学部の教養科目で予定するバスケットボール、バトミントン、バレーボール、卓球、アルティメット、ヨガなどの様々な運動や課外活動等を可能としており教育上支障は生じない。
（２）校舎等施設の整備計画
新たに建設の新棟では、様々な授業形態・授業規模に対応する教室とアクティブラーニン
グ型授業を実現するための可動式の机・椅子等の機器・備品等を備えている。学部の専用となる 3 階の教室には、演習室が 6 室、講義室が 4 室あり、演習室は通常 48 人収容としているが、間仕切りの移動により 96 人又は 144 人収容の教室として使用することを可能としている。講義室は 132 人収容の教室が 2 室、108 人収容の教室が 2 室あるが、演習室と同様に間仕切りの移動により、132 人、108 人収容の 2 室を 240 人収容の１教室として利用できるようにしている。このほか、1 階には、看護学部との共用で使用する 450 人収容可能な大講義室が 1 室と、90 人収容の講義室が 1 室、48 人収容の講義室が 1 室ある。さらに、2 階を看護学部との共用で使用することとし、132 人収容の講義室 2 室、88 人収容の情報教室
2 室、演習室 2 室、研究室 2 室及びゼミ室１室（データサイエンス学部専用）、学長室 1 室、自習スペース等を設ける。このように、教育研究活動の目的や規模に応じて柔軟に利用することができる施設設計としている。なお教養科目を中心とする大学共通科目等を含む全ての科目を新棟で開講することとしているが、同時に開設を予定する看護学部と併せた教室
等の利用状況を明らかにした時間割案は【資料 15-1】のとおりである。新棟の 1 階から 8設置等の趣旨（本文）-27-

階の各教室等ごとに、完成年度における前期・後期の各曜日・時限ごとの使用計画を明らかにしており、全ての授業科目を適切に開講できることがわかる。また、全ての大学共通科目
を学部別に開講するとした場合の当該時間割案をもとにした、各教室等の稼働率は【資料15-2】のとおりであり、いずれの教室等も適切な稼働率となることが見込まれている。さらに、他学部等と共用する第 3 体育館において、「スポーツ演習」の開講を計画しているが、完成年度における第 3 体育館の利用状況を明らかにした時間割案は【資料 15-3】のとおりであり、5 限以降の時間帯は課外活動で利用できるようにした上で適切に授業を開講できる
ことがわかる。以上のとおり、いずれの施設・設備においても具体的な利用予定から教育研究上の支障がないことが明らかとなっている。
研究環境のうち、教員の研究室は、新校舎の 4 階及び 2 階に集中して配置し、教育研究
上十分な広さを確保した研究室を設けている。また、新校舎の各研究室に隣接して学生のゼミ室を設けることにより、
特に 3 年次から 4 年次にかけての卒業研究を進めていく上での、丁寧な研究指導・コミュニケーションを可能としている。さらに、4 階には、学生の自学自習、グループ学習、休憩場所等の多目的に活用できるラーニングコモンズを設けている。その他、新校舎の 1 階には、データサイエンス学部・看護学部共用の図書館分室、および 8 階に学生ホール（484.02 ㎡・337 席）を設け、学生の学修及び休息・交流のためのスペースを十分に設けている。なお、学生ホールでは、昼食時の 2～３時間で食事の提供も行う。また、新棟には、各種委員会や打ち合わせ等に用いる会議室、学長室、学生支援に必要な機能・役割を十分に備える事務室、保健室、学生相談室、来客用の応接室、非常勤講師の控え室、備品等の保管に必要な倉庫などを適切に備えている。
令和元(2019)年度から令和 2(2020)年度にかけて、本学では、教室や研究室、食堂等、キャンパス全館に Wi-Fi 設備を導入するとともに、教員一人ひとりに Zoom アカウントを配布した。令和 3(2021)年度入学生からは学生に一人一台 PC の保有を推奨しており、BYOD
による演習授業やハイブリッド授業などをより効果的に展開するための ICT 教育環境を大学全体で整備してきた。
データサイエンス学部の入学者に対しては、入学後の学びを勘案して、「一人一台 PC の必携」とする。入学にあたって、推奨するスペックを明記した購入案内を入学手続き書類とともに郵送するなどして、全学生が必要なノートパソコンを所有できるように適切に案内・対応する。入学者の必携とするパソコンは、「CPU インテル Corei5 相当以上/メモリ 16GB/
ストレージ SSD256GB/Microsoft Office/カメラ・マイク」としており、授業科目を円滑に受講するために必要なスペックを有している。また、データサイエンス学部の学生がやむを得ない事情により一時的に PC を所有できない場合や、授業に持参する PC に不具合があった場合等に備えて、各学年で 10 台程度、合計 50 台を、一定期間貸与するための予備機として、学部専用に配備する。
その上で、3 年次後期から始まる「卒業研究」においては、専任教員 11 名の扱う各演習内容に対応して、より高度な処理能力を有したパソコン等と必要なソフトウェアを用意し、設置等の趣旨（本文）-28-

必要に応じて使用できるよう各研究室及び隣接するゼミ室に 143 台を整備する。その他の専任教員の扱う演習内容に対しては、クラウド上でのデータ解析等や「R」「Python」等のソフトウェアの利用が想定され、必携とするノートパソコンや万一に備えた貸与用パソコ
ンでの対応が可能である。こうした電算処理の環境に加え、様々なデータの収集・分析が可
能な備品として、生体計測・解析等が可能なモーションキャプチャーや、ウェアラブルデバ
イスなどを配備する。
またデータサイエンス学部が主に使用することとなる新棟においては、SINET6 による超高速インターネットを整備して先端研究・教育のための十分な帯域とセキュリティを確保する。無線 AP は、1 ラジオあたり最大 256（4 階）または 512（３階）のアソシエート・
クライアントの無線接続が可能な Wi-Fi６を各所に設置しており、高密度にも耐えるものとなっている。特に、教室エリアは、教室ごとに座席カバー率 100%となるように設置するとともに、研究室・ゼミ室エリアはカバー範囲が全面となるように設置するほか、各部屋に PC
接続用のポートをそれぞれ設置する。サーバーについては、高度な機械学習・深層学習を用いた研究等を促進するための高い処理能力を有した GPU を搭載した計算機を整備し、授業や研究活動等において最新の AI・データ処理の実践を可能としている。
以上のとおり、データサイエンス学部においては一人一台 PC の必携とし、万一に備えた予備機も各学年 10 台程度を見込んで用意した上で、高密度に耐えうる高速通信環境と高度研究用の PC 等、教育研究上必要となる設備を適切に整備している。
以上の考え方に基づき整備する新棟の施設・設備について、完成年度における教室等の使用状況は【資料 15-1、15-2、15-3（再掲）】のとおりであり、各科目の授業内容に応じて適切な教室配当を可能にしており、施設・設備の利用予定からも支障はない。
（３）図書等の資料及び図書館の整備計画①図書館閲覧室、閲覧席数、レファレンスルーム、情報検索方法等
図書館棟 4、5 階及び地下 1 階の図書館の面積は 1,730.14 ㎡で閲覧席数 180 席（AV・PC
ブース 27 席、グループ閲覧席 114 席、1 人用キャレル 16 席、ブラウジング 20 席、スタン
ドアロン PC2 席、マイクロフィルム閲覧用 PC1 席）、収納可能冊数 320,000 冊となっている。また、新棟の 1 階にも図書館分室を設け、面積は 181.76 ㎡、閲覧席数 59 席、収納可能
冊数 9,960 冊としている。現在、大学全体で図書 318,656 冊、学術雑誌 18,239 種を有しており、その他視聴覚資料等がある。また、図書館ネットワーク整備の一環として図書館シス
テム「E-CatsLibrary」を導入しており、利用者が、オンライン蔵書目録 WebOPAC により、図書館内外から迅速な蔵書検索が行える環境を整備している。NACSIS-CAT/ILL（目録所
在情報サービス）にも参加しており、総合目録データベースの構築と他大学との相互協力を行っている。館内に設置している PC はすべて学内 LAN に接続しており、常設のデスクトップ PC は勿論のこと、館内の限られたスペースを有効活用すべく、ワイヤレス LAN 環境を整え、学内 LAN に接続可能なノート PC にて情報検索等を行える環境も整備し、新棟の設置等の趣旨（本文）-29-

図書館分室にはノート PC30 台も配備する。開館時間については利用者のニーズを考慮し、授業期間中については平日 8 時 50 分から 20 時まで、土曜日は 8 時 50 分から 17 時までとしている。また、授業のない夏期休業、冬期休業などの休業期間中は平日 8 時 50 分から 18
時 30 分までとし、土曜日は休館としている。
②図書・資料の整備
本学部の教育研究に関連する図書の種類、冊数は、既に全学共用の図書館に所蔵されている約 32 万冊（内、電子書籍 808 冊）の蔵書のうち、情報科学、情報処理関連 2,148 冊、統計学関連 424 冊、数学関連 1,261 冊、通信工学、電気通信関連 484 冊、応用数学、人間工学関連 266 冊、情報工学関連 63 冊がある。これに加え、本学部の設置に伴い、関連する和洋図書 3,287 冊（内、電子書籍 1,569 冊）を購入し、各分野の入門から応用へと学びを進めていくために必要な文献や、理論研究から社会実装の事例研究などを行うために必要な文
献、古典から最新の学術成果まで、広く網羅するように整備する。また、現在、査読付き論
文誌、学術誌を含む 15,926 タイトルのフルテキストを閲覧可能にしているが、本学部の設置に伴いデータサイエンスに関連する学術誌等を拡充するため、内国雑誌 27 誌とともにデータベース ACM Digital Library を導入し、ACM Computing Surveys, Digital Threats:
Research and Practice, Collective Intelligence 等の査読誌を含むジャーナル 63 誌の最新号・
バックナンバーのフルテキスト（ほか Magazine7 誌、Newsletter34 誌、共同発行誌 10 誌、
会議録 1,381）を閲覧可能にする（【資料 16】「データサイエンス学部購入予定の図書・学術
雑誌一覧」参照）。
③デジタルデータベース、電子ジャーナル等の整備計画
近年の学術研究にあっては情報の速報性が特に重要な条件であると考え、電子ジャーナ
ル及びデータベースを導入し、キャンパス内のどこからでも、学術雑誌やデータベースを利用することを可能にしている。電子ジャーナルは、個別タイトル契約、およびデータベース
ACM Digital Library、Academic OneFile、Education Collection にて、17,421 タイトルの電子ジャーナルのフルテキストを閲覧することが可能である。デジタルデータベースは、図書館内に限らず、学内 LAN に接続しているパソコンであればどこからでも利用可能なものとして、新聞・雑誌記事アーカイブ「聞蔵Ⅱビジュアル」「日経テレコン」「官報情報検索サー
ビス」、オンライン辞書・事典検索「JapanKnowledge Lib」を利用可能とする。
④他の大学図書館等との協力
他大学の図書館との協力等については、私立大学図書館協会の西地区部会阪神地区協議会に所属し、他大学の図書館の相互利用を可能にするとともに、今後も総会や研究会・研修会を通じた連携を密にして情報交換を活発に行っていく。

設置等の趣旨（本文）-30-

１１．管理運営
教学面における管理運営は、学長のガバナンスの下、大学評議会及び大学教授会を中心に行う。大学評議会は必要に応じて適宜開催しており、大学教授会は月 1 回の開催（毎月第 3木曜日開催）を原則とするほか、臨時に開催することもある。具体的な審議事項及び委員の構成は以下のとおりである。
（１）大学評議会
以下、大阪成蹊大学評議会規程より抜粋（【資料 17】「大阪成蹊大学評議会規程」参照）。
（審議事項）
第 2 条 評議会は、学長の諮問に応じ次の各号に掲げる教育研究に関する重要事項を審議し、意見を述べるものとする。
①学則その他重要な規則の制定又は改廃に関すること。
②学生の身分に関すること。
③学部その他の機関の連絡調整に関すること。
④その他の重要事項（組織）
第 3 条 評議会は、次の各号に掲げる評議員で組織する。
①学長②学長推薦による理事会選出理事 2 名
③副学長
④研究科長
⑤学部長
⑥学長が指名した教員 若干名⑦総務本部長（２）教授会
以下、大阪成蹊大学教授会規程より抜粋（【資料 18】「大阪成蹊大学教授会規程」参照）。
（組織）
第 2 条 教授会は、学部長及び専任の教授をもって組織する。
2 前項の規定にかかわらず、当該学部長が必要と認めたときは、准教授その他の教員を加えることができる。
（審議事項）
第 3 条 教授会は、学長が次に掲げる教育研究に関する事項について決定を行うにあたり審議し意見を述べるものとする。
①学部学生の入学及び卒業に関すること。

設置等の趣旨（本文）-31-

②学部学生の学位の授与に関すること。
③その他学部の教育研究に関する重要な事項（３）その他の委員会等
学部運営を円滑にするため、教授会に各種委員会を設置している。専任教員は 1 つ以上の委員会に所属し、諸案件の審議検討、報告、連絡を行っている。各種委員会は以下のとおりであり、データサイエンス学部においても同様の委員会体制とする。
①運営協議会

教授会、教員会議の案件の整理と審議検討②FD 委員会

学部教育改善に関わる案件の審議検討③教務委員会

学籍に関する案件及び教育課程に関する案件の審議検討④学生委員会

厚生補導等に関する案件の審議検討⑤学生支援委員会

学修支援等に関する案件の審議検討⑥留学生委員会

留学生の厚生等に関する案件の審議検討⑦就職委員会

就職、進路指導に関する案件の審議検討⑧入試委員会

入学試験に関する案件の審議検討⑨自己点検評価委員会 自己点検評価に関する案件の審議検討⑩キャリア教育委員会 キャリア支援に関する案件の審議検討⑪初年次教育委員会

初年次教育に関する案件の審議検討⑫高大連携委員会

高大連携に関する案件の審議検討

１２．自己点検・評価（１）大阪成蹊大学自己点検評価委員会
本学における自己点検・評価の実施体制は、自己点検評価委員会が中心となり、定期的に自己点検・評価活動を行っている。自己点検評価委員会の構成は以下のとおりである（【資料 19】「大阪成蹊大学自己点検評価委員会規程」参照）
。
①学長
②副学長
③研究科長
④学部長
⑤学部長から推薦された者 若干名⑥総務部、入試事務部、教務部、学生部、就職部、教育研究支援部の長⑦その他、学長が指名する者 若干名
本学の自己点検評価委員会は、事務部門の職員からも委員が選出され、教職協働で自己点検評価に取り組むこととしている。また、学生評価委員を設けるなどして、学生目線での点設置等の趣旨（本文）-32-

検機会を設けている。なお、平成 29(2017)年度には日本高等教育評価機構による大学機関
別認証評価を受審し､平成 30(2018)年 3 月 6 日付で『日本高等教育評価機構が定める大学評価基準を満たしている』ものと認定された。
（２）大阪成蹊大学運営諮問会議
本学の教育研究上の目的を達成するための基本的な計画等に関する重要事項および自己点検・評価、その他大学の運営に関する重要事項等について、総長の諮問に応じて審識し、及び総長に対して助言を行うことを目的とした運営諮問会議を設置している。平成
28(2016)年度より学外の有識者の方々から様々な知見を頂戴し、より適切な大学運営となるよう自己点検・評価の精度を高めている。なお運営諮問会議は、本学教職員以外の者で、次に掲げる者のうちから、総長により選考された 12 人以内の委員で組織することとしている（【資料 20】「大阪成蹊大学・大阪成蹊短期大学運営諮問会議規程」参照）。
①産業界、地方自治体等の有識者②本学の所在する地域の関係者③大学関係その他の教育研究機関の職員④その他大学に関し広くかつ高い識見を有する者
自己点検評価結果は、自己点検評価報告書にまとめ、学生、教員及び職員に周知するとともに、大学ホームページへの掲載等により、広く外部に公表する。また、教職員は、点検評
価結果をもとに、それぞれの立場から、課題を明確にして改善に取り組む。さらに、点検評
価結果は、以後策定する事業計画等において達成すべき目標を設定する際に活用するとともに、研修等においても取り上げるなどして、授業や業務の改善に努めることとしている。

１３．情報の公表
本学では、教育研究活動等の状況をホームページ等で公表し、学内外の関係者に広く周知して説明責任を果たすようにしている。下記に記載の項目を中心に、適切な情報の発信に努めている。
（大学ホームページ TOP ページ URL：https://univ.osaka-seikei.jp）（１）大学の教育研究上の目的に関すること
学則をホームページで公表すると共に、建学の精神「桃李不言下自成蹊」及び行動指針「忠恕」について掲載している（TOP＞大学紹介＞建学の精神）。また、建学の精神及び行動指針については、学校案内への記載はもとより、新入生及びその保護者に対して説明資料を配布し周知を図っている。さらに各学部の教育目的を各学部ページで公表するとともに、学生に配布する履修ガイドに全文を掲載している（TOP＞大学紹介＞教育研究上の目的と 3 つのポリシー）。

