様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式

桜美林大学

① 学校名

学校法人桜美林学園② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態東京都町田市常盤町3758④ 所在地

デジタル社会の今と未来を理解するプログラム⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

2021

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

282

人

（非常勤）

692

人

12

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
2,520⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

10,179

総数

１年次

2,625

人

２年次

2,486

人

３年次

2,477

人

４年次

2,591

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

山口 有次（役職名） 学長補佐・ビジネスマネジメント学群長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
桜美林大学データサイエンス教育推進委員会（責任者名）

坂田 淳一

（役職名）

教授

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
桜美林大学データサイエンス教育推進委員会 自己点検・評価部会（責任者名）

宮脇 亮介⑮ 申請する認定プログラム

（役職名）

教授

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学務部新宿キャンパス事務室

担当者名

神田 延男

sjk_info@obirin.ac.jp

電話番号

03-3366-0200

E-mail様式２－○

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②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

修了要件は、以下の5つの審査項目（③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目、④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目、⑤「様々なデータ利活用の現場
におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目、⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考
慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目、⑦「実データ・実課題（学術デー
タ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目）の内、各審査項目の対応科目から2単位以上修得することである。ただし、1つの科目が複数の審査項目に対応している場合は、その1つの科目で2単位修得すれば、対応する複数の審査項目の科目で2単位修得したこととみなすことができる。具体的には以下の通りとなる。
1科目で修了要件を満たす科目：情報通信技術と社会③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
情報通信技術と社会
コンピュータビジネス概論
経営情報システム論
データサイエンス入門

単位数

必修

2
2
2
2

開講状況 1-1 1-6
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報通信技術と社会
コンピュータビジネス概論
経営情報システム論
データサイエンス入門

単位数

2
2
2
2

必修

開講状況 1-2 1-3
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報通信技術と社会
コンピュータビジネス概論
経営情報リテラシー
経営情報システム論
データサイエンス入門

単位数

必修

2
2
2
2
2

開講状況 1-4 1-5
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目
情報通信技術と社会
情報科学基礎論Ⅱ（テクノロジー）
経営情報システム論
企業経営と情報

単位数

2
2
2
2

必修

開講状況 3-1 3-2
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報通信技術と社会
ビジネス表計算演習

単位数

2
2

必修

開講状況 2-1 2-2 2-3
全学開講 ○ ○ ○全学開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
統計学入門
4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

授業科目

選択項目

講義内容
・IT技術の進展がもたらしたビジネス形態の変化、社会の変化、第4次産業革命、Society 5.0「情報通信技術と社会」（1回目）
・データ駆動社会「情報通信技術と社会」（7回目）

1-1

・講義概要の説明，コンピュータの進歩とビジネスへの影響、「コンピュータビジネス概論」（1回目）
・Society 5.0「コンピュータビジネス概論」（12回目）
・データ駆動型社会における企業経営「経営情報システム論」（1回目）
・データサイエンスとは「データサイエンス入門」（1回目）
・IoTとビッグデータ「データサイエンス入門」（5回目）（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

・5G「情報通信技術と社会」（2回目）
・IoTとビジネスモデル「情報通信技術と社会」（3回目、4回目）
・AI「情報通信技術と社会」（5回目）
・AIを用いたビジネス「情報通信技術と社会」（6回目）
・デジタルマーケティング「情報通信技術と社会」（7回目）
・ビッグデータ、アルゴリズム「コンピュータビジネス概論」（11回目）
・AIビジネス「コンピュータビジネス概論」（12回目）
1-6

・情報技術（IT）の進展と新たなネットワークシステム「経営情報システム論」（4回目）
・オフィスの情報システムとAIの活用「経営情報システム論」（12回目）
・経済活動とデータ利活用「データサイエンス入門」（2回目）
・機械学習による分析とデータサイエンス（1)：事例ベース分類，決定木の利活用「データサイエンス入門」（11回目）
・機械学習による分析とデータサイエンス（2)：深層学習の利活用「データサイエンス入門」（12回目）

・デジタルマーケティング「情報通信技術と社会」（7回目）
・デジタル広告産業「情報通信技術と社会」（8回目）
・ビッグデータとアルゴリズム「コンピュータビジネス概論」（11回目）
1-2

・データ駆動型社会における企業経営「経営情報システム論」（1回目）
・オープンデータ「データサイエンス入門」（3回目）
・ビッグデータ「データサイエンス入門」（4回目、5回目）（２）「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

・デジタルマーケティング「情報通信技術と社会」（7回目）
・デジタル広告産業「情報通信技術と社会」（8回目）
・デジタル技術の進展と企業革新（デジタルトランスファー）「情報通信技術と社会」（12回目、13回目）、・Apple（2回目）、Microsoft（3回目）、Yahoo!（4回目）、Google（5回目）、Amazon（6回目）、Facebook（7回目）、Dropbox（8回目）、ITベンチャーのビジネス（10回目）「コンピュータビジネス概論」
1-3 ・ビッグデータとアルゴリズム「コンピュータビジネス概論」（11回目）
・企業活動と情報システム「経営情報システム論」（2回目）
・経済活動とデータ利活用「データサイエンス入門」（2回目）
・行政とオープンデータ「データサイエンス入門」（3回目）
・医療とデータ利活用「データサイエンス入門」（4回目）

・IT技術の進展がもたらしたビジネス形態の変化、社会の変化「情報通信技術と社会」（1回目）
・5G（2回目）、IoTとビジネスモデル（3回目、4回目）、AIビジネス（6回目）、キャッシュレスとフィンテック（9回目、10回目）、音楽のデジタル化と音楽産業（11回目）「情報通信技術と社会」
・Apple（2回目）、Microsoft（3回目）、Yahoo!（4回目）、Google（5回目）、Amazon（6回目）、Facebook（7回目）、Dropbox（8回目）、ITベンチャーのビジネス（10回目）「コンピュータビジネス概論」
1-4

・情報に関わるサービスを提供するためのハードウェア、ソフトウェアなどについて解説「経営情報リテラ
シー」（3回目）
・情報に関わるサービスを提供する際のソフトウェアの動作解説「経営情報リテラシー」（4回目）
・ソフトウェアを含んだ情報システムの開発「経営情報リテラシー」（5回目）
・情報技術の基盤（ハードウェア・ソフトウェア），データサイエンス「経営情報システム論」（3回目）（３）様々なデータ利活用の現場
におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

・IoT（センサデバイス）とビッグデータ「データサイエンス入門」（5回目）
・クラウドコンピューティング：データ収集と分析基盤「データサイエンス入門」（7回目）

・IT技術の進展がもたらしたビジネス形態の変化、社会の変化「情報通信技術と社会」（1回目）
・5G（2回目）、IoTとビジネスモデル（3回目、4回目）、AIビジネス（6回目）、キャッシュレスとフィンテック（9回目、10回目）、音楽のデジタル化と音楽産業（11回目）「情報通信技術と社会」
・Apple（2回目）、Microsoft（3回目）、Yahoo!（4回目）、Google（5回目）、Amazon（6回目）、Facebook（7回目）、Dropbox（8回目）、ITベンチャーのビジネス（10回目）「コンピュータビジネス概論」
・ソフトウェアをもとにして提供される情報に関わるサービス概論「経営情報リテラシー」（1回目）
1-5 ・POSシステム「経営情報リテラシー」（11回目）

・飲食店などで利用されている情報システム「経営情報リテラシー」（12回目）
・SCM(サプライチェーンマネジメント）「経営情報システム論」（6回目）
・オフィスの情報システムとAIの活用「経営情報システム論」（12回目）
・行政とオープンデータ「データサイエンス入門」（3回目）
・医療とデータ利活用「データサイエンス入門」（4回目）

・ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則「情報通信技術と社会」（14回目）
・セキュリティ新分野（個人情報保護，データ倫理）「情報科学基礎論II （テクノロジー）」（12回目）
3-1

・情報セキュリティ・情報倫理「経営情報システム論」（14回目）
・営業秘密と個人情報保護「企業経営と情報」（3回目）（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする・ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則「情報通信技術と社会」（14回目）
・セキュリティ新分野（個人情報保護，データ倫理）「情報科学基礎論II （テクノロジー）」（12回目）
3-2

・情報セキュリティ・情報倫理「経営情報システム論」（14回目）
・営業秘密と個人情報保護「企業経営と情報」（3回目）

・データを読む・分析する「情報通信技術と社会」（7回目）

2-1

・分析データの情報整理（3回目）、・データ分析と報告資料のまとめ（10回目、11回目）「ビジネス表計算演習」
・代表値、データのバラツキ（2回目）、ヒストグラム・散布図によるデータの可視化（10回目）、クロス集計（14回目）「コンピュータリテラシーⅡ」（５）実データ・実課題（学術デー
・優れた可視化事例を学ぶ「情報通信技術と社会」（7回目）
タ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-2 ・分析レポート課題の解説（8回目）、分析結果のプレゼンテーション（12回目、13回目）「ビジネス表計算演習」
といった数理・データサイエンス・
ＡＩの基本的な活用法に関するも・データの比較（5回目）、グラフの利用とデータ表現（10回目）「コンピュータリテラシーⅡ」の・データの集計（和、平均）「情報通信技術と社会」（7回目）

2-3

・単純集計・グラフ作成（4回目）、クロス集計・帳票作成（5回目）、属性の違いによる結果比較（6回目）、回帰分析（7回目）、統計ソフトの活用（8回目）、データ分析（10回目、11回目）「ビジネス表計算演習」
・データの集計（2回目）、データの順位付け（3回目）、表形式データ（8回目）、データの抽出と並び替え（12回目）「コンピュータリテラシーⅡ」⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
デジタル化の急速な進展や情報処理技術の飛躍的な向上により、世界中のあらゆるビジネス分野におけるデジタル革命が急速に進んでいる。本プログラムでは、AIやデータが実社会でどのように活用されているかを理解でき、また、数理・データサイエンスのリテラシーである「データを正しく読む力」や「データを正確に伝える力」を身に付けることができる。特にビジネス社会の中で、AIやデータがどのように活用されているのか、今後どのような活用が見込まれているのか、を理解することで、それらを実ビジネス社会で活用する基礎的な能力が養われる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.obirin.ac.jp/about/datascience/様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

2021

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
リベラルアーツ学群
グローバル・コミュニケーション学群

ビジネスマネジメント学群
健康福祉学群
芸術文化学群航空・マネジメント学群

合 計

令和3年度

入学
定員

収容
定員

950
250
480
300
400
140

3800
1000
1920
1200
1600
280

48
1
324
1
0
0

1
1
148
0
0
0

2520 9800

374

150

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

48
1%
1
0%
324
17%
1
0%
0
0%
0
0%
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374
4%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
桜美林大学データサイエンス教育推進委員会規程② 体制の目的
学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成すること、並びに、数理・データサイエン
ス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を推進することを目的とする。

