【山田氏】
ただいまご紹介いただきました山田でございます。
それでは、IR の基本原理と米国での活用、そして日本でのそれぞれの文脈の中での応用というに関連して、主に私どものほうで行っている応用事例についてお話しさせていただきます。
私は、日本の中では割に早くこの IR を研究テーマの１つとして着手しましたが、それは2001 年のことでした。2001 年になぜ IR に注目したかと申しますと、当時、初年次教育の研究をしておりました関係でアメリカに訪問調査に行きました。南部を中心とした大学を回ったときに、AIR という学会の現在事務局長をしているランディ・スィング博士が当時色々な大学に連れていってくれました。その時に、IR セクションというものを初めて見せていただ
きましたが、IR セクションの果たしている役割というものをつぶさに見る良い機会でした。
その際、当時日本の幾つかの大学では、評価などを行いながらそういう情報に関係した評価室はあったかもしれませんが、日本では、全学の色々な意思決定に役立てるような分析をする支援部門が存在していなかったので、米国にはそういう部門が公式に位置づいていることに大変驚きました。
IR という独立した部門があって、そしてまた多くはプロボースト、アメリカで言ういわゆる意思決定のアカデミックな部門が副学長のもとに置かれていて、そういう部門が様々な外部データを集めながら、あるいは内部データを集めながら分析して、意思決定に役立てて行っているということを知りました。いわゆるエビデンスベースに基づいて意思決定に繋げていくことは、私にとっては非常に目から鱗のような経験でした。
当時、なぜ初年次教育と関連づけたかというと、初年次教育も学生のデータなどを分析しながら学生の現状を把握したうえで、設計していくということが不可欠ですが、当時まだ日本の大学の中ではエビデンスベースで学生を見るということがなかったわけです。そういう意味で言うと、非常にこの IR と初年次教育は関連性があると気づいた次第です。
ただ、現在では IR は違う文脈で色々使われている側面がありますが、もともとの IR というのは、やはりエビデンスベースが基本にあるかと思っております。

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「IR と情報公開」ですけれども、現在日本の中でも教育情報の公表は 2011 度から義務づけられていますが、IR は情報公開あるいはデータベースと非常に密接な関係がございます。
そこで、日本の中で、新しい高等教育のマネジメントとして IR がなぜ誕生してきたかという背景について、少し申し上げます。
資料（スライド３）の一番上に書いているとおりでして、これはもうご存じのことではないでしょうか。
そしてまた、国立大学の法人化というのがやはり非常に大きな影響を与えておりまして、中期目標や中期計画の策定と実行が不可欠になってきたというところです。課題としましては、大学の内部にあるそういうデータが散在していて、それを一元化して管理していくことです。それを、財務あるいは教学や学生、また施設部門に当てはまるでしょうが、そうした部門に役立てていくことが大切な課題になってきているといえるでしょう。
とりわけ法人化以降の国立大学にとって、こうしたデータを一元化して中期目標を立てる上では、重要な戦略になってきています。経営面でも、これは私学・国立・公立を問わず、安定した学生を確保して質を維持していくということでもあり、質保証にも関係してまいります。教育面でも、個々の大学における教育成果の提示をどうするかというのは重要な論点になってきていたということであります。
私は、先鞭として全体的な話をさせていただきますが、実際の事例として、国立大学におられる小林先生が国立大学の中での IR の事例、あるいは私学における事例として池田先生が、それぞれの文脈でお話ししてくださるかと思いますので、IR には方向性があるのかもしれませんが、それをどう応用していくかは、多分それぞれの大学での文脈に応じて使っていく部分はかなりあるのではないでしょうか。今日の研究会そのものは、そういうヒントにもなるのではないかと考えております。
さて、「大学情報データベースと IR」ですけれども、大学評価が制度化されており、その定量的な根拠データの作成と評価報告書の作成というのは非常に重要な要素になっております。そのときに IR は、大学の諸活動に関する情報の収集と分析をし、その情報システムをいかにうまく使うか、そして運用していくかということで、こうした評価報告書の作成もか8なり楽になってくる部分があるかと思います。