設置等の趣旨（本文）-33-

https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/spirit/
https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/policy/（２）教育研究上の基本組織に関すること
学部、学科等教育研究の基本組織とその目的について、ホームページに公表し、学内外に広く周知している（TOP＞大学紹介＞組織図）。
https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/organization/（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
教員数データとして、専任教員数、職位、年齢構成、専任教員と非常勤講師の比率、教員一人あたりの学生数等をホームページで公表し、学内外に広く周知している（TOP＞情報公開＞教員数データ（専任教員数、専任教員と非常勤教員の比率、教員一人当たりの学生
数））。また、ホームページにおいて、各教員の学位や業績等を公開している（TOP＞大学紹
介＞教員紹介）。
https://univ.osaka-seikei.jp/disclosure/https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/teacher/（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
入学者に関する受入方針（TOP＞大学紹介＞教育研究上の目的と 3 つのポリシー）及び入学定員、収容定員、在学者数、卒業者数（TOP＞情報公開＞学生数データ（定員数、現員数、社会人学生数、卒業者数）、進路状況・就職実績（TOP＞就職・キャリア＞就職実績）（TOP＞情報公開＞就職関連データ）等をホームページに公表している。併せて、学生募集要項や大学案内にも適宜掲載し、オープンキャンパスや入試説明会、高校訪問等を通じて
広く学外に配付・公表している。
https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/policy/
https://univ.osaka-seikei.jp/disclosure/https://univ.osaka-seikei.jp/career/results/（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シラバスをホームページに掲載し、各科目の授業概要、養うべき力と到達目標、授業方法、
課題や取り組みに対する評価・振り返り、授業計画、成績評価、使用教科書、参考文献、履
修上の注意、授業外での質問の方法（オフィスアワー）等について学内外に広く公表している（TOP＞学部・大学院＞シラバス）。また、履修ガイドを発行し、教育課程や履修等の方
法、年間の授業の計画等について学生・教職員に周知している。
https://univ.osaka-seikei.jp/department/syllabus/

設置等の趣旨（本文）-34-

（６）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
ホームページで公表する 3 つのポリシーや学則に基本的な方針を記載するとともに、履
修ガイドに各学部の卒業要件や成績評価基準を掲載し、履修ガイダンスにおいて学生に周知している（TOP＞在学生の方＞履修ガイド）。
https://univ.osaka-seikei.jp/students/（７）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キャンパスの概要、校地・校舎等の施設及び設備、修学に係る施設、進路選択に係る施設、心身の健康に係る施設その他についてホームページに公表している（TOP＞大学紹介＞キャンパスマップ）（TOP＞キャンパスライフ・学生支援＞学生向け施設紹介）。また、学生便覧を発行し、図書館の利用案内、情報機器施設等の利用案内を掲載し、オリエンテーション
で学生に周知している。
https://univ.osaka-seikei.jp/introduction/campus/
https://univ.osaka-seikei.jp/life/facility/（８）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
授業料、入学料及び教育充実費、学研災付帯賠償責任保険（付帯賠償）その他大学が徴収する費用についてホームページに公表している（TOP＞学部・大学院＞学部ページ＞学費・入学金等について）。また、学生募集要項を発行し、入学検定料、授業料、入学料及び教育充実費等の大学が徴収する費用について周知している。
https://univ.osaka-seikei.jp/department/（９）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
学生の修学、進路選択及び心身の健康等に係る支援についてホームページに公表し、学生及び学外者に周知している（TOP＞キャンパスライフ・学生支援＞学生相談）（TOP＞キャンパスライフ・学生支援＞学生向け施設紹介）。学生の健康診断・健康相談を保健センター
で実施し、臨床心理士によるカウンセリングも実施している。各支援等については学生便覧にも掲載しオリエンテーションにおいて学生に周知している。
https://univ.osaka-seikei.jp/life/consultation/
https://univ.osaka-seikei.jp/life/facility/（１０）その他①学則等各種規程
学則をホームページ及び学生便覧に掲載し公表している（TOP＞情報公開＞学則）。履修
規程は履修ガイドに掲載し学生に周知している。その他、学生生活規程、学生表彰規程、奨学金規程、図書館利用規程、学生会会則等を学生便覧に掲載し学生に周知している。

設置等の趣旨（本文）-35-

https://univ.osaka-seikei.jp/disclosure/②設置認可申請書、設置届出書、設置計画履行状況等報告書大阪成蹊大学設置認可申請書をはじめ、各学部等の設置認可申請書や届出書類、履行状況報告書等をホームページにて適切に公表している（TOP＞情報公開＞設置認可等申請及び履行状況報告書について）。
https://univ.osaka-seikei.jp/disclosure/③自己点検・認証評価、認証評価結果
過年度の自己点検・評価報告書および認証評価結果はホームページにて適切に公表している（TOP＞情報公開＞自己点検評価・認証評価）。
https://univ.osaka-seikei.jp/disclosure/

１４．教育内容等の改善を図るための組織的な研修等（１）授業の内容及び方法の改善を図るための組織的な研修及び研究に実施に関する計画
授業内容の改善をはじめとする教育力の向上は、大学の最も基本的な課題であるとの認識から、教育内容の改善に取り組む組織として、学部ごとに FD 委員会を設置し、定期的な教員研修会の開催等を実施している。また、平成 26(2014)年度より全学的な教学課題への対応を図るため、総長、学長を筆頭に学部長、学科長等をメンバーとした教学強化推進会議（現教学改革会議）を毎月開催し、教育課程、授業方法、授業評価の 3 項目に関して審議検討してきた。平成 27(2015)年度以降は、高等教育研究所を立ち上げるとともに、同じく総長、学長を筆頭とした教学改革会議を中心にして、全学的な教育改革を遂行している。教学
改革会議においては、現在 19 におよぶ教学改革プロジェクトを立ち上げているが、令和5(2023)年度以降も継続して全学的な教学改革を進めるとともに、各プロジェクトの改革の推進に要する組織的な研修を、引き続き FD 委員会と各プロジェクトが連携して開催する予定である（【資料 21】「令和 3(2021)年度教学改革プロジェクト一覧」、【資料 22】「大阪成蹊大学 FD 研修テーマ一覧」参照）。
（２）大学職員に必要な知識・技能の修得と、必要な能力及び資質を向上させる研修等
本学では、全学 SD 研修会の開催や、高等教育政策を担当する文部科学省職員等による研修会の開催などのほか、所属する部署ごとに専門性を修得する部署別研修を実施し、大学職員に必要な高等教育政策、大学運営等に関する基本的な知識・技能の修得や、本学の教育改
革の取組みに対する理解の深化、部署別の専門性の強化に対して、組織的な取組みを実施しており、令和 5(2023)年度以降も継続して全学的な SD の推進に取り組んでいく予定である。

設置等の趣旨（本文）-36-

１５．社会的・職業的自立に関する指導等及び体制（１）教育課程内の取組み
本学部では、初年次科目、キャリア科目、インターンシップ等での職業体験、その他の様々な科目による PBL 等を通じて、社会的・職業的自立に向けた指導を継続的に行っていく。
初年次科目のなかで、社会人に求められる考え方や態度、行動につき考える機会を設けるとともに、近年の社会課題や SDGs ターゲットを題材にして社会の実際を捉える視点を養っていく。また、2 年次の大学共通科目「企業等連携 PBL」の授業では、企業と連携し、社会的・職業的自立に必要なコンピテンシーを身につけられるようにする。また、入学から卒業まで、全ての学期において専門演習科目を設定しているが、そうした継続した学生とのかかわりの中でも、適宜キャリアに関する考え方や社会人に必要な力を身につけていくように指導する。さらに、キャリア科目での PBL やインターンシップ等を通じて、職業意識の醸成や社会人としての意識の向上を図る。また、正課外においても、IT パスポートや情報処理技術者などのデータサイエンス関連の資格取得を支援する。
以上の科目を中心として、社会的・職業的自立に必要な資質・能力を身につけられるようにするほか、産学連携等による学外連携授業も積極的に行い、PBL やアクティブラーニン
グの手法を積極的に用いて、企業人との交流や各種プロジェクトの計画、実施等の経験、成果報告会等を通じて、社会的・職業的自立のために必要な能力を養っていく。
（２）教育課程外の取組み
平成 28(2016)年度よりラーニングコモンズを設置し、授業時間外における自主学習を促
進するとともに、近年では公務員 Pass プログラムやキャリア基礎講座などを開講して正課外でのキャリアに関する学習プログラムを充実している。このほか、就業意識を養う就職ガ
イダンスや学内企業セミナーの開催、個別のキャリア・カウンセリングや模擬面接の実施、就職に関する情報の個別提供等を精力的に行うことによって、学生の人間形成とキャリア形成の両面を支えていく。
（３）適切な体制の整備
社会的・職業的自立に関する支援を行う「就職部」「教育研究支援センター」「ラーニングコモンズセンター」等との緊密な連携をもとに、学生の社会的・職業的自立に必要な能力の養成に努めていく。教育研究支援センターでは資格取得の講習会等の実施を担当する。また、就職部の系統的かつ横断的な就活サポート体制に加え、ゼミ担当教員がアドバイザーとして教育課程内・外の取組みに際して手厚い個別相談対応及び指導を行う体制をとり、学生一人ひとりの適性を見極めてその適性に応じた指導を行う。その目的は生涯を通じた持続的な就業力の養成にあり、学生の豊かな人間形成とキャリア設計に貢献する。

設置等の趣旨（本文）-37-

目次
１．学生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
ア．定員充足の見込み

・・・p.1
2

イ．定員充足の根拠となる客観的なデータの概要

・・・p.4

ウ． 学生納付金の設定の考え方・・・p.8（２）学生確保に向けた具体的な取組状況

・・・p.8

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）・・・p.10（２）上記（１）が社会的、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
・・・p.10-学生確保（本文）-1-

１．学生確保の見通し及び申請者としての取組状況（１）学生確保の見通し
ア．定員充足の見込み
大阪成蹊大学は、平成 15(2003)年に開学して以来、建学の精神「桃李不言下自成蹊（徳が高く、尊敬される人物のもとには徳を慕って人々が集まってくるという意味）」に基づき、「幅広く深い教養と総合的な判断力を備えた豊かな人間性を培うとともに、深く専門の学
芸を教授研究し、実践的な専門教育に重きを置く大学教育を施し、実社会において知的、道
徳的及び応用的能力を展開し得る人材の育成（大阪成蹊大学学則第 1 条）」を目的として、
専門性と人間力を兼ね備えた多くの人材を輩出してきた。近年、教育の質の保証や特色化に係る全学的な改革を様々に推進してきた結果、各学部等における志願者数は後述のとおり推移し、安定して志願者の獲得と入学定員の充足に努めてきた。
この数年で、社会のデジタル化は劇的に進んできた。激しい国際競争の中、現在、人工知
能は音声認識、画像理解、言語翻訳等の分野で人と同等以上の能力を持つに至っている。こ
れらを応用した自動運転車やドローン、会話ロボット・スピーカ、翻訳機、介護ロボット、
医療診断補助などの製品・サービスは既に実用化の段階にあるか、実用化を射程に入れた研究開発が進められている。新しい知識は情報通信技術によって瞬時に移転・共有される。
「データ駆動型」とも表現されるデータに基づく新しい方法論の誕生により、多くの研究者にとってデータによるアプローチは使いこなすべきツールとなっただけでなく、理論科学、実験
科学、シミュレーション科学につづく新しい科学「データサイエンス」の成立を予感させることとなった。科学と技術の双方における「データ駆動型」の革新によって、従来の土地、資本、労働に代わってデータから価値を取り出すことが可能となり、新しい社会の経済発展が連鎖的に引き起こされている。実際、サイバー空間上に「プラットフォーム」と呼ばれる国境を越えた巨大なデータの集積地が生まれ、そこを起点に新しいビジネスモデルに立脚する世界企業が次々に誕生して、社会に対する大きな影響力を持ち始めている。今日、社会はデータサイエンスによる社会変革を推し進める人材を必要としており、データサイエン
スの素養は我が国の将来を担う企業人・社会人が広く持つべきリテラシーとなっている。そして大学は、データサイエンスを専門とする学部において優れたデータサイエンス人材を育成するとともに、その他の学部においてもデータサイエンスの基礎的な素養を身につけることを要請されるに至っている。
こうした社会的変化を背景に、大阪成蹊大学にデータサイエンス学部を開設し、「データの時代にこそ必要とされる人間力を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケーション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解決や課題探索
により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材」の育成をめざす。本学部は主に-学生確保（本文）-2-

以下に示す根拠により、入学定員を 80 人、収容定員を 320 人と設定する。
全国の私立大学のうち、本学と同規模となる入学定員が 800 人以上 1,000 人未満の大学の進学状況の推移は【図表 1】のとおりとなっており、志願倍率は順調に推移し、平成
29(2017)年度以降、入学定員を安定的に充足していることがわかる。さらに、大阪府に所在する学部（私立大学）の進学状況の推移は【図表 2】のとおりとなっており、10 倍を超える志願倍率を維持しながら、入学定員を毎年安定的に充足していることがわかる。大阪府に所在する学部（私立大学）への令和 3(2021)年度の志願倍率は 10.5 倍となり、同調査における地域分類のなかでは最も高い志願倍率となった。また、学部の系統をみると、本学部と同様の分野となる「理・工学系」の学部における志願倍率と入学定員充足率は【図表 3】のとおり推移し、なかでも主な学部として「情報科学部」の志願倍率と入学定員充足率は【図表4】のとおり推移していることからも、本学部と同系統の学部の安定的な定員充足の状況が明らかとなっている。こうした全国的な動向に加え、近隣の競合校における令和３（2021）
年度入試の募集状況は【図表 5】のとおりとなっており、一定の志願倍率を保ちながら、多くの大学で入学定員を充足していることがわかる。
また本学への都道府県別の志願状況は【図表 6】のとおりであり、志願者の約 9 割を占める近畿 2 府 4 県における長期的な人口動態は【図表 7】のとおり推移することが予測されるが、現下の本学への志願状況や次に記載の高校生の進学希望を明らかにするアンケート調
査の結果等に対して、こうした 18 歳人口の減少率を考慮しても、長期的に一定の志願者数を確保できることが明らかとなっている。
本学部へのより詳細な進学ニーズを把握し、定員充足の見通し等を明らかにすることを目的として、開設を予定する令和 5(2023)年度入学者募集において大学進学時期を迎える高校 2 年生に対してその進学希望を明らかにするアンケート調査を実施した。合計で 101 校
17,814 人から回答を得、そのうち「大学への進学」を希望し、「データサイエンス学部（仮称）を受験したい」と回答した上で、「合格した場合、入学したい」と明確な進学意向を示した人数は 93 人となっており、計画する入学定員を超える結果となった。また「合格した場合、併願校の合否により入学を検討する」とした人数も 293 人に上り、競合校との併願先としての志願者も一定の人数が見込まれる。さらに「大学への進学」を希望し、且つ「受験したいと思わない」と回答した者のうち、その理由を「大阪成蹊大学『データサイエンス
学部（仮称）』に興味・関心はあるが、詳細を知った上で検討したいから」と回答した者が444 人いることから、募集広報の工夫によっては更なる進学希望者を見込むことも明らかとなっている。詳細は後述するがこうした調査結果は、開設後の本学部において安定して定員を充足する見込みがあることを明らかにするものである（【資料 1】株式会社 高等教育総合研究所「大阪成蹊大学『データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）』設置構想についての学生確保の見通し調査（設置構想についての高校生アンケート調査）報告書」（2022(令和 4)年 2 月）参照）。
これらを含め、詳細な定員充足の見込みは「イ．定員充足の根拠となる客観的なデータの-学生確保（本文）-3-

概要」に記載のとおりである。入学定員はこうした定員充足の見込みとともに、教育研究環
境の充実と質の担保を可能にするものとして設定するものである。データサイエンスに関する専門的な知識・技能を身につけ、データサイエンスによる課題解決や課題探索の演習を行っていく本学部では、特に、初年次から卒業までの 4 年間をかけて取り組む「未来クリエ―ションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」を中心に少人数でのきめ細かな学生指導が必要となる。卒業研究におけるゼミの指導を想定すると、専任教員一人あたりでは 1 学
年につき学生数が 6 人以下となるような定員設定が適切であると考える。設定する定員 80人に対してデータサイエンスに関する専門的な教育研究業績を有する 17 人の専任教員で教員組織を構成するため、専任教員一人あたりの学生数は 1 学年につき 4.7 人となる。また「卒業研究」の指導は 15 人の専任教員が担当するため、専任教員一人あたりの指導担当学
生数は 1 学年につき 5.3 人となるなど、少人数でのデータサイエンス教育の実現が十分に可能な定員設定であると考える。教育研究活動の充実を図りながら、学生募集活動にも一層の力を入れ、志願者・入学者の継続的な確保に努め、安定した学生確保を行っていく。
イ．定員充足の根拠となる客観的なデータの概要
受験対象者等へのアンケート調査
本学部における高校生の進学ニーズ及び学部設置後のより詳細な高校生の進学動向を明らかにする目的でアンケート調査を実施した。アンケートの実施にあたっては、調査を依頼する高校を「令和 3(2021)年度入試において、本学への志願者或いは入学者の実績がある高校」という条件で抽出している。当該条件を満たす高校 101 校の高校生 17,814 人から回答を得た。なお調査にあたっては公平性を担保するために、第三者機関である株式会社高等教
育総合研究所に調査・分析を依頼した。
調査にあたっては、学部の名称、開設年度、養成する人材像、想定する主な進路、設置場
所（アクセス）、学生納付金、競合する大学及び学部の名称等を中心に、高校生が当該アンケートに回答するにあたって必要な情報を明示し、実施している。また、同時期に開設を予定している看護学部の設置申請に際しても進学希望アンケート調査を実施しているが、回答者である高校生の負担への配慮及び、各学部の正確な進学希望者を把握するために回答の重複を排除することを目的として同一のアンケート用紙を使用している。
調査結果の詳細は【資料 1（再掲）】のとおりである。
「問 2 あなたがお住いの府県をお答えください」の設問で、回答者の居住する府県の割合は、大阪府 82.7%、兵庫県 13.2%、京都府 0.7%、滋賀県 0.1%、奈良県 2.0%、和歌山県 0.7%であり、現在の本学への志願者の 8割を占める大阪府、兵庫県、京都府を中心として広く関西圏に在住の高校生から回答を得た
ことがわかる。
「問 3 あなたの高校卒業後の希望進路をお答えください」の設問では、回答者の 74.5%にあたる 13,266 人が「大学への進学」を考えていることがわかる。問 3 で「大学への進学」を選択した生徒のうち、「問 5 あなたは大阪成蹊大学が令和 5 年度に開設する『看護学部（仮称）』または『データサイエンス学部（仮称）』を受験したいと思いますか」-学生確保（本文）-4-

