（様式８）
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムの変更について
令和４年３月２９日
文部科学大臣 殿
富山大学長
齋藤 滋
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムについて、下記のとおり変更します。
記
①学校名

富山大学

②設置者名

国立大学法人富山大学

③設置形態

国立大学

④所在地

富山県富山市⑤プログラム名

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
数理・データサイエンス・AI教育プロ⑦認定等年月日グラム（リテラシーレベル）⑥認定等の結果

令和3年8月4日⑧プログラムを改善・進化させる
データサイエンス推進センター会議
ための体制（委員会・組織等）⑨教育プログラム概要の公表
URL

https://ds.ctg.u-toyama.ac.jp/education-about/⑩プログラムの自己点検・評価
データサイエンス推進センター会議を行う体制（委員会・組織等）⑪教育プログラムの自己点検・
https://ds.ctg.u-toyama.ac.jp/education-about/
評価結果の公表URL⑫プログラムを構成している授業科目について

全学部・学科に開講されている

⑬変更内容
変更事項

新（変更後）

旧（変更前）

変更年月日

修了要件の変更（レベルの追加）

リテラシーレベル
応用基礎レベル
実践活用レベルリテラシーレベル
応用基礎レベルR3.9.101

変更理由
データサイエンス寄附講座（経済学部）が提供する企業と連携した科目において、企業が抱える実課題を扱い、従来の科目以上に実践的で高度な内容を提供していることから、この科目の内容に合わせた修了レベルを設定する
ため。

2

変更事項

新（変更後）

旧（変更前）

変更年月日

科目の変更（追加）

306科目

271科目

R3.9.10

変更理由
数理・データサイエンス・AI教育の更なる充実をはかるため。
⑭連絡先
所属部署名
E-mail

学務部学務課

担当者名

岩崎 友紀

g-kikaku@adm.u-toyama.ac.jp

電話番号

076-445-6122

1

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件（リテラシーレベル） プログラムを構成する科目から４科目８単位以上修得すること。
（応用基礎レベル） プログラムを構成する科目から８科目１６単位以上修得すること。
なお，教養教育科目…2科目4単位以上 専門教育科目（データサイエンス実践演習科目を除く）…3科目6単位以上修得することが必要。
（実践活用レベル）応用基礎レベルの修了要件を満たすことに加え，「データサイエンス実践演習科目」（経済学部開講特殊講義（全学部生が履修可能））を３科目６単位以上修得すること。
「情報処理-A,B,C」 (A,B,Cは学生の所属キャンパスによる区分で内容は同一) は全学生の必修科目(1年前期)であり，本プログラムの基盤となる科目である。この科目で項目の(1)～(5)すべての基本を体系的に学修したうえで，その後は各自の専門や志向によって関連科目を受講し，上記の単位を修得することが修了要件となる。なお，令和３年度中に，学部ごとの履修モデルを作成予定であり，これにより，２年次以降の体系的な学修が可能となる。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 地域の経済と社会・文化
2 自然と情報の数理
3 社会と情報の数理
4 コンピュータの話
5 解析学－Ａ
6 解析学－Ｂ
7 微分積分Ⅰ－Ａ
8 微分積分Ⅰ－Ｂ
9 微分積分Ⅰ－Ｃ
10 微分積分Ⅰ－Ｄ
11 微分積分Ⅰ－Ｅ
12 線形代数学 ［教養教育科目］
13 線形代数Ⅰ－Ａ
14 線形代数Ⅰ－Ｂ
15 線形代数Ⅰ－Ｃ
16 線形代数Ⅰ－Ｄ
17 線形代数Ⅰ－Ｅ
18 自然現象のモデル化とその解析
19 脳科学入門
20 情報処理－Ａ
21 情報処理－Ｂ
22 情報処理－Ｃ
23 応用情報処理
24 社会学フィールド演習(a)25 社会学フィールド演習(b)

授業科目名称26 社会学フィールド演習(c)27 社会学フィールド演習(d)28 社会調査法(a)29 社会調査法(b)30 社会調査法(c)31 社会調査法(d)32 社会文化演習
33 統計学(1)34 統計学(2)35 心理学演習(A)
36 心理学演習(B)
37 心理学演習(C)
38 心理学演習(D)39 心理学演習(E)
40 心理学演習(F)
41 心理学研究法Ⅰ
42 心理学研究法Ⅱ
43 心理学実験Ⅰ
44 心理学実験Ⅱ
45 心理学実験Ⅲ
46 心理学実験Ⅳ
47 心理学統計法
48 人文地理学フィールド演習(1)49 人文地理学フィールド演習(2)50 人文地理学フィールド演習(3)＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

2

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称
51 人文地理学フィールド演習(4)52 人文地理学特殊講義(a)53 地理情報科学(GIS)実習
54 発達科学概論
55 社会調査法
56 社会心理学調査法
57 教育心理学実験
58 心理学研究法
59 心理学実験法
60 心理統計学
61 特別支援教育研究法
62 発達福祉統計学
63 ネットワークリテラシー

授業科目名称76 経営システム‐Ｂ
77 金融論Ⅰ‐Ａ
78 金融論Ⅰ‐Ｂ
79 経営学と経済学で出る数学
80 経済情報処理
81 計量経済学‐Ａ
82 計量経済学‐Ｂ
83 情報システム論‐Ａ
84 情報システム論‐Ｂ
85 統計学‐Ａ
86 統計学‐Ｂ
87 ミクロ経済学Ⅰ‐Ａ
88 ミクロ経済学Ⅰ‐Ｂ
64 アルゴリズムとデータ構造 ［人間発達科学部］ 89 ミクロ経済学Ⅱ‐Ａ
65 スポーツ動作分析法
90 ミクロ経済学Ⅱ‐Ｂ
66 バイオメカニクス
91 マクロ経済学Ⅰ‐Ａ
67 マルチメディアシステム
92 マクロ経済学Ⅰ‐Ｂ
68 マルチメディアシステム演習
93 マクロ経済学Ⅱ‐Ａ
69 確率論 ［人間発達科学部］
94 マクロ経済学Ⅱ‐Ｂ
70 環境測定と誤差
95 調査データ解析
71 環境物理学実験
96 マーケティング論‐Ａ72 基本統計97 マーケティング論‐Ｂ
73 情報集中演習
98 ファイナンスの基礎
74 基礎数学
99 経営数学‐Ａ
100 経営数学‐Ｂ
75 経営システム‐Ａ＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

3

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称101 オペレーションズ・リサーチ‐Ａ
102 オペレーションズ・リサーチ‐Ｂ
103 財務会計論‐Ａ
104 財務会計論‐Ｂ
105 原価計算論‐Ａ
106 原価計算論‐Ｂ
107 管理会計論‐Ａ108 管理会計論‐Ｂ
109 経営モデル分析
110 会計情報システム論
111 特殊講義 データサイエンス基礎論

授業科目名称126 確率論 ［理学部］
127 情報数理特論Ａ
128 情報数理特論Ｂ
129 物理数学Ａ
130 物理実験学
131 物理学実験Ａ
132 物理学実験Ｂ
133 物理学実験Ｃ
134 プログラミング実習
135 物理化学実験
136 無機分析化学実験
112 特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論 137 基礎生化学
113 特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ
138 進化生態学
114 特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ
139 生体構造学実験Ⅰ
115 微分積分学Ⅰ
140 生体構造学実験Ⅱ
116 微分積分学Ⅱ
141 生体制御学実験Ⅰ
117 応用数学基礎
142 生体制御学実験Ⅱ
118 線形代数学 ［理学部］
143 生命情報科学
119 解析学Ａ
144 環境化学計測
120 解析学B
145 植物生態学
121 線形代数学Ａ
146 大気物理学
122 線形代数学Ｂ
147 環境物理学
123 プログラミングⅠ
148 生物圏環境科学実験Ⅰ
124 解析学Ⅲ
149 生物圏環境科学実験Ⅱ
125 解析学Ⅳ
150 生物圏環境科学実験Ⅲ＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

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様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称151 医学統計
152 環境保健学
153 研究医養成プログラム
154 社会医学実習
155 神経・脳科学
156 診療情報・臨床研究と医療157 生命倫理学 ［医学部医学科］
158 対人保健学
159 臨床薬理・ＥＢＭと医療
160 研究室配属
161 疫学・保健統計
162 ヘルスケアシステム論
163 公衆衛生学
164 行動科学
165 最先端医療と看護
166 助産学ゼミナール
167 生命倫理学 ［医学部看護学科］
168 総合実習
169 地域看護方法論Ⅰ
170 地域看護学実習
171 医療系実習(薬剤学)172 医療薬剤学
173 合成化学
174 総合薬学演習
175 統計学

授業科目名称
176 物理系実習(物理化学Ⅰ)
177 医療統計学
178 製薬企業と創薬
179 微分積分Ⅰ（A）
180 微分積分Ⅰ（B）
181 微分積分Ⅱ
182 線形代数Ⅱ
183 プログラミング実習Ａ
184 プログラミング実習Ｂ
185 線形代数Ⅰ（A）
186 線形代数Ⅰ（B）
187 データサイエンスⅠ
188 工学概論／情報
189 熱・波動
190 プログラミング基礎／知能情報
191 プログラミング応用Ｂ
192 情報倫理
193 線形代数演習
194 離散数学
195 フーリエ解析
196 計算機アーキテクチャ
197 情報理論
198 知的システム
199 データサイエンスⅡ
200 プログラミング基礎／電気電子＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

5

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称
201 プログラミング基礎／機械
202 プログラミング基礎／生命203 プログラミング基礎／応用化学
204 プログラミング応用Ａ
205 ディジタル電子回路
206 電気電子計測工学
207 アルゴリズムとデータ構造 ［工学部］
208 オブジェクト指向
209 ソフトウェア工学
210 データベース論
211 ヒューマンコンピュータインタラクション
212 人工知能
213 生体情報処理
214 知能情報工学実験Ａ
215 知能情報工学実験Ｂ
216 論理情報回路
217 基礎センサ工学
218 図形情報演習
219 数値解析
220 データ解析概論
221 デジタル信号処理
222 パターン認識
223 ブレインコンピューティング
224 音情報学
225 画像処理工学

授業科目名称
機械学習
自然言語処理228 情報セキュリティ
229 情報ネットワーク
230 知能情報工学実験Ｃ
231 通信システム
232 センサ工学
233 計測工学
234 計測工学演習
235 システム工学
236 バイオインフォマティクス
237 生命工学実験Ⅲ
238 組込みシステム
239 マルチメディア工学
240 微分積分演習
241 工学基礎実験
242 応用数学
243 生体計測工学
244 CG基礎演習
245 CG入門演習（3D）246 Web演習Ⅰ
247 Web演習Ⅱ
248 コンピュータグラフィックス
249 デザインのためのデータ活用実習
250 デジタルコンテンツ
226
227＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

6

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称

授業科目名称

微分積分Ⅰ［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
微分積分Ⅱ
252 プログラミング基礎演習
277［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
力学
253 芸文基礎演習D
278［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
データサイエンスⅡ／多変量解析
254 芸文総合演習D
279［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
280 プログラミング演習
255 人間工学概論
256 データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎 281 プログラミング基礎
データサイエンスⅠ／確率統計
応用数学
257
282
［都市デザイン学部地球システム科学科］［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
応用数学
258
283 構造力学基礎［都市デザイン学部地球システム科学科］
259 線形代数
284 水理・水工学基礎
260 微分積分
285 測量学及び実習
地球情報学
261 力学 ［都市デザイン学部地球システム科学科］
286［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
287 地盤工学基礎
262 海洋物理学
263 気象学
288 都市と交通の基礎理論
264 雪氷学
289 構造・材料実験
265 地殻物理学
290 地盤・水理実験
266 地球電磁気学
291 都市・交通情報通信
267 地球内部物理学
292 防災と情報
データサイエンスⅡ／多変量解析
データサイエンスⅠ／確率統計
268
293［都市デザイン学部地球システム科学科］［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
線形代数Ⅰ
269 地球計算機実習
294［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
地球情報学
線形代数Ⅱ
270
295
［都市デザイン学部地球システム科学科］［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
微分積分Ⅰ
271 地質学実験
296［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
微分積分Ⅱ
272 気水圏情報処理論
297［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
データサイエンスⅠ／確率統計
データサイエンスⅡ／多変量解析
273
298［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］［都市デザイン学部材料デザイン工学科］
線形代数Ⅰ
274
299 計算材料学Ⅱ［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
線形代数Ⅱ
275
300 材料工学序論Ⅱ［都市デザイン学部都市・交通デザイン学科］
251

デジタルコンテンツ演習276＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

7

様式２
学校名： 富山大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件③ 授業科目名称
授業科目名称301 材料力学
302 移動現象論Ⅱ
303 材料デザイン工学実験Ａ
304 材料デザイン工学実験Ｂ
305 材料デザイン工学実験Ｃ
306 材料デザイン工学実験Ｄ

授業科目名称＊学部間又は学科間等で，同じ科目名の科目がある場合のみ，［ ］で開講学部等を記載

8

様式４
学校名： 富山大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
信頼性の高い資料・データを収集・分析して得られた情報を基に論理的考察を行って課題解決をはかることは全ての学問に求められる姿勢であるだけでなく，Society 5.0 で実現される社会の多くの現場でも必要とされる。数理・データサイエ
ンス・AIの知識と技術はこの作業にとって非常に有用であることを理解するとともに，現代社会の多くの分野・場面で数理・データサイエンス・AIの最新技術が利活用されていることを識る。また，計算機の進化と通信技術の進歩に伴って可（１）現在進行中の 能となったビッグデータの収集と活用が，実社会にどのような影響を与えているのかを学ぶ。
社会変化（第４次産
業革命、Society
講義テーマ
授業科目名称
5.0、データ駆動型
情報処理とデータサイエンス：原データから有用な情報へ，その社会での活用例(5)社会等）に深く寄与 情報処理－Ａ,B,C
しているものであ
現代社会におけるデータサイエンス(1-3)
応用情報処理り、それが自らの生最新動向（知的財産, ビッグデータなどを説明）(14)
活と密接に結びつ コンピュータの話
脳科学ワークショップ(15)
脳科学入門
いている
クラウドサービスの危険性(11)ネットワークリテラシー※モデルカリキュラ
知能情報工学分野の研究調査(12-15)
工学概論／情報
ム導入１－１、導入
デジタルコンテンツの最新情報(15)デジタルコンテンツ
１－６が該当データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎

ビッグデータ解析の実践(13)

都市・交通情報通信

スマートインフラを支える情報通信技術(8-9)

9

授業概要
学術研究やその応用に利用されている調査データや実験データの収集方法，種類，性質等を学び，それらが研究開発のみならず製造や物流，医療，自然災害の予防など実社会で利活用されている領域が時代とともに広がっていることを識る。
講義テーマ
授業科目名称
情報処理とデータサイエンス：原データから有用な情報へ，その社会での活用例(5)情報処理－Ａ,B,C
現代社会におけるデータサイエンス(1-3)
応用情報処理最新動向（知的財産, ビッグデータなどを説明）(14)コンピュータの話
地域の経済と社会・文化 機能的空間分化（CBD，中心商業・工業・混在・住宅・文教・港湾・郊外中心地区等）と地域間関係・地域問題(10)（２）「社会で活用さ行動経済学(13)
れているデータ」や 社会と情報の数理
オープンデータの活用(9)ネットワークリテラシー「データの活用領域」は非常に広範 環境保健学
疫学と予防医学(1-9)
囲であって、日常生
社会構造と健康・疾病との関係(3)公衆衛生学
活や社会の課題を
インシデントの分析と対策手法(3)，薬局における医薬品情報(6-8)
医療薬剤学
解決する有用な
デジタルコンテンツの最新情報(15)ツールになり得るも デジタルコンテンツのデザインのためのデータ活用実習 データ収集と解析(1-15)
知能情報工学分野の研究調査(12-15)※モデルカリキュラ 工学概論／情報
ム導入１－２、導入 ヒューマンコンピュータインタラクション 社会でのヒューマンコンピュータインターフェイスの再開発(14)１－３が該当生体情報処理の応用(11-15)
生体情報処理様々な通信・計測システム(14)
通信システムIoTとセンサ技術(13)センサ工学
気候と海洋の変動(６－１５)
海洋物理学
地理情報データベースの構成と利用(8-15)
地球情報学
GISの活用(10-12)
地質学実験
情報のデジタル化(2-3)
都市・交通情報通信
地域看護活動・アセスメントや地域看護計画立案への市町村の各種データの活用(8-21)
地域看護方法論Ⅰ

10授業概要
学術研究やその応用および実社会でのデータ利活用で用いられるデータ解析の技術，可視化の手法，音声や画像などの非構造データの取り扱いなど，数理・データサイエンス・AI の諸技術や課題解決の手法(アルゴリズム)を学び，それらが企業活動やヘルス
ケア，社会インフラ整備に利活用されている事例を知る。

授業科目名称情報処理－A,B,C
応用情報処理コンピュータの話
地域の経済と社会・文化（３）様々なデータ利 社会と情報の数理
活用の現場におけ 経営システム‐Ａるデータ利活用事例が示され、様々な 経営システム‐Ｂ
適用領域（流通、製 情報システム論‐Ａ造、金融、サービ
情報数理特論Ｂス、インフラ、公共、 社会医学実習
ヘルスケア等）の知見と組み合わせる 環境保健学
ことで価値を創出す 臨床薬理・EBMと医療るもの
医学統計※モデルカリキュラ 物理系実習(物理化学Ⅰ)
ム導入１－４、導入 デジタルコンテンツ
１－５が該当CG基礎演習コンピュータグラフィックス
工学概論／情報

講義テーマ
情報処理とデータサイエンス：原データから有用な情報へ，その社会での活用例(5)，用途と特性に応じた様々なグラフの作成(9)コンピュータを用いたデータ分析とその基礎(4-12)
人工知能(13)
地形図等から地域を読む(5-7)
課題解決アルゴリズム(2-15)
企業活動の分析(2-14)
企業活動と情報(1-14)
企業経営における情報システムの種類と意義(2-14)
統計的手法に関する数学理論の理解(1-14)
社会医学の方法論（研究計画、データの収集と分析等)の体得(2-7)
社会・環境の健康影響(5-9)
エビデンスに基づいた薬物治療(1-7)
医療における統計手法(1-7)
データベース利用によるタンパク質の配列解析(7,8)
デジタル技術の原理と応用(3-15)
デジタル技術を用いたグラフっクスの作成(1-15)
コンピュータグラフィックスの原理から応用(1-15)
工業における情報及び情報手段の活用(1-15)

ヒューマンコンピュータインタラクション ヒューマンインタフェースの考え・技術(1-15)

ブレインコンピューティング 神経機能の医用工学的応用(14)音声とデジタル転送(4-7)
通信システム各種センサの基礎と応用(1-15)
センサ工学
データサイエンスⅡ／多変量解析 多変量解析(1-15)

地球情報学
地質学実験

地理情報システムの仕組みと応用(1-15)
地理情報システムの利用(7-12)11地球計算機実習（３）様々なデータ利活用の現場における 気水圏情報処理論
データ利活用事例が 都市・交通情報通信
示され、様々な適用
領域（流通、製造、金 測量学及び実習
融、サービス、インフ 都市と交通の基礎理論
ラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合 防災と情報わせることで価値を創 マーケティング論-A
出するもの

マーケティング論-B

観測・実験データの可視化(1-15)
大気・海洋観測データのスペクトル解析(6-7)
スマート社会と情報通信システム(1-15)
測量技術とその応用(1-15)
都市経済学・交通経済学の基礎と応用(1-15)
防災の情報戦略(1-15)
製品政策や販売促進（プロモーション）政策へのデータの利活用（9-14）
価格政策，チャネル（流通経路）政策及び各種マーケティングへのデータの利活用(2-15)

