SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

上智大学大学院
産業界・官公庁の皆様へ

応用データサイエンス学位プログラムが見据える将来
本課程の最大の特徴は、授業の段階から密に企業と連携しているところにあして活躍できる十分な技量を備えてもらいたいと思っています。データサイエン

ります。講義を受け持つ教員の多くが、実務でデータサイエンスに関わりのある

ティストとしてあらゆる業界で即戦力となれるだけでなく、スタートアップを作りプロジェクトに多く関わってきた専門家であり、各授業でもこの分野の最前線で

自ら新しい地平を切り拓くことも可能でしょう。これから本課程で学ぶ皆さんの働く方々や企業に協力をいただいています。

大きな志に応えることができるよう、我々教職員も情熱をもって教育環境、学

実際の現場では、顧客は何を求め、どのような課題を抱えているのか。

修プログラムの充実をはかってまいります。

現代社会が置かれた逼迫した状況を理解するには、実務における課題に当

今はまだ生まれたばかりの本学位プログラムですが、5年、10年後には「デー

事者として取り組んできた経験が必要不可欠です。ここに、アカデミックの世界

タサイエンスの世界に上智あり」と言われるような存在となるよう、産業界の皆で研究を続けてきた教員の叡智が加わり、学問とビジネスを融合させた唯一無様の期待を超える人材を育成・輩出していくことをお約束します。併せて、日本

二の学修環境を誕生させることができたと自負しています。この上智ならではののあらゆる事業の未来を牽引し、そして社会を下支えするデータサイエンスの振環境で、社会人の学生にも、学部卒でこれから就職を考える学生にも、授業や興に賛同いただくとともに、上智大学と共に連携して行う人材育成に一層の協インターンを通して、あらゆる業界でデータサイエンスへのプロフェッショナルと力をいただきたくお願い申し上げます。

学位プログラム名称

応用データサイエンス学位プログラム

学位名称

修 士（応用データサイエンス）

学位プログラム英語名称

Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

学位英語名称

Master of Science in Applied Data Sciences

アクセスガイド

修 士 課 程Data Engineering

Data Driven Marketing

駒込

四谷キャンパス池袋

後楽園

東京都千代田区紀尾井町7-1

南北線〒102-8554

応用データサイエンス
学位プログラム

JR 山手線● JR中央線・総武線

Data Analytics

四ツ谷「四ツ谷駅」麹町口より徒歩約1分● 東京メトロ丸ノ内線・南北線「四ツ谷駅」
より徒歩約3分

JR 中央線

新宿

御茶ノ水

秋葉原

市ヶ谷

渋谷

Digital Transformation

東京

丸
ノ
内

線

有楽町

目黒
品川

Business Science

マシン・ホール至京

東クルップ・ホール

6号館

通

大

町

麹

り

11号館

中央図書館
総合研究棟

12号館

2号館

体育館

カフェ
テリア

4号館

線
北
南

駅
谷
ツ
四

教会

9号館
3号館

聖イグナチオ

8号館
1号館

線
央
中

JR

14号館

7号館

北門

ホフマン・ホール

15号館

上智大学 四谷キャンパス

紀尾井坂ビル

キャンパスマップ

10号館

駅
谷
ツ
四

13号館

正門

丸ノ
内線

四ツ
谷駅

グラウンド

至 新宿

入試情報

入試に関する情報は、上智大学大学院 入試ホームページをご覧ください。

https://adm.sophia.ac.jp/jpn/in̲ad

本学位プログラムのカリキュラム等に関するお問い合わせ

入試に関するお問い合わせ

上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラム事務室

上智大学 学事局 入学センター（大学院）03-3238-4307

applied̲data̲science-co@sophia.ac.jp

03-3238-3517

SOPHIA UNIVERSITY

admission-g-co@sophia.ac.jp
表紙イラスト：シバキミカ

Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

競争の時代に新しい学びの場を
近年膨大化するデジタルデータは、「21世紀の石油」とも言われ、ビジネスの分野のみ
ならず世界中で今最も注目される存在の一つです。データサイエンスの活用によって、これまではノイズと思われ捨てられていたデータのなかからも新たな可能性が見出され、気候変動等の地球規模に関わるものから身近な生活に関わるものまで、多岐にわたる課題の解決が期待されています。
こうした時代に、学部ではなく大学院のプ
ログラムとして本課程を設けたのは、まずは学
部教育や仕事を通して得たそれぞれの専門分野についての学びを深め、それを基盤として
データサイエンスの「手法」を学んでほしいと考えたからです。激化し続ける競争のなかでは、表面的なライブラリの使い方をマスターす大原 佳子
応用データサイエンス学位プログラム
運営委員長補佐

近年、データの量が急激に増えるなかですべてのデータの分析・処理をすることはAIを利用

MESSAGE
しても不可能です。大切なのは、
ビジネス活用の視点をもってデータを見極め理解する人間の力。
つまりビジネスへの課題意識です。すでに社会人として活躍される皆さんが学問に触れることで、これまで培った課題意識を昇華し、よい学びにつなげていただければと思います。経験に基づいた学びができることは、皆さんの強みです。