という設問で「データサイエンス学部（仮称）を受験したい」と、明確に受験の意思を示したのは 389 人となった。さらに、この 389 人のうち、「問 6 あなたは問 5 で『受験したい』とした大阪成蹊大学『看護学部（仮称）』または『データサイエンス学部（仮称）』に合格した場合、入学したいと思いますか」という設問で、「合格した場合、入学したい」と、明確に入学の意思を示したのは 93 人となった。これは入学定員 80 人を上回る人数であり、定員充足の客観的な根拠となる調査結果である。もう一方の選択肢では「合格した場合、併願校の合否により入学を検討する」として、第一志望か否かを明確に区別できるようにしており、「合格した場合、入学したい」を選択した者の志望度は殊に高いものと推察される。また、「合格した場合、併願校の合否により入学を検討する」を選択した者の数は 293 人となっており、本学部を競合校等の併願先として考えている層も一定数いることがわかる。
なお問 5 で「受験したいと思わない」と回答した生徒を対象とする「問 7 あなたが大阪
成蹊大学『看護学部（仮称）』または『データサイエンス学部（仮称）』を『受験したいと思わない』とした理由をお答えください」という設問では、「大阪成蹊大学『データサイエン
ス学部（仮称）』に興味・関心はあるが、詳細を知った上で検討したいから」と回答した生徒が 444 人おり、今後、積極的な情報発信に努めることで、更なる受験希望者を獲得できることが見込まれる。また関心のある学問分野に「工学・理学」以外を挙げた高校生も受験意向や入学の意思を示しているが、データサイエンスが「データから『新しい価値』を取り出すことでデータを社会に役立てる科学」であり、社会の様々な分野の価値創造において重要な役割を果たしていく学問であることから、他の分野に関心のある高校生の進学希望も一定数獲得できていることがわかる。
以上、こうしたアンケート調査の結果から、令和 5(2023)年度より、各学部等において安定して定員を充足する見込みがあることが明らかとなっている。また文部科学省「学校基本調査」によると、本アンケートの調査時点における近畿 2 府 4 県の高校 2 年生（全日制・定時制、本科）は、164,657 人（滋賀県 12,191 人、京都府 21,922 人、大阪府 69,467 人、
兵庫県 42,803 人、奈良県 10,664 人、和歌山県 7,610 人）となっており、本調査はその約10.8%にあたる 17,814 人を対象とした抽出調査であることからも、本調査の結果が十分な
定員充足の見込みを示すものであることを確認できる。
（【資料 1】株式会社 高等教育総合研究所「『大阪成蹊大学データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）』設置構想についての学生確保の見通し調査（設置構想についての高校生アンケート調査）報告書」
（再掲）
参照）
。
公的機関等による地域の人口動態調査等の各種統計調査
令和 3（2021）年度入試における本学の志願者の出身都道府県は【図表 6（再掲）】のとおりであり、大阪府が 54.3%、兵庫県が 18.8％、京都府が 9.3％と上位を占め、近畿 2 府 4
県が全体の 89.2％を占めていることがわかる。文部科学省による学校基本調査をもとにした、滋賀県・京都府・大阪府・兵庫県・奈良県・和歌山県の 2 府 4 県の 18 歳人口の推移予-学生確保（本文）-5-

測は【図表 7（再掲）】のとおりである。令和 3(2021)年度調査における各府県の「学年別児童数（小学校）国立・公立・私立計」と「学年別生徒数（中学校）国立・公立・私立計」を
令和 7(2025)年度から令和 15(2033)年度にかけての 18 歳人口とし、令和 3(2021)年度調査
における「状況別卒業者数（中学校）」と令和 2(2020)年度調査における「状況別卒業者数（中学校）」を令和 5(2023)年度と令和 6(2024)年度の 18 歳人口とみなしている。本学部が開設する令和 5(2023)年度の大学入学予定者となる令和元(2019)年度の中学校卒業者は179,876 人であり、完成年度後の令和 9(2027)年度の大学入学予定者となる令和 3(2021)年
度時点で中学校 1 学年の生徒数は 2.1%減少し 176,053 人である。さらに、4 年後の令和13(2031)年度の大学入学予定者となる令和 3(2021)年度時点で小学校３学年の生徒数は7.0%減少し 167,223 人である。先述のアンケートの結果明らかになった本学部への進学希
望者 93 人に各減少率を当てはめると、令和 9(2027)年度 91.0 人、令和 13(2031)年度 86.4
人と、長期にわたり本学部の入学定員である 80 人を超える進学希望者が見込まれることとなる。上述のアンケート調査結果と合わせて、長期にわたって定員充足の見込みがあることが明らかとなっている。

新設学部等の同分野及び競合する大学の動向
平成 29(2017)年度から令和 3(2021)年度の各年度における私立大学への全国的な進学状
況について、日本私立学校振興・共済事業団によって公表された「私立大学・短期大学等入学志願動向」をもとに確認する。まず、全国の私立大学のうち、本学と同規模にあたる「入学定員が 800 人以上 1,000 人未満」の大学の志願動向は【図表 1（再掲）】のとおりであり、
平成 29(2017)年度に 32 校、令和 3(2021)年度には 33 校あり、一定の志願倍率を保ちながら、入学定員を安定的に充足していることがわかる。
また、同資料によると、本学の所在する大阪府に設置されている学部（私立大学）の志願
動向は【図表 2（再掲）】のとおりであり、平成 29(2017)年度に 156 学部、令和 3(2021)年
度に 170 学部あるが、10 倍を超える志願倍率を維持しながら、入学定員を毎年安定的に充足していることがわかる。大阪府に所在する学部（私立大学）への令和 3(2021)年度の志願倍率は 10.5 倍となり、同調査における地域分類のなかでは最も高い志願倍率となった。
さらに、同資料によると、全国の私立大学における学部の系統のうち、本学部と同様の分野となる「理・工学系」の学部における志願倍率と入学定員充足率は【図表 3（再掲）】のとおり推移し、なかでも主な学部として「情報科学部」の志願倍率と入学定員充足率は【図表 4（再掲）】のとおり推移していることからも、本学部と同系統の学部の安定的な定員充足の状況が明らかとなっている。
このように、大学の規模、所在する地域、学部の系統のいずれの観点から見ても、本学部と同様の条件を満たす私立大学への進学希望の高まりが確認される。

-学生確保（本文）-6-次に、データサイエンス学部と同分野の学びを有する近隣大学の志願動向について明らかにする。近畿圏に所在し、且つ本学データサイエンス学部と同様の工学系統の分野として、
情報・データサイエンスの名称を含む学部・学科・専攻等を有する大学であることを条件として競合校を 9 校抽出した。各大学のホームページ上で公表の入試情報をもとに作成した、
これら 9 校の学部・学科における令和 3(2021)年度入試の募集状況は【図表 5（再掲）】のとおりである。いずれの競合大学においても一定の志願者数を確保して約 4 倍～30 倍の志願倍率となっており、学科単位での入学者数を公表している 8 校のうち 6 校で入学定員を充足していることが確認される。なお入学定員を充足していない 2 校においては 1,000 人を超える志願者があり、入学定員充足率もそれぞれ 0.99 倍、0.98 倍となっているように、一定の志願倍率を保ちながら適切な入学者選抜を実施していることがわかる。学科単位での入学者数を公表している 8 校の合計では、入学定員 1,040 人に対して志願者数 14,843 人、入学者数 1,071 人、入学定員充足率 1.02 倍となっており、競合が見込まれる近隣の大学の募集状況は極めて安定していることがわかる。
さらに、全国における「データサイエンス」を冠する学部・学科を有する大学の志願動向
は【図表 8】のとおりである。関東圏においても、本学部の入学定員 80 人と同程度の規模の学部を有する私立大学である中央大学（入学定員 115 人）、武蔵野大学（入学定員 90 人）、
横浜市立大学（入学定員 60 人）の 3 校では、少なくとも約 6 倍以上の志願者を獲得していることがわかり、100 人未満の入学定員を設定する武蔵野大学、横浜市立大学の 2 校で入学定員を充足していることがわかる。また西日本には国立の滋賀大学を除いてデータサイエ
ンスの名称を冠する学部がなく、同大学が一定の志願者数を確保しながら入学定員を充足していることがわかる。さらに、私立大学では、大阪工業大学情報科学部にデータサイエン
スの名称を冠する学科があるが、志願者数は 1,000 人を超え志願倍率は 14.6 倍となっていることからも、データサイエンスの名称を冠する学部等を有する私立大学への進学ニーズの高まりが明らかとなっている。
外国人留学生の受入れ実績
本学部における外国人留学生を含む特別入試の募集人員は 3 人としているが、本学における外国人留学生の受入れ実績は【図表 9】のとおりであり、直近 5 か年で外国人留学生の志願者数は増加傾向にある。また平成 31(2019)年度から令和 3(2021)年度にかけての合格
倍率（受験者数/合格者数）は、それぞれ約 5.7 倍、約 9.5 倍、約 8.8 倍となっており、留学生の受入れにあっても一定の志願者を獲得しながら適切な選抜を実施していることがわかる。本学部の開設にあたっても、外国人留学生に対して、学部教育の特色に加え学生一人ひとりへの丁寧な学生生活支援や就職活動支援の内容・体制等を説明し、日本語学校等への募
集広報も引き続き行うことで、既存学部と同様に外国人留学生の受入れを図る。

-学生確保（本文）-7-

既設学部等における学生確保の状況
最後に、本学の既設学部における入学志願状況について述べる。本学は令和 4 年 3 月 31
日時点で経営学部、芸術学部、教育学部の 3 学部を有しており、3 学部の過去 5 ヵ年の募集状況は【図表 10】のとおりである。全学的な教学改革の取組みや募集広報の強化などにより、大学全体の志願者数を増やしながら、いずれの学部においても、毎年一定の志願者数を確保しながら安定して入学定員を充足していることがわかる。
以上のとおり、近隣等高等学校の高校生に対する進学希望アンケート調査の実施結果や18 歳人口の推移をもとに予想される長期的な進学希望者の見込み、本学データサイエンス
学部と同様の条件を満たす私立大学への進学希望の高まりや、近隣等競合校における令和3(2021)年度入試の募集状況、既設学部の募集状況等を踏まえると、データサイエンス学部の入学定員 80 人を長期的・安定的に充足することが見込まれる。
ウ．学生納付金の設定の考え方
学生納付金の設定にあたっては、競合大学における学生納付金の金額を鑑み、また設定した入学定員による学生納付金収入の見込に対する教育研究費や施設設備費、人件費、図書費等の必要経費の支出の見込を踏まえ、教育研究環境を充実するための学部収支の安定性を考慮して設定している。競合校における令和 4(2022)年度入試の学費は【図表 11】のとおりであり、本学の学生納付金は他大学と比較して著しい差はなく、本学部が使用する校舎及び施設・設備は、開設年度と同時に新設するものであり、他大学と比較して同等以上の先端的な学修環境を実現するものであることを考慮すると、適切な金額の設定であると考える。
（２）学生確保に向けた具体的な取組状況
本学園では平成 22(2010)年度から現理事長が就任し、経営陣を刷新するとともに、学園の諸改革に着手した。特に、学生募集については、組織の整備（募集本部、入試企画部、入試広報部、入試事務部、広報部の設置）、陣容強化（担当理事制、本部長職、2 部長制の導入）、募集要員の増員、教職協働組織の立上げ（理事長、学長をはじめ、教職員幹部が全員参加する募集強化対策会議を月 1 回の定例開催）等募集業務全般の見直しを行い、現在も引き続き募集体制の強化を図っている。その結果として、本学の入学定員及び、志願者数、入学者数は【図表 10（再掲）】のとおり推移しており、各種改革の成果が着実に上がっていることがわかる。
本学における経営・財務及び教学の改革は、私学経営におけるモデル事例としても評価されている。平成 31(2019)年度より、文部科学大臣認定職業実践力育成プログラム「京都大学 私学経営アカデミー」での講義「私学経営分析Ⅰ」を本学園の理事長・総長が３年連続で担当し、「私学経営ディレクター」の取得をめざす多くの学校関係者に対して私学の経営・教学一体の改革の重要性やトップに求められる資質・能力等について事例分析をもとにレ-学生確保（本文）-8-

クチャーしている（【別添】「文部科学大臣認定職業実践力育成プログラム京都大学私学経営
アカデミー「私学経営分析Ⅰ」講義資料」参照）。また、平成 30(2018)年度より、文部科学
省高等教育局私学部の方々の要請で、経営困難な私学への今後の経営指導のあり方に関する事例報告等を重ねるとともに、18 歳人口の急激な減少を見据え、スピード感ある経営改革を進め、地方に高度な大学機能の集積を図る地方の中小規模私立大学等に対し集中的支援を行う「私立大学等経営強化集中支援事業」委員を平成 31(2019)年 4 月から令和 3(2021)
年 3 月まで務めるなどした。このように、安定的な私学経営を実現するための経営・教学のガバナンス改革への外部からの評価は高く、近年の大阪成蹊大学の大幅な志願者増と安定的な定員充足の大きな要因となっている。
データサイエンス学部における学生募集にあたっても、これまでの学生募集活動の取組
みをもとに更に工夫・充実し、以下のとおり取り組むこととする。
①高校訪問
前述のとおり、組織の整備や担当役員の配置、募集担当者の増員や教職協働組織の立上げ等により、近隣高校への訪問等募集活動を強化している。高校訪問は、教員と職員が連携して行い、訪問機会を増やしながら、学部の学びや入試方法等の説明を丁寧に行うことで、本学に対する理解を深めるものである。本学の所在する近畿圏においては、高校生アンケート
調査の対象とした本学への志願実績のある高等学校や高大連携協定校、情報教育に注力している高等学校等を中心に高校訪問を行う。また、近畿圏以外（北陸、中国・四国地方）の志願実績校へのアプローチにも注力して、データサイエンスの学びに対する生徒・高校教員の理解を深めていく。
②オープンキャンパス
1 年で合計 10 回以上のオープンキャンパスを開催して、本学に対する高校生の理解を深める取組みを実施する。学部の教育内容の説明会や模擬授業、ゲストスピーカーによる講演など、工夫を凝らした様々なイベントを実施する。
③進学相談会
例年 3 月から翌年 2 月にかけて開催される広告代理店等の企画する進学相談会に参加する。大阪、京都、兵庫を中心に奈良、和歌山や中国・四国地方等近畿圏以外の入学実績のある地域にも参加して受験対象者の本学部への理解を深める。
④高校教員対象入試説明会
高校の進路指導担当教員を本学に招き、高校生への指導の一助となるように本学の教育の特長や教育改革の成果、入試制度全般の説明のほか学校見学会などを実施し、本学への理解を深めていただく機会を設ける。

-学生確保（本文）-9-

⑤ホームページ、大学案内等
高校生の 7 割以上がスマートフォンから学校情報の閲覧を行っている状況を踏まえ、平成 28(2016)年 7 月に大阪成蹊大学のホームページをスマートフォン対応とするとともに、
教育トピックスを即時に発信できる仕様に変更し、本学に興味を持つ高校生や保護者等に対して適切かつスピーディーに必要な情報を提供できるようにしている。また大学案内や学部パンフレットを作成し、高校の進路指導部への送付や、オープンキャンパス、進学相談会等における高校生への配布等を行う。さらに、受験関連企業等が発行する受験情報誌にも積極的に参画し、多様な媒体を通じて情報の発信に努める。
⑥併設高校との連携
併設高校の生徒や教員の本学に対する理解を深めることを目的とする説明会を例年実施している。ミニオープンキャンパスの形式で、各学部等の模擬授業を行うなどして、本学部の学びに対する理解を深めながら進学意識の醸成を図る。また出張講座を定期的に開講する等して、高大連携の一層の強化を図る。高校教員に対しては、学部の教育内容等に関する説明会を開催して、意見交換も取り入れながら相互の理解を深めることとしている。
以上のとおり、様々な機会や媒体を活用して高校生や保護者、高校教員等の本学に対する理解を深める取組みを行うこととしており、新学部の開設以降も一層精力的に学生確保に向けた取組みを展開する予定である。

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）
データの時代にこそ必要とされる「人間力」を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケー
ション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解
決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材の育成を教育目的とする。
（２）上記（１）が社会的、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
現在、科学技術・イノベーションを中核に国家間の覇権争いが激化し、加えて気候変動や
パンデミックの危険性などの世界的問題が、地球温暖化の進展や新型コロナウイルス感染症の世界的蔓延に伴い一層深刻化している。こうした世界情勢の中、我が国では様々なグロ-学生確保（本文）-10-