授業概要
ネットワーク環境の発展に伴いデータの取得や複製，加工，発信が容易になったが，その一方で，悪意をもって情報を搾（４）活用に当たって 取しようとする者やデータを捏造，改竄，盗用しようとする者が存在すること，無知や不注意で周囲に迷惑をかけてしまうの様々な留意事項 可能性があることを認識し，個人情報を保護することや倫理を保持すること，情報セキュリティを維持することなど，データ（ELSI、個人情報、 やネットワークを利用する上で留意すべき事項を学ぶ。
データ倫理、ＡＩ社会
原則等）を考慮し、
情報セキュリティや
講義テーマ
授業科目名称
情報漏洩等、データ
情報倫理の遵守及び情報の管理・安全確保(2-11)
を守る上での留意 情報処理－Ａ,B,C
セキュリティ(11)
事項への理解をす コンピュータの話
る
情報セキュリティとットワークリテラシー(1-15)
ネットワークリテラシー
産業保健(6)
環境保健学※モデルカリキュラ
医療倫理(1-15)
ム心得３－１、心得 生命倫理学
電子透かし(8)デジタルコンテンツ
３－２が該当ネットワーク利用に関するルールやマナー(10-14)
情報倫理

12

授業概要
学術研究とその応用で用いられる様々なデータの種類と収集方法，取り扱い方，統計的処理の手法を学ぶ．それらの手法を活用してデータが意味することを読み解き，必要に応じてグラフや図表を用いて他者が理解しやすい形に整え，発表することを学ぶ。
その応用で
授業科目名称
情報処理とデータサイエンス：原データから有用な情報へ，その社会での活用例(5)，表計算ソフトによるデータ分析と様々なグラフの作成(6-9)
情報処理－Ａ,B,C
コンピュータを用いたデータ分析とその基礎(4-12)
応用情報処理社会調査の意義や目的、種類(1-13)
社会文化演習社会学分野での情報収集・整理の技術(1-15)（５）実データ・実課 社会学フィールド演習
社会調査の設計と実施、データの整理・分析(1-15)
題（学術データ等を 社会調査法含む）を用いた演習 心理学演習
心理学のための統計法基礎(1-15)など、社会での実例
心理学のためのデータ収集と分析(1-15)を題材として、「デー 心理学研究法Ⅰ,Ⅱ心理学の研究に必要なデータの収集と分析(1-15)
心理学実験Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ
タを読む、説明する、扱う」といった数 人文地理学フィールド演習 フィールドワークによるデータ収集と分析(1-15)
理・データサイエン 地理情報科学(GIS)実習
地図・統計データを用いた空間解析(1-15)
ス・ＡＩの基本的な活社会（福祉）調査データ分析(8-13)
用法に関するもの 社会調査法
心理学研究データの収集と分液(7-15)
社会心理学調査法※モデルカリキュラ 経済情報処理
経済データの分析(1-15)
ム基礎２－１、基礎
計量経済学での統計的手法(1-15)
２－２、基礎２－３が 計量経済学A,B
実験データの収集と解析
物理化学実験
該当
実験データの収集と解析
無機分析化学実験
データを活用した問題解決のための統計的手法(1-15)
情報数理特論Ｂ
理学実験データの収集と解析
生体構造学実験Ⅰ,Ⅱ
理学実験データの収集と解析
生体制御学実験Ⅰ,Ⅱ
生物圏環境科学実験Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ 理学実験データの収集と解析

物理学実験Ａ,B,C
社会医学実習
臨床薬理・EBMと医療
医学統計
統計学

理学実験データの収集と解析
社会医学の方法論（研究計画、データの収集と分析等)の体得(2-7)
エビデンスに基づいた薬物治療(1-7)
医療における統計手法(1-7)
薬学教育における生物統計(1-15)

13データ解析概論
知能情報工学実験Ｃ
計測工学演習バイオインフォマティクス
デジタルコンテンツ
芸文基礎演習D
CG基礎演習データ解析に必要な統計解析の基本概念と基本手法(1-15)
工学実験データの収集と解析
計測データの統計処理と分析(1-15)
分子生物学データベースの利用と応用(1-15)
デジタル技術の原理と応用(3-15)
デザインのためのデータ収集と解析(1-15)
デジタル技術を用いたグラフィックスの作成(1-15)

デザインのためのデータ活用実習 問題解決のためのデータ収集と解析(1-15)

3Dデータの解析と応用（５）実データ・実課 CG入門演習（3D）
生体計測とデータ処理(9-12)
題（学術データ等を 人間工学概論含む）を用いた演習 データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎 ビッグデータ解析の基本的手法(1-13)など、社会での実例
多変量解析(1-15)を題材として、「デー データサイエンスⅡ／多変量解析
タを読む、説明す データサイエンスⅠ／確率統計 データサイエンスで必要とされる統計(1-15)
る、扱う」といった数 地球情報学
地理情報システムの仕組みと応用(1-15)
理・データサイエン 地質学実験
地理情報システムの利用(7-12)
ス・ＡＩの基本的な活観測・実験データの可視化(1-15)
用法に関するもの 地球計算機実習
測量技術とその応用(1-15)
測量学及び実習※モデルカリキュラ 都市と交通の基礎理論
都市経済学・交通経済学の基礎と応用(1-15)
ム基礎２－１、基礎多変量解析を用いた国際比較データの分析(4-14)
調査データ解析２－２、基礎２－３が製品政策や販売促進（プロモーション）政策へのデータの利活用（ケーススタディを含む）（9-14）
マーケティング論-A
該当
価格政策，チャネル（流通経路）政策及び各種マーケティングへのデータの利活用（ケーススタディを含む）(2-15)
マーケティング論-B
利率概念，金融技術，利率をめぐるファイナンス数理の基礎計算（演習を含む）（1-15）
ファイナンスの基礎
オペレーションズ・リサーチ-A 投資におけるポートフォリオ最適化のための手法（演習を含む）（1-15）
オペレーションズ・リサーチ-B 階層分析法（演習を含む）（1-15）
特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論

データを視覚化するための技術及びその効果的でわかりやすいプレゼンテーション手法（1-15）

特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ

企業の実課題解決のためのデータ収集・分析から分析結果の考察，発表（1-15）

特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ

企業の実課題解決のためのデータの再整備，分析の改善から分析結果の考察，発表（1-15）

地域看護方法論Ⅰ
工学基礎実験
応用数学

地域看護アセスメント，地域看護計画，地域看護活動と評価へのデータの活用（10-21）
工学実験データの収集と解析（1-9）
微分方程式の解法，常微分方程式の解析解の求め方（1-15）

14

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称
統計学(1),統計学(2),コンピュータの話,情報処理－Ａ,情報処理－Ｂ,情報処理－Ｃ,社会医学実習,臨床薬理・ＥＢＭと医療,
データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎,社会調査法(c),データサイエンスII／多変量解析,データサイエンスII／多変量解析,情報数理特論Ｂ,医学統計,データサイエンスII／多変量解析,測量学及び実習,都市と交通の基礎理論,線形代数,医療薬剤学,海洋物理学,心理学研究法Ⅰ,心理学研究法Ⅱ,社会調査法,社会心理学調査法,特別支援教育研究法,計量経済学‐Ａ,計量経済学‐Ｂ,研究医養成プログラム,対人保健学,統計学,医療統計学,データ解析概論,知能情報工学実験Ｃ,計測工学演習,データサイエンスI／確率統計,応用数学,データサイエンスI／確率統計,データサイエンスI／確率統計,組込みシステム,医療系実習(薬剤学),生体情報処理,生体情報処理,社会と情報の数理,通信システム,センサ工学,コンピュータグ
ラフィックス,自然と情報の数理,経営システム‐Ａ,経営システム‐Ｂ,情報システム論‐Ａ,助産学ゼミナール,微分積分II,フーリ
エ解析,解析学－Ａ,解析学－Ｂ,微分積分Ⅰ－Ａ,微分積分Ⅰ－Ｂ,微分積分Ⅰ－Ｃ,微分積分Ⅰ－Ｄ,微分積分Ⅰ－Ｅ,線形代数学,線形代数Ⅰ－Ａ,線形代数Ⅰ－Ｂ,線形代数Ⅰ－Ｃ,線形代数Ⅰ－Ｄ,線形代数Ⅰ－Ｅ,自然現象のモデル化とその解析,心理学統計法,発達科学概論,教育心理学実験,心理学研究法,心理学実験法,心理統計学,発達福祉統計学,スポーツ
統計及び数理基礎
動作分析法,バイオメカニクス,確率論,環境測定と誤差,環境物理学実験,基本統計,基礎数学,経営学と経済学で出る数学,
統計学‐Ａ,統計学‐Ｂ,微分積分学Ⅰ,微分積分学Ⅱ,応用数学基礎,線形代数学,解析学Ａ,解析学B,線形代数学Ａ,線形代
数学Ｂ,解析学Ⅲ,解析学Ⅳ,確率論,情報数理特論Ａ,物理数学Ａ,物理実験学,疫学・保健統計,ヘルスケアシステム論,微分積分Ⅰ（A）,微分積分Ⅰ（B）,微分積分Ⅱ,線形代数Ⅱ,線形代数Ⅰ（B）,データサイエンスⅠ,熱・波動,線形代数演習,離散数学,計算機アーキテクチャ,情報理論,知的システム,データサイエンスⅡ,プログラミング基礎／電気電子,プログラミング基礎／機械,プログラミング応用Ａ,ディジタル電子回路,電気電子計測工学,人工知能,知能情報工学実験Ｂ,論理情報回路,基礎
センサ工学,数値解析,デジタル信号処理,パターン認識,音情報学,機械学習,情報セキュリティ,情報ネットワーク,計測工学,
システム工学,マルチメディア工学,微分積分,力学,線形代数II,微分積分I,応用数学,構造力学基礎,線形代数II,計算材料学
II,ファイナンスの基礎,経営数学-A,経営数学-B,オペレーションズ・リサーチ-A,オペレーションズ・リサーチ-B,経営モデル
分析,特殊講義 データサイエンス基礎論,線形代数Ⅰ（A）,微分積分演習,応用数学,生体計測工学

授業に含まれている内容・要素

アルゴリズム基礎

コンピュータの話,データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎,離散数学,プログラミング基礎／電気電子,プログラミング基
礎／機械,プログラミング応用Ａ,数値解析,パターン認識,応用情報処理,地球計算機実習,線形代数I,気水圏情報処理論,マルチメディアシステム,マルチメディアシステム演習,情報集中演習,プログラミング実習Ａ,プログラミング実習Ｂ,プログラミン
グ基礎／知能情報,プログラミング応用Ｂ,アルゴリズムとデータ構造,知能情報工学実験Ａ,デジタルコンテンツ演習,プログ
ラミング基礎演習,プログラミング演習,プログラミング基礎,特殊講義 データサイエンス基礎論,微分積分演習

コンピュータの話,データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎,プログラミング基礎／電気電子,プログラミング基礎／機械,
プログラミング応用Ａ,応用情報処理,地球計算機実習,マルチメディアシステム,マルチメディアシステム演習,情報集中演
習,プログラミング実習Ａ,プログラミング実習Ｂ,プログラミング基礎／知能情報,プログラミング応用Ｂ,アルゴリズムとデータ
データ構造とプログ 構造,知能情報工学実験Ａ,デジタルコンテンツ演習,プログラミング基礎演習,プログラミング演習,プログラミング基礎,情報処理－Ａ,情報処理－Ｂ,情報処理－Ｃ,計量経済学‐Ａ,計量経済学‐Ｂ,知能情報工学実験Ｂ,計算材料学II,アルゴリズムとラミング基礎
データ構造,プログラミングⅠ,プログラミング実習,プログラミング基礎／生命,プログラミング基礎／応用化学,オブジェクト
指向,ソフトウェア工学,データベース論,Web演習Ⅱ,特殊講義 データサイエンス基礎論,微分積分演習

15

時系列データ解析

地球計算機実習,知能情報工学実験Ｂ,計算材料学II,気水圏情報処理論,都市と交通の基礎理論,統計学,医療統計学,医療系実習(薬剤学),地球電磁気学,雪氷学,構造・材料実験,特殊講義 データサイエンス基礎論
機械学習,最先端医療と看護,自然言語処理,研究室配属

テキスト解析
画像解析

プログラミング基礎演習,知能情報工学実験Ｃ,コンピュータグラフィックス,地球情報学,地質学実験,地球情報学,生体構造学実験Ⅰ,生体構造学実験Ⅱ,都市・交通情報通信,図形情報演習,画像処理工学,微分積分演習

生体構造学実験Ⅰ,生体構造学実験Ⅱ,地球計算機実習,統計学,医療統計学,医療系実習(薬剤学),データサイエンスIII／
ビッグデータ解析基礎,情報処理－Ａ,情報処理－Ｂ,情報処理－Ｃ,計量経済学‐Ａ,計量経済学‐Ｂ,プログラミング基礎／生命,プログラミング基礎／応用化学,社会医学実習,データサイエンスII／多変量解析,データサイエンスII／多変量解析,医学
統計,データサイエンスII／多変量解析,線形代数,研究医養成プログラム,経済情報処理,物理学実験Ａ,物理学実験Ｂ,物理学実験Ｃ,物理化学実験,無機分析化学実験,生体制御学実験Ⅰ,生体制御学実験Ⅱ,生物圏環境科学実験Ⅰ,生物圏環境
データハンドリング 科学実験Ⅱ,生物圏環境科学実験Ⅲ,バイオインフォマティクス,物理系実習(物理化学Ⅰ),基礎生化学,進化生態学,生命情
報科学,環境化学計測,植物生態学,大気物理学,環境物理学,合成化学,総合薬学演習,製薬企業と創薬,生命工学実験Ⅲ,
地球内部物理学,材料デザイン工学実験Ａ,材料デザイン工学実験Ｂ,材料デザイン工学実験Ｃ,材料デザイン工学実験Ｄ,
調査データ解析,特殊講義 データサイエンス基礎論,研究室配属,工学基礎実験
生体構造学実験Ⅰ,生体構造学実験Ⅱ,統計学,医療統計学,データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎,計量経済学‐Ａ,
計量経済学‐Ｂ,データサイエンスII／多変量解析,データサイエンスII／多変量解析,データサイエンスII／多変量解析,経済情報処理,物理学実験Ａ,物理学実験Ｂ,物理学実験Ｃ,物理化学実験,無機分析化学実験,生体制御学実験Ⅰ,生体制御学
データ活用実践（教 実験Ⅱ,生物圏環境科学実験Ⅰ,生物圏環境科学実験Ⅱ,生物圏環境科学実験Ⅲ,バイオインフォマティクス,生命工学実験
Ⅲ,画像処理工学,機械学習,地球電磁気学,パターン認識,医療薬剤学,経営システム‐Ａ,経営システム‐Ｂ,情報システム論‐
師あり学習）
Ａ,ヘルスケアシステム論,地域の経済と社会・文化,総合実習,金融論Ⅰ‐Ａ,金融論Ⅰ‐Ｂ,地域看護学実習,調査データ解析,
ファイナンスの基礎,特殊講義 データサイエンス基礎論,地域看護方法論Ⅰ

その他

データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎,経営システム‐Ａ,経営システム‐Ｂ,情報システム論‐Ａ,地域の経済と社会・文化,金融論Ⅰ‐Ａ,金融論Ⅰ‐Ｂ,Web演習Ⅱ,社会と情報の数理,脳科学入門,情報システム論‐Ｂ,Web演習Ⅰ,気象学,地殻物
理学,力学,水理・水工学基礎,地盤工学基礎,地盤・水理実験,微分積分I,微分積分II,移動現象論II,ミクロ経済学Ⅰ-A,ミクロ
経済学Ⅰ-B,ミクロ経済学Ⅱ-A,ミクロ経済学Ⅱ-B,マクロ経済学Ⅰ-A,マクロ経済学Ⅰ-B,マクロ経済学Ⅱ-A,マクロ経済学
Ⅱ-B,財務会計論-A,財務会計論-B,原価計算論-A,原価計算論-B,管理会計論-A,管理会計論-B,会計情報システム論16

③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://ds.ctg.u-toyama.ac.jp/education-about/
http://syllabus.adm.u-toyama.ac.jp/syllabus/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）＊課題解決に実用なデータを自ら収集し，その信頼性を確認する力＊データを分析するための基本的統計的手法とそれに必要なITC技術の習得＊データに基づいた論理的考察力＊データ分析と考察の結果を他者に分かりやすく伝えるための発表能力＊現代社会や自分の専門分野でデータがどのように利活用されているかの知見＊自分の専門と志向にマッチしたデータ利活用手法の修得

17←「(6) 対象科目」に掲載しているPDFで各科目シラバスへのリンクを設定

授業科目名(英文名)／Course title

ミクロ経済学Ⅰ‐Ａ／MicroeconomicsⅠ‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

堂谷 昌孝(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 木/Thu
3, 木/Thu 4
時間割コード／Registration Code 130130
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38012‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

5/20は対面授業で実施します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

ミクロ経済学Ⅰは，消費者行動や企業行動に関する基礎的な理論を, 図と簡単な式を使って学ぶ.
達成目標／Course Goals
学んだことを使って, 様々な経済現象を説明する力を付ける.
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
講義，授業中の演習問題，宿題を通じて，以下の内容を修得します．
ミクロ経済学とは
なぜミクロ経済学を学ぶのか, ミクロ経済学とは如何なる学問なのか, などを簡単に説明する.
消費者行動の理論
消費者は, 財・サービスを消費することから得られる満足度を限られた所得の中で, できるだけ大きくする. ここから出発して消費者の欲求と需要との関係を明らかにし, さらに, 消費に関する様々な事柄を理論的に説明する.
企業行動の理論
企業は利潤を最大にするように行動する. ここから出発して供給曲線を導出し, さらに, 企業行動に関する様々な事柄を理論的に説明
する.
完全競争市場の理論
市場には企業が多数あり, 誰も市場支配力, 特に価格支配力を持たないような市場において, 価格が如何に決定されるかを説明する.
さらに, それの現実問題への応用を試みる.
不完全競争市場の理論
市場には少数企業しか存在せず, 各企業が何等かの価格支配力をもつような市場を考える. そのような市場において, 価格が如何に決定されるかを理論的に説明する.
競争機構と効率性
競争市場は不完全競争市場と比べて, 様々な面で好ましい性質を持っていることを明らかにする.
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修は特に指示がない限り不必要である. 事後学修については, 授業時間中に授業の理解を深めるための問題を提示しその解答を与えるが, その解答に対する理解を完全なものにするべく復習をすること。
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices

人々の行動を理論的に考え，市場経済の構造を理解しようとするためには，体系だった学習が重要です．また，数学的描写も欠かせません．1年次に，「経済学入門」， 「経営経済数
学Ⅰ，Ⅱ」，2年次に「ミクロ経済学Ⅰ」を修得しておいてください．

18

教科書・参考書等／Textbooks

授業の中で紹介する.

成績評価の方法／Evaluation

期末試験・様々な提出物．

関連科目／Related course

ミクロ経済学Ⅰ，マクロ経済学ⅠおよびⅡ，経済学入門，経営経済数学Ⅰ・Ⅱ， 公共経済学，ゲーム分析，経済政策.

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

19

授業科目名(英文名)／Course title

ミクロ経済学Ⅰ‐Ｂ／MicroeconomicsⅠ‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

堂谷

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昌孝(非常勤講師)
昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 木/Thu
3, 木/Thu 4
時間割コード／Registration Code 130230
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38012‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

ミクロ経済学Ⅰは，消費者行動や企業行動に関する基礎的な理論を, 図と簡単な式を使って学ぶ.
達成目標／Course Goals
学んだことを使って, 様々な経済現象を説明する力を付ける.
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
講義，授業中の演習問題，宿題を通じて，以下の内容を修得します．
ミクロ経済学とは
なぜミクロ経済学を学ぶのか, ミクロ経済学とは如何なる学問なのか, などを簡単に説明する.
消費者行動の理論
消費者は, 財・サービスを消費することから得られる満足度を限られた所得の中で, できるだけ大きくする. ここから出発して消費者の欲求と需要との関係を明らかにし, さらに, 消費に関する様々な事柄を理論的に説明する.
企業行動の理論
企業は利潤を最大にするように行動する. ここから出発して供給曲線を導出し, さらに, 企業行動に関する様々な事柄を理論的に説明
する.
完全競争市場の理論
市場には企業が多数あり, 誰も市場支配力, 特に価格支配力を持たないような市場において, 価格が如何に決定されるかを説明する.
さらに, それの現実問題への応用を試みる.
不完全競争市場の理論
市場には少数企業しか存在せず, 各企業が何等かの価格支配力をもつような市場を考える. そのような市場において, 価格が如何に決定されるかを理論的に説明する.
競争機構と効率性
競争市場は不完全競争市場と比べて, 様々な面で好ましい性質を持っていることを明らかにする.
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修は特に指示がない限り不必要である. 事後学修については, 授業時間中に授業の理解を深めるための問題を提示しその解答を与えるが, その解答に対する理解を完全なものにするべく復習をすること。
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices

人々の行動を理論的に考え，市場経済の構造を理解しようとするためには，体系だった学習が重要です．また，数学的描写も欠かせません．1年次に，「経済学入門」， 「経営経済数
学Ⅰ，Ⅱ」，2年次に「ミクロ経済学Ⅰ」を修得しておいてください．

20教科書・参考書等／Textbooks

授業の中で紹介する.

