Center for Mathematical
Modeling and Data Science,
Osaka University

大阪大学
数理・データ科学教育研究センター

2023年度

数 理・データ アクティブラーニングプラン
数 理・データサイエンス・A I 認 定コース
《 カリキュラム 案 内 》

M M D S 数 理・デ ー タアクティブラ ーニング プランとは近年のデータ解析技術の多様化・高度化により数理科学とデータ科学という科学の方法論と実質科学の融合教育が重要視されています。
MMDS数 理・データアクティブラーニングプランとは基 本的な考えを基 礎 から理 解し、答えの決まらない課 題に対して9つの方 策
PPDMSACAP（Problem,Planning,Data,Modeling,Simulation,Analysis,Conclusion,Application,Prediction）の有機的な連携を発展・進化させる系統的なプログラムです。

《大阪 大学 M M DSによる数 理・データ科 学教 育 》
特色01

特色02

特色03

数理・データ科学の基礎とどの学部からでも受講できる！

多彩な教育プログラムを最先端の応用が学べる！

─文理融合教育─

選べる！

材料・流体力学、金融工学、保険数理、数理医学、生命情報学、認知科学、機械学習、人工知能（AI）─ビッグデータ科学

文系の感性を持った理系の学生、理系的な発想を身に付けた文系の学生を育成する学
際融合的な教育プログラム

数理・データ科学アクティブラーニング
第一線の研究者によるオムニバス講義
企業と協同したスタディグループ

2023年度

数理・データ科学教育研究センター担当全学共通教育科目一覧
基盤教養教育科目

専門基礎教育科目
履修期間

科目名

内容

履修期間

科目名

内容

1年 春・夏統計学A-I

統計リテラシーの習得および人文・社会科学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1・
２年 春・夏以上

数値シミュレーションの基礎

理学、工学に現れる偏微分方程式を数値計算するための基礎的な数学とコーディングの技術を講義する。

1年 春・夏統計学B-I

統計リテラシーの習得および医学・薬学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1・
２年 春・夏以上

数理モデリングの基礎

物理法則や微分方程式、変分原理等を用い、数式によって生命現象、物理現象、社会現象を記述する方法やその解析法を基礎から講義する。

1年 春・夏統計学C-I

統計リテラシーの習得および理工系向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1・２年 春・夏
以上

データサイエンスの基礎 I

1・
２年 秋・冬以上

データ科学のための数理データ科学を題材に微 積分や線 形代数および数値解 析を理解する。

1・
２年 春・夏以上

データ解析の実際実データ解析を行うための統計プログラムの基礎およびデータベースの活用法を修得する。

1・２年
以上 春・夏

文理融合に向けた数理科学 I

1年 秋・冬文理融合に向けた数理科学 II

文学部・経済学部・法学部・外国語学部の学生を対象にして、社会科学等で要請されている文理融合に向けた数理科学的手法について講義する。

1年秋・冬
以上

統計学A-II

統計リテラシーの習得および人文・社会科学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1年 秋・冬 データサイエンスの基礎 II

多種多様なビッグデータを適切に扱うためのデータサイエンスについて、基礎的な数理からAIへの応用までを学ぶ。

統計学B-II

統計リテラシーの習得および医学・薬学向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

1年秋・冬
以上

統計学C-II

統計リテラシーの習得および理工系向けの統計的推測および検定の方法論を学ぶ。

履修期間

科目名

内容

1年 春・夏データサイエンス

統計学と情報学の基盤となっている数理を理 解し、データサイエンスリテラシーを身に付ける。

1年 秋・冬工学と現代数学の接点工学で用いられる様々な数理モデルや数値解析法を現代数学の視点からとらえ直し、数学的に普遍性のある枠組みを講義する。

1年 春・夏データサイエンス
ものつくり

計測機によるデータの収集、データベース構築、データの統計解析等を通じて、「 ものつくり」で求められるデータサイエンスの素養を身に着ける。

1年以上 秋・冬自然言語処理入門

Google Colaborator yを用いたP y thonプログラミン
グを通して各種ライブラリーを用いつつ数理・データサイエンス・AIにおける自然言語処理を体験する。