③ 具体的な構成員
委員長 ビジネスマネジメント学群 教授 坂田 淳一
委員
学長補佐・ビジネスマネジメント学群長 山口 有次
委員
リベラルアーツ学群 教授 宮脇 亮介
委員
リベラルアーツ学群 准教授 耒代 誠仁
委員
ビジネスマネジメント学群 講師 川﨑 昌
委員
学務部新宿キャンパス事務室 係長 神田 延男④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績
4%
令和４年度予定
15%
令和５年度予定
20%
令和６年度予定30%
令和７年度予定
40%
収容定員（名）9,800
具体的な計画
本プログラムの目標達成に向けた学生のプログラム履修促進のため、令和3年度より、桜美林大学データサイエンス教育推進委員会にて、科目履修者からの授業時間内外の質問を受け付けている。また、数理・データサイエンス・AIを理解する必要性の認識を広げるた
め、学生に周知している。
令和4年度以降は、対象科目をオンライン化することで、科目の開講キャンパスとは異なる
キャンパスを拠点とする学群の学生や、昨今の新型コロナウイルス感染症の影響等により通学が困難な状況にある学生による履修の促進を図る。加えて、全学学生への周知・広報を展開する。
令和6年度からは、対象科目をビジネスマネジメント学群の教育課程改革に合わせて、必修科目にも拡大する。併せて、データサイエンスプログラムの修了認定者を表彰する機会を設けることで、学内外における本プログラムの認知度の向上を図る。これらの取組を行うことで、データサイエンスに興味を持つ在学生はもちろん、本学への入学を検討する受験生や高校教員等にも広報展開を図り、本プログラムへの共感を生み出す。
令和7年度には、ビジネスマネジメント学群以外の学群で検討中の教育課程おいて、数理・データサイエンス・AI関連の必修科目や専攻科目にも対象を拡大し、全学群において最低一科目は本プログラムの対象科目を設けることとし、情報系専攻を有さない学群も含め

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムの対象科目は、全学群の学生が履修可能であり、卒業単位に含むことができる。
令和4年度より、対象授業の実施形式を「オンライン」とすることで、異なるキャンパスを拠点とする他の全ての学群の学生が履修しやすい体制とする。履修定員についても、実際のキャンパスの教室席数による制限を受けることがなくなるため、Zoomアカウントの上限300
人までの履修が可能を可能年、対象科目が所属する、ビジネスマネジメント学群の学生のみならず、他学群の学生の希望者も全員が履修できるようになる。
また、「データサイエンスへのいざない」という、オンライン上での本プログラムの扉となるページを作成し、学内向けポータルサイトである「OBIRIN Gate」の各学群のページに掲示すると共に、専用のZoom相談窓口のリンクを貼ることで、学生が自身の通学するキャンパスに関わらず、オンラインで相談することができる体制を構築する。
令和2年度から導入している、Zoomを活用したオンライン授業は、全学で共通の形式となっており、学群を問わず円滑な学修を展開することができるものとなっている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
学期当初のオリエンテーション期間中に実施するガイダンスや、各学群・キャンパスで運用しているSNS等で、本プログラムを周知するとともに、学生全員がアクセスする学内向け
ポータルサイトである「OBIRIN Gate」のトップに、専用のページを常設し、「データサイエン
スへのいざない」を掲示することで、プログラム履修の意義を説明する。
また、「アドバイザー制度」を活用した、専任教員による学期毎の履修相談や、情報系教員の専攻演習等において、学生に本プログラム対象科目の履修を勧めてもらうよう、教授会等を通じて、情報系に限らず全ての教員に周知し、協力を依頼する。
加えて、シラバス公開から履修登録までの、ポータルサイトへの学生のアクセスが急増する時期に合わせ、周知を強化する。具体的には、ポータルサイトに備わっている、スマートフォンでの一斉プッシュ通知機能を用い、本プログラムの説明と対象科目の一覧の掲示を、全ての学生に対して行うと共に、情報系専攻プログラムの履修登録者や、情報系教員の指導するゼミに所属する学生に対して、別途直接メールも送信することで、プログラムの履修を強く促す。

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
自分のパソコンを持っていない学生や、授業で使用できるようにするために、特殊なソフトのインストールが必要な学生には、対応したパソコンを各キャンパスのPC教室に備えるこれにより、授業時間外でも学生が自学自習にパソコンを活用でき、学習効果を高めることができる。
また、「デジタルと専門分野の掛け合わせによる産業DXをけん引する高度専門人材育成事業」の採択を受け、情報処理・統計ソフトをインストールした、高性能なパソコンも複数台導入した。このことにより、より高度な内容について学びたい、という意欲を有する学生のさらなるスキルアップに資するものとなっている。
さらに、プログラム対象科目の履修者の出欠状況について、データサイエンス教育推進委
員会で共有をしてモニタリングし、出席状況の芳しくない学生には、e-Learning プラット
フォームのMoodleやe-Campusにて、欠席回の資料や課題を確認することや、授業時間外のサポートも併用して授業内容の理解度向上のための支援体制も整える。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業時間内においては、特に演習形式の授業等、教員がZoomのチャット機能等を活用して、随時質問に対応し、ソフトの操作方法等に理解の追いついていない履修者へのサポートをする。
授業時間外においては、桜美林大学データサイエンス教育推進委員会の共有連絡先を常設の専用窓口として、メールや、対応時間を明示してZoomでの学修サポートも行う。具体的には、本委員会構成員（専任教員）のオフィスアワーを活用し、サポートができる体制とする。また、 e-learningシステムであるMoodleを活用し、各回の資料や課題をアーカイブとして振り返ることができるようにすると共に、Moodleのフォーラム機能にて、質問と回答をオンラ
インで履修者の間で共有できる仕組みも構築する。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
本プログラムは開設されて間もないが、現時点で履修者の内約40％がプログラム修了要件を満たしていることは評価できる。複数の学群から修了要件を満たした者が誕生していることも評価できる。
しかし、全学的に見た場合、履修者及び修了要件を満たした者が特定の学群に偏っている現状は、決して好ましい状態ではないと判断する。履修者数も、全学平均で4％程度、最も履修者数の多いビジネスマネジメント
学群であっても17％程度となっている現状の改善が必須であると考える。
プログラムの履修・修得状 現在、学内の各教育組織において、教育課程の改革が進行しており、いずれの組織においてもデータサイエ況ンス関連科目の重要性を認識したうえで新たな教育課程の構築を進めていること、令和4年度より、本プログラ
ムの対象科目をオンライン化することで、科目の開講キャンパスとは異なるキャンパスを拠点とする学群の学生や、新型コロナウイルス感染症の影響等により、登校が困難な状況にある学生による履修の促進を図る等の取組を進めていることなどから、今後のプログラム履修・修得状況の改善に向けた取り組みは着実に進行していると考える。
引き続き、学生向けの広報や、学修サポート等の体制の構築、初学者向けのわかりやすい導入等を通じ、学生のデータサイエンスに対する興味関心を引き出すことが求められる。
本学では、本プログラムに含まれる科目か否かに関わらず、企業等と連携して実施するプロジェクトについて
は、連携先の企業等関係者に対して学生が成果報告を行うこととしている。これらの成果報告において、企業等の関係者から、「データ分析手法」「分析結果の可視化」「わかりやすいプレゼンテーションの作成」といった点が高く評価されていることに加え、様々なコンペティションで学生が入賞を果たしていることを鑑みると、統計、データ分析といった点において、高い学修成果が上がっているものと判断する。
学修成果

本プログラムを構成する全ての科目における、令和3年度春学期の学生に対する授業アンケートのうち、内容の理解度に関わると考えられる項目の回答結果は、以下のとおりである。
（各項目の小数点第2位で四捨五入しているため、合計値が100%にならない場合もある）
・「あなたは、授業の到達目標、評価基準、授業の内容などシラバスの内容を理解していますか」
非常に理解している：36.1%、かなり理解している：41.2%、どちらかといえば理解している：21.8%、あまり理解していない：0.9%
・「あなたにとって教員の板書、パワーポイント等の教材はわかりやすかったですか」
学生アンケート等を通じた 非常にわかりやすかった：59.7%、かなりわかりやすかった：22.7%、どちらかといえばわかりやすかった：
16.0%、どちらかといえばわかりにくかった：1.7%
学生の内容の理解度
・「あなたはどの程度、この科目で示された到達目標が達成できましたか」
ほぼ100%：12.7%、80%程度：44.9%、60%程度：38.1%、40%程度：3.4%、20%程度：0.9%
・「あなたはこの授業で得た知識・情報やスキルなどに満足できましたか」
非常に満足できた：40.5%、かなり満足できた：42.2%、どちらかといえば満足できた：16.4%、かなり不満である：
0.9%
この結果からわかるように、プログラムを構成するいずれの科目においても、学生から好意的な評価を受けていることを考えると、プログラム全体としての質の担保が行われていると判断する。
現行の学生アンケートにおいては、他の学生への推奨度について調査する項目が無いため、適切な判断はできないが、先述の理解度に加え、学生アンケートにおける自由記述欄のコメントで、「授業時間外でも、先生が丁寧に対応してくださったこと。」「（先生が）具体的な例などを経験を交えて挙げていたのでとても面白かった。」「実際に企業でどのように情報システムを使っているのかの例を見れた。」「分からない所を質問した際に、ものすごく丁寧に教えてくださったのがとても助かりました。」といった好意的なコメントが多数を占めている
学生アンケート等を通じた ことから、後輩等他の学生へ履修を推奨する機運が醸成されているのではないかと判断する。
後輩等他の学生への推奨
度
なお、履修登録者数の推移等を複数年かけて分析することが望まれる。

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

履修者数・履修率の向上に向けた計画に掲げたとおり、令和4年度より、本プログラムの対象科目をオンライン化することで、科目の開講キャンパスとは異なるキャンパスを拠点とする学群の学生や、新型コロナウイル
ス感染症の影響等により登校が困難な状況にある学生による図る等の取組を着実に進めていると判断する。
引き続き、広報活動等を推し進め、令和4年度秋学期開講科目のおいても、履修者数の向上に努めることが望まれる。

学外からの視点本教育プログラム修了者は卒業していないため、進路・活躍状況、企業などの評価を現時点で得ることはできない。しかし、桜美林大学では修了認定者の名簿を適切に管理する体制を整備している。これにより、数年後に修了者の就職先や企業での活躍状況を照会・評価することが可能である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

一例として、本教育プログラムの複数の科目を履修している学生が、公益財団法人との連携による“電話応対技能検定指導者級資格保持者の実態調査”に協力し、調査項目の設計から実査、データ分析、考察・提案を含む報告まで一連の調査解析作業を担当した。分析には表計算ソフト・統計ソフトを活用し、表やグラフを多く用いた報告資料の作成を行った。
その結果、公益財団法人の専門委員会より「検定指導者の実態と課題の明確化、およびデータの可視化による分かりやすい報告資料作成」に対する高評価が得られた。