成績評価の方法／Evaluation

期末試験・様々な提出物．

関連科目／Related course

ミクロ経済学Ⅰ，マクロ経済学ⅠおよびⅡ，経済学入門，経営経済数学Ⅰ・Ⅱ， 公共経済学，ゲーム分析，経済政策.

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

21

授業科目名(英文名)／Course title

ミクロ経済学Ⅱ‐Ａ／MicroeconomicsⅡ‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

大坂 洋(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 131103
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38013‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

完全競争市場の理解と完全競争、独占、寡占のもとでの企業理論をあつかう。また、それらを理解するのに必要な数学の復習をする。
達成目標／Course Goals
・経済学の応用分野を理解するには、この授業レベルについての理解と簡単なケースでの計算問題がとけることが必須である。
・しばしば、計算ができるが内容を理解していない学生をみうける。したがって、この授業では、単に計算がとけるだけでなく、ポイントとなる内容に関しては、文章で説明できるようになることを求める。
・計算問題がとけるためには、基本的な数学が習得できてなければならない。授業で使う範囲に関しては、白石先生の『経済学に出る
数学ワークブック』の必要な箇所について、全問正解できる力がつくけることを目標とする。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回 オリエンテーション
第2回 数学の復習1(傾きと一次関数)
第3回 数学の復習2(1変数の微分)
第3回 完全競争市場
第4回 費用、収入、利潤
第５回 費用関数と収入関数
第６回 利潤最大化I
第７回 独占市場I
第８回 独占市場での利潤最大化
第９回 生産関数
第１０回 労働市場
第１１回 ゲーム理論とナッシュ均衡
第１２回 寡占市場(クルーノー均衡)
第１３回 寡占市場(シュタッケルベルク均衡)
第１４回 有効需要と企業行動
第１５回 試験対策演習
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
白石先生の『経済学にでる数学ワークブック』の問題は試験に出題するので、この授業で必要な範囲は完璧にできるようにすること。
これは、ちょっと無茶ぶりにうけとる人もいるかもしれないが、白石先生のワークブックはちょっとがんばれば満点とれるように作ってある。
キーワード／Keywords

DS科目

履修上の注意／Notices

22教科書・参考書等／Textbooks

教科書(予定)マンキュー『マンキュー経済学ミクロ編』東洋経済新報社
白石俊輔『経済学にでる数学ワ^ークブック』日本評論社

成績評価の方法／Evaluation

試験で決める。
試験は基本問題、応用問題の2部構成
基本問題で8割以上がC以上の成績の条件。『でる数学ワークブック』からの問題と、第6回までの範囲についての、やさしめの計算問題、基本的な事項についての穴埋め問題、簡単な論述問題からなる。

関連科目／Related course

応用問題は、第7回以降の範囲についての計算問題と論述問題。
ミクロ経済学I、金融論、財政学、国際経済学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

23

授業科目名(英文名)／Course title

ミクロ経済学Ⅱ‐Ｂ／MicroeconomicsⅡ‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

大坂 洋(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第4ターム／Term 4 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 131203
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38013‑0700

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

完全競争市場の理解と完全競争、独占、寡占のもとでの企業理論をあつかう。また、それらを理解するのに必要な数学の復習をする。
達成目標／Course Goals
・経済学の応用分野を理解するには、この授業レベルについての理解と簡単なケースでの計算問題がとけることが必須である。
・しばしば、計算ができるが内容を理解していない学生をみうける。したがって、この授業では、単に計算がとけるだけでなく、ポイントとなる内容に関しては、文章で説明できるようになることを求める。
・計算問題がとけるためには、基本的な数学が習得できてなければならない。授業で使う範囲に関しては、白石先生の『経済学に出る
数学ワークブック』の必要な箇所について、全問正解できる力がつくけることを目標とする。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回 オリエンテーション
第2回 数学の復習1(1変数の微分)
第3回 数学の復習2(多変数の微分)
第3回 需要曲線の復習
第4回 予算線と購買可能集合I
第５回 予算線と購買可能集合II
第６回 効用関数と無差別曲線I
第７回 効用関数と無差別曲線II
第８回 価格、所得の変化と需要の変化I
第９回 価格、所得の変化と需要の変化II
第１０回 労働市場
第１１回 利子と2期間の効用最大化
第１２回 エッジワース・ダイアグラムI
第１３回 生産を考慮した一般均衡
第１４回 一般均衡のまとめ
第１５回 試験対策演習
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
白石先生の『経済学にでる数学ワークブック』の問題は試験に出題するので、この授業で必要な範囲は完璧にできるようにすること。
これは、ちょっと無茶ぶりにうけとる人もいるかもしれないが、白石先生のワークブックはちょっとがんばれば満点とれるように作ってある。
キーワード／Keywords

DS科目

履修上の注意／Notices24教科書・参考書等／Textbooks

教科書(予定)公務員試験レベルのやさしいテキストを授業開講までに指定する。(Iとあわせると教科書代がかさんですみません。)
白石俊輔『経済学にでる数学ワ^ークブック』日本評論社

成績評価の方法／Evaluation

試験で決める。
試験は基本問題、応用問題の2部構成
基本問題で8割以上がC以上の成績の条件。『でる数学ワークブック』からの問題と、第11回までの範囲についての、やさしめの計算問題、基本的な事項についての穴埋め問題、簡単な論述問題からなる。

関連科目／Related course

応用問題は、第12回以降の範囲についての計算問題と論述問題。
ミクロ経済学I、金融論、財政学、国際経済学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

25

授業科目名(英文名)／Course title

マクロ経済学Ⅰ‐Ａ／MacroeconomicsⅠ‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

若林 丈靖(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 月/Mon
1, 水/Wed 2
時間割コード／Registration Code 130101
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38012‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

4月19日、21日の授業はZoomで行います。リンクはMoodleを参照してください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

マクロ経済学の基本概念を学ぶ。
我々の経済において「所得」と呼ばれるものの定義、その発生、構成、分配などを学んだ後に総所得額の決定のメカニズムを学ぶ。また、経済の実物面を代表する所得が、それを表現する単位である貨幣とどのような相互作用を持っているのかを明らかにする。この知識を用いて、マクロ経済政策の手段とその効果についての理論上の分析を行う。
達成目標／Course Goals
受講者は本講義を受講することにより、GDP、消費、投資、政府支出、賃金率、失業率、貨幣供給量、利子率、輸出入などの経済学上の概念を把握し、併せてそれらの決定メカニズムを理解できるようになる。これにより、マクロ経済上の諸問題、特に景気や失業などの原因とそれらへの対処法を判断できるようになる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
講義形式で教科書に従い講義を進める。適宜練習問題を解いてもらう。
1. 講義
2. 講義
3. 講義
4. 講義
5. 講義
6. 講義
7. 講義
8. 講義
9. 講義
10. 講義11. 講義12 . 講義
13. 講義14. 講義15. 講義授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業前に前回の内容を復習しておくこと。
キーワード／Keywords

GDP、消費、投資、政府支出、賃金率、失業率、貨幣供給量、利子率、輸出入、SDGs科目、DS科目

履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

岩田規久夫 『基礎コース(ISBN 978‑4‑88384‑097‑7)26

マクロ経済学

第２版』

新世社

2005。

成績評価の方法／Evaluation

期末試験による。

関連科目／Related course

マクロ経済学II

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes27

授業科目名(英文名)／Course title

マクロ経済学Ⅰ‐Ｂ／MacroeconomicsⅠ‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

若林 丈靖(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 月/Mon
1, 水/Wed 2
時間割コード／Registration Code 130201
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38012‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

マクロ経済学の基本概念を学ぶ。
我々の経済において「所得」と呼ばれるものの定義、その発生、構成、分配などを学んだ後に総所得額の決定のメカニズムを学ぶ。また、経済の実物面を代表する所得が、それを表現する単位である貨幣とどのような相互作用を持っているのかを明らかにする。この知識を用いて、マクロ経済政策の手段とその効果についての理論上の分析を行う。
達成目標／Course Goals
受講者は本講義を受講することにより、GDP、消費、投資、政府支出、賃金率、失業率、貨幣供給量、利子率、輸出入などの経済学上の概念を把握し、併せてそれらの決定メカニズムを理解できるようになる。これにより、マクロ経済上の諸問題、特に景気や失業などの原因とそれらへの対処法を判断できるようになる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
講義形式で教科書に従い講義を進める。適宜練習問題を解いてもらう。
1. 講義
2. 講義
3. 講義
4. 講義
5. 講義
6. 講義
7. 講義
8. 講義
9. 講義
10. 講義11. 講義12 . 講義
13. 講義14. 講義15. 講義授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業前に前回の内容を復習しておくこと。
キーワード／Keywords

GDP、消費、投資、政府支出、賃金率、失業率、貨幣供給量、利子率、輸出入、SDGs科目、DS科目

履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

岩田規久夫 『基礎コース(ISBN 978‑4‑88384‑097‑7)28

マクロ経済学

第２版』

新世社

2005。

成績評価の方法／Evaluation

期末試験による。

関連科目／Related course

マクロ経済学II

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes29

授業科目名(英文名)／Course title

マクロ経済学Ⅱ‐Ａ／MacroeconomicsⅡ‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

本山

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

卓実(経済学部経済学科)
昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 月/Mon
3, 水/Wed 1
時間割コード／Registration Code 131106
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38013‑0800

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

中級レベル以上のマクロ経済学はIS‑LM分析やAD‑AS分析といったケインズ経済学ではなく、消費関数や投資関数などの導出に際し効用最大化や利潤最大化といったミクロ経済学的な基礎付けがある新古典派経済学が主流になる。本講義（マクロ経済学Ⅱ‑A）では特に財市場・貨幣市場に焦点を当て、中級レベルのマクロ経済学の理論分析に関する知識の習得を目標に、指定した教科書を用いて講義を行う。
達成目標／Course Goals
・現実の経済現象をマクロ経済学的観点から考察できるようになる。また学習したマクロ経済学の理論を用いて、自身の関心のある経
済現象を理論分析できるようになる。
・特に、「動学分析」と呼ばれる「いつの時点か」を考慮に入れたモデル分析に慣れる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule30

以下の各章について、ブランクありの講義資料を用いて講義を行う。
第1・2回：マクロ経済学の考え方（第1章）
・GDP
・国際収支統計と物価第3・4回：家計の消費・貯蓄行動（第2章）
・消費の2期間モデル
・偏微分・ラグランジュ（の未定）乗数法
第5回：企業の設備投資行動（第3章）
・新古典派投資理論
第6回：練習問題演習・解答
第7・8回：資産市場（第4章）
・無裁定条件と資産価格・金利の期間構造
第9・10回：貨幣と銀行行動（第5章）
・貨幣の定義と貨幣供給
・貨幣需要とインフレーション
第11・12回：閉鎖経済での長期の経済分析（第6章）
・政府無しの2期間のマクロ経済モデル
・政府ありの2期間のマクロ経済モデル
第13・14回：開放経済での長期の経済分析（第7章）
・小国開放経済モデル
・為替レートの決定
第15回：練習問題演習・解答（16回目：期末テスト）※受講者の理解度や授業進度によって授業内容は変動することがある。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
予習：各授業前に教科書該当範囲の章と講義資料をあらかじめ読み込んでおく（1時間）
復習：授業後は改めて教科書や配布資料を用いてノートにまとめたり改めて空欄補充を行ったりといった復習を行うこと（1時間）。練
習問題の際はもう一度解き直してしっかりと解けることを確認すること。
キーワード／Keywords
マクロ経済学, 国内総生産, 経済成長率, 経済成長理論, SDGs科目, DS科目
履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

微分・（自然）対数・級数・（ラグランジュ乗数法を含む）最適化問題について知識があることが望ましい。ただし、講義で必要になる場合適宜これらの復習を行う。
教科書：
二神孝一・堀敬一 『マクロ経済学 第2版』 有斐閣 2017年
参考書：①同程度のもの
斎藤誠・岩本康志・太田聰一・柴田章久 『新版 マクロ経済学』 有斐閣 2016年②レベルが高いもの
齊藤誠 『新しいマクロ経済学』 有斐閣 2006年
加藤涼 『現代マクロ経済学講義』 有斐閣 2006年
David Romer 『Advanced Macroeonomics Fourth Edition』 The McGraw‑Hill 2011年

成績評価の方法／Evaluation

期末テスト100%

関連科目／Related course

マクロ経済学Ⅰ, 財政学,

金融論, 景気循環論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

資料は事前にMoodleにアップする予定です。

31

授業科目名(英文名)／Course title

マクロ経済学Ⅱ‐Ｂ／MacroeconomicsⅡ‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

本山

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

卓実(経済学部経済学科)
昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第4ターム／Term 4 月/Mon
3, 水/Wed 1
時間割コード／Registration Code 131206
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B1‑38013‑0900

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/08/06

授業計画を一部変更しました。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

中級レベル以上のマクロ経済学はIS‑LM分析やAD‑AS分析といったケインズ経済学ではなく、消費関数や投資関数などの導出に際し効用最大化や利潤最大化といったミクロ経済学的な基礎付けがある新古典派経済学が主流になる。マクロ経済学Ⅱ−Aで学んだ内容を踏まえて、GDPや消費などが時間を通じてどのように変化するかといういわゆる「経済成長理論」に焦点を当て、指定教科書に基づき講義を行う。
達成目標／Course Goals
・現実の経済現象をマクロ経済学的観点から考察できるようになる。また学習したマクロ経済学の理論を用いて、自身の関心のある経
済現象を理論分析できるようになる。
・特に、「動学分析」と呼ばれる「いつの時点」かを考慮に入れたモデル分析に慣れる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
以下の各章について、ブランクありの講義資料を用いて講義を行う。
第1・2回：労働市場（第10章）
・労働需要と労働供給・失業が生じるメカニズム
第3−7回：ソロー・モデル（第8章及び第9章の一部（9.3節））
・ソローモデル：設定
・ソローモデル：市場均衡と定常状態の分析
・成長会計
・AKモデル
第8回：練習問題演習・解答
第9‑11回：財政政策（第13章）
・財政の仕組み・IS‑LM分析での財政政策
・等価定理
・国債の維持可能性・年金政策
第12‑14回：金融政策（第14章）
・IS‑LM分析での金融政策
・フィリップス曲線と動学的非整合問題
・金融政策の実際
第15回：練習問題演習・解答（第16回：期末テスト）※受講者の理解度や授業進度によって授業内容は変動することがある。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class32

予習：各授業前に教科書該当範囲の章と講義資料をあらかじめ読み込んでおく（1時間）
復習：授業後は改めて教科書や配布資料を用いてノートにまとめたり改めて空欄補充を行ったりといった復習を行うこと（1時間）。練
習問題の際はもう一度解き直してしっかりと解けることを確認すること。
キーワード／Keywords
マクロ経済学, 国内総生産, 経済成長率, 経済成長理論, 財政政策, 金融政策.、SDGs科目、DS科目
履修上の注意／Notices
微分・（自然）対数・級数・（ラグランジュ乗数法を含む）最適化問題について知識があることが望ましい。ただし、講義で必要になる場合適宜これらの復習を行う。
教科書・参考書等／Textbooks
教科書：
二神孝一・堀敬一 『マクロ経済学 第2版』 有斐閣 2017年
参考書：①同程度のもの
斎藤誠・岩本康志・太田聰一・柴田章久 『新版 マクロ経済学』 有斐閣 2016年②レベルが高いもの
齊藤誠 『新しいマクロ経済学』 有斐閣 2006年
加藤涼 『現代マクロ経済学講義』 有斐閣 2006年
David Romer 『Advanced Macroeonomics Fourth Edition』 The McGraw‑Hill 2011年
成績評価の方法／Evaluation

期末テスト100%

関連科目／Related course

マクロ経済学Ⅰ, 財政学,

金融論, 経済成長論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

資料は事前にMoodleにアップする予定です。

33

授業科目名(英文名)／Course title

調査データ解析／Survey Data Analysis

担当教員(所属)／Instructor

中村 真由美(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 金/Fri 1
時間割コード／Registration Code 131038
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 経済学部

対象学年／Eligible grade

2年,3年,4年 単位数／Credits 2.0

1B1‑40013‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2020/09/24

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

この授業は、社会調査士関連科目E科目である。基礎的な社会統計学の知識がある学生を対象に、多変量解析の様々な手法を紹介する。
また、実際にいくつかの手法を用いて、自分が立てた仮説を統計ソフトを使って検証し、レポート（２回）にまとめる。
この授業を受ければ、仮説の立て方や基本的な統計分析手法など、卒論に必要な基本的なスキルを身につけることができるようにする
ことを目指す。
達成目標／Course Goals
１．この授業は、社会統計学の入門レベルの知識を前提とした上で、多変量解析（重回帰分析、分散分析、共分散分析、パス解析、主成分分析、因子分析、ログリニア分析、ロジット分析、マルチレベル分析、共分散構造分析、イベントヒストリー分析など）のモデルについての基本的な理解を身につける。
２．それらのうちの幾つかについて、ＰＣ用ＳＰＳＳなどを用いて、実際に分析・仮説検証ができるようになることを目指す。特に重回帰分析については、繰り返し実習し、使いこなせるようにする。
３．また、国際比較データを用い、学生が興味のある分野（ジェンダー、労働、教育、政治など）において、仮説を立て、国際間比較を行うことで、国による社会の違いについても学ぶことを目指す。
４．卒論作成に必要な技術の習得やテーマ探しに役立てるようにする。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
1ガイダンス。基礎知識の復習。統計分析技法の概観１
2統計学の手法の概観２
3統計学の手法の概観３
4記述統計、多重クロス表分析
5記述統計、多重クロス表分析
6分散分析
7分散分析
8単回帰分析、重回帰分析
9重回帰分析
10重回帰分析
11ロジスティック回帰分析
12ロジスティック回帰分析
13因子分析
14因子分析
15まとめ（予備日）

34

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
実習については、できるだけ授業の時間を使って行うが、レポートの完成に向けて授業時間外にも分析作業を行う（教員も必要に応じて作業の指導をする）。
キーワード／Keywords
社会統計学、社会学、DS科目履修上の注意／Notices

社会統計学の基礎知識がある学生が望ましいですが、なくても履修可能です。
レポートは、与えられた統計データを対象に統計ソフト（SPSS)を使って分析します。仮説を立てデータを用いて仮説検証を行います。
実習の際には、教員がみなさんの間を回って相談にのりますので、仮説の立て方や分析方法などわからないことがあっても大丈夫です。（必要に応じて、授業時間外に個別にサポートしています）
この授業で学んだ知識や使用したデータは、卒論を書く際にも利用できます。

教科書・参考書等／Textbooks

岩井紀子・保田時男著,2007, 『調査データ分析の基礎』有斐閣．

成績評価の方法／Evaluation

授業参加、分析作業、レポート２回

関連科目／Related course

社会調査士関連科目、統計学、二次分析、国際比較データ

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes35

授業科目名(英文名)／Course title

マーケティング論‐Ａ／Marketing‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

鳥羽 達郎(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

夜間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 月/Mon
6, 月/Mon 7
時間割コード／Registration Code 130602

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義の目標は，マーケティングの基本的な知識を体系的に習得し，現実問題に対する応用力を養成することにある。環境条件の分析，標的市場の設定，マーケティング・ミックスの創造を主軸とするマーケティング・マネジメントの基本を学習し，あらゆる主体によるマーケティングの事例を検討することから理解を深める。歴史や現実に目を向け，実態に即しながら効果的な理解を図りたい。本講
義で取り扱う分析対象としては，メーカーの他に，卸売企業，小売企業，サービス企業，そして大学や病院などの非営利組織を含める
多様な主体を想定している。