1年 春・夏ロボティクスとデータサイエンス

センサー・アクチュエータの実データに触れて、データから新たな発見、役立つ技術の開発、エンターテインメントコンテンツ作成など幅広い視点からデータ活用法を学習する。

1年 秋・冬データ科学による課題解決入門

データ科学におけるアクティブラーニングプランを用いた課題解決法の基礎を学ぶ。

チームによるソフトウェア開発体験

複 数 人で協同してソフトウェアを開発する手法について体験する。授業内で顔をあわせて相談しながらの作業はもちろん、遠隔でそれぞれが作業した成果を統合する方法やそのためのツールなどを通して、チームで課題解決を行う手法を学習する。
（ 情報科学研究科提供科目）

数理・データサイエンス・
AI活用PBLP y t h o n を 標 準 言 語とした P B L（ P r o b l e m B a s e dLear ning）を通じて、データ・A Iを活用した一連のプロセスをグル ープワークとして体 験 すると共に、分析 結果から起きている事象の意味合いを理解する。

1年 秋・冬以上

コンピュータアルゴリズム入門

コンピュータはなぜ意図した処理ができるのかについて学ぶ。
（情報科学研究科提供科目）

1年 春・夏人工知能

人工知能の基礎を学習し、人工知能の原理を理解する。

かけひきの科学

近年活発になっている人口知能と経 済学、特にゲーム理論との境界領域となっている分野について学習する。

情報と社会

1年 春・夏1・２年 春・夏
以上

現代社会では様々な情報技術が利用されており、私たちの日常生活や経済活動などに大きな影響を与えている。
情報化社会をより深く、より広い視野で理解するため、情報科学技術の歴史とその社会への影響についての知識を修得する。

1年 秋・冬データ・AIエンジニアリング基礎

人工知能研究のこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術 背景を説明できるようになる。データ分
析に必要なデータの収集・加工を理解する。

1年 秋・冬データサイエンスのためのプログラミング入門

データサイエンス分野における主要言語であるP y thonを使い、データサイエンスにおけるプログラミングの基本的概念と技法について学習する。

1年秋・冬
以上

学問への扉

1年 春・夏高度教養教育科目履修期間
2年 秋・冬以上

科目名

内容

データ科学と意思決定データ科学の枠組みから意思決定プロセスをモデル化する方略を学ぶ。

1・２年
以上 通年
【夏期集中】《 履 修 登 録 について 》
2023年度履修登録

履修登録は学務情報システム（KOAN https://koan.osaka-u.ac.jp/）で行います。
全学教育推進機構または各学部教務担当係の指示に従ってください。

数 理・デ ー タ科 学 全 カリキュラム
カリキュラムは学際的な総合プログラムであり学部生だけでなく大学院副プログラムまでを含んでいます。
これにより学部教育における統計リテラシーの確立、社会のさまざまな課題に対処できる応用数学の充実、全国的なモデルとなるモデルカリキュラムの策定と普及を目指しています。

■基 盤 教養 教 育科目■高 度 教養 教 育科目■学際 融 合 教 育科目

・数値シミュレーションの基礎

・データ科学と意思決定

学際融合教育科目は、大学院横断教育科目の科目区分の一つとして開講しています。本センター教員が担当する学際融合教育科目は、学内のプログラム構成科目になっています。

・数理モデリングの基礎
・コンピュータアルゴリズム入門■専門 基 礎 教 育科目

・数理モデリングの実習

・自然言語処理入門※1

・統計学Ａ− ・I Ⅱ

・データサイエンスの基礎 ・I Ⅱ

・データ科学のための数理※1

・統計学Ｂ− ・I Ⅱ

・データ科学のための数理・データ科学と意思決定※2

・統計学Ｃ− ・I Ⅱ

・データ解析の実際

・数理医学概論（高度副プログラム「数理モデル」）

・文理融合に向けた数理科学 ・I Ⅱ

・データ・AIエンジニアリング基礎 ※2

・工学と現代数学の接点
・自然言語処理入門
・データ科学による課題解決入門■学問への扉・データサイエンスのためのプログラミング入門※2

・人工知能プログラム※1. マルチリンガル・エキスパート養成（MLE）

外国語学部の学生が本来の専攻分野科目と他の学部・センターの専門科目と合わせて体系的に学修する

・データサイエンス ものつくり

・数理・データサイエンス・AI活用PBL

・かけひきの科学

・情報と社会教育プログラム※2. 次世代挑戦的研究者育成プロジェクト・ロボティクスとデータサイエンス・データ・AIエンジニアリング基礎・チームによるソフトウェア開発体験