例えば大学評価に必要な資料やデータの収集や整備がなされている場合には、効果的な自己評価、あるいは実績報告書の作成が可能になってまいりますし、評価に関連する作業の負担が軽減する。評価時に限らず、大学の自己改善活動や将来計画の策定の際にも有用であるということになります。
そういう意味では、多くの国立大学に評価室というものが設置されていて、自己点検・評価報告書、あるいはそういう評価活動に関連して IR が進展してきているということも、いま申し上げた点から言うと当たり前のことかなという感じもいたします。
「大学情報に関するデータベースの活用」ということで、ご存じのように日本には学校基本調査を初めとして色々なデータベースがございます。しかし、これをうまく使えるか、そして、横に並べたときに一目瞭然でデータベースとして使えるかというと、何となく甚だ疑問視がされるところであります。そういう意味で、いま社会からつまりアカウンタビリティという視点から見ると、各大学の情報公開データベースというものはそれほど使い勝手がいいというわけではありませんし、現在あるデータベースも、対応できていないかもしれません。
前の中教審での重要課題としての情報公開ですが、これは 2011 度から教育情報の公表が義務づけられているので、ある意味では課題が１つ進んだことになるかもしれませんけれども、今度はそういうデータベースをいかに使い勝手のいいものにしていくか、そして標準的なデータベースとして色々な大学が参加できるかということも、これからの課題になっていくかもしれません。
アメリカにおけるこのデータベースは、現存している IPEDS、これは標準的なデータベースとしてどの大学も使用していますが、これをさらに使い勝手のいいようなものとして別のデータベースが進捗しております。これについてはまたあとでご紹介いたします。
そこで、基本原理ということでは IR は一体どこから出発してきたかというと、私が 2001年にアメリカで見たように、IR そのものは、色々な国々でそうしたよく似たものは進展してきていたかもしれませんが、基本的にはアメリカから出発しております。したがって、IR の9

誕生国でもあるアメリカでの IR を把握することが必要でありますし、その歴史的な視点ということも必要といえるのではないでしょうか。
アメリカでの IR の活動は一体どんなものなのか、IR はどのような業務を意味しているのか、あるいは IR とはどのような業務であるのかということについて触れます。そして、活動の目的と大学への貢献は何か。例えば学生調査を通じて教育改善を行っていたり、エンロールメント・マネジメントと連携していたり、あるいは戦略計画を策定していたり、財務分析などをしています。しかし、そうしたものは、大学の種別、あるいは組織形態によって、一律なのか、何らかの差異があるのか見ていきます。
IR の定義といたしましては、ここに挙げている（スライド８）、サウプの定義あるいはピーターソンとコラソンの定義、マッセンの定義が一般的に IR の定義として使われております。
まとめてみれば、基本的には、「意思決定につながるようなデータ分析をして、それを業務改善などに生かしていく」ということが、この３者の定義の中から浮かび上がってくるところではないでしょうか。
実際の具体的な活動ですけれども、IR 部門の大きさ、そして人員の数、そういうもので少し違いがありますが、大きくまとめてみますと、ここに書いているようなもの（スライド９）が IR の具体的な活動となっております。もしこれをどの機関か、小規模大学あるいは私立大学である、大規模な公立大学であるというように分けてみて共通して何があるかというと、大体この３つに収斂できるでしょう。アクレディテーション関連業務とプログラムの検討。
運営管理上の情報の提供と計画、学内の政策策定とプログラム評価のための分析。学生、大学教員、職員のデータ収集と分析。こうした３つは、それぞれの大学の規模や色々なものにかかわらず共通して見られるところです。
IR の著名な研究者は何人かおられますけれども、その中でもペンシルベニア州立大学におられるフレッド・ボルクワイン先生は、IR 研究の第一人者であります。この先生が「ゴールデン・トライアングル・モデル」を提示されました。このモデルでは、大体この３つ、「報告業務と政策分析」、「計画策定、エンロールメント・マネジメント、財務管理」、「質保証、学10

習成果アセスメント、プログラムの検討、効果測定、アクレディテーション」というような３つの業務に分けて提示されています。 これが意味するところは何かというと、IR の中心業務は、報告でありまして、これは執行部への報告とお考えください。つまり、プロボーストへの報告というようにお考えいただければいいと思います。
