本講座受講経験者は「8回おまとめ申込」で受講料半額！
＼安心の「研修動画＋資料」事後送付保証つき／
7～9月中のリアルタイムでの受講が難しい場合でも、本講座にお申込み頂ければ、
お申込み頂いた回の研修動画と資料を後日メール等で送付致します！
視聴期間は2026年11月30日（月）まで
AIを活用したIR業務の解説を加えた
“新”講座 としてバージョンアップ!!
大学の意思決定・計画策定支援のための
情報収集・分析スキルが
体系的・計画的にマスターできる講座！
延べ180人以上の
国公私立大学関係者が受講し大好評！
“新”大学IR
プロフェッショナル養成講座とは？
～私学助成の配点区分に配慮した「修了証書・発行プログラム」～
毎年好評を博している本講座は、今まで延べ180人以上の国公私立大学関係者の方々に受講いただき、今年で6年目を迎えます。
大学IR(Institutional Research)は、データに基づいた教育改善を推進するツールとして、主に米国の取り組みが紹介され、我が国でも導入が進んできました。
近年では、教育のみならず、研究活動・人事・財務・施設設備など、多岐に関わる分野でのIRが期待されています。
例えば、令和2年1月の「教学マネジメント指針」では、「教学IR体制の確立」や「教学IRに関わる専門スタッフの育成」が各大学に要請され、それに続く令和3年2月の「教育と研究を両輪とする高等教育の在り方について（審議まとめ）」では、「大学運営IR体制の構築」や「大学運営IR人材の養成」が各大学に求められています。
また、これからの大学IRには、大学の運営および経営の改善のために必要なデータの確保、情報処理、分析、報告技術などのスキルだけでなく、組織の中でIRの効果を発揮するためのマネジメント技能も必要です。
さらに、昨今、AI技術が急速に発展する中で、AIをIR業務に活用する能力を身につけることがますます重要になってきています。
本講座では、大学IRの業務に携わる全ての方を対象に、こうしたスキルや技能を習得し、AI時代において、経営分野や教学分野の大学改革を情報収集・分析面から支える「大学IRプロフェッショナル」を養成します。
※なお、本講座では、私学助成の配点区分に配慮し、所定の課程を修了された方に
「大学IRプロフェッショナル養成講座 修了証」を交付しております。
「修了証」の交付をご希望の方は、お申込みフォームで、「修了証交付を希望」をお選びください。
近年わが国の大学に強く求められている大学経営を意識した各種「IR」の「基礎知識、応用力、実践」の主要なスキルを“体系的”にマスターすることができます！
大学IRの最新テーマを取り上げ、大学IRの「知識が増える」だけでなく、講座で習得したことが「“すぐ” 実践できる」ところまで、しっかりとサポートします！
高等教育改革政策で“いま”全大学に育成することが要請されている「大学IRプロフェッショナル」へと
確実に成長することができる本格的な講座です！
昨年度までの講座とは
“ココ”が大きく違う！
NEW
～今年度から新たに「IR業務でAIを活用する方法の解説」を加えます～
森先生と田中先生担当の講座
- IRにおける統計学とAIの活用について、実践を重視した学習（第1回）
- AIを活用したフラットデータ作成を実演（第2回）
- AIを活用した報告書作成方法やIR関連文書の効果的な読解方法を解説（第2回）
今井先生担当の講座
- AI時代に不可欠なデータ利活用の最新動向を解説（第5回）
- AI活用を視野に入れたデータ整備・流通に関する話題を提供（第6回）
大石先生担当の講座
- データ構造の把握にAIを用いた実例を紹介（第3回）
- Rスクリプトを作る際に、AIを活用する方法を説明（第4回）
姉川先生担当の講座
- AIを活用した課題の整理方法や問いの設定方法を説明（第7回）
- AIを活用して課題の優先順位付けを行う方法を紹介（第8回）
- AIを段階的に活用し、課題の洗い出しから問いの設定までのプロセスを体験（第8回）
過去に本講座を
受講されたことのある方へ
～本講座受講経験者は「8回おまとめ申込」で受講料半額！～
今年度の講座から、新たに上記の内容を追加して解説いたしますので、
過去に本講座を受講されたことのある方の中でも、
特に「IR業務でAIを活用する方法」を学びたい方は、ぜひ、この機会にお申込み下さい。
本講座受講経験者は、「第1回～第8回をまとめてお申込み」いただくと
受講料を「８回受講分セット割引価格」の半額にさせていただきます。