学部生の皆さんへされる原因について専門知をもって理解してこ
そ、次々と登場する新しい手法にも対応していくことができます。
今回のように、新しい課程が立ち上がる時には、年齢や経験に関係なく多彩な人材が集まると言われています。本課程が社会にとってどのような役割と責任を担う場所になっていくのか、答えが出るのはまだこれからです。教倉田 正充
基盤教育センター
データサイエンス領域長

職員・学生という枠に縛られず、新しい学びの場を共に作っていきたいと考える気 概を持った方々が集うことを期待しています。

大槻 東巳

昨今の人工知能ブームのなか、データサイエンスはその裾野を大きく広げました。情報の収集から分析、社会実装までを担うデータサイエンスは、特定の学問領域だけでなくビジネスや応用データサイエンス学位プログラム

公共政策など様々な分野で利用可能な方法論として確立しつつあります。本課程での学修を通

運営委員長

じて、社会にデータサイエンスの「横串」を通す力を養うことで、異分野同士の未知なる化学

最先端のデータサイエンスで異分野を横断し化学反応を引き起こす人材へるだけでは通用しません。ある結果が導き出経験を礎に社会人だからこそできる
深い学びを

社会人の皆さんへ反応を引き起こせるような人材を育成したいと考えています。
23上智大学大学院でデータサイエンスを学ぶ意義

Curriculum

SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

経済学研究科、理工学研究科、地球環境学研究科の3つの研究科による連係プログラム

本課程は、＜経済学研究科＞＜理工学研究科＞およびこうした研究科との連係により、修士課程修了後、本学＜地球環境学研究科＞の3つの研究科によって開設された

博士後期課程へ接続することも視野に入れた学修を行うこと

大学院の修士課程です。

も可能です。

分野横断型の新しい大学院設置形態である「研究科等経済学連係課程実施基本組織」として、複数の学部の専門性を掛

百瀬 公朗
応用データサイエンス
学位プログラム
特任教授

文理を融合した環境でデータサイエンスに取り組むことができる都心で唯一の環境
日本では文系・理系の区分の差は大きく、変化の速度が増す社会のなかで文理の別にとらわれない柔軟な知識と思考することができる上智大学の特性は、データサイエンスを学ぶうえで他にはない大きなアドバンテージです。

的ニーズ等の変遷に柔軟に対応した教育・研究を行うことを目的としています。

応用データ
サイエンス
学位
プログラム

それぞれの研究科に所属する教員が横断的に参画することで、従来の制度では困難だった各研究科が培ってきた資源を掛け合わせた学際的な教育と研究の機会を提案します。

理工学研究科

地球環境学
研究科

・教員参画・科目連携・研究連携・博士後期課程への接続

カリキュラムコンセプト

本課程では、学術界の研究者だけでなく、実業界においします。また、ビジネスサイエンス・ビジネスマネジメントでは、てデータサイエンスや関連プロジェクトを推進してきた専門家

ビジネス上の課 題 解 決や意 思 決 定にデータを活 用するが、両者のバックグラウントを尊重し連携することで、本学フレームワークや論理思考を学びます。これらの領域を組みならではの教育の多様性を実現しています。

合わせることで、データを有効に活用し、洞察力と倫理観を力を持つ人材の必要が叫ばれています。文理の別を飛び越

また、駅から近く、アクセス良好な都心に位置し、夕方以えるためには、ある程度のシステム改善が必要かもしれませ

降のカリキュラムが多いことで、社会人学生が働きながら学んが、何より重要なのは学ぶ側の積極的な学修意欲です。

びやすいところも、本学の特徴の一つです。データサイエン

データエンジニアリング、データアナリティクス、ビジネス

例えば、神学部の学生が形而上の問いを解決するために理スの急速な発展で、この分野を学び直したい・新たに学びた

サイエンス・ビジネスマネジメントの３つの領域と、それらをさらに、本学の人材育成の理念に賛同いただいた企業と工学部の統計学の知識を必要と考えることもあるでしょう。

いというニーズが高まっています。いま学んでいる学生のなか統合する演習や特定課題にて構成され、理論と実践が融合しの連携により、各業界におけるデータサイエンスのスペシャ

