MESSAGE
学部長・研究科長挨拶ソーシャル・データサイエンスという新たな学術領域を切り拓く仲間へ
現代は「ビッグデータの時代」と言われるように、様々な大量のデータが入

社会科学

知見の還元による高度化への示唆

ンスは社会から注目を集めています。
ソーシャル・データサイエンス学部・研究科の「ソーシャル」は経済学、経営学、法学、政治学、社会学などの社会科学を意味し、新学部では、統計学、情報・AIなどのデータサイエンスに加え、社会科学も幅広く体系的に学べます。

本学部・研究科では、現代社会における新たな課題を解決できる人材を養成するため、社会科学とデータサイエンスが融合して生じた「ソーシャル・データサイエンス」の教育研究を推進します。我々と共に学び、新たな学術領社会科学を高度化する方向性

ソーシャル・データサイエンス
現実社会への貢献

渡部 敏明〈社会科学分野〉〈統計学分野〉

七丈 直弘

科学技術政策、計算材料科学、技術経営論

今井 晋

檜山 敦

人間拡張工学、バーチャルリアリティ、ジェロンテクノロジー

渡部 敏明

教員名

寺田 麻佑
ウ・ユジン
永山 晋

坂野 遼平研究テーマ

先端技術と法、行政法、情報法
政治学、国際関係論

経営学、組織論、創造性、ウェルビーイング

アクセス方法
国立駅
国立キャンパス

国分寺

JR中央線

JR山手線

中野

新宿駅から大学まで最短35分。
アクセス抜群。

新宿

JR中央線

京成線

成田国際空港

日暮里
東京

JR総武線

浜松町

東京モノレール

東京国際空港（羽田）

研究テーマ

清水 千弘

指数理論、応用計量経済学、多変量解析

加藤 諒

情報ネットワーク、分散システム、IoTシステム

ビジネスの革新・社会課題の解決

教員名

植松 良公
城田 慎一郎

データ分析により得られた知見を現実のビジネス革新・社会課題解決に用いるため、社会科学の知見・理論を活用する

社会科学とデータサイエンスの融合

ソーシャル・データサイエンス学部長/研究科長

教員と研究テーマ

データサイエンスを高度化する方向性

日々社会に蓄積される大量のデータを適切かつ有効に扱うとともに、他の諸科学で得られた知見を活用する域を共に切り拓いていく意欲のある方々に、是非本学部・研究科に進学して頂きたいと思います。

データサイエンス〈情報・AI分野〉

鈴木 真介神経経済学、計算論的神経科学、計算論的精神医学

近年の社会・自然環境の大幅な変化により、認知科学、視覚心理学、認知神経科学

これらの課題の状況は刻一刻と変化を続けています。

コンピュータ・グラフィクス、三次元形状処理、画像情報処理

解決するためには、適切な課題を発見・定義し、小町 守

計量ファイナンス、マクロ計量経済学、ベイズ計量経済学

欅

マーケティング・サイエンス、ベイズ統計、欠測データ解析
ベイズ統計、空間/時空間統計、計算統計

JR南武線谷保駅

ソーシャル・データサイエンス学部・研究科

社会科学とデータサイエンスの「融合」による現代社会の課題解決

研究テーマ

労働経済学、産業組織論、応用計量経済学

統計学、高次元データ分析、時系列分析

SOCIALDATASCIENCE

教員名

惇志

福田 玄明
本武 陽一

谷田川 達也

計算言語学、自然言語処理、人工知能

情報検索、自然言語処理、対話システム

データ駆動科学、解釈可能AI、機械学習

世界中で様々な課題が新たに発生しており、急速かつ複雑に変化する現代社会の課題を必要なデータを収集・分析して、そこから得られた示唆を社会実装することが必要です。

交通アクセス
JR中央線国立駅

知見の還元による高度化への示唆

手可能です。
こうしたビッグデータから有用な情報を抽出するデータサイエ

南口から徒歩約10分

国立駅行バス約6分[一橋大学]下車

一橋大学
国立キャンバス

TEL：042-580-8000（代表）〒186-8601 東京都国立市中2-1
http://www.hit-u.ac.jp

そのため、本学部・研究科では、「ソーシャル・データサイエンス」の教育研究を推進します。

学士課程カリキュラムの特徴○ソーシャル・データサイエンスへの入門と、その法・倫理を学ぶ必修科目○ビジネス領域、社会課題領域、データサイエンスの3領域の体系的な知識を修得○PBL演習を通じた実践的な知識・スキルの修得

具体的な課題と方法の設定

問題意識とデータの提供

プレゼンテーション

博士前期（修士）課程カリキュラム●社会科学の知識を用いて具体的な課題を設定する●データサイエンスの知識を用いて課題解決のための方法を設定する●連携企業に対して本プロジェクト全体のプレゼンテーションを実施し、フィードバックを受ける●データサイエンスの知識を用いてデータ分析を行う●社会科学の知識を用いて分析結果から含意を抽出する

1 統計学領域準備コース

年次

1

学部導入科目16 単位以上■ 実践的機械学習 I□ 実践的機械学習 II□ AI（人工知能）□ ベイズ統計学 I■ 回帰分析 I□ 回帰分析 II□ 因果推論□ 数理統計学□ 公的統計6 単位以上□ エビデンスに基づく科学技術政策□ 長期経済統計と日本経済のデータ分析□ 計量政治学□ 医療データ分析□ 持続的発展のためのデータ分析

両分類から各2単位以上を含み、合計4 単位以上

□ 多変量解析□ ノンパラメトリック分析□ 質的データ分析□ 時系列分析6□ 応用人工知能□ 認知科学□ 機械学習理論□ 自然言語処理□ ベイズ統計学Ⅱ□ 情報・サイバーセキュリティ□ 画像処理2 単位以上各8単位
以上

