1 - 6 ソ ーシ ャ ル ・ デ ー タ サ イ エ ン ス 学 部（1） 学修計画のために本学部では、急速かつ複雑に変化する現代社会の課題を解決するためには、社会科学の理論を用いてビジネス上・政策上の様々な課題を抽出し、データサイエンスの技術を用いてそれらの課題を解決するために必要なデータを収集・分析するとともに、改めて社会科学の理論を用いて現実社会における取組や意思決定のための示唆を得る、という、社会科学とデータサイエンスを融合させた教育研究、すなわち、「ソーシャル・データサイエンス」の教育研究が必要であると考えております。そのため、本学部では、社Ⅱ会科学（ビジネス領域と社会課題領域）及びデータサイエンスを体系的に学修し、それらの知識を演習科目等の機会を通じて融合させるカリキュラムを準備しています（詳細は（2）をご参照ください）。
本学部での学修にあたっては、既存の社会科学の各分野、統計学、情報学などにおける教育方法の定石に留まらず、たとえば、まずはデータを触ってみる、コンピュータを動かしてみた後にそのアルゴリズムや理論を理解するなど、独自の試行錯誤を重ねていくような学生の自発的な学びを重視しています。このような教育方法を通して、社会において日々蓄積されるデータを用いて、ビジネスの革新や社会課題の解決に対する方策を提案・実行できるソーシャル・データサイエンスのゼネラリストを養成することが可能となるものと考えています。なお、ここで言うゼネラリストとは、興味関心を持つ業種において、幅広い観点からビジネスの革新や社会課題の解決に対する方策を提案・実行し、幅広い職種を経験しながら専門性を身に付けていく人材のことを指しています。
そのため、本学部では、以下のように、段階的・効率的・実践的であり、専門性の高い教育課程を編成します。



教育課程の前半では社会科学やデータサイエンスの知識について講義を通じて修得し、教育課程の後半ではそれらを融合する科目や演習科目を配置することで、ソーシャル・データサイエンスという新たな学問分野について段階を追って修得できる教育課程としています。

「ビジネス」「社会課題」「データサイエンス」の全領域で体系的な知識を修得できるよう、各領域で「導入→基礎→発展」と、系統的に学修できるような教育課程としています。



社会科学は多数の学問分野を包含しているため、本学が有する社会科学の教育の伝統を活かし、他学部と連携して社会科学の幅広く体系的な基礎知識を修得できる効率的な教育課程としています。



データサイエンスの基礎知識については、理論の修得とともにプログラミングや実例を用いて実際に手を動かしながら修得できる実践的な教育課程としています。



データサイエンスのより高度な知識については、データ分析手法についての学修を志向する学生のニーズに応えられるような専門性の高い教育課程としています。

上記のような本学部教育課程の特徴は、ディプロマ・ポリシーに掲げる、①ビジネス領域の体系的な知識、②社会課題領域の体系的な知識、③データサイエンスの体系的な知識、④①～③を融合させ、ビジネスの革新や社会課題の解決に対する方策を提案・実行できる能力、を全ての学生に修得させるためのものです。学生の皆さんも、どのような授業科目を、どのような順序で学修することで、①～④の能力の修得につながるのかを、各自でよく考えて、履修する科目を検討してください。

