千代田キャンパス

データサイエンス学部

2025年4月開設

大妻女子大学で学べる
データサイエンスとは？

データサイエンス（DS）は、
ビッグデータの出現で注目された新しい学問です。

統計学やITスキルを用いてデータを分析し、
日常のあらゆる場面へ応用できることが特徴です。
本学では、皆さんの多くが企業へ就職することを念頭に
ビジネスへの応用に焦点を当て、経済学・経営学と併せて
学びます。

日常にあるこんなこともデータサイエンスでひもとける！

CASE01: ファッションアプリで、自分の欲しいアイテム・
似合いそうなアイテムがおすすめ表示されるのはなぜ？

CASE02: テーマパークのアトラクションに一番効率的に
乗れる時期や時間帯は？！

CASE03: 学園祭の企画出しに、生成AIを使ったら良いヒントがもらえた！
なぜこんなにピンポイントな情報が出せるの…？

「データ×わたし」

日常でのふとした疑問や何気ない気づきが、データ力によってさまざまな可能性を導きます。
そして、その可能性によって彼女たちの未来はどう変わっていくのでしょうか。

大妻女子大学データサイエンス学部開設告知CMコスメ編
大妻女子大学データサイエンス学部開設告知CMエンタメ編

大妻女子大学で学ぶ３つの魅力

FEATURE.1

ビジネスにつなげる
データサイエンスの学び

データサイエンスの基礎から応用を幅広く学び、経済学・経営学も学んでビジネスへの応用力を身につけます。
FEATURE.2

企業等とチームで協働する学び

企業のデータに実際に触れ、現場の課題を発見・解決するPBL型の実践的な授業を通して、他者と協働し推進できる総合力を養うことができます。
FEATURE.3

少人数クラスときめ細かいサポート

4年間を通じ少人数クラスできめ細かい指導を受けることができます。また、個々人の状況に応じた、数学などの学びのサポートもあります。

４年間のカリキュラム例

1年次

データサイエンスに必要な
入門的な専門科目も1年次で学びます。
この他に、英語や全学共通科目も履修し、
幅広い教養を磨きます。

統計学入門
情報処理入門
プログラミングⅠ
経済学入門
経営学入門
データサイエンス入門
入門演習など

高校までの文系・理系の枠組みを越え、
社会で通用するスキルの基礎や、
データを駆使して活躍するための土台となる
基礎を習得します！

2年次

各分野の基礎的な専門科目を学び、
自身の興味・関心に応じた
分野の発展レベルの学びを進めていきます。

Case 1 : データサイエンティストやアナリスト

数理統計学
プログラミングⅡ
AI・機械学習
ネットワークとセキュリティ
など

AI基礎

AI（人工知能）の定義、AIの歴史、画像認識・自然言語処理などの応用事例を学び、データ分析のための機械学習・ディープラーニングの基礎、生成AIの活用も学びます。

Case 2 : 実務でデータを扱うビジネスパーソン

経営戦略
キャリア開発
マーケティングデータ分析
政策評価
など

ビジネス・エコノミクス

企業がどのような市場に参入し、どのような商品をいくつ作り、どのような価格で
どのように売るのかについて、ミクロ経済学の観点から学びます。

3年次

3年次から専門演習に所属し、
少人数・双方向のゼミで専門性を深めます。
産学協働のプロジェクト体験
にもチャレンジします。

Case 1 : データサイエンティストやアナリスト

Webプログラミング
深層学習
数理モデリング
システムソフトウェア
など

デジタルマーケティング

デジタルを活用したマーケティングのあり方、具体的方法、デジタルに特有の問題などを学び、デジタルを活用したマーケティング戦略を立案することを目指します。

Case 2 : 実務でデータを扱うビジネスパーソン

女性労働
社会保障
人材データ分析
ヒューマンコンピュータインタラクション
など

ダイバーシティ経営

組織において女性、高齢者、外国人などの多様な人材がいかに能力を発揮できるようにするのか、そのような人材の活躍を支援するのかについて実践的に学びます。

4年次

専門性を深める中で、
関心の高いテーマを定め、
４年間の集大成として、ゼミで
卒業研究を行います。

専門演習
卒業研究
など

「情報・統計・経済・経営」を

MIXして学ぶ！

これからのビジネスに必要な４領域を
データサイエンス学部で！

企業と協働する学び

データを駆使して、生活を支える・ビジネスを
展開する官公庁や企業等と連携・協力した学びが
展開されます！

提携・協力予定機関一覧（50音順）

NTT東日本
気象庁
QUICK
CCCMKホールディングス
JR東日本
SOMPOホールディングス
千代田区
TOPPANデジタル
ビデオリサーチ
流通経済研究所　など