一つの専門分野に真剣に取り組めば、文理の境は自ずと超にも、講義を通して現在進行しているビジネスの問題点に気交差する学問体系により、ビジネス現場でのデータサイエン

リストを非常勤講師として迎え、実務に即したスキルの教授えられるものなのです。

がつき、相談に来る学生が多数います。こうした真剣度の高スの実務事例や技術、リテラシーのみならず、データを扱うや実習を行います。

データサイエンスは社会のあらゆる分野に関わるため、文い環境は、学びを進めるうえで社会人学生・学部卒の学生

うえで配慮すべき倫理的課題、実務展開に不可欠なマーケ

本課程の修了生は、データサイエンスの理論を理解し、系的な「価値を発見し、生み出す知」と、理系的な「デー双方の大きな刺激になるでしょう。本学では「文系、理系の知」

ティングやマネジメントのメソッドも修得することができます。

データの収集、処理、解析、応用において実践的スキルを

タはどのように生まれ、生むことができるのかを考える知」と、に、社会で培われた「実践知」が合わさり、より社会の実

データエンジニアリングでは、データの収集や処理に関す備えることで、実社会における課題解決やイノベーションに

その両方に跨る文理融合的な感覚が必要となります。文系・像に近い学びが期待できます。

MESSAGE
理系の学部がワンキャンパスに集まり、様々な講義を履修

4

研究科

け合わせ、急速な学術研究の推進や大学教育に対する社会

る技術的な側面を、データアナリティクスでは、データの可備えたアプローチを取ることができるようになります。

貢献することが期待されます。

視化や統計的な分析手法、機械学習の解析手法等を修得

5

SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

応用データサイエンス学位プログラムの人財育成ストラクチャー

科目の時間割表（2023年度実績)

VUCA時代における学び

都心で平日午後を中心に学ぶ

現代社会は目まぐるしく変化し続け、将来の予測が困難な「VUCA（※1）」
時代であると言われています。
こうした時代において、
EBPM（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキ
ング：証拠に基づく政策立案）
をはじめ、
データドリブンによる意思決定が多くの企業経営で推進されるようになりました。
こうした環境下では、PDCA力だけではなく、自ら状況を観察し、状況判断・意思決定を下し行動を起こすOODA力(※2)も必要不可欠です。
これは、いかなる時も「理論と実践」の両輪を動かすことができる「総合力」が求められていることを意味します。
本課程では、幅広い科学領域におけるデータに関する「基礎・理論」「応用・実践」
を一慣して学ぶことにより、「総合力」のあるデータサイエンティスト＝Data Science
Practitionerへの成長を期待しています。

修得することも可能です。

■ 春学期

一部の科目を除き、授業は原則対面で行います。

時 限

月

導入

自然科学

形式科学

社会科学

Data Engineering

Data Analytics

Business Science

Data Governance

基礎・理論

Data Analytics Advanced

Business Management

インターン

通信

製造
医療

生体/スポーツ
環境

保険

5
17：20〜19：00

6

業界別スキル金融

3

マーケティング

19：10〜20：50

教育

■ 秋学期

政策

時 限

理論と実践力を兼ね備えたデータサイエンティスト

視覚メディア処理特論 ※13：30〜15：10

4【必修】応用データサイエンス特論
データビジネス実践4
（製造）
（１Q）
プログラミングA（SQL）（１Q）

I 型でもー型でも、T型でもV型でもない“W 型人財”

4

理論と実践力を兼ね備えたデータサイエンティスト“Data Science Practitioner”とは、
多芸（マルチエキスパタイズ：Multi-Expertise）
であることを求めています。
人財の型には、一芸に秀でたスペシャリスト（I型）、
様々な領域を広く浅く理解し組織管理力を持つジェネラリスト（ー型）、
スペシャリストとジェネラリストの両側面を持つ合体型（T型やV型）
等がありますが、
我々、
応用データサイエンス学位プログラムが育成を目指すデータサイエンティストはこのどれにも当てはまりません。

19：10〜20：50

予測モデル構築

データリスクマネジメント

火水

データビジネス実践5（保険）

生産性と企業価値のマネジメント（２Q）

マシンインテリジェンス ※マーケティング＆コミュニケーション
戦略マネジメント木

金

統計学特講Ⅱ ※経営財務論特講Ⅱ ※市場と環境へのデータサイエンスアプローチ
テキストマイニング

深層学習の基礎と応用

ピープルアナリティクス

本課程は、「リテラシー」「クリエイティビティ」
を「データ」「ビジネス」の両面で持ち合わせ、自らの専門性を限りなく広げていくことができる「W型」
人財の排出を目的としています。

データドリブンマネジメント

製品開発論特講Ⅱ ※56

データの可視化と分析

数理経済分析特講Ⅱ ※15：25〜17：05

これらの要素をすべて併せ持ち、精通する分野を複数持ち得る
「W型」
こそが、
多芸
（マルチエキスパタイズ：Multi-Expertise）
なデータサイエンティストと考えています。

データビジネス実践1（金融）
ブランド戦略マネジメント
ビジネス最適化のための人工知能

財務会計論特講Ⅱ ※データサイエンス特論

17：20〜19：00

経営情報分析特論 ※経営財務論特講Ⅰ※

データエンジニアリング概論（１Q）
データエンジニアリング実践（２Q）
ビジネスデータサイエンス入門
マーケティング戦略論特講Ⅰ※

月

23

統計学特講Ⅰ※

プログラミングB（R)（２Q)