※なお、「8回おまとめ申込」ではなく、「１講座単体」または「複数回講座のみ」での
お申し込みの場合は、上記半額割引きの対象にはなりませんので、その点ご了承下さい。
“新”大学IRプロフェッショナル
養成講座の５大特長
Strong Point
IRで必要となる
統計学やデータ処理技術を
無理なく学べる！
大学IRの業務に携わる方が、無理なく、IRで必要となる統計手法やSQL、Rなどのデータ処理技術を習得していただけるよう、基本レベルからスタートし、実践例の紹介やワークを行うなど、平易かつ徹底的に説明します。
Strong Point
学修成果の可視化や教学IR手法を
3つのレベルに分けて
わかりやすく講習！
各大学でお悩みの多い学修成果の可視化の方法や教学IRにおける問いの立て方について、３つのレベルに即した個人ワークや分析事例の紹介を行い、その方法をしっかりと身につけることができます。
Strong Point
大学IRの業務に
直結した実践事例を
幅広く紹介！
大学経営、奨学金、卒業生調査、エンロールメント・マネジメント、研究活動のモニタリングなど、大学の業務に直結する具体的な実践事例を幅広く取り上げ、大学の業務に役立つ内容を丁寧かつ実務的に解説します。
Strong Point
先進的な大学IRの取組みを学べる
貴重な機会！
九州工業大学の取り組みを参考に、ゼロからIRシステムを構築する方法や、東京科学大学におけるIRとDXの推進方法をお伝えするなど、先進的な大学IRの取組みを学ぶことができる貴重な機会を提供します。
Strong Point
大学IRの現役実務の
エキスパート講師陣！
5名の講師陣は、各大学の現場でのIRをはじめ、関連する改革事業を展開しているプロフェッショナルです。また、講師陣は、他大学のIRも多面的に支援しています。それぞれの専門分野を活かした質の高い最先端の講座を展開します。
このような方はぜひご参加ください
- IR部門の新任担当者の方など、大学IRを初めて学ばれる方
- 大学IRへのAI導入に関心があり、具体的な活用方法を学びたい方
- 大学IRを学ばれたことのある方で、IR部門の新任の管理職の方
- 大学におけるIR実務者や大学IRに関心を持つ方
- 大学IRをこの機会にリスキリング（学び直し）したいとお考えの方
- 大学IRを活用した意思決定に携わる大学経営幹部の方
- エンロール・マネジメントに携わる大学教職員の方
- 大学の戦略的経営を立案する立場にある大学管理運営職の方
- IR室等に所属し、教学IRの業務を担う大学教員・職員の方
- 大学評価室に所属する質保証担当の方
- 学修成果・教育成果の把握・可視化に取り組む大学教員・職員の方
- 中退率の把握や中退防止施策を立案する立場にある大学教員・職員の方
- 統計分析に関心がある高等教育研究分野の研究者
- IRとDXの関係について関心がある大学関係者の方
- 大学IRの知識が必要なコンサルタントの方
- インスティテューショナル・リサーチャーになることを目指す方 など
＼1講座のみの受講可能！／
プログラム
（全8日／全日 13：30～16：40）
IRを進める上で、「IRとは何か、IRはなぜ必要か、IRに必要なスキルとは、IR組織とはどのようなものか」などといった基本的事項を理解することは大切です。また、記述統計といった基礎的な統計に関する知識は最低限求められる技能です。
第1回講座では、日本IR協会の森会長が全8回講座に通底する「大学IRの本質」とIR業務で必要となる「基礎的な統計」について、わかりやすく解説します。また、データ分析に精通している田中講師が初心者向けの統計処理の基礎をやさしく説明します。いずれの講習もAIの活用についても解説します。
第１章では、IRの概要・背景、IRに必要なスキル・人材について、実践的な知識を学びます。
第２章では、IRで必要な記述統計の基礎的な事項とAIの活用方法について学びます。
第３章では、IR初心者の方でも分かるよう、ExcelやAIを活用して表やグラフ（度数分布表、ヒストグラムなど）を作成する方法について学びます。
第1章 IRの概要
［担当講師：森 雅生 先生］
- IRの歴史と背景を外観し、必要なスキルと人材について解説し、政府からのIRに対する要請などを解説します。
第2章 統計とAIの活用について（理論）
［担当講師：森 雅生 先生］
- 記述統計（基本的統計量や分布の捉え方）やそれらを可視化する方法について解説します。
