経営系AI人材を養成する経営情報学部のAI・データサイエンス教育

データサイエンスやAIの重要性は、従来「文系」とされてきた分野にも急速に広がりつつあります。
経営情報学部のAI・データサイエンス教育は、ビジネスパーソンとしてデータサイエンスやAIを活用できる経営系の文系AI人材養成を目的としています。経営情報学部の数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、近畿地区の人文・社会科学系私立大学の中で最初に開設されたデータサイエンス・AI教育プログラムです（2020年4月開設）。

カリキュラムの概要

数理・統計・情報・データサイエンスの4つの科目群で構成されています。「ビジネスデータ分析１」「ビジネスデータ分析２」が必修科目で、それ以外は選択科目です。それぞれの科目群には、最低限必要とされる単位数が設定されています。

科目一覧（2021年度以降入学生(注1)）

区分 科　　　目　　　名 配当年次 単位 修得要件 　
数理科目 基礎数学 1234 2 ４単位以上 各区分所定単位修得の上,合計20単位以上
AI数学入門 1234 2
経営数学 234 4
経営科学 234 4
統計科目 経営統計学 234 4 ４単位以上
数理統計学 34 4
多変量解析 34 2
情報科目 プログラミング入門 1234 2 4単位以上
プログラミング1 1234 2
プログラミング2 1234 2
システム開発論 234 2
データベース論 234 2
マルチメディア論 234 2
ネットワーク論 234 2
コンピュータ構成論 234 2
データサイエンス科目 ビジネスデータ分析１ 234 2 6単位以上
ビジネスデータ分析２ 234 2
AI・データサイエンス基礎1 234 2
AI・データサイエンス基礎2 234 2
データサイエンス実践 34 2
AIプログラミング実践 34 2
注1：2020年度入学生対象の科目表は履修要項を参照下さい

経営情報学部　AI・データサイエンス教育Q&A

Q1　データサイエンスとはどんなものですか？

A　データサイエンスは、データに基づいて科学的な分析や予測を行うもので、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータの中から、意外な相関を見いだしたり、予測を行ったりする手法を含みます。
データサイエンスの知識のある人材は、経営やマーケティング等の様々な分野で強く求められています。

Q2　経営系学部なのになぜAI教育をするのですか？

A　AIが社会に浸透する時代に必要なのは、社会のそれぞれの分野でAIを使いこなせる人材です。経営情報学部では、ビジネスの様々な分野でAIを使って仕事をしたり、新しいAIビジネスを生み出せる人材を育成することを目指しています。

Q3　AI・データサイエンスコース以外ではAI・データサイエンス教育の科目を勉強できないのですか？

A　どのコースの勉強をしながらでもAI・データサイエンス教育の科目を履修できます。

Q4　AI・データサイエンスコースと数理・データサイエンス・AI教育プログラムの関係は？

A　同じです。2020年に数理・データサイエンス・AI教育プログラムを設置し､2021年にこれをコースに改めました。他のコースからもAI・データサイエンスコースの科目を学べることを示すため､数理・データサイエンス・AI教育プログラムの名称も併用しています。

Q5　経営情報学部のAI・データサイエンス教育は、エキスパート養成のためのものですか？

A　主たる目的は、経営系の文系AI人材養成です。しかしAIプログラミングやデータサイエンス実践の科目も設置されています。エキスパートを目指す人は、AI・データサイエンスコースの科目を積極的に履修し、AI・データサイエンスを専門とする先生のゼミに所属して、さらに深く学ぶとよいでしょう。

Q6　AIやデータサイエンスの勉強はしてみたいですが、数学の勉強も一緒にしないといけないのですか？

A　現在主流となっているAIは、脳の数学モデルが元になっています。また、データサイエンスでは大量のデータを扱います。従って、AIやデータサイエンスは、数理・統計および情報の基礎知識の上に立っています（下図）。
AIは万能ではなく、限界があります。AIの幻想に振り回されないためにも、AIを正しく利用できるビジネスパーソンになるためにも、AIの理論について基礎的な知識を学ぶことがお勧めです。

Q7　数学が得意な人でないと難しいのでしょうか？

A　入学時は数学が得意でなくでも、1年次から順に科目を履修することで、AIやデータサイエンスに必要な数学的知識が身につくような科目構成になっています。
経営情報学部の数理系科目は、高校までの抽象性・一般性重視の数学とは異なり、経営・経済の問題を多く扱う内容になっています。例えば基礎数学は金利計算を重視しており、経営科学はランチェスター経営戦略や線形計画法等を扱う内容となっています。

Q8　文系学部なのに、どうして「数理」と名前の付いている教育プログラムを提供するのですか？

A　文部科学省が「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の名称を使っているため､それに倣いました。「AI戦略2019」（令和元年６月11日統合イノベーション戦略推進会議決定）では「文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」を目標にしており、それに沿ったものです。

Q9　阪南大学のAI・データサイエンス教育プログラムとはどんな関係ですか？

A　経営情報学部は、本学のAI・データサイエンス教育プログラムに多くの科目を提供しています。経営情報学部のAI・データサイエンス教育の科目には、他学部からの受講ができないものもありますので、経営情報学部の学生は、より高度な学習が可能です。

Q10　修了認定証は発行されますか？

A　科目一覧に示した所定の単位を修得することで数理・データサイエンス・AI教育プログラム修了認定証が発行されます。

Q11　修了認定証発行以外にこのプログラムを学んで得することはありますか？

A　以下の制度があります（対象は2021年度以降入学生より）。
(1)この教育プログラムの科目を24単位以上修得した者を表彰する。
(2)上記の者のうち、修得済単位数5位までを表彰し、図書カードを与える。

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