審査意見への対応を記載した書類（６月）（目次）データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科【教員組織】
１．教員資格審査において、「不可」や「保留」となった授業科目について、当該授業科目を担当する教員を専任教員以外の教員で補充する場合には、主要授業科目は原則として専任の教授又は准教授が担当することとなっていることを踏まえ、当該授業科目の教育課程における位置付け等を明確にした上で、当該教員を後任として補充することの妥当性について説明すること。
（是正事項）
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2－意見（６月）（本文）－1－

（是正事項）データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科【教員組織】
１．教員資格審査において、「不可」や「保留」となった授業科目について、当該授業科目を担当する教員を専任教員以外の教員で補充する場合には、主要授業科目は原則として専任の教授又は准教授が担当することとなっていることを踏まえ、当該授業科目の教育課程における位置付け等を明確にした上で、当該教員を後任として補充することの妥当性について説明すること。
（対応）
教員資格審査において、「不可」や「保留」となった授業科目については、それぞれ以下のように対応する。
（１）「財務会計論」「財務会計論」については、当初予定していた教員が「不可」（理由：関連する業績が不足）の判定を受けたため、本学部の他の専任教員である教授の担当授業科目に「財務会計論」を追加することにより対応する。
2 年次後期「財務会計論」は、データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科の主要授業科目であり、経営学系必修科目として設定している。
後任となる教員は、監査法人に所属する公認会計士として企業・法人の会計監査や経営支援に従事する傍ら、日本公認会計士協会の公会計委員会委員長等を務め、また国の機関でも会計基準に関する検討委員等を務めるなど、財務会計の分野において豊富な実績がある。財務諸表論としての企業会計の基本的な考え方及び会計学説的な解釈を基に公会計領域へ応用した研究を実施しており、また他大学にて「財務会計特論」（修士課程）、「会計専門ゼミ」（学士課程）等の授業科目を担当してきた教育実績もあることから、本学部の「財務会計論」を担当するにあたり十分な教育研究業績を有している。
以上より、当該教員が「財務会計論」を担当することは妥当であるといえる。
（２）「AI・機械学習論 2」「AI・機械学習論 2」については、当初予定していた教員が「不可」（理由：関連する業績が不足）の判定を受けたため、株式会社 KDDI 総合研究所に勤務する実務家を兼任教員（非常勤講師）として新たに補充することにより対応する。
3 年次前期「AI・機械学習論 2」は、データサイエンス経営学部データサイエンス経営学科の主要授業科目であり、データサイエンス学系必修科目として設定している。
関連科目である 2 年次後期「AI・機械学習論 1」（データサイエンス学系必修科目）は、2 年次
前期「データサイエンスの数理 A」および「データサイエンスの数理 B」（共にデータサイエンス学系必修科目）において修得した数学的な知識を基に、回帰・分類問題の基礎からニューラルネットワーク等の数理の理解に重きを置き、ツールとしての機械学習の使用だけではなく、しっかりと理解して使うこと、課題に直面したとき基礎に立ち返ること、そして、今後の発展的な学修－意見（６月）（本文）－2－

への接続性を意識した内容となっている。
これに対し、「AI・機械学習論 2」は、「AI・機械学習論 1」の発展系として、実社会において画像認識や自然言語処理などの広い分野で活用されている深層学習を扱っており、データサイエンス力の養成のみならず、社会実装を意識した、より実践に近い知識や技術の修得を目的とする科目である。
後任となる教員は、修士課程修了後、同社で映像符号化・変換・編集・伝送・認識及び AR（拡張現実）に関する研究開発に従事しており、また、博士（工学）の学位を有している。
当該教員はこれまで、深層学習に関して、大規模画像検索システムの研究開発や 3D アバターの表情予測の研究開発などに従事しており、実務家教員として豊富な社会実装経験を活かして最新の知識や技術を教授することができるほか、他大学における非常勤講師（平成 25 年度～令和3 年度）などの教育経験も有しており、専任の教授および准教授と比較して同等以上の水準の教育効果が期待できる。
また、当該教員に対しては客員教授の称号を付与するとともに、データサイエンス分野のカリキュラム編成においては、当該教員も携わるようにするなど、教育課程の実施に支障が生じない体制を整える。
以上より、当該教員が「AI・機械学習論 2」を担当することは妥当であるといえる。
（３）「人間社会と情報の世界 C」「人間社会と情報の世界 C」については、基盤教育科目の選択科目として設定している科目であり、主要授業科目ではないことから、専任教員である助教が担当する予定であるが、「保留」（理由：科目内容が不明瞭）の判定を受けたため、「担当予定授業科目」の授業科目の内容に追記し、再判定を受けることにより対応する。
なお、上記対応のうち（２）により、「設置の趣旨等を記載した書類」における説明内容に一部変更が生じたため、該当する箇所の記述を以下のとおり修正する。
（新旧対照表）設置の趣旨等を記載した書類（56～57 頁）
新旧３．主たる教育研究分野と強化する分野