達成目標／Course Goals（１）マーケティングの基礎理論を体系的に学習する。
（２）マーケティングの実際を伝える新聞や業界誌を読み解く能力を養成する。
（３）あらゆる組織のマーケティングを分析する洞察力を養成する。
（４）現実社会でマーケティングを実践する基礎能力を養成する。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第01回：講義計画と評価方針
第02回：社会科学の目的・方法とマーケティング
第03回：マーケティングの誕生
第04回：マーケティングの基本概念
第05回：マーケティングと市場（１）
第06回：マーケティングと市場（２）
第07回：マーケティングと消費者行動（１）
第08回：マーケティングと消費者行動（２）
第09回：製品政策（１）基礎理論
第10回：製品政策（２）ケーススタディー
第11回：製品政策（３）ケーススタディー
第12回：販売促進（プロモーション）政策（１）
第13回：販売促進（プロモーション）政策（２）
第14回：販売促進（プロモーション）政策（３）
第15回：講義の総括と期末試験について※ 期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class36

［事前学修］
毎回の講義に出席するに際しては，事前に配布する論文や講義で利用する教科書の予習部分を熟読し，「要点」や「質問事項」をノートに整理しておくこと。
［事後学修］
毎回の講義で学習した事項やさならる学習が要求される課題をノートに整理し，自習に繋げる。また，講義の終了時に示す課題や教科書の予習部分について熟読し、要点をノートに整理して次回の講義に備えること。
キーワード／Keywords

マーケティング，流通，商業，消費，DS科目履修上の注意／Notices［注意事項］
今年度は，「夜間開講」となります。昼間主の学生で基礎ゼミや専門ゼミで「鳥羽ゼミ」を希望するものは，マーケティング論の履修することを推奨します。マーケティング論を履修している（履修した）学生を優先して受け入れることにしています。
［教科書］
開講時に連絡する。

教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course［参考書］
石井淳蔵・廣田章光編（2020）『１からのマーケティング（第4版）』碩学舎。
大石芳裕（2017）『実践的グローバル・マーケティング』ミネルヴァ書房。
沼上幹（2008）『わかりやすいマーケティング戦略』有斐閣。
久保田進彦（2013）『はじめてのマーケティング』有斐閣。
廣田章光他（2019）『デジタル社会のマーケティング』中央経済社。
松野弘監訳（2019）『コトラー ソーシャル・マーケティング』ミネルヴァ書房。
山本昭二（2007）『サービス・マーケティング入門』日本経済新聞社。
和田充夫・恩藏直人・三浦俊彦編（2018）『グローバル・マーケティング戦略：第5版』有斐閣。
以下の側面から総合的に評価する。
（１）定期試験（70％）：中間試験と期末試験の点数（２）レポート（30％）：前半と後半に課すレポートの内容
注：レポートが課されない場合は，定期試験の点数のみで評価する。
流通論，消費者行動論，経営戦略論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes37

授業科目名(英文名)／Course title

マーケティング論‐Ｂ／Marketing‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

鳥羽 達郎(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

夜間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 月/Mon
6, 月/Mon 7
時間割コード／Registration Code 130702

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義の目標は，マーケティングの基本的な知識を体系的に習得し，現実問題に対する応用力を養成することにある。環境条件の分析，標的市場の設定，マーケティング・ミックスの創造を主軸とするマーケティング・マネジメントの基本を学習し，あらゆる主体によるマーケティングの事例を検討することから理解を深める。歴史や現実に目を向け，実態に即しながら効果的な理解を図りたい。本講
義で取り扱う分析対象としては，メーカーの他に，卸売企業，小売企業，サービス企業，そして大学や病院などの非営利組織を含める
多様な主体を想定している。

達成目標／Course Goals（１）マーケティングの基礎理論を体系的に学習する。
（２）マーケティングの実際を伝える新聞や業界誌を読み解く能力を養成する。
（３）あらゆる組織のマーケティングを分析する洞察力を養成する。
（４）現実社会でマーケティングを実践する基礎能力を養成する。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第01回：講義計画と評価方針 マーケティング論Aの試験結果の講評
第02回：価格政策 ①・基礎理論
第03回：価格政策 ②・ケーススタディー
第04回：価格政策 ③・ケーススタディー
第05回：チャネル政策 ①・基礎理論
第06回：チャネル政策 ②・ケーススタディー
第07回：チャネル政策 ③・ケーススタディー
第08回：サービス・マーケティング ①・基礎理論
第09回：サービス・マーケティング ②・ケーススタディー
第10回：ソーシャル・マーケティング ①・基礎理論
第11回：ソーシャル・マーケティング ②・ケーススタディー
第12回：インターネット・マーケティング ①・基礎理論
第13回：インターネット・マーケティング ②・ケーススタディー
第14回：グローバル・マーケティング ①・基礎理論
第15回：グローバル・マーケティング ②・ケーススタディー※ 期末試験

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class38

［事前学修］
毎回の講義に出席するに際しては，事前に配布する論文や講義で利用する教科書の予習部分を熟読し，「要点」や「質問事項」をノートに整理しておくこと。
［事後学修］
毎回の講義で学習した事項やさならる学習が要求される課題をノートに整理し，自習に繋げる。また，講義の終了時に示す課題や教科書の予習部分について熟読し、要点をノートに整理して次回の講義に備えること。
キーワード／Keywords

マーケティング，流通，商業，消費，DS科目履修上の注意／Notices［注意事項］
今年度は，「夜間開講」となります。昼間主の学生で基礎ゼミや専門ゼミで「鳥羽ゼミ」を希望するものは，マーケティング論の履修することを推奨します。マーケティング論を履修している（履修した）学生を優先して受け入れることにしています。

教科書・参考書等／Textbooks［教科書］
開講時に連絡する。

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course［参考書］
石井淳蔵・廣田章光編（2020）『１からのマーケティング（第4版）』碩学舎。
大石芳裕（2017）『実践的グローバル・マーケティング』ミネルヴァ書房。
沼上幹（2008）『わかりやすいマーケティング戦略』有斐閣。
久保田進彦（2013）『はじめてのマーケティング』有斐閣。
廣田章光他（2019）『デジタル社会のマーケティング』中央経済社。
松野弘監訳（2019）『コトラー ソーシャル・マーケティング』ミネルヴァ書房。
山本昭二（2007）『サービス・マーケティング入門』日本経済新聞社。
和田充夫・恩藏直人・三浦俊彦編（2018）『グローバル・マーケティング戦略：第5版』有斐閣。
以下の側面から総合的に評価する。
（１）定期試験（70％）：中間試験と期末試験の点数（２）レポート（30％）：前半と後半に課すレポートの内容
注：レポートが課されない場合は，定期試験の点数のみで評価する。
流通論，消費者行動論，経営戦略論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes39

授業科目名(英文名)／Course title

ファイナンスの基礎／Introduction to Finance担当教員(所属)／Instructor

白石

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

俊輔(非常勤講師)
昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
夏季集中 他
時間割コード／Registration Code 130020
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 非常勤講師
対象学年／Eligible grade

2年,3年,4年 単位数／Credits 2.0

1B2‑38062‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2022/01/20√キーのついた電卓を準備すること．どのような機種がいいのか分からない場合は，あわてて購入せずに，授業開始後に尋ねること．
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

マネーに係る Activity がファイナンスである．マネーは本質的に，時間を飛び越える能力を持っている．利子が，マネーが時をかけるための仕掛となる．この講義では，マネーを時間軸（time‑line）上で扱う上で基本となる，ファイナンスの知識・技術・概念を修得する．特に利率に関わる数理計算が必要な科目の基礎技能となる．
達成目標／Course Goals
・さまざまな利率概念（単利，複利，金利，割引率，収益率）と，これらにかかわる基本的な金融技術（預貯金、債券、年金、ローン）を理解する．
・利率をめぐる，ファイナンス数理の基礎計算技能（将来価値，現在価値，DCF法，内部収益率，債券利回り，債券価格，株価）の習得。特にTime Line Techniqueによって，割引計算ができるようになる．
・毎日，ファイナンス関連のインデックス（日経平均，TOPIX，長期金利，為替レートなど）をチェックする習慣がつくこと．
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
授業は以下の内容を予定している．
（1）単利と複利（2）割引率（3）現在価値と将来価値（4）正味現在価値（ＮＰＶ）法（5）内部収益率（ＩＲＲ）法（6）割引現在価値（ＤＣＦ）法（7）債券利回りと債券価格（8）配当割引モデルと株価（9）双曲割引と行動経済学（10）株式のリターン（11）株式のリスク（12）ポートフォリオ（２資産）（13）ポートフォリオ（３資産）（14）マーコビッツのＭＶモデル（15）最適ポートフォリオ
授業では，毎回問題演習の時間を設ける．この講義では，積み重ねの鍛練が大切である．毎回出席して，確実に基本技術を習得すること．
問題演習の数理計算では電卓が必須になるので持参すること．電卓は、 √キー のついたものを準備すること．
問題演習で分からないことがあれば，時間中やオフィスアワーを活用して積極的に質問すること．
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
テレビ・新聞・ネットなどでファイナンス関連のトピックをチェックする（1時間）．
講義のプリントを復習する（2時間）．
参考書の指数・対数・数列に関する項目を自習する（適宜）．
キーワード／Keywords
ファイナンス，利率，金融技術，割引，Time Line Technique，ポートフォリオ
履修上の注意／Notices40教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

参考書
尾山・安田『経済学で出る数学』日本評論社（2013） 2,100円＋税，ISBN978‑4‑535‑55659‑
1
白石俊輔『経済学で出る数学ワークブックでじっくり攻める』日本評論社（2013） 1,500円＋税，ISBN978‑4‑535‑55733‑8
砺波元『基礎から学べる投資・運用関連数式集 新装版』きんざい（2018），ISBN978‑4‑322‑13287‑8「期末試験（70％）」と「毎回の演習＋中間テスト（30％）」によって成績評価する．

関連科目／Related course

オペレーションズ・リサーチA・B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

夏季集中41

授業科目名(英文名)／Course title

経営数学‐Ａ／Mathematics for Business‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

古賀 さゆり(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 130104
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑22012‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/14

実施形態：富大指針にそってこの講義も基本対面① 「対面授業のみで実施」の予定。但し富山大学の活動指針について事情によっては柔軟に遠隔授業に切り替える予定。遠隔授業の場
合はMoodleとZOOｍ使用予定です。
5/21追記）5月21日富大から発表された基本指針（原則として対面授業を継続）に従い対面講義予定です。十分体調等に気を付けて行動しましょう(⌒∇⌒)但し、富大基本方針に有る様に、富山県独自の警戒レベルが「ステージ３」に移行する場合や，学内での感染者が起こった場合には，遠隔授業に移行することがありますので，留意ください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
数学のコンセプトをいきなり紹介するのでは無く、経済学のトピックから入っていきそこで使う数学を学んでいきます。代表的な経済学の分析でどのように数学が使われているか、代表的な例を示してやっていきます。ツールとして、数学を自在に使うことができるよ
うになる為に、基礎的な数学の知識・技術・概念を習得します。
達成目標／Course Goals
・具体的例、初歩的なモデルを通して、そこで使う数学を学ぶ。
・表を単に記録としての道具としてだけでなく、これに計算を施して表そのものを計算の対象とする感覚を身につける事が出来るようになる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule42行列の基本演算から始めます。
ここでは逆行列と連立方程式の関係に主に扱う事になりますので、必要に応じ各自計算が出来る様になって下さい。次に一番シンプルなケース（輸入を考えない、輸入額が外生的に与えられるとするモデル）の産業連関問題を扱います。
行列と行列の演算、産業連関問題：レオンティエフの基本方程式
第１回目
シラバス配布 ベクトル量とベクトル
第２回目
ベクトル、内積表示
第３回目
表から行列へ
第４回目
行列の積
第５回目
行列と線形変換
第６回目
行列式
第７回目 連立方程式とその解法（クラメールの公式）
第８回目
連立１次方程式(行列における逆数−逆行列−)
第９回目
色々な連立１次方程式 （掃き出し）
第１０回目 色々な連立１次方程式2 （掃き出し）
第１１回目 産業連関表
第１２回目
投入係数行列
第１３回目
レオンティエフ方程式
第１４回目
波及効果１
第１５回目第１６回目 試験か波及効果２等まとめ
授業の進行状況により内容の移動・追加の可能性がありますのでご了承下さい。
講義では簡単な例を用いて、より深く理解を深める事をめざします。
数学の得意な人は、やさしいからといってあなどらないで下さい。
問題演習で分からないことがあれば、講義中やオフィスアワーを活用して積極的に質問してください。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
講義後課題が出る場合があります。次の講義始まる前に簡単に解説予定。
分からないことがあれば、講義中やオフィスアワーを活用して積極的に質問して下さい。
事前学習：授業内容の理解を深めるための配付資料等は講義中に紹介しますが、講義中Zoomで紹介、若しくはMoodleで形態（コピー，
特定サイトからのダウンロード等）を記載しますので、必ず自分の分は必ず自分で用意して講義に参加下さい。
(人にもよりますが2時間前後）

事後学習：参加者は、各回の講義学習内容を、配布資料や講義中のZoom画面に投影された内容等をきちんと講義中にメモをとり、それをもとに復習する事が望ましい。ほぼ毎回、参考書のどの辺りを学習したらよいのか紹介しますので参考にして下さい。
(人にもよりますが2時間前後）
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

・対面でも講義ではZoom使用予定の為、スマホかタブレット等の機器は必ず持参下さい。
・筆記用具等学習に必要なものは各自用意して参加下さい。
・配布資料等はMoodleにアップしますが紙媒体で配布予定無し（事前にダウンロードしておくと良いかともいます。）
・参考書等で必要なものに関して後で必要に応じて用意して、今後の講義に備えておくと良いかと思います。必要に応じて持参し参加下さい。
・授業を一定回数以上欠席、無断欠席や無断遅刻が多い、又、課題の提出を怠ったりすると、単位の修得は困難となるのでご注意下さい。
その他講義中、常識的な振る舞いの出来ない人は、ある程度窘めますが、場合によっては退席を命じる事があります（その際は出席と認めません）のでご注意下さい。
教科書は使用しません。
参考書：〇改訂版 経済学で出る数学 高校数学からきちんと攻める/尾山大輔・安田洋祐編/日本評論社（2013）￥2100〇経済・経営のための 数学教室: 経済数学入門/小林 道正 (著) 裳華房 (2014）￥2600〇Primary(プリマリー)大学ノート 線形代数 = Basic linear algebra
藤田岳彦, 石村直之, 藤岡俊 [著]東京 : 教育出版, 2007.1
書誌ID :BA79898643，ISBN:9784407310818 [4407310812]
その他，授業内容の理解を深めるための配付資料等は講義中に紹介しますが、Zoom若しくはMoodleで形態（コピー，特定サイトからのダウンロード等）を記載しますので、必要に応じて各自用意して講義に参加下さい。

43

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

次の要素を元に学習成果達成度を総合的に評価する。
・試験とレポート（Moodle使用予定）（５0%）
・毎回出席時に提出する課題（小テスト）等の内容及び提出状況（５0％）
但し、試験の結果が境界付近だった場合は講義内外で提出される提出物等の結果を加味しま
す。
基礎数学、経営学と経済学で出る数学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

続けて経営数学‑Bまで履修をする事が望ましい。
大変恐縮なのですが、Moodleアクセス及びZoom参加（対面の場合は任意）にかかる通信通話料に関しては各自負担の程お願いします。

44

授業科目名(英文名)／Course title

経営数学‐Ｂ／Mathematics for Business‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

古賀 さゆり(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 130204
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑22012‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

7/30追記)７月２９日（木）の講義ですが、10:15分少し前から10:26分位まで大講義室201講義室の無線LANが全く使用できない状況でした。それ故、その時点で集まった学生にその旨説明、２F教務の方に伝言し講義を行いましたが、当日不参加学生からの要望でこの第１３回分は８月１日（日）朝９時から補講という形で開催、詳しくはMOODLE参照。同じ内容ですので、７月２９日参加者は特に参加の必要はないと思います。
6/14追記）Moodle登録の方、申告頂ければ気が付き次第対応予定ですm(̲ ̲"m)
実施形態ですが、富大指針にそってこの講義も基本対面① 「対面授業のみで実施」の予定。但し富山大学の活動指針について事情によっては柔軟に遠隔授業に切り替える予定。遠隔授業の場
合はMoodleとZOOｍ使用予定です。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
理系学部の学生が一年次に学ぶ「線形代数学」の内容の中から、
経営学経済学を勉強するうえで必要最低限の内容を選び解説していきます。
経営、戦略作戦などの複雑な行動を管理・運営するためには、効率的な資源配分が必要とされます。例えば、与えられた制約の中で製品を生産し利潤を最大にする、これが生産計画の一つの目標です。製品を作るために、原材料、燃料、その他いろいろな資材を投入し生産します。これらの資材は、当然無限に使えるわけでなく制限があります。
資材などに対する制約や、製品より得られる利益を数学的な関係に捉え、最適解を求めて、そのための生産計画を立てる、これが、数理計画とよばれるものです。
勿論数理計画は、生産計画だけでなく鉄道、公共事業等色々なところで基本的な必要性があり、生産活動以外でも応用されています。
この授業では、線形計画問題を主に扱います。線形計画法は数理計画法の中で最も単純なものです。全ての関数が１次関数である線形計画法を取り上げ、どのように最適解が求められるのか、双対性とは何か等を基礎から勉強していきます。
達成目標／Course Goals
表を単に記録としての道具としてだけでなく、これに計算を施して活用していこうというのが行列と言われる物です。行列を使った演
算は経済学の様々な分野で用いられています。
経済学で遣い数式は内容のレベルが上がるにつれて表現が煩雑になる事が多いですが、行列を用いる事でそれらの数式を簡単に表せる
場合があります。複雑な数式を行列演算を使うことで簡単に表す事が出来き、表そのものを計算の対象とする感覚を身につける事が出来る。また行列の知識を応用し、線形計画問題を解決する手法、及び基本的な概念を理解する事が目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule45

線形計画問題を扱います
第１回目 定式化
第２回目 グラフによる解法
第３回目 グラフによる解法、端点
第４回目 標準形
第５回目 基底形式
第６回目 単体法
第７回目 単体法２
第８回目 単体法３
第９回目
双対問題
第１０回目
双対問題２
第１１回目
双対問題３
第１２回目
双対定理４
第１３回目
感度分析
第１４回目
飛び石法
第１５回目 第１６回目
期末テストか感度分析２（解説含むまとめ）
授業の進行状況により内容の移動・追加の可能性がありますのでご了承下さい。
講義では簡単な例を用いて、より深く理解を深める事をめざします。
数学の得意な人は、やさしいからといってあなどらないで下さい。問題演習で分からないことがあれば、講義中やオフィスアワーを活用して積極的に質問してください。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：授業内容の理解を深めるための配付資料等は講義中に紹介しますが、講義中Zoomで紹介、若しくはMoodleで形態（コピー，
特定サイトからのダウンロード等）を記載しますので、必ず自分の分は必ず自分で用意して講義に参加下さい。
(人にもよりますが2時間前後）

事後学習：参加者は、各回の講義学習内容を、配布資料や講義中のZoom画面に投影された内容等をきちんと講義中にメモをとり、それをもとに復習する事が望ましい。ほぼ毎回、参考書のどの辺りを学習したらよいのか紹介しますので参考にして下さい。
(人にもよりますが2時間前後）
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

・対面でも講義ではZoom使用予定の為、スマホかタブレット等の機器は必ず持参下さい。
・筆記用具等学習に必要なものは各自用意して参加下さい。
・配布資料等はMoodleにアップしますが紙媒体で配布予定無し（事前にダウンロードしておくと良いかともいます。）
・参考書等で必要なものに関して後で必要に応じて用意して、今後の講義に備えておくと良いかと思います。必要に応じて持参し参加下さい。
・毎回の課題の提出を怠ったりすると、単位の修得は困難となるのでご注意下さい。
その他講義中、常識的な振る舞いの出来ない人は、ある程度窘めますが、場合によっては退席を命じる事があります（その際は出席と認めません）のでご注意下さい。
・経営数学‑Aを受講している事が望ましい。
教科書はありません。
参考書〇線形計画法 今野浩著 日科技連
その他，授業内容の理解を深めるための配付資料等は講義中に紹介しますが、Zoom若しくはMoodleで形態（コピー，特定サイトからのダウンロード等）を記載しますので、必要に応じて各自用意して講義に参加下さい。
・試験とレポート（Moodle使用予定）（５0%）
・毎回出席時に提出する課題（小テスト）等の内容及び提出状況（５0％）
但し、試験の結果が境界付近だった場合は講義内外で提出される提出物等の結果を加味します。
経営数学‑A

