OSAKA SEIKEI UNIVERSITYUPDATE！

2025年度よりデータサイエンス学部に３つのコースが誕生！

2025年より、自身のめざす分野×AI・データ・プログラミングの利活用を集中して学べる３つのコースを開設！
1年目には実践と理論を繰り返しながら全分野に共通する情報学の基礎やプログラミングの技術を学び、2年目からは自身の興味関心に沿ったコースを選択。
情報学をステップアップしながら、ビジネス、医療、スポーツなど、将来活躍したい分野におけるデータサイエンスの学びを深めます。

コース選択のモデル

企業などでAIやデータを活用し、事業活動を推進する人をめざすならAIやアプリ、ソフトウェア開発などを通して社会課題を解決したいならデータを駆使して人と社会を繋ぎ、豊かな世の中を創造したいなら

ビジネス
データサイエンスコース

先端情報戦略コース

スポーツ･健康データサイエンスコース

DATA SCIENCE JOURNAL Vol.1

情報技術が高度化し、予測が難しい社会に現代のさまざまな環境が急速にデジタル

スポーツの世界では、今日、アスリートのパおいては、ビッグデータなどの様々なデータ化・情報化している中で、多くの組織がますまフォーマンス向上やケガの予防、競技の戦略にを処理、分析し、現代社会 の 様々な課題 のす大量かつ複雑なデータを抱え、そのデータデータが積極的に活用されています。
また、
心解決策を提案できる力が求められています。

を有効に活用するためのニーズが高まってい拍や睡眠のモニタリング、食事などのデータます。

によって科学的に健康を管理し病気を未然に本コースでは、AI・データに基づく分析、理解、活用力と、人に信頼される「人間力」とを本コースでは、常に進化する先端情報技術兼ね備え、ビジネスを新たに生み出し、維持・をもとに分析力を実践的に修得し、その分析防ぐ時代になっています。
本コースでは、アイトラッカーやモーション発展させることができる人材の育成をめざし結果をわかりやすく伝える能力を養成。さまセンサーなど最新のセンシングと可視化でます。

ざまな企業活動に戦略的な意思決定を支援

トレーニングの最適化やチーム力の分析、心身の状態推定などの技術を学修しスポーツとする人材の育成をめざします。

健康の分野でデータやAIを使い革新を起こす人材の育成をめざします。
関連する科目

関連する科目◆ ビジネス基礎◆ 機械学習1･2◆ 人工知能1･2◆ スポーツデータ科学◆ 統計学2･3◆ サービス経営とデータサイエンス◆ ビッグデータとクラウド◆ 回帰と分類◆ 回帰と分類◆ データ活用◆ 事業機会とビジネスモデル◆ 可視化情報学◆ 情報と職業◆ 観光情報学◆ 経営学入門◆ マーケティング入門◆ 情報検索◆ 国際関係論

卒業後の進路（例）◆ テキスト解析論◆ 地球環境問題など

ビジネスコンサルタント
製造業やサービス業でのデータ分析･活用部門
企業・地方自治体のDX担当など！

関連する科目
◆ 時系列分析◆ モデリングとシミュレーション◆ 可視化情報学◆ クラスタ分析とパターンマイニング◆ 統計学2･3◆ データベース1･2

卒業後の進路（例）◆ 健康・医療データ科学◆ データと数理2･3◆ ソフトウェア工学基礎など

ビジネスエンジニア、ITコンサルタント
データサイエンティスト、製品開発責任者、ITスペシャリストなど！

◆ 時系列分析◆ モデリングとシミュレーション◆ 機械学習1･2◆ アルゴリズム◆ ヒューマン・コンピュータ・インターフェース

卒業後の進路（例）など

スポーツデータアナリスト
AI医療技術者、健康サービス事業開発者
デジタルラーニングデザイナーなど！

データサイエンス学部全コース共通「情報セキュリティマネジメントプログラム」「 生成AI利活用プログラム」も開講！
※コースについて：めざす進路や学びたい内容を体系的に学べるように３つのコースを配置します。コースは学修モデルであり、いずれかのコースの科目を履修すれば、まとまりある体系的な学修を進めることができます。
また、コースの科目を中心に学びつつ、別のコースに配置されている科目を履修することもできます。
※プログラムについて：昨今、世界中で注目されているキーワードに関して、関連する科目を集中的に履修することで、国家試験や検定の合格をめざします。