10：55〜12：35

13：30〜15：10

ミクロ経済学特講Ⅰ ※計量経済学特論Ⅰ

9：00〜10：40

VUCA時代に求められる人財像＝Data Science Practitioner

金

データサイエンス数学

機械学習入門

1“Data Science Practitioner”

木

数理経済分析特講Ⅰ※

10：55〜12：35

15：25〜17：05

水財務会計論特講Ⅰ※

2

応用データサイエンス学位プログラム

火
環境経済学特講Ⅰ※

9：00〜10：40

上智大学大学院

演習・
特定
課題

働きながら学ぶ方や学部進学者など、学生の多様なライフスタイルに即した時間割となっています。科目の選択によっては、修了要件の30単位を5時限と6時限でおおむね

1※1：Volatility(変動性) Uncertainty (不確実性) Complexity(複雑性) Ambiguity(曖昧性)※2：Observe(観察) Orient(状況判断) Decide(意思決定) Act(実行)応用・実践

本学位プログラムの科目は４時限から６時限目を中心に、他研究科の授業である連携科目は１時限から４時限目に開講しています。
夕方以降の授業を中心とすることで、センシングシステム工学 ※データドリブンマーケティング

データビジネス実践6（広告・メディア）（3Ｑ）
プログラミングD（Python応用）（４Q)
データビジネス実践3（スポーツ・スポーツ
ビジネス）
（４Q)

プログラミングC（Python基礎）（３Q)
データサイエンスとイノベーション
ミクロ経済学特講Ⅱ ※情報通信産業とデータサイエンス【必修】導入演習（輪講）※の科目は、
他研究科開講の連携科目です。

計量経済学特論Ⅱ

政策・事業評価

データビジネス実践2
（通信）
（３Q）

プロセスマイニング原論

戦略思考と意思決定
AI倫理とバイアス

データビジネス実践7（コンサルティング）

情報推薦とパーソナライゼーション

高次元データ実用分析

この時間割表は、
パンフレット発行時のものです。 年度によって、開講時限や科目が変わることがあります。

上智大学大学院
上智大学大学院 応用データサイエンス学位プログラム
応用データサイエンス学位プログラム
自然科学
基礎・理論
Data Engineering

導入

インターン

演習・
特定
課題

社会科学
応用・実践
Business Science

Data Analytics

Data Governance

基礎・
理論
応用・
実践

形式科学

Data
Business
Literacy
Literacy
Data
Analytics Advanced
Business Management（理解、解釈力）（理解、解釈力）
Business
Data
Creativity
Creativity
業界別スキル（独創・創造力）（独創・創造力）

金融

通信

製造

医療

生体/スポーツ

環境保険

マーケティング

政策

理論と実践力を兼ね備えたデータサイエンティスト
Z“Data Science Practitioner”

6

教育

学修アドバイザからのコメント

好奇心に正直に学びの可能性を開拓する講座選択を
講座選択について学生全員に共通するアドバイスは存在しません。学びの主体は皆さん自身だからです。あえて言うと自分の好奇心を大事にしてほしいと思います。スティーブ・ジョブズは、大学時代になにげなく受講したカリグラフィー講座で「字体」がもつ美しさの虜になりました。10年後、Mac開発時に目覚めたその時の感動が美しいフォントを備える初のコンピュータ誕生へと彼を導きました。修了後の進路が明確で、特定の知識習得をしたい方に必要な講座を推奨することはでき
ますが、あまり自分の可能性を狭めてほしくはありません。知らなかった世界に出合い自分の新しい軸作りにつながるセレンディピティを含んだ学びは、大学院ならではの自分探求とも言えます。

