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）
新潟経営大学① 学校名

学校法人加茂暁星学園② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態新潟県加茂市希望ヶ丘２９０９番地２④ 所在地

NUMデータサイエンス教育プログラム⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
⑧ 教員数

申請様式

（常勤）

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

33

人

（非常勤）

20

人

5

人

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

594

総数

１年次

126

人

２年次

118

人

３年次

166

人

４年次

184

人

人

６年次

５年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

杉浦 善次郎

（役職名）

学長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）
教務委員会（責任者名）

伊部

泰弘

（役職名）

教務委員長

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
総務・企画委員会（責任者名）

大澤

弘幸

（役職名）

総務・企画委員長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 新潟経営大学・総務課

担当者名

岡田大介

E-mail

電話番号0256-53-3000

soumu@duck.niigataum.ac.jp1

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

プログラムを構成する4科目を取得すること。
「人工知能論」、「情報リテラシー」、「データサイエンス入門」、「コンピュータリテラシー入門」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
人工知能論

開講状況 1-1 1-6
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

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
人工知能論
情報リテラシー

開講状況 1-2 1-3
2 ○ 全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況

1-2 1-3⑤「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
2

授業科目

人工知能論
データサイエンス入門

開講状況 1-4 1-5
2 ○ 全学開講 ○ ○1 ○ 全学開講 ○

単位数

必修

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
単位数 必修
授業科目
開講状況 3-1 3-2
人工知能論
2 ○ 全学開講 ○ ○情報リテラシー
2 ○ 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
単位数 必修 開講状況
2-1 2-2 2-3
授業科目
データサイエンス入門
1 ○ 全学開講 ○ ○コンピュータリテラシー入門
1 ○ 全学開講○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
コンピュータリテラシー入門
データサイエンス入門

選択項目
4‐2アルゴリズム基礎
4‐4時系列データ解析

授業科目

授業科目

3

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容

講義内容

授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society

・ビッグデータ、IoT 、 AI 、 ロボット「人工知能論」（11回目）
1-1 ・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の⾮連続的進化「人工知能論」（3回目）

・人間の知的活動とAIの関係性「人工知能論」（8回目）

5.0、データ駆動型社会等）に深・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「人工知能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

1-6

論」（14回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）「人工知能論」（10回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報リテラシー」（1回目）（２）「社会で活用されている

1-2 ・1次データ、2次データ、データのメタ化「情報リテラシー」（4回目）

データ」や「データの活用領・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「人工知能論」（7回目）

域」は非常に広範囲であって、・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報リテラシー」（1回目）、「人工知能論」（3

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

1-3

回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「人工知能論」（1回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「人工知能論」（7回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「データサイエンス入門」（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・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、
1-4 挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「データサイエンス入門」（4回目）

通、製造、金融、サービス、イ・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「人工知能論」（9回目）

ンフラ、公共、ヘルスケア等）

・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「人工知能論」（10回目）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

・認識技術、ルールベース、自動化技術「人工知能論」（11回目）
1-5

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「人工知能論」（15回目）

4

（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：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「人工知能論」（4回目）
3-1

データ倫理、ＡＩ社会原則等）の留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「人工知能論」（5回目）
3-2 ・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「人工知能論」（6回目、11回目、12回目）

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「人工知能論」（6回目、11回目、12回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門」（1回目）
2-1 ・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）「データサイエンス入門」（1回目）

・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門」（14回目）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

2-2 ・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門」（2回目）

タサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・データバイアス、アルゴリズムバイアス「情報リテラシー」（3回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介「情報リテラシー」（13回目、14回目）

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・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「人工知能論」（4回目）

2-3

・データの集計（和、平均）「コンピュータリテラシー入門」（4回目）
・データの並び替え、ランキング「コンピュータリテラシー入門」（4回目）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）
・人工知能の特性を正しく理解して修得し、人間の社会的活動に適用できる
・データサイエンスの基本を理解する
・データ分析の要領を身に付ける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.niigataum.ac.jp/wp-content/uploads/2022/05/fd5ac0b34ea23ad80bb7aa0728f2e9db.pdf

5

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
経営情報学部・経営情報学科
経営情報学部・スポーツマネジメント学科

合

計

入学

収容

定員

定員

120
50

510
210

170

720

令和3年度
履修者数

修了者数

72
10

64
6

82

70

令和2年度
履修者数

修了者数

0

0

6

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

履修者数

履修者数

0

修了者数

0

0

修了者数

0

0

修了者数

0

0

修了者数

0

履修者数
合計

72
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
82

履修率

14%
5%
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11%

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
新潟経営大学教務委員会規程② 体制の目的

学生の教育に関するカリキュラムおよび教育全般の管理・運営を行い、よりよい教育環境をつくることを目的として、新潟経営大学教務委員会を置いている。本委員会は、数理・データサ
イエンス・AI教育プログラム等の教育プログラムなど、教育課程に関する事項を審議し、教育課程を全学的に普及、周知させるなど、その他教務に必要な業務全般を所管している。
③ 具体的な構成員

委員長 (教務部長) 経営情報学部教授
副委員長
委員

伊部 泰弘

経営情報学部教授齊藤 光俊

経営情報学部准教授

委員 (経営情報学部

後藤 泰則

学部長) 経営情報学部教授

委員

経営情報学部講師

落合 純

委員

経営情報学部講師

鈴木 翔

委員(学務課員 係長) 大野 智大

委員(学務課員) 髙山 睦紀④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績

令和６年度予定

11%51%

令和４年度予定

大澤 弘幸

24%

令和７年度予定
54%
具体的な計画

令和５年度予定

収容定員（名）37%

720

目標を実現するために、経営情報学部で従来より必修としていた情報リテラシー、コンピュー
タリテラシー入門に加え、令和2年度より人工知能論を開講して経営情報学科において必修
化、令和3年度よりデータサイエンス入門を開講して経営情報学科およびスポーツマネジメン
ト学科で必修化することで、年次進行で数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベル
修得者を増加させてきている。2021年以降入学者向けの現行カリキュラムでは、既に、情報リテラシー、コンピュータリテラシー入門、データサイエンス入門が全学必修となっており、
人工知能論の必修の経営情報学科以外からの履修者も増加傾向であることから、学生全体に占める数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの修得者・履修率は順調に増加している。今後は、人工知能論の全学生必修化を検討し、卒業生に占める数理・データサイエン
ス・AI教育リテラシーレベルの修得者の割合を90%以上にすることを検討していく。また、大学ホームページにデータサイエンス教育を紹介して学内外に数理・データサイエンス・AI教育をアピールしており、さらなる計画として、令和5年度入学者向け大学パンフレットに、デー
タサイエンス系科目の紹介を掲載予定である。
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

7

2021年以降入学者向けの現行カリキュラムでは、既に、情報リテラシー、コンピュータリテ
ラシー入門、データサイエンス入門が全学必修となっており、1年次から履修可能な人工知能論をはじめとするすべてのデータサイエンス分野の科目群が学科を問わず全学生が受講可能である。また、データサイエンス分野の専門科目を学ぶために必要な基礎的科目が明確となり、段階的に無理なく修得できるようユニット制を採用・学生周知している。