ーバル課題の解決への主導的な役割を果たすべく、Society5.0 の実現による社会変革と新たな社会を支える人材の育成が喫緊の課題となっている。科学技術・イノベーションの中でもとりわけ AI 開発やビッグデータの分析・利活用などの情報科学技術に関して、我が国は諸外国に比べ人材育成が著しく遅れているとされる。
令和 3(2021)年 3 月 26 日に閣議決定された第 6 期の基本計画である「科学技術・イノベーション基本計画」では、Society5.0 の実現に向けた科学技術・イノベーション政策として「国民の安全と安心を確保する持続可能で強靭な社会の変革」、「知のフロンティアを開拓
し価値創造の源泉となる研究力の強化」、「一人ひとりの多様な幸せと課題への挑戦を実現する教育・人材育成」が掲げられた。また「国民の安全と安心を確保する持続可能で強靭な社会の変革」として、「サイバー空間とフィジカル空間の融合による新たな価値の創出」、「地
球規模課題の克服に向けた社会変革と非連続なイノベーションの推進」、「レジリエントで安全・安心な社会の構築」、「価値共創型の新たな産業を創出する基盤となるイノベーショ
ン・エコシステムの形成」、「次世代に引き継ぐ基盤となる都市と地域づくり（スマートシテ
ィの展開）」、「様々な社会課題を解決するための研究開発・社会実装の推進と総合知の活用」などが示される。さらに、「知のフロンティアを開拓し価値創造の源泉となる研究力の強化」
では、「多様で卓越した研究を生み出す環境の再構築」、「新たな研究システムの構築（オープンサイエンスとデータ駆動型研究等の推進）」、「大学改革の促進と戦略的経営に向けた機能拡張」が、「一人ひとりの多様な幸せと課題への挑戦を実現する教育・人材育成」では、「探求力と学び続ける姿勢を強化する教育・人材育成システムへの転換」がそれぞれ示される。これらの科学技術・イノベーション政策の実現のための柱は、新たな社会を設計し価値を創造するための知の源泉となる研究力の強化と、その推進力となる人材の育成にあり、教育・研究・社会連携を通じて大学が果たすべき役割は極めて重視されている（【資料 2】「科
学技術・イノベーション基本計画（概要）」（令和 3 年 3 月 26 日閣議決定）参照）。同年 6 月
18 日には、上記の基本計画の実行計画と位置付けられる最初の年次戦略である「統合イノベーション戦略 2021」が策定されたが、「国民の安全と安心を確保する持続可能で強靭な社会」と「一人ひとりの多様な幸せ（well-being）が実現できる社会」の実現をめざし、基本計画に基づいて様々な科学技術・イノベーション政策が掲げられた。とりわけ、「大学改革の促進と戦略的経営に向けた機能拡張」として、「地域産業を支える社会人の受入れの拡大」
や「最新の知識・技術の活用や異分野との人材のマッチングによるイノベーションの創出」、「若手研究者が経験を積むことのできるポストの確保・環境整備といった取組」などを進めるとともに、「複数の国公私立大学や研究所で連携するような活動」の促進が大学改革の方向性として示された。このように、我が国の科学技術・イノベーション政策のなかで、高等教育におけるデータサイエンス教育研究の強化は喫緊の課題として認識されている（【資料3】「統合イノベーション戦略 2021（概要）」（令和 3 年 6 月 18 日閣議決定）参照）。
こうした政策動向に比して、社会や企業等の組織におけるデータサイエンス人材の供給は充分とは言い難い。経済産業省「IT 人材需給に関する調査（概要）」では、「国勢調査を-学生確保（本文）-11-

基にした IT 企業及び、ユーザー企業の情報システム部門等に属する職業分類上の『システムコンサルタント・設計者』、『ソフトウェア作成者』、『その他の情報処理・通信技術者』」
を「IT 人材」とし、令和 12(2030)年までの需給ギャップを試算している。これによれば、
令和 7(2025)年の IT 人材の需給ギャップは 36 万人、さらに令和 12(2030)年の IT 人材の需給ギャップは 45 万人となることが見込まれている。また、同調査において「AI を実現する数理モデルについての研究者（ただし、学術・研究機関を除く）や AI 機能を搭載した
ソフトウェアやシステムの開発者、AI を活用した製品・サービスの企画・販売者」と定義される「AI 人材」の需給予測に目を向けると、AI 市場の需要の伸びは複数の市場調査結果の平均値に基づく試算（平均シナリオ）で年率 16.1%、低位の伸びの市場調査結果をもとにした場合の試算（低位シナリオ）でも年率 10.3%と試算される。また AI 人材の生産性が0.7%上昇するとしても、AI 市場の需要の伸びが平均シナリオの場合には、2030 年の人材の需給ギャップは 12.4 万人となることが試算されている（【資料 4】経済産業省「IT 人材需給に関する調査（概要）」（平成 31 年 4 月）参照）。併せて、みずほ情報総研株式会社「IT人材需給に関する調査 調査報告書（2019 年 3 月）」では、近年大学等による AI・データ
サイエンス系学部・学科等の設置が相次いでおり、教育機関からの AI 人材の供給力向上が想定されることから、令和 12(2030)年までにこうした大学等による AI・データサイエンス
系学部・学科等の設置が継続した場合の需給ギャップについても試算している。試算の結果、AI 人材の生産性上昇率が 0.7%上昇するとしても令和 12(2030)年時点での AI 人材の需給ギ
ャップは 12.3 万人となり、大学等からの AI 人材供給数の増加傾向が続いた場合でも依然として同程度の需給ギャップが生じるものと見込まれている（【資料 5】みずほ情報総研株
式会社「IT 人材需給に関する調査 調査報告書（2019 年 3 月）」（抜粋）参照）。
同様に、独立行政法人情報処理推進機構社会基盤センターの「IT 人材白書 2020」においても、IT 人材の需給を明らかにする調査結果を報告しているが、IT 人材の量が「大幅に不足している」あるいは「やや不足している」と回答した企業は、2015 年度調査ではユーザ
ー企業で 84.2%、IT 企業で 91.2%であり、2019 年度調査ではユーザー企業で 89.0%、 IT
企業で 93.0%となるなど、IT に関する人材不足が解消されていないことが明らかとなっている（【資料 6】独立行政法人情報処理推進機構社会基盤センター「『IT 人材白書 2020』概要」参照）。
さらに、平成 31(2019)年 11 月に一般社団法人データサイエンティスト協会調査・研究委
員会が公表した「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」では、企業においてデータサイエンティストの採用がうまく進んでいないことが明らかとなっている。
従業員 30 名以上の企業を対象に、企業規模別にランダムに抽出した日本国内一般企業を対象とする同調査の結果、回答を得た 283 社において、データサイエンティストが 1 人以上いる会社は全体のわずか 29%にあたる 82 社であり、そのうち、直近 1 年間でデータサイエ
ンティストが 1 人以上増えたのは 56%だった。増員方法別にみると「社内の異動・育成」
が平均 4.6 人、「中途採用者」が平均 1.7 人、「新卒採用者」が平均 1.1 人と、ほとんどが社-学生確保（本文）-12-

内の異動・育成によるものであった。また、62%の企業がデータサイエンスに関する専門部隊を持ち、13%の企業が「今後、設立を予定・検討している」と回答しており、77%の企業が今後 3 年間でさらにデータサイエンティストを増やしたいと回答している。さらに、今後、3 年間でデータサイエンティストを 1 人以上増員予定の企業は 88 社ある。増員方法別にみると「社内の異動・育成」が平均 5.2 人、「中途採用者」が平均 4.5 人、「新卒採用者」
が平均 2.8 人となっており、先に見た直近 1 年間でデータサイエンティストの採用実績のある企業での「新卒採用者」の平均 1.1 人と比較して、新卒による人材の採用の需要が増していることがわかる。なおデータサイエンティストの確保を予定していた企業 82 社のうち、目標としていた人数を「確保できなかった」「どちらかといえば確保できなかった」と回答
した企業は 58%に上る。
同調査によると、今後 3 年間で、データサイエンティストを 1 人以上増員予定の企業 88社が求めるデータサイエンティストの人材像は次のとおりである。「あてはまるもの全て」の複数回答とした場合、「複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材（89%）」「データによるビジネス課題解決を得意とする人材（88%）
」「データ分析のプロフェッショナルな人材（73%）」「統計や AI などのデータ分析に関する『理論』に詳しい人材（70%）」「データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）
（56%）
」「データ
を使ったサービスを開発する人材（56%）」「データを使ったアート作品を作るクリエイター的な人材（13%）」の順に回答割合が高い。また「最も当てはまるもの 1 つ」の回答に絞った場合、「データによるビジネス課題解決を得意とする人材（41%）」「複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材（18%）
」「データ分析のプロフェッショ
ナルな人材（10%）
」「データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）
（7%）」
「統計
や AI などのデータ分析に関する『理論』に詳しい人材（6%）」「データを使ったサービスを開発する人材（6%）
」の順に回答割合が高い。本学部の教育目的に掲げるデータサイエンス
人材は、「データの時代にこそ必要とされる『人間力』を高め、データを正しく扱うための知識や技能、科学的方法についての理解を持ち、データから新しい知見や価値を見出す分析
力と思考力、データをもとに社会や組織の課題を解決していくための創造力や実践力、コミュニケーション力、協働力、データ活用にあたっての倫理観を備え、データサイエンスによる課題解決や課題探索により未来の社会づくりに貢献するデータサイエンス人材」であり、企業が採用・育成したいデータサイエンティストの人材像として求める資質・能力を多分に含んでいると言える（【資料 7】一般社団法人データサイエンティスト協会調査・研究委員
会「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果（2019 年 11 月）」
（抜粋）
参照）
。
こうした傾向は、令和 4(2022)年 1 月 18 日に公表の一般社団法人日本経済団体連合会「採用と大学改革への期待に関するアンケート結果」においても確認される。同調査は、企業の求める人材像や採用動向、わが国の大学に求められる改革、さらには産学連携に関する考え
や取組状況を把握するべく、経団連全会員企業（1,480 社）及び各都道府県の地方別経済団-学生確保（本文）-13-

体に加盟する経団連非会員企業を対象に実施され、381 社（内、経団連会員企業 335 社、経団連非会員企業 46 社）から回答を得ている。なお回答企業の業種は、製造業が 46.5%、非製造業が 53.5%となっている。調査の結果、「採用の観点から、大卒者に特に期待する資質・能力・知識」のうち、「特に期待する資質」として「主体性」「チームワーク・リーダーシッ
プ・協調性」「実行力」が上位に挙げられた。また「特に期待する能力」として「課題設定・
解決能力」「論理的思考力」「創造力」が上位に挙げられ、「特に期待する知識」として「数理・データサイエンス・AI・IT に関する専門知識」が全体の 34.4%を占めた。さらに、「専
門人材の採用・育成（今後 5 年程度先のトレンド）」では、「分野別専門人材の採用・育成動向」が明らかとなっているが、同結果からは、「数理・データサイエンス・AI」「システムエンジニアリング、プログラミング」における専門人材を「主として、社内で育成」しようと考えている企業割合が他の分野に比べて低く、外部採用に頼らざるを得ない現状が明らかになっている。また同調査では、企業の求める人材像や採用動向に関するこうした結果と関連して、「日本の大学に求められる改革」についても明らかにしている。
「今後、優先的に取り組むべき教育改革」に関する設問への回答は、「課題解決型の教育プログラム（PBL 等）の充実（67.9%）」「IT 教育・AI リテラシー教育の推進（43.9%）」「社会や企業のニーズに対応した教育プログラムの迅速な構築・充実（41.4%）」「データサイエンス・AI 等のエキスパート人材育成に資する教育プログラムの構築（29.7%）」の順に高い。こうした結果からは、Society5.0 時代を迎える我が国においては、多くの企業がデータサイエンス人材の育成・採用に苦慮しており、他方で大学からの人材供給が十分ではない現状が伺える（【資料 8】
一般社団法人日本経済団体連合会「採用と大学改革への期待に関するアンケート結果（2022
年 1 月 18 日）」（抜粋）参照）。
このほか、株式会社矢野経済研究所が令和 3(2021)年 1 月 27 日に公表したプレスリリー
スによれば、国内データ分析関連人材規模は平成 30(2018)年度において 44,200 人であった
ものが、2023 年度の予測では 141,900 人へと急増することが示されており、「データをもとに意思決定を行い、経営に生かすデータ・ドリブン経営を打ち出す企業が増えてきている」
なかで、「データ分析関連人材（分析コンサルタント、データサイエンティスト、分析アー
キテクト、プロジェクトマネージャー）が注目されており、なかでもデータサイエンティス
トは最も重用される人材ともいわれる」との見方を示している（出典：株式会社矢野経済研
究所「データ分析関連人材規模に関する調査（2020 年）」（2021 年 1 月 27 日発表））。
次に、地域的な人材需要の動向として、本学が位置する大阪府における人材需要について確認する。平成 29(2017)年 6 月 20 日に開催された第 9 回副首都推進本部会議では、「デー
タマネジメントをめぐる社会動向」について、「情報産業で後れを取ってきた大阪はデータサイエンスを切り口に新産業での急速な巻き返しが必要」との見方を示している。なかでも
都市課題解決のために「データを分析・可視化し、客観的な視点から政策決定（意思決定）するために 3 つのスキルが必要」としており、この３つのスキルに、「データを意味のある-学生確保（本文）-14-

形に使えるようにし、実装、運営する『データエンジニアリング』」、「統計学等の情報科学系の知識を有し、分析手法を駆使して分析・解析を行う『データサイエンス』」、「課題背景
を理解、整理し、解決につなげる『社会展開力』」が挙げられている。また、このようなスキルを有した人材の育成に関して、「情報系人材が不足しており、専門的なデータサイエン
ティストの育成、全分野の学生に向けた基礎的なコンピュータサイエンスの教養の提供が大学に求められている」とし、「ビッグデータの利活用を先導できる『棟梁レベル』の人材が圧倒的に不足」している状況を踏まえて、「大学院における社会人コースで集中的に育成することも検討」し、「統計的概念、データに基づく思考、IT リテラシーは、大学学部レベ
ルのリテラシーとして、文系・理系問わず必要」であるとの方向性を示している。こうした現状を踏まえて、大阪府では近隣の自治体を含む大阪府・大阪市などの「行政」と、大阪府立大学・大阪市立大学（令和 4(2022)年 4 月より大阪公立大学として、2 大学を統合し開学予定）を中心とした大阪府内の大学、企業のそれぞれの強みを活かし、データの収集・分析にとどまらず、データを利活用することまでを視野に入れた「行政 IoT 戦略」がめざされることとなった（【資料 9】第 9 回副首都推進本部会議資料「（戦略領域）データマネジメン
ト」参照）。
また、令和 2(2020)年 12 月に打ち出された大阪府・大阪市「大阪の再生・成長に向けた新戦略（ウィズコロナからポストコロナへ）」によれば、新型コロナウイルスによる新たな潮流として「『新しい生活様式』の実践などにより、非対面・非接触を前提とした新たなサービスやビジネスが進展するなど、社会全体におけるデジタル化が加速」している一方で、「特に行政分野を中心にデジタル化の対応の遅れなどの課題が顕在化」しており、これに対する対応として「中小企業における ICT 化の促進やサイバーセキュリティの確保など対策が必要」であること、「社会全体の DX の加速に対応し、新たな成長産業を生み出すため、
スーパーシティの区域指定獲得などを通じて、大胆な規制緩和によるデータの利活用等の促進を図るなど、イノベーションの創出環境を整備することが必要。また、ヘルスケア分野
におけるビッグデータを活用した新たなビジネスの創出などを促進していくことが必要」
であることなどが示されている。このような課題を踏まえ、人材の活躍促進に関する方向性が述べられており、「あらゆる分野でのデジタル化を支える IT 人材や、健康・医療関連産業の成長をけん引する医療人材の育成を進めていく。このため、産業界と府内大学等の連携による専門人材育成を進めるとともに、府内の拠点を活用した医療人材の育成に取り組んでいく」ことが挙げられている（【資料 10】大阪府・大阪市「大阪の再生・成長に向けた新戦略（ウィズコロナからポストコロナへ）」（2020 年 12 月）（抜粋）参照）。大阪府におけるこうした政策動向から、行政、産業界、大学が連携し、地域の人材需要に応えていくことの必要性の高まりが確認される。
大阪府における過去 5 ヵ年の職業別の新規求人倍率の推移は【図表 12】のとおりであり、「専門的・技術的職業」のうち「情報処理・通信技術者」の新規求人倍率は平成 28(2016)
年は 6.46 倍、令和 2（2020）年は 4.50 倍となっている。職業全体の平均は平成 28(2016)-学生確保（本文）-15-