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

大変恐縮なのですが、Moodleアクセス及びZoom参加（対面の場合は任意）にかかる通信通話料に関しては各自負担の程お願いします。

46

授業科目名(英文名)／Course title

オペレーションズ・リサーチ‐Ａ／Operations Research‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

横山 一憲(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 火/Tue
3, 木/Thu 1
時間割コード／Registration Code 131120
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑22012‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals「オペレーションズ・リサーチ」は「経営の科学」とも言われ、問題解決方法の一つとして発展してきました。簡単な例を挙げてみます。
メーカーでコンピュータA、Bを製造している。Aを1台売ると2万円、Bでは1万円利益が出る。工程は装置製造、組み立ての2段階である。装置製造にはAコンピュータ1台当たり3時間、Bは2時間かかり、1日に延べ240時間稼動する。組み立てにはAに3時間、Bに1時間かかり、1日に延べ150時間稼動する。利益を最大にするためには日にコンピュータA、Bを何台製造したらよいか？
このような問題は次のように定式化し、これを解くことによって解決してきました。 最大化 2x + y 条件 3x + 2y ≦ 240, 3x + y≦ 150, x, y ≧ 0
この解決方法は数理的な手法を使っていますが、行政、政策などに適用できる数理的でない方法も提案されています。このような問題解決方法の概要を学ぶことが講義の目的です。

達成目標／Course Goals
社会においてある種の問題に直面したときに、「問題解決を図ることができる」ことが目標です。実際には、「講義中の例題と類似していないか」「解決方法を適用できないか」と考えることができるようになることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule・ポートフォリオ問題 投資対象である資産の組合せをポートフォリオといい、投資家はある特定の資産を売ったり買ったりすることによって、自己のポートフォリオを管理します。株式の組合せを考え、どのように組み合わせたら期待する利益が大きくなるか、リス
クが小さくなるかを学びます。
１. 期待値
2. 平均値
3. 分散・標準偏差（1）4. 分散・標準偏差（2）5. 共分散6. 相関係数
7. リターンとリスク（1）8. リターンとリスク（2）9. 2資産ポートフォリオ（1）10. 2資産ポートフォリオ（2）11. 3資産ポートフォリオ（1）12. 3資産ポートフォリオ（2）13. 3資産ポートフォリオ（3）14. 投資信託（1）15. 投資信託（2）
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
配布演習問題の復習

47

キーワード／Keywords

オペレーションズ・リサーチ、問題解決、DS科目履修上の注意／Notices

講義毎に演習問題を解いてもらいます。出席回数が講義回数の2/3未満の場合、期末試験の受験を許可しません。出席回数についての質問は対応できないので、演習問題で確認してください。また、わからないことがあったら、オフィスアワーを利用したり、演習時を利用したりして、後回しにせず理解するようにしてください。

教科書・参考書等／Textbooks

参考書：
・経済学で出る数学ワークブックでじっくり攻める、白石俊輔著、
日本評論社
・オペレーションズ・リサーチ入門、高井・真鍋編著、日本評論社
・数理決定法入門、今野浩著、朝倉書店

成績評価の方法／Evaluation

講義時配布の演習問題（10%）、期末試験結果の総合評価（90%）

関連科目／Related course

経営経済の基礎数学、ファイナンスの基礎、ゲーム分析

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes48

授業科目名(英文名)／Course title

オペレーションズ・リサーチ‐Ｂ／Operations Research‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

横山 一憲(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第4ターム／Term 4 火/Tue
3, 木/Thu 1
時間割コード／Registration Code 131220
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑22012‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals「オペレーションズ・リサーチ」は「経営の科学」とも言われ、問題解決方法の一つとして発展してきました。簡単な例を挙げてみます。
メーカーでコンピュータA、Bを製造している。Aを1台売ると2万円、Bでは1万円利益が出る。工程は装置製造、組み立ての2段階である。装置製造にはAコンピュータ1台当たり3時間、Bは2時間かかり、1日に延べ240時間稼動する。組み立てにはAに3時間、Bに1時間かかり、1日に延べ150時間稼動する。利益を最大にするためには日にコンピュータA、Bを何台製造したらよいか？
このような問題は次のように定式化し、これを解くことによって解決してきました。 最大化 2x + y 条件 3x + 2y ≦ 240, 3x + y≦ 150, x, y ≧ 0
この解決方法は数理的な手法を使っていますが、行政、政策などに適用できる数理的でない方法も提案されています。このような問題解決方法の概要を学ぶことが講義の目的です。

達成目標／Course Goals
社会においてある種の問題に直面したときに、「問題解決を図ることができる」ことが目標です。実際には、「講義中の例題と類似していないか」「解決方法を適用できないか」と考えることができるようになることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
・AHP（階層分析法） 複数の選択肢がある場合に、いづれかの選択肢を決定しなければいけない場合があります。このような問題を解決するために決定までの過程をいくつかの階層に分けて考える方法です。意思決定のために感覚を利用して価値観を測ります。
1. ヒストグラム
2. 円グラフ
3. 割合
4. 算術平均5. 階層分け
6. 一対評価（1）
7. 一対評価（2）
8. 最終評価（1）
9. 最終評価（2）
10. 整合性（1）11. 整合性（2）12. 感度分析（1）13. 感度分析（2）14. 具体例（1）15. 具体例（2）
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
配布演習問題の復習

49

キーワード／Keywords

オペレーションズ・リサーチ、問題解決、DS科目履修上の注意／Notices

講義毎に演習問題を解いてもらいます。出席回数が講義回数の2/3未満の場合、期末試験の受験を許可しません。出席回数についての質問は対応できないので、演習問題で確認してください。また、わからないことがあったら、オフィスアワーを利用したり、演習時を利用したりして、後回しにせず理解するようにしてください。

教科書・参考書等／Textbooks

参考書：
・経済学で出る数学ワークブックでじっくり攻める、白石俊輔著、
日本評論社
・オペレーションズ・リサーチ入門、高井・真鍋編著、日本評論社
・数理決定法入門、今野浩著、朝倉書店

成績評価の方法／Evaluation

講義時配布の演習問題（10%）、期末試験結果の総合評価（90%）

関連科目／Related course

経営経済の基礎数学、ファイナンスの基礎、ゲーム分析

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes50

授業科目名(英文名)／Course title

財務会計論‐Ａ／Financial Accounting‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

廣橋

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

祥(経済学部経営学科)
夜間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 水/Wed
6, 水/Wed 7
時間割コード／Registration Code 130609

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣橋

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣橋 祥(前期（第1・2ターム）火曜15:00〜16:00，後期（第3・4ターム）
金曜16:30〜17:30)

祥(経済学部棟6階617研究室，shohiro@eco.u‑toyama.ac.jp)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/13

この科目は，「対面授業のみで実施」します。ただし，全学の方針に従って，遠隔授業として実施することもあります。
4月14日(水)の授業は，県内の感染状況を考慮し，遠隔（Zoom）で実施します。詳細は，Moodleをご覧ください。学内で受講する場合には，パソコン・スマホなどを持参した上で，201講義室で受講してください。（21.4.13追記）
4月21日(水)以降の授業も，当面の間，遠隔（Zoom）で実施します。（21.4.13追記）
5月19日(水)以降の授業は，対面（教室）で実施します。詳しくは，Moodleをご覧ください（21.5.13追記）。
6月9日(水)6限の授業は，遠隔（Zoom）で実施します。また，7限の期末試験はMoodleで実施します。学内で受講・受験される方は，201
講義室を使用してください。また，これとは別途，Moodleでレポートを課しています。（21.6.9追記）
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
財務会計は，企業外部の利害関係者に報告するための会計のことである。報告のためには，主に財務諸表が用いられることから，財務会計論は財務諸表論と呼ばれることもある。本授業では，「会計学入門」で複式簿記の基礎を学習したことを踏まえて，財務会計の基
礎概念と制度を理解することを目的とする。
達成目標／Course Goals
1.財務会計の領域と基礎概念を理解できる。
2.財務会計の制度を理解できる。
3.財務会計の社会的な役割を理解し，世の中の動きに関心を持つことができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回 イントロダクション
第2回 会計情報開示の意義
第3回 財務会計の目的と機能
第4回 会計主体論と会計公準論
第5回 複式簿記の原理
第6回 財務諸表の体系と構造(1)
第7回 財務諸表の体系と構造(2)
第8回 利益計算と利益観
第9回 企業会計制度と会計基準
第10回 企業会計原則
第11回 企業会計基準(1)
第12回 企業会計基準(2)
第13回 概念フレームワーク(1)
第14回 概念フレームワーク(2)
第15回 まとめ
第16回 期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class51

＜事前学修＞
配付資料をよく読み，疑問点を明らかにしておくこと。（1時間以上）＜事後学修＞
配付資料などを読み返し，理解を深めること。（1時間以上）
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

教科書は使用しない。

成績評価の方法／Evaluation

課題（30％），期末試験（70％）
なお，期末試験は，対面では実施せず，Moodleで実施するとともに，レポートの提出を課します。詳しくは，Moodleをご覧ください。

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes52

授業科目名(英文名)／Course title

財務会計論‐Ｂ／Financial Accounting‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

廣橋

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

祥(経済学部経営学科)
夜間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 水/Wed
6, 水/Wed 7
時間割コード／Registration Code 130709

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣橋

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣橋 祥(前期（第1・2ターム）火曜15:00〜16:00，後期（第3・4ターム）
金曜16:30〜17:30)

祥(経済学部棟6階617研究室，shohiro@eco.u‑toyama.ac.jp)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/06/09

この科目は，「対面授業のみで実施」します。ただし，全学の方針に従って，遠隔授業として実施することもあります。
6月16日(水)以降，201講義室にて対面授業を実施します。詳しくは，Moodleをご覧ください。（21.6.9追記）
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
財務会計は，企業外部の利害関係者に報告するための会計のことである。報告のためには，主に財務諸表が用いられることから，財務会計論は財務諸表論と呼ばれることもある。本授業では，「会計学入門」で複式簿記の基礎を学習し，「財務会計論Ｂ」で財務会計の基礎概念と制度を学習したことを踏まえて，財務諸表の作成・開示に関する基礎概念や基準に加え，その基底にある考え方を理解することを目的とする。
達成目標／Course Goals
1.財務諸表の作成・開示に関する基礎概念を理解できる。
2.財務会計の作成・開示に関する基準と考え方を理解できる。
3.財務諸表を読むことを通して，企業経営について考察することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回 財務諸表の構成要素
第2回 資産の認識と測定(1)
第3回 資産の認識と測定(2)
第4回 負債の認識と測定
第5回 純資産（資本）の認識と測定
第6回 貸借対照表の表示
第7回 収益の認識と測定
第8回 費用の認識と測定
第9回 損益計算書の表示
第10回 キャッシュ・フロー計算書の作成と表示
第11回 財務諸表の読み方(1)
第12回 財務諸表の読み方(2)
第13回 財務諸表の読み方(3)
第14回 財務諸表の読み方(4)
第15回 まとめ
第16回 期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class＜事前学修＞
配付資料をよく読み，疑問点を明らかにしておくこと。（1時間以上）＜事後学修＞
配付資料などを読み返し，理解を深めること。（1時間以上）
キーワード／Keywords
DS科目
履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

教科書は使用しない。

53

成績評価の方法／Evaluation

課題（30％），期末試験（70％）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes54

授業科目名(英文名)／Course title

原価計算論‐Ａ／Cost Accounting‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

真部 典久(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 131104
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑39032‑0500

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業は対面で実施します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

企業経営において原価（コスト）を無視することはできません。とりわけ，今日の競争的な経営環境にあっては，原価を考慮した経営活動がいっそう求められています。本講義で扱う「原価計算」とは，企業に投入される経営資源（原材料，労働力，機械設備，その他）が製品・サービスに変換されていく一連の過程を貨幣価値的に測定するための技術体系を指します。企業の構成員は，財務諸表作成，原価管理，利益管理，価格設定など，経営の様々な局面において，原価計算システムから提供される原価情報を活用します。
原価計算論Aでは主に「財務諸表作成のための原価計算」を扱います。
・講義の目的−原価計算の手続き，仕組み，計算ロジック，ならびに原価情報の活用方法の習得
・講義の方法−講義用レジュメに沿った解説と計算練習の実施

達成目標／Course Goals
・原価計算の概念や基本的な考え方を説明できるようになること
・各種データから，必要とされる原価情報を算出できるようになること
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
授業は以下のように進めていく予定です。
01 原価計算の基礎知識
02 材料費の計算（1）03 材料費の計算（2）04 労務費の計算
05 経費の計算
06 製造間接費の計算
07 部門別計算（1）08 部門別計算（2）09 個別原価計算
10 総合原価計算（1）
11 総合原価計算（2）
12 総合原価計算（3）
13 総合原価計算（4）14 原価計算一巡（1）15 原価計算一巡（2）16 学期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：前回までの講義用レジュメを熟読すること（1時間以上）
事後学習：各回の授業の内容を整理し，レジュメや参考書の計算問題を解くこと（2時間以上）

55

キーワード／Keywords

製品の製造原価の計算，財務諸表の作成，DS科目履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

・多数の会計上の概念を扱います。そのため本講義の履修に際し，「会計学入門」の単位を修得済みであることが望ましいです。
・授業中に計算練習を行うので電卓を持参して下さい（試験の際，携帯電話等の電卓機能の使用は不可）。
・私語は厳禁です。
教科書は使用しません。講義用レジュメを配付します。

成績評価の方法／Evaluation

ターム末試験（100％）の結果に基づき評価します。

関連科目／Related course

原価計算論B，管理会計論A・B，財務会計論A・B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes56

授業科目名(英文名)／Course title

原価計算論‐Ｂ／Cost Accounting‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

真部 典久(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・基礎科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第4ターム／Term 4 月/Mon
2, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 131204
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑39032‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業は対面で実施します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

企業経営において原価（コスト）を無視することはできません。とりわけ，今日の競争的な経営環境にあっては，原価を考慮した経営活動がいっそう求められています。本講義で扱う「原価計算」とは，企業に投入される経営資源（原材料，労働力，機械設備，その他）が製品・サービスに変換されていく一連の過程を貨幣価値的に測定するための技術体系を指します。企業の構成員は，財務諸表作成，原価管理，利益管理，価格設定など，経営の様々な局面において，原価計算システムから提供される原価情報を活用します。
原価計算論Bでは主に「マネジメントのための原価計算」を扱います。
・講義の目的−原価計算の手続き，仕組み，計算ロジック，ならびに原価情報の活用方法の習得
・講義の方法−講義用レジュメに沿った解説と計算練習の実施
達成目標／Course Goals
・原価管理の概念や基本的な考え方を説明できるようになること
・原価管理の手法を用いて基本的な分析ができるようになること
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
授業は以下のように進めていく予定です。
01 原価管理の基礎知識
02 標準原価計算（1）03 標準原価計算（2）04 CVP関係の分析（1）05 CVP関係の分析（2）06 直接原価計算
07 関連原価分析
08 改善原価計算
09 スループット会計
10 ミニプロフィットセンター
11 ABC/ABM
12 ライフサイクル・コストマネジメント
13 品質コストマネジメント
14 マテリアルフローコスト会計
15 原価企画
16 学期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：前回までの講義用レジュメを熟読すること（1時間以上）
事後学習：各回の授業の内容を整理し，レジュメや参考書の計算問題を解くこと（2時間以上）
キーワード／Keywords
原価管理，管理会計，DS科目

57

履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

・多数の会計上の概念を扱います。そのため本講義の履修に際し，「会計学入門」の単位を修得済みであることが望ましいです。
・授業中に計算練習を行うので電卓を持参して下さい（試験の際，携帯電話等の電卓機能の使用は不可）。
・私語は厳禁です。
教科書は使用しません。講義用レジュメを配付します。

成績評価の方法／Evaluation

ターム末試験（100％）の結果に基づき評価します。

関連科目／Related course

原価計算論A，管理会計論A・B，財務会計論A・B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes58

授業科目名(英文名)／Course title

管理会計論‐Ａ／Management Accounting‐Ａ

担当教員(所属)／Instructor

森口 毅彦(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 火/Tue4, 金/Fri 4
時間割コード／Registration Code 130120

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B2‑39033‑0700

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森口 毅彦(所在：経済学部研究棟 5階 516号室
電話：445‑6469
E‑mail：moriguch@eco.u‑toyama.ac.jp)
森口 毅彦(毎週月曜日13:00‑14:00
上記以外の時間については，メールで事前連絡の上訪問してください。)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/14

５月18日（火）より対面授業となります。Moodleの方も確認してください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

管理会計は，「企業内部の経営者のために，経営管理を目的とする会計」であり，企業が抱える経営管理問題と密接なつながりをもって展開されてきている。そこで「管理会計論A・B」の講義を通して，「管理会計の諸技法がいかなる形で経営管理に役立てられるか」，という点を中心に管理会計の基礎的概念・具体的な諸技法の習得を目標に解説していく。
また，近年，日本企業はかつてない大きな環境の変化――グローバルな規模での競争の激化，株主重視の経営の高まりなど――に直面し，これまでの経営のあり方を抜本的に変革する必要に迫られている。管理会計は，こうした新たな経営管理問題に対しても積極的な役割を果たしていかなければならないと考えられる。
「管理会計論A」では，特に管理会計の基礎的概念の習得ならびに，利益計画への役立ちを目的とした管理会計の代表的な諸技法であるCVP分析や予算管理等を中心に解説を行う。
達成目標／Course Goals
本講義では，①管理会計で用いられる基礎概念を理解したうえで，②管理会計の諸技法の具体的な活用ができるようになることを達成目標とする。そのため，授業中には基礎から応用までの練習問題に数多くあたり，管理会計の諸技法の活用法を具体的につかんでもらうよう配慮する。また，そうした問題解決のプロセスを通じて分析的思考能力も併せて身につけるよう努力してほしい。そのためにも，授業への意欲的な取り組みを期待する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule59

＜管理会計論A＞
Ⅰ 管理会計の基礎
第１回
管理会計の領域
第２回
管理会計の基礎概念（１）
第３回
管理会計の基礎概念（２）Ⅱ ＣＶＰ分析と利益計画
第４回
ＣＶＰ分析の基礎概念
第５回
損益分岐点分析（１）
第６回
損益分岐点分析（２）
第７回
ＣＶＰ分析（１）
第８回
ＣＶＰ分析（２）
第９回
ＣＶＰ分析（３）
Ⅲ 予算管理と原価管理
第１０回
予算管理（１）
第１１回
予算管理（２）
第１２回
予算管理（３）
第１３回
原価管理（１）
第１４回
原価管理（２）
第１５回
原価管理（３）
第１６回

定期試験＜管理会計論B＞
Ⅳ 事業部の業績評価とEVA／BSC
Ⅴ 業務的意思決定
Ⅵ 戦略的意思決定と設備投資意思決定
Ⅶ 経営戦略と管理会計「会計」と聞いてまず思い浮かべるのは，簿記や財務会計だと思うが，会計の分野にはもうひとつ「管理会計」と呼ばれる領域がある。そこで「管理会計論A・B」の講義では，まず，管理会計は財務会計とどう違うのか，管理会計はどんな性質をもったものなのか，といったところから話をはじめていく（「Ⅰ 管理会計の基礎」）。そして，【授業のねらい】で述べたように，管理会計は「経営管理を目的とする会計」であるが，それがどういうものかを具体的に理解してもらうために，どういう経営管理問題に対して，どのような技法を用いて役立ちを図るのかを，「Ⅱ ＣＶＰ分析と利益計画」から「Ⅵ 戦略的意思決定と設備投資意思決定」までの５つのテーマを通して解説していく。その際，まず各技法を支える基礎概念を整理し，その上で練習問題を通して具体的な適用を考察していく。また，時間が許す限り，「Ⅶ 経営戦略と管理会計」において，経営戦略の実行を意図した戦略マネジメントをサポートする多様な
戦略的コスト・マネジメント手法などについて解説する。
本講義「管理会計論A」では，「Ⅰ 管理会計の基礎」において管理会計の基礎的概念を習得した後，「Ⅱ ＣＶＰ分析と利益計画」
ならびに「Ⅲ 予算管理と原価管理」を通して，利益計画への役立ちを目的とした管理会計の代表的な諸技法について解説を行う。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：授業の内容について，テキストの該当箇所を読んでくること（20時間以上）。
事後学修：授業で学習した内容について，テキストの例題や練習問題，授業中に配付する練習問題プリント等で復習を行い理解を深めること（40時間以上）。
キーワード／Keywords