データサイエンス教育推進委員会の委員を中心に、日頃から企業・自治体の担当者と情報教育に対する意
見交換を行っている。その中で、データサイエンスやAI、情報セキュリティ等のリテラシー教育について、本教育プログラムに期待することや実務で必要な知識・スキルに関する情報を収集している。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本教育プログラムへの協力企業の担当者から、①実務で情報を取り扱うための基礎（特に量的・質的データの整理、セキュリティ、倫理）、②概念図や分析モデル図等、情報やデータを可視化する手法、③調査票の設計とその実査で収集した実データの分析、これらがプログラムに含まれている点が評価できるとの意見をいただいている。

例えば、AIにも人間社会とリンクするようなバイアスが生じた事例があることや、AI＝未来を予測できるのではないことをSNSのビッグデータ解析例を用いて紹介している。こうした身近な例により、どういう目的でAIを活用するか、どういうアルゴリズムを使うか等、人間が理解し、考えて活用することの重要性やこれからの社会への影響力を意識してもらうことを心がけている。
演習では、既存のデータ（準備されたデータ、古いデータ）を扱うより、学生が興味・関心のあるテーマを選
び、調査や実験データを自ら集めて分析すること、あるいは企業や自治体の協力を得て実データを分析するこ
数理・データサイエンス・ＡＩを とを授業に取り入れている。それによって、成果に対するコミット、社会への貢献意識が高まり、「学ぶ楽しさ」「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 や「学ぶことの意義」が体感できるよう工夫している。
義」を理解させること

全学共通で受講できる内容・水準となるよう努めている。知識やスキルの差は、それを補う講義資料や動画を活用し、内容は身近な話題やメディアで注目されたトピックを紹介する等、学生が興味を持ち、自分ごととして考察できるテーマを中心に選択している。文科系の学生には、数式からではなく、まず図として分析モデルを解説する等、苦手意識を持たせない工夫も行っている。また、オンライン形式の演習授業では、学生が質問したいタイミングでブレイクアウトルームを利用できるようにする等、授業ごとに試行を重ねている。
こうした工夫は、授業終了後の理解度や質問・感想コメントの確認、学期末ごとに実施している授業評価アン
内容・水準を維持・向上しつ ケートにより検証し、授業改善に繋げている。
つ、より「分かりやすい」授業とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.obirin.ac.jp/about/datascience/r11i8i0000098zss-att/20220519_jikotenken_hyoka_opinion.pdf

2022/05/17 17:50

e-Campus[2]開講学期 (Semester)

2021年度秋学期

科目 (Course)

情報通信技術と社会

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

坂田

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262287

新宿キャンパス淳一

水曜2限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face to対面（オンラインになる場合あり）

face）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

この講義はBMのビジネスプログラム（ICTビジネス科目群）専門応用科目になっています。講義では、大学生として最低限知っておく必要がある、現代の情報通信技術（IT)について、ビジネスと関係させて学んで行きます。
５G, AI, IoT, VR,など様々な新技術が次々登場し、それに伴い製造現場や企業のマーケティング活動、広告活動の方法も大きな変化が起きています。これらの変化に対し、指をくえて眺めているだけではなく、それらの技術について最低限必要な理解を行って、ビジネスへの活用手法を深く学習して行くことが必要だと思います。例えば社会人になって、実際に企業に就職をしてマーケティング活動などを行う場合、“デジタルマーケティング”への理解は不可欠ですし、広告産業においてもデジタル広告戦略を理解しておくことは必要不可欠なことでしょう。
この講義を通して、AIやIoTなど最新の情報通信技術への理解とビジネスへの活用、そして社会の変化へ理解を深め、デジタルビジネスモデルの構築ができるようになって行って欲しいと思います。
５G, AI, IoT, VR,などの新デジタル通信技術に対して理解を深める
特に近未来において必要となるAIビジネスについて理解を深める
新たな情報通信技術を用いた新ビジネスモデルについて理解を深める
新たな情報通信技術が生み出されることによって、社会やビジネスがどのように変化して行るのか理解する。
デジタルマーケティングや、デジタル広告の仕組みを理解する。

授業計画 (Course
Schedule)

9/22
１ IT技術の進展がもたらしたビジネス形態の変化、社会の変化、および、 第4次産業革
命、Society 5.0について学習する
9/29
２ 5Gとは何か、社会をビジネスをどのように変える可能性があるのか、それについて学ぶ。
10/6
3 IoTとビジネスモデルについて学ぶ( 1)
10/13
4 IoTとビジネスモデルについて学ぶ( 2)
10/20
5 AIとはどのようなものか

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/pk/pkx007/Pkx00701.xhtml

1/2

2022/05/17 17:50

e-Campus[2]10/27
6 AIを用いたビジネスについて学ぶ
11/3
7 データ駆動社会について学ぶ更に、データの集計（和、平均）をおこない、データを読む・分析を行う。更に、優れた可視化事例を学ぶ。（可視化することによって新たな気づきがあった事例などを取り上げる。）
11/10 ８ 中間テスト ＋ デジタルマーケティング及び、デジタル広告産業について学ぶ
11/17
９ キャッシュレスとフィンテックについて学ぶ（1）
11/24 10 キャッシュレスとフィンテックについて学ぶ（2）
12/1
11 音楽のデジタル化と音楽産業の変化について学ぶ
12/8
12 デジタル技術の進展と企業革新（デジタルトランスファー）について学ぶ（1）
12/15 13 デジタル技術の進展と企業革新（デジタルトランスファー）について学ぶ（2）
1/ 12 14 ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則などはどのように変化して行くのか、これらについて学習する。
プラス、期末テスト

授業時間外学修(Supplementary
Activities)
テキスト (Textbook)
参考書(Supplementary
Reading)

特にありません。
毎回担当教員がパワーポイントを作成して、それを用いて講義を行います。
講義中に参考書籍を紹介します。
毎回の講義内容に係るフィードバック＋中間テスト＋期末テストで成績を評価いたします。

評価基準 (Grading)

具体的には、・授業への，積極的な参加を期待し，また，評価をいたします．
・講義のある回で，小テスト（中間）を行う可能性があります．講義内で予告します。
・修了テストを行います。
★講義中に私語がある人は、受講を止めて頂きことがあります。
Ａ：特に優秀な成績
Ｂ：すぐれた成績
Ｃ：一応その科目の要求を満たす成績
Ｄ：合格と認められる最低の成績
Ｆ：不合格

教員との連絡方法(Contact with
Instructor)
UR

下記のアドレスまでメールをしてください。
sakataj@obirin.ac.jp

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)

情報通信技術、コンピュータ、AI、IoT、VRグ

５G、デジタルマーケティン

備考 (Other
Information)

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/pk/pkx007/Pkx00701.xhtml

2/2

2022/04/13 15:28

e-Campus[1]開講学期 (Semester)

2021年度春学期

科目 (Course)

コンピュータビジネス概論

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

川﨑

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262196

新宿キャンパス昌

火曜1限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face toface）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

コンピュータは人々の生活に欠かせないものとなり、コンピュータビジネスは社会のあり方まで変えるような大きな存在となっている。
本授業では、コンピュータとビジネスの関係を歴史的に概観し、コンピュータの構成要素や機能・環境の急速な進展と実企業のビジネスを関連付けながら学ぶ。それによって、コンピュータを使った現代のビジネスモデルや実務におけるデータ利活用事例、拡大している社会への影響について理解を深め、獲得した知識や自らの考えをアウトプットできるようになることを目的とする。
・コンピュータの基本的な構成要素を説明することができる
・コンピュータビジネスの歴史的変遷の概略を説明することができる
・コンピュータビジネスについて、多様な視点・切り口で捉え、そのビジネスモデルや価値について述べることができる
・コンピュータに関連し、社会にインパクトを与えたビジネスについて、その特徴や社会への影響度合いを述べることができる
・データサイエンスやAIが、自らの生活と密接に結びついているのであることを説明することができる
・実企業を例に、ビジネスモデルにおけるコンピュータの役割を述べることができる
・未来のコンピュータビジネスの変化を予測し、自らの考えを述べることができる
第1回 4月13日（火）：講義概要の説明，コンピュータの進歩とビジネスへの影響
第2回 4月20日（火）：コンピュータのハードウェアとビジネス（Appleほか）
第3回 4月27日（火）：コンピュータのソフトウェアとビジネス（Microsoftほか）
第4回 5月4日（火）：コンピュータビジネスの成長と衰退（Yahoo!ほか）
第5回 5月11日（火）：巨大化したビジネス（Googleほか）
第6回 5月18日（火）：eコマースビジネス（Amazonほか）
第7回 5月25日（火）：ソーシャルメディアとビジネス（Facebookほか）
第8回 6月1日（火）：クラウドビジネス（Dropboxほか）
第9回 6月8日（火）：ゲスト講演（予定）
第10回 6月15日（火）：ITベンチャービジネス
第11回 6月22日（火）：ビッグデータとアルゴリズム，データ倫理
第12回 6月29日（火）：AIビジネスの未来，Society 5.0の社会
第13回 7月6日（火）：テレワークとコンピュータビジネス，情報セキュリティ
第14回 7月13日（火）：全体のまとめと振り返り（レポートのフィードバックとシェアリング）（注）学修の進み具合等に応じて、内容を組み替える可能性がある。
各回の授業終了後に授業で使用した主なスライドを配布し、次回の授業では前回の授業の復習からスタートする。
授業の中でディスカッションやグループワークの時間を設ける可能性がある。そのため、オンラインで授業に参加する場合は、事前に音声・ビデオを共にオンにできる環境、マイクやイアホンを準備すること。

授業時間外学修(Supplementary
Activities)
テキスト (Textbook)
参考書(Supplementary
Reading)
評価基準 (Grading)

授業において、レポート課題を2回（前半1回、後半1回）課す。
各回の復習と予習を兼ねて、①知らなかった用語の意味を調べる、②授業の内容から着想を得たテーマを自ら設定し、関連情報の収集、集めた情報の要約や整理、それに対する考察を行い、自主レポートにまとめること。
なお、レポート課題の提出は必須、自主レポートの提出は任意とする。
指定なし。担当教員作成のスライドや資料を用いる。
「コンピュータサイエンス図鑑」（クレール・クイグリー、パトリシア・フォスター著、山崎正浩［訳］: 創元社, 2019）
その他、授業時に紹介する。
レポート課題2回（60％）により授業の目標到達度合いを総合的に測り、自主レポート（20％）、授業への参加態度（グループワ

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/xu/xua002/Xua00201.xhtml

1/2

2022/04/13 15:28

e-Campus[1]ークへの貢献，各回の振り返り記録の提出等）（20％）を加味して、以下の通り評価する。
A：特に優秀な成績（90点以上を目安に、履修者数の10％程度を上限とする）
B：すぐれた成績（80～89点を目安に、履修者数の30％程度を上限とする）
C：一応その科目の要求を満たす成績（60～79点）
D：合格と認められる最低の成績（50～59点）
F：不合格（49点以下）、あるいは、全講義の 1/3 以上を欠席