・データサイエンスのためのプログラミング入門

・データサイエンス

多様なキャリアパスにおいて活躍できる人材を育成
し、研究科を超えたキャリア開発育成を目的とした教育プロジェクト

大 学 院 副 プ ログラム
数理・データ科学に関する先駆的教育プログラムの開発・提供と人材育成

モデリング部門

金融・保険部門

データ科学部門

高度副プログラム｢数理モデル｣

副専攻プログラム｢金融・保険｣

高度副プログラム｢データ科学｣

複雑システムを数理モデルとして記述し問題 解決 へと導く能力を養う教育プログラム

金融・保険・年金数理に関わる学際的な分野の専門家を育成する文 理 融 合 型教育プログラム

ビッグデ ー タの 活 用 や不 確 実 性 へ の 対処、エビデンスに基づく科 学的方法 論を取得する教育プログラム

人材育成①専門を超えた数理的思考、データ分析・活用能力②社会における様々な問題の解決・新しい課題を発見する能力③データから価値を生み出すことができる能力

数 理・デ ー タサイエンス・A I エ キス パート人材 育 成
全学を対象とし、他大学に普及・展開する数理・データサイエンス・AI学部教育と、副プログラムを中心とする前期課程教育に立脚し、全学の連携研究室によって、学術研究と連動したエキスパート人材育成を達成して、アカデミアと産業界の人材の循環を実現する。

情報科学研究科
サイバーメディアセンター

経済学研究科

薬 学研究科

微生物病研究所

医学系
研究科

理 学研究科接合科学
研究所

数理・データサイエンス・AIエキスパートコース

基礎工学研究科
レーザー科学研究所

第1ステップ

第2ステップ第3ステップ

書面審査

連携研究室で共同研究

所属研究科で学位申請

工 学研究科

蛋白質研究所

MMDS
研究室

産業科学研究所

人間科学研究科
社会技術共創研究センター

全 学 部 で 学 べる「 数 理・デ ー タ サイエンス・A I 教 育 プ ログラム 」《大阪 大学 数 理・DS・A I 教 育プログラム 》
大阪大学では、「 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」として、リテラシーレベルと応用基礎レベルの二つの教育プログラムを提供しています。リテラシーレベルでは、令和2年度から全学部生を対象とした「数理・DS・AIリテラシー教育プログラム」を実施しています。本プログラムは、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（文部科学省）が策定したモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に完全準拠した授業内容で、数理・データサイエンス・AIの基礎から応用までを学ぶものとなっています。令和3年度には文部科学省「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）」に認定されました。また、応用基礎レベルでは、令和3年度からモデルカリキュラム（応用基礎レベル）に完全準拠したプログラムを実施し、令和4年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に認定されました。どちらのプログラムも独立に履修することが可能であり、また、所属する学部の卒業要件に含まれる科目で構成されていますので、無理なく履修が可能です。

文部科学省 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）
・すべての大学・高専生（約50万人/年）が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得

A I戦略2019・大学・高専の正規課程教育のうち、優れた教育プログラムを政府が認定■数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによるモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に準拠した内容で、数理・データサイエンス・AIに関する必要な知識及び技術を体系的に修得できるプログラムを実施■2021年度に全国78校の大学・短期大学・高等専門学校が認定
数理・データサイエンス・AI モデルカリキュラム（リテラシーレベル）導入

1. 社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起きている変化

1-2. 社会で活用されているデータ

1-3. データ・AIの活用領域

1-4. データ・AI利活用のための技術

1-5. データ・AI利活用の現場

1-6. データ・AI利活用の最新動向

基礎

2. データリテラシー
2-1. データを読む

2-2. データを説明する

心得

2-3. データを扱う
3. データ・AI利活用における留意事項
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