DS科目

履修上の注意／Notices

本講義では，管理会計の各技法の解説を中心に進めていくが，その際，より深く理解してもらうため練習問題を授業中解いてもらうことになるので，電卓を用意すること。
教科書：武脇誠，森口毅彦，青木章通，平井裕久著『管理会計』新世社，2008年（￥2,900＋税）。
参考書：山田庫平責任編集，﨑章浩・吉村聡編『経営管理会計ハンドブック』東京経済情報
出版，2008年（￥4,200＋税）。
その他の個別領域に関する参考書は，授業中，必要に応じて提示する。

教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

定期試験の結果により評価を行う。
また，達成目標との関連に関しては，達成目標①について40％，②について60％で評価を行う。

関連科目／Related course

会計学入門，財務会計論，原価計算論，コーポレート・ファイナンス，経営学入門，経営戦
略論，経営組織論，人的資源管理

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes60

授業科目名(英文名)／Course title

管理会計論‐Ｂ／Management Accounting‐Ｂ

担当教員(所属)／Instructor

森口 毅彦(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第2ターム／Term 2 火/Tue4, 金/Fri 4
時間割コード／Registration Code 130220

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B2‑39033‑0800

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森口 毅彦(所在：経済学部研究棟 5階 516号室
電話：445‑6469
E‑mail：moriguch@eco.u‑toyama.ac.jp)
森口 毅彦(毎週月曜日13:00‑14:00
上記以外の時間については，メールで事前連絡の上訪問してください。)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

管理会計は，「企業内部の経営者のために，経営管理を目的とする会計」であり，企業が抱える経営管理問題と密接なつながりをもって展開されてきている。そこで「管理会計論A・B」の講義を通して，「管理会計の諸技法がいかなる形で経営管理に役立てられるか」，という点を中心に管理会計の基礎的概念・具体的な諸技法の習得を目標に解説していく。
また，近年，日本企業はかつてない大きな環境の変化――グローバルな規模での競争の激化，株主重視の経営の高まりなど――に直面し，これまでの経営のあり方を抜本的に変革する必要に迫られている。管理会計は，こうした新たな経営管理問題に対しても積極的な役割を果たしていかなければならないと考えられる。
「管理会計論B」では，業績評価と意思決定への役立ちを目的とした管理会計の諸技法について解説を行う。また，近時の経営管理問
題（特に経営戦略に関連した）に対して管理会計がどのような役立ちを図れるのかという点に関しても時間の許す限り考察していく。
達成目標／Course Goals
本講義では，①管理会計で用いられる基礎概念を理解したうえで，②管理会計の諸技法の具体的な活用ができるようになることを達成目標とする。そのため，授業中には基礎から応用までの練習問題に数多くあたり，管理会計の諸技法の活用法を具体的につかんでもらうよう配慮する。また，そうした問題解決のプロセスを通じて分析的思考能力も併せて身につけるよう努力してほしい。そのためにも，授業への意欲的な取り組みを期待する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule61

＜参考：管理会計論A＞
Ⅰ
管理会計の基礎Ⅱ
ＣＶＰ分析と利益計画
Ⅲ 予算管理と原価管理＜管理会計論B＞
Ⅳ 事業部の業績評価とEVA／BSC
第１回
事業部制会計（１）
第２回
事業部制会計（２）
第３回
事業部制会計（３）
第４回
企業価値評価とＥＶＡ（１）
第５回
企業価値評価とＥＶＡ（２）
第６回
バランスト・スコアカード
Ⅴ 業務的意思決定
第７回
業務的意思決定（１）
第８回
業務的意思決定（２）
第９回
業務的意思決定（３）
第１０回
業務的意思決定（４）Ⅵ 戦略的意思決定と設備投資意思決定
第１１回
戦略的意思決定（１）
第１２回
戦略的意思決定（２）
第１３回
戦略的意思決定（３）Ⅶ 経営戦略と管理会計
第１４回
戦略的コスト・マネジメント（１）
第１５回
戦略的コスト・マネジメント（２）
第１６回

定期試験

「会計」と聞いてまず思い浮かべるのは，簿記や財務会計だと思うが，会計の分野にはもうひとつ「管理会計」と呼ばれる領域がある。そこで「管理会計論A・B」の講義では，まず，管理会計は財務会計とどう違うのか，管理会計はどんな性質をもったものなのか，といったところから話をはじめていく（「Ⅰ 管理会計の基礎」）。そして，【授業のねらい】で述べたように，管理会計は「経営管理を目的とする会計」であるが，それがどういうものかを具体的に理解してもらうために，どういう経営管理問題に対して，どのような技法を用いて役立ちを図るのかを，「Ⅱ ＣＶＰ分析と利益計画」から「Ⅵ 戦略的意思決定と設備投資意思決定」までの５つのテーマを通して解説していく。その際，まず各技法を支える基礎概念を整理し，その上で練習問題を通して具体的な適用を考察していく。また，時間が許す限り，「Ⅶ 経営戦略と管理会計」において，経営戦略の実行を意図した戦略マネジメントをサポートする多様な
戦略的コスト・マネジメント手法などについて解説する。
本講義「管理会計論B」では，「Ⅳ 事業部の業績評価とEVA／BSC」において組織業績の評価問題についての解説・検討を行い，「Ⅴ
業務的意思決定」ならびに「Ⅵ 戦略的意思決定と設備投資意思決定」を通して，意思決定問題への役立ちを目的とした管理会計の諸技法について学習を進める。また，「Ⅶ 経営戦略と管理会計」において，戦略的コスト・マネジメント手法などについて解説する
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：授業の内容について，テキストの該当箇所を読んでくること（20時間以上）。
事後学修：授業で学習した内容について，テキストの例題や練習問題，授業中に配付する練習問題プリント等で復習を行い理解を深めること（40時間以上）。
キーワード／Keywords

DS科目

履修上の注意／Notices

本講義では，管理会計の各技法の解説を中心に進めていくが，その際，より深く理解してもらうため練習問題を授業中解いてもらうことになるので，電卓を用意すること。
教科書：武脇誠，森口毅彦，青木章通，平井裕久著『管理会計』新世社，2008年（￥2,900＋税）。
参考書：山田庫平責任編集，﨑章浩・吉村聡編『経営管理会計ハンドブック』東京経済情報
出版，2008年（￥4,200＋税）。
その他の個別領域に関する参考書は，授業中，必要に応じて提示する。

教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

定期試験の結果により評価を行う。
また，達成目標との関連に関しては，達成目標①について40％，②について60％で評価を行う。

関連科目／Related course

会計学入門，財務会計論，原価計算論，コーポレート・ファイナンス，経営学入門，経営戦
略論，経営組織論，人的資源管理

リンク先URL／URL of syllabus or other information

62備考／Notes

63授業科目名(英文名)／Course title

経営モデル分析／Management Science Models

担当教員(所属)／Instructor

白石 俊輔(非常勤講師)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講科目
授業種別／Type of class2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 水/Wed
2
時間割コード／Registration Code 131022
開講学期曜限／Period

ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑22013‑0500

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/01/15

1/20の講義は非対面となります．moodleおよびzoomでのオンライン講義を受講してください．
11/25は入試がありますので，講義はありませんが，この日を締め切りとする中間試験を実施します．Moodleにアクセスして受験してください．
対面授業と遠隔授業（Moodle)の併用で実施します．
対面授業が主になりますが，Moodleも随時チェックしてください．
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
経済学・経営学におけるモデル化の手法を、基礎的な数学の問題を通して学びます。
この授業で扱う数学の内容は、主に「基礎数学」および「経営学と経済学で出る数学」で学んだことのあるものからはじめます。これ
らが、これからの学習で長く使えるものであることを実感してもらうことが、この授業を学ぶことのねらいとなります。題材としては、ビジネスケース（ビジネス・エコノミクスの問題）で、数学の問題として解けるものをとりあげ、これを実際に解くことで、ブラボーなワタシ／オレを体験してもらいます。
達成目標／Course Goals
・経済学・経営学・経営法学のビジネス・ケースが数学の問題として数理モデル化できることを実感する
・数学の問題として定式化された問題を解けるようにする
・求めた答が、実際に役立つことを確認する
・「数学になるとやさしい」ことを実感する
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule64

授業は以下の内容を予定しています。（１）−（１５）は便宜的にふった数字なので、かならずしもこの順序どおりにすすめるわけではないことに注意して下さい。
◇一次関数とグラフ（１）価格と市場メカニズム（２）損益／優劣分岐点分析（３）ベーシック・インカムと負の所得税◇二次関数とグラフ（４）独占企業（５）寡占市場（６）価格差別◇反比例の関数とグラフ（７）経済的発注量（８）コスト最小化：トヨタ生産方式とフォード生産方式のどこが違うのだろうか？
◇微分（９）プライステイカーの１階条件（１０）平均収入と限界収入（１１）損益分岐点価格・操業停止価格（１２）需要の弾力性と豊作貧乏◇等比数列とその和（１３）キャリーオーバー効果：カラオケはビジネスモデルとして、いったいどれだけの生涯収入をミュージシャンにもたらすのか？
◇指数関数とグラフ（１４）将来価値と現在価値◇効率的な分配（１５）TTCアルゴリズム
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class[事前]参考書の該当箇所を解く（二時間）．
[事後]演習問題を解けるように復習する（一時間）．
キーワード／Keywords
数理モデル

ビジネスケース

ソリューション

ビジネス・エコノミクス

履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

参考書：白石俊輔著、尾山大輔・安田洋祐監修『経済学で出る数学 ワークブックでじっくり攻める』日本評論社（2014）
尾山大輔・安田洋祐編著『改訂版 経済学で出る数学 高校数学からきちんと攻める』日本評論社（2013）「期末試験（70％）」と「毎回の演習＋中間テスト（30％）」によって成績評価します。
基礎数学、経営学と経済学で出る数学（経済学部専門科目）
オペレーションズ・リサーチ
経営数学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

65

授業科目名(英文名)／Course title

会計情報システム論／Accounting Information Sytem Theory

担当教員(所属)／Instructor

上東 正和(経済学部経営学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

昼間主開講・発展科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 火/Tue4
時間割コード／Registration Code 131024
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1B2‑39033‑0900

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

・対面授業と遠隔授業の併用で実施します。
・詳細についてはMoodleに記載しますので、そちらをみてください。
・遠隔授業はZoomで行います。
・現時点で８７人の履修登録者がいますが、経済学部の４階端末室で受講できる人数は、設備の関係で５０名までとなります（コロナの関係でさらに削減することもあります）。
・それ以外の人は、他の空いている端末室や自宅などでの受講となります（その交通整理や受講制限は初回の授業で希望を聞いた上で行います）。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義では、会計と情報技術との融合を中心として学習するが、その周辺分野である企業の経営戦略、マーケティング、組織と人の管理、ファイナンスなどとの関係についても習熟し、経営管理に数字を用いて行うビジネス情報処理の手法全般について有機的に連関をもたせて学習する。
また授業では、実際の日本企業の事例をできるかぎり用いて、具体的・実際的な場面で経営意思決定できる能力を育成し、社会にでて役立つ実践的な能力を養う。その際、計数管理の手段として、コンピュータを用いた解析能力を身につけてもらう。
達成目標／Course Goals
会計を中心として、経営戦略、マーケティング、組織と人の管理、ファイナンスなどとの関係について有機的な連関をもたせて学ぶ。その際、特定の業界・業種の企業を選定し、実際の日本企業の事例をできるかぎり用いて、具体的・実際的な場面で経営意思決定できる能力を育成する。
コンピュータ実習では、上記の理論的な内容とリンクしたかたちで、Excelの基礎〜中級、その他のソフトについても理論的な知識を学習するコンテクストのなかで習熟してもらう。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
授業は理論的内容の学習とコンピュータ実習の二本立てからなる（コンピュータ実習のウエイトが高くなるので苦手意識がある人は注意してください）。コンピュータ実習は、前半の理論的内容とリンクした形でExcelやその他のソフトを用いて行う。授業の内容は概ね次のような流れとなる。
・ 財務会計 ＋ コンピュータ実習・ 経営分析 ＋ コンピュータ実習
・ 販売管理、在庫管理＋ コンピュータ実習・ 経営戦略と会計 ＋ コンピュータ実習・ マーケティングと会計 ＋ コンピュータ実習・ 組織・人事管理 ＋ コンピュータ実習・ ファイナンスと会計 ＋ コンピュータ実習
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
コンピュータ実習の課題を行なってもらう。
キーワード／Keywords

会計情報システム、ビジネス情報処理、Excel、DS科目

66

履修上の注意／Notices

コンピュータ実習も行いますので、休んだ場合は必ずその分を補うようにしてください。

教科書・参考書等／Textbooks

毎回の授業で配布する

成績評価の方法／Evaluation

・出欠・課題の提出

関連科目／Related course

会計学入門、経営学入門、財務会計論、管理会計論、原価計算論、コーポレート・ファイナ
ンス、経営戦略論、経営組織論、マーケティング論など

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes67

授業科目名(英文名)／Course title

特殊講義

担当教員(所属)／Instructor

唐渡 広志(経済学部経済学科),モヴシュク・オレクサンダー(経済学部経済学科),奥 牧人(和漢医薬学総合研究所),山田 正明(医学部医学科),尾山 真(地域連携推進機構),関根 道和(医学部医学科)
専門教育科目 昼間主開講・学科特殊講義

授業科目区分／Category
ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

データサイエンス基礎論‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 水/Wed
3
時間割コード／Registration Code 130023

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B1‑38032‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

モヴシュク・オレクサンダー(movshuk@eco.u‑toyama.ac.jp)
関根 道和(sekine@med.u‑toyama.ac.jp)
尾山 真(oyama@ctg.u‑toyama.ac.jp)
奥 牧人(奥 牧人: oku@inm.u‑toyama.ac.jp)
モヴシュク・オレクサンダー(月曜日・12〰13時の間)
尾山 真(地域連携戦略室は3名の教員がいますので，いずれかが在席するよ
うにしていますが，不在の場合がありますので，事前にMoodleかTELもしくはメールで連絡の上で訪問してください。)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/06/01

・6/2 より経済4階端末室での授業になります。
・第2〜6回までの課題締切は 6月9日 0:00 です。
・授業では R を利用しますので自分のPCにインストールしておいてください。
・第2回目 4/21 はオンライン (zoom) になりましたので，メールの招待状を確認してください。
・開講場所：経済学部講義棟4階 端末室
・4月14日（水）3限の第1回目の授業では，はじめに本科目の授業概要を説明します（30分程度）。
・その後，「データサイエンス実践演習 I」の課題（1件あたり10分×4件）を紹介し，最後にどの課題を選ぶのかを受講者が決定します。
・「データサイエンス実践演習 I」を履修する方は，第1回目に限り3限の時間帯に出席してください。
・基礎論は履修するが，実践演習は履修しないという選択肢もあります。
【連絡先】担当教員

経済学部

唐渡広志 kkarato@eco.u‑toyama.ac.jp

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

この科目は「データサイエンス寄附講座」による授業の一つであり，全学部の学生が受講対象となります。
データサイエンスとは，データを用いて社会の課題解決を図るための学問分野であり，統計学，情報工学，機械学習，企業経営など
に関する知識を横断的に利用します。
近年，電子データへのアクセスが容易になり，コンピューターの性能や記憶容量が向上したことで，データ分析のハードルが下がっています。また，さまざまな企業では，市場での競争優位性を築くためのAI（人工知能）を活用した識別や膨大なデータに基づく予測に対する需要が高まっています。
データサイエンス基礎論では，統計学，データ分析，情報処理などの初歩的な学習を終えた学生を対象に，データサイエンスの基礎的知識を学びます。座学形式の授業に加えてパソコンを利用した実習形式の授業も行います。
達成目標／Course Goals
・データサイエンスの概要を知る
・統計，機械学習の基本的な知識・技能を身につける
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule681. (4/14) データサイエンスの概略・実践演習課題の割り振り
2. (4/21) 仮説検定（担当：唐渡［経済学部］）
3. (4/28) 線形回帰モデルの推定（担当：唐渡［経済学部］）
4. (5/12) 二項選択・順序選択モデルの推定（担当：唐渡［経済学部］）
5. (5/19) 因果効果の推定（担当：唐渡［経済学部］）
6. (5/26) 定常時系列モデルの推定（担当：唐渡［経済学部］）
7. (6/2) 機械学習とは。通常の重回帰分析とラッソ回帰（担当：モヴシュク［経済学部］）
8. (6/9) 決定木と回帰木（担当：モヴシュク［経済学部］）
9. (6/16) アンサンブル学習(バッギング,ランダムフォレスト,ブースティング等) （担当：モヴシュク［経済学部］）
10. (6/23) 自動機械学習（AutoML) （担当：モヴシュク［経済学部］）
11. (6/30) 国民健康保険ビッグデータによる健康ハザードマップ（メタボマップ）の作成（担当：関根［医学部］）
12. (7/7) 地方創生とデータサイエンス（担当：尾山［地域連携推進機構］）
13. (7/14) 医学研究でのデータサイエンス（担当：山田［医学部］）
14. (7/21) 生命情報学とデータサイエンス（担当：奥［和漢医薬学総合研究所］）
15. (7/28) AI講座 〜時代が求めているAI人財を解説（講演：日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業部 青木 勝）
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
・授業で示される文献の予習（2時間）。
・授業でしめされる課題作成（2時間）。
キーワード／Keywords
履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

データサイエンス，統計，応用数学，機械学習，プログラミング，データ主導での課題解決，DS科目
・統計学，データ分析，情報処理などについて初歩的な知識を持つ「全学部生」を対象にします（経済学部以外の学生は，自由選択科目としての他学部履修となります）。
・「データサイエンス基礎論」に加えて，「データサイエンス実践演習Ⅰ,Ⅱ」は企業から提供されたデータに基づいて以下の課題の解決を行う授業です：(1) 運動量把握システム(2) 落石アラートシステム(3) 交通量予測(4) 自動販売機の売上予測
実践的な力を磨きたい学生には「データサイエンス実践演習Ⅰ,Ⅱ」の同時履修を推奨します。
第1回目の授業にて指示します。
参考書として以下が有益です。
・馬場(2020)『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』ソシム 3000
・今井(2018)『社会科学のためのデータ分析入門』岩波書店 2600
・Brett Lantz (2017) 『（邦訳版）Rによる機械学習』翔泳社 3800
・山田・杉澤・村井 (2008) 『Rによるやさしい統計学』オーム社
2700
・課題の提出（複数回）100%
統計学
経済情報処理計量経済学
特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ
特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ
特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論

リンク先URL
Moodle のコースは次になります／URL of syllabus or other information
https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?id=6040
備考／Notes69

授業科目名(英文名)／Course title

特殊講義

担当教員(所属)／Instructor

唐渡 広志(経済学部経済学科),大西 宏治(人文学部),本間 哲志(経済学部経済学科),竜田 尚希(
都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),堀田 裕弘(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),原 隆史(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),馬 駿(経済学部経営学科)
専門教育科目 昼間主開講・学科特殊講義

授業科目区分／Category
ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

データサイエンス・プレゼンテーション論‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 水/Wed
5
時間割コード／Registration Code 131029