年は 1.72 倍、令和 2（2020）年は 1.85 倍であり、「情報処理・通信技術者」の新規求人倍率は他業種と比べても高い水準で推移していることがわかる。また、令和 3(2021)年度の月
別・職業別の有効求人倍率の推移は【図表 13】のとおりであり、「情報処理・通信技術者」の有効求人倍率は職業全体の平均を上回り年間を通じて 2 倍以上の倍率を維持している。
こうした「情報処理・通信技術者」といった「専門的・技術的職業」のみならず、先述の政策動向を背景とする「データサイエンス人材」に対する地域的な需要をさらに明らかにするものとして、大阪府より【資料 11】のとおり副申書をいただいている。自治体、産業界との連携による大阪府・大阪市のスマートシティ化の推進にあたっては、高等教育段階におけるデータサイエンス人材の育成が急務であり、本学部の設置に大きな期待が寄せられていることがわかる（【資料 11】大阪府「副申書 大阪成蹊大学におけるデータサイエンス学部の新設について」参照）。
上記の動向と併せて、外国人留学生の採用需要の高まりも確認される。株式会社ディスコ
キャリタスリサーチによる「外国人留学生/高度外国人人材の採用に関する調査（2021 年 12月調査）」では、全国の有力企業を対象に、日本の大学または大学院に留学する外国人留学生の採用実態について明らかにしている。高度外国人材雇用企業のうち、令和 3(2021)年度に外国人留学生を「採用した」企業は全体の 22.6%と留まった。例年の調査では 35%前後の割合で採用実績が確認されており、コロナ禍で採用計画を下方修正した影響がみてとれる。一方、令和 4(2022)年度に「採用予定あり」と外国人留学生の採用を見込む企業は 38.7%となった。これは直近 5 か年で最も採用実績の多かった令和 2(2020)年度の 35.4%を上回る採用意向があることを示している。同調査では、外国人留学生を採用する目的と求める資質、自社への影響等についても明らかにしているが、採用の目的には「優秀な人材を確保するため」に次いで「日本人社員への影響も含んだ社内活性化のため」「外国人としての感性・
国際感覚等の強みを発揮してもらうため」「ダイバーシティ強化のため」が上位に挙げられ、自社への好影響の内容として「異文化・多様性への理解の向上」「グローバル化推進への理
解、意識醸成」「日本人社員への刺激・社内活性化」「海外の拠点や取引先との関係の向上」
が上位に挙げられている。こうした期待とともに求める資質には、「日本語力」や「基礎学力」以外に「コミュニケーション能力」と「協調性」が上位に挙がっており、本学部の教育目的に含む「コミュニケーション力」「協働力」を備えたデータの専門人材への人材需要は留学生においても高い。さらに、令和 3(2021)年度に外国人留学生を採用した企業における採用実績では、「IT・ソフトウェア関連」の職種が製造業では 4 番目に多く、非製造業では最も多かったことからも、データ関連の職種における外国人留学生の採用需要の高さが伺える（【資料 12】株式会社ディスコキャリタスリサーチ「外国人留学生/高度外国人人材の採用に関する調査（2021 年 12 月調査）」参照）。

-学生確保（本文）-16-

以上の社会的・地域的な政策動向、人材需給の見通し等の確認とともに、企業等への採用意向調査（アンケート）を実施した。調査対象は、既設学部卒業生の採用実績のある 389 社
を含む、製造業、情報サービス業等を中心とした幅広い業種とし、近畿圏及び全国に所在する企業 2,004 社とした。なお調査に当たっては公平性を担保するために、第三者機関である
株式会社高等教育総合研究所に調査・分析を依頼した。
回答を得た 157 社のうち、「問 4 大阪成蹊大学が設置構想中の『データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）は社会的ニーズが高いと思われますか』」との設問に対して、「ニーズは極めて高い」「ニーズはある程度高い」と回答した企業は全体の 97.5%にあたる
153 社となり、本学部を設置することに対する社会的必要性の高さが確認された。また、「問5 大阪成蹊大学が設置構想中の『データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）』が養成する人材を採用したいと思われますか」との設問に対して「ぜひ採用したい」「採用を検討したい」と回答した企業は全体の 74.5%にあたる 117 社となり、広く様々な企業において、養成するデータサイエンス人材に対する採用需要があることが明らかとなった。さらに「問 6『データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）』で養成する人材について、採用を検討したいと思われる人数をお答えください」との設問に対して、回答を得た人数の合計は 220 人となり、入学定員 80 人を上回る結果となった（【資料 13】株式会社 高等教
育総合研究所「大阪成蹊大学『データサイエンス学部データサイエンス学科（仮称）』設置構想についての人材需要の見通し調査（設置構想についての人材需要アンケート調査）報告書」（2022(令和 4)年 2 月）参照）。
以上、政策動向や各種調査結果等より、本学部の教育目的に掲げるデータサイエンス人材
は、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が明らかとなっている。

-学生確保（本文）-17-

別記様式第３号（その１）

教
学

員
長

名

の

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

―

学長

氏名
＜就任（予定）年月＞
ムサシノ

武蔵野

年齢

マコト

實

理学博士

＜平成25年4月＞（注）

高等専門学校にあっては校長について記入すること。

-教員名簿-1-

現 職（就任年月）
大阪成蹊大学学長(平成25年4月～令和5年3月)

別記様式第３号（その２の１）
（用紙

教

員

の

氏

名

日本産業規格Ａ４縦型）

等（データサイエンス学部データサイエンス学科）
フリガナ

調書
番号

専任
等
区分

職位

氏名
＜就任（予定）年月＞

年齢

保有
学位等

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

データサイエンスのための数学基礎
1

専

教授

ﾅｶﾑﾗ ﾖｼﾏｻ
中村 佳正＜令和5年4月＞

工学博士※

データと数理２

※

2・3前

1

1

1前

0.1

1

1前

0.7

1

3・4前

0.6

1

1・2前

0.1

1

データベース１

2・3後

2

1

クラスタ分析とパターンマイニング

3・4前

2

1

データベース２

3・4前

2

1

2前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

2・3・4前

1

1

3・4前

0.6

1

3・4前

2

1

※

3・4前

0.4

1

事業機会とビジネスモデル

3・4後

2

1

企業等連携PBL

※

※

※

※

※

ビジネス・インターンシップ１※

ビジネス基礎専教授

ﾊﾗ ﾖｼﾉﾘ原 良憲＜令和6年4月＞

博士
（情報学）

情報と職業

サービス経営とデータサイエンス

4前

2

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

成蹊基礎演習１

1前

0.7

1

2・3・4前

0.5

1

1・2前

0.1

1

ソフトウェア工学基礎

2・3前

2

1

モデリングとシミュレーション

2・3後

2

1

可視化情報学

3・4前

2

1

企業等連携PBL※

データサイエンス概論

②

専

教授
(学科長）

ｺﾔﾏﾀﾞ ｺｳｼﾞ
小山田 耕二＜令和5年4月＞

博士
（工学）

※

未来クリエーションプロジェクト4

2後

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

2・3・4前

0.5

1

3・4前

0.9

1

1・2前

0.1

1

データマイニング基礎

1・2後

2

1

計算機援用工学(CAE)

3・4後

2

1

2後

1.3

1

3後

4

1

企業等連携PBL

データサイエンス概論
専教授

ﾘｭｳ ｹｲｺｳ
劉 継紅＜令和5年4月＞

博士
（工学）

※

※

ビジネス・インターンシップ１

③

※

※

未来クリエーションプロジェクト4

※

卒業研究１
卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1
1

成蹊基礎演習２
データサイエンス概論

※

時系列分析
6

専

教授

ﾔﾏﾆｼ ﾃﾙﾔ
山西 輝也＜令和5年4月＞

博士
（学術）

情報と職業

※

健康・医療データ科学
未来クリエーションプロジェクト5

※

卒業研究１

8

専

教授

ｶﾏﾊﾗ ｼﾞｭﾝｿﾞｳ
鎌原 淳三＜令和5年4月＞

ｶｻﾊﾗ ﾋﾃﾞｶｽﾞ
笠原 秀一＜令和5年4月＞

博士
（工学）

博士
（情報学）

0.1

1

2・3後

2

1

3・4前

1.6

1

3・4後

2

1

3前

1.3

1

3後

4

1

4前

6

1

4後

6

1

1後

0.7

1

1・2前

2

1

1・2前

0.1

1

インターネット開発

2・3後

2

1

機械学習２

3・4前

2

1

ビッグデータとクラウド

3・4後

2

1

データサイエンス概論

教授

0.7

卒業研究２

プログラミング基礎

専

1後
1・2前

卒業研究３
成蹊基礎演習２④

1
1

未来クリエーションプロジェクト3

①

0.2
0.3

データサイエンス概論

工学博士

1・2前
1・2後

ビジネス・インターンシップ１

2

年
間
開 講 数

※

スタディスキルズ１

ﾖｼｶﾜ ﾏｻﾄｼ
吉川 正俊＜令和5年4月＞

担当
単位数

データと数理１

未来クリエーションプロジェクト1

教授
専
(学部長）

配当
年次

※

未来クリエーションプロジェクト2

※

1後

1.3

1

未来クリエーションプロジェクト5

※

3前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

成蹊基礎演習２

1後

0.7

1

キャリアプランニング※

2・3・4後0.7

1

データサイエンス概論

※

1・2前

0.7

1

人工知能１

2・3後

2

1

セキュリティとプライバシー保護

2・3後

2

1

観光情報学

3・4後

2

1

未来クリエーションプロジェクト3

2前

1.3

1

卒業研究１

※

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

-教員名簿-2-

現 職（就任年月）

申請に係る大学等の職務
に
従
事
す
る
週 当 た り 平 均 日 数

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
教授・副学長（令3.4）

5日

京都大学大学院情報学研究科
社会情報学専攻教授（平18.4）5日

京都大学大学院経営管理研究部
教授（平18.4）5日

京都大学学術情報メディアセンター
教授（平13.4）5日

ダイキン工業株式会社
テクノロジ・イノベーションセンター テー
マリーダー（平4.4）

5日

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
教授（令4.4）

5日

神戸大学大学院海事科学研究科准教授（平8.3）

5日

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
准教授（令4.4）

5日

教

員

の

氏

名

等

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
フリガナ

調書
番号

専任
等
区分

職位

氏名
＜就任（予定）年月＞

年齢

保有
学位等

月額
基本給
（千円）

担当授業科目の名称

スタディスキルズ２

⑤

専

准教授

ｻｻｷ ﾋﾛｼ
佐々木 博史
＜令和5年4月＞

博士
（工学）

⑥

専

教授

1後

0.7

1

2・3・4後0.6

1

データサイエンス概論

※

1・2前

0.1

1

情報ネットワークとWeb

2・3前

2

1

セキュリティとデータ一貫性

3・4前

2

1

データ活用

3・4後

2

1

3前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

※

1前

0.7

1

データサイエンス基礎※

1・2・3・4前後2

2

キャリアプランニング※

2・3・4後0.7

1

データサイエンス概論

※

1・2前

0.1

1

計算機概論１

1・2後

2

1

情報検索

2・3前

2

1

2前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

スタディスキルズ２

1後

0.7

1

1・2前

0.9

1

1・2前

1

1

1・2前

0.1

1

1・2後

1.7

1

1・2後

2

1

3・4前

1

1

未来クリエーションプロジェクト3

データサイエンスのための数学基礎
統計学1

専

准教授

ｶﾐｵｶ ｼｭｳﾍｲ
上岡 修平＜令和5年4月＞

博士（情報学）

データと数理１※

アルゴリズム
データと数理３

※

1前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

1・2・3・4後

0.4

1

1・2前

0.1

1

3・4前

2

1

1後

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

成蹊基礎演習１

1前

0.7

1

1・2・3・4前後

1.9

2

1・2前

0.1

1

計算機概論２

2・3前

2

1

回帰と分類

2・3前

2

1

機械学習１

2・3後

2

1

統計学３

3・4前

2

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

スタディスキルズ１

1前

0.7

1

統計学実践

専

准教授

博士
（工学）

未来クリエーションプロジェクト2

⑦

14

専

専

准教授

准教授

ﾅﾂｶﾜ ﾋﾛｱｷ
夏川 浩明＜令和5年4月＞

博士（工学）※

データサイエンス基礎※

1・2・3・4前後

2

2

データサイエンス概論

※

1・2前

0.1

1

データ可視化

1・2後

2

1

ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

2・3後

2

1

スポーツデータ科学

3・4前

2

1

2後

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

スタディスキルズ２

1後

0.7

1

未来クリエーションプロジェクト4

15

専

講師

博士
（文化情報学）※1・2・3・4前後

2.1

2

統計学実践

※

1・2・3・4後

1.6

1

1・2前

0.1

1

統計学２

2・3前

2

1

テキスト解析論

3・4前

2

1

※

1前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

成蹊基礎演習１

1前

0.7

1

1・2・3・4後

1.3

1

1・2前

0.9

1

1・2前

1

1

未来クリエーションプロジェクト1

データサイエンス実践
統計学1
専

講師

ｼﾝｼﾞｮｳ ﾏｻﾄ
新庄 雅斗＜令和5年4月＞

博士
（情報学）

18

専

兼担

助教

教授

ﾋﾛｴ ﾏﾓﾙ
廣江 葵＜令和5年4月＞

ｸﾆｶﾀ ﾀｶｼ
國方 太司＜令和5年4月＞

修士（海事科学）

教育学修士

※

※

データサイエンス概論

1・2前

0.1

1

データと数理２

※

※

2・3前

1

1

データと数理３

※

3・4前

1

1

1前

1.3

1

卒業研究１

3後

4

1

卒業研究２

4前

6

1

卒業研究３

4後

6

1

1・2・3・4後

0.7

1

1後

1.3

1

英語演習Ⅰ

1・2前

1

1

英語演習Ⅱ

1・2後

1

1

英語演習Ⅲ

2・3前

1

1

英語演習Ⅳ

2・3後

1

1

未来クリエーションプロジェクト1

17

※

※

データサイエンスのための数学基礎

16

※

統計学基礎

データサイエンス概論
ｳｴｻｶ ｱﾔｶ
上阪 彩香＜令和5年4月＞※※

データサイエンス概論
博士
（情報学）

※

人工知能２

統計学基礎

ｾｷﾄﾞ ﾋﾛﾄ
關戸 啓人＜令和5年4月＞※※

データサイエンス概論
12

※

※

未来クリエーションプロジェクト1

ﾔﾏﾓﾄ ｳﾀｺ
山本 詩子＜令和5年4月＞※※

データサイエンス概論
11

年
間
開 講 数

※

スタディスキルズ１

博士
（工学）

担当
単位数

キャリアプランニング

未来クリエーションプロジェクト5

ｽｷﾞﾔﾏ ｶｽﾞﾅﾘ
杉山 一成＜令和5年4月＞

配当
年次

データサイエンス実践※※

未来クリエーションプロジェクト2※-教員名簿-3-

現 職（就任年月）

申請に係る大学等の職務
に
従
事
す
る
週 当 た り 平 均 日 数

京都大学医学部附属病院
先端医療研究開発機構
特定准教授（平29.4）5日

京都大学大学院情報学研究科
特定准教授（令1.9）

5日

京都大学大学院情報学研究科
助教（平20.12）5日

独立行政法人日本学術振興会
特別研究員RPD（令2.4）

5日

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
講師（令4.4）

5日

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
准教授（令4.4）

5日

大阪成蹊大学
データサイエンス学部設置準備室
講師（令4.4）

5日

同志社大学理工学部
助教（平30.4）5日

関西学院大学工学部
理系学部研究員(令4.4)

5日

大阪成蹊大学
経営学部 教授（平9.4）

教

員

の

氏

名

等

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
フリガナ

調書
番号

専任
等
区分

職位

19

兼担

教授

ﾋﾗｶﾞ ﾄﾐｶｽﾞ
平賀 富一＜令和5年4月＞

博士
(経営学）

20

兼担

教授

ﾔﾏﾓﾄ ｷﾐｺ
山本 紀美子＜令和5年4月＞

文学修士

ﾋｶﾞｼﾃﾞ ｶﾅｺ
東出 加奈子＜令和5年4月＞

博士
（文学）

21

兼担

氏名
＜就任（予定）年月＞

教授

年齢

保有
学位等

月額
基本給
（千円）

配当
年次

担当
単位数

年
間
開 講 数

現 職
（就任年月）

国際関係論

1・2・3・4前2

1

大阪成蹊大学
国際観光学部 教授（平30.4）

英語演習Ⅰ

1・2前

1

1

英語演習Ⅱ

1・2後

1

1

1・2・3前

1

1

外国史概説

1・2・3・4前後

42

担当授業科目の名称

フランス語入門Ⅱ

大阪成蹊大学
経営学部 教授（平5.4）
大阪成蹊大学
経営学部 教授（平28.4）22

兼担 准教授ﾊﾞﾝ ﾐｽﾞﾎ伴 みずほ＜令和5年4月＞

修士
（家政学）

生命と科学

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平24.4）

23

兼担

教授

ﾎｳｶﾞｸ ｱﾂﾛｳ
寳學 淳郎
＜令和5年4月＞

博士（学術）

スポーツ演習Ⅰ1・2・3・4前

1

1

大阪成蹊大学
教育学部 教授（平30.4）

1

1

教授

修士
（教育学）

1・2・3・4前兼担

ﾑﾗﾀ ﾏｻｵ
村田 正夫＜令和5年4月＞

スポーツ演習Ⅰ

24

スポーツ演習Ⅱ

1・2・3・4後

1

1

教授

ﾎﾝﾏ ﾃﾂﾔ本間 哲也＜令和5年4月＞

博士(経済学)

現代社会と経済

1・2・3・4前後

2

1

日本語演習１

1前

1

1

兼担 准教授ｶｼﾞ ｲﾀﾙ
鍛治 致＜令和5年4月＞

修士（言語文化学）※日本語演習２

1後

1

1

日本語演習３2前

1

1

日本語演習４

2後

1

1

英語演習Ⅲ

2・3前

1

1

英語演習Ⅳ

2・3後

1

1

社会学概論

1・2・3・4前後21ジェンダー論1・2・3・4前後

4

2

心理学概論

1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学
教育学部 教授（平15.4）

現代と社会福祉1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（令3.4）

情報リテラシー1

1前

2

1

情報リテラシー2

1後

2

1

25

26

27

28

兼担

兼担 准教授

兼担教授

ｲﾄｳ ﾕｷｺ
伊藤 由紀子＜令和6年4月＞

修士（教育学）

ｽｽﾞｷ ｲｻﾑ鈴木 勇＜令和5年4月＞

博士（人間科学）

29

兼担

教授

ﾊﾉ ﾕﾂｺ
羽野 ゆつ子＜令和5年4月＞

博士
（教育学）

30

兼担 准教授

ｻﾉ ｼﾞｭﾝﾔ
佐野 淳也＜令和5年4月＞

博士（ソーシャル・イノベーション）31

兼担 准教授ﾅｶｲ ﾋﾃﾞｷ中井 秀樹＜令和5年4月＞

修士（理学）※大阪成蹊大学
経営学部 教授（平19.4）大阪成蹊大学
経営学部 教授（令1.10）
大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平19.4）大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平29.4）大阪成蹊大学
教育学部 教授（平28.4）大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平20.4）32

