仮想空間と現実空間を高度に融合させ、今までにない価値を生み出すことで、経済発展と社会的課題の解決の両立を目指す社会、「Society5.0」。大阪経済大学の情報社会学部には、そんな未来社会を具現化するための、実践的な「学び」があります。
知りたいこと、興味のあるキーワードから
「未来」のイメージを拡張し、情報を
味方につけ、新たな価値を生み出す知識や
スキルを身につけていきましょう。
知りたいこと、興味のあるキーワードから
「未来」のイメージを拡張し、情報を
味方につけ、新たな価値を生み出す知識や
スキルを身につけていきましょう。
情報社会学部では、「社会学」「現代ビジネス」「データサイエンス」「情報デザイン」という4つの専門領域を横断的に学べる点が特長です。自身の志向や学ぶスタイルに合わせて、領域をまたいだ自由な履修計画を立てることができます。実社会で集めたデータを分析・考察し、創造的な研究や課題解決の提案に挑戦していきましょう。
「表現とコミュニケーション」
情報を、目的に応じて、適切にわかりやすく伝えるための、表現とコミュニケーションの能力を養います。映像デザインや広告制作を通じ、デジタル技術と人間的感性が融合したアウトプットを目指します。
「データ分析とアプリ開発」
コンピュータ理論と情報処理技術を駆使して、高度なデータ分析やアプリケーション開発ができる能力を養います。データサイエンスやプログラミング、データエンジニアリングを学び、IT エキスパートを目指します。
「課題発見と解決策を創造する」
データ分析手法を駆使した課題発見と解決能力を養い、社会の中で人々と協働し、創造的なプロジェクトや解決策を提案します。インタビューやアンケート調査、SNS 分析を用い、社会学による社会の理解と課題解決を目指します。
「ビジネス実装とマネジメント」
広い視野を持ちマネジメントに関わることができる人材として、より実践的な能力を養います。経営や財務、データ分析能力を兼ね備え、IT を自在に活用することができるビジネスパーソンを目指します。
「Society 5.0」とは、日本政府が提唱する、情報技術を活用した社会の新しい形態です。これまでの社会の発展を4つの段階に分け、次の段階として「Society 5.0」を位置づけています。「Society 5.0」では、情報技術の進化により、さまざまな社会課題を解決することが期待されています。たとえば、自動運転技術を活用した交通渋滞の解消や、高齢者の介護支援、地方創生などが挙げられます。また、産業分野においても、IoTやAIを活用して生産性向上や新たなビジネスモデルの創出が期待されています。「Society 5.0」の実現には、様々な技術やサービスの開発、社会インフラの整備、法制度の整備などが必要です。日本政府は、2025年までに「Society 5.0」を実現することを目指しており、これに向けた取り組みが進められています。
- 関連する科目
- 基礎社会学 ／ 現代社会とコンピュータ ／ データサイエンス基礎
データサイエンス領域
ビッグデータとは、膨大な量のデータを指します。ビッグデータは、高速処理や複雑な分析が必要であり、従来のデータ処理技術では対応できないことが多いため、新しい技術の開発が進められています。ビッグデータは、企業や組織が保有するデータから、新たなビジネスモデルやサービスの創出、問題解決、競争力の向上などにつながる可能性があります。
- 関連する科目
- プログラミング基礎 ／ 企業情報システム論 ／ データベース論
情報デザイン領域
メディアアート（New media art, media art）とは、芸術表現に新しい技術的発明を利用する、もしくは新たな技術的発明によって生み出される芸術の総称的な用語です。現代のメディアアートは、テクノロジーとアートが融合したジャンルであり、VR/AR技術、AI、インタラクティブな作品、データ可視化、環境問題を扱った作品などが注目されています。これらのトレンドは、テクノロジーの発展や社会の変化に合わせて変化しています。
- 関連する科目
- メディアアート論 ／ 映像メディア論 ／ インタラクションデザイン論
社会学領域
ソーシャルメディアは、インターネットを通じて、ユーザー同士が交流をするためのツールです。代表的なものに、Facebook、Twitter、Instagram、YouTubeなどがあります。ニュースやトレンド、趣味や興味を持つ分野の情報など、様々な情報がリアルタイムで共有され、また個人が自分の考えや意見を発信したり、世界中の人々とコミュニケーションを取ることもできます。ソーシャルメディアは個人間のコミュニケーションだけでなく、情報の共有や収集、企業や組織との対話、地域やコミュニティの課題解決など、様々な役割を持っています。しかし、誤った情報やネガティブな情報が拡散されることもあるため、正しい情報を見極めることが重要です。
- 関連する科目
- ソーシャルメディアの社会学 ／ メディアリテラシー論 ／ コミュニケーション論