講義科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B1‑38033‑0700

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大西 宏治(人文学部４F ４０８号室
ohnishik@hmt.u‑toyama.ac.jp)
本間 哲志(e‑mail: thomma@eco.u‑toyama.ac.jp)
竜田 尚希(竜田 尚希(tatsu@sus.u‑toyama.ac.jp))
大西 宏治(前期 月曜12:15〜13:0017:30〜18:30 木曜8:30〜9:30
後期 月曜10:30〜12:00 木曜8:30〜10:00、12:00〜13:00)
本間 哲志(月曜 15:00から16:00（メールで事前に連絡してから訪問すること）)竜田 尚希(竜田 尚希(メールで事前連絡してから訪問すること))

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

・連絡先
kkarato@eco.u‑toyama.ac.jp

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

この科目は「データサイエンス寄附講座」による科目です。
本講義では，発見したデータに潜む秩序やパターンを可視化し，ビジネスの最終利益に寄与するためのプレゼンテーション方法について学びます。
データサイエンスは，・統一性のない大量のデータの収集と，より利用しやすいフォーマットへの変換
・R，Pythonを含む幅広いプログラミング言語による作業
・統計情報の的確な理解などの技術的なトレーニングが必要となります。これに加えて，ビジネス課題を明確にし，課題の依頼主に成果を報告する必要があります。成果を報告する相手は，必ずしもデータサイエンスの専門家ではなく，内容をわかりやすく説明することは重要です。
「データサイエンス実践演習」を履修する学生は，「プレゼンテーション論」を併せて履修することをお勧めします。
この授業で扱う主要な題材は「データサイエンス実践演習」で取り組む課題と同じものになります。
したがって本科目の履修対象者は「データサイエンス実践演習」の履修者に限定します。

達成目標／Course Goals
・データを視覚化するための技術（コンピューターグラフィックスなど）を身につける。
・プレゼンテーション資料の作成方法を身につける。
・効果的なプレゼン方法を修得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule70

*実践演習の各課題の進捗状況に応じてプレゼンの準備や中間報告会の練習を行う。
1. プレゼンテーションの準備 (1)2. プレゼンテーションの準備 (2)3. プレゼンテーションの準備 (3)4. プレゼンテーションの準備 (4)5. プレゼンテーションの準備 (5)6. プレゼンテーションの準備 (6)7. プレゼンテーションの準備 (7)8. プレゼンテーションの準備 (8)9. 中間報告会 (1)10. 中間報告会 (2)11. 最終プレゼンテーションの準備 (1)12. 最終プレゼンテーションの準備 (2)13. 最終プレゼンテーションの準備 (3)14. 最終プレゼンテーションの準備 (4)15. 最終プレゼンテーションの実施
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class・プレゼンテーション資料の作成（2時間以上）
キーワード／Keywords

データサイエンス，コンピューター・グラフィクス，データの視覚化，DS科目履修上の注意／Notices

・この科目は「データサイエンス実践演習I,II」を履修する学生だけが登録できます。
・「データサイエンス実践演習I,II」を併せて履修することをお勧めします。

教科書・参考書等／Textbooks

第1回目の授業で指示する。

成績評価の方法／Evaluation

・プレゼンテーションの準備(50%)
・プレゼンテーションの実施(50%)

関連科目／Related course

データサイエンス基礎論，
データサイエンス実践演習

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes71

授業科目名(英文名)／Course title

特殊講義

担当教員(所属)／Instructor

唐渡 広志(経済学部経済学科),本間 哲志(経済学部経済学科),竜田 尚希(都市デザイン学部都市・
交通デザイン学科),堀田 裕弘(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),原 隆史(都市デザイ
ン学部都市・交通デザイン学科),馬 駿(経済学部経営学科)
専門教育科目 昼間主開講・学科特殊講義

授業科目区分／Category
ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

データサイエンス実践演習Ⅰ‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第1ターム／Term 1 水/Wed
4
時間割コード／Registration Code 130025

演習科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B1‑38032‑0800

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

本間 哲志(e‑mail: thomma@eco.u‑toyama.ac.jp)
竜田 尚希(竜田 尚希(tatsu@sus.u‑toyama.ac.jp))
本間 哲志(月曜 15:00から16:00（メールで事前に連絡してから訪問すること）)竜田 尚希(竜田 尚希(メールで事前連絡してから訪問すること))

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

・課題の選択を行っていない学生は本科目の履修が登録解除となりますので注意してください。4/21
・本科目は水曜4限に開講日が割り当てられていますが，第1回目の授業についてのみ
4月14日（水）3限に変更となりました。当日は「データサイエンス基礎論」の授業概要を説明した後，「データサイエンス実践演習 I, II 」の履修を希望する学生のための課題割り振りを実施します。
【Moodleのコース】
https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?id=6042【連絡先】担当教員

経済学部

唐渡広志 kkarato@eco.u‑toyama.ac.jp

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

この科目は「データサイエンス寄附講座」による授業の一つであり，全学部学生が受講対象となります。
データサイエンスとは，データを用いて社会の課題解決を図るための学問分野です。この実践演習では，企業から寄せられた課題を受講生がデータ主導で解決し，前期と後期に渡ってデータサイエンスを実践的に学びます。
本年度の課題は次の4件です。
(1) 運動量把握システム（課題提供企業：株式会社バロン）(2) 未定（課題提供企業：三和ボーリング株式会社）(3) 交通量予測ほか（課題提供企業：株式会社アイペック）(4) 自動販売機事業（課題提供企業：株式会社ヒスコム）
受講生は第1回目のガイダンスにおいて，専門領域，難易度および内容を考慮して課題を一つ選択します。一つの課題に1〜2名の担当教員が張り付き，教員の指導のもとでグループ学習，フィールド調査，データ解析，成果発表の準備を行います。前期末に課題を提供した企業に中間報告会を実施します。
達成目標／Course Goals
・データサイエンスを利用して，寄附講座の教員と学生が地域の企業や行政から寄せられた課題を解決し，新しい価値を創造する。
・創出された解決案を商品として提示し，地域貢献に寄与する。
・寄せられた課題を教材として学習することにより，データサイエンティストの素養を身につける。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1 ‑ 5回 課題の割り振り，目標設定，仮説設定，ヒアリング，現場の確認。
第6 ‑ 10回 データ収集，整備，分析。
第11 ‑ 14回 分析結果の考察，発表の準備
第15回 中間報告72

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
・課題を理解するために教員によって示された資料や文献を理解する（1時間以上）
・データ整備，分析方法について準備をしておく（1時間以上）・報告のための準備を行う（1時間以上）
キーワード／Keywords
データサイエンス，課題解決型学習，統計学，機械学習，データ分析，フィールドワーク，DS科目
履修上の注意／Notices
・修了者にはデータサイエンス寄附講座受講証明書を発行します。
・「特殊講義 データサイエンス基礎論」「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーシ
ョン論」を同時に履修することをお勧めします。
教科書・参考書等／Textbooks

第1回目の演習において指示します。

成績評価の方法／Evaluation

演習への参加状況(50%)
中間報告の発表(50%)
経済学部：「統計学」「計量経済学」「経済情報処理」「調査データ解析」「質的調査法」「経営戦略論」「経営組織論」「人的資源管理」「マーケティング論」「情報システム論」「ファイナンスの基礎」「経営数学」「オペレーションズ・リサーチ」「経営モデル分析」

関連科目／Related course

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes73

授業科目名(英文名)／Course title

特殊講義

担当教員(所属)／Instructor

唐渡 広志(経済学部経済学科),大西 宏治(人文学部),本間 哲志(経済学部経済学科),竜田 尚希(
都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),堀田 裕弘(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),原 隆史(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科),馬 駿(経済学部経営学科)
専門教育科目 昼間主開講・学科特殊講義

授業科目区分／Category
ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

データサイエンス実践演習Ⅱ‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
第3ターム／Term 3 水/Wed
4
時間割コード／Registration Code 131028

演習科目

対象所属／Eligible Faculty

対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

ナンバリングコード／Numbering Code

1B1‑38033‑0900

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大西 宏治(人文学部４F ４０８号室
ohnishik@hmt.u‑toyama.ac.jp)
本間 哲志(e‑mail: thomma@eco.u‑toyama.ac.jp)
竜田 尚希(竜田 尚希(tatsu@sus.u‑toyama.ac.jp))
大西 宏治(前期 月曜12:15〜13:0017:30〜18:30 木曜8:30〜9:30
後期 月曜10:30〜12:00 木曜8:30〜10:00、12:00〜13:00)
本間 哲志(月曜 15:00から16:00（メールで事前に連絡してから訪問すること）)竜田 尚希(竜田 尚希(メールで事前連絡してから訪問すること))

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

この科目は「データサイエンス寄附講座」による授業の一つであり，全学部の学生が受講対象となります。
データサイエンスとは，データを用いて社会の課題解決を図るための学問分野です。この実践演習では，企業から寄せられた課題を受講生がデータ主導で解決し，前期と後期に渡ってデータサイエンスを実践的に学びます。
「データサイエンス実践演習 I」での課題に引き続き取り組みます。後期末の最終報告会では得られた成果を発表し，残された課題についても議論します。
修了者にはデータサイエンス寄附講座受講証明書を発行します。
「特殊講義 データサイエンス基礎論」「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論」を同時に履修することをお勧めします。

達成目標／Course Goals
・データサイエンスを利用して，寄附講座の教員と学生が地域の企業や行政から寄せられた課題を解決し，新しい価値を創造する。
・創出された解決案を商品として提示し，地域貢献に寄与する。
・寄せられた課題を教材として学習することにより，データサイエンティストの素養を身につける。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1 ‑ 8回 データの再整備，分析の改善。
第9 ‑ 14回 分析結果の考察，発表の準備
第15回 最終報告
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
・課題を理解するために教員によって示された資料や文献を理解する（1時間以上）
・データ整備，分析方法について準備をしておく（1時間以上）・報告のための準備を行う（1時間以上）
キーワード／Keywords
データサイエンス，課題解決型学習，統計学，機械学習，データ分析，フィールドワーク
，DS科目

74

履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks
成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course「データサイエンス寄附講座」における・データサイエンス基礎論
・データサイエンス・プレゼンテーション論を同時に履修しておくことが望ましい。
第1回目の演習において指示します。
演習への参加状況(50%)
中間報告の発表(50%)
経済学部：「統計学」「計量経済学」「経済情報処理」「調査データ解析」「質的調査法」「経営戦略論」「経営組織論」「人的資源管理」「マーケティング論」「情報システム論」「ファイナンスの基礎」「経営数学」「オペレーションズ・リサーチ」「経営モデル分析」
都市デザイン学部：

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes75

授業科目名（英文名）

研究室配属（Fundamental Research Training and Practice）

担当教員（所属）

基礎系医学科教官

授業科目区分

専門教育科目（選択科目）

ＣＯＣ＋科目

-授業種別

実験実習科目

開講学期曜限2021 年度／前期

対象所属

医学部医学科

時間割コード

-

対象学年

３年

単位数

４単位

ナンバリングコード
連絡先（研究室，電話番号，電子メール等）
配属先の研究室の連絡先を研究室ガイド等で確認。
オフィスアワー（自由質問時間）
配属先の研究室の連絡先を研究室ガイド等で確認。
リアルタイム・アドバイス：更新日 （８００文字以内）

原則、対面授業として実施。ただし、各担当教員から個別の指示がある場合は、担当教員の指示に従うこと。
授業の狙いとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）（１０００文字以内）

学修・教育到達目標(工学部及び都市デザイ
ン学部 JABEE 区分用)
本科目では、指導教員の下で文献講読やデータの収集・分析，研究発表までの科学研究の一連のプロセスを学修する。
達成目標（２０００文字以内）
データ等の収集、研究の計画、実施、分析、考察、公表等を行うことを通じて科学研究の一連のプロセスを身につける。
科学的根拠に基づいた医療（EBM）の提供に必要な基盤を身につける。
授業計画（授業の形式，スケジュール等）（２０００文字以内）
基礎医学，臨床医学，社会医学のいずれかの講座に所属（学生の希望に基づき配属）し，設定したテーマに沿って研究を行う。
授業時間外学修（事前・事後学修）（８００文字以内）
指導教員の指示に従い、課題にそった事前学修をと、終了後は資料等を用いて事後学修を行うこと。
キーワード（５００文字以内）
基礎研究演習、研究マインド、研究医、DS 科目（情報科目）履修上の注意（２０００文字以内）
教科書・参考書等（８００文字以内）なし（必要に応じて資料を配付する。
）
成績評価の方法（８００文字以内）
達成目標に示す科学研究の各プロセスを理解し，自立的に行うことができているかを，１か月間の研究への取組及びその成果から評価する。
関連科目(250 文字以内)
備考

全ての医学の諸分野

リンク先
ＵＲＬ

（２００文字以内）

76

授業科目名(英文名)／Course title

地域看護方法論Ⅰ／Methodology in Community Health Nursing Ⅰ

担当教員(所属)／Instructor

田村

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

地域課題解決科目

須賀子(医学部看護学科)
看護学

開講学期曜限／Period

授業種別／Type of class2021年度／Academic Year
通年 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 154540

演習科目

対象所属／Eligible Faculty 医学部看護学科／School of Medicine
Department of Nursing
対象学年／Eligible grade 3年
単位数／Credits 2.0

ナンバリングコード／Numbering Code

1M2‑85053‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

田村 須賀子(tamusuga@med.u‑toyama.ac.jp)
髙倉 恭子(髙倉 恭子（sunakyo@med.u‑toyama.ac.jp）)
田村 須賀子(【前期】火曜日11:00‑13:00、金曜日11:00‑13:00、火曜日
18:00‑20:00【後期】水曜日11:00‑13:00、金曜日11:00‑13:00、月曜日18:00‑20:00
ただし、不在の時があるのでメールにて事前連絡をしてください。)
髙倉 恭子(髙倉 恭子【前期】外部施設実習で不在にするため、メールにて事前連絡をお願いします。
【後期】火曜および木曜の15:00 17:00 メールにて事前連絡をお願いします（日程・時間調整可）。)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本授業は対面による講義とMoodleを用いた実施を予定しています。受講生はMoodleへアクセスし，受講方法を確認して下さい。対面授業のみで実施予定です。教科書は初回から準備願います。
授業ごとのミニレポートで、講義で学んだこと、大事だと思ったこと、理解しにくかったことを書いてもらいます。書いてくださった
ことについては、次回以降の講義・演習に反映させますので、ご自分の意見として明確に記載してください。
後期のヘルスケアシステム論非常勤講師担当の日は、2時限続きで実施することがあります。その影響を受けて日程変更の可能性が高いです。今は仮の日が書いてあります。決まり次第修正します。Moodleで確認ください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
地域（コミュニティ）を対象にした看護活動を展開するための、基本的看護技術（地域看護診断・地域看護アセスメント・地域看護活動展開技術）を身につける。
地方自治体の保健師業務に従事し、対人保健予防活動に携わった経験を持つ教員が、行政看護領域における看護管理機能について講義し、地域看護活動の展開方法について演習指導する。
達成目標／Course Goals① 行政看護領域における看護管理機能と地区活動について理解できる② 地域看護活動の展開に用いる主な理論・モデルについて理解できる③ 地域看護診断、地域看護アセスメントについて理解し、対象地域の健康課題を抽出できる④ 保健事業の事業化・施策化について理解し、対象地域における保健事業の構成を概観できる⑤ 対象地域における地域看護活動の評価を試み、新規事業を提言できる授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule◇授業の形式：講義と演習◇スケージュール
1‑4回：【講義・演習1・2】地区活動と地区視診
5回：【講義】保健事業の事業化・施策化
6‑7回：【講義】行政看護領域における看護管理機能
8‑9回：【講義】地域看護活動の理論・方法
10‑14回：【演習3】地域看護アセスメント
15‑18回：【演習4】地域看護計画
19‑21回：【演習5】地域看護活動と評価
22回：【講義】地域看護活動の展開方法のまとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class

77

・講義で使用したスライド、紹介した参考文献も、
https://lms.u‑toyama.ac.jp/login/index.phpに置きます。事前の自己学習(授業1回あたり1時間以上)に活用してください。
・授業後は、報告会でのディスカッションを振り返り、課題レポートの加筆修正・ブラッシュアップを行うこと（課題ごとに3時間以上）。
キーワード／Keywords
行政看護領域における看護管理機能、地区活動、保健事業の事業化・施策化、地域看護活動の展開、コミュニティアズパートナーモデル、プリシードプロシードモデル、PDACサイクル、地域看護診断、地域看護アセスメント、地域看護計画、地域看護活動と評価、SDGs科目
実務経験教員科目、DS科目履修上の注意／Notices
講義において教員が示すものにこだわらない，広い視野と柔軟な発想・思考をもって臨まれたい．教員も共に気づき，看護援助について考える機会にしたい．なお，ここで学ぶ内容は
地域看護実習に応用される．
教科書・参考書等／Textbooks◇教科書
宮崎美砂子他編:最新公衆衛生看護学 第3版総論.日本看護協会出版会2021. 定価4,700円＋税
牛尾裕子他編:ワークブック地域/公衆衛生看護活動事例演習. クォリティケア2019. 定価
2,600円＋税
宮崎美砂子他編:最新公衆衛生看護学 第3版各論2.日本看護協会出版会2021. 定価3,700円＋税◇参考書
金川克子他編:地域看護診断 第2版.東京大学出版会2011. 定価2,800円＋税
エリザベス・Ｔ．アンダーソン他,金川克子他監訳:コミュニティアズパートナー ‑ 地域看
護学の理論と実際 （第２版）.医学書院2007. 定価3,800円＋税♢関連機関ホームページ
厚生労働省 http://www.mhlw.go.jp/
富山県 http://www.pref.toyama.jp/
富山市、黒部市、魚津市、射水市、砺波市、南砺市、小矢部市の各ホームページ

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information

評価に対するすべての目標の寄与率は同等です。
課題レポート(50%)，授業ごとのミニレポート(50%)
地域看護学総論、地域看護方法論Ⅱ、ヘルスケアシステム論、在宅看護論、公衆衛生学、疫学、地域看護学実習、在宅看護実習
U.ToyamaMoodle 3 : https://lms.u‑toyama.ac.jp/login/index.php

備考／Notes78

授業科目名(英文名)／Course title

線形代数Ⅰ（A)／Linear Algebra Ⅰ (A)

担当教員(所属)／Instructor

玉木

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 1

潔(工学部工学科知能情報工学コース)
共通基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E9‑47002‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

玉木

時間割コード／Registration Code 175011

潔(【玉木潔】tamaki@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

初回についての指示はすでにメールで行ったとおりである。順次Zoomなどを導入するのでメールを定期的に確認すること。対面授業と遠隔授業の併用で実施する。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
線形代数は多くの科学分野の基礎となる非常に重要な数学分野である。本授業では、講義及び演習を通じて線形代数を使えるようにし、将来の研究や開発活動への橋渡しとすることを目的とする。
達成目標／Course Goals
線形代数の基本的なテクニックを使えるようになること。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
講義の内容や順番は学生の理解度等に応じて変更がする場合があるが、基本的には以下のトピックについての演習を予定している。
第1週 ベクトルの演算(I)第2週 ベクトルの演算(II)
第3週 ベクトルの内積と行列の積(I)
第4週 ベクトルの内積と行列の積(II)
第5週 ベクトルの内積と行列の積(III)第6週 ベクトルの内積と行列の積(IV)
第7週 逆行列の求め方(I)
第8週 逆行列の求め方(II)第9週 掃き出し方(I)
第10週 掃き出し方(II)第11週 置換(I)第12週 置換(II)第13週 行列式(I)第14週 行列式(II)第15週 まとめ
第16週 試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：線形代数の講義の復習を授業1回あたり2時間を目安にしておくこと。
事後学修：毎回の授業の復習を授業1回あたり2時間を目安に行うこと。
キーワード／Keywords
DS科目（数理科目）
履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

毎回講義ノートを配布する。

成績評価の方法／Evaluation

期末試験（100％）

関連科目／Related course

線形代数演習リンク先URL／URL of syllabus or other information

79備考／Notes

80

授業科目名(英文名)／Course title

微分積分演習／Theory and Problems Calculus

担当教員(所属)／Instructor

菅野

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 2

憲(工学部工学科応用化学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

演習科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科応用化学コース／Schoolof Engineering Department ofEngineering Course of Applied
Chemistry
対象学年／Eligible grade 1年,2年,3年 単位数／Credits 1.0,4年
1E5‑47002‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