－ 140 －

（2） ソーシャル・データサイエンス学部教育科目の構成
区分

役割・位置付け
学部導入科目は、「ソーシャル・データサイエンス科目」と「社会科学科目」に分類されています。
ソーシャル・データサイエンス科目は、ソーシャル・データサイエンスの学問分野を概観するとともに、社会においてデータ分析を行う上での決まりなどを修得して、学部教育のスタートラインとする科目です。具体的には、社会科学の考え方とデータ分析の接点を学ぶ「ソーシャル・データサイエンス入門Ｉ・Ⅱ」及び、実社会でデータ分析を用いる際のセキュリティや法的及び倫理的問題を学ぶ「ソーシャル・データサイエンスの法と倫理」という必修科目で構成されています。
社会科学科目は、社会科学の基礎的な知識を涵養する科目です。なお、ビジネス領域の体系的な学部導入科目知識と社会課題領域の体系的な知識の両方を修得してもらうため、「経営学・経済学系科目」「法学・政治学・その他の社会科学系科目」の両分類から最低１科目ずつの修得を必須としています。
また、学部開講の科目ではありませんが、全学共通教育科目のうち、必修科目となっている「数理・情報科目」の 8 科目（「線形代数Ｉ・Ⅱ」、「微分積分Ｉ・Ⅱ」、「統計」、「プログラミング基礎」、「情報リテラシー」及び「ＡＩ入門」）は、いずれもデータサイエンスの基礎になる科目であることから、なるべく 1 年次のうちに確実に理解し単位を修得しておいてください。

学部基礎科目は、「社会科学科目」と「データサイエンス科目」に分類されています。
社会科学科目では、学部導入科目をふまえて、データサイエンスとの親和性の高い社会科学分野について学びます。ここでも、ビジネス領域の体系的な知識と社会課題領域の体系的な知識の両方を修得してもらうため、「経営学・経済学系科目」「法学・政治学・その他の社会科学系科目」の両分類
学部基礎科目から最低１科目ずつの修得を必須としています。
データサイエンス科目では、「統計学科目」「情報・AI 科目」「プログラミング科目」の 3 分類のそれぞれに必修科目を設定しています。ここでは、講義を通じた理論の理解だけでなく、演習を通じた実践力の修得も達成できるような科目を用意しています。

学部発展科目も、「社会科学科目」と「データサイエンス科目」に分類されています。
社会科学科目では、学部基礎科目をふまえ、社会科学の諸分野において、近年データ分析を用いることで著しい研究成果を遂げている分野を中心に、その基礎理論とともに応用事例を紹介する、「ビジネス・イノベーション分析科目」と「社会課題解決科目」を開講します。ここでも、ビジネス領域の体系的な知識と社会課題領域の体系的な知識の両方を修得してもらうため、「ビジネス・イノベーショ
学部発展科目ン分析科目」及び「社会課題解決科目」から、各最低１科目の修得を必須としています。
データサイエンス科目では、データ分析手法についてのより高度な学修を志向する学生のニーズに応えられるよう、「統計学科目」「情報・AI 科目」「プログラミング科目」の 3 分類それぞれで発展的な内容の科目を提供しています。

－ 141 －

Ⅱ

ＰＢＬ演習は、実際の企業や政策機関から問題意識とデータの提供を受け、原則としてデータを提供した企業や政策機関から派遣講師を受け入れ、専任教員と協力する形で開講する少人数でのプロジェクト型演習科目です。本演習科目は、学生が社会科学科目、統計学科目、情報・ＡＩ科目等で学んだ知識を総合的に用いるように設計されています。
具体的には、学生は実際の企業や政府機関が直面する問題意識を基に、現実のデータを用いて、具体的課題とそれを解決するための方法の設定、データ分析、分析結果からの含意の抽出、含意を現実社会で活用するためのプレゼンテーションの実施をチームで行うプロジェクトを体験します。
これにより、社会科学の知識とデータサPBL 演習科目
イエンスの知識を融Ⅱ合する経験を積むことができるとともに、分析力、リーダーシップ、能動的な学修姿勢、プレゼンテーション力などの高度化も達成できます。

ゼミナールでは、１人の専任教員が７～８人程度の学生を担当し、学生は３・４年次の２年間、同一教員の指導の下により専門的な学修を進めます。本学部でも、本学他学部と同様に学士論文を提出し合格することを卒業要件としていますので、ゼミナールは学士論文の指導の場でもあります。
学士論文執筆の過程では、学生はＰＢＬ演習と同様に、社会科学とデータサイエンスの知識を活用して、それらを能動的に融合する経験を積むことができます。ただし、ＰＢＬ演習では、具体的な課題を設定するために必要な問題意識及び、それらの課題を解決するためのデータ分析に必要なデータが、企業や政策機関から提供されました。それに対し、ゼミナールでは、関連文献の輪読を通じて、学生独自の問題意識を醸成することが求められます。さらに、分析対象となるデータについても、学生自身でどのようなデータがゼミナール（演習）必要なのかを同定したり、データの収集を実施したりする必要があります。そのため、ゼミナールは、ＰＢＬ演習に比べて、より高度な知識の融合を経験できる場となります。

