放送大学キャリアアップ支援認証制度「数理・データサイエンス・AI 講習」実施要項
令和３年１月２０日
放送大学達第３号
令和３年３月 12 日、令和４年３月 29 日

改正

令和５年３月 15 日・７月４日
令和６年９月 18 日
（趣旨）
第１条

この要項は、放送大学キャリアアップ支援認証制度実施規程（平成３０年放送大学規程第２号。以下「規程」という。）第２条の規定に基づき実施する数理・データサイエンス・AI に係る講習（以下「講習」という。
）に関し、必要な事項を定める。
（講習の構成）
第２条

講習及びその講座の名称、受講者の要件、総時間数、実施形式等は、別表第１のとおりとする。
（開講期間）
第３条
２

講習は年度ごとに開講するものとし、その開講期間は、原則として４月から３月までとする。

前項の規定にかかわらず、機関向けに実施する講習は、年度ごとに２回開講するものとし、その開講期間は、４月から９月まで及び９月から２月までとする。
（受講料）

第４条

講習の受講料の金額は、別表第２のとおりとする。

（修了要件等）第５条

各講座の修了要件等は、別表第３のとおりとする。

（認証状及びデジタルバッジ）
第６条

講習の認証状の様式及びデジタルバッジのデザインは、それぞれ別紙様式及び別図のとおりとする。
附則

この要項は、令和３年４月１日から施行する。
附則（令和３年３月１２日）

この要項は、令和３年４月１日から施行する。
附則（令和４年３月２９日）

この要項は、令和４年４月１日から施行する。
附則（令和５年３月１５日）

この要項は、令和５年４月１日から施行する。
附則（令和５年７月４日）

この要項は、令和５年７月４日から施行する。
附則（令和６年９月１８日）

この要項は、令和６年９月１８日から施行する。

別表第１

講習及び各講座の名称、受講者の要件、総時間数、実施形式等（第２条関係）

講習名

講座名

受講者の要件①導入Ａ「データサイエ（６０分×８）②導入Ｂ「数理・データ

８時間

サイエンス・AI リテラ（６０分×８）導入」

９時間４０分

③基礎Ａ「デジタル社会
数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）

なしのデータリテラシー」④基礎Ｂ「数理・データして推薦された者であること

サイエンス・⑦データエンジニアリンレベル）

グ基礎

上記①から⑤までの講座すべて
９時間（６０分×９）⑥データサイエンス基礎

AI（応用基礎なし⑧AI 基礎

７時間（６０分×７）９時間（６０分×９）

機関向け講座

配信公開講座（６０分×８）心得」
他機関から受講者と数理・データ

インターネット

８時間

イエンス・AI リテラシ

機関向け講座８０分×５）（６０分×８）基礎」⑤心得「数理・データサー講座（６０分×３

８時間

サイエンス・AI リテラ
シー講座

実施形式

８時間

ンス基礎から応用」

シー講座

総時間数

他機関から受講者と上記⑥から⑧まして推薦された者ででの講座すべて

インターネット
配信公開講座

あること数理・データ

統計的因果推論の考え方

サイエンス・と技術

AI（発展・専

機械学習概論

８時間（６０分×８）８時間（６０分×８）門）
ニューラルネットワーク

４時間概論
AI プロデューサー（６０分×４）～人と AI の連携～
ソフトウェア開発への応
用
多変量データ分析実践の基礎
地理空間情報とデータサ
イエンス

なし

８時間
（６０分×８）８時間（６０分×８）５時間（６０分×５）４時間（６０分×４）

インターネット
配信公開講座講習名

講座名

数理・データ

リハビリテーション科学

サイエンス・の DX

AI（発展・専

心理学研究への応用

受講者の要件なしの応用研究の可能性Data Science「 Data science – fromand AI

インターネット
配信公開講座

１時間（６０分×１）

データ科学としての言語⑨Introduction A

４時間（６０分×４）
１時間（６０分×１）

コミュニケーション学へ

Mathematics,

実施形式

９時間
（６０分×９）門）
企業経営における実際

総時間数
３時間
（６０分×３）８時間（６０分×８）basics to application」

Course⑩Fundamentals A（Literacy「 Data Literacy in aLevel)

Digital Society」

なし

９時間４０分
（６０分×３８０分×５）
８時間（６０分×８）⑪Ethics「Mathematics, DataScience, and AI
Literacy course
Ethics」
他機関から受講者と機関向け講座して推薦された者で上記⑨から⑪までの講座すべてあること（備考）上記の総時間数は、講義時間及び確認テストによる学修時間の合計とする。