菅野憲(kanno@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

菅野憲(月曜から木曜の5限 (16:30〜18:00))

時間割コード／Registration Code 175501

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業を基本としますが，状況に応じて遠隔授業との併用，もしくは遠隔授業のみで実施します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

自然科学の学問分野において，応用化学コースの専門科目の授業を理解できる程度の基礎学力を身につけることを目的とします。
高校数学から大学の初等微分積分への円滑な移行を達成し，数学的リテラシーを高める教育を行います。
達成目標／Course Goals(a) 高校数学から大学の初等微分積分へ円滑に移行する(b) 微分積分の計算・活用ができる(c) 自主性，情報発信能力，協調性を身に付けることができる
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回 二項定理，根号を含む式の計算，いろいろな数列，恒等式，軌跡の方程式，曲線の媒介変数表示，極座標と極方程式，連立不等式の表す領域
第2回 複素数平面，ド・モアブルの定理，位取り記数法，高次方程式，3項間の漸化式
第3回 便利なソフトウェア
第4回 微分方程式入門，変数分離形，同次形
第5回 課題のグループワークとプレゼンテーション
第6回 小テストとその解答解説
第7回 1階線形微分方程式，積分因子，定数変化法，ベルヌーイの微分方程式，定数係数2階線形同次方程式
第8回 微分演算子
第9回 課題のグループワークとプレゼンテーション
第10回 小テストとその解答解説
第11回 定数係数2階線形非同次方程式，未定係数法
第12回 ラプラス変換，積分方程式
第13回 課題のグループワークとプレゼンテーション
第14回 小テストとその解答解説
第15回 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業前には，指定教科書の当該箇所を熟読して下さい (30分以上)。
授業後には，指定教科書中の練習問題はもちろんのこと，Moodle上にアップロードした練習問題にも取り組んで下さい (毎日15分以上，1週あたり計1時間30分以上)。
キーワード／Keywords

実数，複素数，方程式，初等関数，微分方程式，DS科目

81

履修上の注意／Notices

高等学校における「数学III」の範囲内での微分積分を復習していることを強く要望します。「数学III」を履修していない，もしくは苦手意識がある場合には，特論 (数学入門) (前期に開講予定) の受講を推奨します。
過年度開講の「微分積分演習」の単位を取得していないことに加え，下記の (a) または(b) のいずれかを履修要件とします。なお，履修要件を満たさない者が受講しても成績評価は行いません。
(a) 過年度の「微分積分 I (A)」の単位を取得している(b) 本年度の「微分積分 I (A)」を履修登録する

教科書・参考書等／Textbooks

教科書: 石原繁，浅野重初 著，「理工系の基礎 微分積分 (増補版)」，裳華房，ISBN: 978‑4‑7853‑1508‑5，2,200円 (税込)，1997年
その他: 適宜，教材はMoodleにアップロードします。

成績評価の方法／Evaluation

達成目標(a)〜(c)に対する学修成果の達成度は，毎回の演習レポート (100%) をもとに評価し，合計得点60点以上を合格とします。演習レポートでは，教科書の練習問題レベルの問いにより評価します。

関連科目／Related course

微分積分 I (A) (前期・木曜4限)

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes82

授業科目名(英文名)／Course title

工学基礎実験／Fundamental Experiments

担当教員(所属)／Instructor

源明

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
通年 金/Fri 3, 金/Fri4

誠(工学部工学科応用化学コース),全教員(工学部工学科応用化学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

実験科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科応用化学コース／Schoolof Engineering Department ofEngineering Course of Applied
Chemistry
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 1単位
年
1E5‑53002‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

源明

誠(ide@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

源明

誠(月曜日

時間割コード／Registration Code 175511

１７−１９時（メールで事前連絡してください）)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日「対面授業のみで実施」
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

該当なし

化学物質の性質や化学変化などの実際を通して観察を行うことにより，化学的な知見が「実験」によって得られるものであることを体験する。基本的な実験操作法や実験器具の扱い方を身に付ける。また，本学の環境安全推進センターにおいて，廃液処理・廃棄物焼却・排水分析等の業務に従事経験のある教員が実験廃液・排水に関する講習等の指導に，本学工学部において危険物保安監督者の業務を担当している教員がその経験に基づき各種薬品類の取り扱い方法の指導にあたる。
達成目標／Course Goals
化学の基本的な実験を行い，基本的な操作や機器の使い方に習熟するとともに化学レポートのまとめ方を学ぶ。また廃液処理の実際を理解し，ガラス細工の基礎も習得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
1. 実験器具の使い方
2. 実験廃液・排水に関する講習
3. ガラス細工4. 測容器の補正
5. 中和滴定
6. 酸化還元滴定
7. 酢酸エチルの合成
8. クロマトグラフィー
9. 加水分解反応
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class①各実験担当者の指示に従い，実験開始前に実験内容を予習し内容を十分理解しておくこと。（１〜２時間）②実験終了後に結果と考察をまとめてレポートとして提出する。
キーワード／Keywords
実験廃液・廃水の扱い，ガラス細工，中和滴定，酸化還元滴定，基本有機反応と操作，反応速度，実務経験教員科目(実務経験教員:阿部 仁 教授， 加賀谷 重浩 教授，宮武 滝太 准教授)，DS科目
履修上の注意／Notices
全ての実験を行い，レポートを提出し合格することが単位取得のための必要条件となる。
工学基礎演習と併せて履修すること。
実験実施時までに開講されている専門基礎科目を全て履修していることが望ましい。
（なお，本実験科目は，「月３・４限：aグループ」と「金３・４限：bグループ」に分け実施する。グループ分け・スケジュールについては，前学期開始前の応用化学コース２年生ガ
イダンスで通知するので，ガイダンスに必ず出席すること。）

83教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

教科書
工学基礎実験テキスト
参考書「化学のレポートと論文の書き方」芝(監修)・泉・小川・加藤・塩川（化学同人）「実験データを正しく扱うために」化学同人編集部編（化学同人）「実験を安全に行うために」化学同人編集部編（化学同人）「続 実験を安全に行うために 基本操作・基本測定編」化学同人編集部編（化学同人）
実験態度（30%）およびレポート等（70%）により総合判断し，60点以上を合格とする。

関連科目／Related course

工学科応用化学コースで開講される全基礎科目および専門科目

リンク先URL
該当なし／URL of syllabus or other information
備考／Notes

実験には危険が伴うので担当者の指示に従い真摯な実験態度で臨み，実のあるものにして欲しい。

84授業科目名(英文名)／Course title

応用数学／Applied Mathematics

担当教員(所属)／Instructor

黒岡 武俊(工学部工学科生命工学コース)

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 月/Mon 2

コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科生命工学コース／Schoolof Engineering Department ofEngineering Course of Life
Sciences and Bioengineering ,工学部
生命工学科／School of Engineering
Department of Life Sciences andBioengineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E4‑47052‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

黒岡 武俊(pcomp@pse.eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

黒岡 武俊(月曜，火曜12:00‑13:00．ただし要事前連絡．)

時間割コード／Registration Code 175402

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

5/17以降の講義形態: 当面の間，対面とオンラインの併用で実施（詳細はMoodle参照）
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

微分方程式の基本的な解法を学習する．特に，常微分方程式の解析解の求め方を中心に学習する．
対象をモデル化して解析・設計を行うことは，工学手法の基礎である．そしてモデルは，多くの場合，微分方程式の形式で得られる．
このため，微分方程式を解く力を身につけることは，エンジニアとして必須である．理論的背景を理解することも重要ではあるが，それ以上に，「道具」として本講義で勉強する手法を使いこなせるようになることを目指す．
達成目標／Course Goals
1. 微分方程式の種々の解法の体系を理解する．
2. 微分方程式の種類を判別でき，解法を選別できる．
3. 基本的な微分方程式の解を求めることができる．
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第１週 微分方程式とは？ ― 工学・自然科学・経済学における微分方程式 ―第２週 1階常微分方程式（変数分離系，同次系）
第３週 線形微分方程式（定数変化法）
第４週 1階常微分方程式（完全微分系，積分因子）
第５週 ベルヌーイの微分方程式とリカッチの微分方程式
第６週 定数係数の2階常微分方程式および高階常微分方程式
第７週 ラプラス変換とは？ ― ラプラス変換の概念と定義 ―第８週 ラプラス変換を用いた常微分方程式の求解 その1
第９週 ラプラス変換を用いた常微分方程式の求解 その2
第10週 ラプラス変換を用いた常微分方程式の求解 その3
第11週 オイラー・コーシーの微分方程式
第12週 級数による解法
第13週 ルジャンドルの微分方程式・ベッセルの微分方程式
第14週 微分方程式の数値解法
第15週 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
・授業前に配付資料を確認し，微分積分の理解不十分な点について勉強し直しておく（1時間以上）．
・授業で実施・解説する演習課題を自分で再度解き直す（1時間以上）．
キーワード／Keywords
応用数学，工業数学，微分方程式，ラプラス変換，DS科目

85

履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

・微分積分Iを履修済みであることを前提に授業をすすめる．
・出席率7割以上を評価対象とする．
教科書：
工学基礎 微分方程式（第2版），及川，永井，矢嶋 著，サイエンス社，2018年 (ISBN978‑4‑7819‑1429‑9), 1,850円＋税
参考書：
常微分・偏微分方程式ノート，志水，鈴木，コロナ社，1995年 (ISBN 4‑339‑06067‑4),
2000円+税
微分方程式の基礎と解法 増補版， 矢ヶ崎, 学術図書出版社, 2014年, (ISBN 978‑4‑7806‑0420‑7), 1,300円+税
スタンダード 工学系の微分方程式，広川他，講談社, 2014年, (ISBN 978‑4‑06‑156533‑
3）, 1700円+税
常微分方程式入門 第3版, 原他, 共立出版, 2018年, (ISBN 978‑4‑320‑11335‑0), 2000円+税

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

その他：講義中に資料を配布する．
期末試験を70％，授業中の演習や宿題等課題を合わせて30％の評価基準とし，60点以上を合格とする．なお，S判定の基準は，期末試験，授業中の演習および宿題の全て において 90
点以上の評価を得て いるこ と と する．
微分積分I(A)，データ解析概論，システム工学など

リンク先URL(Moodle授業ページ）／URL of syllabus or other information https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?id=6906
備考／Notes86

授業科目名(英文名)／Course title

生体計測工学／Biomeasuring Engineering

担当教員(所属)／Instructor

川原

授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 1

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科生命工学コース／Schoolof Engineering Department ofEngineering Course of Life
Sciences and Bioengineering ,工学部
生命工学科／School of Engineering
Department of Life Sciences andBioengineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

茂敬(工学部工学科生命工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175416

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

1E4‑26023‑0110

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

川原 茂敬(工学部 化学生物実験研究棟(G10) ４階 6406号室：kawahara@eng.u‑toyama.ac.jp)
川原 茂敬(月〜金曜日１２〜１３時。メールで事前連絡してから訪問すること。)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

4/19の週からオンライン講義に切替えます。Moodleを見てください。
5/17の週から対面講義に切替えます。Moodleを見てください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
細胞や生体組織の機能を計測するための基本的技術について、電気的方法と光学的方法を中心に学ぶ。
達成目標／Course Goals
１．生体機能計測に必要な電気的測定の基礎を理解し、説明ができる。
２．生体機能計測に必要な光学的測定の基礎を理解し、説明ができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第 1週
第 2週
第 3週
第 4週
第 5週
第 6週
第 7週
第 8週
第 9週
第10週
第11週
第12週
第13週
第14週
第15週
第16週

Introduction
ニューロンの電気的特性
電子回路の基礎（１）インピーダンスとBode線図
電子回路の基礎（２）ＲＣ回路
オペアンプ（１）反転増幅器と非反転増幅器
オペアンプ（２）加算回路、微分回路、積分回路
オペアンプ（３）比較回路、フィルター回路
電子回路のまとめ（中間テスト）
コンピューターとのインターフェース（１）コンピューターとのインターフェース（２）
データ解析法（１）フーリエ級数
データ解析法（２）フーリエ変換
光学測定法（１）近赤外光分光法
光学測定法（２）カルシウム感受性色素
光学測定法（３）膜電位感受性色素
期末テスト

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
以下の関連項目について事前に2時間以上かけて、学習しておくこと。
電磁気学： オームの法則、コンデンサー、誘導起電力
数学： 複素数、オイラーの公式、２進法と１０進法
光学： 励起スペクトル、蛍光スペクトル、顕微鏡
化学： 解離定数
また、各回の配布資料については2時間以上かけて復習し、理解できないことについては質問に来ること。

87

キーワード／Keywords

インピーダンス、ＡＤ変換、フーリエ解析、光学測定、近赤外分光法、カルシウム測定、SDGs科目、DS科目履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

教科書は使用しない。講義の前日までにMoodle上に資料を掲載しておくので、各自ダウウン
ロードして予習しておくこと。
参考書：電子回路学入門 ‑ 機械工学者のためのアナログ・ディジタル・パワー回路の基礎‑ 小原治樹著 コロナ社 1998年 3,300円 ISBN‑13: 978‑4339006926
・達成目標に関し、中間試験（５０％），期末試験（５０％）で評価する。
・評価基準および評価の方法については大学ホームページの「富山大学ＧＰＡ制度に関する規則」および「各部局における成績評価分布の目標」： https://www.u‑
toyama.ac.jp/campuslife/class.html#GPA を参照すること。

関連科目／Related course

基礎電磁気学、電気電子工学概論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes88University of Toyama: Mathematical, DATA Science & Al Education
一ー（カリキュラムマップ）

富山大学のデ タサイエンス科目／【富山大学DS教育の到達目標】
全ての富山大学生は，それぞれの専門分野に応じた
実践的なデータサイエンス能力を身につけている。

覧【富山大学ウェブシラバス】
デー タサイエンス科目(DS科目）の授業内容は，
富山大学ウェブシラバスで確認してください。
’‘
アクセスしたら，キ ー ワ ー ド検索で DS科目 'と入力！

_学科により異なる科目あり

6年次

医療統計学

5年次
4年次

専門教育科 目
2年次

発達福祉統計学
特別支援教育研究法
環境物理学実験確率論
マルチメディアシステム
マルチメディアシステム演習

社会調査法(a)
社会調査法(b)
社会調査法(c)
社会調査法(d)社会文化演習
統計学(1)
統計学(2)
心理学統計法
心理学実験I
心理学実験II
心理学演習(A)
心理学演習(B)
心理学演習(C)
心理学演習(D)
心理学演習(El
心理学演習(Fl
人文地理学フィールド演習(1)
人文地理学フィールド演習(2)
地理情報科学(GIS)実習
人文地理学特殊講義(a)

社会調査法
心理学実験法
心理統計学
教育心理学実験社会心理学調査法
スポ ーツ動作分析法
バイオメカニクス
環境測定と誤差
情報集中演習
基本統計
アルゴリズムとデー タ構造

発達科学概論心理学研究法ネットワ ー クリデラシー

1年次【情報処理系】情報処理 —A:
字
応用情報処理1-※

計量経済学—A
言十量経済学B
金融論 I-A
金融論 1-B
経済情報処理経営 システム-A
経営システム—B
統計学 —A
統計学B
経営学と経済学で出る数学
情報システム論A
情親システム綸 —B
ミクロ経済学Ⅰ-Ａ
ミクロ経済学Ⅰ-Ｂ
ミクロ経済学Ⅱ-Ａ
ミクロ経済学Ⅱ-Ｂ
マクロ経済学Ⅰ-Ａ
マクロ経済学Ⅰ-Ｂ
マクロ経済学Ⅱ-Ａ
マクロ経済学Ⅱ-Ｂ
調査データ解析マーケティング論-Ａ
マーケティング論-Ｂ
ファイナンスの基礎
経営数学-Ａ
経営数学-Ｂ
オペレーションズ・リサーチ-Ａ
オペレーションズ・リサーチ-Ｂ
財務会計論-Ａ
財務会計論-Ｂ
原価計算論-Ａ
原価計算論-Ｂ
管理会計論-Ａ
管理会計論-Ｂ
経営モデル分析
会計情報システム論

基碇数学【社会科学系】地域の経済と社会・文化

デザインのためのデー タ活用実習
コンピコ ー タグラフィックス

デジタルコンテンツ
デジタルコンデノツ演習
Web 演習 I
Web 演習II
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芸文総合演習D
人間工学概論プログ ラ ミ ン グ基礎演習
CG 基礎演習
芸文基礎演習D

デー タサイ丁ンスIll/
ビッグ デー タ解析基礎
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移動現象論II
材料デザイン工学実験A
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情報数理特論A
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無機分析化学実験
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生体制御学実験II
大気物理学
生物厨環境科学実験Ill

デー タサイエンス1|／多変塁解析
地球情報学
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気象学
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地殻物理学
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プログラミング基礎
プログラミング演習
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材料力学
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解析学IV
プログラミング1
物理実験学
物理学実験A
プログラミング実習
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生体構造学実験I
生体制御学実験I
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環境化学計測
環境物理学
生物圏環境科学実験I
生物圏環境科学実験II

デー タサイエンス1 ／確率統言十
微分積分
線形代数
微分積分 I 線形代数 1
微分積分II 線形代数II
力学
応用数学

解析学A
微分積分学 1
解析学B
微分積分学II
線形代数学
線形代数学A
応用数学基礎 線形代数学B
物理数学A
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知能情報工学実験 c
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計測工学演習システム工学
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総合薬学演習
医療薬剤学
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最先端医療と看護
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微分積分1,11
情報倫理
線形代数1,11
データサイエンスI 線形代数演習
工学概論／情報 離散数学
プログラミング基礎／知能情報
プログラミング応用B
プログラミング実習A,B
微分積分演習【理系基盤教育系】 解析学 — A, 解析学— B
微分積分I- A,微分積分1-B,微分積分1-C,微分積分1-D,微分積分1-E
線形代数I- A,線形代数1-B,線形代数1-C,線形代数1-D,線形代数1-E
線形代数学， 自然現象のモデル化とその解析【自然科学系】自然と情報の数理
社会と情報の数理
コンピュー タの話

診療情報 ・臨床研究と医療
対人保健学
環境保健学
生命倫理学
疫学・保健統計研究室配属〈研 究 医 養 成 プ ログ ラム 〉

3年次

社会学フ ィ ー ルド演習(a)社会学フィー ルド演習(b)社会学フィー ルド演習(c)社会学フィー ルド演習(d)心理学研究法1
心理学研究法II
心理学実験Ill
心理学実験IV
人文地理学フィ ー ルド演習(3)
人文地理学フィ ー ルド演習(4)

特殊講義
データサイエンス基礎論
データサイエンス・
プレゼンテーション論
データサイエンス実践演習Ⅰ
データサイエンス実践演習Ⅱ

総合実習
医学統計
社会医学実習 地域看護学実習
神経・脳科学
臨床薬理•EBMと医療【医療・健康科学系】 脳科学入門

6

5※ 1 ：必修科目（いずれかを履修）

89

取組概要
修了要件
以下の要件を満たした学⽣に修了証を授与＜リテラシーレベル＞
４科⽬８単位以上修得（教養教育科⽬専⾨教育科⽬問わず）＜応⽤基礎レベル＞
８科⽬１６単位以上修得（教養教育科⽬︓２科⽬４単位以上
専⾨教育科⽬︓３科⽬６単位以上）＜実践活⽤レベル＞
応⽤基礎レベルの修了要件＋
DS実践演習科⽬から３科⽬６単位以上修得

本プログラムの特徴
・全学部の１年⽣が必修科⽬として「情報処理」を履修
本科⽬は，認定制度に定める５つの項⽬の基本を網羅
全学⽣は，数理・データサイエンスと情報処理の基礎を各⾃がパソコンを操作しながら学修・教養教育科⽬(20科⽬)で各専⾨性に対応する数理・データサイエンス・AI
教育の基礎を⾝に付ける
・専⾨教育では，各学部の専⾨性に応じた科⽬を開講(9学部計約270科⽬)
・学⽣の多様なニーズに応える科⽬を開講
総合⼤学ならではの，多彩な科⽬を開講
学⽣は他学部履修制度により，⾃⾝の興味・関⼼に応じて他学部の科⽬も履修可能

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