教員との連絡方法(Contact with
Instructor)

UR

E-mail: kawasaki_s@obirin.ac.jp
オフィスアワー：火曜4限，木曜4限
新宿キャンパス南館4階 ファカルティオフィス
メールで連絡する場合は、用件だけでなく、科目名、学籍番号、氏名を明記すること。
対面での相談や質問を希望する際は、できるだけ事前にメールでアポをとること。（オフィスアワー以外の時間帯も対応可能）

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

コンピュータ、IT、デジタルビジネス、ハードウェア、ソフトウェア、ビッグデータ、AI

資料の配布や課題の提出等に、Moodleを使用する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/xu/xua002/Xua00201.xhtml

2/2

2022/04/14 16:47

e-Campus[1]開講学期 (Semester)

2021年度春学期

科目 (Course)

ビジネス表計算演習

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

川﨑

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262001

新宿キャンパス

昌

水曜2限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
演習

授業形態
（Online/Face toface）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)
抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

抽選科目

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

28人

優先順位：①BM学類ICTビジネスMa 4年→2年 ②BM学類「S18150：情報通信業界、S18160：コンテンツビジネス、
S18170：SE・ITコンサル」ストーリー4年→2年 ③BM学類4年→2年 ④AM学類4年→2年 ⑤全学
表計算ソフトはビジネスシーンにおいて様々な用途で活用されている。
本授業では、表計算ソフトの基礎から中級程度の操作を使い、ビジネスデータの分析および意思決定にExcelや統計ソフトを活用できるようになることを目的とする。表計算ソフトでのグラフ作成や関数は何となく使えるようになったが、使いこなすにはまだ自信がないという人やビジネスでの実践スキルを身につけたい人向けに演習形式で実施する。
演習で扱うデータはオンライン調査で取得した全国1000名の労働者を対象とした「お仕事に関するアンケート」の実調査データである。
分析結果は表やグラフで可視化した資料にまとめ、結果説明のプレゼンテーションを行う。
・表計算ソフトを使い、実際の業務で使用するような集計・分析を行うことができる
・表計算ソフトを使い、実際の業務で使用するような帳票・レポートのアウトプットができる
・表計算ソフトで作成した図表を用い、その他のアプリケーションと連動させた書類を作成することができる
・表計算ソフトの関数や書式設定等の機能を、調べながら目的に合わせて使用することができる
・表計算ソフトや統計ソフトを使い、基礎的な統計分析（平均値・標準偏差・単純集計・クロス集計・相関分析・回帰分析）を行うことができる
・分析結果を読み解き、データにもとづく提案を行なったり、意思決定の根拠を示すことができる
第1回 4月14日（水）：講義概要の説明，Excelスキル確認
第2回 4月21日（水）：Excelの基本機能，関数，表・グラフの総合演習①，Excelスキル確認事例の解説
第3回 4月28日（水）：Excelの基本機能，関数，表・グラフの総合演習②，分析データの情報整理
第4回 5月5日（水）：Excelの基本機能，関数，表・グラフの総合演習③，単純集計・グラフ作成
第5回 5月12日（水）：Excelの基本機能，関数，表・グラフの総合演習④，クロス集計・帳票作成
第6回 5月19日（水）：Excelの基本機能，関数，表・グラフの総合演習⑤，属性の違いによる結果比較
第7回 5月26日（水）：Excel分析ツールの活用（回帰分析）
第8回 6月2日（水）：統計ソフトの活用，前半分析レポート課題の解説
第9回 6月9日（水）：後半分析レポート課題とする事例の説明，分析データの整理
第10回 6月16日（水）：データ分析と報告資料のまとめ①
第11回 6月23日（水）：データ分析と報告資料のまとめ②
第12回 6月30日（水）：分析結果のプレゼンテーション＆バージョンアップ①
第13回 7月7日（水）：分析結果のプレゼンテーション＆バージョンアップ②
第14回 7月14日（水）：ゲスト講演（予定），後半分析レポート課題（最終版）提出（注）学修の進み具合等に応じて、内容を組み替える可能性がある。
各回の演習に含まれる内容（主なもの）
データ並べ替え，フィルタ，先頭行の固定，オートフィル∑合計，％の算出，小数点以下の桁数揃え，データの置換
平均AVERAGE，カウントCOUNTIF，複数カウントCOUNTIFS，値代入VLOOKUP，もし条件IF
ピボット集計，絶対参照F4の使い方，値の行列入れ替え
グラフ作業用の表作成，シンプル円グラフ，シンプル棒グラフ，積み上げ棒グラフ，グラフエリアの書式設定
印刷範囲の設定，印刷余白の設定，印刷の拡大・縮小，ヘッダー/フッターの設定，Word差し込み印刷

授業時間外学修(Supplementary
Activities)

授業において、集計・データ分析等のレポート課題を3回課す。（提出を必須とする）
各回の演習課題が授業時間内に終わらなかった場合は、授業時間外に取り組み、期限までに提出すること。

テキスト (Textbook)指定なし。担当教員作成のスライドや資料を用いる。

参考書

授業時に適宜紹介する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/xu/xuk003/Xuk00301.xhtml

1/2

2022/04/14 16:47

e-Campus[1](Supplementary
Reading)
演習形式であるため、各回の演習課題および分析レポート課題の提出を重視する。
目標到達度合いを総合的に測り、期限を厳守できたか、わからない点を調べる努力をしたか、授業への参加態度等を加味して、以下の通り評価する。
評価基準 (Grading)

教員との連絡方法(Contact with
Instructor)

U

R

A：特に優秀な成績
B：すぐれた成績
C：一応その科目の要求を満たす成績
D：合格と認められる最低の成績
F：不合格、あるいは、全講義の 1/3 以上を欠席
E-mail: kawasaki_s@obirin.ac.jp
オフィスアワー：火曜4限，木曜4限
新宿キャンパス南館4階 ファカルティオフィス
メールで連絡する場合は、用件だけでなく、科目名、学籍番号、氏名を明記すること。
対面での相談や質問を希望する際は、できるだけ事前にメールでアポをとること。（オフィスアワー以外の時間帯も対応可能）

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

Excel、表計算、グラフ、情報処理、統計、分析、解析、関数

資料の配布や課題の提出等に、Moodleを使用する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/xu/xuk003/Xuk00301.xhtml

2/2

2022/04/15 9:43

e-Campus[2]開講学期 (Semester)

2021年度秋学期

科目 (Course)

経営情報リテラシー

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

仲野

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262288新宿キャンパス友樹

金曜1限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face to対面（オンラインになる場合あり）

face）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)
授業概要 (Course
Description)
到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

授業時間外学修(Supplementary
Activities)

テキスト (Textbook)

この講義では、情報に関わるサービスの仕組みについて学ぶ。企業での経営活動や日常の生活をより便利で快適なものにするために、ソフトウェアをはじめとしたコンピュータに関連した技術が深く関わっている。現代の学生、社会人の生活に不可欠なものとなっている情報に関わるサービスとその仕組みについて理解を深め、経営情報リテラシーを身に付ける。
本講義では、情報サービスを実現している仕組みとともに具体的な事例について理解し、情報サービスを提供する開発者との共通の認識を持つための知識を身に付けることが目標である。
第1回 9月17日(金)：ソフトウェアをもとにして提供される情報に関わるサービスについて概説する。
第2回 9月24日(金)：利用者、開発者のそれぞれから見た情報に関わるサービスについて解説する。
第3回 10月1日(金)：情報に関わるサービスを提供するためのハードウェア、ソフトウェアなどについて解説する。
第4回 10月8日(金)：情報に関わるサービスを提供する際のソフトウェアの動作について講義する。
第5回 10月15日(金)：ソフトウェアを含んだ情報システムの開発と開発を請け負う情報サービス産業について解説する。
第6回 10月22日(金)：情報セキュリティに関わる脅威と対策について概説する。
第7回 10月29日(金)：情報に関わるサービスを支えるハードウェア、ソフトウェアの進展について講義する。
第8回 11月12日(金)：コンピュータを操作するためのインターフェースについて解説する。
第9回 11月19日(金)：ソーシャルメディアの特徴と利用時のリスクについて理解する。
第10回 11月26日(金)：インターネットを通じて利用できるサービスの活用について理解する。
第11回 12月3日(金)：コンビニエンスストアなどで利用されているPOSシステムについて概説する。
第12回 12月10日(金)：飲食店などで利用されている情報システムについて概説する。
第13回 12月17日(金)：これまでの講義の内容を振り返り、ソフトウェアの仕組みとビジネスについて確認をする。
第14回 1月21日(金)：テストとテストの解説。
第1回：情報システムの基礎知識を前提とするので、授業開始までに情報システムとはどのようなものか概要を理解しておくこと。
第2回：情報サービスの基礎知識を前提とするので、授業開始までに情報サービスを理解しておくこと。
第3回：ハードウェア、ソフトウェアの基礎知識を前提とするので、授業開始までにハードウェア、ソフトウェアを理解しておくこと。
第4回：ソフトウェアの動作の基礎知識を前提とするので、授業開始までにソフトウェアの動作を理解しておくこと。
第5回：システム開発の基礎知識を前提とするので、授業開始までにシステム開発を理解しておくこと。
第6回：情報セキュリティの基礎知識を前提とするので、授業開始までに情報セキュリティを理解しておくこと。
第7回：ハードウェア、ソフトウェアの進展の基礎知識を前提とするので、授業開始までにハードウェア、ソフトウェアの進展を理解しておくこと。
第8回：ユーザインターフェースの基礎知識を前提とするので、授業開始までにユーザインターフェースを理解しておくこと。
第9回：ソーシャルメディアの基礎知識を前提とするので、授業開始までにソーシャルメディアを理解しておくこと。
第10回：インターネットの基礎知識を前提とするので、授業開始までにインターネットを理解しておくこと。
第11回：POSシステムの基礎知識を前提とするので、授業開始までにPOSシステムを理解しておくこと。
第12回：飲食店の情報システムの基礎知識を前提とするので、授業開始までに飲食店の情報システムを理解しておくこと。
第13回：これまでの授業の内容を振り返るので内容を復習しておくこと。
第14回：これまでの授業の内容をまとめておくこと。
教員作成のスライドで実施する。

参考書(Supplementary

適宜紹介する。

Reading)
評価基準 (Grading)

授業時のリアクションペーパー、テストの結果をもとに総合的に評価する。
A：特に優れた成績
B：優れた成績

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/04/15 9:43

e-Campus[2]C：科目の要求を満たす成績
D：最低限の水準を満たす成績
F：不合格、3分の1を超えて授業を欠席した

教員との連絡方法(Contact witht1800223@obirin.ac.jp

Instructor)
UR

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)

情報、コンピュータ、情報システム

備考 (Other
Information)