- また、近年盛んに活用が期待されているAIの利用方法について、IR実務の立場から解説します。
第3章 統計とAIの活用について（実践）
［担当講師：田中 要江 先生］
- IRの報告書でよく使われる記述統計の可視化（グラフ）について実習を行いながら解説します。
- また、AIを利用しグラフやデータ分析の基礎的な方法について解説します。
かつてIRでは、大規模データを分析するために、データウェアハウス（DW）などのシステムを導入することが一般的でした。しかし現在では、PCの処理能力が大幅に向上し、従来はメインフレームで行っていたDW相当の処理も、ラップトップコンピュータで実行できるようになっています。一方で、業務システム上のデータを分析に適した形へ変換するデータクレンジング（ETL）作業は、現在でも不可欠です。
そこで第2回講座では、DWを活用していた時代と同様の分析用データ（フラットデータ）を作成するためのETL作業について解説し、その考え方に基づいて、AIを活用したフラットデータの作成を実践します。
さらに、本講座では、研究IRの基本的な考え方についても解説します。あわせて、AIを活用した報告書作成の方法や、IRに関連する文書（答申、政府文書など）の効果的な読解方法についても取り上げます。
※なお、第5章の講師は有償版ChatGPTを使用して講習を行います。受講者が自ら実習しながら受講したい場合は、ご自身でChatGPTの契約をお願いいたします。
第４章では、フラットデータを作成するためのETL作業に関する事項を学べます。
第５章では、フラットデータを作成する過程を、Accessでの作業を例に取って解説し、そのあとでChatGPTを用いた作業を学べます。
第６章では、研究IRやAIを活用したこれからのIR業務について学べます。
第4章 データ処理（理論）
［担当講師：森 雅生 先生］
- フラットデータを作成するための基礎知識について概説しますが、そのためのデータベース理論のいくつかの専門的な事項をわかりやすく解説します。
- また、精度の高いフラットデータを得るためのIR情報のあり方について解説します。
第5章 データ処理（実践）
［担当講師：田中 要江 先生］
- フラットデータを作成するには、データキーの適切な前処理とテーブルの結合が必要です。
- この章ではAccessを例に取り、その作業を概説した後、ChatGPTを用いてフラットデータを作成する実演を行います。
第6章 研究IR、経営IR、DXとIR
［担当講師：森 雅生 先生］
- 研究IRについて解説し、AIを活用したIRのあり方について、実例を交えながら解説いたします。
- また、高等教育行政に関する様々な文書をどのように読み解くか、AIを使った読解法などを紹介します。
“いま”大きな注目を集めている「知の総和」答申をはじめとした近年の高等教育政策において、教育情報データベースを活用して、教育の質を評価し、その情報を公開する取組みを行うことが各大学に対して強く求められるようになってきています。
そこで、第3回講座では、教育データの扱い方について、「教育データ」と「SQL」という２つの章に分けて、初歩からやさしく丁寧に講義を行います。
SQLを使ったことがない方でも、安心して参加できる内容となっていますので、どうぞお気軽にご参加ください。
第１章では、教育データにはどのようなものがあるかをやさしく具体的に説明します。多くの大学で悩みを抱えている「中退予防」に関する内容を取り上げて、教育データの周辺事項を講習します。
第２章では、教育データの把握、抽出、可視化に関する技能としてSQLを取り上げて、わかりやすく解説します。
講師がSQLのデモ環境構築の仕方を案内し、SQLにはじめて触れる方でも、無理なくSQLの技能を身につけていただけるよう、実演付きでSQLの操作方法を紹介します。
また、データ構造の把握にAIを用いた実例も紹介します。
第1章 教育データ
- 教育データにはどんなものがありますか？
- 使用できる教育データ・利用できる教育データ
第2章 SQL
- 正規化
- データ抽出
- AIを活用したデータ構造の把握
中教審答申や第4期機関別認証評価において、「教育データの可視化」、「内部質保証の実質化」、「教学IRシステムの構築」が各大学に強く要請されるようになってきています。
そこで、第４回講座では、IRシステム構築、可視化分析という観点から、教育データの扱い方について、ゼロからわかりやすく解説します。
本講座の「翌日」から“すぐに”実践できることを目標とします。