データサイエンス領域
Python は 1991 年にグイド・ヴァン・ロッサムにより開発されたプログラミング言語です。シンプルで読みやすく、学習しやすいという特徴があります。また、Pythonは、豊富なライブラリやフレームワークがあり、Webアプリケーション開発、データ分析、人工知能などの多様な用途に対応しています。そのため、様々な業界や研究分野で使用されています。
- 関連する科目
- Pythonプログラミング ／ Pythonとデータベース ／ データサイエンス応用
デザイン思考とは、デザインの手法をビジネスや社会問題の解決に応用することを指します。デザイン思考では、ユーザーのニーズを理解し、問題を定義し、アイデアを出し、プロトタイプを作成し、テストするという一連のプロセスが重要視されます。デザイン思考を用いたプロジェクトによって、従来のビジネスモデルや問題解決方法にとらわれない、新しいアイデアや視点を生み出すことができます。
- 関連する科目
- デザイン思考入門 ／ 消費者行動論 ／ 総合デザイン論
現代ビジネス領域
DX（Digital Transformation）とは、デジタル技術を活用して企業や組織のビジネスモデルやプロセスを変革することを指します。DXを推進することで、企業や組織は、より効率的かつ革新的なビジネスを展開し、市場競争力を強化することができます。社会の課題解決や持続可能な社会の実現に向け、社会全体に大きな影響を与えることが期待されています。
- 関連する科目
- 組織論 ／ 人的資源管理論 ／ 現代社会と労働
社会学領域
社会調査とは、社会現象を客観的に分析するために、データを収集し、分析することを指します。社会調査は、社会の現状を客観的に把握するための貴重な手段です。正確なデータを収集し、それをもとに問題解決や戦略立案に役立てることが重要です。たとえば、貧困や格差、犯罪などの社会問題を把握し、解決するために、社会調査が行われます。またビジネスにおいても、社会調査が活用されます。市場調査や顧客満足度調査などを行い、商品やサービスの開発や販売戦略の立案に活用されます。
- 関連する科目
- 社会調査ケーススタディ ／ アンケート分析法 ／ インタビュー分析法
情報デザイン領域
戦略的ブランディングとは、企業や製品、サービスなどのブランドを戦略的に構築することを指します。戦略的ブランディングでは、ターゲットオーディエンスの理解、ブランドのアイデンティティの確立、コミュニケーション戦略の策定などが重要視されます。戦略的ブランディングによって、ブランドの価値を高め、企業や製品、サービスなどの競争力を向上させることができます。
- 関連する科目
- 広告戦略論 ／ 広告デザイン基礎 ／ デジタルマーケティング論
現代ビジネス領域
フィンテックとは、金融（Finance）とテクノロジー（Technology）を組み合わせた新しいビジネスモデルを指します。フィンテックは、スマートフォンやインターネットを活用したサービスが多く、銀行や証券会社などの従来の金融機関に対して、新しい競争相手として注目されています。フィンテックは、小口投資や決済サービスなど、さまざまな分野で活用されています。
- 関連する科目
- 経営戦略論 ／ 金融リテラシー ／ Pythonによるファイナンス
IoTとは、Internet of Things（モノのインターネット）の略称で、インターネットに接続された様々な物理的なモノを指します。IoTを活用することで、モノ同士が通信し、自動的に情報をやり取りすることが可能になります。たとえば、家電製品や車、工場設備などがIoTによって接続され、センサーからのデータを収集し、遠隔で制御することができます。IoTは、さまざまな分野で活用されており、ビジネスや社会問題の解決にも貢献しています。
- 関連する科目
- 現代社会とコンピュータ ／ 現代社会と人工知能 ／ 基本情報システム論
情報デザイン領域
クリエイティビティとは、創造性や発想力などの能力を指す言葉です。現代においては、芸術やデザインの分野だけでなく、ビジネスや技術の分野においても重要な能力です。人間の創造性は、脳の働きや環境の影響など、さまざまな相互作用によって高まります。異なる分野の知識や経験を組み合わせたり、多分野の人々と交流することで、新しいアイデアや視点が生まれ、ビジネスや社会の課題を解決する方法が生み出されます。
- 関連する科目
- 総合デザイン論 ／ 広告クリエイティブ論 ／ メディア・コミュニケーション論
データサイエンス領域
統計学は、数理的手法を用いてデータを解析する学問です。私たちが生活する上で、様々な場面で統計学が活躍しています。統計学には、記述統計学と推論統計学の2つの分野があります。記述統計学は、データを要約し、可視化することで、データの特徴を理解することを目的としています。推論統計学は、標本から母集団の特徴を推論することを目的としています。現在、社会はビッグデータ時代に突入しています。このような時代において、統計学はますます重要な役割を担います。ビッグデータから有用な情報を抽出するためには、統計学的手法が必要不可欠です。