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2022/04/15 10:48

e-Campus[2]開講学期 (Semester)

2021年度春学期

科目 (Course)

情報科学基礎論II （テクノロジー）

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

川﨑

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262197

新宿キャンパス昌

火曜3限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face toface）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

ITパスポート試験は、国家試験である情報処理技術者試験のひとつであり、職業人として備えておくべき情報技術に関する基礎知識が問われるものである。
本授業では、ITパスポートに合格できるぐらいの知識をつけてもらうことを目的とし、コンピュータシステムやネットワーク、オフィスツールの活用、情報セキュリティ等に関することを学ぶ。
※ITパスポートの試験範囲には、ストラテジーやマネジメントに関する内容も含まれるため、本授業と同時に「情報科学基礎論I（戦略・管理）」を履修すること。

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

1年以内にITパスポート資格試験を受験し、合格することができる。
第1回 4月13日（火）：講義概要の説明，ITパスポート試験の概要
第2回 4月20日（火）：コンピュータ構成要素
第3回 4月27日（火）：システム構成要素
第4回 5月4日（火）：ソフトウェア，表計算，新分野のキーワード
第5回 5月11日（火）：ハードウェア，ヒューマンインターフェイス，マルチメディア
第6回 5月18日（火）：セキュリティ①（ISMS，コンピュータウィルスの脅威）
第7回 5月25日（火）：セキュリティ②（情報セキュリティ技術とその事例）
第8回 6月1日（火）：中間模擬試験
第9回 6月8日（火）：ゲスト講演（予定）
第10回 6月15日（火）：データベース
第11回 6月22日（火）：ネットワーク
第12回 6月29日（火）：セキュリティ新分野（個人情報保護，データ倫理）第13回 7月6日（火）：情報基礎理論①
第14回 7月13日（火）：情報基礎理論②，全体のまとめと振り返り（注）学修の進み具合等に応じて、内容を組み替える可能性がある。

授業時間外学修(Supplementary

各回、ITパスポート試験（テクノロジー分野）の模擬問題とその解説作成を課題として課す。

Activities)
テキスト (Textbook)
参考書(Supplementary
Reading)

指定なし。担当教員作成のスライドや資料を用いる。
購入方法とその意図は、初回の授業で説明する。
数冊を手に取って比較し、自分がわかりやすいと思うITパスポート用の試験対策テキスト（過去問付き）を1冊購入すること。
中間模擬試験（30％）、最終定期試験（30％）、および課題への取り組み（40％）により授業の目標到達度合いを総合的に測り、授業への参加態度を加味して、以下の通り評価する。

評価基準 (Grading)

教員との連絡方法

A：特に優秀な成績（90点以上）
B：すぐれた成績（80～89点）
C：一応その科目の要求を満たす成績（70～79点）
D：合格と認められる最低の成績（60～69点）
F：不合格（59点以下）、あるいは、全講義の 1/3 以上を欠席
E-mail: kawasaki_s@obirin.ac.jp

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/04/15 10:48(Contact with
Instructor)

e-Campus[2]オフィスアワー：火曜4限，木曜4限
新宿キャンパス南館4階 ファカルティオフィス
メールで連絡する場合は、用件だけでなく、科目名、学籍番号、氏名を明記すること。
対面での相談や質問を希望する際は、できるだけ事前にメールでアポをとること。（オフィスアワー以外の時間帯も対応可能）

U

R

L

ITパスポート（iパス）試験案内
https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/index.html

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

ITパスポート、資格、IT、情報システム、コンピュータ、ネットワーク

資料の配布や課題の提出等に、Moodleを使用する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2022/05/11 15:21

e-Campus[1]開講学期 (Semester)

2021年度秋学期

科目 (Course)

経営情報システム論

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

川﨑

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262217

新宿キャンパス昌

火曜2限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face to対面（オンラインになる場合あり）

face）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

近年の情報技術や通信技術の急速に進歩にともない、企業経営における情報の重要性はますます高まっている。そのため、経営情報システム（MIS; Management Information Systems）やIT（Information Technology）は、技術専門家だけでなく、全管理者や全従業員が関わらなければならないものになった。
本授業では、経営における情報技術の利用について理解するための基礎を身につけ、獲得した知識、自らの考えをアウトプットできるようになることを目的とする。
・高度情報化社会、Society 5.0、データ駆動型社会の変化について述べることができる
・情報処理に用いられるコンピュータの発展と利用の変遷について述べることができる
・インターネットによって登場した新たなネットワークシステムの技術基盤や特徴、課題について説明することができる
・情報処理型組織と知識創造型組織の違いについて述べることができる
・サプライチェーンマネジメントとは何か、図を用いて解説することができる
・IT投資とその効果について、自らの意見を述べることができる
・インターネットビジネスの戦略立案プロセス、事例企業のビジネスモデルや特徴について述べることができる
・オフィスでの情報システムやAIについて、活⽤事例とその課題を述べることができる
・ウォータフォール型のソフトウェア開発プロセスを図に示し、プロジェクトマネジメントの重要性を述べることができる
・企業における情報倫理、情報セキュリティがなぜ重要かを説明し、それに対する自らの意見を述べることができる
第1回 9月21日（火）：講義概要の説明，データ駆動型社会における企業経営
第2回 9月28日（火）：経営情報システムとは何か，企業活動と情報システム
第3回 10月5日（火）：情報技術の基盤（ハードウェア・ソフトウェア），データサイエンス
第4回 10月12日（火）：情報技術（IT）の進展と新たなネットワークシステム
第5回 10月19日（火）：ナレッジマネジメント
第6回 10月26日（火）：SCM(サプライチェーンマネジメント）
第7回 11月2日（火）：プロジェクトマネジメント
第8回 11月9日（火）：IT投資の効果とその測定
第9回 11月16日（火）：ビジネスプロセスと情報システム
第10回 11月30日（火）：インターネットビジネスの戦略とビジネスモデル
第11回 12月7日（火）：意思決定支援システム，戦略的情報システム
第12回 12月14日（火）：オフィスの情報システムとAIの活用
第13回 12月21日（火）：ゲスト講演（予定）
第14回 1月11日（火）：情報システムの社会的影響力と情報セキュリティ・情報倫理（注）学修の進み具合等に応じて、内容を組み替える可能性がある。
各回の授業終了後に授業で使用した主なスライドを配布し、次回の授業では前回の授業の復習からスタートする。

授業時間外学修(Supplementary
Activities)
テキスト (Textbook)

日頃から興味・関心のあるビジネスにおいて、情報システムがどのように活用されているかを意識的に捉え、自主レポートをまとめる。自主レポートの提出は任意である。
指定なし。担当教員作成のスライドや資料を用いる。

参考書(Supplementary

授業時に適宜紹介する。

Reading)
評価基準 (Grading)

定期試験（30％）+レポート課題（30％）により授業の目標到達度合いを総合的に測り、授業内で行う小テスト（20％）、自主レ
ポート・授業への参加態度（20％）を加味して、以下の通り評価する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/05/11 15:21

e-Campus[1]A：特に優秀な成績（90点以上を目安に、履修者数の10％程度を上限とする）
B：すぐれた成績（80～89点を目安に、履修者数の30％程度を上限とする）
C：一応その科目の要求を満たす成績（60～79点）
D：合格と認められる最低の成績（50～59点）
F：不合格（49点以下）、あるいは、全講義の 1/3 以上を欠席

教員との連絡方法(Contact with
Instructor)

UR

E-mail: kawasaki_s@obirin.ac.jp
オフィスアワー：火曜3限，水曜2限
新宿キャンパス南館4階 ファカルティオフィス
メールで連絡する場合は、用件だけでなく、科目名、学籍番号、氏名を明記すること。
対面での相談や質問を希望する際は、できるだけ事前にメールでアポをとること。（オフィスアワー以外の時間帯も対応可能）

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

情報システム、ナレッジマネジメント、SCM、ビジネスプロセス、意思決定支援、IT投資効果、情報倫理

資料の配布や課題の提出等に、Moodleを使用する。

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2022/05/20 10:25

e-Campus[1]開講学期 (Semester)

2021年度春学期

科目 (Course)

企業経営と情報 (BM)

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

坂田

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

262175

新宿キャンパス

淳一
単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching

水曜2限

Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face toface）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

本講義は，近年，企業活動に不可欠となっている情報について，その種類や、収集、管理、活用の方法について学びます。 人口が減少し，国内市場が縮小傾向にある中で、企業では単にものやサービスを創造し、提供・販売するだけでは、売上や利益が挙げられない時代になっています．そこにコロナ禍が起こり、これまでない困難な環境で事業活動を行っています。その中で企業は，どの様な情報をいかに活用すれば競合他社に対して，競争優位となれるのか，その基本的な考え方を学ぶ講義です．企業経営の基礎を学ぶことができますので、特に１年生、2年生は履修してください。
本講義では，企業か通常活用する情報の種類やその活用手法について，理解することが可能になることを目指します．
また，それらの情報を用いたビジネスモデルの基礎について，理解できる様になることを目指します．
更には、企業は情報をどのように用いて活動を行っているのかを認識できるようになることを目指します。
加えて，講義全般の内容を通して，情報が企業の事業活動に与える好影響ともたらす変化について，理解できる様になることを目的とします．
4月14日
4月21日
4月28日
5月5日
5月12日
5月19日
5月26日
6月2日
6月9日
6月16日
6月23日
6月30日
7月7日
7月14日

１．企業の情報化とIT活用（情報活用の形態，戦略の変化）
２．経営情報システムの実際と活用について
３．企業内で収集・活用する様々な情報．営業秘密と個人情報保護とは何か
４．企業経営と情報活用，組織ガバナンスとCSR
５．CIOとはどの様な職責を持った役員か
６．ITを用いた経営革新について学ぶ
７．情報活用マーケティングと市場調査Ⅰ
８．情報活用マーケティングと市場調査Ⅱ
９．中間テストとビッグデータの活用と企業経営
１０．サプライチェーンマネジメント（SCM）について学ぶⅠ
１１．サプライチェーンマネジメント（SCM）について学ぶⅡ
１２．カスタマーズリレーションズマネジメント(CRM)について学ぶⅠ
１３．カスタマーズリレーションズマネジメント(CRM)について学ぶⅡ
１４．まとめ評価とテスト

授業時間外学修(Supplementary

授業時間外学習として，参考図書を積極的に熟読することを推奨します．

Activities)
テキスト (Textbook)

講義のテキストは，毎回担当教員が作成します．

参考書(Supplementary

講義内でご紹介します。

Reading)
評価基準 (Grading)

下記の項目を評価により，総合評価を行います．
・授業への，積極的な参加を期待し，また，評価をいたします．

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/05/20 10:25

e-Campus[1]・講義のある回で，小テスト（中間）を行う可能性があります．講義内で予告します。
・修了テストを行います。
★講義中に私語がある人は、受講を止めて頂きことがあります。
Ａ：特に優秀な成績
Ｂ：すぐれた成績
Ｃ：一応その科目の要求を満たす成績
Ｄ：合格と認められる最低の成績
Ｆ：不合格