第３章では、九州工業大学の取り組みを参考に、ゼロから「IRシステム」を構築する事例を紹介します。
第４章では、「教育データの可視化」分析の概要を説明し、「内部質保証」の観点からの効果的なデータの見せ方について、具体的な例を用いて、解説します。
第５章では、第２章のSQLによるデータ抽出に関する技能の統計解析ソフトRでの実現方法を取り上げて、初歩から丁寧に解説します。
講師がRのデモ環境構築の仕方を案内し、Rにはじめて触れる方でも、無理なくRの技能を身につけていただけるよう、実演付きでRの操作方法を紹介します。
さらにRスクリプトを作る際にAIを活用する方法を説明します。
第3章 IRシステムの構築
- 九州工業大学の事例
- 必要な機能と実現方法
第4章 教育データの可視化
- グラフの種類
- 効果的なデータの見せ方
第5章 Rを用いた可視化
- SQLとの比較
- グラフ表示
- AIを活用したRスクリプトの作成
わが国のIRでは、十分なデータが集まらず、説得力のある分析ができないという問題が指摘されています。一方、近年ホットトピックとなっているDXでは、データ利活用は重要な要素とされています。IRは大学におけるデータ利活用の代表的な活動であり、この意味でIRとDXは密接な関係にあります。
第5回講座では、IRとDXの関係について解説します。わが国のDXがどのように進んできたか、データ利活用を見据えて大学にどのように適用していくか、最新の考察をお届けします。
「大学組織のDX」や「IRとDXの関係」を本格的に学べるのは、ビズアップ総研の講座だけです。
第1章では、わが国のDXはどのように進展してきたのか、社会的な背景を踏まえながら俯瞰し、大学での推進の難しさや施策を整理します。
第2章では、IRとDXが合流するキーワードとしてデータに着目し、IRを前提としたデータマネジメントを導入します。
第3章では、データを発生源から良くするために業務改革が必要であることを説明し、その実践方法としてビジネスプロセスマネジメントを導入します。
第1章 DXとは何か
- 日本のDX
- 大学におけるDX
第2章 IRとDXの接点
- データが集まらないの意味
- データマネジメント入門
第3章 データ発生源を追う
- 業務プロセスとデータ
- ビジネスプロセスマネジメント入門
データマネジメントとビジネスプロセスマネジメントはIRとDXを繋ぐ有力な方法となりえます。IRの現場はその効果を実感しやすい場になります。また、これらはこれからのAI時代に備えるためにも欠かせない取り組みになります。
第6回講座では、講師の経験に基づいてIRから見た効果について解説します。IRの下準備としてこの2つがどう役立つのが具体的に考察します。
最後にAIを含むこれからに向けた最新の話題を提供し、DXはゴールではなく手段であることを改めて解説します。
第4章では、業務プロセスを明確化しておくことがIRにとっても有用であることを、実践的な事例を取り上げ、受講者と意見交換しながら考察していきます。
第5章では、将来のAI活用も視野に入れた、データを整備し、流通させる取り込みの話題を提供します。
第4章 IRが受ける恩恵
- IR課題の現場シミュレーション
- プロセスから見えるデータ構造
第5章 基盤としてのDX
- データ活用に向けて
- AI時代に備える
近年、わが国の大学において、教学マネジメントを支える「教学IRデータ分析」の基礎力と実務力を身につけた「教学IR人材」を育成することが急務になっています。
また、第4期機関別認証評価の最重要項目「内部質保証」においても、その実質化に向けて教学IRを活用した十分な調査・データの収集と分析が求められるようになってきています。
そこで、第7回講座では、その基礎力養成講座として、主に教学データの分析の具体的事例を用いながら、IR業務における問いを立てるプロセスを学ぶことを目的とします。
IRにおける問いとは、日常業務において出てくる疑問を解決するために立てるもので、大学のミッションやビジョン、目標に即して設定され、検討可能な形で表現される必要があります。
第1章では、初心者でもしっかりと理解できるように、教学IRの問いの立て方の基本をわかりやすく解説します。
第2章では、「奨学金」と「エンロールメント・マネジメント（EM）」を取り上げて、教学IRの分析事例を紹介します。
第3章では、「内部質保証の実質化」をテーマに、実際に問いを立てて、教学IRの活用に至るまでの一連の流れについて、個人ワークを通して学習します。