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
大学ホームページにデータサイエンス教育を紹介して学内外に数理・データサイエンス・AI教
育をアピールしており、さらなる計画として、令和5年度入学者向け大学パンフレットに、
データサイエンス系科目の紹介を掲載予定である。また、コンピュータリテラシー入門、デー
タサイエンス入門の内容に関連する資格試験として日商PC検定データ活用2級および3級は学内でのIBT（インターネットベイスドテスト）受験が可能であり、その受験は学内Webポータル等を通して広く学生に周知している。

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
本教育プログラムの科目であるコンピュータリテラシー入門、データサイエンス入門について

8

は必修とするだけでなく、複数教員担当科目とすることで、必履修者数に見合った教員数でサ
ポート体制を構築している。具体的には、当該委員会により、教員が作成するシラバスの妥当性をチェックし、改善・指導するなどの業務も行われている。また、本学におけるIBT（インターネットベイスドテスト）の実施や資格取得の指導、奨励、各種学習センターの管理・運営などの教育プログラムや修学環境を改善・進化させる役割を担っている。以上のように、本委員会は最低限必要な教務のみならず、教育の質を担保し、数理・データサイエンス・AI教育プ
ログラムなどの教育プログラムを改善・進化させるために必要な機能を有している。

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
全ての学生が、スマートフォンやパソコンで閲覧可能な大学webポータルシステムから、連絡を受け取ったり質問をしたりすることができる。また授業時間外でも課題を提出し、添削を受けることもできる。さらにすべての学生には、教育機関向けのGoogleアカウントを発行しており、Googleアカウントからログインするシステムからオンラインアプリを通して、授業時
間外でも課題を提出し、添削を受けることもできる。これらの機能は本教育プログラムについての履修科目のみではなく、すべての科目に共通である。学生は成績等に関しても、授業時間以外に不明な点などをシステムを通じて確認することができ、質問は各教科担当の教員を通じて返答する体制を整備している。

9

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
NUMデータサイエンス教育プログラムの中心科目である「人工知能論」は、令和2年度（2020年度）に開講された。また、令和３年度（2021年度）からは「コンピュータリテラシー入門」「データサイエンス入門」を開講した。情報リテラシーについては平成29年度（2017年度）以前より開講している。
プログラムの履修・修得状 該当科目をすべて履修した者が本プログラムの履修者数であり、2021年度の履修状況および修了状況は以下のようになる。
況
経営情報学科：履修者数72名

スポーツマネジメント学科：履修者数

修了者数
10名

64名（2022年度現在）
修了者数

6名（2022年度現在）「人工知能論」については、期末評価の前にプレテストを行うことで、学生の学修成果の確保に努めている。
「データサイエンス入門」については、各教員ごとに工夫を凝らしており、例えば教科書の内容をより簡潔にまとめたレジュメを配布するなどして、学生の理解度向上に努めている。
こうした特長により、2021年度のプログラム適用科目の理解度は、「理解できた」「どちらかといえば理解でき学修成果た」とする回答が、人工知能論は80％、データサイエンス入門が80％、情報リテラシーが100％、コンピュータ
リテラシー入門が86％と、いずれも高い割合を示した。
また、2021年度のプログラム適用科目の総合評価（満足度と見なすことが可能）についても、「よい」「どちらかといえばよい」とする回答が人工知能論は90％、データサイエンス入門が70％、情報リテラシーが100％、コンピュータリテラシー入門が84％と、いずれも高い割合を示した。
毎年、学期末の時期に授業評価アンケートを行っており、2021年度のプログラム適用科目の理解度は、「理解できた」「どちらかといえば理解できた」とする回答が、人工知能論は80％、データサイエンス入門が80％、情報リテラシーが100％、コンピュータリテラシー入門が86％と、いずれも高い割合を示した。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

現時点において、各授業の推奨度を直接測定する質問は実施されていないが、比較的高い総合評価（満足度）からある程度の推奨度は得られるものと考えられる。
このため、授業評価アンケートに授業の推奨度を尋ねる質問項目を盛り込むなどの対策を検討している。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

経営情報学部で従来より必修としていた情報リテラシー、コンピュータリテラシー入門に加え、令和2年度より人工知能論を開講して経営情報学科において必修化、令和3年度よりデータサイエンス入門を開講して経営情報学科
およびスポーツマネジメント学科で必修化してきた。令和3年度以降入学者向けの現行カリキュラムでは、既に、全学的な履修者数、履修率 情報リテラシー、コンピュータリテラシー入門、データサイエンス入門は全学必修であり、人工知能論において向上に向けた計画の達成・ も必修ではない学科の履修者も増加傾向であることから、学生全体に占める数理・データサイエンス・AI教育の進捗状況

リテラシーレベルの修得者・履修率は順調に増加している。今後は、人工知能論の全学生必修化を検討し、卒業生に占める数理・データサイエンス・AI教育リテラシーレベルの修得者の割合を90%以上にすることを検討していく。また、さらなる計画として、令和5年度入学者向け大学パンフレットに、データサイエンス系科目の紹介を掲

学外からの視点

載予定である。

10

本プログラムは令和3年度入学者に適用され、計70名の修了者が出ているが、いずれも現在2年生であり卒業はしていない。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評
価本プログラムを含めた学部の正規の教育課程の編成にあたり、包括連携協定等を締結している地方自治体や複数の地元産業界等から意見を聴取している。
さらに、毎年行っている企業アンケートの項目に加えるなどの対応も検討している。

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

世界的な研究または研究者や、内閣府による調査報告だけでなく、新潟県の事例などを加えることで学生により身近に感じてもらうなどして、興味を持ってもらえるよう心がけている。

数理・データサイエンス・Ａ
Ｉを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

授業内容が学生にとって理解しやすいような工夫に取り組んでおり、内容・水準の維持に努めている。

内容・水準を維持・向上しつつ、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.niigataum.ac.jp/wp-content/uploads/2022/05/c0ea5906775ce92e073042571af3a663.pdf

11新潟経営⼤学

コンピュータリテラシー⼊⾨
更新⽇：2021/04/0716:52:51
開講年度
学年
担当教員
学部/学科
備考

2021

学期
前期
ー
曜⽇/時限
横⼭ 泰,姜 興起,⿑藤 光俊,東川 輝久,落合 純
⼤学経営情報学部経営情報学科

ｼﾗﾊﾞｽｺｰﾄﾞ
単位数

2100101.0

科⽬コード210010

授業形態

講義と実習

カリキュラム適⽤年度
１年

事前に受講が望ましい科⽬等コンピュータの操作ができること

事後に受講が望ましい科⽬等
授業のテーマ

ワープロソフト、表計算ソフト、プレゼンテーションソフトの理解と操作の実習

授業の⽬的(1)タッチタイピング、ID・パスワードの管理､メール送受信､⽂書の⼊⼒､ビジネス⽂書の基礎知識の理解と作成ができるよう習得し、実習する。
(2)プレゼン資料作成ソフトウェアを使って､スライドが作成できるよう学習し、実習する。
(3)表計算ソフトウェアを使って､基本的な操作の理解、基本的な関数の利⽤、グラフの作成などができるよう学習し、実習する。

授業の到達⽬標
1
2
3
4

ビジネス⽂書の基礎知識を習得し、基本的⽂書の作成ができる。
表計算ソフトウェアの操作を習得し、関数を使った計算やグラフ作成ができる。
プレゼンテーションソフトの操作を習得し、スライド作成ができるようになる。
タッチタイピングレベル判定「C」以上になる。