教員との連絡方法(Contact with
Instructor)
UR

事前に下記にメールをください．
sakataj@obirin.ac.jp
どのようなことでご相談に乗ります。

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

情報活用、情報分析、企業活動、経営戦略、情報システム

特にありません．

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2022/04/15 13:59

e-Campus[2]開講学期 (Semester)

2021年度秋学期

科目 (Course)

データサイエンス入門

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

阿部

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

220919町田キャンパス

秀尚

木曜2限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face to対面（オンラインになる場合あり）

face）
授業形態備考（Online/Face to faceオンライン実施の可能性については授業で確認すること

notes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)

Description)

データサイエンスは，データベース技術や統計を基礎として機械学習と呼ばれる手法を駆使することにとどまらず，データの存在する場所や特性を理解して，分析結果を実践に適用することまでを含む広い概念の言葉である．この授業では，情報学の観点からの研究の成果を紹介しつつ，データの存在する環境や領域（ドメイン）ごとの特性を理解し，分析手法を実行する基盤，分析手法の概要，適用のための評価方法を学んでいく．

到達目標 (Course

数理的なデータサイエンスの手法を適用するために必要なデータの存在を理解する．
データ分析結果を適用するための組織的な活動，領域知識，評価の方法があることを理解する．

授業概要 (Course

Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

授業時間外学修(Supplementary
Activities)
テキスト (Textbook)(1) 9月23日： データサイエンスとは(2) 9月30日： 経済活動とデータ利活用(3) 10月 7日： 行政とオープンデータ(4) 10月14日： 医療とデータ利活用(5) 10月21日： IoT（センサデバイス）とビッグデータ(6) 10月28日： ソーシャルメディアとビッグデータ(7) 11月 4日： クラウドコンピューティング：データ収集と分析基盤(8) 11月11日： データサイエンスにおける分析と評価のフレームワーク(9) 11月18日： 質的データ分析と推薦システム(10) 11月25日： クラスタリング分析とデータサイエンス(11) 12月 2日： 機械学習による分析とデータサイエンス（1)：事例ベース分類，決定木の利活用(12) 12月 9日： 機械学習による分析とデータサイエンス（2)：深層学習の利活用(13) 12月16日：データと結果の視覚化(14) 1月13日： 授業のまとめ

統計学に関する授業を履修したことがある場合は，その内容の理解をしておくこと．同時に履修している科目がある場合は，関係するデータの扱いについて，確認しながら授業に臨むこと．
授業で提示した内容に即した調査レポートを課題とするため，課題を通して，データサイエンスに関する理解，関心の促進を図る
時間を確保すること．
授業でのスライド資料として提示する
その他，適宜，指示するReading)「戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック」 Foster Provost，Tom Fawcett著，竹田 正和(監訳)，オライリージャパン（その他，“データサイエンス”を冠する書籍をデータに基づいた結果と各自の理解しやすさを勘案して，各自に適した書籍を見つけることも，本授業の１つの実践課題である）

評価基準 (Grading)

成績は，授業内課題での小レポート，および期末に提示するレポート課題を用いて評価する．

参考書(Supplementary

A: データサイエンスの手法を適用するために必要なデータの存在，データ分析結果を適用するための組織的な活動，領域知識，評価の方法があることを優れたレベルで理解し，優れた説明ができる
B: データサイエンスの手法を適用するために必要なデータの存在，データ分析結果を適用するための組織的な活動，領域知識，評https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/04/15 13:59

e-Campus[2]価の方法があることを十分なレベルで理解し，十分な説明できる
C: データサイエンスの手法を適用するために必要なデータの存在，データ分析結果を適用するための組織的な活動，領域知識，評価の方法があることを一定のレベルで理解し，説明できる
D: データサイエンスの手法を適用するために必要なデータの存在，データ分析結果を適用するための組織的な活動，領域知識，評価の方法があることを理解でき，一部に不足はあるが説明できる
F: 授業内容を理解できたとは言えず，説明することができない

教員との連絡方法(Contact with

abe_h@obirin.ac.jp

Instructor)
UR

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)

備考 (Other
Information)

該当しない

データサイエンス，ビッグデータ，IoT，機械学習，情報システム
現在，日本国内では，データは収集・選別するものではなく，ただ存在するものとして，数理的なデータ分析手法，統計的な手法，機械学習アルゴリズムの理解，適用に偏った「データサイエンス」に関するプログラムが実施されている．しかしながら，ビッグデータ時代が到来し，データサイエンスの本質は，あらゆる分野でデータに基づく科学的な判断を普及させていくことに求められている．そのためには，数理統計学，情報工学や経済学的な側面だけではなく，情報学，社会学，科学コミュニケーションからの知見をデータサイエンスとして統合していく姿勢が重要である．

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

2022/04/19 12:08

e-Campus[2]開講学期 (Semester)

2021年度春学期

科目 (Course)

統計学入門

授業コード (Course
Code)

科目分類 (Course

開講キャンパス

Categories)(Campus)

担当教員 (Instructor)

阿部

授業種別 (Class Type)

週間授業

曜日時限 (Class
Schedule)

220109町田キャンパス

秀尚

金曜2限

単位数 (Credits)
授業方法 (Teaching
Method)

2単位
講義

授業形態
（Online/Face toface）
授業形態備考（Online/Face to facenotes）
抽選対象 (Lottery
Course)

抽選科目ではありません

抽選定員 (Maximum
Enrollment)

抽選備考 (Lottery
Information)
授業概要 (Course
Description)

到達目標 (Course
Objectives)

授業計画 (Course
Schedule)

この授業では，統計学の基本的な考えを理解するとともに，データサイエンスの基礎となる統計学における初歩的な分析手法を習得する．この中で，要約統計量や不偏統計量，統計的仮説検定のための統計量の計算過程を理解し，コンピュータの活用によるデータ分析を特別な統計解析用ソフトウェアを用いずに円滑に実行できるようにしていく．
・1変量での記述統計としての要約統計量の把握が確実に行えるようになる
・2変量での記述統計としての統計量の把握が確実に行えるようになる
・推測統計として，上記の統計量の推定が理解できる
・統計的検定により，標本集団同士の1変量の比較や母集団での2変量間の性質を調べることができる(1) 統計の歴史と統計で扱われるデータ(2) 量的データの集計と視覚化(3) 記述統計としての要約統計量(4) 2変量の関係記述：相関係数と単回帰分析(5) 質的データの集計と視覚化(6) 2つの質的変数の関係記述(7) 記述統計のまとめ(8) 推測統計としての要約統計量(9) 母数の取りうる範囲の推定(10) 異なる標本集団の比較：検定とは，対標本集団での平均の比較（t検定）(11) 異なる標本集団の比較：母分散が未知の標本集団間の平均の比較（t検定）(12) 相関係数と回帰係数の検定(13) 2つの質的変数の独立性の検定(14) 推測統計についてのまとめ

授業時間外学修(Supplementary

各回の授業で課題を提示するため，授業時間中に理解した内容をデータ上でどのような計算，処理となるかを確認すること．

Activities)
テキスト (Textbook)

授業でのスライド資料として提示する（標準的な内容での授業となるため，各自で理解しやすいものを選ぶとよい）

参考書「統計学入門 ～はじめの半歩～」年代記 著，Kindle版「統計学入門」渋谷 綾子著，税務経理協会
検定統計3級～2級の参考書（各自で理解しやすいと感じたもの）(Supplementary
Reading)

成績点は，各回の課題および授業内試験，期末試験の結果に基づいて評価を行う．計算を伴う課題は，単に結果の数値の正誤だけではなく，計算過程を理解できているか，を各自で内省しつつ取り組むこと．

評価基準 (Grading)

A:授業内で扱った統計手法について実践を伴って扱うことが優れたレベルで達成できている（成績点90点以上）
B: 授業内で扱った統計手法について実践を伴って扱うことが十分なレベルで達成できている（成績点80点以上）
C: 授業内で扱った統計手法について実践を伴って扱うことが一定のレベルで達成できている（成績点70点以上）
D: 授業内で扱った統計手法について実践を伴って扱うことが最低限のレベルで達成できている（成績点60点以上）
F: 授業内で扱った統計手法について理解が不足し，実践することが困難である（成績点60未満）

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

1/2

2022/04/19 12:08
教員との連絡方法

e-Campus[2]メールアドレス：abe_h@obirin.ac.jp(Contact with
Instructor)
UR

L

実務経験のある教員による授業科目
キーワード(Keywords)
備考 (Other
Information)

該当しない

統計，記述統計，推測統計，統計的検定，データサイエンス
すべての回でPCと表計算ソフトウェア（ExcelやGoogleドライブ上のスプレッドシート）を利用した統計手法の実践，データ分析等を行います．

https://e-campus.obirin.ac.jp/uprx/up/bs/bsa001/Bsa00101.xhtml

2/2

科目
区分
流
通
・
マ
ー
ケ
テ
ィ
ン
グ
ビ
ジ
ネ
ス
科
目
群

ビ
ジ
ネ
ス
プ
ロ
グ
ラ
ム

I
C
T
ビ
ジ
ネ
ス
科
目
群

観
光
・
ホ
ス
ピ
タ
リ
テ
ィ
・
エ
ン
タ
ー
テ
イ
メ
ン
ト
ビ
ジ
ネ
ス
科
目
群

自学群他
他学群学 メジャー
生の履修
生
の履修

科目コード

授 業 科 目

授業
方法

単位数

履修
年次

MGT200A
MGT300A
MGT200A
MGT200A
MGT300A
MGT300A
MGT300A
MGT300A
MGT300A
INS100A
INS200A
INS200A
INS200A
INS200B
INS200B
INS200B

サービスマーケティング
ＩＣＴマーケティング
マーケティング分析
商品企画の実際
小売経営論
サービスマネジメント
環境マーケティング
市場調査フィールドワーク
消費者心理・行動論
情報通信技術と社会
コンピュータビジネス概論
デジタルコンテンツビジネス
モバイルビジネス
パソコン利用の意思決定
経営調査演習Ⅰ
経営調査演習Ⅱ

講義
講義
講義
講義
講義
講義
講義
演習
講義
講義
講義
講義
講義
演習
演習
演習

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

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

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
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○
○
○
×
×