選択

4. オプション
4-1. 統計および数理基礎

3-2. データを守る上での留意事項
4-2. アルゴリズム基礎

4-3. データ構造とプログラミング基礎

4-4. 時系列データ解析

4-5. テキスト解析

4-6. 画像解析

4-7. データハンドリング

4-8. データ活用実践（教師あり学習）

4-9. データ活用実践（教師なし学習）

リテラシーレベル学 修目標修了要件

必修科目（2単位）と選択科目（2科目）から合計6単位以上を修得することにより修了証を授与

現代のAI技術をその可能性と限界を踏まえた上で正しく理解し、統計情報を正しく解釈できるデータリテラシーを身に付ける。
1年
●

2年

全学共通
教育科目
専門基礎教育科目
情報教育科目専門科目（経済学部）

統計学A-Ⅰ（人文系）● 統計学B-Ⅰ（医歯薬系）● 統計学C-Ⅰ
（理工系）
●

修了要件
必修科目

文理融合に向けた数理科学Ⅱ● データサイエンスの基礎Ⅱ● データ科学による課題解決入門● データサイエンスのためのプログラミング入門● コンピュータアルゴリズム入門● 工学と現代数学の接点● 自然言語処理入門●

統計学A-Ⅱ（人文系）● 統計学B-Ⅱ（医歯薬系）● 統計学C-Ⅱ
（理工系）

●

●

4年

文理融合に向けた数理科学Ⅰ

データ解析の実際● データサイエンスの基礎Ⅰ● 数理モデリングの基礎● 数値シミュレーションの基礎● 情報と社会●基盤教養教育科目

3年●

情報社会基礎
情報科学基礎
●統計●

春・夏学期開講科目 ● 秋・冬学期開講科目

選択科目（2科目以上）数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）の位置づけ
エキスパート2,000人/年（トップクラス100人/年）

エキスパートデータサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

自らの専門分野 への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得

応用基礎

25万人/年AI 基 礎

応用基礎学習（高校の一部、高専・大学の50%）

認識

予 測・判 断データサイエンス基 礎

言 語・知 識身体・運 動データエンジニアリング基 礎

リテラシー

統計および数理基礎（選択項目）

リテラシー

50万人/年（大学・高専卒業生全員）

アルゴリズム基礎

リテラシーレベルモデルカリキュラム

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル

応 用 基 礎レベル
モデルカリキュラム

AI データ活用の実 践

データ構造とプログラミング基礎

初級レベル の数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー（コア学修項目）

導入：社会における基礎：データ

データ・AI利活用

心得：データ・AI利活用リテラシー

における留意事項

応用基礎レベル モデルカリキュラムの構成
・モ デルカリキュラムの 構 成 を以下のとおり「 デ ータサイエンス 基 礎 」「データエンジニアリング基礎」「 AI基礎」に分類し、学修項目を体系的に示した。
・☆はコア学修項目として位置付ける。それ以外の項目は各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じて、適切に選択頂くことを想定している。
・数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目については（※）を付記した。
数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）
モデルカリキュラム〜AI データ活用の実践〜
3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）
3-2. AIと社会（☆）
3-5. 認識3-3. 機械学習の基礎と展望（☆） 3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）
3-6. 予測・判断

3-7. 言語・知識

3-8. 身体・運動

3-9. AIの構築と運用（☆）

大学全体プログラムとあわせて、学部プログラムにも認定されました。
プログラム認定学部（基礎工学部・経済学部・工学部・法学部・薬学部・理学部）

1. データサイエンス基礎

2. データエンジニアリング基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察2-2. データ表現（☆） 2-3. データ収集

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

1-6. 数学基礎（※） 1-7. アルゴリズム（※）

応用基礎レベル

2-5. データ加工
2-7. プログラミング基礎（※）

修了要件 選択必修科目：２単位、選択科目：２単位 合計4単位
各学部で開講している学部専門科目は当該学部・学科に所属する学生のみ対象になります。
（学部専門科目履修に関しては、開講部局教務担当の指示に従ってください。）

応用基礎レベル
モデルカリキュラム
データサイエンスの基礎

2-4. データベース
2-6. ITセキュリティ

春・夏学期

秋・冬学期
データ科学のための数理 ※選択必修科目
データ科学と意思決定
データサイエンスの基礎Ⅱ
データサイエンスのためのプログラミング入門

データサイエンスの基礎I
データ解析の実際

データエンジニアリング
基礎

データ科学のための数理 ※選択必修科目
データ・AIエンジニアリング基礎 ※選択必修科目

AI基礎

データ科学のための数理 ※選択必修科目
データ・AIエンジニアリング基礎 ※選択必修科目

実践講義

学部専門科目

数理・データサイエンス・AI活用PBL（通年）
工学部：
数値解析基礎（1組）
数値解析基礎（2組）
確率統計（A組）
確率統計（B組）
環境・エネルギー数理
基礎工学部：
知識工学
統計解析
社会数理B
データ科学
法学部：
計量経済学Ⅰ