小林 裕亨 准教授（2023年度生学年担任）
7

SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

科目分類※他研究科開講の連携科目も含みます。
※パンフレット作成時の情報のため、科目名や科目数等が変更になる可能性があります。

科学領域

自然科学

形式科学

社会科学

DS領域

データエンジニアリング

データアナリティクス

ビジネスサイエンス・ビジネスマネジメント

プログラミング
言語

学問領域
導データベースエンジニアリングシステムエンジ
ニアリング

情報技術

入

機械学習

自然言語

データマイニング

ディープラーニング

情報倫理

データエンジニア
リング概論

データエンジニア
リング概論

情報通信産業とデータサイエンス

プログラミング B／R

データエンジニア
リング実践

マシンインテリジェンス

プログラミング C／Python基礎

ビジネス最適化のための人工知能

センシングシステム工学

データエンジニア
リング実践

高次元データ実用分析

政策・事業評価

データサイエンス数学

機械学習入門テキストマイニング

深層学習の基礎と応用

プロセスマイニング原論

AI倫理とバイアス

ミクロ経済学特講Ⅰ

データの可視化と分析

数理経済分析
特講Ⅰ

データサイエンス数学

深層学習の基礎と応用

データサイエンス特論

ビジネス最適化のための人工知能

ビジネス最適化のための人工知能

ミクロ経済学特講Ⅱ

統計学特講Ⅰ

経営情報分析特論

数理経済分析
特講II

統計学特講Ⅱ

データサイエンスとイノベーションCOMPUTERSCIENCE

高次元データ実用分析

応用・実践

マシンインテリジェンス

計量経済学特論Ⅱ

データサイエンス特論

ピープルアナリティクス

ピープルアナリティクス

データドリブン
マーケティング

COMPUTERSCIENCE

政策・事業評価

予測モデル構築

データの可視化と分析

ビジネスデータ
サイエンス入門

ビジネスデータ
サイエンス入門

視覚メディア処理特論

高次元データ実用分析

データサイエンスとイノベーション

テキストマイニング

情報推薦とパーソナラ
イゼーション

深層学習の基礎と応用

高次元データ実用分析

深層学習の基礎と応用

プロセスマイニング原論

データサイエンスとイノベーション

データビジネス実践１（金融）

情報推薦とパーソナラ
イゼーション

データビジネス実践３（スポーツ・スポーツビジネス）

データビジネス実践２（通信）

必要単位数:12

応用データサイエンス
特論（2）● 導入演習（2）● 演習A-1（2）● 演習A-2（2）● 演習B-1（2）● 演習B-2（2）●■ 必修科目がって、データサイエンスにおいて確かな実践力を獲得するためには、論理学や数学に代表される「形式科学」だけでなく自然科学のように経験的な事実・現象に基づいた「経験科学」も含む、すべての「サイエンス」に精通することが必要です。
本課程では、
網羅的な学修・研究環境を構築するために「自然科学」「形式科学」「社

必要単位数:18■ 選択科目●●会科学」の３つの科学領域に基づいて科目を作成しました。この３つの科学領域は、「データエンジニアリング」「データアナリティクス」「ビジネスサイエンス・ビジネスマ■ 研究指導（必修）ネジメント」にほぼ合致しています。

■ 特定課題自研究科科目
他研究科連携科目

単位なし
単位なし

修了に要する科目、単位数等の用件。
（）
内は、
単位数

ディプロマ・ポリシー

AI倫理とバイアス■CASE1
経済学部から金融系の経営企画部門に勤務。
自らエクセルやBIツールを用い分析業務を3年ほどこなす。大学院で学ぶこと
で、
データサイエンスの専門的スキルを習得し、顧客の行動パターン等自社が保有するデータの分析に活かしたい。卒業後は、部門戦略の策定・提案を行う人材として、
キャリアアップを目指している。

■CASE2
文学部在学中の、海外でのボランティア
活動が評価され、北欧雑貨のECサイト運
営企業に営業として入社。やがてオリジナ
ル商品の製造が始まったことから、部門戦
略や戦術策定を任されるようになる。マーケティング戦略の専門知を身につけ、中期■ DP5

自らの専門分野に加え、それ以専門分野に関する課題につ自らの研究成果を論理的に研究課題の達成を通じて、関連分野において最先端で活外の自然科学あるいは社会科学

いて、データの収集，分析，活整理して的確に伝え、特定課

実社会においてグローバルレ

用まで幅広く実行できる力

題研究としてまとめる力

ベルで即戦力となり、データ活分野の開拓をできる力

人間社会や地球環境に与える影響などを多面的に捉える力が持てず大学院への進学を選択。データ
サイエンスの応用力を磨き、単なるプログ
ラマーではなく、戦略思考を併せ持った即はあるが、アプリ開発やサービスシステム

応用データサイエンスおよびぶことにより、
データサイエンスがビジネス最適化のための人工知能

財務会計論特講Ⅱ
経営財務論特講Ⅰ
経営財務論特講Ⅱ

データドリブン
マネジメント

データドリブン
マーケティング

戦略思考と意思決定

ブランド戦略
マネジメント

環境経済学特論Ⅱ

ブランド戦略
マネジメントピープルアナリティ
クス

データビジネス実践１（金融）

生産性と企業価値のマネジメント

データビジネス実践３（スポーツ・スポーツビジネス）

データビジネス実践２（通信）

データビジネス実践４（製造）
データビジネス実践５（保険）
データビジネス実践6（広告・メディア）

データビジネス実践１（金融）

データビジネス実践7（コンサルティング）
ピープルアナリティクス

履修モデル

戦力となる人材を目指している。漠然とでこれらを身につけたものと認め、学位を授与します。

との学際分野も含めて広範に学

製品開発論特講Ⅱ

マーケティング
戦略論特講Ⅱ財務会計論特講Ⅰ

データビジネス実践7（コンサルティング）のの、卒業時点では実務に活かすイメージ

人間社会の発展に貢献できる人材の養成を目的に、学生が修了時に身につけるべき能力や知識を次のように定めています。修了要件を満たし審査に合格すれば、躍できる専門知識を身につけマーケティング
戦略論特講Ⅰ

経営戦略論特講Ⅱ

環境経済学特論Ⅰ

データビジネス実践6（広告・メディア）

理工学部でプログラミングを学んだも本学位プログラムでは、応用データサイエンスおよび関連分野の発展に寄与するとともに、専門知識を実社会に応用・展開し、データサイエンスを用いてるとともに、新手法の開発や新経営戦略論特講Ⅰ