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
×
×

INS200A

ネットワーク管理

講義

2

2

○

○

INS200B

ビジネス表計算演習

演習

2

2

○

○

INS200B

ビジネスプログラミング

演習

2

2

○

○

INS200A

電子商取引論

講義

2

2

○

○

INS200B

ビジネスウェブデザイン

演習

2

2

○

○

INS300A

ＩＣＴベンチャービジネス

講義

2

2

○

○

INS300B

経営データベース管理

演習

2

2

○

○

INS300A

金融ITビジネス（FinTech）

講義

2

2

○

○

TOS100A

レジャー論

講義

2

1

○

○

TOS100A

観光学概論

講義

2

1

○

○

TOS100A

観光地理

講義

2

1

○

○

TOS300A

観光交通論

講義

2

1

○

○

TOS200A

旅行業経営論

講義

2

2

○

○

TOS300A

ニューツーリズム論

講義

2

2

○

○

TOS300A

旅行マーケティング

講義

2

2

○

○

TOS200A

インバウンドビジネス論

講義

2

2

○

○

TOS200A

ホテルビジネスⅠ（営業）

講義

2

2

○

○

TOS300A

ホテルビジネスⅡ（管理）

講義

2

2

○

○

TOS300A

ホテルマネジメント

講義

2

2

○

○

TOS200A

ブライダルビジネス

講義

2

2

○

○

TOS300A

イベント・コンベンション（ＭＩＣＥ）

講義

2

2

○

○

TOS300A

フードサービス産業論

講義

2

2

○

○

TOS200A

テーマパーク論

講義

2

2

○

○

TOS300A

ホスピタリティ空間デザイン

講義

2

2

○

○

TOS300A

観光リゾート開発論

講義

2

2

○

○

TOS300A

観光地域振興論

講義

2

2

○

○

先修条件ほか

科目
区分

経
済
・
法
律
科
目
群
マ
ネ
ジ
メ
ン
ト
プ
ロ
グ
ラ
ム
情
報
・
環
境
科
目
群

自学群他
他学群学 メジャー
生の履修
生
の履修

授業
方法

単位数

履修
年次

ECO300A 環境と経済

講義

2

2

○

○

JUR200A

民法Ⅰ（財産・取引）

講義

2

2

○

○

JUR200A

民法Ⅱ（契約・不法行為・家族）

講義

2

2

○

○

JUR300A

企業法Ⅰ（会社法）

講義

2

2

○

○

JUR300A

企業法Ⅱ（商法・金融商品取引法）

講義

2

2

○

○

JUR300A

国際取引法

講義

2

2

○

○

JUR300A

不動産ビジネスと法律

講義

2

2

○

○

JUR200A

民事紛争解決手続

講義

2

2

○

○

JUR200A

登記と手続

講義

2

2

○

○

JUR300A

自由な競争の法律（経済法I）

講義

2

2

○

○

JUR300A

公正な競争の法律（経済法II）

講義

2

2

○

○

JUR300A

ブランドと名称の法律（知的財産権法I）

講義

2

2

○

○

JUR300A

著作権ビジネスと法律（知的財産権法II）

講義

2

2

○

○

JUR200A

消費者法

講義

2

2

○

○

JUR300A

情報ネットワークと法律

講義

2

2

○

○

INS100A

経営情報リテラシー

講義

2

1

○

○

INS200A

情報サービス産業論

講義

2

1

○

○

INS200A

情報科学基礎論Ⅰ（戦略・管理）

講義

2

1

○

○

INS200A

情報科学基礎論Ⅱ（テクノロジー）

講義

2

1

○

○

MGT300A 経営と環境

講義

2

1

○

○

MGT200A エコビジネス

講義

2

1

○

○

INS200A

経営情報システム論

講義

2

2

○

○

INS200A

情報戦略論

講義

2

2

○

○

INS200A

情報メディア論

講義

2

2

○

○

MGT200A イノベーション経営

講義

2

2

○

○

MGT200A 知的財産戦略論

講義

2

2

○

○

INS300A

講義

2

2

○

○

MGT200A プロジェクト・マネジメント

講義

2

2

○

○

MGT300A 企業の数量的意思決定

講義

2

2

○

○

ENV300A 企業とエネルギー

講義

2

2

○

○

科目コード

授 業 科 目情報セキュリティ

先修条件ほか

科目
区分

学
群
指
定
科
目

科ガ
イ
ダ
ン
目ス

外
国
語
科
目

専
門
基
礎
科
目

実
習
・
目
演
習
科
ポ論
ー文
目
ト ・
科レ

科目コード

授 業 科 目

授業
方法

単位数

自学群他
履修 他学群学メジャー生
年次 生の履修の履修

CHR100A

キリスト教と社会

講義

2

1

×

JPN100B

日本語表現Ⅰ

演習

2

1

×

JPN100B

日本語表現Ⅱ

演習

2

1

×

INS100B

情報リテラシーⅠ

演習

2

1

×

INS100B

情報リテラシーⅡ

演習

2

1

×

講義

2

2

×

COM100A 異文化理解

先修条件ほか

日本語表現Ⅰ
情報リテラシーⅠ

MGT100A

ビジネスマナー

講義・演習

2

2

×

MGT100B
MGT100B

アカデミックリテラシーⅠ
アカデミックリテラシーⅡ

演習
演習

2
2

1
1

×
×

CAD100A

キャリアデザインＡ

講義

2

1

×

MGT100A

現代経営入門

講義

2

1

○

MGT100A

現代会計入門

講義

2

1

○

JUR100A

現代法入門

講義

2

1

○

INS100A

統計入門

講義

2

1

×

ENG100B

英語ⅠＡ

演習

2

1

×

ENG100B

英語ⅠＢ

演習

2

1

×

ENG100B

英語ⅡＡ

演習

2

1

×

英語ⅠA

ENG100B

英語ⅡＢ

演習

2

1

×

英語ⅠB

ENG200B

英語ⅢＡ

演習

2

2

×

英語ⅡA

ENG200B

英語ⅢＢ

演習

2

2

×

英語ⅡB

ENG300B

英語ⅣＡ

演習

2

2

×

英語ⅢA

ENG300B

英語ⅣＢ

演習

2

2

×

英語ⅢB

ENG400B

英語パスポート（Test Preparation Ⅰ）

演習

4

1

×

担当教員の許可を得て履修可

ENG400B

英語パスポート（Test Preparation Ⅱ）

演習

4

1

×

担当教員の許可を得て履修可
英語パスポートⅠ（Test Preparation）

JPN100B

日本語専門基礎ＡI

演習

2

1

×

外国人留学生のみ履修可、重複して4単位を履修

JPN100B

日本語専門基礎ＡII

演習

2

1

×

外国人留学生のみ履修可、重複して4単位を履修

JPN100B

日本語専門基礎Ｂ

演習

1

1

×

外国人留学生のみ履修可、重複して2単位を履修

ECO100A

経済学入門

講義

2

1

○

MGT100A

日本の経営者

講義

2

1

○

MGT100A

ビジネス数字の読み方

講義

2

1

○

ECO100A

金融入門

講義

2

1

○

TOS100A

現代ホスピタリティ

講義

2

1

○

MGT100A

企業経営と情報

講義

2

1

○

ECO200A

日本経済入門

講義

2

2

○

MGT200A

経営戦略入門

講義

2

2

○

MGT200A

マーケティング入門

講義

2

2

○

MGT200A

消費者心理入門

講義

2

2

○

MGT200A

ビジネス統計

講義

2

2

○

JUR200A

ビジネス法務

講義

2

2

○

MGT200A

管理会計入門

講義

2

2

○

MGT200A

組織と心理

講義

2

2

○

MGT200A

ビジネス倫理

講義

2

2

○

THO 200A 宗教とグローバル社会

講義

2

2

○

MGT300E

インターンシップ

実習

2～6

2

△

MGT300E

国内ビジネス研修

実習

2～6

2

△

MGT300E

海外ビジネス研修

実習・演習

2～6

2

△

MGT300B

ビジネス演習

演習

2～6

2

△

MGT300E

フィールドトリップ

実習

1～4

2

△

GRR300B

ビジネスレポート

演習

2

3

○

GRR300B

研究レポート

演習

2

3

○

GRT400F

卒業論文

演習

2

4

○

注意 「卒業論文」は、卒業を希望するセメスターに登録してください。

アカデミックリテラシーⅠ

早期卒業希望者は教員の承認を得て3年で履修可

区分

科目

授

ナンバリングコード

業

科

目

授業

単位

履修

他学群

方法

数

年次

学生の履修

HUI100A

人文探究

講義

2

1

○

LIN100A

言語学入門

講義

2

1

○

LIN100A

ことばの比較

講義

2

1

○

LIT100A

文学入門

講義

2

1

○

LIT100A

方法としての文学

講義

2

1

○

PHI100A

哲学概論

講義

2

1

○

PHI100A

倫理学概論

講義

2

1

○

RES100A

宗教学入門

講義

2

1

○

PSY100A

心理学概論

講義

2

1

○

COM100A

コミュニケーション学入門

講義

2

1

○

SOI100A

社会探究

講義

2

1

○

JUR100A

日本国憲法

講義

2

1

○

JUR100A

法学概論

講義

2

1

○

POL100A

政治学基礎

講義

2

1

○

INT100A

国際関係論

講義

2

1

○

SOC100A

社会学概論

講義

2

1

○

ECO100A

基礎ミクロ経済学

講義

2

1

○

ECO100A

基礎マクロ経済学

講義

2

1

○

ECO100A

政治経済学

講義

2

1

○

CUA100A

文化人類学概論

講義

2

1

○

HIS 100A

歴史学の学びと方法

講義

2

1

○

INT100A

国際協力概論

講義

2

1

○

CDF100A

地域研究入門

講義

2

1

○

EDU100A

教育学概論

講義

2

1

○

GEO100A

地誌学概論

講義

2

1

○

GEO100A

地理学概論

講義

2

1

○

NAI100A

自然探究

講義

2

1

○

MAT100A

統計学入門

講義

2

1

○

INS100A

データサイエンス入門

講義

2

1

○

ENV100A

環境学入門

講義

2

1

○

STS100A

科学論入門

講義

2

1

○

INS100A

情報科学概論

講義

2

1

○

MAT100A

数学概論A

講義

2

1

○

MAT100A

数学概論B

講義

2

1

○

PHY100A

物理学概論

講義

2

1

○

CHM100A

化学概論

講義

2

1

○

BIO100A

生物学概論

講義

2

1

○

GEO100A

自然地理学概論

講義

2

1

○

先修条件ほか
重複履修可

人文基礎

社会基礎

自然基礎

重複履修可

重複履修可

2021年度履修ガイド（全学共通） - 本学における履修

2022/05/20 11:17

科目によっては先修条件、履修年次が定められているものがあります。それぞれの卒業要件に従って計画的に学 修する必要があります。
先修条件
科目によっては先修条件が付いているものがあります。先修条件とは、「ある科目を履修するためには別の科目の単位を修得済みであることが条件となる」ということです。授業科目一
覧表を確認し、十分注意してください。ただし、履修希望者の学修状況等から判断して、先修条件が免除される場合があります。免除には、授業担当教員及び科目の所属長の承認が必要です。先修条件の免除を希望する場合は、毎学期の履修登録期間中に各キャンパス事務室の教務担当にて申請を行ってください。
履修年次
科目には履修することのできる年次が定められています。例えば、履修年次が「 1 」と示されている授業科目は 1 年次以上であれば履修することができます。「 2 ～ 4 」も同様です。