あるいは、外部機関への報告。
連邦教育省、州の教育省とかへの報告というようにお考えいただいてもいいかと思います。
そして、政策分析、計画策定、エンロールメント・マネジメント、財務管理、質保証、学習成果のアセスメント、プログラムの検討、効果測定、アクレディテーションの対応、大体このようにまとめられると言っておられます。
ただ、ここは、IR オフィスが集権化されているか、あるいは分散化の度合いによる差異が存在しているということになります。
これを日本に当てはめて考えてみると非常にわかりやすいことで、先ほど、国立大学などは評価室ができているということを申し上げました。そうすると、そういうところでは、恐らく業務というのはかなり集権化されつつある、あるいはされているのかもしれません。
しかし、私立大学の多くは、特に小規模になってきますと、なかなかそうした集権化構造がされていなくて、色々な部門で分散化されているのではないかと思います。私どもの大学も大規模大学ではありますが、データなどは完全に分散しております。
アメリカには IR の中心的な大学が幾つかありますけれども、インディアナ大学ブルーミントン校というところに行って訪問調査をしたときに、データを色々なところからもらうのに許可が要ると申し上げたら、向こうの大学では全く理解していただけませんでした。そのときの理由としては、色々な部門に散在しているデータ、これは大学のデータである。そうしたら、そのデータを大学のために分析するのになぜ許可が要るのかと、逆に聞かれた次第です。
しかしながら、私どもの大学でも教務からいただく、あるいは各学部からいただくデータはそんな簡単に提出してもらえないわけで、そういうときに集権化という考え方自体が馴染まないのか、あるいは、そのデータそのものを、大学が持っている財産というような考え方がないのか、ちょっとよくわかりませんけれども、分散化している、あるいはデータが散在

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しているという現状というのは、多くの日本の大学の実情といえるでしょう。
さて、「IR 部門の組織形態の分類」ですが、これもボルクワイン先生が書いたものです（スライド 12）。これは小林先生のほうで日本語にちゃんと訳しておられますので、あとでご説明いただければと思いますけれども、「Craft Structure」というのは、１人か２人の非常に小規模なオフィスである。それがだんだんとより精巧になっていく、あるいはもう少し２、３人になっていくということに変化していく部分があって、最後の一番下のところは「Professional Bureaucracy」、いわゆる集権化されたオフィスということになりますけれど
も、ここでは、大規模大学の中でそうした専門的な資質を持ったトレーニングを受けたといいましょうか、専門職である IR にかかわる人がいる部門になります。こうしたところも、大規模大学ではかなり存在しているということになります。
さて、そこでもう少しこの種別や組織形態による IR の活用の差異を見ていきますと、大学の種別や組織形態による差と共通点といたしましては、基本的には公立大学イコール州立大学ですが、公立大学には、より大規模な IR 室と多数の専門職員がおります。ここでは、報告業務だけではなくて、政策分析や大学全体の戦略的なプランや評価などの機能が充実しています。
私立大学は、どちらかというと小規模な IR の部屋と少数の専門職員で成り立っているところが多く、学生や両親、同窓生などに向けてその活動を構成しているようなところがあります。いわゆる学生の獲得戦略と同窓生からの寄附金獲得戦略として機能しているところもあって、こういうところは、エンロールメント・マネジメント、あるいは卒業生からの資金獲得が大きな業務になっているところもございます。
なぜこうした相違点があるかというと、やはりアメリカの公立大学、つまり州立大学は、私立大学よりも、より厳しい連邦や州政府への報告業務が要求されております。いわゆるアカウンタビリティが、私立大学に比べると極度に強く求められているという現状がございます。一方、私立大学は、独自の建学の理念やミッションを追求して、それらを支えるアクターである同窓生や親などへの説明責任が重要であるからということになります。