授業の概要・内容（200字程度）

ワープロソフト、表計算ソフト、プレゼンテーションソフトの使い⽅を講義と実習を交えた形で学ぶ。コンピュータの基本的操作、コンピュータを使⽤する上で最低限必要なセキュリティの知識を⾝に付ける。キーボードの⼊⼒を熟練する。

授業の⽅法

講義とPC上の実習を交えた形で授業を⾏う。

授業時間外学修（予習・復習等）

タイピングの練習や、課題等を⾏ってもらう場合がある。

評価の⽅法・基準（評価割合）

総合評価（⽬安として課題80%、授業への参加態度20%）

特記事項・資格認定について

⽇商PC検定⽂書作成3級とデータ活⽤3級の取得によって単位認定が可能である。

履修上の注意・留意事項
遅刻や⽋席をしないこと。

授業計画（テーマと内容等）

1 ガイダンスと準備
情報処理室利⽤の案内、ID・パスワードの確認、メールアドレスの確認、PCアクセスの基本、CCPの説明
WordやExcelの基本
2 WordやExcelの基礎知識、データの⼊⼒、⽂章の作成
3 Word1
⽂章の作成、ページ設定と⽂章の印刷、表の作成
Word2
4 ⽂章の編集
5 Word3
図や画像の挿⼊Word4
6 ⻑⽂作成のサポート
122022/05/18

新潟経営⼤学

7 Excel1
データの⼊⼒・編集、表の作成
8 Excel2
表の印刷、数式の使⽤、相対参照と絶対参照
9 Excel3
10 Excel4
グラフと図形
Excel5
11 データベース、ピボットテーブル
12 PowerPoint1
PowerPointの基礎知識、プレゼンテーションの作成
PowerPoint213 図やオブジェクト・グラフ・表の挿⼊、特殊効果の設定
14 Officの総合演習１
課題の提⽰、レポートとプレゼンテーションの作成
Officの総合演習２15 PowerPointを⽤いたレポートの報告

テキスト１（書名・著者名・出版社名）

杉本くみ⼦・⼤澤栄⼦，30時間アカデミックOffice2016，実教出版株式会社

テキスト２（書名・著者名・出版社名）
テキスト３（書名・著者名・出版社名）
参考書・参考資料・参考URL等
備考
連絡先
kyo@duck.niigataum.ac.jp

科⽬に関する実務経験について
アクティブラーニング形式の有無

132022/05/18

データサイエンス⼊⾨
更新⽇：2021/05/1115:46:30
開講年度
学年
担当教員
学部/学科
備考

授業形態

2021
学期
1
曜⽇/時限
滝沢 憲⼀,姜 興起,落合 純
⼤学経営情報学部経営情報学科
2021年度以降⼊学⽣対象

新潟経営⼤学
後期ー

ｼﾗﾊﾞｽｺｰﾄﾞ
単位数

2100201.0

科⽬コード210020

講義と実習

カリキュラム適⽤年度
2021年度

事前に受講が望ましい科⽬等「コンピュータリテラシー⼊⾨」、「情報リテラシー」や「経営学の基礎」など

事後に受講が望ましい科⽬等
授業のテーマ経営データ分析の基本を学ぶ

授業の⽬的

データサイエンスのアプローチが広く社会に浸透している現在、データを扱う能⼒は学⽣が社会⼈になったときに基本的な教養となるばかりでなく、深くデー
タサイエンス関連科⽬を履修する際に⽋かせない基礎となる。本講義の⽬的は、学⽣が企業の⽣産、財務、マーケティング、株式などの事例分析を通して、企業経営に関わるデータの収集・加⼯・分析および結果の提⽰・説明の基本的知識・能⼒を⾝に付けることである。

授業の到達⽬標

1 学⽣が分析対象の経営課題を認識し、分析の⽬的や意義を理解する。
2 学⽣が経営データ分析の基本的知識を学び、分析⽅法を運⽤できる。
3 学⽣がデータ分析の基本的スキルを⾝に付け、分析結果を分り易く説明できる。

授業の概要・内容（200字程度）

本講義では、office365のエクセルをツールとして、企業経営に関わるデータの収集・加⼯・分析および結果の提⽰・説明の基本的な⽅法を学ぶ。具体的には、実習を交えて、マーケット・シェアの分析、セグメント情報の分析、利益とキャッシュフローの分析、eマーケティングとプロダクト・ポートフォリオ・マネジ
メントの基本、株式の分析、企業の安全性と収益性の分析、損益分岐点の分析、資本利益率の要因分析などを事例として学習する。

授業の⽅法

講義とExcelによる実習を交えて授業を⾏う。

授業時間外学修（予習・復習等）

授業前には教科書の指定部分や配布資料で予習し、授業後には⾃主的に実習や復習をする。また、平均的2週間または３週間に１回課題を課す。

評価の⽅法・基準（評価割合）

総合評価（⽬安として普段の課題60％、授業への参加態度20％、総合課題20％）

特記事項・資格認定について履修上の注意・留意事項
授業計画（テーマと内容等）

1 ガイダンス
データサイエンス概論、office365のエクセルの概要、授業の内容と計画、評価の⽅法
データの収集、加⼯と分析の基礎
2 ⼤型⼩売店データの収集、前年⽐増減率の計算、データ可視化の基本
3 マーケット・シェアの分析
マーケット・シェアの概念、シェア変動の要因分析
4 セグメント情報の分析
成⻑率と寄与度・寄与率の計算、セグメント情報分析の概要、セブン＆アイ事業内容の分析
5 ランキングデータの分析「Forbes」誌のデータ整理、ランキングデータの読み⽅、⼈⼝密度とGDPの関係、企業の売上と国のGDPの関連
6 利益とキャッシュフローの分析
利益と売上⾼利益率、売上⾼利益率の計算と可視化、キャッシュフローの分析、営業キャッシュフロー・マージンの計算と可視化
7 eマーケティング⼊⾨
ネット通販、ロングテール現象、データ分布とその可視化
142022/05/18

8 株価変動の分析
株式、株価、ローソク⾜チャート
9 企業安全性と収益性の分析
安全性の分析、収益性の分析、キリンとアサヒの事例分析
10 プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント⼊⾨
プロダクト・ポートフォリオ・マネジメントの基礎、市場における製品の位置づけ、関連実習
11 損益分岐点の分析
損益分岐点分析の概要、損益分岐点⽐率、損益分岐点⽐率の事例分析
12 販売量と価格の経営戦略
⾃動⾞メーカーの販売戦略、⼀⼈当売上⾼の要因分解、要因分解結果の可視化
13 総資本利益率の要因分析
総資本回転率、総資本利益率の要因分解、バブルチャートによる財務指標の可視化、乗⽤⾞メーカー財務指標の分析
14 指標間の関連性分析
散布図と相関、相関関係の分析⽅法、相関係数の算出と図⽰
15 まとめと総合実習
まとめ、総合課題の提⽰とレポート作成

新潟経営⼤学テキスト１（書名・著者名・出版社名）

阪南⼤学経営情報学部BD分析研究会編，ビジネスデータ分析⼊⾨office365対応版，三恵社，2017

テキスト２（書名・著者名・出版社名）
テキスト３（書名・著者名・出版社名）
参考書・参考資料・参考URL等
備考
連絡先
kyo@duck.niigataum.ac.jp