履修制限

履修希望者があらかじめ定められた数より多い場合には、抽選によって履修者を決定する場合があります。各科目の抽選の有無、および詳細については本学ウェブサイトの『授業時間割関連
情報』および「シラバス（要e-Campusログイン）」を参照してください。
また、科目によっては、所属する学群等の学生を優先させる場合や、所属する学群等の学生のみに制限する場合があります。他学群学生の履修欄が○の場合、他学群の学生も履修できます。
△は担当教員の許可を得て履修できます。×は他学群の学生は履修できません。

授業の統合・閉講履修登録者数が 5 名未満のクラスについては、同一科目の別クラスと統合、または当該授業科目を閉講することがあります。

履修登録の手順

https://sites.google.com/obirin.ac.jp/2021-common/本学における履修#h.ieru2zrq5x01

5/13

桜美林大学データサイエンス教育推進委員会規程
令和 4 年 1 月 13 日制定（設置）
第１条 桜美林大学（以下「本学」という。
）に、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成すること、並びに、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を推進することを目的として、桜美林大学データサイエンス教育推進委員会（以下、「委員会」という。
）を置く。
（審議事項）
第２条 委員会は、前条に掲げる目的を達成するため、次の各号に関する事項を審議する。
（１）全学的な数理・データサイエンス・AI 教育の推進に関すること（２）数理・データサイエンス・AI に関する教育課程に関すること（３）その他、数理・データサイエンス・AI 教育に関すること（構成）
第３条 委員会は、次の者をもって組織する。
（１）担当副学長（２）学務部長（３）情報科学分野の専門家 １人以上
（４）学群等ごとに選出する委員 若干名（５）委員長が指名する事務職員 若干名（６）その他委員長が必要と認めた者
２ 構成員の任期は３年とし、再任を妨げない。ただし、欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
(運営)
第４条 委員会に委員長を置く。
２ 委員長は、前条第 1 項第 3 号の委員の中から、学長が指名する。
３ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
４ 委員長に支障があるときは、あらかじめ委員長が指名する委員がその職務を代行する。
（外部委員）
第５条 委員会に、本学の実施する数理・データサイエンス・AI 教育の内容及び手法に対して、専門的な見地から指導、助言又は評価を行うために、外部委員を置くことができる。
２ 外部委員は、学校法人桜美林学園の役員又は職員以外の者で、数理・データサイエンス・
AI の教育又は研究に高い識見を有する者の中から、委員長の推薦を受け学長が委嘱する。
３ 外部委員の任期は 1 年とし、再任を妨げない。
４ この規程に定めるもののほか、外部委員に関する必要事項については、別に定める。
(専門部会)
第６条 委員会が必要と認めるときは、専門部会を置くことができる。
2 専門部会は、委員会の諮問に応じ、答申する。
（事務）第７条 委員会に関する事務は、学務部において処理する。
(委員以外の出席)
第 8 条 委員長が必要と認めるときは、委員以外の者を委員会に出席させることができる。
（規程の改廃）第９条 この規程の改廃は、委員会及び大学運営会議の議を経て、常務理事会が行う。
（雑則）
第 10 条 この規程に定めるもののほか、委員会に関する必要事項については、委員会の議を経て学長が別に定める。
附 則
１ この規程は、令和 4 年 1 月 13 日から施行する。
２ 第 3 条第 2 項の規定に関わらず、この規程の施行後最初の委員の任期は、令和 7 年 3月 31 日までとする。

桜美林大学データサイエンス教育推進委員会 自己点検・評価部会に関する申し合わせ
令和 4 年 2 月 1 日
委員長裁定
（設置）
第 1 条 桜美林大学データサイエンス教育推進委員会規程（以下、「規程」という。）第 6条の規定に基づき、桜美林大学（以下、「本学」という。
）における数理・データサイエン
ス・AI 教育の内容について点検・評価を行うため、桜美林大学データサイエンス教育推進委員会（以下、「委員会」という。
）に自己点検・評価部会（以下、「部会」という。
）を設
置する。
（任務）
第 2 条 部会は、次に掲げる事項について点検及び評価を実施し、その結果を委員会に報告するものとする。
（１）数理・データサイエンス・AI 教育に関する授業内容について（２）数理・データサイエンス・AI 教育の推進について（３）その他、数理・データサイエンス・AI 教育の質の向上に関する事項について（構成）
第 3 条 部会は、次の者をもって構成する。
（１）部会長（２）情報科学分野の専門家 1 人以上（３）委員会の委員以外から、部会長が指名する教員 1 人以上（４）委員会の委員以外から、部会長が指名する事務職員 1 人以上（５）その他、部会長が必要と認めた者
２ 部会員の任期は 3 年とし、再任を妨げない。ただし、欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（運営）
第 4 条 部会に部会長を置く。
２ 部会長は、委員会の委員の中から、委員長が指名する。
３ 部会長は、部会を招集し、その議長となる。
（事務）第 5 条 部会の事務は、学務部において処理する。

（部会員以外の出席)
第 6 条 部会長が必要と認めるときは、部会員以外の者を部会に出席させることができる。
（申し合わせの改廃）
第７条 この申し合わせの改廃は、委員会の議を経て行う。
附 則
１ この申し合わせは、令和４年２月１日から施行する。
２ 第３条第２項の規定に関わらず、この申し合わせの施行後最初の部会員の任期は、令和７年３月 31 日までとする。

桜美林大学「デジタル社会の今と未来を理解するプログラム」 取組概要
＜本教育プログラムを通じて身に付けることができる能力＞
デジタル化の急速な進展や情報処理技術の飛躍的な向上により、世界中のあらゆるビジネス分野におけるデジタル革命が急速に進んでいる。本プログ
ラムでは、AIやデータが実社会でどのように活用されているかを理解でき、また、数理・データサイエンスのリテラシーである「データを正しく読む力」や「データを正確に伝える力」を身に付けることができる。特にビジネス社会の中で、AIやデータがどのように活用されているのか、今後どのような活用が見込まれているのか、を理解することで、それらを実ビジネス社会で活用する基礎的な能力が養われる。

項目

情報科学
情報通信 コンピュー
コンピュー データサイ
ビジネス表 経営情報 基礎論Ⅱ 経営情報 企業経営
技術と社 タビジネス
タリテラ
エンス入
計算演習 リテラシー （テクノロ システム論 と情報
会
概論
シーII
門
ジー）

（１）現在進行中の社 会変化（第4 次産業革命、Society 5.0、データ
駆動 型社会等）に深く寄与しているものであること、ま た、それが自らの生活と密接に結びついている

〇

〇

〇

〇

（２）「社会 で活用されているデータ」
や「データの活用領域」 は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題 を解決する有用なツールになり得るもの

〇

〇

〇

〇

プログラムの修了要件
次の表の（１）～（５）の各項目に対応する科目から2
単位以上修得した場合、本プログラムを修了したと認定する。1科目で全項目を満たすことも可能（情報通信技術と社会）だが、複数科目を組み合わせて修了要件を満たすことも可能（データサイエンス入門＋コンピュータリテラシーII＋企業経営と情報）になっている。

実社会との連携授業（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用 事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、イ ンフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせ ることで価値を創出するもの〇（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、 個人情報、データ倫理、
ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティ や情報漏洩等、データを守る
上での留意事項への 理解をする〇（５）実データ・実課題（学術データ
等を含む）を用いた 演習など、社会での実例を題材として、「データを 読む、説明する、扱う」といった数理・データサイ エ
ンス・ＡＩの基本的な活用法に関する
もの

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

公益財団法人との連携による“電話応対技能検定指導者
級資格保持者の実態調査”に協力し、調査項目の設計か
ら実査、データ分析、考察・提案を含む報告まで一連の調査解析作業を担当した。分析には表計算ソフト・統計ソフ
トを活用し、表やグラフを多く用いた報告資料の作成を行った。
その結果、公益財団法人の専門委員会より「検定指導者の実態と課題の明確化、およびデータの可視化による分かりやすい報告資料作成」に対する高評価が得られた。

桜美林大学「デジタル社会の今と未来を理解するプログラム」 補足資料
＜産業界におけるDXの動向＞●日本の企業数の99.7％を占める中小企業のうち、DXに取り組んでいる企業は約27.7％●DX化の停滞による経済損失は最大で年間約12兆円にもなる、との調査結果●ユーザ企業に就職するDX人材の不足●中小企業間でのデジタルデバイドの拡大＜本学における産業界と連携した数理・データサイエンス・AI教育の実績＞
事例1.近隣の商店街と連携した
人流データ分析キャンパス近隣の商店街と連携し、・来街者アンケートの結果分析
・商店街に設置したカメラから取得したデータを用いた人流データと天気予報等のデータを組み合わせた来訪者数予測とその分析結果の活用法等についての教育・分析結果の商店街へのフィードバック等を実施。

事例2.実社会と連携した授業による実態調査と発表・提案

公益財団法人との連携による電話応対技能検
定指導者級資格保持者の実態調査

桜美林大学「デジタル社会の今と未来を理解するプログラム」 補足資料
第3期中期計画におけるDX推進ロードマップ
プロジェクト

令和3年度

システムインフラ
基盤整備

サーバのクラウド移行

サービスレベル最適化

チャットボットの拡充

高度ICTスキルの習得

ICTスキル向上のための研修

通信回線増強

既存機器の確認、比較検討
NW機器更新

学生データ
元化

製品導入、試行分析開始

一

情報担当部門整備

情報システム部の業務洗い出し業務系システム更新

製品特徴の洗い
出し

４年度

５年度

６年度

７年度

８年度

計画期間終了時の到達目標

クラウド使用率：50％
チャットボットヒット率：80％
研修実施回数：
30回

回線入替計画策
定

回線使用量等の調査高速化された回線の運用及び保守

帯域保障：
１GB以上

運用効果測定運用効果の分析に基づく改善及び継続運
用

学生データ分析環
境の確立

新システム部での業務運用

新システム部業務のフィードバック

継続的な業務改善

柔軟なユーザーサ
ポート体制の構築

導入準備

新システム導入計
画の策定

新システム導入着
手

ユーザーフレンドリー
な事務系業務シス
テムの構築

回線入替計画策定

分析対象範囲、システム利用部
署拡大

外部委託可能な
業務の検討

製品選定

DX推進計画の実施による効果
・学生データの一元化とAI分析の導入による、きめの細かい学生指導体制の構築
・自動化ツールによる学生の状況に応じた適時制の高いアドバイスの自動化
・e-ポートフォリオの整備と学修成果の可視化による自律的学修の促進
・インフラ・基幹業務システムの更新、情報担当部門の機能整備による安定・安全なオンライン環境の提供
・新型コロナウイルス、あるいはそれに類する緊急事態が発動されても、教育を継続できる環境の整備

システム更新