兼担 准教授ｷﾑ ﾗﾝｼﾞｮﾝ
金 蘭正＜令和5年4月＞

博士（観光学）

韓国語入門Ⅰ

1・2・3前後1

1

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平27.4）33

兼担 准教授ﾁﾖﾊﾗ ﾘｮｳｲﾁ
千代原亮一＜令和5年4月＞

修士
（法学）※

日本国憲法

1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平20.4）

博士（学術）

1・2・3・4後

2

1

兼担 准教授ﾅﾙｾ ﾀｶｼ成瀬 尚志＜令和5年4月＞

人間と哲学

34

現代倫理

1・2・3・4前2

1

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平31.4）

35

兼担

講師

ｿﾄﾊﾞﾔｼ ﾀﾞｲｽｹ
外林 大輔＜令和5年10月＞

修士
（医科学）

スポーツ演習Ⅱ

1・2・3・4後

1

1

大阪成蹊大学
教育学部 講師（令2.4）

36

兼担 准教授ﾌｼﾞﾓﾘ ｱﾂﾞｻ
藤森 梓
＜令和5年4月＞

博士（経済学）

現代社会と経済

1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平25.4）37

兼担 准教授ﾌｼﾞﾀ ﾀﾞｲｾﾂ
藤田 大雪＜令和5年4月＞

博士
(文学)

人間と文学

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学
経営学部 准教授（平31.4）

38

兼担

講師

ｶﾄｳ ﾀｶﾌﾐ
加藤 隆文＜令和5年10月＞

博士
（文学）

AI入門

1・2・3・4後

2

1

大阪成蹊大学
芸術学部 講師（平31.4）

39

兼担

講師

ｲﾁｶﾜ ｶｽﾞﾔ
市川 和也＜令和5年10月＞

修士(教育学）※

教育学入門

1・2・3・4後

2

1

大阪成蹊大学
教育学部 講師（令2.4）

2

2

講師

准学士
台湾

1・2・3前後兼任

ﾃｲ ｹｲﾎｳ鄭 恵芳＜令和5年4月＞

中国語入門Ⅰ40

中国語入門Ⅱ

1・2・3前1

1

大阪の風土と文化

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学非常勤講師（平31.4）大阪成蹊大学非常勤講師（平15.4）

41

兼任

講師

ﾋｺｻｶ ｼﾝｲﾁﾛｳ
彦坂 真一郎＜令和5年4月＞

文学士

42

兼任

講師

ｴﾉｲ ﾕｶﾘ
榎井 縁＜令和5年4月＞

博士（人間科学）

人権と社会

1・2・3・4前後

42

大阪大学大学院
特任教授（平31.4）

43

兼任

講師

ｸﾇｷﾞｻﾞ ﾐﾁｺ
椚座 三千子＜令和5年4月＞

法務博士
（専門職）

現代社会と法

1・2・3・4前後

4

2

片山・平泉法律事務所（平22.1）

44

兼任

講師

ｼﾌﾞﾔ ﾅｵｷ
渋谷 直樹＜令和5年4月＞

博士
（文学）
フランス

フランス語入門Ⅰ

1・2・3前後2

2

大阪成蹊大学非常勤講師（平27.10）-教員名簿-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

教

員

の

氏

名

等

（データサイエンス学部データサイエンス学科）
フリガナ

調書
番号

専任
等
区分

職位

45

兼任

講師

ｼｵﾀﾆ ｺｳｼﾞﾝ
潮谷 光人＜令和5年4月＞

修士（社会学）※46

兼任

講師

ﾋｶｻ ﾛｳｪﾅ
日笠 ロウェナ
＜令和5年4月＞

ソーシャルワー
カー修士
フィリピン

氏名

保有
学位等

年齢

＜就任（予定）年月＞

月額
基本給
（千円）

配当
年次

担当
単位数

年
間
開 講 数

現 職
（就任年月）

1・2・3・4前後

2

1

東大阪大学
こども学部 准教授
（平29.4）

英語表現Ⅰ

1・2・3前

1

1

英語表現Ⅱ

1・2・3後1

1

担当授業科目の名称

現代と社会福祉

47

兼任

講師

ﾏﾂﾓﾄ ﾉｿﾞﾐ
松本 望＜令和5年10月＞

博士
（文学）

日本史概説

1・2・3・4後

2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（平27.4）

48

兼任

講師

ﾐｽﾞﾀﾆ ｻﾄﾋﾃﾞ
水谷 聡秀＜令和5年4月＞

修士（社会学）※

心理学概論

1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令2.10）

1

1

講師

文学修士※
韓国

1・2・3前後兼任

ｲ ｼﾞｮﾝﾖﾝ
李 貞淵＜令和5年4月＞

韓国語入門Ⅰ49

韓国語入門Ⅱ

1・2・3前1

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令4.4）

50

兼任講師

ﾓﾘﾔﾏ ﾄｵﾙ
森山 徹＜令和5年4月＞

博士
（神学）

人間と宗教

1・2・3・4前後

4

2

なのはな保育園
副園長（平31.4）

51

兼任

講師

ﾀﾅﾍﾞ ｹﾝﾀﾛｳ
田邉 健太郎＜令和5年10月＞

博士
（学術）

人間と芸術

1・2・3・4後

2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令4.10）

52

兼任

講師

ｻﾜﾀﾞ ﾚｲｺ
澤田 玲子＜令和5年4月＞

修士（理学）※暮らしの科学1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学非常勤講師（令2.4）

53

兼任

講師

ﾎﾝﾀﾞ ﾀｶﾕｷ
本田 隆行＜令和5年10月＞

修士
（理学）

現代と科学

1・2・3・4後

2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令1.10）

54

兼任

講師

ﾉﾘﾀｹ ﾘﾂｷ
則武 立樹＜令和5年4月＞

修士（国際公共政策）※

日本国憲法

1・2・3・4前後

2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（平29.4）

55

兼任

講師

ﾊﾗﾔﾏ ｴｲｺ
原山 詠子＜令和5年10月＞

修士
（文学）※

京都の文化と芸術

1・2・3・4後

2

1

公益財団法人正木美術館
学芸員（平28.2）

56

兼任

講師

ｲﾖﾀﾞ ﾏｻﾖｼ伊与田 昌慶＜令和5年4月＞

修士（地球環境学）

地球環境問題

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学非常勤講師（平31.4）

1

1

講師

学士
（健康スポーツ科学）

1・2・3・4前兼任

ｻｶﾓﾄ ｼｮｳｺ
坂元 紹子＜令和5年4月＞

スポーツ演習Ⅰ

57

スポーツ演習Ⅱ

1・2・3・4後

1

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令2.4）

58

兼任

講師

ﾆｼ ﾅｵﾐ西 直美＜令和5年4月＞

博士（グローバル社
会研究）

現代社会と政治

1・2・3・4前2

1

大阪成蹊大学非常勤講師（令4.4）

59

兼任

講師

ｻﾄｳ ｱｲ佐藤 愛＜令和5年4月＞

修士（ｽﾎﾟｰﾂ健
康科学）

健康科学

1・2・3・4前後

42

京都華頂大学
現代家政学部 助教（令2.4）

1

1

講師

修士
（教育学）

1・2・3・4前兼任

ﾂｼﾞ ｼﾝﾀﾛｳ
辻 慎太郎＜令和5年4月＞

スポーツ演習Ⅰ

60

スポーツ演習Ⅱ

1・2・3・4後

1

1

神戸医療福祉大学
社会福祉学部 講師（平31.4）

61

兼任

講師

ﾜﾀﾅﾍﾞ ﾀｶｱｷ
渡邊 貴亮
＜令和5年4月＞

修士
（文学）※

考古学

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学非常勤講師（平31.4）

62

兼任

講師

ﾆｼ ﾉﾘﾋﾛ西 徳宏＜令和5年4月＞

博士（人間科学）

社会学概論

1・2・3・4前後

2

1

大阪大学
人間科学研究科 助教（平31.4）

63

兼任

講師

ｲﾄｳ ﾘｵ伊藤 莉央＜令和5年4月＞

修士（人間科学）

多文化共生社会

1・2・3・4前後

42

大阪成蹊大学非常勤講師（令2.4）（注）
１

教員の数に応じ，適宜枠を増やして記入すること。

２

私立の大学の学部若しくは大学院の研究科又は短期大学の学科若しくは高等専門学校の収容定員に係る学則の変更の認可を受けようとする場合若しくは届出を行おうとする場合又は大学等の設置者の変更の認可を受けようとする場合は，この書類を作成する必要はない。

３

大阪成蹊大学非常勤講師（平30.4）「申請に係る学部等に従事する週当たりの平均日数」の欄は，専任教員のみ記載すること。

-教員名簿-5-

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の１）（用紙

日本産業規格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

人

3人

2人

3人

1人

9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

4人

1人

人

人

人

5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

1人

人

人

人

人

人

1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

4人

4人

2人

3人

1人

16人

修

士

人

1人

人

人

人

人

人

1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

（注）
１ この書類は，申請又は届出に係る学部等ごとに作成すること。
２ この書類は，専任教員についてのみ，作成すること。
３ この書類は，申請又は届出に係る学部等の開設後，当該学部等の修業年限に相当する期間が満了する年度における状況を記載すること。
４ 専門職大学院若しくは専門職大学の前期課程を修了した者又は専門職大学又は専門職短期大学を卒業した者に対し授与された学位については，「その他」の欄にその数を記載し，「備考」の欄に，具体的な学位名称を付記すること。

-教員名簿-6-

考審査意見への対応を記載した書類（6 月）（目次）データサイエンス学部 データサイエンス学科
１．科目名称について、例えば「データサイエンス実践」は演習科目である一方、同様に「実践」という文言を取り扱う「インターネット開発実践」は講義科目である等語句の平仄がとられていない。また、「学外連携 PBL」は科目名称からは学外で実習等を行う授業科目のようにも思われるが、実際は企業経験のある教員が学内で演習授業を実施する授業科目のように見受けられ、学生が科目名称から具体的な授業内容を想起することが難しいようにも見受けられる。科目名称を全体的に見直し、学生が理解しやすいよう必要に応じて適切に改めること。
（改善事項）
・・・2
２．本学部は主たる分野としてデータサイエンス分野を取り扱うことを踏まえると、パソコ
ン機器等の設備は多くの授業科目の円滑な実施において重要であると見受けられるが、学生には「一人一台 PC の保有を推奨」しているのみであり、授業の実施に必要な能力を有するパソコンを保有していない学生への対応も必要である。また、令和 2 年度に他学部も含めた学生へのパソコン等の貸与を充実させたとの記載があるものの使用状況や本学部で必要とする能力を満たすパソコン等であるかが示されていないため本学部の学生が使用できる台数の見込みが判然とせず、学生への貸与・サポートを目的として本学部で備えるノート
パソコンは 50 台である等、320 人の収容定員を踏まえて十分な設備が整っているかは必ずしも明らかではない。このことを踏まえ、必要な設備が確保されることを改めて具体的に説明するとともに、必要に応じて適切に改めること。
（是正事項）
・・・11-審査意見(6月)(本文)-1-

（改善事項）データサイエンス学部 データサイエンス学科
１．科目名称について、例えば「データサイエンス実践」は演習科目である一方、同様に「実践」という文言を取り扱う「インターネット開発実践」は講義科目である等語句の平仄がとられていない。また、「学外連携 PBL」は科目名称からは学外で実習等を行う授業
科目のようにも思われるが、実際は企業経験のある教員が学内で演習授業を実施する授業科目のように見受けられ、学生が科目名称から具体的な授業内容を想起することが難しいようにも見受けられる。科目名称を全体的に見直し、学生が理解しやすいよう必要に応じて適切に改めること。
（対応）語句の平仄を取り、学生が理解しやすいよう名称となるよう、科目名称を全体的に見直した。とりわけ本学部の専門科目における科目名称の考え方は、①授業内容を端的に明示する科目名称、②特に順序性を有することを明示する科目名称、③基礎理解を重視することを明示する科目名称の３つに大別される。①に該当する科目として、「アルゴリズム」「データ可視化」「情報検索」「情報ネットワークと Web」
「回帰と分類」「ヒューマン・コンピュータ・インタラクション」「時系列分析」「モデリングとシミュレーション」「セキュリティとプライバシー保護」「セキュリティとデータ一貫性」「クラスタ分析とパターンマイニング」「テキスト解析論」「可視化情報学」「スポーツデータ科学」「情報と職業」「計算機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」「事業機会とビジネスモデル」「観光情報学」「健康・医
療データ科学」「サービス経営とデータサイエンス」が挙げられる。同様の考え方から、「イ
ンターネット開発実践」を「インターネット開発」に、「データ活用実践」を「データ活用」に改める。次に②に該当する科目として、「統計学１」「計算機概論１」「データと数理１」「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」「人工知能１」「機械学習１」「データベー
ス１」「データと数理３」「機械学習２」「データベース２」「人工知能２」「未来クリエーションプロジェクト１」「未来クリエーションプロジェクト２」「未来クリエーションプロジェ
クト３」「未来クリエーションプロジェクト４」「未来クリエーションプロジェクト５」「卒業研究１」「卒業研究２」「卒業研究３」が挙げられる。同様の考え方から、「統計学続論」
を「統計学３」に改める。また③に該当する科目として、「データサイエンスのための数学
基礎」「プログラミング基礎」「ソフトウェア工学基礎」「ビジネス基礎」が挙げられる。同様の考え方から、「データマイニング入門」を「データマイニング基礎」に改める。なお「データサイエンス概論」は、専任教員 14 名がリレー形式で様々なテーマを概説するといった特殊性を有する科目であるため現行の科目名称のままとする。大学共通科目の「ビジネス・
インターンシップ１」は、他学部でも開講される科目のため現行の科目名称のままとする。
また、大学共通科目で開設する「学外連携 PBL」は、本学の専任教員がコーディネータ
ーとなり、企業等の方をお招きして課題の提示をいただき、学生が様々な調査研究をもとにした提案をプレゼンテーションし、企業等の方から講評をいただくという授業内容であるが、学生が科目名称からより正確に授業内容を想起できるよう、「企業等連携 PBL」の名称に改める。

-審査意見(6月)(本文)-2-

（新旧対照表）設置の趣旨等を記載した書類（8,10,13,14,15,16,18,19,36 ページ）
新

旧

（P.8）

（P.8）

２．学部・学科等の特色

２．学部・学科等の特色（２）データサイエンスの専門性を備えた（２）データサイエンスの専門性を備えた

幅広い職業人育成

幅広い職業人育成

（中略）

（中略）

また、全学共通のキャリア教育に位置づけ

また、全学共通のキャリア教育に位置づけられる「企業等連携 PBL」や「キャリアプ

られる「学外連携 PBL」や「キャリアプラ

ランニング」などを 2 年次から開講し、企ンニング」などを 2 年次から開講し、企業・業・自治体等とも様々に連携しながら、卒自治体等とも様々に連携しながら、卒業後業後のデータサイエンス人材としてのキャのデータサイエンス人材としてのキャリア

リア形成についての考えや職業理解を深め形成についての考えや職業理解を深めてい

ていく。

く。

（P.10）（P.10）

４．教育課程の編成の考え方及び特色

４．教育課程の編成の考え方及び特色（１）教育課程編成・実施の基本的方針（１）教育課程編成・実施の基本的方針〇教育課程の編成〇教育課程の編成

カリキュラム・ポリシー

カリキュラム・ポリシー

（中略）

（中略）

CP7

キャリア科目の「企業等連携

CP7

キャリア科目の「学外連携 PBL」

PBL」や「ビジネス・インターや「ビジネス・インターンシッ

ンシップ」を中心に、様々なプ」を中心に、様々な人々との関

人々との関わりの中で、課題のわりの中で、課題の解決と探索

解決と探索に向けて協調・協働に向けて協調・協働して取り組

して取り組む科目を開講する。

む科目を開講する。

（P.13-15）（P.13-15）

４．教育課程の編成の考え方及び特色

４．教育課程の編成の考え方及び特色（２）科目区分の構成と体系性（２）科目区分の構成と体系性―大学共通科目―大学共通科目④キャリア科目④キャリア科目

（中略）

（中略）

「学部横断型プロジェクト」では 2 年次に「学部横断型プロジェクト」では 2 年次に-審査意見(6月)(本文)-3-

「企業等連携 PBL」を開講し、「キャリア」 「学外連携 PBL」を開講し、「キャリア」
では卒業後のキャリア形成について考えをでは卒業後のキャリア形成について考えを深める「キャリアプランニング」、職業体深める「キャリアプランニング」、職業体

験・就業体験を通じて職業意識の醸成を 験・就業体験を通じて職業意識の醸成を図る「ビジネス・インターンシップ１」を 図る「ビジネス・インターンシップ１」を
開講する。