学部教育科目の全体像や科目間の関係については、次頁に示すカリキュラム・マップやカリキュラム・ツリーをご参照ください。

－ 142 －

■ソーシャル・データサイエンス学部

カリキュラム・マップ

Ⅱ■ソーシャル・データサイエンス学部

カリキュラム・ツリー※各科目の開講学期等は、最新の時間割や学士課程ガイドブックで確認すること。

－ 143 －

（3） ソーシャル・データサイエンス学部生の履修モデル
本学部では、社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの学問分野において、その考え方を修得し、社会に存在する課題を解決できるソーシャル・データサイエンスのゼネラリストの養成を目指します。そのような人材は、具体的には（ア）開発・マネジメント型人材と、（イ）分析・マネジメント型人材に分類できます。
（ア）開発・マネジメント型人材とは、本学部で修得した、統計学・機械学習などデータ分析の知識やデータベース・アルゴリズムなど大規模データの管理・活用の知識に加え、社会を俯瞰するための社会科学の知識を活用して、利便性の高いデータ分析基盤を開発することができる人材のことを指しています。このような人材は、たとえば情報機器・システムを開発・製造するベンダー企業及びそれらを利用する幅広い業種のユーザー企業、中でも素材・加工組立・生活関連にわたる幅広い製造業企業において、製品のⅡ製造だけでなくデータ分析や情報技術を活用して流通や販売を管轄することのできる経営幹部の候補として、社会に貢献します。
（イ）分析・マネジメント型人材とは、本学部で修得した社会科学とデータサイエンスを融合した知識を活用し、既存の社会科学では解決できない新たな課題に対応可能な組織運営に能動的に関与していくことができる人材のことを指しています。このような人材は、たとえば政府機関では政策分析、調査研究、予測、公的データ整備、金融機関では市場・信用リスク管理や金融商品の開発、シンクタンクでは顧客の課題解決を推進するようなデータ分析、また、商社、卸売小売、通信・運輸産業では日々得られる膨大な市場データを用いて顧客の嗜好や販売戦略を策定するような分析業務を、実際に遂行できる能力を備えたうえで、経営幹部の候補として、社会に貢献します。
それぞれの人材像について、参考となる履修モデルを以下に掲示します。ただし、これらはあくまでモデルですので、各自が目指す人材像に至るため、どのような学修を行うとよいのかについては、学部ガイダンスなどの機会を活用し、本学部の教職員に積極的に相談してください。また、各科目の開講学期等は、最新の時間割や学士課程ガイドブックで確認してください。

■開発・マネジメント型人材－ 144 －

■分析・マネジメント型人材：金融機関

Ⅱ■分析・マネジメント型人材：政策機関－ 145 －

（4） 開講科目一覧＜ナンバリング表記＞

DU-A101-A-01
①

Ⅱ

②

③

④

⑤

⑥

項目

割り振り

①開講学部・研究科

D： ソーシャル・データサイエンス学部 ・ ソーシャル・データサイエンス研究科②学部/大学院U： 学部科目

G： 大学院科目

A： ソーシャル・データサイエンス科目、後期ゼミナール・演習・研究指導B： 社会科学部門③専攻・部門等④科目区分

C： 統計学部門D： 情報・AI 部門

E： プログラミング科目

S： ワークショップ

Ｔ： その他

Z： 教科に関する科目

1： 学部導入科目

2： 学部基礎科目

3： 学部発展科目

4： 学部発展科目（大学院共修科目）

5： 大学院科目（修士課程）

7： 特別講義、寄附講義等（上記以外の区分で開講する場合のみ使用）

8： 後期ゼミナール

9： 教科に関する科目

A： 一般科目S： ゼミナール⑤通し番号⑥開講形態・枝番－ 146 －

記号

説明

※WEB抽選の対象科⽬については、CELSのシラバスで確認してください。

☆

教授⾔語：英語※曜⽇に「GEP」と記載の科⽬はグローバルポートフォリオ枠での科⽬です。
※主担当教員のみを記載しています。複数の担当教員がいる科⽬はシラバスを参照してください。