例えばハーバード大学など、関係している同窓生、卒業生、そうした人たちの寄附金が非12常に豊かな大学であることはご存じだと思いますけれども、報告業務は、連邦や州とかにはそれほどないにせよ、ハーバード大学などではどこに目を向けているかというと、それを支えている同窓生に向けての活動であります。そうした視点がやはり IR に関しても重要になっています。ですから、そうした違いというものが、やはり私立大学での動きと州立大学での動きに関係しているということがございます。
さて、「IR を取り巻く環境変化と IR の役割の現状」ですが、IR そのものが 1960 年代に急速に拡大したというのがアメリカの現状であります。これは、やはりアメリカにおきまして非常にエビデンスベースといいますか、科学的なデータを使うということが１つの潮流になった時代でもあったのが大きな影響を与えているかと思います。
しかし、それ以降の２番目の問題点、学生の多様化への対応と高等教育の財政、配分の縮小と外部に対する説明責任の要求の高まり、そして、地域アクレディテーションがより厳しい基準を採用するようになったこと、連邦の学生援助に関してより大学の学生への教育効果が求められるようになったこと、1990 年代以降の IR の機能は、大学の政策決定のサポート等、重要な役割を担うというように変化してきております。
最近は特にアカウンタビリティへの対処が主な業務になっておりますので、そういう意味で、政府、州政府へのレポーティング業務が増えていることが現状であるかと思います。そこで、基本データベースについて先ほど少し申し上げましたけれども、より詳しくご説明させていただきます。
IR に関連している人たち、アメリカの IR 部門に籍を置いている人たちは、基本的にこのデータベースを使わなければいけないのが現状です。
アメリカの高等教育に関するデータベースは色々あると申し上げましたが、その中で、IPEDS というものは、全米の高等教育機関を対象とした包括的なデータベースシステムであります。こちらにはここにあるようなデータが必ず収集され、それを点検するのが実は IRのオフィスで働いている職員の役割です。
これらは日本の学校基本調査に似ていますが、ほぼ 100％と言っていいぐらい、アメリカの高等教育機関は IPEDS にデータを提供しております。と申しますのは、IPEDS に提供し13

ない限り、連邦の政府が提供する機関としての奨学金を受給する資格を、機関として失ってしまうからです。それが大きなインセンティブになっているということであります。ファイ
ナンシャル・アシスタンス・プログラムに参加できないということになります。ですから、これがインセンティブになっているのか、あるいは義務になっているのかわかりませんが、ほとんどの高等教育機関は IPEDS にデータを提供することになっております。
さて、AIR というアメリカでの IR に関する学会があると申し上げましたが、これは、約4,000 名から成る非常に大きな学会でありまして、IR に関連する職員、研究者、そして機関会員もたくさん参加しています。ここでは毎年、学会が開かれたときにワークショップがあり、そしてまた、学会以外でも、AIR が提携しているワークショップが多く提供されています。そのメインは、IPEDS の使い方なのです。ですから、IPEDS を通じての情報提供と機関別比較のデータベースの利用方法などがこのワークショップで開かれていて、新しく入った職員などは、このワークショップを通じて IPEDS の使い方などを学ぶようになっております。
ただし、この IPEDS は、インスティテューショナル・リサーチャー、アイアーラーなど専門家が使うデータベースのために、一般の人たちは使いにくい、見にくいというような批判がされています。そこで登場したのが新しいデータベースであります。これは、2006 年にアメリカで、いわゆるスペリングス委員会というところが出した報告書に基づいております。
高等教育機関は一般の人たちにとってもよりアカウンタブルでなければいけない。そのためには、わかりやすい情報を提供しなければいけないということが報告書で挙げられました。
それを「Transparency（透明性）」という言葉で表されていますが、この報告書の公表以降、誰にでもわかりやすい内容で構築された情報データベースの作成というものが要求されるようになってまいりました。情報公開を学生、高校生、保護者、そして社会全般が理解できる内容で、かつ、高等教育機関ごとに比較できるようなものにしてほしいというような要望だったわけです。
それに応えて、ランドグラント大学、つまり州立大学の協会が独自に開発したものが「College Portrait」です。これは、先ほどの強いアカウンタビリティ要求に向けて、州立大14