第1章 教学IRの問いの立て方―基本編－
- 本講座の目的と背景：「問い」を立てる重要性、業務における問いと教学IRの関係
- IRにおけるRQ(リサーチ・クエスチョン)とは
- RP（リサーチ・プロブレム）
- 問いの立て方：IRにおけるRQの要件、RQの構造化、IRにおける問いの事例
- 課題の整理方法の紹介
- 問いの立て方の基本の流れを説明（①課題の洗い出し（RPを書き出す）、②課題の整理／生成AI（例：ChatGPT）を使った課題の整理方法、③問い（RQ）の設定／生成AI（例：ChatGPT）を使った問いの設定方法、④分析）
第2章 教学IRの問いの立て方
―事例編「奨学金とEM」－
- 問いの立て方の事例／奨学金編：教学IR業務における奨学金の分析事例紹介
- 問いの立て方の事例／エンロールメント・マネジメント編：教学IR業務におけるエンロールメント・マネジメントの分析事例紹介
第3章 教学IRの問いの立て方
―個人ワーク編「内部質保証」－
- 個人ワークのテーマ「内部質保証の実質化に向けた教学IRの活用」
- 実際に問いを立て、教学IRの活用に至るまでの一連の流れを個人ワークを元に学ぶ
- 課題の洗い出し・整理・問いの設定
- 個人ワーク結果の発表と姉川先生からのフィードバック
- まとめ―RQの要件―
- 参考文献の紹介
「教学マネジメント指針」でも指摘されているとおり、わが国の大学には、①授業科目レベル、②学位プログラムレベル、③大学全体レベルの３つのレベルで、「学修成果の可視化」と「教学IRの機能強化」が求められています。
また、第4期機関別認証評価から、すべての機関別認証評価機関において、「学修成果の可視化」をより一層重視した評価が行われています。
さらに、「知の総和」答申では、IRを通じた自己点検・評価や認証評価での「全国学生調査」の結果を積極的に活用することが要請されています。
そこで、第8回講座では、「教学IRデータ分析」の実務力養成講座として、３つのレベルの「学修成果の可視化」と「教学IRの機能強化」に関するテーマを取り上げて、個人ワークを実施し、教学IRの実務力を身につけることを目的とします。
第4章では、教学マネジメント体制を支えるIRの役割について概説するとともに、いかに多くの課題の中から重要なものを選び出し、課題解決に向けて実質的なIRを行っていくかを説明します。あわせて、生成AIを活用して課題の優先順位付けを行う方法も紹介します。
第5章から第７章では、「授業評価アンケート、卒業生調査、学修行動調査、全国学生調査」をテーマに取り上げ、3つのレベルの実際の分析事例を紹介しながら、個人ワークを行います。各章の個人ワークでは、生成AIを段階的に活用し、課題の洗い出しから問いの設定までのプロセスを体験します。
3つのレベルに分けた「学修成果の可視化・教学IRの機能強化」の方法を体系的に学べるのは、ビズアップ総研の講座だけです。
他大学の受講者のワーク結果を学ぶことができるとともに、姉川先生からのフィードバックを通して知見を広められる貴重な機会となりますので、ぜひ、多数の方々からのご参加をお待ちしております。
第4章 教学マネジメントにおけるIRの役割
- 「教学マネジメント指針」の概説
- 教学マネジメント体制を支えるIRの役割の説明
- 多くの課題の中から重要なものを選び出すやり方／生成AIを使った課題の優先順位付け方法
- 課題解決に向けて実質的なIRを行っていく方法
第5章 ①授業科目レベルの「学修成果の可視化・教学IRの機能強化」
- 個人ワークのテーマ「授業評価アンケート」
- 課題の洗い出し・整理・問いの設定／生成AIを使った課題の洗い出し方法
- 個人ワーク結果の発表と姉川先生からのフィードバック（AIの出力と先生のフィードバックを比較）
- まとめと解説：全体のまとめと解説、実際の分析事例を紹介
第6章 ②学位プログラムレベルの「学修成果の可視化・教学IRの機能強化」
- 個人ワークのテーマ「卒業生調査」「学修行動調査」
- 課題の洗い出し・整理・問いの設定／生成AIを使ったRQ設定のプロンプト作成方法
- 個人ワーク結果の発表と姉川先生からのフィードバック
- まとめと解説：全体のまとめと解説、実際の分析事例を紹介
第7章 ③大学全体レベルの「学修成果の可視化・教学IRの機能強化」
- 個人ワークのテーマ「全国学生調査」
- 課題の洗い出し・整理・問いの設定／生成AIの出力を批判的に評価する方法
- 個人ワーク結果の発表と姉川先生からのフィードバック