※令和5（2023）年2⽉下旬時点での情報を掲載しています。最新の情報は、時間割表やCELSのシラバスで確認してください。
ナンバリング記号

DU-A101-A-00

時間割コード1DA10101

授業科⽬

単位数

ソーシャル・データサイエンス⼊⾨Ⅰ2主担当教員名
七丈直弘

学期
春夏学期

曜⽇・時限
⽉1

DU-A102-A-00

1DA10201

ソーシャル・データサイエンス⼊⾨Ⅱ

2

檜⼭敦

秋冬学期

⽉1

DU-B101-A-00

1DB10101

社会科学⼊⾨（経営学）

2

藤原雅俊

春夏学期

他0

DU-B104-A-00

1DB10401

社会科学⼊⾨（⾦融)

2

⼩⻄

⼤秋冬学期

⽉2

DU-B105-A-00

1DB10501

社会科学⼊⾨（経済学)

2

岡室博之

秋学期

他0

DU-B150-A-00

1DB15001

社会科学⼊⾨（法学)

2

⽥鎖⿇⾐⼦

春学期

⽉2,⽊2

DU-B151-A-00

1DB15101

社会科学⼊⾨（社会学)

2

数⼟直紀

春学期

他0

1DB15201

社会科学⼊⾨（歴史学)