マーケティング＆コミュニケーション
戦略マネジメント※（）
内数字は取得単位数

1年次・春
導

入

データエンジニアリング
データアナリティクス

応用データサイエンス特論（2）●

用社会を牽引する力開発に興味がある。

機械学習入門（2）予測モデル構築（2）●●

ビジネスサイエンス・
ビジネスマネジメント学を研究したことから労務問題に興味を持つ。数学・プログラミングは一般教養の授業で触れた程度だが、現代社会で社会問題に携わるうえではデータを活用した思考が欠かせないと考え大学院へ。将来的には、生活者の意見を分析しEBPMを実践できる人材として、政策立案に関わりたい。

導入演習
（2）

データドリブンマーケティング（2） ●データの可視化と分析（2）●

戦略思考と意思決定（2）●

応用データサイエンス特論（2）●

データエンジニアリング●

データアナリティクス●

ビジネスサイエンス・
ビジネスマネジメント

プログラミングA（SQL）（1）

データサイエンス数学（2）

データエンジニアリング
データアナリティクス

データサイエンスとイノベーション（2）●政策・事業評価（2）
プロセスマイニング原論
（2）

●
●

（2）
●AI倫理とバイアス（2）
生産性と企業価値のマネジメント
（2）

●

演習A-1
（2） 演習B-1（2）（研究指導）（0）●●

応用データサイエンス特論
（2）

1年次・秋

データサイエンスとイノベーション
（2）●

戦略思考と意思決定（2）
データドリブンマーケティング
（2）

●
●

演習A-2
（2） ●演習B-2（2）（研究指導）
（0）

●
●

2年次・春

2年次・秋

導入演習
（2）

●

データエンジニアリング概論（1）●センシングシステム工学（2）
ビジネス最適化のための人工知能
（2）

●
●

データエンジニアリング実践（2）●

情報通信産業とデータサイエンス（2）●●情報推薦とパーソナライゼーション
予測モデル構築（2）（2）●データの可視化と分析（2）
ビジネスデータサイエンス入門（2） ●深層学習の基礎と応用
（2）

●
●

市場と環境へのデータサイエンスアプローチ（2）●

データドリブンマネジメント（2）●

市場と環境へのデータサイエンスアプローチ（2）●●演習A-2
演習A-1（2） ●演習B-1（2）（2） ●演習B-2（2）（研究指導）（0） ●インターン（2） ●（研究指導）（0）●●