科⽬に関する実務経験について
アクティブラーニング形式の有無
なし

152022/05/18

情報リテラシー
更新⽇：2021/03/1812:58:19
開講年度
学年
担当教員
学部/学科
備考

授業形態

2021
1
姜 興起

新潟経営⼤学
学期
曜⽇/時限

前期
ー

ｼﾗﾊﾞｽｺｰﾄﾞ
単位数

2100002.0

科⽬コード2100002021年度以降⼊学⽣対象

講義

カリキュラム適⽤年度
１年

事前に受講が望ましい科⽬等
事後に受講が望ましい科⽬等
データサイエンス⼊⾨

授業のテーマ

データ分析の基本⾏程を学ぶ

授業の⽬的

本講義では、新たな課題に対処するために、どのように分析のシナリオを作成するか、データをどのように⽤いるか、どのように分析するか、分析結果をどのように説明するかなど、データ分析の基本設計を学び、データ活⽤における問題・課題を⾃ら考え、分析し、データから課題分析に関する情報の取得⼒を⾼める。

授業の到達⽬標
1
2
3

データを処理・分析する素養を⾝につける。
実際データの分析を通して課題分析のシナリオを描ける。
学⽣がデータを処理・分析する素養を⾝につけること。(2)学⽣が実際データの分析を通して課題分析のシナリオを描けること。(3)学⽣がデータ分析の基本的プロセスを理解し、分析結果の説明能⼒を⾼める。

授業の概要・内容（200字程度）

情報リテラシーは、コンピュータハードウェアとソフトウェアや基本アプリケーションなどの運⽤能⼒の他に、データ分析の素養も含む。本講義では，他の関係科⽬との調和を考え、具体的な課題に対処するためのデータの使⽤・分析に関する基本的能⼒の涵養に重点をおく。具体的には、課題分析のシナリオ作り、アルゴリズム作成の基本的考え⽅、分析過程の想定、データの事前チェックと予備処理、分析⽅法の選択などの基礎を学び、データ分析の基本的⾏程を学習す
る。

授業の⽅法

講義の上に課外実習を促す課題を課す。

授業時間外学修（予習・復習等）

授業前には教科書の指定部分や配布資料で予習し、授業後には⾃主的に実習や復習をする。また、授業後臨時的に⼩テストを⾏うことがあり、平均的２週間に１回レポート課題を課す。

評価の⽅法・基準（評価割合）

総合評価（⽬安としてレポート60％、授業への参加態度40％）

特記事項・資格認定について履修上の注意・留意事項
授業計画（テーマと内容等）

1 ガイダンス
データ分析概論、授業の内容と計画、評価の⽅法など
問題の整理
2 分析ストーリーの可視化、問題領域の設定、評価指標と影響要因の設定
3 アルゴリズムの設定
評価指標や影響要因による問題の定式化、データ分析プロセスの設計、統計計算のフローチャート
データのチェックと予備処理
4 データチェックの必要性、全体データのチェック、部分数値のチェック、データの予備処理
5 代表値を⽤いた分析
各種代表値の出し⽅、意味と使い⽅
162022/05/18

新潟経営⼤学

6 クロス集計による分析
クロス集計のやり⽅、集計結果の使い⽅
7 ケース学習
新商品配置の事例分析
8 標準偏差の使い⽅(1)
標準偏差の定義と意味
9 標準偏差の使い⽅(2)
標準偏差の計算
10 標準偏差の使い⽅(3)
標準偏差の応⽤
11 グループ間の格差(1)
平均で⾒たグループ間の格差
12 グループ間の格差(2)
⼤⼩関係の判断における危険率、⼤⼩関係の確実性
13 分析結果の解釈
結果の解釈と留意点
分析結果の表現
14 結果の表現と留意点
15 まとめ
まとめ、総合演習

テキスト１（書名・著者名・出版社名）

河村真⼀他著，本物のデータ分析⼒が⾝に付く本，⽇経BP，2016

テキスト２（書名・著者名・出版社名）
テキスト３（書名・著者名・出版社名）
参考書・参考資料・参考URL等
備考
連絡先
kyo@duck.niigataum.ac.jp

科⽬に関する実務経験について
アクティブラーニング形式の有無

172022/05/18

⼈⼯知能論
更新⽇：2022/01/2408:01:29
開講年度
学年
担当教員
学部/学科
備考

新潟経営⼤学
2021
1
横⼭ 泰

学期
曜⽇/時限

後期
ー

ｼﾗﾊﾞｽｺｰﾄﾞ
単位数

20103
2.0

科⽬コード

201030

授業形態

予習・復習課題などの事前課題の⾃⼰採点によるアクティブラーニングを取り⼊れた座学の⼀⻫授業。
※⾯接授業を原則とするが、適宜、リモートやオンデマンドに対応したハイブリッド型で⾏う場合もある。

カリキュラム適⽤年度
2021年度、2020年度

事前に受講が望ましい科⽬等

情報リテラシーまたは情報リテラシーⅠ

事後に受講が望ましい科⽬等

経営情報システム論、データマイニング論、ビッグデータ分析論、防災と情報

授業のテーマAIとは？
AIと⼈間の違いとは？
⼈間の仕事はAIに奪われるのか？
AI時代に私たちは何を学べばよいのか？

授業の⽬的

第4次産業⾰命の中⼼的な技術のひとつである⼈⼯知能について、その位置づけと意義を理解し、⼈⼯知能の概念、歴史、機械学習、知識表現、推論、深層学習などの基礎知識を修得し、⽇常⽣活や今後の学習活動に適⽤できるようになること。

授業の到達⽬標12
3
4
5

⼈⼯知能の概念を正しく理解して修得し、簡潔な⽂脈のなかで表現することで⽇常的な活動に適⽤できる。
⼈⼯知能の特性を正しく理解して修得し、⼈間の社会的活動に適⽤できる。
⼈間の知性の働きについて基礎的な理論を修得し、簡潔な⽂脈のなかで表現できる。
知識と推論について基本的な考え⽅を修得し、⽇常⽣活や学習活動に適⽤できる。
⼈⼯知能を実現している基礎的技術を理解し、その基本を修得して、⽣産的な活動に応⽤できる。

授業の概要・内容（200字程度）

⼈⼯知能（ArtificialIntelligence，AI）の概念には、⼤きく分けて“知能としてのAI と“技術としてのAI の２つがある。“知能”というものの定義は明確でないし、⼈間の知能の仕組みも未だに完全には解明されていないため、⼈間の知能を完全に⼈⼯的に再現することは現時点ではできていない。⼀⽅で、近年、“技術としてのAI が第3次AIブーム、第4次産業⾰命を起こすといわれている。
本講義では、そのような概念や社会的変遷について整理するとともに、⼈⼯知能の歴史、基礎技術、⼈間の脳の構造、知識表現と推論など、⼈⼯知能論を広範囲に取り上げ、社会的な素養としてのAIに関するリテラシーの必要性について論じる。

授業の⽅法

形式：講義室における⾯接形式の⼀⻫授業を原則とするが、適宜、リモートやオンデマンドに対応したハイブリッド型で⾏う場合もある。
学習⽅法：講義プリントの⽳埋め、講義課題の解答、講義、web教材を⽤いた学習、動画コンテンツの聴講

