ビジネス情報学科Department for Information Systems in Business |メディアビジネス学部

ビジネス情報学科イメージ

情報をビジネスの課題解決に活かせるスペシャリストを育成します。

インターネットの発展と普及によって、商品の開発・生産・販売、さらには顧客との関係管理など、今や企業の活動のすべてにおいて情報の活用が前提になっています。そのため、ビジネスに情報を活用できる能力を有する人材の必要性が高まっています。情報の多様化、リアルタイム化によって企業を取り巻く環境の変化を逐一把握し、コンピュータとデータサイエンスの技術を介して、ビジネスでの課題解決に活かすことができるスペシャリストを育成します。

修得可能学位: 学士(経営学)

取得可能な資格

・高等学校教諭一種免許状(情報)
・MOS(Microsoft Office Specialistエキスパートレベル)
・MCP(Microsoft Certifications Program)
・ITパスポート
・基本情報技術者
・応用情報技術者
・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
・G検定(ジェネラリスト検定) ほか

目指す進路

・金融機関
・電機メーカーや情報システム関連企業
・企業の情報システム部門
・情報教育インストラクター
・高等学校教員 ほか

ビジネス情報学科の学びのポイント

1 ビジネスと情報が融合する領域で特色ある専門性を高める

ビジネス情報学科のカリキュラムでは、「ビジネス」や「情報」に係る授業科目が多数用意されています。また、インターネット・マーケティングやデータマイニング、AI活用など、その両者が重なる領域の科目も用意されています。これらの科目の設置こそがカリキュラムの特色となっています。本学科では、カリキュラム体系や履修方法の見直しに取り組み、時代に即して専門性を高められるように努めています。

2 ビジネスで情報の知識を活かして、企業活動に貢献する

ビジネスで戦略を考えたり、物事を決定したりするときに、情報を活用することにより、リスクを軽減し、事業を成功に導く可能性を高めることができます。その情報は、どこに、どのような形で存在するのか、そこから有益な情報を引き出し、企業活動に活かすにはどのような方法があるのか、といった企業活動に貢献できるデータ収集と分析方法について学びます。

ビジネス情報学科CLOSE-UP

多様な情報をビジネスに活かす能力の養成

人工知能(AI)に関連する科目を設けています。AIの仕組みについて学ぶとともにAIのビジネスへの活用方法についても学びます。AIの利活用によって企業が行ってきた従来の業務に変革(イノベーション)を引き起こすことができるようになるかもしれません。

身につく力

● 情報技術に関する総合的な技能
● ビジネスニーズと情報技術との融合的な活用と応用力

ゼミ担当教員からのメッセージ

〈ゼミテーマ〉テキストマイニングで、情報を味方に

石野 亜耶 准教授

石野 亜耶 准教授

ITの発展とともに、マーケティングの分野ではデータ分析の需要が高まっています。そんな中、注目されているのが「テキストマイニング」と呼ばれる技術。Web上にあふれる膨大なテキストデータから、AIやプログラミングを駆使して、価値ある情報を採掘(マイニング)することをいい、「観光」をテーマに、テキストマイニングに挑戦しています。例えば学生たちはSNSに投稿された画像やテキストデータを集めて、広島を訪れた外国人観光客の関心事を収集。季節ごとにどんなことに興味を持ち、どんな体験に感動するのかなどを明らかにし、観光ビジネスに役立てる研究をしています。その他にも、飲食店や動画配信サービス、ゲームなどのレビューを分析することで、サービスの特徴を導き出す研究なども行っています。こうした新しい技術は、あらゆるビジネスの戦略を考えたり、物事を決定する際にリスクを軽減したり、事業の成功を高めることができるため、今後、ビジネスシーンでは欠かせない技術です。その技術を使いこなし物事を適切に判断できる力を育てていきたいです。

[プロフィール]
広島市立大学大学院情報科学研究科後期博士課程単位取得後退学。2014年博士(情報科学)取得(広島市立大学大学院)。在学中に楽天技術研究所ニューヨークにてリサーチインターンを経験後、2014年本学に着任。AIを活用したデータ分析技術を学生たちに指導。

学生からのメッセージ

テキストマイニングで問題解決の糸口をつかむ

高田 壮真さん

高田 壮真さん ビジネス情報学科 4年 / 広島県・府中高校出身

石野ゼミを選んだ理由は、日常生活とも関わりの深いSNSの投稿や口コミなどのテキストデータから、有益な情報を取り出す“テキストマイニング”という分析手法が学べることに興味を持ったからです。これまでゼミでは、AIやデータマイニングの分野について学び、その分野から関心のあるテーマを見つけ、同じゼミ生に向けて
発表を行うなどのプレゼンを重ねてきました。人前で話すことが苦手な私でしたが、経験を積むことで苦手意識も克服でき、効果的に相手に伝える力を鍛えることができていると思います。卒業論文では「他球団との比較による広島東洋カープのXアカウント運用方針の提案」をテーマに選定しました。各球団のXアカウントの内容をテキストマイニングを用いて分析した結果から運用方針の提案を行うつもりです。ゼミや授業で学修してきた情報を用いた問題解決能力をもとに、さらに高度な知識を身につけていきたいです。

その他のゼミテーマ

・情報システムと企業活動
・経営課題解決の研究
・デジタル・マーケティングの理論と応用を学ぶ
・Web,金融,及びデジタル・エコノミーの発展的研究
・QCの七つ道具とクラスタリングを用いたデータ分析の基礎 ほか

興動人Voice -学生の声-