応用データサイエンス特論（2）●

プログラミングB（R)（1）

データエンジニアリング●

データアナリティクス

●

総合力強化

データビジネス実践4（製造）（1）●マーケティング戦略論特講Ⅰ（2）●データドリブンマネジメント
（2）
●

●

●

2年次・秋

情報推薦と
パーソナライゼーション
（2）

1年次・春

ビジネスサイエンス・
ビジネスマネジメント

2年次・春

●

総合力強化

入

●

1年次・秋

●マーケティング＆コミュニケーション戦略マネジメント

ビジネスサイエンス・
ビジネスマネジメント

導

●

●

導入演習
（2）

1年次・春
入

演習A-2
（2） ●演習B-2（2）（研究指導）
（0）

●

●

総合力強化

導

深層学習の基礎と応用（2）●

データビジネス実践1
（金融）
（2） ●
戦略思考と意思決定（2）●ビジネス最適化のための人工知能
（2）
●

演習A-1
（2） ●演習B-1（2）（研究指導）
（0）

1年次・春
入

2年次・秋

●

総合力強化

導

2年次・春

データエンジニアリング概論（1） ●情報推薦と●データエンジニアリング実践（2）（1） パーソナライゼーション■CASE4
人文社会学部で学び、テレワークの社会

1年次・秋●■CASE3■ DP4

ブランド戦略
マネジメントマーケティング＆コミュニケーション
戦略マネジメント

データビジネス実践５（保険）

いう思いから入学する。

■ DP3

ブランド戦略
マネジメント

市場と環境へのデータサイエンスアプローチ

データビジネス実践４（製造）

経営計画を含めより自社に貢献したいと■ DP2

ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）

組織マネジメント

インターンシップ／演習A・演習B／特定課題

３つの科学領域でデータサイエンスを網羅する■ DP1

データリスクマネジメントインターンシップ／演習A・演習B／特定課題

データサイエンスとは「データが関与するすべてのサイエンス」を意味します。した

財務・会計

マーケティング＆コミュニケーション
戦略マネジメント

予測モデル構築

総合力強化

計量経済学特論Ⅰ

ビジネス最適化のための人工知能

情報推薦とパーソ
ナライゼーションマーケティング（サイエンス）

経営戦略

応用データサイエンス特論／導入演習

情報通信産業とデータサイエンス

プログラミング D／Python応用

経営学

経済学

リスクマネジメント
法 律

応用データサイエンス特論／導入演習
プログラミング A
／SQL

基礎・理論

人工知能・AI

数学・数理
モデル

統計学

ビジネスデータサイエンス
入門（2）

生産性と企業価値のマネジメント
（2）

●

1年次・秋

2年次・春

2年次・秋

導入演習
（2）

●

プログラミングC（Python基礎）（1）
プログラミングD（Python応用）
（1）

●
●

●ビジネス最適化のための人工知能
プロセスマイニング原論（2）（2）
データサイエンスとイノベーション（2） ●経営情報分析特論
（2）

●
●

●市場と環境へのデータサイエンスアプローチ（2）
計量経済学特論Ⅰ（2）
生産性と企業価値のマネジメント（2） ●ＡＩ倫理とバイアス
（2）

●
●

演習A-1
（2） ●演習B-1（2）（研究指導）（0）

演習A-2（2） ●演習B-2（2）（研究指導）
（0）

●

●

●

●

※この履修モデルは参考例として示すものです。実際に開講される科目や開講される学期は年度ごとに変化するため、ここで示すとおりの履修ができるとは限りません。

8

9

SOPHIA ｜ Graduate Degree Program of Applied Data Sciences

科目紹介

教員紹介／研究テーマ

演習A／演習B

特定課題

演習A・演習Bは、２年次春から通年で履修します。

応用データサイエンス特論

大槻 東巳 教授（理工学部機能創造理工学科）

環境衛生学、空間情報科学、機械・深層学習応用

物性物理学への機械学習の応用

学生が自ら研究テーマを設定し、事例研究、プログ

実業界や学術において活用・研究が進むデータサイ修了条件である「特定課題」に求められる審査基準のラム作成、実データ分析等、さまざまなアプローチに

エンスについて、
当大学院教員が持ち回りで講義する、達成に向け、「演習A（Academic）」
ではアカデミックより、主体的に特定課題の制作を進めます。研究レ

輪講形式の授業です。
データサイエンスの基礎理論か

教員による学術・理論的指導が、「演習B（Business）」

ポートには、実社会におけるデータサイエンス領域にらビジネスでの活用・応用の状況まで、各教員の研究

では実務家教員による実社会における応用・実務的照らしてテーマに妥当性があり、実務課題の解決につ

領域は多様性に富んでおり、それぞれの真髄を講義し大原 佳子 教授

倉田 正充 准教授（経済学部経済学科）

展開力の指導が行われます。

ピープルアナリティクス、データアナリティクス

開発経済学、農業経済学、応用計量経済学、ながる視点が求められます。また、それに加え、大学ます。
「データサイエンスの広さと深さを俯瞰的に掴まさに、本課程の特徴である、
アカデミックとビジ

院としての高度な学術レベルを有していることが必要む」
当大学院での学びの入り口となる授業です。

ネスの融合が実現する授業です。両演習を通じて、学です。演習A・演習Bを通じて、学術的、実践的指導を２年次の演習（ゼミ）での指導教員選択や、大学院生には自らの課題設定力、仮説構築力、分析力、理論

受け、両方向から研究レポートの質を高めていくこと

修了条件である「特定課題」のテーマ設定につながる構築力など、データサイエンティストが求められる総となります。

重要な授業であり、当大学院の教員が持つ多種多様小林 裕亨 准教授

ゴンサルベス・タッド 教授（理工学部情報理工学科）

なバックグラウンドに触れることで、自らの研究テー

データドリブン経営、プロセスマイニング

シミュレーション工学、進化的計算、AI ＆深層学習

伴 果純 准教授

深澤 佑介 准教授

合力を習得、強化することを期待しています。

国際協力

マを深める
「気づき」
を得ることを期待しています。

プロセスマイニング原論

ビジネス最適化のための人工知能予測モデル構築

プロセスマイニングは、業務改善に活用される分析手

人工知能（AI）
は、人間の知的な活動や社交的動物

原材料の価格や顧客の購買確率を予測するなど、法です。デジタル化が進むなかでイベントデータからの群知能を模倣し、コンピュータによる知識処理や学予測モデルの作成はデータ活用において重要な目的

業務の実態を可視化し課題を識別します。例えば定点習を可能にするソフトウェアメタファーです。本講座でとなることが多くあります。様々な分野に適用される

カメラやサイトのアクセスログ、
既存の情報システムからは広い視野をもって、ビジネス最適化（BO）
における人「予測モデル」について、
アラカルト的に知見を広げ、抽出したイベントログ等を活用。
得られた様々なデータ

工知能（AI）と機械学習（ML）の実践的な応用についその全体的な概要を把握しようというのが本講義でから、事象や業務の正確な「プロセス」
を解析することて学びます。AIツールを用いて、売り上げ予測、需要予す。時系列分析・多変量解析・機械学習と、活用場面