授業時間外学修（予習・復習等）

予習⽅法：テキストの読解と予習課題の解答、web教材の学習、動画コンテンツの視聴
復習⽅法：テキストの読解、講義プリントの読み返し、復習課題の解答、web教材の学習

評価の⽅法・基準（評価割合）《評価の⽅法》
講義課題、研究課題、プレ期末試験、期末試験などを総合的に評価する。
《評価の割合》
講義課題（15％）、研究課題（25％）、試験（60％）※配点は平均点などによって適宜調整する
《評価の基準》
評価S(90〜100点) 到達⽬標の内容をほぼ完全に修得し、かつ経営に応⽤する⼒がついていると認められる。
評価A(80〜89点) 到達⽬標の内容を⼗分に理解し修得したものと認められる。
評価B(70〜79点) 到達⽬標の基幹部分は理解し修得したものと認められる。
評価C(60〜69点) 到達⽬標のうち、最低限の理解は得られたものと認められる。
評価F(0〜59点) 当該科⽬の到達⽬標に及ばない。

特記事項・資格認定について
特になし

18

2022/06/01

新潟経営⼤学履修上の注意・留意事項

プリントを配布するので、履修者各⾃でプリント収集⽤のA4ファイルを⽤意することが望ましい。
Googleclassroomシステムを活⽤するので、各⾃のパソコンやスマートフォンから⼤学のアカウントでのログインができるようにしておく必要がある。classro
om参加⽤コードは、履修登録後にwebポータルを通じて登録者に配布する予定である。
毎回出される課題の学習を含め、予習90分・復習90分の学習を必ず⾏うこと。

授業計画（テーマと内容等）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

第4次産業⾰命におけるAI
なぜ⼈⼯知能について論じるのか？
予習：シラバス、およびテキストの「はじめに」「⽬次」を通読しておこう。
⼈⼯知能とはAIとは知能か技能か？
予習：「AIとは？ AIとは知能か技能か？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【2、２６０、２６１、２６２（部分）】ページ
⼈⼯知能の歴史第3次AIブームとは何なのか？
予習：「第3次AIブームとは何なのか？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【２２〜２５】ページ
⼈間中⼼のAI社会原則
AI-Readyな社会とは？
予習：いま私たちがAIを受け⼊れる⽬的について「⼈間とAIの違いとは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【２〜３９，２５９〜２６６】ページ
機械学習「学習とは？」（⼈間と機械学習の両⽅）
予習：「学習⽅法の違いとは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。【４９〜６０】ページ
知識の表現
無知の知とは？ 問題解決のための思考とは？
「鶴の恩返しの感想」を帰納的学習により⽣成せよ。
予習：「知識の表現⽅法とは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。【８２〜８５】ページ
知識と推論
知らないことまで考えるとは？
予習：「推論とは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【８２〜８５】ページ
⽣物のニューラルネットワーク
⼈間の脳の仕組みとは？
予習：「⽣物における神経回路と⼈⼯ニューラルネットワークの相違（同じ点、異なる点）とは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【１００〜１０２】ページ
⼈⼯ニューラルネットワーク
階層型ニューラルネットワークの構造とは？
予習：「ニューラルネットワークの基本構造とは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【１０２〜１０７】ページ
深層学習 ※プレ期末テストの解説を実施
なぜ「あなたにおすすめ」なのか？
予習：「深層学習（DeepLearning）とは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【１２２〜１２３】ページ
エージェントとロボット ※プレ期末テスト実施予定
私たちにとってロボットとは何なのか？
予習：「ロボットとは？」という視点でテキストの以下のページを学習しよう。
【２１２〜２２２】ページ
⼈⼯知能とゲーム
⼈間と⼈⼯知能はどちらが強いのか？
なぜ、ゲームがより良い世界を築くのか？
予習：「ゲームは何のためのものか？」という視点でテキストの以下のページを予学習しよう。
【２５１】ページ
⽣物社会と群知能
アリから学ぶ！？ ⼈間の仕事、AIの仕事とは？
予習：「⼈間に求められる仕事とは？」「AIにもとめられる仕事とは？」という論点でこれまでの講義、テキストをまとめておこう。
⼈間社会と⼈⼯知能
AIは⼈間の仕事を奪うのか？
予習：「AIは我々の仕事を奪うのか？」について、⾃分の意⾒をまとめておいてください。授業開始時に発表して答えてもらいます。
AIと労働
⼈間に求められる労働とは？
予習：「⼈間に求められる労働とは？」について、⾃分の意⾒をまとめておいてください。授業開始時に発表して答えてもらいます。

テキスト１（書名・著者名・出版社名）

基礎から学ぶ⼈⼯知能の教科書・⼩⾼知宏・オーム社（2019年発⾏）
192022/06/01

新潟経営⼤学

テキスト２（書名・著者名・出版社名）
テキスト３（書名・著者名・出版社名）
参考書・参考資料・参考URL等

・IT⼈材⽩書2019年度概要版（アクセス最終確認⽇2020年3⽉27⽇）
https://www.ipa.go.jp/files/000073565.pdf
・令和元年度年次経済財政報告−「令和」新時代の⽇本経済−（令和元年7⽉23⽇）（アクセス最終確認⽇2020年3⽉27⽇）
https://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je19/19.html
・⼈間中⼼のAI社会原則（平成31年３⽉29⽇統合イノベーション戦略推進会議決定）（アクセス最終確認⽇2020年3⽉27⽇）
https://www8.cao.go.jp/cstp/aigensoku.pdf

備考

特になし

連絡先

h-yokoyama@duck.niigataum.ac.jp

科⽬に関する実務経験について
特になし

アクティブラーニング形式の有無「有り」
明確な問題提起による課題解決型学習（PBL:ProblemBasedLearning）で実施される学習スタイルです。テーマの理解とテキストの学習は、予習で⾏うことが前提となりますので、ご留意ください。