インターネット
配信公開講座

別表第２講習の受講料（第４条関係）

講習名

講座名

区分

金額（税込）

１コマ当たり金額（税込）

導入Ａ「データサイエンス基礎から応用」

受 講 料

受 講 料

エンス・AI（受講及リテラシー導入」

８，０００円（８００円）

び認証）基礎Ａ「デジタル社会のデータリテラシー」

受 講 料

数理・データサ

エンス・AI（受講及

イ エ ン ス ・AI

講座（リテラシー

心得「数理・データサイエ

受 講 料レベル）

ンス・AI（受講及基礎」（８００円）

び認証）
受 講 料

リテラシー

８，０００円（受講及基礎Ｂ「数理・データサイ座（８００円）

び認証）

導入Ｂ「数理・データサイ講座

８，０００円（受講及８，０００円（８００円）

び認証）

リテラシー講心得」

８，０００円（８００円）

び認証）

１，０００円（１００円）
１，０００円（１００円）
１，０００円（１００円）
１，０００円（１００円）
１，０００円（１００円）

１開講期間中における４０人までの受講につき、２００，０００円
機関向け講座

受 講 料

ただし、１開講期間中（受講及の受講生数が４０人をび認証）超える場合、超える人－数１人につき５，０００円を加算する。
数理・データサ

数理・データサイエンス・ 受 講 料

イ エ ン ス ・AI

AI 応用基礎講座（応用基礎レサイエンス基礎ベル）

数理・データサイエンス・ 受 講 料
AI 応用基礎講座

データ１，０００円

７，０００円

１，０００円

９，０００円

１，０００円（受講及び認証）

データ

エンジニアリング基礎（受講及び認証）

数理・データサイエンス・ 受 講 料
AI 応用基礎講座

９，０００円AI 基（受講及礎び認証）

機関向け講座

受 講 料

１開講期間中における４（受講及０人までの受講につき、び認証）

５００，０００円
ただし、１開講期間中の受講生数が４０人を超える場合、超える人－

数１人につき１２，５００円を加算する。
数理・データサ

統計的因果推論の考え方

受 講 料

イ エ ン ス ・AIと技術（受講及（発展・専門）

１６，０００円

２，０００円

１６，０００円

２，０００円

８，０００円

２，０００円

１６，０００円

２，０００円

１６，０００円

２，０００円

１０，０００円

２，０００円

８，０００円

２，０００円

６，０００円

２，０００円

１８，０００円

２，０００円

８，０００円

２，０００円

２，０００円

２，０００円

２，０００円

２，０００円

８，０００円

１，０００円び認証）
機械学習概論受 講 料（受講及び認証）

ニューラルネットワーク

受 講 料

概論

（受講及び認証）AI プロデューサー～人と AI の連携～

受 講 料
（受講及び認証）

ソフトウェア開発への応用

受 講 料（受講及び認証）

多変量データ分析実践の基礎

受 講 料（受講及び認証）

地理空間情報とデータサ

受 講 料

イエンス

（受講及び認証）

リハビリテーション科学

受 講 料の DX（受講及び認証）

心理学研究への応用

受 講 料（受講及び認証）

企業経営における実際

受 講 料（受講及び認証）

コミュニケーション学へ

受 講 料の応用（受講及び認証）

データ科学としての言語

受 講 料

研究の可能性（受講及び認証）

Mathematics, Introduction A 「 Data 受 講 料
Data Sciencescience – from basics to （ 受 講 及andAI Courseapplication」
び認証）（８００円）（１００円）

（LiteracyLevel)

Fundamentals A 「Data受 講 料

Literacy in a Digital（受講及Society」

び認証）

Ethics 「 Mathematics,受 講 料

Data Science, and AI（受講及Literacy course Ethics」

び認証）

８，０００円（８００円）
８，０００円（８００円）

１，０００円（１００円）
１，０００円（１００円）

１開講期間中における４０人までの受講につ受 講 料機関向け講座（受講及び認証）き、１２０，０００円
ただし、１開講期間中－の受講生数が４０人を超える場合、超える人数１人につき３，０００円を加算する。