6 単位以上分析・マネジメント型人材
政策分析担当者、
リスク・マネージャー、アナリスト、ストラテジスト など■ データサイエンスのELSI単位社会■ 高頻度資産価格データ分析■ ビッグデータと指数理論■ サービス工学年次

副指導教員
必要に応じて指定主指導教員

演習■ 機械学習発展（実践）■ 機械学習発展（学術）単位■ ベイズ統計学によるマーケティング分析■ ビッグデータによる経済予測■ DXイノベーション

社会課題解決科目■ 空間情報を用いた社会・経済分析 ■ 超高齢社会と科学技術■ 認知社会シミュレーション■ 技術と法■ 政策評価の計量分析■ 政治学の実証分析

講義

年次

情報統計副指導教員

4 単位（2科目）必修

データサイエンス科目

博士後期課程カリキュラム

3

S O C I A L D ATA S C I E N C E

開 発・マネジメント型 人 材
ITエンジニア、システム設計者、データサイエンティスト など

3 社会科学領域準備コース

4 単位（2科目）選択必修

単位

2 単位×4必修

単位

リサーチ・ワークショップ
Ⅰ・Ⅱ■ ビジネス・イノベーション分析科目■ 社会課題解決科目研究指導（修士論文執筆）

各分野から最低1 科目の修得必須

単位単位

2単位×2

1 単位×4必修■ SDS 研究方法論 I
責任ある科学技術イノベーション (RRI)■ SDS 研究方法論 II
研究開発マネジメント論

社会科学とデータサイエンスが融合した

ソーシャル・データサイエンスの知を修 得
個々の学生に対して主指導教員と専門分野（部門）が異なる副指導教員を配置することで、分野横断的・異分野融合的な研究の指導が可能となります。

ソーシャル・データサイエンス発展科目、リサーチワークショップから合計 10単位

年次

■ 必修 □ 選択必修

養成する人材像年次

2□ データに基づく経営意思決定□ 技術経営論□ マーケティングサイエンス□ 先端情報システム論□ 金融市場データ分析□ 空間・不動産データ分析

社 会 課 題 解 決 科目

■ プログラミング I□ プログラミング Ⅱ□ アルゴリズム□ データベース□ データハンドリング□ データ可視化■ ソーシャル・データサイエンス特論

ビジネス・イノベーション分析科目1

ビジネス・イノベーション分 析 科目■ プログラミング基礎

外国語科目

2 情報・AI 領域準備コース

ソーシャル・データサイエンス基礎科目■ 統計分析発展
（実践）■ 統計分析発展（学術）2以上■ 情報リテラシー■ AI入門■ 線形代数 ・I II■ 微分積分 ・I II■ 統計プログラミング科目

単位を取得

以上

□ 行政法とDS□ 政治学とDS□ 国際政治とDS□ 心理学とDS

学部発展科目

8 単位□ 経営戦略論とDS□ マーケティングとDS□ ファイナンスとDS□ ミクロ経済学とDS□ マクロ経済学とDS

学部基礎科目

4 単位

両分類から各2単位以上を含み、合計 8 単位以上

情報・AI 科目

両分類から各2単位以上を含み、合計 4 単位以上

学部発展科目■ゼミナール︵ 3 年・4 年 ︶︑
学士論文

4
年次

演習科目

■ P B L 演 習 A〜F

3
年次

PBL 演習科目

学部基礎科目

年次□ 社会科学入門（法学）□ 社会科学入門（社会学）□ 社会科学入門（歴史学）

統計学科目■ P A C E Ⅰ・Ⅱ︵ 英 語コミュニケーションスキル科 目 ︶26 単位以上□ 社会科学入門（経営学）□ 社会科学入門（マーケティング）□ 社会科学入門（会計学）□ 社会科学入門（金融）□ 社会科学入門（経済学）

法学・政治学・その他
社会科学系科目

他学部教育科目□ P A C E Ⅰ・Ⅱを 除 く 科 目︵ 英・独・仏・中 など ︶■ ソーシャル・データサイエンスの法と倫理

データサイエンス科目

全学共通教育科目■ ソーシャル・データサイエンス
入門 I・Ⅱ

経営学・経済学科目

学部導入科目

年次

社会科学科目

全学共通
教育科目

自学部以外の２学部以上にわたって

ソーシャル・
データサイエンス科目

主・副指導教員という2名以上での指導体制（例）

事前教育プログラム ソーシャル・データサイエンス・ブートキャンプ●連携企業から現実の問題意識や関連するデータの提供を受ける○一橋大学の伝統である、他学部開講科目を通じた幅広い学び

データ分析と含意の抽出

1○一橋大学の伝統である、ゼミナールを通じた全人的教育

PBL（Project-Based Learning）演習

大学院カリキュラムの特徴

複数教員による融合領域別の研究指導演習■ SDS アドバンスト・リサーチ・
ワークショップ I研究指導ほか■ 副指導教員（2 名）の選出■ 先行研究レビュー■ 研究テーマの確定■ SDS アドバンスト・リサーチ・
ワークショップ II■ 適切な共同研究先の選定■ 共同研究のための準備■ SDS 共同プロジェクト演習 I■ 共同研究のフォロー■ 博士論文計画の作成■ SDS 共同プロジェクト演習 II■ 博士論文計画の提出→承認

ソーシャル・データサイエンスの観点から博士論文全体の研究指導を実施する者

主指導
教員

副指導
教員1

学生

副指導
教員2

■ 博士論文の執筆→学位申請書類の提出■ 博士論文審査

社会科学の観点からデータサイエンスの観点から研究指導の補助を実施する者

研究指導の補助を実施する者

HITOTSUBASHI UNIVERSITY