20

2022/06/01

2021/6/28

経営情報学部経営情報学科カリキュラムマップ
2021年度経営情報学科カリキュラム
学修の目的
大区分

基礎を固める
後期

簿記会計Ⅰ（基礎）ジェネラル・イングリッシュⅠ（初級）

学科共通必修科目

実習科目

語学コンピュータリテラシー入門

4年次

前期

後期

前期

種別

卒業要件単位

必修

20単位

後期

コミュニカティブ・イングリッシュⅠ

コミュニカティブ・イングリッシュⅡ

ジェネラル・イングリッシュⅡ（中級）

（初級）

（中級）

データサイエンス入門

スポーツ＆レジャー

キャリアデザインⅡ

キャリアデザインⅠ
基礎演習Ⅰ

基礎演習Ⅱ

中国語

初級Ⅰ

中国語

初級Ⅱ

韓国語

初級Ⅰ

韓国語

初級Ⅱ

ロシア語

学科共通選択必修科目

後期

人工知能論

キャリア科目
演習科目

学びの総まとめ

3年次

前期
ビジネス法Ⅰ（3級）

経済学の基礎

情報リテラシー

実践力を高める

2年次

前期
経営学の基礎

基礎科目

専門領域を深める

1年次

小区分

初級Ⅰ

ロシア語

演習Ⅰ

演習Ⅱ

演習Ⅲ

必修

4単位

必修

4単位

必修

16単位

選択必修

初級Ⅱ

簿記会計Ⅱ（日商3級）
専門

スポーツ産業論

選択必修

経営情報Ⅰ（ストラテジ）

観光経営入門学科共通実践科目

実践科目

位

4科目の中から1科目（2単位）を選択海外語学研修（繰返し履修可能）
経営学実地研究（繰返し履修可能）

経営分野

経営学総論

アントレプレナー論

経営管理論

人的資源管理論

流通論

商業分野

ロジ）

データサイエンス分野

財務会計

情報と職業

システム開発情報セキュリティ

プログラミング（python）

社会調査概説

線形代数学

経営統計学

統計学の基礎格試験（繰り返し履修可能）

生産管理論

マーケティング論

中小企業論

簿記特講Ⅲ（日商1級工・原）

アジアビジネス論

リテールマーケティングⅠ（3級）

簿記特講Ⅰ（日商1級商・会）

監査論

英文会計

リテールマーケティングⅡ（3級）

原価計算論

財務分析論

簿記特講Ⅳ（日商1級工・原）

経営情報Ⅲ（テクノ

情報ネットワーク論

プ システム設計

社会調査方法論

経営情報システム論

消費者調査論ベーシック・イングリッシュⅡ（中級）英語科教育法Ⅰ（入門）

経営組織論

経営トップセミナー（繰返し履修可能）

ファイナンシャルプラインニング

プログラミング（C言語応用)

ダイナミックWeb

経営戦略論

リテールマーケティングⅣ（2級）

財務管理論

ログラミング（C言語基礎）

ベーシック・イングリッシュⅠ（初級）
英語分野

商品開発

管理会計論

経営情報Ⅱ（マネジメント）

企業論

ビジネスプランニング

簿記応用演習（日商2級）

簿記特講Ⅱ（日商1級商・会）

情報システム分野

イノベーション論

経営史

リテールマーケティングⅢ（2級）

コンピュータ会計

会計分野

専門科目

同一語学で継続して4単

英語科教育法Ⅱ（初級）社会調査分析

データベース

データマイニング論

ビッグデータ分析論

情報化リーダ

英語学Ⅰ

ビジネスイングリッシュⅠ（初級）

英語学Ⅱ

英語科教育法Ⅲ（中級）ビジネスイングリッシュⅡ（中級）英語科教育法Ⅳ（上級）短期留学

SDGsファシリテーションⅡ（中級）アメリカ文化論

国際関係論

⾧期留学

ディベート

パブリックスピーキング

選択

60単位以上選択

14単位以上英語資アドバンスト・イングリッシュI （初級） アドバンスト・イング

リッシュⅡ（中級）
英語文学Ⅰ

英語文学Ⅱ

Ⅰ

ロシア語

SDGsファシリテーションⅠ（初級）中級Ⅰ

アジア経済論

ビジネス法Ⅱ（3級） 労働法

法律分野

中国語

中級Ⅱ

韓国語

中級Ⅰ

韓国語

中級Ⅱ

ロシア語

中級Ⅰ

ロシア語

中級Ⅱ

中国語

異文化コミュニケーション
上級Ⅰ

中国語

上級Ⅱ

ツーリズムイングリッシュⅠ（初級）

韓国語

上級Ⅰ

韓国語

上級Ⅱ

租税法Ⅲ（法人税法）

会社法

国際取引法

ツーリズ

ロシア語

上級

経済学原論Ⅱ（ミクロ）経済史

租税法Ⅰ（税法概論）

民法Ⅰ（財産法）

エリアマネジメント

地域創造論

経済政策論

国際経済論

金融商品取引法

金融論

日本経済論

租税法Ⅱ（所得税法・消費税法）

民法Ⅱ（家族法）

知的財産法

ニューツーリズム論

観光経営実習（繰り返し履修可能）旅行実務演習

消費者法

宅建業法

旅行業法

観光経営総論

観光・地域創生分野

旅行ビジネス論

地場産業論Ⅱ（実証研究）

観光・地域創生実地研究

スポーツマーケティング論

スポーツマネジメント論

コミュニケーション論

スポーツ関連分野

ポーツ経営実習

現代文化論 宗教学
一般教養科目

中国語

上級Ⅱ

経済学原論Ⅰ（マクロ）

経済分野

教養科目

イギリス文化論

ムイングリッシュⅡ（中級）国際分野

哲学・倫理学 法学

地域スポーツ運営実習

スポーツ社会学

プロスポーツ運営実習

観戦者調査論

政治学 現代社会と福祉 日本国憲法 日本史 外国史

農村環境論

農業ビジネス論

宿泊産業論

観光地経営論スポーツ スポーツ市場調査（繰り返し履修可能(2回まで)）
商業ス

スポーツイベント論

スポーツマーケティング演習

スポーツコミュニケーション演習（繰り返し履修可能(2回まで)）

文化芸術史 思想史

地理学（国内） 地理学（海外） 秘書概論 職業指導

都市開発論 世界遺産論 産業政策論 教養の文学Ⅰ（小説と思想）

教養の文学Ⅱ（経営者と思想） 教養の文章理解Ⅰ（経済と社会） 教養の文章理解Ⅱ（人工知能と社会） 教養の古典Ⅰ（飛鳥の『万葉集』） 教養の古典Ⅱ（奈良の『万葉集』） 教養の外書講読Ⅰ（現代英語の諸相） 教養の外書講読Ⅱ（ウェブサイトの英語）
教養の数学 教養の自然科学 防災と情報