学のグループが自発的につくり上げてきたデータベースでございます。
この特徴は、高校生が大学選択をしやすいツールを提供しているということです。透明性のある、比較可能で理解しやすい情報が掲載されている。そういう意味では、公共へのアカウンタビリティにも対応しているということです。効果的な教育実践を把握して、高めるための教育成果の測定結果もデータベース上に掲載されています。
実は IPEDS と同じような情報が掲載されているのですが、IPEDS との違いといいますと、学生の経験の状況調査や満足度など意識調査の結果を掲載している。そのときには、共通の調査、例えばネッシー、「National Survey for Student Engagement」と呼ばれるインディ
ア ナ 大 学 が 中 心 と な っ て 開 発 し て き た 学 生 調 査 、 あ る い は 、 UCLA の 「 CorporativeInstitution Research Program」と呼ばれる学生調査、そうした標準的な調査を使って各大学が、学生の満足度など、あるいは意識などを測るわけですから、その結果を横断的に見ることが可能という次第です。
また、もう１つは学習成果であります。学習成果に関しての情報といたしまして、共通の標準試験の結果が挙げられている。
これは、「CLA」と呼ばれる比較的新しい標準試験で、日本ではいま「AHELO」というプログラムの中でこれを日本版に翻訳して使うということが進められていますけれども、その原版になっているものであります。
これと、あるいはマークシート式で多項選択式を使われるような共通の一般教育の成果を測る、いわゆるジェネリックなスキルを測るテストなどの結果が、ここに比較可能な形で載せられております。
その結果によって、これは入学時と卒業時の進捗状況を見ることで、大学によってその進捗状況をどのように付加価値をつけたかがわかるようになっており、必ずしも入学時のテストがよくなかったとしても伸び率が高いというようなことが、大学の個性に合わせて提示できるようになっております。
さて、「IR 担当者の技術の習得を支える機会の提供」ということで、これについても触れなければならないかと思います。

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日本で、IR というのが最近色々な文脈で語られるようになってきていますが、実は IR は、一般的な部門というわけではなく、非常に専門的な部門なのです。専門的な技量、あるいは技能を色々なところで習得しておかないと、実はこのアイアーラーにはなりにくいということもございます。したがって、AIR の年次大会でも、あるいは政府や地域関連団体との連携による合宿形式でも、職能開発プログラムが充実しているということであります。
また、AIR は、NCES との協同でのポスト修士 IR 修了証プログラムを開発して実践しているということもあり、これはペンシルベニア州立大学、あるいはインディアナ大学ブルーミントン校などで、こうした修了証プログラムを提供しています。
この間、AIR に行った際に、向こうの事務局長をはじめ色々な方々とミーティングをして、AIR が最も使っている費用は何かというと、IR の人材育成に大きなお金を投じているということがわかりました。ですから、アメリカでは全米で 4,000 人ほどの IR の学会員がいて、機関会員もたくさんいると申し上げましたけれども、そうしたところで実際に IR に関係している人たちは、やはり IR の人材育成のそういう機会を通じて技能を開発しているということであります。
そこで、IR の日本での位置づけ、現状を把握したいと思います。
日本の場合、私が 2000 年に「IR」という言葉を使ったとき、正直言ってどなたにも分かっていただけませんでしたし、IR は「インベスター・リレーションズ」という言葉であるとかそういうように理解されて、それこそ自分が所属している大学でも本当に誰も聞いてくれなかった経験がございます。
しかし、日本の特徴かもしれませんけれども、短期間に急速にこの IR に関心が高まってきましたそういう意味で、アメリカと比べて急速な環境変化の中で対応できるような組織になっているのかについて考えてみる必要があります。
そこで、例えば分析の視点として、既存の大学教育研究センターでは、IR 部門として機能すべきか、すべきでないのかということをぜひ皆さんにもお考えいただきたいところです。