薬学部：
薬学統計入門
理学部：
応用数理学5
文学部：
人文地理学演習
外国語学部：（学共-方法論）言語統計学a
人間科学部：
心理学統計法
行動統計科学演習Ⅰ

工学部：
量子科学（応化・応生）
応用自然科学特論（応生）
計算機とプログラミング
制御系設計論
数値解析
空間情報学Ⅰ（セメスター科目）
空間情報学Ⅱ（セメスター科目）
環境設計情報学
情報工学演習基礎工学部：
データ構造とアルゴリズム
法学部：
計量経済

理学部：
ゲノム情報学
文学部：
人文地理学演習
外国語学部：（学共-方法論）言語統計学b【総合】情報探索入門（MLEプログラム科目）
現代日本語学講義（MLEプログラム科目）
人間科学部：多変量統計科学
行動統計科学演習ⅡMessage《メッセージ》

数理・データ科学教育研究センター（Center for Mathematical Modeling and Data Science、以下、MMDS と略）は
平成18年に設立された金融・保険教育研究センターを前身とし、金融・保険部門、モデリング部門、データ科学部門の3部門からなる新たな教育研究センターとして、平成27年10月に設立されました。日々複雑化し多様化する現代において、急速な技術革新をリードし、変化する社会情勢に立ち向かう知力と知性を育成するためには、従来の枠組みにとらわれない、横断的な教育プログラムが整備されていなければなりません。MMDSは文理融合、数学イノベーション、データサイエンスの3つの要素を融合させ、産学連携・社学連携・国際連携の下にこの要請に応えていきます。近年の金融取引の高度化にともない金融機関でも確率・統計をはじめとした高度な数学の知識や計算機の知識を持つ人材が必要となっています。金融・保険部門は文理に通じた人材供給という社会へのニーズに応えます。数理モデリングは数学を適用して諸問題を解決する方法です。モデリング部門は数理モデリングと数値シミュレーションを担う人材を育成します。データ科学は研究や技術・サービス開発のために、大規模・大量データ（ビッグデータ）とICT（情報通信技術）をフルに活用したデータ駆動型の方法です。データ科学部門は現在の我が国において喫緊の課題と言われているデータサイエンティストの育成に取り組みます。MMDSは国際的に高まる数理・データサイエンティストの需要に応えるべく日々邁進していきます。
数理・データ科学教育研究センター

鈴木貴

大阪大学数理・データ科学教育研究センター（MMDS）は、金融・保険数理や数理モデル、データ科学を体系的に習得できる、学際的な文理融合型教育プログラムを開発・実施する組織です。学内だけでなく外部企業・機関とも連携し、数理モデリング・デー
タ科学技術により、新たなイノベーション創出を可能にする分野横断型教育プログラムの開発を目指しています。

外部連携・日本アイ・ビー・エム

モデリング部門

学内 連 携データビリティフロンティア機構

金融・保険部門

産学連携部署
サイバーメディアセンター
多様な研究分野との連携

MMDS

・野村證券
・三井住友銀行

データ科学部門・株式会社 三菱UFJトラスト
投資工学研究所
・野村證券金融工学研究センター

データ科学ユニット
情報科学ユニット・ニッセイ基礎研究所
・日本政策投資銀行設備投資研究所

企画戦略室
数理科学ユニット・住友生命保険・大阪堂島商品取引所
・大学共同利用機関法人
情報・システム研究機構 統計数理研究所
・東京大学医科学研究所
・東京大学大学院新領域創成科学研究科
・国立がん研究センター
・ベネッセコーポレーション〒560-8531 大阪府豊中市待兼山町1-3
TEL（06）6850-6091／8294
FAX（06）6850-6092
Email：mmds-questions@sigmath.es.osaka-u.ac.jp
http：//www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp