ビジネス
データサイエンス
学部
2025年4月
開設
ビジネスデータサイエンス学部とは
スマートフォンやIoTの普及によって、
あらゆる種類の膨大なデータが
蓄積できるようになった現代社会。
データを起点に新たな価値を創出する、
データサイエンスの知見が
「学の実化」を理念に掲げる関西大学では、
高度なデータサイエンスのスキルを持ち
それをビジネスの現場で生かせる人材を
「ビジネスデータサイエンス学部」を
2025年に開設します。
見えないものを見る
ありたい未来をつくるビジネスの力。
ふたつの力を併せ持った、
未来を切り拓く人を育てます。
学びの特色
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- 文理の枠にとらわれない
きめ細やかな教育 - 少人数の手厚い初年次教育（ゼミなど）でビジネスとデータサイエンス双方の基礎知識を習得
- 文理の枠にとらわれない
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- 専門性を深める
高度な教育環境 - 実務家を含めた国内屈指の経験豊かな教員陣による実践志向の専門教育
- 専門性を深める
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- 実社会とつながった
リアルな学び - 企業との連携による実データを活用した実践的な学修や産学連携プログラムへの参画
- 実社会とつながった
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- 主体的な学びを促す
アクティブラーニング科目 - ビジネスとデータサイエンスの融合による課題発見・解決能力を身に付ける実践的学修
- 主体的な学びを促す
コラム
「ビジネス」と
「データサイエンス」の
両者を体系的に学ぶ
よくあるご質問
どのような入試がありますか?
一般選抜や総合型選抜などを予定しています。一般入試では、高校で学ぶ基礎学力を重視した試験を行います。「英語」「国語」「地歴、公民または数学」の3教科型入試や、「英語」「数学」の2教科型入試を予定しています。文系・理系を問わず幅広く学生を募集します。
数学が苦手なのですが、
数学の知識が必要ですか?
高校で学ぶ数学の全範囲が必要ということはありませんが、データサイエンスに関わる数学は学ぶ必要があります。ビジネスデータサイエンス学部では、数学の入門科目を設置し、全ての学生が、データサイエンスを学ぶ上で必要な素養である数学の基礎的知識を理解できるようにしています。ビジネスを目的とした数学を学ぶため、数学に苦手意識がある方でも、必要性を理解して楽しく学ぶことができます。
「情報」や「ビジネス」
他の学部とのちがいは何ですか?
- 総合情報学部での学び
- 総合情報学部では「情報」をキーワードに、法学・経済学・社会学・心理学・教育学などの人文・社会科学から、コンピュータ科学まで幅広い分野を横断的に学びます。CG、プロジェクションマッピングなど映像系の制作も行います。また、アプリ開発やゲーム制作、画像解析などに取り組んでいることも特徴です。
- 商学部での学び
- 商学部は「流通」「ファイナンス」「国際ビジネス」「マネジメント」「会計」を専門分野として有し、ビジネスに特化した専門的な教育を受けることができます。
- システム理工学部での学び
- システム理工学部では数学と物理学分野に工学系の学びも加えた幅広い教育・研究が展開されています。「データサイエンティスト育成プログラム」や「機械データサイエンス教育プログラム」などを通じてAI・IoT時代のモノづくりをリードする技術者をめざすことができます。
どこで学ぶのですか?
「吹田みらいキャンパス」がビジネスデータサイエンス学部のキャンパスです。2023年10月に開設されたばかりの最新キャンパスには、新学部のほかにも244個室設置の国際学生寮やグラウンドなどが揃います。企業・自治体との連携だけでなく、留学生との交流、体育会クラブの活動など、多様な人が集い活気に溢れる環境で学びます。千里山キャンパスの北東2.2kmに位置し、関西都心部へのアクセスも便利です。
- アクセス
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- JR京都線「岸辺」駅で下車、徒歩約18分または阪急バスに乗り換え。
- 阪急電鉄千里線「南千里」駅で下車、阪急バスに乗り換え。
- 北大阪急行電鉄「桃山台」駅で下車、阪急バスに乗り換え。
（阪急バス利用の場合は「七尾西」下車、徒歩約3分）
（吹田みらいキャンパス）
卒業後の進路イメージ
IT産業やメディア、製造業などあらゆる分野でデータサイエンティスト、マーケティングアナリスト、政策・戦略立案者として活躍することが期待されています。経済産業省の発表では、2030年の日本ではIT人材が約79万人不足するとされており、人材ニーズが非常に多い分野です。
- 情報技術を活用する全ての組織
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ビジネスとデータサイエンス両方の視点から高度な技術を 実課題に適用する ビジネスデータ サイエンティスト -
高度な情報処理技術を身に付け、複雑な実問題の解決を行う 技術志向人材 - ベンチャー企業
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ビジネスデータサイエンティストとして新たな価値を生み出す 起業家 - 教育・研究機関
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ビジネスと人工知能、計算機科学、統計学などとの学際分野における 教育・研究者
卒業生インタビュー
ビジネスデータ
データラボ 機械学習チーム
ビジネスデータ
どういうものですか？
例えば、皆さんにとっても身近なショート動画のSNSアプリも、ビジネスデータサイエンスによって運用されています。ユーザー一人ひとりの行動履歴や関心事に基づいて、興味がありそうな動画を個別に勧めてくる仕組みになっています。簡単に言うなら、スマートフォンなどから膨大なデータを収集して、そこから価値ある規則性を見つけ出し、サービスや事業の成長や改善につなげることが、ビジネスデータサイエンスが果たす役割です。ちなみに私はLINEヤフーで他のチームと協力しながら、オンラインショッピングの顧客行動データの解析などを行っています。
データサイエンスによって
世の中はどう変わっていくと思いますか？
一例ですが、さまざまな伝統産業は後継者不足による人手不足や、受け継いできた技術が途絶えることが懸念されています。しかし、対極にあるように見えるAIやデータサイエンスを合流させることで、作業を効率化し、技術をデータ化することが可能になるでしょう。ビジネスと社会のあらゆる分野で、データサイエンスは活用されていますし、今後ますます可能性を広げていくと思います。
関西大学で学んで
よかったと感じることはありますか？
新しくできる学部でも同じだとうかがっていますが、ビジネス上の「生のデータ」と呼んでいる実際の企業などのデータを扱って学べたことです。未整理のデータを扱いやすくきれいな状態に整備するには、実践経験を重ねることが大切です。また、分析結果を「ストーリー」として分かりやすく説明する力も、研究室で養われたと思います。