また、IR 部門が存在しているのか。専門職の存在と育成はどうなのか。あるいは、私立大学における IR 部門は国立大学と同じであるべきなのか。先ほどハーバード大学等の私立大

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学の例を提示いたしましたけれども、分析の視点として、例えばミッションに基づいた役割は何かということに立ち帰ったときに、私立大学独自の IR の機能というものがもしかするとあるかもしれません。この点に関してもぜひお考えいただければと思います。
IR は、実際に訳しにくい用語であります。また、設置しにくい組織でもあるかもしれません。例えばデータ収集・分析が主たる機能なのかといったときに、その場合は、財務や教学データ、入試広報データ、全部なのか。あるいは、レポーティング業務が主たる機能なのか。
大学評価の関係書類作成を含んで、それが主なものなのか。あるいは、政策立案機能や、戦略計画策定を重視するのか。先ほどのように、機関によって異なる機能なのか、あるいはデータを一括して管理する組織なのか、財務、戦略、エンロールメント・マネジメントを行う組織であるのかというようなことで、色々な大学がいま IR を色々な形で行っているのですから、どうしても自分の大学で行っている文脈に応じて、IR とはこうしたものだというように考えがちです。
しかし、全体をまとめてみれば、つまり、IR の定義を私なりにしてみますと、基本はやはり大学の執行部が意思決定などにも役立てるように、自分の大学機関の諸データ、内部データもあるし、そしてそれを外部データと関連して分析すること、これが IR の基本的なテーマであるといえるでしょう。
では、日本におけるこの IR 部門の現状はどんなものなのかということで、2010 年に私どもの大学の高等教育学生研究センターの研究員の江原氏が、ボルクワイン氏がアメリカで行った調査を翻訳して、日本の全国大学、国・公・私立大学 753 校を対象に実施いたしました。
回答校はわずか 136 大学ですけれども、簡単に調査結果をご紹介します。
IR 部門の設置は 21％であります。IR 部門の名称としては、「IR」が 10 校、「企画」が 48校、「評価」が 13 校、混合名称を使っているところが６校、その他が 23 校ですけれども、実際には、「企画」であったり「評価」であったりということで、「IR」という用語も、実際は本来の意味として浸透していない状況が調査からは明らかになっております。
そこで、古くて新しい課題といたしまして、「インスティテューショナル・リサーチャーとアイアーラー」ということで、これはどうなのかということを考えてみました。アイアーラ

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ーなのか、インスティテューショナル・リサーチャーなのか。データ係か、戦略立案者か、研究者なのか。専門職か、研究者か、一般職員なのか。外向け部門か、内部部門か、研究部門なのかということです。IR 部門を大学の中で位置づけていくときに、基本的にここは意識しなければいけないところです。
私は、アイアーラーなのか、インスティテューショナル・リサーチャーなのかという疑問に対しては、中間だと考えます。機関によって多様ですが、研究者的側面もあるし、アイアーラーとして徹底的に機能していく、その中間に位置づけられるでしょう。したがって、データ係か、戦略立案者か、研究者かというと、どちらかというと研究者そのものではなくて、データ係と戦略立案者の中間に位置する存在ではないかと考えます。
また、外向け部門なのか、内部部門なのか、研究部門なのかについては、執行部にとって意思決定をするための支援機関でありますから、内部部門であるといえるでしょう。そこで大事なのは、多くの大学ではまだまだ専門職員として IR に携わる人は少ないわけですから、研究者が実はアイアーラーとして機能している大学もたくさんございます。
そういうときに、研究優先だとこの IR はなかなか日本の大学ではうまく機能しないと思います。
さて、最後になりますけれども、私は最初にそれぞれの文脈の中で日本的な IR を使っている大学は多いのではないかと申し上げました。それは、例えば全般的な経営に役立てるための IR 部門であったり、業務改善に役立てる、あるいは評価に対応した IR かもしれません。
もう１つは、教学という部門に対応した IR がございます。
私どもは、戦略連携支援プログラムで、同志社大学が代表校となって、北海道大学、大阪府立大学、そして甲南大学の４大学連携の IR プロジェクトを進めてきております。