OSAKA SEIKEI UNIVERSITYCOLUMN

2

IT人材は不足している？
この数年で社会のデジタル化は劇的に進み、科れてきたため、ＩＴ人材は一定数まで増加しました。

創出や革新的な効率化の実現により、生産性の向学技術・イノベーションは世界規模で進化を続け

しかし近年、ＡＩやビッグデータ、IoTなど、第４次上等に貢献できる人材が求められているのです。ています。その中でわが国では、ＩＴ産業の強化や産業革命に対応した新しいビジネスの担い手とし

みずほ情報総研の「−IT人材需給に関する調査

企業等における高度なIT利活用、デジタルビジネスて、データサイエンスによる社会変革を推し進め− 調査報告書」によると、従来のＩＴ人材（従来型ＩＴの進展を担う人材である「IT人材」の養成に力をいる人材の確保が重要となっています。付加価値の人材）とは区別して、このような人材を「先端ＩＴ人材」とすると、先端ＩＴ人材に対する需要は今後急速人材のスキル転換が停滞した場合、2030年には先端IT人材が2030年までのIT人材需給に関する試算
先端IT人材不足数
従来型IT人材不足数

54.5
不足

先端IT人材数
従来型IT人材数

万人（人）

2,000,000
1,800,000

1,600,000
1,400,000
1,200,000
1,000,000

800,000

20,13844,311

77,638201,674 260,890
108,344 150,531

325,936 391,699

453,432

504,077に増加すると予想されています。一方で、従来から続くＩＴ需要に関しては、中長期的には市場は縮小すると予想されており、従来型ＩＴ人材の需要は減少が見込まれます。さらに今、社会では、従来型から先端ＩＴ人材へのスキル転換の必要性が高まっているのです。

536,606 545,118

このような先端ＩＴ人材の育成には、教育界はデータサイエンスや最新のデジタル技術に関する専門教育の充実を図り、そして産業界は、必要とす

226,042 206,096 175,184 136,174 89,642
199,862 216,523
155,367 174,087 194,592
94,424 107,869 122,473 138,202

38,134
216,863 240,973 266,542 293,577 321,779 350,742

937,114 937,643 937,403 932,356 925,695 916,963 906,244

893,257 873,252
851,542 828,791
805,497 782,307

600,000

る先端ＩＴ人材に求める能力などを示すとともに、実践的教育を実施するための課題提供や講師派遣等を行うことが重要な役割を果たすと言われています。つまり、これからの教育界と産業界が連携して取り組むことが必要なのです。

400,000
200,000
0-55,249-400,000-88,690 -104,337 -96,521【出20182019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030（年）【出所】経済産業省委託調査「−IT人材需給に関する調査− 調査報告書」（ みずほ情報総研株式会社,2019）
より作成

COLUMN3典】みずほ情報総研（株）、「ＩＴ人材需給に関する調査 調査報告書」（ 2019年3月）【参考文献】内閣府「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）

データサイエンティストは社会から求められている！
先端IT人材、とりわけデータサイエンティストに対して、企業はどのようにとらえているのでしょうか。2022年に（一社）
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今後３年間で採用・育成したいデータサイエンティストの人材像（%）
100

ストの採用に関するアンケート」では、企業において、データサイエンティストの採用に対する高いニーズがある一方で、実際の採用活動はあまりうま

過去最高値！
41%

32%

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

80く進んでいないことが明らかになりました。
同調査によると、今後3年間でデータサイエン

60

ティストを1名以上増員予定の企業が採用・育成したい人材像としては、「データによるビジネス課題40解決を得意とする人材」が43％、「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」が18％、「データを使ったサービスを開発20する人材」が11％を占めていました。
また、「データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）」
は減少している一方で、ビジネス課題解決人材の43％は過去最高値であり、従来型のIT人材から先端IT人材へと人材ニーズがシフトしていることがここでも確認されます。

データによるビジネス課題解決を得意とする人材

43%

0

データを使ったサービスを開発する人材

26%
18%

18%

6%
6%
10%
7%
11%
2019

統計やAIなどのデータ分析に関する「理論」に詳しい人材

0%

8%
9%

11%

15%

10%

9%
2%
2020

0%

データ分析のプロフェッショナルな人材
データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）
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

8%
5%

1%

2021

（年）

未回答

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(2019 n=88, 2020 n=66, 2021 n=83)【出所】「 データサイエンティストの採用に関するアンケート」（（一社）データサイエンティスト協会,2022）より作成。
日本国内の従業員30名以上の企業をランダム抽出しアンケートを送付し、計333社が回答。

DATA SCIENCE JOURNAL Vol.1-10,843-200,000