で、より効果的かつ効率的な「プロセス」
や潜在的な課測、
在庫最適化などのビジネス上の意思決定に役立つが異なる予測モデルのタイプをすべて一度に学べる

題、ニーズを発掘していきます。産業のCO 2削減にも活情報を解析します。
また、
ビジネスシステム内の待ち行

ことは、
この講義の大きな特徴だと思います。時間の用し得るSDGsの時代において注目の技術です。
本講座

列の最適化や進化的計算といったAIの実際的な活用制約があるため、講義内で一つ一つの理論を深める

では、研究によって蓄積された豊富な事例をもとに、技方法へ発展させます。

ことはできませんが、講義が発想の引き出しとなり学

術論ではない実践的かつ高レベルなプロセスマイニン

さらに、AI活用に伴う社会倫理についても折々で触グを実際の事例も交えながら習得していきます。
目下にれていきます。
ビジネスにAIを取り入れていくうえで改善を望むプロセスがあり、はっきりとした課題意識を

は、XAI（Explainable AI：説明可能なAI）など、ブラッ持つ学生には、きわめて有用な講座です。

クボックスではない利用が肝要になっていくでしょう。

担当教員：百瀬公朗

担当教員：ゴンサルベス・タッド 教授

特任教授

データドリブンマネジメント

データドリブンマーケティング

担当教員：大原佳子

環境経済学、資源経済学、生態系経済学、

データサイエンス、プロセスマイニング研究矢入 郁子 教授（理工学部情報理工学科）

山下 遥 准教授（理工学部情報理工学科）

メディア情報コミュニケーション学

ビジネスアナリティクス、統計的品質管理、

知覚情報処理、コンピュータビジョン、パターン認識

リブンによる事業運営が求められています。
こうしたビジネスでは、教科書にあるような理論や手続きだけ

ジネス
「金脈」
の発見に多くの方が挑戦しました。今日状況下で「データサイエンス」の活用は不可欠です。

ではうまく機能しません。企業や社会でのサイエンスののAIブームにも共通しますが、無闇矢鱈にデータと格本講座では、基本的なAI技術を講義とケーススタ

活用には、
どのような難しさがあり、どのような工夫を闘しても「金脈」
を見つけることは非常に困難です。最ディを通じて学ぶことで、
データサイエンスによるビジ

しなければならないかを、様々な経験を積んだ学生のも重要なことは「課題設定」と「仮説構築」、そして適ネス課題解決の方法を習得します。特に、顧客とのコ皆さん同士の議論を通じ立体的に習得します。講義は切な分析アプローチを「選択」
することです。本講座でミュニケーションの質を高める「顧客理解」や「顧客のそのためのフレームワークや手法、題材としての様々なは、伝統的なデータアプローチであるマーケティング

声の分析」、
あるいは、
データドリブンでの事業運営にケースを提供します。立場の違いを超えて課題を共有

リサーチを通じて「課題＆仮説ドリブン」を、さらに必要不可欠な「需要予測」
や「売上予測」など、ビジネするには？周りを巻き込むためのフレームワークは？

データドリブンマーケティングの実例も学ぶことで、スの現場で求められるAI技術にフォーカスしていまデータによる経営改革に必要な要素とマネジメント＜伝統＞と＜革新＞が融合したビジネスサイエンスス

す。主体的かつ対話的な学びを促進するため、学生自は？本講座ではこういったテーマを検討することで他キルの修得を目指します。

身が興味を持つ分野でのAI技術を題材に、演習や
ディスカッション等の機会を設ける予定です。

と昇華することを目指します。

担当教員：深澤佑介

准教授※50音順で記載※（）
内の学科・専攻と兼務

ビジネスデータサイエンス入門“データマイニング”の世界では、大量のデータからビ

准教授

百瀬 公朗 特任教授

応用統計解析

教授

合理的客観的な企業経営のあり方のことです。実際の担当教員：伴果純

堀江 哲也 教授（経済学部経済学科）

山中 高夫 准教授（理工学部情報理工学科）

ビジネスを取り巻く環境が劇的に変化し、
データド

准教授

機械学習応用、情報推薦、時空間データ解析、
ヘルスデータ解析

農業経済学

期待しています。

1990年代から研究やビジネス実装が本格化した

担当教員：小林裕亨

データドリブンマーケティング、消費者心理学、
ブランドマネジメント

生それぞれの興味や気づきのきっかけになることをデータドリブンマネジメントとは、データに基づいたの授業で得た学術的な知を実世界で通用するものへ

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安納 住子 教授（地球環境学研究科）

学修環境

図書館

研究・自習時間の確保を支える、充実した学修環境を整備しています。
授業の合間や会社帰りの短い時間も有効活用できるよう自由に活用してください。

大学院生室

図書約110万冊、雑誌1万1,000タイトル、
新聞 大学院生が自習の場として活用できるスペース
は20カ国・地域発行の約80紙を所蔵しています。 です。8〜22時で常時開室しています。

PCルーム
十分な台数のPCを備え、Wi-ﬁ 環境を完備。
レポートやプレゼン資料作成時に利用できます。

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