ただ、これは４大学とも設置形態がそれぞれ違いますし、内部データというものをそれほど外に出すことはできません。そこで我々が考えてきたのは、教学に特化して自己改善していくことを「IR」と呼んで、IR プロジェクトを進めてきております。
基本的には、先ほど College Portrait で共通の学生調査ということを申し上げましたが、同じような日本で開発してきた共通の学生調査を使っておりますので、それをもとにしてそれぞれの学生の現状を見て、それを相互評価しながら自己改善をし、そして PDCA サイクル

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を回していこうというようなプロジェクトでございます。
ただ、そうは言っても４大学でそれぞれが持っているデータが違いますので、共通化する
必要がございます。そこで連携４大学では、異なる学生データや教務データを保持しているけれども、そのデータを使って IR システムの分析などを行うことで、相互評価を行えるようなシステムを開発してきました。
資料では現在システムは開発中となっていますが、いま既に開発して 2011 年度から使っております。現在、様々な大学が参加して適用できるようなシステムになっていますし、当然情報セキュリティへの配慮もして、自大学の大事なデータが外には漏れないように万全の注意をしております。
参加大学が分析するような負担を軽減して、このシステムを使えば、それほど IR の専門的な技能がない人でも分析ができるようにしておりまして、その中で自大学のデータとも連結可能にしているというのがこのシステムでございます。
どんなことがわかるかというと、このようなイメージ図であります（スライド 29）。ただ、これは共通の学生調査を使っているといいましても、先ほどのアメリカの College Portrait
では、共通の標準型の試験というものを使っております。これは日本では、なかなかジェネラルなジェネリック・スキルを測定するというようなことは難しいので、私どもは、共通の何を使うかということで英語にいたしまして、「CEFR」という、これはヨーロッパでも標準的な評価手法でございますけれども、これをベンチマークしながら、英語のカリキュラムといいますか、英語の科目のナンバーリングなどにも参照していくことで、教育改善に生かしていくことをゴールとしております。
システムの利用イメージは、こういうところになります（スライド 30）。最後にイメージとしてはこういう画面が出てきますが、分析をしづらい人にとってもボタン１つで、クリックすればこうした分析ができるというシステムでございます。
さて、そうは言っても IR は、私どものプロジェクトというのは教学に関連したプロジェクトですけれども、当然 IR 人材というものはどの大学もすぐに育成することは簡単ではないかと思います。

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テレンジーニ博士が「IR の三層構造」モデルを提示しております。一番上は熟達した IRの専門職で、これはいわゆるディレクターや部長クラスですが、こういう人たちは、実は例えば日本の私立大学では、色々なところで経験をしてきて、大学のデータはどこにあるか知っている、そして、誰と交渉すればいいか分かっています。そして、調整はこうすればいいということを分かっている職員の方だとご想像ください。
もちろん私どもはそういう方を育成することはできないので、一番下のエントリーレベルに照準を合わせた研修という枠組みで、このプロジェクトの中では「育成ワークショップ」を提供して養成していこうとしております。一般的な知識技能・分析能力、大学の部局、特殊用語に関する知識、調査、基本的統計技術、基本的データベースの知識というところがいわゆる採用・研修段階で、エントリーレベルでの IR を担当する人たちに求められるものでございます。こうしたところをこの４大学連携プロジェクトでは育成しようと計画をして、人材育成ワークショップも提供しております。
研究志向ではなくて、機関のためのアイアーラーになることを理解した人材を養成していかなければ IR は広がらないと思いますし、そうしたことを意識して、これから IR を設置していこうと考えておられる大学は、ぜひそうした人材を養成していくことにもご関心を持っていただければと思います。
ご清聴どうもありがとうございました。

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