アウトドアスポーツ（繰り返し履修可能） 心理学

地場産業論Ⅰ（基礎理論）

音楽表現 社会学 ボランティア（繰り返し履修可能） インターンシップ

21

2021/6/28

経営情報学部スポーツマネジメント学科カリキュラムマップ
2021年度スポーツマネジメント学科カリキュラム

学修の目的

基礎を固める

専門領域を深める

実践力を高める

1年次

2年次

3年次

前期

後期

前期

後期

学びの総まとめ
4年次

前期

後期

前期

経営学の基礎経営

情報リテラシー
コンピュータリテラシー入門

言語

英語Ⅰ

卒業要件単位

必修

4単位

データサイエンス入門

必修

4単位

英語Ⅱ

必修

2単位

必修

4単位

必修

12単位

必修

18単位

選択必修

32単位以上選択

14単位以上

簿記会計Ⅰ（基礎）情報
経営情報学科目

種別
後期

学科共通必修科目
ｷｬﾘｱ
スポーツ産業論講義

スポーツマネジメント
科目

人体の解剖と生理学Ⅱ

人体の解剖と生理学Ⅰ

スポーツマネジメント論

救急処置
基礎演習Ⅰ

ゼミ

スポーツマネジメント演習
開発論

野 ン ネ ー

ケ

ー

ミ

ュ
ニ

ン

ツ

メディアスポーツ実習（繰り返し履修可）

コ

スポーツ時事英語（繰り返し履修可）

学 ツ ス

ストレングス＆コンディショニング入門

分 医 ポ

スポーツ表現法（繰り返し履修可）

スポーツ政策論

スポーツマーケティングリサーチ（2回まで繰返し履修可）
学校体育経営論

スポーツコミュニケーション論

海外スポーツ事情（繰り返し履修可）

運動生理学

ストレングス＆コンディショニングエクササイズⅠ

骨格筋の解剖学

スポーツ

スポーツマーケティング演習

スポーツコミュニケーション演習（繰り返し履修可）

スポーツ栄養学

スポーツ心理学スポーツ指導論

野 学 運 ポスポーツ医学

ストレングス＆コンディショニング演習Ⅰ

スポーツ指導法研究Ⅰ

バスケットボール戦術論

分 動 ー

体操競技戦術論

専門演習Ⅱ

スポーツクラブビジネス論

スポーツ統計学

スポーツ法制論

メディアスポーツ論

ストレングス＆コンディショニングの理論

スポーツ栄養学演習Ⅰ

スポーツメンタルトレーニング

スポーツ障害・外傷論Ⅰ（下肢）科 ツ ス

スポーツマネジメント

スポーツ社会学

学校体育カリキュラム論

ストレングス＆コンディショニングエクササイズⅡ

アスレチックトレーニング入門

野 科 ー

専門演習Ⅰ

レジャー・レクリエーション実習Ⅱ

分 メ マ ポシ

スポーツマーケティング論
基礎演習Ⅱ

レジャー・レクリエーション実習Ⅰ

ト ジ ツ スョ

キャリアデザインⅡ

キャリアデザインⅠ肢）

サッカー戦術論

スポーツ指導法研究Ⅱ

スポーツ戦術研究Ⅰ

スポーツ栄養学演習Ⅱ

スポーツカウンセリング

ストレングス＆コンディショニング演習Ⅱ

アスレチックトレーニング演習Ⅱ（上肢）スポーツ指導法研究Ⅲ

アスレチックトレーニング演習Ⅰ（下

スポーツ障害・外傷論Ⅱ（上肢）スポーツバイオメカニクス

スポーツバイオメカニクス演習Ⅱ

スポーツ戦術研究Ⅱ

スポーツバイオメカニクス演習Ⅰ

スポーツ戦術研究Ⅲ

スポーツ指導法研究Ⅳ
スポーツ戦術研究Ⅳ

科目
プロ・スポーツ運営実習（繰り返し履修可）
スポーツ医科学実習（繰り返し履修可）

実

地域スポーツ運営実習（繰り返し履修可）

習

少年スポーツ指導実習（繰り返し履修可）
商業スポーツ経営実習（繰り返し履修可）
アウトドアスポーツ（繰り返し履修可能）

アウトドアスポーツ（繰り返し履修可能）

サッカーⅠ

テニスⅠ

サッカーⅡ

バレーボールⅠ

ソフトボールⅡ

ソフトボールⅠ

バスケットボールⅠ

卓球Ⅰ

実

バドミントンⅠ

テニスⅡ

技

ボディメイクエクササイズ（繰り返し履修可）

バスケットボールⅡ

ピラティス（繰り返し履修可）

実践科目

卓球Ⅱ

ダンス（2回まで繰り返し履修可）

バレーボールⅡ

太極拳（2回まで繰り返し履修可）
海外語学研修（繰返し履修可能）

バドミントンⅡ

経営学実地研究（繰返し履修可能）

経営学総論

経営分野

選択専門科目

商品開発

商業分野

会計分野

情報システム分野

経営管理論

イノベーション論

簿記会計Ⅱ（日商3級）

企業論

流通論

経営情報Ⅰ（ストラテジ）

リテールマーケティングⅢ(2級)

監査論

原価計算論

管理会計論

経営情報Ⅱ（マネジメント）

経営情報Ⅲ（テクノロジ）

プログラミング（C言語応用)

ダイナミックWeb

観光・地域創生分野

知的財産法

初級Ⅰ

韓国語

初級Ⅰ

ロシア語

旅行業法

旅行ビジネス論

中国語

初級Ⅱ

韓国語

初級Ⅱ

ロシア語

初級Ⅰ

経済政策論

民法Ⅰ（財産法）

宅建業法

旅行実務演習地域創造論

簿記応用演習（日商2級）

システム設計情報セキュリティ

消費者調査論

データベース

社会調査分析

ビッグデータ分析論

英語学Ⅱ

ベーシック・イングリッシュⅠ（初級）英語科教育法Ⅰ（入門）

英語科教育法Ⅱ（初級）SDGsファシリテーションⅡ（中級）ベーシック・イングリッシュⅡ（中級）英語科教育法Ⅲ（中級）アメリカ文化論

経営情報システム論

データマイニング論
情報化リーダビジネスイングリッシュⅠ（初級）英語科教育法Ⅳ（上級）

短期留学

ビジネスイングリッシュⅡ（中級）アドバンスト・イングリッシュI （初級）

アドバンスト・イングリッシュⅡ（中級）

ディベート

⾧期留学

国際関係論

ツーリズムイングリッシュⅡ（中級）日本経済論

民法Ⅱ（家族法）

アジア経済論

会社法

経済史

消費者法

租税法Ⅱ（所得税法・消費税法）

農村環境論

地場産業論Ⅰ(基礎理論）

農業ビジネス論

労働法

金融商品取引法

租税法Ⅲ（法人税法）

宿泊産業論

地場産業論Ⅱ（実証研究）

国際経済論

観光地経営論

ニューツーリズム論

観光・地域創生実地研究

英会話Ⅳ

英会話Ⅲ

初級Ⅱ

英文会計

社会調査方法論

金融論

租税法Ⅰ（税法概論）

エリアマネジメント

観光経営実習（繰り返し履修可）
英会話Ⅱ

中国語

英語学Ⅰ

ツーリズムイングリッシュⅠ（初級）

経済学原論Ⅱ（ミクロ）

財務管理論

簿記特講Ⅳ（日商１級工・原）

経営統計学

SDGsファシリテーションⅠ（初級）ビジネス法Ⅱ（3級）

国際取引法

観光経営総論

英会話Ⅰ
外国語科目

社会調査概説

統計学の基礎

イギリス文化論

財務分析論

プログラミング（C言語基礎)

情報ネットワーク論

コミュニカティブ・イングリッシュⅡ（中級）

英語資格試験（繰り返し履修可）

英語文学Ⅱ

ビジネス法Ⅰ（3級）

観光経営入門

情報と職業

英語文学Ⅰ

経済学原論Ⅰ（マクロ）法律分野

マーケティング論
ビジネスプランニング

リテールマーケティングⅣ(2級)

簿記特講Ⅲ（日商１級工・原）システム開発パブリックスピーキング

異文化コミュニケーション

経済学の基礎人的資源管理論

ファイナンシャルプランニング

簿記特講Ⅱ（日商１級商・会）

線形代数学

国際分野

経済分野

コンピュータ会計

コミュニカティブ・イングリッシュI （初級）ジェネラル・イングリッシュⅡ（中級）

経営組織論

経営トップセミナー（繰り返し履修可）

財務会計

プログラミング（python）

ジェネラル・イングリッシュI （初級）

経営戦略論

中小企業論

リテールマーケティングⅠ(3級)

簿記特講Ⅰ（日商１級商・会）

人工知能論

アントレプレナー論

アジアビジネス論

リテールマーケティングⅡ(3級)