- 関連する科目
- データサイエンス統計学基礎 ／ 経済シミュレーション ／ 実践データサイエンス
現代ビジネス領域
マーケティングとは、商品やサービスを通して、顧客に価値を提供し、企業の利益を最大化するための重要な戦略です。現代のビジネスにおいて、マーケティング戦略は非常に重要な役割を担っています。近年は、生活者の嗜好や行動パターンの多様化、デジタル技術の進化などにより、マーケティング戦略の複雑化が進んでいます。データドリブン分析・多様なチャネル活用・カスタマージャーニーへの理解・パーソナライゼーション等を活用し、多様化する生活者の嗜好や行動パターンの変化に合わせた対応が必要です。
- 関連する科目
- マーケティング論 ／ 国際マーケティング論 ／ 経営戦略論
社会学領域
地域社会とは、私たちが暮らす地域の中で形成される社会のことです。人々が共に生活し、協力しながら社会を形成していくコミュニティそのものでもあります。地域社会の未来について考えるとき、地域住民自身が主体となって取り組むことが不可欠であり、地域の課題や問題を共有し、協力して解決することで、より良い地域社会を実現することができます。多様性を尊重し、誰もが安心して生活できる場であることが求められています。
- 関連する科目
- 地域社会学 ／ 地域コミュニティ論 ／ 地域政策
AIとは、人工知能（Artificial Intelligence）の略称で、人間が行う知的な活動をコンピュータによって実現する技術を指します。具体的には、自然言語処理や画像認識、音声認識などが挙げられます。AIは、人間の能力を超える高度な処理を行うことができるため、ビジネスや社会問題の解決にも活用されています。
一方、機械学習とは、コンピュータによる学習の仕組みを指します。機械学習では、コンピュータがデータから規則性を学習し、その知識を活用して問題を解決することができます。機械学習は、AIを実現するための基盤技術として重要な位置づけにあります。
一方、機械学習とは、コンピュータによる学習の仕組みを指します。機械学習では、コンピュータがデータから規則性を学習し、その知識を活用して問題を解決することができます。機械学習は、AIを実現するための基盤技術として重要な位置づけにあります。
- 関連する科目
- データサイエンス基礎 ／ 現代社会と人工知能 ／ プログラミング思考入門
現代ビジネス領域
企業会計は、企業がどのように経済活動を行い、どのような成果を上げたかを計算し、情報を提供することを目的とした会計のことです。企業の経営者や株主、投資家、銀行など、様々なステークホルダーにとって重要な情報を提供します。企業会計を正しく理解し、適切な情報提供を行うことが、企業の健全な経営につながることが期待されます。
- 関連する科目
- 会計と歴史 ／ 簿記論 ／ 経済情報分析
情報デザイン領域
体験デザインとは、製品やサービスを使用したときのユーザー体験をデザインすることを指します。製品やサービスを使う際のストレスや不満を軽減し、より快適なユーザー体験を提供することを目的とし、製品やサービスを使う過程での感情や思考、行動を理解し、それらをデザインに反映させます。体験デザインは、製品やサービスの企画段階から行われることが多く、ユーザーのフィードバックを取り入れながら改善を重ねます。
- 関連する科目
- 認知とデザイン ／ インタラクションデザイン論 ／ エスノグラフィー論
社会学領域
現代の若者たちは、過去の世代と比べて、多様な価値観を持っていることが特徴的です。自己表現や自己実現を重視し、自分らしい生き方を模索する傾向があります。また、情報技術の発展により、世界中の情報を手軽に入手することができるため、グローバルな視野を持っている人々も多くなっています。一方で、若者たちは、社会や経済的な状況に不安を感じることが多いと言われています。過去の世代とは異なる課題に直面し、SNS等の普及により、自分と他人との比較をしてしまうことで、自己肯定感が低下するという問題もあります。社会や環境が変わりつつある現代において、若者たちがどのような役割を担うのかを考える学問です。
- 関連する科目
- 若者論 ／ ポピュラーカルチャー ／ メディア社会論
データサイエンス領域
機械学習とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域であり、人工知能の一種であるとみなされています。コンピュータによる学習の仕組みを指し、コンピュータがデータから規則性を学習し、その知識を活用して問題を解決することができます。機械学習は、AIを実現するための基盤技術として重要な位置づけにあります。
- 関連する科目
- 人工知能技術基礎 ／ 画像処理とAI ／ データ処理とAI