2

Maren A. Ehlers

DU-B152-A-00☆

集中（夏1） 集中講義1

次年度以降に開講予定科⽬リスト
ナンバリング記号

時間割コード授業科⽬単位数

主担当教員名学期

DU-A103-A-00

1DA10301

ソーシャル・データサイエンスの法と倫理

2【令和5年度は開講しない】

DU-A301-A-00

1DA30101

ＰＢＬ演習A

2【令和5年度は開講しない】

DU-A301-A-00

1DA30102

ＰＢＬ演習A

2【令和5年度は開講しない】

DU-A302-A-00

1DA30201

ＰＢＬ演習B2【令和5年度は開講しない】

DU-A302-A-00

1DA30202

ＰＢＬ演習B2【令和5年度は開講しない】

DU-A303-A-00

1DA30301

ＰＢＬ演習C

2【令和5年度は開講しない】

DU-A304-A-00

1DA30401

ＰＢＬ演習D2【令和5年度は開講しない】

DU-A304-A-00

1DA30402

ＰＢＬ演習D2【令和5年度は開講しない】

DU-A305-A-00

1DA30501

ＰＢＬ演習E

2【令和5年度は開講しない】

DU-A305-A-00

1DA30502

ＰＢＬ演習E

2【令和5年度は開講しない】

DU-A306-A-00

1DA30601

ＰＢＬ演習F

2【令和5年度は開講しない】

DU-B102-A-00

1DB10201

社会科学⼊⾨（マーケティング）

2【令和5年度は開講しない】

DU-B103-A-00

1DB10301

社会科学⼊⾨（会計学)2【令和5年度は開講しない】

DU-B201-A-00

1DB20101

経営戦略論とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B202-A-00

1DB20201

マーケティングとデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B203-A-00

1DB20301

ファイナンスとデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B204-A-00

1DB20401

ミクロ経済学とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B205-A-00

1DB20501

マクロ経済学とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B250-A-00

1DB25001

⾏政法とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B251-A-00

1DB25101

政治学とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B252-A-00

1DB25201

⼼理学とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

1DB25301

国際政治とデータサイエンス2【令和5年度は開講しない】

1DB30101

データに基づく経営意思決定2【令和5年度は開講しない】

1DB30201

技術経営論

2【令和5年度は開講しない】

DU-B303-A-00

1DB30301

マーケティングサイエンス2【令和5年度は開講しない】

DU-B304-A-00

1DB30401

先端情報システム論2【令和5年度は開講しない】

DU-B305-A-00

1DB30501

空間・不動産データ分析

2【令和5年度は開講しない】

DU-B306-A-00

1DB30601

⾦融市場データ分析2【令和5年度は開講しない】

DU-B350-A-00

1DB35001

エビデンスに基づく科学技術政策2【令和5年度は開講しない】

DU-B351-A-00

1DB35101

⻑期経済統計と⽇本経済のデータ分析

2【令和5年度は開講しない】

DU-B352-A-00

1DB35201

計量政治学2【令和5年度は開講しない】

DU-B353-A-00

1DB35301

医療データ分析2【令和5年度は開講しない】

DU-B354-A-00

1DB35401

持続的発展のためのデータ分析

2【令和5年度は開講しない】

DU-C201-A-00

1DC20101

回帰分析Ⅰ

2【令和5年度は開講しない】

DU-C202-A-00

1DC20201

回帰分析Ⅱ

2【令和5年度は開講しない】

DU-C203-A-00

1DC20301

因果推論

2【令和5年度は開講しない】

DU-C204-A-00

1DC20401

数理統計学

2【令和5年度は開講しない】

DU-C205-A-00

1DC20501

公的統計

2【令和5年度は開講しない】DU-C301-A-00

1DC30101

多変量解析

2【令和5年度は開講しない】

DU-C302-A-00

1DC30201

ノンパラメトリック分析

2【令和5年度は開講しない】

DU-C303-A-00

1DC30301

質的データ分析2【令和5年度は開講しない】

DU-C304-A-00

1DC30401

時系列分析

2【令和5年度は開講しない】

DU-D201-A-00

1DD20101

実践的機械学習Ⅰ2【令和5年度は開講しない】

DU-D202-A-00

1DD20201

実践的機械学習Ⅱ

2【令和5年度は開講しない】

DU-D203-A-00

1DD20301

ＡＩ（⼈⼯知能）2【令和5年度は開講しない】

DU-D204-A-00

1DD20401

ベイズ統計学Ⅰ2【令和5年度は開講しない】

DU-D301-A-00

1DD30101

ベイズ統計学Ⅱ

2【令和5年度は開講しない】

DU-D302-A-00

1DD30201認知科学

2【令和5年度は開講しない】

DU-D303-A-00

1DD30301

機械学習理論2【令和5年度は開講しない】

DU-D304-A-00

1DD30401

⾃然⾔語処理2【令和5年度は開講しない】

DU-D305-A-00

1DD30501

情報・サイバーセキュリティ

2【令和5年度は開講しない】

DU-D306-A-00

1DD30601

画像処理

2【令和5年度は開講しない】

DU-E201-A-00

1DE20101

プログラミングⅠ2【令和5年度は開講しない】

DU-E201-A-00

1DE20102

プログラミングⅠ2【令和5年度は開講しない】

DU-E202-A-00

1DE20201

プログラミングⅡ2【令和5年度は開講しない】

DU-E202-A-00

1DE20202

プログラミングⅡ2【令和5年度は開講しない】

DU-E203-A-00

1DE20301

アルゴリズム2【令和5年度は開講しない】

DU-E204-A-00

1DE20401

データ可視化2【令和5年度は開講しない】

DU-E205-A-00

1DE20501

データベース2【令和5年度は開講しない】

DU-E206-A-00

1DE20601

データハンドリング

2【令和5年度は開講しない】

DU-E301-A-00

1DE30101

応⽤⼈⼯知能2【令和5年度は開講しない】

DU-B253-A-00☆

DU-B301-A-00
DU-B302-A-00☆

－ 147 －

曜⽇・時限

Ⅱ