データサイエンス分野

英語分野

経営史

生産管理論

中国語

中級Ⅰ

中国語

上級Ⅰ

韓国語

中級Ⅰ

韓国語

上級Ⅰ

ロシア語

中級Ⅰ

ロシア語

上級Ⅰ

中国語

中級Ⅱ

中国語

上級Ⅱ

韓国語

中級Ⅱ

韓国語

上級Ⅱ

ロシア語

中級Ⅱ

ロシア語

選択

上級Ⅱ

4単位以上（1言語で継続して4単位）

教養科目
現代文化論

一般教養科目

哲学・倫理学 法学 政治学

現代社会と福祉 日本国憲法 日本史

教養の文学Ⅱ（経営者と思想） 教養の文章理解Ⅰ（経済と社会）
教養の数学

自由選択科目宗教学

教養の自然科学 防災と情報 心理学

音楽表現

外国史

文化芸術史 思想史 地理学（国内） 地理学（海外） 秘書概論

教養の文章理解Ⅱ（人工知能と社会）

職業指導

都市開発論 世界遺産論 産業政策論 教養の文学Ⅰ（小説と思想）

教養の古典Ⅰ（飛鳥の『万葉集』） 教養の古典Ⅱ（奈良の『万葉集』） 教養の外書講読Ⅰ（現代英語の諸相） 教養の外書講読Ⅱ（ウェブサイトの英語）

社会学 ボランティア（繰り返し履修可能） インターンシップ

全ての区分の未履修科目を自由に選択必修

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選択14単位以上

選択必修

16単位以上新潟経営大学教務委員会規程（目的）第１条 この規程は、教務委員会（以下「委員会」という。
）の任務、委員及び審議事項を定めるとともに、円滑で効率的な運営のために必要な事項を定めることを目的とする。
（任務）
第２条 委員会は、学生の教育に関するカリキュラムおよび教育全般の管理・運営を所管し、よりよい教育環境をつくることを任務とする。
（委員編成）
第３条 委員会は、次の委員をもって組織する。
（１）教授会において選出された委員（以下「委員」という。
）５名以上（２）教務部長（３）学務課員１名以上（審議事項）
第４条 委員会は、次の各号に掲げる事項を審議する。
（１）カリキュラム並びに教育課程に関すること。
（２）授業並びに試験に関すること。
（３）単位の認定に関すること。
（４）学籍の異動に関すること。
（５）学生の修学および資格取得の指導に関すること。
（６）学年暦に関すること。
（７）簿記学習センターおよび公務員学習センターの管理・運営に関すること。
（８）スポーツ施設の管理に関すること。
（９）ＦＤに関すること（他の委員会の審議事項に係るものを除く。
）。
（10）数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度の教育プログラムを管理・運営し、改善・進化させるために必要な業務に関すること。
（11）その他、教務に関すること。
（庶務）
第５条 委員会の庶務は、学務課においてこれを行う。
（細則）
第６条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会がこれを定める。
附 則
この規程は、平成 6 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は、平成 14 年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、平成 18 年４月１日から施行する。 なお、平成 18 年４月１日の本規程の制定をもって「新潟経営大学カリキュラム検討委員会規程」は廃止とする。
附 則
この規程は、平成 25 年４月１日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年 4 月 21 日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年 5 月 19 日から施行する。
附 則
この規程は、令和４年 4 月１日から施行する。
附 則
この規程は、令和４年 5 月 17 日から施行する。

23

新潟経営大学総務・企画委員会規程（目的）第１条 この規程は、総務・企画委員会（以下「委員会」という。
）の任務、委員及び審議事項を定めるとともに、円滑で効率的な運営のために必要な事項を定めることを目的とする。
（任務）
第２条 委員会は、他の委員会の所管に属さない事項に関する校務について審議し、各委員会の審議事項について総合的な調整を図り、もって校務の円滑な遂行に資することを任務とする。
（委員編成）
第３条 委員会は、次の委員をもって組織する。
（１）学部長（２）教務部長（３）学生部長（４）学部長が指定する委員会の委員長（５）事務長（６）総務課長（７）その他の課長のうち学部長が指定する者（審議事項）
第４条 委員会は、次の各号に掲げる事項を審議する。
（１）校務の総合調整に関すること。
（２）自己点検・評価に関すること。
（３）科学研究費補助金の管理に関すること。
（４）高等教育コンソーシアムに関すること。
（５）他の委員会の所管に属さない事項に関すること。
（庶務）
第５条 委員会の庶務は、企画財務課においてこれを行う。
（細則）
第６条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会がこれを定める。
附 則
１ この規程は、平成 25 年４月２日から施行する。
２ 新潟経営大学自己点検・評価委員会規程及び新潟経営大学教育・研究推進委員会規程は廃止する。
附 則
この規程は、平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年 4 月 21 日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年５月１日から施行する。
附 則
この規程は、令和２年６月１６日から施行する。
附 則
この規程は、令和４年４月３日から施行し、同年４月１日から適用する。

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令和4年度 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）

NUMデータサイエンス教育プログラム取組概要
プログラムの目的
Society 5.0を生きる未来の地域活性化人材を育成する高等教育機関となるべく、広く数理・データサイエンス・AI
教育の機会を提供するため。

プログラムの取り組み内容

プログラムの点検・評価《構成科目》
人工知能論(2単位)
情報リテラシー(2単位)データサイエンス入門(１単位)コンピュータリテラシー入門(１単位)《担当部署》
新潟経営大学 総務・企画委員会《業務内容》
教育課程に関する業務及び成果を点検・評価し、教育課程の改善に必要な課題を明確化させるなど、プログラムの充実に必要な業務が行われている。

《修了要件》
上記4科目６単位を修得すること。
※学部・学科を問わず共通とする。

プログラムの改善・支援《令和3年度実績》
上記4科目すべての修得者は、当該学年の在籍者に対して、85％（対収容定員で１１％）であった。
《令和4年度以降の履修率目標(対収容定員)》
令和3年度

令和4年度

令和5年度

令和6年度

令和7年度

11％

24％

37％

51％

54％

《担当部署》
新潟経営大学 教務委員会《業務内容》
数理・データサイエンス・AI教育プログラム等の教育プロ
グラムなど、教育課程に関する事項を審議し、教育課程を全学的に普及、周知させるなどの他教務に必要な業務全般が行われている。

地域・社会との連携（地域DX）《担当部署》
新潟経営大学 地域活性化研究所《業務内容》
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地域に数理・データサイエンス・AI教育の機会を広く提供することで、地域におけるDX人材育成の拠点となる高等教
育機関となっていくことを目指している。

令和4年度 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）

NUMデータサイエンス教育プログラム補足資料
カリキュラムマップ

1年次後期

1年次前期

公開講座(地域DX)

専門基礎科目実践科目

人工知能論（2単位）データサイエンス入門（1単位）

経 営 情 報 学 科 ：必修科目
スポーツマネジメント学科：選択科目

経 営 情 報 学 科 ：必修科目
スポーツマネジメント学科：必修科目

情報リテラシー（2単位）コンピュータリテラシー入門（1単位）

経 営 情 報 学 科 ：必修科目
スポーツマネジメント学科：選択科目

経 営 情 報 学 科 ：必修科目
スポーツマネジメント学科：必修科目

プログラム推進体制イメージ

自治体等

NUM
データサイエンス
教育プログラム

総務・企画
委員会

小・中学校
高等学校

教務
委員会

民間企業
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