【今後の高等教育政策を左右する“画期的な”答申が公表】

急速な少子化の進行に伴い、大学を取り巻く環境が厳しさを増す中、2025年2月21日に、中央教育審議会は、今後の高等教育政策の方向性と具体的方策を示した答申「我が国の『知の総和』向上の未来像～高等教育システムの再構築～」を公表しました。また、その内容は、大学の規模縮小、再編・統合、撤退支援にまで踏み込み、各種メディアで取り上げられるなど、大きな注目を集めています。

この答申では、我が国の「知の総和（数×能力）」を向上させるために、出口における質保証の充実、教育の質を評価する新たな評価制度への移行、多様な学生の受け入れ促進、大学院教育の改革、研究力の強化、情報公開の推進、IR等を通じた全国学生調査結果の活用、高等教育機関の再編・統合・縮小・撤退への支援など、広範囲の具体的な方策が示されています。

【我が国の「知の総和」向上に寄与する大学IRの役割】

現在の高等教育政策は、この答申の内容に基づき、動き出しています。では、各大学において、何を「手がかり」にして、上記の様々な方策を推進していけばよいでしょうか？

その際に、手助けとなり、重要な役割を果たし、大きな効果を発揮するのが大学IR（Institutional Research）です。

なぜなら、大学IRは、学修成果の把握・可視化、内部質保証体制の確立、大学評価対応、学生募集計画、教育プログラム改善、研究データ分析、情報公開・情報発信、財務・経営戦略立案などの多岐に亘る分野において、機関の意思決定や計画策定での「判断」を支援するために準備される調査分析として、昨今我が国の大学の間で急速に普及し始めているからです。

【「教学マネジメント指針」や「私学助成の配点区分」でもIRが重要視】

「知の総和」答申と並んで、高等教育政策において決定的に重要なのが「教学マネジメント指針」です。この指針では、教学マネジメントを支える基盤として、「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、IRに期待される役割は拡大の一途をたどっています。

それに加えて、近年の私立大学等改革総合支援事業においても、IRをより一層重視する方向性が打ち出されています。具体的には、「IR機能の強化」や「IR等の知識を有し、データ分析を実施する専門職の配置」などの項目に力点を置いた評価が行われ、IR機能強化やIR人材育成が強く求められるようになってきています。

【AI時代に対応した大学IRのあり方】

近年、全国の大学関係者の間で、「急速に発展するAI（人工知能）を大学IRの高度化にどのように生かすか」というテーマへの関心が高まっています。とりわけ、大学IR業務の効率化・合理化に向けてAIに関心を持ちながらも、「実際にどのように活用・導入すればよいのか分からない」と感じている大学教職員は少なくありません。

こうした状況を踏まえ、AI技術が急速に進展する現代においては、大学IRの新たな手法や、IR人材に求められる知識・技能について検討し、これからの大学IRの在り方を確立していくことが、各大学にとって重要な課題となっています。

【ビズアップ総研に寄せられた大学IRに関する要望】

このような状況を踏まえて本講座を企画いたしました。IRについて次のような関心や課題をお持ちの方におすすめです。

・「知の総和」答申と関連づけてIRの役割を正しく理解し、その実現に向けてIRをどのように活用すべきかを体系的に学びたい。
・教学マネジメントを支える基盤としてのデータ分析について、使い慣れたExcelを活用しながら、初歩から分かりやすく習得したい。
・所属大学においてIR人材が不足しているため、IRに必要な基礎的知識・スキルを体系的に身につけたい。
・IR室を設置したものの十分に機能していないため、IR組織を効果的に運用するための具体的なヒントや知見を得たい。
・IRへのAI導入に関心があり、具体的な活用方法、注意点に加え、参考となる先進事例を学びたい。

【「基礎・応用・実践」3部構成の「特別無料」講座】

ビズアップ総研では、こうしたご要望にお応えするために、日本IR協会の会長であり、我が国のIR研究を一貫してリードされてこられた大学IRのプロフェッショナルである森雅生先生と、データ分析に精通している東京科学大学の田中要江先生をお迎えした「特別無料」講座を開催することとしました。この講座では、基礎編、応用編、実践編の3つの部に分けて、合計3時間で開催します。

【森先生登壇「基礎編・実践編」の内容―AI時代の新・大学IRの理論と実践を解説―】

基礎編と実践編は、森先生が講義を担当いたします。

前半の基礎編では、「知の総和」答申と関連づけながらIRの役割を捉え直し、IRの全体像からデータ処理技術、データベースの基礎知識、さらにはデータウェアハウスまで、実務に直結する内容を体系的に学ぶことができます。

後半の実践編では、IRの現場で実際に用いられている教育研究活動の各種指標を取り上げ、その見方や活用方法、留意すべきポイントを分かりやすく解説します。

さらに、近年注目を集めるAIの活用にも焦点を当て、IR業務をどのように高度化できるのかについて、講師自身の具体的な実践事例を交えながら紹介します。

【田中先生登壇「応用編」の内容―データ処理の初歩とデータ分析のAI活用法を紹介―】

応用編では、田中先生が講義を担当し、教学IRで必須のデータベース処理について、ハードルが高いと思われている初心者の方を対象に、中心的なデータベース処理であるテーブルの結合をExcelによって実現する方法を紹介します。Excelも初心者を対象としていますので、どなたでも受講いただけます。また、講師から事前に練習用の教学データが含まれたExcelファイルをお届けし、受講中に実習もできるように配慮しています。

さらに、Excelのセルに関する基本的な事項（参照や等号による式評価）を説明し、関数の使い方を紹介します。そして、VLOOKUPと呼ばれる関数を適用することで、テーブル（シート）の結合作業を実装します。

加えて、データ分析でAIを活用する方法について、そのメリット、代表的なツール、具体的な活用シーン、主な活用手法、注意点など、大学関係者が必ず知っておきたい事項を取り上げて、わかりやすく紹介します。

【全国の大学のIR機能強化とIR人材育成の研修として最適な内容】

大学IRをこれからはじめて学んでみようと思われる方、貴学のIRをこの機会に実質化させたいとお考えの方、将来、IR人材を目指される方など、大学IRの業務に携わる全ての方必見の内容をお届けしますので、この機会にお申込みくださいませ。

さらに、この講座は、全国の大学のIR機能強化やIR人材育成の研修として最適な内容ですので、ぜひ貴学のIR部署やIR室・オフィスなどの中で、この講座を積極的にご活用いただければ幸いです。

第１部「基礎編」（担当講師：森 雅生 先生）

１．はじめに 〜 『知の総和』答申と関連するIRの役割

・『知の総和』答申の読み解き、その中でのIRに期待されること

２．インスティテューショナル・リサーチ（IR）の概要

・IRの歴史とその定義、必要とされる技能

３．データベース

・IRで行われるデータ処理、IRデータの再構築（データウェアハウス）

第２部「応用編」（担当講師：田中 要江 先生）

４．教学マネジメントを支えるExcelデータ処理入門

・練習用教学データを用いた実習、データベースソフトを用いないテーブルの結合

５．データ処理でAIを活用する

・前節の作業にAIを導入、効率化の評価、データ処理における高度化とは

第３部「実践編」（担当講師：森 雅生 先生）

６．IRに必要な統計の知識 〜 記述統計

・記述統計、よく使われるグラフ

７．教育と研究の指標

・GPA、ビブリオメトリクスなど

８．IRとAI

・分析支援のAIと報告書作成支援のAI

９．さいごに

・IRの高度化とは

2026年5月27日（水）13:00～16:30（開場12:30）