提携企業からの声

大妻女子大学との連携により、データサイエンスとビジネスの学びを通じて社会課題を発見・解決する力を身につけた人材育成に貢献していきます。

JR東日本執行役員
イノベーション戦略本部統括

西村佳久氏

SPECIAL INTERVIEW

なぜ今社会はデータサイエンスを

必要としているのか？

専門家に語っていただきました。

1. 女性のデータサイエンティスト人材が求められる理由は？

2. 大妻のデータサイエンス学部のカリキュラムの魅力とは？

3. データサイエンス学部で身につくと考えられるスキルとは？

4. キャリアから見るデータサイエンスを学んだ先の未来

教員紹介

データサイエンス学部では14名の教員が着任予定です。教員の専門分野・メッセージを順次公開致します。
（学部関連情報は2025年４月時点の想定に基づきます。）

冨浦英一教授

担当授業科目: 経済学入門、地域経済データ分析、国際経済データ分析など

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椎名洋教授

担当授業科目: 統計学入門、数理統計学、多変量データ解析など

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小野陽子教授

担当授業科目: データサイエンス倫理、デザイン思考、微積分学Iなど

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塩崎潤一教授

担当授業科目: チームマネジメント、データ可視化、調査法、デジタルマーケティング、実務から学ぶデータサイエンスなど

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石川裕教授

担当授業科目: コンピュータシステム、ネットワークとセキュリティ、システムソフトウェア、並列分散システムなど

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本田新九郎教授

担当授業科目: ヒューマンコンピュータインタラクション、IoT、AI入門、情報処理入門など

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鶴光太郎教授

担当授業科目: ビジネス・エコノミクス、企業経済データ分析、マクロ経済と経済政策、金融システムなど

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永瀬伸子教授

担当授業科目: 女性労働、社会保障論、労働データ分析など

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網倉久永教授

担当授業科目: 経営学入門、経営戦略論、戦略データ分析、イノベーションマネジメントなど

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野澤智行教授

担当授業科目: マーケティング、マーケティングデータ分析、マーケティング・コミュニケーション、消費者行動など

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尾崎剛准教授

担当授業科目: 深層学習、プログラミングI, II、情報処理入門など

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髙崎美佐准教授

担当授業科目: 人材開発論、キャリア開発、人材データ分析など

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田島友祐講師

担当授業科目: 線形代数学Ⅰ、線形代数学Ⅱ、確率入門、回帰分析、数理モデリング、時系列分析など

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目指せる進路とサポート体制

学内企業説明会、OG懇談会、本学独自の就職ガイダンス、公務員試験対策など
豊富な就職サポートがそろっています！

今後社会において必要不可欠なデータサイエンスの素養を身につけることで、企業での活躍の幅が広がります。
また、特定のスキルを身につけることで多様なライフイベント（結婚、出産、介護など）を経ても
キャリアを継続しやすい状態をつくることができます。

目指せる進路例

業界: ■ 情報・通信

■ 卸売・小売

■ 金融・保険

■ 運輸、エンターテインメントなどのサービス

■ 公的機関（国や地方自治体）

など他多数

職種: ■ データサイエンティスト

■ システムエンジニア

■ マーケッター

■ 企画

■ 営業

■ 人事

など他多数

目指せる資格: ■ 学芸員※

■ 図書館司書※

■ ITパスポート

■ 統計検定

など

※ 卒業要件単位外である学芸員関連科目、図書館司書関連科目の履修が必要。

データサイエンスの仕事

あらゆる業界においてデータに関わりながら活躍している方に大妻女子大学がインタビュー！
データやデータサイエンスの楽しさ・疑問について聞いてみました。

よくある質問

Q1 文系ですが受験しても問題ないですか？: はい、まったく問題ありません。データサイエンスを学びたいという意欲や興味が大切です。データは、ビジネスはもちろんのこと、例えばスポーツ、音楽や絵画にもデータは重要な要素になっています。そのため、多種多様な強みを持った人がデータに関わることで、データの可能性も広がると考えています。

Q2 数学に苦手意識があり不安です。入学前、後のフォローなどはありますか？: 入学後は基礎から学べる科目や、オンラインを利用した自習支援システムも導入して学びをサポートする予定です。また、データサイエンス学部で学ぶのは、データから価値を生み出すための道具としての数学です。公式を暗記したり、定理を証明したりするものではないので、高校までの数学とは少しイメージが違うかもしれません。また入学前教育として入学後の教育を見据え、各人のレベルを考慮した教育を考えています。あまり不安になりすぎずに、データを扱うことに興味があればまずは挑戦いただきたいと思います。

Q3 新学部のため就職実績がないのが不安です。想定される活躍先や大学・学部としての 就職サポートやキャリアサポートがあれば教えていただきたいです。: データはあらゆる業種・職種にとって欠かせないものです。そのため、広告・クリエイティブ、営業・人事、コンサルタント、エンジニア、マーケティング、公務員・自治体はじめ、データサイエンスの専門知識はさまざまな業種で生かせます。また、大妻女子大学ではさまざまなキャリア支援、就職対策のガイダンス、講座を用意しています。筆記試験・面接対策も充実しており、学生一人ひとりが十分に準備をして就職活動に臨めるよう支援しています。学部でもきめ細かな就職サポートを考えます。

Q4 オープンキャンパスに参加したことがないですが出願を検討しています。問題ないでしょうか。: オープンキャンパスに参加経験がなくとも受験は可能です。ただ、オープンキャンパスに来校されると、学部の内容や授業イメージ・大学自体の魅力・雰囲気などを体験できます。可能な範囲で、出願前に一度来校いただくことを推奨しております。

Q5 女子大でデータサイエンスを学ぶ魅力やメリットを詳しく知りたいです。: 社会では女性リーダーの登用がまだまだ課題となっていますが、女子大なら女子学生も学びの中でリーダーとしての経験を積むことができます。また、女性が働く中で、情報化社会の基盤であるデータサイエンスを学んでおくことは、「今」だけではなく「未来」に役立つ一生の財産になると思います。

Q6 ゼミ配属は何年生からですか。: 卒業研究につながる専門ゼミは３年生からです。1・2年生も各学期にゼミに参加します。

学部設置理念

データ力でもっと自由なわたしに

近年、DXの推進やAIの活用が本格化しておりデジタル人材への需要が社会で急激に増加しています。
特にスマートフォンなどに蓄積されるビッグデータは、活用を通じて新しいライフスタイルを切り拓く可能性を秘めています。
しかし、理工系分野における女性比率は依然として低い状態が続いています。

大妻女子大学では、実技実学重視のもと教育・研究を追究してきた歴史があります。
データサイエンスとビジネス（経済・経営）の学びを通じて、実社会が抱える課題を発見・解決する力を身につけ、
自立して学び働き続けることができる女性の育成を目標としています。