３．主たる教育研究分野と強化する分野

新学部では、1～2 年次前期までは、全学生が共通

新学部では、1～2 年次前期までは、全学生が共通

でデータサイエンスと経営学の基礎的な事項を学ぶ

でデータサイエンスと経営学の基礎的な事項を学ぶこととしており、「データサイエンス・経営学の数理こととしており、「データサイエンス・経営学の数理、及び演習」、「確率・統計」、「AI・機械学習入門」、及び演習」、「確率・統計」、「AI・機械学習入門」「プログラミング演習」、「ミクロ経済学」、「経営管「プログラミング演習」、「ミクロ経済学」、「経営管理論」、「会計学概論」等の基礎編の教育を実施す理論」、「会計学概論」等の基礎編の教育を実施する。2 年次後期からは、データサイエンス学系およびる。2 年次後期からは、データサイエンス学系および経営学系に分類した教育を実施するため、それぞれ経営学系に分類した教育を実施するため、それぞれの分野に特化した教育研究を実施する。の分野に特化した教育研究を実施する。

データサイエンス分野については、「データサイエンスの数理」、「数理統計学」、「AI・機械学習論」、データサイエンス分野については、「データサイエンスの数理」、「数理統計学」、「AI・機械学習論」、－意見（６月）（本文）－3－新旧「プログラミング演習」、「データエンジニアリン「プログラミング演習」、「データエンジニアリング」、「ビジネス・データサイエンス」を主要授業科

グ」、「ビジネス・データサイエンス」を主要授業科目とし、これら主要授業科目については、原則とし目とし、これら主要授業科目については、専任教員て専任教員のうち当該科目の教育経験を有する教授のうち当該科目の教育経験を有する教授又は准教授又は准教授が担当する。なお、上記主要授業科目のが担当する。

うち、「AI・機械学習論 2」については兼任教員（非常勤講師）を担当教員とする。当該教員は、企業で深層学習に関する研究開発に従事しており、実務家教員として豊富な社会実装経験を活かして最新の知識や技術を教授することができるほか、他大学における非常勤講師などの教育経験も有しており、専任の教授および准教授と比較して同等以上の水準の教育効果が期待できる。データサイエンス分野のカリキュラム編成においては、当該教員も携わるようにするなど、教育課程の実施に支障が生じない体制を整える。
データサイエンス学系では、より発展的な内容とデータサイエンス学系では、より発展的な内容として、「確率・統計」、「AI・機械学習」および「プロして、「確率・統計」、「AI・機械学習」および「プログラミング」、様々な分析・解析手法として、「数理グラミング」、様々な分析・解析手法として、「数理モデル」、「数値解析」、「時系列解析」および「シスモデル」、「数値解析」、「時系列解析」および「システム解析入門」、データの管理・応用として、「デー

テム解析入門」、データの管理・応用として、「データベースシステム」および「データエンジニアリンタベースシステム」および「データエンジニアリング」、そして社会実装を意識した、「ビジネス・デーグ」、そして社会実装を意識した、「ビジネス・データサイエンス」および「AI 活用実践演習」等の教育

タサイエンス」および「AI 活用実践演習」等の教育を実施していく。上記の教育を実施可能とする研究を実施していく。上記の教育を実施可能とする研究領域としては、AI・機械学習領域はもとより、数値領域としては、AI・機械学習領域はもとより、数値計算およびシミュレーション、数理モデル解析、お計算およびシミュレーション、数理モデル解析、および材料科学領域、そして、社会実装を意識した応よび材料科学領域、そして、社会実装を意識した応用領域として、画像・映像・音響情報処理および感用領域として、画像・映像・音響情報処理および感性情報処理領域の各分野を補強していく。

性情報処理領域の各分野を補強していく。

【以下略】

【以下略】

－意見（６月）（本文）－4－