（備考）金額欄の括弧内の金額は、放送大学の学生が受講する場合の金額とする。
別表第３

各講座の修了要件等（第５条関係）

講習名

講座名

数理・データサイエ①導入Ａ「データサイエンス基礎からンス・AI（リテラシ応用」

ーレベル）②導入Ｂ「数理・データサイエンス・AI リテラシー講座

修了要件導入」③基礎Ａ「デジタル社会のデータリテラシー」④基礎Ｂ「数理・データサイエンス・AI リテラシー講座

各講座の講義映像を視聴し、全ての確認テストに正解すること。

確認テスト方式

Internet BasedTesting（IBT）による択一式
全３問基礎」⑤心得「数理・データサイエンス・AIリテラシー講座心得」
上記①から⑤までの機関向け講座講座のうち、各機関において指定した講座全てを修了すること。

上記①から⑤までの各講座に同じ。

数理・データサイエ⑥数理・データサイエンス・AI 応用

ンス・AI（応用基礎基礎講座レベル）⑦数理・データサイエンス・AI 応用

各講座の講義映像を基礎講座

視聴し、全ての確認テ

Internet Based

ストに正解すること

Testing

データサイエンス基礎
データエンジニアリング

基礎（IBT）による⑧数理・データサイエンス・AI 応用基礎講座

AI 基礎

機関向け講座択一式
上記⑥から⑧までの講座のうち、各機関において指定した講座全３問

全てを修了すること。
数理・データサイエ

統計的因果推論の考え方と技術

ンス・AI（発展・専

機械学習概論門）

ニューラルネットワーク概論
AI プロデューサー～人と AI の連

携～ソフトウェア開発への応用

各講座の講義映像をInternet Based

多変量データ分析実践の基礎

視聴し、全ての確認

Testing（IBT）

地理空間情報とデータサイエンス

テストに正解するこによる択一式

リハビリテーション科学の DXと。

全３問

心理学研究への応用
企業経営における実際コミュニケーション学への応用
データ科学としての言語研究の可能性
Mathematics, Data
Science and AI
Course （LiteracyLevel)⑨Introduction A 「Data science –from basics to application」

Internet Based⑩Fundamentals A 「Data Literacyin a Digital Society」⑪ Ethics 「 Mathematics,Data

各講座の講義映像を Testing（IBT）視聴し、全ての確認テによる択一式
ストに正解すること。
全３問

Science, and AI Literacy course
Ethics」
上記⑨から⑪までの機関向け講座講座のうち、各機関において指定した講座全てを修了すること。

（備考）
Internet Based Testing（IBT）とは、各受講者がインターネットを経由して受験する試験方式を１いう。
２

機関向け講座の受講者が上記①から⑪までの各講座の修了要件を充足した場合は、当該講座を修了したものとして認証する。

別紙様式１ 認証状（第６条関係）

放大認証第認証
氏状
名

放 送 大 学 キャリアアップ支 援 認 証 制 度 に基 づき下記のとおり認証します

記
講習名：
講座名：

認証日： （元号）年月日

放送大学長 ○ ○ ○ ○学長印

号

別紙様式 2 認証状（第６条関係）No.（認証状番号）

Certificate of Completion
This is to certify that（氏 名）
has successfully completed the distance learning course forMathematics, Data Science, and AI Course（Literacy Level)“講座名”.

（認証月）,（認証日）,（認証年（西暦））（学長サイン）
President
The Open University of Japan別図

デジタルバッジのデザイン（第６条関係）
講習名

講座名

デジタルバッジのデザイン①導入Ａ「データサイエンス基礎から応用」②導入Ｂ「数理・データサイエンス・AI リテラシー講座

導入」

③基礎Ａ
「デジタル社会のデータリテラシー」

数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）④基礎Ｂ「数理・データサイエンス・AI リテラシー講座

基礎」

⑤心得
「数理・データサイエンス・AI リテラシー講座

機関向け講座心得」

数理・データサイエンス・AI
応用基礎講座データサイエンス基礎

数理・データサイエンス・AI
応用基礎講座

データエンジ

ニアリング基礎
数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）

数理・データサイエンス・AI
応用基礎講座AI 基礎

機関向け講座

数理・データサイエンス・AI（発展・専門）統計的因果推論の考え方と技術

機械学習概論ニューラルネットワーク概論

AI プロデューサー～人とAI の連携～

ソフトウェア開発への応用

多変量データ分析実践の基礎

地理空間情報とデータサイエンス

リハビリテ ーション科 学のDX

心理学研究への応用

企業経営における実際コミュニケーション学への応
用

データ科学としての言語研究の可能性

Mathematics, Data Science,and AI Course （LiteracyLevel)

Introduction A「Data science – frombasics to application」

Fundamentals A「Data Literacy in aDigital Society」

Ethics「Mathematics, Data
Science, and AI Literacy
course Ethics」

機関向け講座