- まとめと解説：全体のまとめと解説、実際の分析事例を紹介
※プログラムの内容は変更となる場合がございます
受講者からの声
＼森先生と田中先生担当の講座／
IRの初心者でしたが、森先生の講義で、IRに求められるものの全体像を把握することができ、とても勉強になりました。
データ処理を学びたいと思い参加しました。田中先生の講座で、ExcelやAccessを使った演習があり、初歩から丁寧に教えていただき、基礎的な統計処理ができるようになりました。
＼大石先生担当の講座／
教育データに関する内容に興味がありました。
大石先生の講義で、他大学様が教育データを活用しどのような分析を行われているのかなどの事例紹介があり、たいへん参考になりました。
＼今井先生担当の講座／
「大学DX」や「IRとDXの関係」を本格的に学べる講座がなかったので受講しました。今井先生の講座で、IRやDXの考え方を取り入れながら、業務改善や業務効率化を実現する方法を身につけることができました。
＼姉川先生担当の講座／
姉川先生の教学IRにおける問いの立て方に関する講義は、現在の業務に直結しており、深い学びになりました。講義の中にあった事例をさっそく取り入れて運用していくところです。
＼その他（講義資料、時間配分、後日配信の研修動画、修了証発行）／
各先生の講義資料がたいへん興味深く、また時間の配分も良く、充実した講座の内容で、参加した甲斐がありました。
リアルタイムで参加できなかったので、後日の動画配信があるのが嬉しかったです。また、「すきま時間」を使ってその動画で復習ができて、とても便利でした。
私立大学等改革総合支援事業を中心とする私学助成の配点区分に配慮した「修了証」を発行していただのが有難かったです。
｜講｜師｜紹｜介｜
東京科学大学 戦略本部IR部門 教授
森 雅生 博士（情報科学）
IRを担う受講生の皆さまに、これまで私たちが得た経験や知識をお伝えし、
IRを導入する際の苦労が少しでも軽減できるようお手伝いしたいと思います。
1996年より九州大学助手、2006年より同大学 助教・准教授として大学評価・IRの研究と業務に従事、2015年より東京工業大学教授（IR専任）、2024年10月より現職。大学情報・機関調査研究会（MJIR）およびIRに関する学際的な国際学術会議DSIRを設立。2019年、日本インスティテューショナル・リサーチ協会（JAIR）を有志と設立し、会長・副会長・理事としてIRの普及活動を行う。2022年より会長。また、研究者IDであるORCIDの必要性に早くから注目、2020年にORCID日本コンソーシアムの設立を有志とともに行い、同コンソーシアム運営委員会の委員長としてORCIDの普及と展開に寄与している。
九州工業大学 教授
大石 哲也 博士（工学）
教育データの扱い方や諸技能を中心に、できるだけ具体的で
すぐに活用できるようにレクチャーいたします。
2004年より株式会社NTTデータ九州にてシステムエンジニア、2006年より九州大学システム情報科学府にて博士後期課程に進学し情報検索に関する研究で2010年博士（工学）取得、2009年より同大学システム情報科学研究院に研究員等に従事、2013年より同大学 大学評価情報室にて助教として大学評価・IRの研究と業務に従事、2017年より東京工業大学にて情報活用IR室特任准教授、2022年より九州工業大学にて学習教育センターの教授に着任し、同年4月より同センターの副センター長に就任、2026年より情報基盤センターに異動、現在に至る。2013年から大学情報・機関調査研究会（MJIR）に関わり、2018年から主幹幹事（2020年は委員長）として3年間MJIRを引率。2019年から日本インスティテューショナル・リサーチ協会（JAIR）の理事、2022年度からは同協会の評議員として、2024年度からは同協会の監事としてIRの普及活動へ貢献している。
北九州市立大学 経済学部経済学科 准教授
姉川 恭子 博士（経済学）
日頃から悩んでいることをどのようにIRとして分析まで繋げていくか、
具体的な事例を用いながら分かりやすく解説していきます。
早稲田大学助手（2014年ー）、助教（2017年ー）、講師（2018年ー）、東京工業大学特任准教授（2020年ー）を経て2022年4月より現職。早稲田大学大学総合研究センターでは、早稲田大学におけるIRを専門的に担う部署の立ち上げメンバーとして主に教学IRや大学評価、高等教育研究に携わる。東京工業大学では、財務データの分析にも従事。近年では科学研究費補助金を受け、学生のメンタルヘルス支援や、教養教育や学術会議に関わる高等教育研究にも精励する。主著に『大学IRスタンダード指標集』『大学総合研究センターの今』等。
