【大妻女子大学】データサイエンス×ビジネスを学んで身近な社会課題を解決する
大妻女子大学データサイエンス学部

学部長
大妻女子大学は、2025年4月に女子大学では首都圏初の「データサイエンス学部」を開設した。キャッチフレーズは、「データ力で もっと自由なわたしに」。データサイエンスとビジネス(経済学・経営学)の学びを通じて、実社会が抱える課題を解決する力を身につけ、自立して学び働き続けられる女性を育成している。データサイエンス学部長の冨浦英一教授に話を伺った。
データをビジネスにつなげられる人材を育成する
企業や自治体のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進、AI(人工知能)活用が本格化する流れを受け、全国の大学でデータサイエンス系学部の開設が増えている。そんななか、大妻女子大学は、女子大学では首都圏初となる「データサイエンス学部」を2025年4月に開設した。

「AIの発展により、システムエンジニアなど従来のIT人材のニーズは充足していく可能性があります。今後、本当に求められるのは、データをビジネスにつなげられる人材です」
そう語るのは、大妻女子大学データサイエンス学部の学部長・冨浦英一教授だ。専門は、応用計量経済分析や経済政策。東京大学経済学部卒業後、通商産業省(現・経済産業省)勤務時代に、マサチューセッツ工科大学(MIT)で経済学博士号(Ph.D.)を取得。その後、さまざまな大学で教職に就き、2023年度まで一橋大学経済学部教授を務めていた。
そんな冨浦教授が力を入れるのが、「データサイエンス」×「ビジネス」の融合だ。特に、経済学・経営学に加え、統計学の基礎知識を身につけたデータサイエンス人材の育成を目指している。社会のリアルな課題を知るため、企業との協働プロジェクトにも力を入れているという。

「データサイエンス=難しい数学と思われがちですが、そんなことはありません。データサイエンスは、もともと統計学とコンピュータサイエンスの融合領域です。統計学の基本を身につけて、コンピュータを使いこなすことができれば、誰でも挑戦できる領域です。ここでデータを収集・整理し、分析するスキルを身につければ、社会のどの分野でも活躍できるでしょう」
大妻女子大学データサイエンス学部 3つの特色
大妻女子大学データサイエンス学部の学びは、PBL(課題解決型学習)、ITスキル、ビジネス、統計学という4つのフィールドで複合的に展開される。1年次から少人数制のゼミナールに所属し、双方向型のPBLを通して、統計学とプログラミングなどのITスキルを駆使して、ビジネスの課題に挑む。学外企業等との協働体験を積むプロジェクト型の学びも経験できるのが魅力だ。

1 少人数環境でビジネスにつながるデータサイエンスを学ぶ
統計学・データ分析の基礎を身につけ、さらに経済学・経営学も学んでビジネスへの応用力を習得することができる。4年間を通じ少人数クラスできめ細かい指導を受けられるのも魅力。学生一人ひとりの理解度に合わせた数学などのサポート授業も充実している。

2 企業等とチームで協働する学び
企業等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、他者と協働しチームで学ぶことができる。パートナーは、NTT東日本、JR東日本など、業界を代表する一流企業が勢揃い。今後もパートナー企業は増えていく予定。

3 女子大学ならではの手厚い就職サポート
学内企業説明会、OG懇談会、大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を利用できるのも大妻女子大学の強み。今後の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、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る。


※掲載情報は、2025年11月時点のものです。
Text by 丸茂健一(minimal)
UNIVERSITY INFO
Faculty of Data Science
データサイエンス×ビジネスで文理融合の知見を備えた女性を育成する
2025年4月に開設。卒業後の就職を見据え、ビジネスへの応用に焦点を当てたカリキュラムを用意。統計・情報系とビジネス系の両方の科目群を学び、入門、基礎、発展と段階的に学修を進めることができる。経済学・経営学と併せて学びながら、個々人の状況に応じた数学などの学びのサポートが充実。また、企業等のデータに実際に触れ、現場の課題を発見・解決するPBL型の実践的な授業も実施される。
カテゴリ
私立大学
学部・学科
- 【データサイエンスを学べる学部】
- ■データサイエンス学部/データサイエンス学科
- 【その他の学部】
- ■家政学部 ■文学部 ■社会情報学部 ■人間共生学部(2026年4月開設) ■比較文化学部
所在地・アクセス
千代田キャンパス(データサイエンス学部)
〒102-8357 東京都千代田区三番町12番地
JR総武線「市ケ谷」駅下車 徒歩10分
都営新宿線、東京メトロ有楽町線・南北線「市ケ谷」駅下車 徒歩7分
東京メトロ半蔵門線「半蔵門」駅下車 徒歩5分
東京メトロ東西線「九段下」駅下車 徒歩12分
問い合わせ先
- 広報・入試センター(学校見学、個別相談、オープンキャンパス)
- TEL:03-5275-6011
この記事に紐づくタグ
このカテゴリの他の記事
この記事を読んだ人におすすめの記事
-
【東洋大学INIAD】「チーム実習」座談会 チームで社会課題と向き合った成果を学会でポスター発表!
川浦 弘暉 さん、荒巻 杏実 さん、宮原 咲弥 さん、原 良 さん
東洋大学
情報連携学部(INIAD) -
【東京大学医学部】医療とテクノロジーを融合させた未来を模索中!
松村 大央 さん
東京大学医学部
医学科 6年 -
【データサイエンスCROSSTALK】大学&企業に聞く「データサイエンス」でスポーツビジネスを活性化する方法とは?
関東学院大学 経営学部×データスタジアム株式会社
-
2027年度版:情報系/データサイエンス系学部の総合型選抜まとめ【東日本編】
データサイエンス百景編集部
-
2027年度版:情報系/データサイエンス系学部の総合型選抜 出願期間早見表
データサイエンス百景編集部
-
2027年度版:情報系/データサイエンス系学部の総合型選抜まとめ【西日本編】
データサイエンス百景編集部
みんなが見ている情報をチェック
人気記事
-
1
-
2
FUTURE
【東洋大学INIAD】「チーム実習」座談会 チームで社会課題と向き合った成果を学会でポスター発表!
川浦 弘暉 さん、荒巻 杏実 さん、宮原 咲弥 さん、原 良 さん
東洋大学
情報連携学部(INIAD) -
3
-
4
-
5
人気キーワード
-
1
データサイエンス -
2
AI(人工知能) -
3
環境保全/エコロジー -
4
ChatGPT -
5
機械学習
注目のキーワード
-
1
AI(人工知能) -
2
生成AI -
3
ディープラーニング(深層学習) -
4
ブレインマシンインターフェース -
5
メタバース