開講する。

（P.14）（P.14）①専門基礎科目①専門基礎科目

専門基礎科目は、データサイエンスの共 専門基礎科目は、データサイエンスの共通基礎的な導入科目を配置しており、主 通基礎的な導入科目を配置しており、主に 1 年次から 2 年次において開講する。 に 1 年次から 2 年次において開講する。
そのうち、「プログラミング基礎」「統計 そのうち、「プログラミング基礎」「統計学
学 1」「データサイエンス概論」「データ 1」「データサイエンス概論」「データマイマイニング基礎」「計算機概論 1」の 5 科 ニング入門」「計算機概論 1」の 5 科目 10
目 10 単位を必修科目とする。このほか、 単位を必修科目とする。このほか、「デー「データサイエンスのための数学基礎」 タサイエンスのための数学基礎」「データ「データと数理１」「アルゴリズム」「デ と数理１」「アルゴリズム」「データ可視ータ可視化」「ソフトウェア工学基礎」を 化」「ソフトウェア工学基礎」を導入科目
導入科目として開講し、合計で 16 単位以 として開講し、合計で 16 単位以上を修得上を修得することを卒業要件とする。

することを卒業要件とする。

②専門基幹科目②専門基幹科目

専門基幹科目は、専門基礎科目での学び 専門基幹科目は、専門基礎科目での学びを前提として、データサイエンス分野の を前提として、データサイエンス分野の共通基礎として専門基礎科目の続論とな 共通基礎として専門基礎科目の続論となる科目や、データサイエンスにおける特 る科目や、データサイエンスにおける特定の専門分野の導入となる科目を配置し 定の専門分野の導入となる科目を配置しており、主に 2 年次から 3 年次において ており、主に 2 年次から 3 年次において開講する。専門基礎科目から継続的・体系 開講する。専門基礎科目から継続的・体系的に学ぶ科目として「データと数理２」 的に学ぶ科目として「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」を開講し、 「統計学２」「計算機概論２」を開講し、数学、統計学、計算機科学の基幹を固め 数学、統計学、計算機科学の基幹を固める。また「機械学習１」「データベース１」 る。また「機械学習１」「データベース１」「人工知能１」を開講し、それぞれの基礎 「人工知能１」を開講し、それぞれの基礎を身につけられるようにする。さらに、 を身につけられるようにする。さらに、様々な切り口で適切なデータ解析を行う 様々な切り口で適切なデータ解析を行う-審査意見(6月)(本文)-4-

ための「回帰と分類」「時系列分析」「モ ための「回帰と分類」「時系列分析」「モデ
デリングとシミュレーション」「クラスタ リングとシミュレーション」「クラスタ分
分析とパターンマイニング」「テキスト解 析とパターンマイニング」「テキスト解析析論」、データを注意深く扱うための「セ 論」、データを注意深く扱うための「セキキュリティとプライバシー保護」「セキュ ュリティとプライバシー保護」「セキュリ
リティとデータ一貫性」、情報インターフ ティとデータ一貫性」、情報インターフェ
ェース構築のための「情報検索」「情報ネ ース構築のための「情報検索」「情報ネッットワークと Web」「ヒューマン・コンピ トワークと Web」「ヒューマン・コンピュュータ・インタラクション」「インターネ ータ・インタラクション」「インターネッット開発」、ビジネスにおけるデータ活用 ト開発実践」、ビジネスにおけるデータ活の基礎を理解するための「ビジネス基礎」 用の基礎を理解するための「ビジネス基を開講する。以上より合計で 26 単位以上 礎」を開講する。以上より合計で 26 単位を修得することを卒業要件とする。

以上を修得することを卒業要件とする。

③専門展開科目③専門展開科目

専門展開科目は、専門基幹科目までの学 専門展開科目は、専門基幹科目までの学びを踏まえた、より応用・実践的な科目を びを踏まえた、より応用・実践的な科目を中心に配置しており、3 年次から 4 年次に 中心に配置しており、3 年次から 4 年次にかけて開講する。専門基幹科目から継続 かけて開講する。専門基幹科目から継続的・体系的に学ぶ科目として「統計学３」 的・体系的に学ぶ科目として「統計学続「データと数理 3」「機械学習２」「デー 論」「データと数理 3」「機械学習２」「デタベース２」「人工知能２」を開講する。 ータベース２」「人工知能２」を開講する。
また「可視化情報学」「計算機援用工学 また「可視化情報学」「計算機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」など、 (CAE)」「ビッグデータとクラウド」など、より実務を意識した科目を開講する。さ より実務を意識した科目を開講する。さらに、具体的な応用分野におけるデータ らに、具体的な応用分野におけるデータ
サイエンスの活用について理論と実践を サイエンスの活用について理論と実践を往還する科目として、「データ活用」「事 往還する科目として、「データ活用実践」
業機会とビジネスモデル」「観光情報学」 「事業機会とビジネスモデル」「観光情報「健康・医療データ科学」「サービス経営 学」「健康・医療データ科学」「サービス経とデータサイエンス」「スポーツデータ科 営とデータサイエンス」「スポーツデータ学」「情報と職業」を開講する。専門展開 科学」「情報と職業」を開講する。専門展
科目は、教員による履修指導のもとで学 開科目は、教員による履修指導のもとで生が個々の進路希望や学修における関 学生が個々の進路希望や学修における関心・課題意識に基づいて履修することの 心・課題意識に基づいて履修することのできる科目区分であり、合計で 14 単位以 できる科目区分であり、合計で 14 単位以-審査意見(6月)(本文)-5-

上を修得することを卒業要件とする。

上を修得することを卒業要件とする。

（P.16）（P.16）

５．教育方法、履修指導方法及び卒業要件 ５．教育方法、履修指導方法及び卒業要件（１）教育方法（１）教育方法②キャリア教育②キャリア教育

（中略）

（中略）

さらに、2 年次からは、系統的なキャリア さらに、2 年次からは、系統的なキャリア
教育科目として、企業等から提示された 教育科目として、企業等から提示された実際の課題に対してプロジェクト形式で 実際の課題に対してプロジェクト形式での解決をめざす「企業等連携 PBL」
、キャ の解決をめざす「学外連携 PBL」
、キャリ
リア形成に必要な能力を養う「キャリア ア形成に必要な能力を養う「キャリアプ
プランニング」、企業・自治体等へのイン ランニング」、企業・自治体等へのインタ
ターシップに参加し、就業体験から職業 ーシップに参加し、就業体験から職業観観を形成する「ビジネス・インターンシッ を形成する「ビジネス・インターンシップ
プ１」を開講する。

１」を開講する。

（P.18-19）（P.18-19）（４）履修モデル（４）履修モデル【履修モデル①】データエンジニア【履修モデル①】データエンジニア

（中略）

（中略）

大学共通科目では、「成蹊基礎演習１」を 大学共通科目では、「成蹊基礎演習１」を含む初年次科目を 6 単位、外国語科目を 含む初年次科目を 6 単位、外国語科目を6 単位、「データサイエンス基礎」を含む 6 単位、「データサイエンス基礎」を含む教養科目を 18 単位、キャリア科目を 2 単 教養科目を 18 単位、キャリア科目を 2 単
位履修し合計で 32 単位を修得する。専門 位履修し合計で 32 単位を修得する。専門
基礎科目では、「プログラミング基礎」「統 基礎科目では、「プログラミング基礎」「統
計学 1」「データサイエンス概論」「データ 計学 1」「データサイエンス概論」「データ
マイニング基礎」「計算機概論１」「データ マイニング入門」「計算機概論１」「データ
サイエンスのための数学基礎」「データと サイエンスのための数学基礎」
「データと
数理１」
「ソフトウェア工学基礎」の 16 単 数理１」
「ソフトウェア工学基礎」の 16 単位、専門基幹科目から「データと数理２」 位、専門基幹科目から「データと数理２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネット 「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワークと Web」「ヒューマン・コンピュー ワークと Web」「ヒューマン・コンピュー
タ・インタラクション」「時系列分析」「人 タ・インタラクション」「時系列分析」「人
工知能１」「機械学習１」「インターネット 工知能１」「機械学習１」「インターネット開発」「データベース１」「セキュリティと 開発実践」「データベース１」「セキュリテ-審査意見(6月)(本文)-6-

プライバシー保護」「セキュリティとデー ィとプライバシー保護」「セキュリティとタ一貫性」「クラスタ分析とパターンマイ データ一貫性」「クラスタ分析とパターン
ニング」の 26 単位、専門展開科目から「人 マイニング」の 26 単位、専門展開科目か工知能２」「機械学習２」「データベース ら「人工知能２」「機械学習２」「データベ
２」「可視化情報学」「計算機援用工学 ース２」
「可視化情報学」「計算機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」「デー (CAE)」「ビッグデータとクラウド」「デー
タ活用」の 14 単位、専門演習科目から「未 タ活用実践」の 14 単位、専門演習科目か
来 ク リ エ ー シ ョ ン プ ロ ジ ェ ク ト ら「未来クリエーションプロジェクト「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、
1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、 1,2,3,4,5」
合計 92 単位を修得する。

合計 92 単位を修得する。

【履修モデル②】データビジネスパーソ 【履修モデル②】データビジネスパーソ
ン

ン

（中略）

（中略）

大学共通科目では【履修モデル①】と同様 大学共通科目では【履修モデル①】と同様として 32 単位を修得する。専門基礎科目 として 32 単位を修得する。専門基礎科目
から「プログラミング基礎」「統計学 1」 から「プログラミング基礎」「統計学 1」「データサイエンス概論」「データマイニ 「データサイエンス概論」「データマイニ
ング基礎」「計算機概論１」「データと数理 ング入門」「計算機概論１」「データと数理１」「データ可視化」「ソフトウェア工学基 １」「データ可視化」「ソフトウェア工学基礎」の 16 単位、専門基幹科目から「デー 礎」の 16 単位、専門基幹科目から「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」 タと数理２」「統計学２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワークと Web」 「情報検索」「情報ネットワークと Web」
「回帰と分類」「人工知能１」「インターネ 「回帰と分類」「人工知能１」「インターネット開発」「データベース１」「セキュリテ ット開発実践」「データベース１」「セキュ
ィとプライバシー保護」「セキュリティと リティとプライバシー保護」「セキュリテ
データ一貫性」「テキスト解析論」「ビジネ ィとデータ一貫性」「テキスト解析論」「ビス基礎」の 26 単位、専門展開科目から「統 ジネス基礎」の 26 単位、専門展開科目か計学３」「可視化情報学」「ビッグデータと ら「統計学続論」「可視化情報学」「ビッグクラウド」「データ活用」「事業機会とビジ データとクラウド」「データ活用実践」「事
ネスモデル」「観光情報学」「サービス経営 業機会とビジネスモデル」「観光情報学」とデータサイエンス」の 14 単位、専門演 「サービス経営とデータサイエンス」の習科目から「未来クリエーションプロジ 14 単位、専門演習科目から「未来クリエェクト 1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」の ーションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業
36 単位、合計 124 単位を修得する。

研究 1,2,3」の 36 単位、合計 124 単位を修得する。

-審査意見(6月)(本文)-7-

【履修モデル③】データコンサルタント【履修モデル③】データコンサルタント

（中略）

（中略）

大学共通科目では【履修モデル①】と同様

大学共通科目では【履修モデル①】と同様として 32 単位を修得する。専門基礎科目かとして 32 単位を修得する。専門基礎科目か「デー
ら「プログラミング基礎」「統計学 1」「デー
ら「プログラミング基礎」「統計学 1」

タサイエンス概論」「データマイニング基

タサイエンス概論」「データマイニング入礎」「計算機概論１」「データと数理１」「デ門」「計算機概論１」「データと数理１」「データ可視化」「ソフトウェア工学基礎」の 16

ータ可視化」「ソフトウェア工学基礎」の 16

単位、専門基幹科目から「データと数理２」 単位、専門基幹科目から「データと数理２」「統計学２」「計算機概論２」「情報検索」「統計学２」「計算機概論２」「情報検索」「情報ネットワークと Web」
「回帰と分類」 「情報ネットワークと Web」
「回帰と分類」「ヒューマン・コンピュータ・インタラク「ヒューマン・コンピュータ・インタラクション」「時系列分析」「人工知能１」「機械ション」「時系列分析」「人工知能１」「機械

学習１」「インターネット開発」「データベ

学習１」「インターネット開発実践」「デーース 1」「モデリングとシミュレーション」 タベース 1」「モデリングとシミュレーショ
の 26 単位、専門展開科目から「人工知能ン」の 26 単位、専門展開科目から「人工知２」「機械学習２」「可視化情報学」「計算機

能２」「機械学習２」「可視化情報学」「計算

援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウ

機援用工学(CAE)」「ビッグデータとクラウド」「スポーツデータ科学」「健康・医療デー

ド」「スポーツデータ科学」「健康・医療デー

タ科学」の 14 単位、専門演習科目から「未タ科学」の 14 単位、専門演習科目から「未来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」

来クリエーションプロジェクト 1,2,3,4,5」「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、合計 124 単「卒業研究 1,2,3」の 36 単位、合計 124 単位を修得する。

位を修得する。

（P.36）（P.36）

１５．社会的・職業的自立に関する指導等

１５．社会的・職業的自立に関する指導等

及び体制

及び体制

（１）教育課程内の取組み（１）教育課程内の取組み

（中略）

（中略）

また、２年次の大学共通科目「企業等連携

また、２年次の大学共通科目「学外連携PBL」の授業では、企業と連携し、社会的・ PBL」の授業では、企業と連携し、社会的・職業的自立に必要なコンピテンシーを身に職業的自立に必要なコンピテンシーを身につけられるようにする。

つけられるようにする。

-審査意見(6月)(本文)-8-

（新旧対照表）教育課程等の概要
新旧（一部省略）（一部省略）-審査意見(6月)(本文)-9-

（新旧対照表）教員名簿（教員の氏名等）
新

旧（一部省略）（一部省略）-審査意見(6月)(本文)-10-

（是正事項）データサイエンス学部 データサイエンス学科
２．本学部は主たる分野としてデータサイエンス分野を取り扱うことを踏まえると、パソ
コン機器等の設備は多くの授業科目の円滑な実施において重要であると見受けられるが、学生には「一人一台 PC の保有を推奨」しているのみであり、授業の実施に必要な能力を有するパソコンを保有していない学生への対応も必要である。また、令和 2 年度に他学部も含めた学生へのパソコン等の貸与を充実させたとの記載があるものの使用状況
や本学部で必要とする能力を満たすパソコン等であるかが示されていないため本学部の学生が使用できる台数の見込みが判然とせず、学生への貸与・サポートを目的として本学部で備えるノートパソコンは 50 台である等、320 人の収容定員を踏まえて十分な設備が整っているかは必ずしも明らかではない。このことを踏まえ、必要な設備が確保されることを改めて具体的に説明するとともに、必要に応じて適切に改めること。
（対応）「設置の趣旨等を記載した書類（本文）」における、「令和 3(2021)年度入学生からは学生に一人一台 PC の保有を推奨しており、BYOD による演習授業やハイブリッド授業などをより効果的に展開するための教育環境を整えているところである。令和 2(2020)年
度には、従来より備えている学生への貸し出し用タブレット 500 台に加えて、新たにノートパソコン 500 台を配備し、貸与・サポートする体制を整えた。」の記載は、大学全体における近年の ICT 教育環境の整備状況として記載したものである。一方、新設するデータサ
イエンス学部の入学者に対しては「一人一台 PC の必携」を予定しており、入学にあたって、推奨するスペックを明記した購入案内を入学手続き書類とともに郵送するなどして、全学生が必要なノートパソコンを所有できるように適切に案内・対応することとしており、その旨、本文中に明確に記載することとする。また審査意見を踏まえ、必要な設備が確保されることを以下の通り改めて具体的に説明する。
入学者の必携とするパソコンは、「CPU インテル Corei5 相当以上/メモリ 16GB/ストレージ SSD256GB/Microsoft Office/カメラ・マイク」としており、授業科目を円滑に受講す
るために必要なスペックを有している。データサイエンス学部の学生がやむを得ない事情により一時的に PC を所有できない場合や、授業に持参する PC に不具合があった場合等に備えて、各学年で 10 台程度、合計 50 台を、一定期間貸与するための予備機として、学部専用に配備する。また、3 年次後期から始まる「卒業研究」においては、専任教員 11 名の扱う各演習内容に対応して、より高度な処理能力を有したパソコン等と必要なソフトウェ
アを用意し、必要に応じて使用できるよう各研究室及び隣接するゼミ室に 143 台を整備する（「【資料 1】卒業研究におけるパソコン等の整備状況」参照）。その他の専任教員の扱う演習内容に対しては、クラウド上でのデータ解析等や「R」「Python」等のソフトウェアの利用が想定され、必携とするノートパソコンや万一に備えた貸与用パソコンでの対応が可能である。さらに、通信等環境の整備として、SINET6 による超高速インターネットを整備して先端研究・教育のための十分な帯域とセキュリティを確保する。無線 AP は、1 ラジ
オあたり最大 256（4 階）または 512（3 階）のアソシエート・クライアントの無線接続が-審査意見(6月)(本文)-11-