東京科学大学 情報基盤センター マネジメント准教授
今井 匠太朗 博士(理学)
僕の講義はIRに留まらない大学全体に共通した課題を扱います。
IR担当者は現場から大学全体を一気通貫で見渡すことができる
大学運営のキーパーソンになりえることを実感していただけたらと思います。
2013年大阪大学理学院物理学専攻にて博士号取得、以後ポスドクとして京都大学、北海道大学に所属。2015年9月より北海道大学特任助教、2020年1月より東京工業大学特任講師をへて2024年10月から現職。現職では文書決裁システムの管理責任、業務プロセス改善をはじめとしたDX実践に取り組んでいる。
東京科学大学 戦略本部IR部門 室員
田中 要江
実務データに近い仮想データを用いて、データ処理や分析の実習を行います。
初心者を対象にしていますので、気軽に学んでいただければと思います。
2009年から、九州大学 大学評価情報室にて研究者情報のシステム管理およびデータのメンテナンスを担当。2011年から2013年まで、九州大学大学院 統合新領域学府 ライブラリーサイエンス専攻にて大学組織の意思決定に必要なデータの分析方法やデータの持ち方について学び研究を行う。2016年より東京工業大学情報活用IR室、2024年10月より現職、データ分析やシステム運用に従事する。
受講料（税込／1名様あたり）
＼8回おまとめ受講でセット割引あり／
| 1講座あたり | 16,500円 |
| 第1回～第8回 すべて受講 | 8回受講セット割引特別価格 88,000円 |
| 第1回～第8回 すべて受講 | 本講座受講経験者特別価格 44,000円 |
※セット割引につきましては初回お申し込み時のみに限らせていただきます。
※本講座受講経験者は、「第1回～第8回をまとめてお申込み」いただくと、受講料を「８回受講分セット割引価格」の半額にさせていただきます。
※なお、「8回おまとめ申込」ではなく、「１講座単体」または「複数回講座のみ」でのお申し込みの場合は、
上記半額割引きの対象にはなりませんので、その点ご了承下さい。
- 「“新”大学IRプロフェッショナル養成講座」は全8講座となりますが、1講座のみのご参加も可能です。
- ただし、第1回と第2回、第3回と第4回、第5回と第6回、第7回と第8回は、それぞれ同じ講師による連続講義となっておりますので、両方の回を連続して受講していただくと、より一層学習効果が高まります。
- 本講座では、所定の課程を修了された方に「大学IRプロフェッショナル養成講座 修了証」を交付しております。「修了証」の交付をご希望の方は、お申込みフォームで、「修了証交付を希望」をお選びください。
- 社員教育の実施等を業とする同業者の方の参加は、ご遠慮いただいております。
- 同業者と思われる方のお申込みと認められた場合、ご参加をお断りする場合がございますので、あらかじめご了承ください。
- 【 銀行振込でのお支払いをご希望の方 】
お申込み受付後、ご請求内容を記載した「申込請書」と「請求書」をご記入のメールアドレスにお送りいたしますので、記載されているお支払い期限までに、受講料をお支払いください。
※振込手数料は貴学又は貴殿にてご負担願います。
※お支払いの際に振込名義人の前に、5桁の受付番号を入力ください。 - 【 クレジットカードでのお支払いをご希望の方 】
お申込み受付後、「申込請書」ならびに、ご購入手続きの詳細をご記入のメールアドレスにお送りいたしますので、記載されているお支払い期限までに、受講料をお支払いください。
※「クレジットカード」での決済についてはStripeのシステムを利用しています。
受講方法
インターネット環境とパソコン、マイク、スピーカー、WEBカメラがあればどこからでもセミナーにご参加いただけます！
- お申し込み後、ZoomミーティングID・PWを開催日までにe-mail等にてお送りいたします。
（テキストは別途郵送等にてお送りする予定です） - 講義の録音・録画はご遠慮願います。
- Zoomのカメラ機能はオンの状態でのご参加をお願いいたします。
※ZoomおよびZoom（ロゴ）は、Zoom Video Communications, Inc.の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