可能な Wi-Fi６を各所に設置しており、高密度にも耐えるものとなっている。特に、教室エリアは、教室ごとに座席カバー率 100%となるように設置するとともに、研究室・ゼミ室エリアはカバー範囲が全面となるように設置するほか、各部屋に PC 接続用のポートをそれぞれ設置する（【資料 2】「データサイエンス学部専用フロアにおける通信環境」参照）。サーバーについては、高度な機械学習・深層学習を用いた研究等を促進するための高い処理能力を有した GPU を搭載した計算機を整備し、授業や研究活動等において最新の AI・デー
タ処理の実践を可能としている（【資料 3】「データサイエンス学部専用フロアにおけるサーバー機器」参照）。
以上のとおり、データサイエンス学部においては一人一台 PC の必携とし、万一に備えた予備機も各学年 10 台程度を見込んで用意した上で、高密度に耐えうる高速通信環境と高度研究用の PC 等、教育研究上必要となる設備を適切に整備している。
（新旧対照表）設置の趣旨等を記載した書類（28 ページ）
新旧（P.28）（P.28）

１０．施設、設備等の整備計画

１０．施設、設備等の整備計画（２）校舎等施設の整備計画（２）校舎等施設の整備計画

(中略)

(中略)

令和元(2019)年度から令和 2(2020)年

令和元(2019)年度から令和 2(2020)年

度にかけて、本学では、教室や研究室、食 度にかけて、本学では、教室や研究室、食堂等、キャンパス全館に Wi-Fi 設備を導 堂等、キャンパス全館に Wi-Fi 設備を導入するとともに、教員一人ひとりに Zoom 入するとともに、教員一人ひとりに Zoom
アカウントを配布した。令和 3(2021)年度 アカウントを配布した。令和 3(2021)年度入学生からは学生に一人一台 PC の保有を 入学生からは学生に一人一台 PC の保有を推奨しており、BYOD による演習授業やハ 推奨しており、BYOD による演習授業やハ
イブリッド授業などをより効果的に展開 イブリッド授業などをより効果的に展開するための ICT 教育環境を大学全体で整 するための教育環境を整えているところ備してきた。

である。令和 2(2020)年度には、従来よりデータサイエンス学部の入学者に対して備えている学生への貸し出し用タブレッ

は、入学後の学びを勘案して、「一人一台 PC

ト 500 台に加えて、新たにノートパソコの必携」とする。入学にあたって、推奨する

ン 500 台を配備し、貸与・サポートする

スペックを明記した購入案内を入学手続き体制を整えた。本学部では、50 台のノー書類とともに郵送するなどして、全学生がトパソコンをデータサイエンス学部の学必要なノートパソコンを所有できるように

生専用の貸与用パソコンとして整備す適切に案内・対応する。入学者の必携とする。新棟においても、全館に Wi-Fi 設備

るパソコンは、「CPU インテル Corei5 相当を導入するとともに、学部専用の 2 フロ

-審査意見(6月)(本文)-12-

以 上 / メ モ リ 16GB/ ス ト レ ー ジ

アには学部専用回線（SINET)を整備する。

SSD256GB/Microsoft Office/カメラ・マイ また、サーバーについては、高度な機械学ク」としており、授業科目を円滑に受講す

習・深層学習を用いた研究等を促進する

るために必要なスペックを有している。まための高い処理能力を有した GPU を搭載た、データサイエンス学部の学生がやむをした計算機を整備し、授業や研究活動等

得ない事情により一時的に PC を所有できにおいて最新の AI・データ処理の実践をない場合や、授業に持参する PC に不具合

可能としている。さらに、一部の卒業研究があった場合等に備えて、各学年で 10 台程

等での利用を想定して必要スペックを満度、合計 50 台を、一定期間貸与するためのたすパソコンをゼミ室に 78 台と、タブレ予備機として、学部専用に配備する。

ット・モバイル PC を 48 台整備する。こその上で、3 年次後期から始まる「卒業研 うした電算処理の環境に加え、様々なデ究」においては、専任教員 11 名の扱う各演

ータの収集・分析が可能な備品として、生習内容に対応して、より高度な処理能力を

体計測・解析等が可能なモーションキャ

有したパソコン等と必要なソフトウェアをプチャーや、ウェアラブルデバイスなど用意し、必要に応じて使用できるよう各研を配備する。

究室及び隣接するゼミ室に 143 台を整備する。その他の専任教員の扱う演習内容に対しては、クラウド上でのデータ解析等や「R」「Python」等のソフトウェアの利用が想定され、必携とするノートパソコンや万一に備えた貸与用パソコンでの対応が可能である。こうした電算処理の環境に加え、様々なデータの収集・分析が可能な備品として、生体計測・解析等が可能なモーショ
ンキャプチャーや、ウェアラブルデバイスなどを配備する。
またデータサイエンス学部が主に使用することとなる新棟においては、SINET6 による超高速インターネットを整備して先端研究・教育のための十分な帯域とセキュリティを確保する。無線 AP は、1 ラジオあたり最大 256（4 階）または 512（3 階）のア
ソシエート・クライアントの無線接続が可
能な Wi-Fi６を各所に設置しており、高密度にも耐えるものとなっている。特に、教室エリアは、教室ごとに座席カバー率 100%

-審査意見(6月)(本文)-13-

となるように設置するとともに、研究室・ゼミ室エリアはカバー範囲が全面となるよ
うに設置するほか、各部屋に PC 接続用のポートをそれぞれ設置する。サーバーについては、高度な機械学習・深層学習を用いた研究等を促進するための高い処理能力を有した GPU を搭載した計算機を整備し、授業や研究活動等において最新の AI・デー
タ処理の実践を可能としている。
以上のとおり、データサイエンス学部においては一人一台 PC の必携とし、万一に備えた予備機も各学年 10 台程度を見込んで用意した上で、高密度に耐えうる高速通
信環境と高度研究用の PC 等、教育研究上必要となる設備を適切に整備している。

-審査意見(6月)(本文)-14-

審査意見以外への対応を記載した書類（9 月）（目次）データサイエンス学部 データサイエンス学科
学校法人分科会における審査意見（「新設する２つの学部で使用する校地及び校舎に根抵当権が設定されており、学校法人の寄附行為及び寄附行為の変更の認可に関する審査基準第一の一（二）及び第一の一（四）の規定に抵触するため、是正すること。」）への対応に伴い、再補正を行う。・・・2-審査意見（9月）（本文）-1-

（対応）
当初申請では、「設置の趣旨等を記載した書類」において、「なお教養科目を中心とする大学共通科目等では、新棟以外に本館、中央館、北館の講義室等 30 室及び情報教室 9 室（うち 1 室はデータサイエンス学部専用）を使用することとしている。
」と記載の通り、既存施設の一部を共用又は専用として使用する計画としていた。今回、大学共通科目等で使用を予定していた既存施設の一部の共用又は専用を見直し、根抵当権の設定の無い新棟と第 3 体育館で全ての授業科目を開講することとした上で、新設する学部の教育研究活動が適切に行えることを「設置の趣旨等を記載した書類」において説明する。
教養科目を中心とする大学共通科目等を含む全ての科目を新棟で開講することとしているが、同時に開設を予定する看護学部と併せた教室等の利用状況を明らかにした時間割案
は【資料 A】のとおりである。新棟の 1 階から 8 階の各教室等ごとに、完成年度における前期・後期の各曜日・時限ごとの使用計画を明らかにしており、大学共通科目を学部別に開講する場合でも全ての科目を適切に開講できることがわかる。また、当該時間割案をもとにした、各教室等の稼働率は【資料 B】のとおりであり、いずれの教室等も適切な稼働率となることが見込まれている。さらに、他学部等と共用する第 3 体育館において、「スポーツ演習」の開講を計画しているが、完成年度における第 3 体育館の利用状況を明らかにした時間割
案は【資料 C】のとおりであり、5 限以降の時間帯を課外活動等で利用できるようにした上で適切に授業を開講できることがわかる。以上のとおり、いずれの施設・設備においても具体的な利用予定から教育研究上の支障がないことが明らかとなっており、教育課程・教育方法等においても変更は生じない。なお教育研究環境の充実を図るため、新設学部の使用校舎に当初算入していなかった新棟 2 階部分を、データサイエンス学部・看護学部の共用（一部データサイエンス学部専用）で使用することとしている。
新棟には、教室・研究室、図書館分室のほか、各種委員会や打ち合わせ等に用いる会議室、
学長室、学生支援に必要な機能・役割を十分に備える事務室、保健室、学生相談室、来客用の応接室、非常勤講師の控え室、備品等の保管に必要な倉庫などを適切に備えている。新棟の前面には約 2,000 ㎡の開放的な休息・交流エリアを整備するとともに、8 階に学生ホール
を設け、学生の自習や休息・交流のためのスペースを十分に設けている。また、運動場の代替として、校舎から至近にある第 3 体育館を使用するが、メインアリーナとサブアリーナの 2 面と、トレーニングルーム、スタジオを有し、新設学部の教養科目である「スポーツ演
習Ⅰ」「スポーツ演習Ⅱ」で予定するバスケットボール、バトミントン、バレーボール、卓球、アルティメット、ヨガなどの様々な運動や課外活動等を可能としている。
以上の通り、新棟と第 3 体育館で全ての授業科目を開講することとした場合でも、新設する学部の教育研究活動を適切に行うことができ、当初計画と同等以上の教育研究環境を担保できる。

-審査意見（9月）（本文）-2-

（新旧対照表）設置の趣旨等を記載した書類（26、27、28、29 ページ）
新旧

１０．施設、設備等の整備計画

１０．施設、設備等の整備計画（１）校地、運動場の整備計画（１）校地、運動場の整備計画

（中略）

（中略）

新設するデータサイエンス学部において（追記）

は、既存校地に近接する新校地に建設の新棟を使用するが、新棟の前面には約 2,000㎡の開放的な休息・交流エリアを整備するとともに、8 階に学生ホールを設け、学生の自習や休息・交流のためのスペースを十分に設けている。また、運動場の代替として、校舎から至近にある第 3 体育館を使用する。メインアリーナとサブアリーナの 2 面と、トレーニングルーム、スタジオを有し、新設学部の教養科目で予定するバスケット
ボール、バトミントン、バレーボール、卓球、アルティメット、ヨガなどの様々な運動や課外活動等を可能としており教育上支障は生じない。
（２）校舎等施設の整備計画（２）校舎等施設の整備計画

新たに建設の新棟では、様々な授業形態・

新たに建設の新棟では、様々な授業形態・授業規模に対応する教室とアクティブラー

授業規模に対応する教室とアクティブラー

ニング型授業を実現するための可動式のニング型授業を実現するための可動式の机・椅子等の機器・備品等を備えている。学机・椅子等の機器・備品等を備えている。学部の専用となる 3 階の教室には、演習室が部の専用となる 3 階の教室には、演習室が6 室、講義室が 4 室あり、演習室は通常 48

6 室、講義室が 4 室あり、演習室は通常 48人収容としているが、間仕切りの移動によ人収容としているが、間仕切りの移動により 96 人又は 144 人収容の教室として使用

り 96 人又は 144 人収容の教室として使用することを可能としている。講義室は 132

することを可能としている。講義室は 132

人収容の教室が 2 室、108 人収容の教室が人収容の教室が 2 室、108 人収容の教室が2 室あるが、演習室と同様に間仕切りの移2 室あるが、演習室と同様に間仕切りの移動により、132 人、108 人収容の 2 室を 240動により、132 人、108 人収容の 2 室を 240

人収容の１教室として利用できるようにし

人収容の１教室として利用できるようにしている。このほか、1 階には、看護学部とのている。このほか、1 階には、看護学部との共用で使用する 450 人収容可能な大講義室

共用で使用する 450 人収容可能な大講義室-審査意見（9月）（本文）-3-

が 1 室と、90 人収容の講義室が 1 室、48 人

が 1 室と、90 人収容の講義室が 1 室ある。

収容の講義室が 1 室ある。さらに、2 階を看護学部との共用で使用することとし、132人収容の講義室 2 室、88 人収容の情報教室
2 室、演習室 2 室、研究室 2 室及びゼミ室
１室（データサイエンス学部専用）、学長室
1 室、自習スペース等を設ける。このように、教育研究活動の目的や規模に応じて柔このように、教育研究活動の目的や規模に軟に利用することができる施設設計として応じて柔軟に利用することができる施設設いる。なお教養科目を中心とする大学共通計としている。なお教養科目を中心とする科目等を含む全ての科目を新棟で開講する大学共通科目等では、新棟以外に本館、中こととしているが、同時に開設を予定する

央館、北館の講義室等 30 室及び情報教室 9

看護学部と併せた教室等の利用状況を明ら室（うち 1 室はデータサイエンス学部専用）

かにした時間割案は【資料 15-1】のとおりを使用することとしている。

である。新棟の 1 階から 8 階の各教室等ごとに、完成年度における前期・後期の各曜
日・時限ごとの使用計画を明らかにしており、全ての授業科目を適切に開講できることがわかる。また、全ての大学共通科目を学部別に開講するとした場合の当該時間割案をもとにした、各教室等の稼働率は【資料 15-2】のとおりであり、いずれの教室等
も適切な稼働率となることが見込まれている。さらに、他学部等と共用する第 3 体育館において、「スポーツ演習」の開講を計画しているが、完成年度における第 3 体育館の利用状況を明らかにした時間割案は【資料 15-3】のとおりであり、5 限以降の時間
帯は課外活動で利用できるようにした上で適切に授業を開講できることがわかる。以上のとおり、いずれの施設・設備においても具体的な利用予定から教育研究上の支障がないことが明らかとなっている。
研究環境のうち、教員の研究室は、新校研究環境のうち、教員の研究室は、新校舎の 4 階及び 2 階に集中して配置し、教育舎の 4 階及び 1 階に集中して配置し、教育研究上十分な広さを確保した研究室を設け研究上十分な広さを確保した研究室を設け-審査意見（9月）（本文）-4-

ている。また、新校舎の各研究室に隣接している。なお全学的な教学マネジメントをて学生のゼミ室を設けることにより、特に担う現副学長の研究室は本館 2 階に設けて3 年次から 4 年次にかけての卒業研究を進いる。また、新校舎の各研究室に隣接してめていく上での、丁寧な研究指導・コミュ

学生のゼミ室を設けることにより、特に 3

ニケーションを可能としている。さらに、4年次から 4 年次にかけての卒業研究を進め

階には、学生の自学自習、グループ学習、休ていく上での、丁寧な研究指導・コミュニ憩場所等の多目的に活用できるラーニング

ケーションを可能としている。さらに、4 階

コモンズを設けている。その他、新校舎の 1には、学生の自学自習、グループ学習、休憩

階には、データサイエンス学部・看護学部

場所等の多目的に活用できるラーニングコ

共用の図書館分室、および 8 階に学生ホーモンズを設けている。その他、新校舎の 1 階

ル（484.02 ㎡・337 席）を設け、学生の学には、データサイエンス学部・看護学部共修及び休息・交流のためのスペースを十分用の図書館分室、および 8 階に学生ホールに設けている。なお、学生ホールでは、昼食（484.02 ㎡・337 席）を設け、学生の学修時の 2～3 時間で食事の提供も行う。また、 及び休息・交流のためのスペースを十分に新棟には、各種委員会や打ち合わせ等に用設けている。なお、学生ホールでは、昼食時いる会議室、学長室、学生支援に必要な機の 2～3 時間で食事の提供も行う。

能・役割を十分に備える事務室、保健室、学（追記）

生相談室、来客用の応接室、非常勤講師の控え室、備品等の保管に必要な倉庫などを適切に備えている。
（中略）

（中略）

以上の考え方に基づき整備する新棟の施以上の考え方に基づき整備する新棟の施設・設備について、完成年度における教室

設・設備について、完成年度における教室

等の使用状況は【資料 15-1、15-2、15-3（再等の使用状況は【資料 15】のとおりであり、掲）】のとおりであり、各科目の授業内容に各科目の授業内容に応じて適切な教室配当

応じて適切な教室配当を可能にしており、を可能にしており、施設・設備の利用予定

施設・設備の利用予定からも支障はない。

からも支障はない（【資料 15（再掲）】「デー
タサイエンス学部時間割案」参照）。

-審査意見（9月）（本文）-5-

（新旧対照表）基本計画書（1、2 ページ）
新

旧

（P.1）

（P.1）

同一設置者内における変更状況

同一設置者内における変更状況

経営学部経営学科（3 年次編入学定員）（9）（令和

経営学部経営学科（3 年次編入学定員）（9）（令和

4 年 6 月認可申請）

4 年 6 月認可申請予定）

芸術学部造形芸術学科（3 年次編入学定員）（6）（令

芸術学部造形芸術学科（3 年次編入学定員）（6）（令

和 4 年 6 月認可申請）

和 4 年 6 月認可申請予定）

（P.2）

（P.2）

教室等

教室等

講義室 30 室

講義室 29 室

情報処理学習施設 15 室

情報処理学習施設 13 室

（新旧対照表）校地校舎等の図面（4 ページ）
新

旧

（P.4）

（P.4）

③校舎、運動場等の配置図③校舎、運動場等の配置図

申請学部が他学部等と共用で使用する校舎

申請学部が他学部等と共用で使用する校舎

等（新棟、第 3 体育館）

等（新棟、第 3 体育館、本館、北館、西館、、中央館、図書館棟、第 1 体育館、第 2 グ
ラウンド、第 3 グラウンドほか）

（P.5）

（P.5）

④校舎の平面図④校舎の平面図

新棟 施設・設備のレイアウトの変更

新棟

1F 講義室 102（データサイエンス学部と1F 共同研究室・ゼミ室（データサイエン

その他の学部との共用）

ス学部の専用）2F （データサイエンス学部とその他の学

2F（その他の学部の専用）

部との共用、データサイエンス学部の専用）
講義室 201、講義室 202、情報教室 203
情報教室 204、演習室 205、演習室 206
ゼミ室、研究室など使用しない校舎等の図面（削除）使用しない校舎等の図面-審査意見（9月）（本文）-6-