中小規模私大の教学IRを支えるデータマネジメント ― データ基盤構築の取り組みと実務の現在地 ― キーワード：教学IR、データマネジメント、データ基盤 2026年8月24日（月）12：20～ 神田外語大学 教育イノベーション研究センター（LTI） 寺澤 岳生 

発表者 経歴 東京電機大学 情報通信工学研究科 修士(工学 M.E) ↓ ⇒専攻は、電波伝搬、アンテナ工学 三菱電機(株) ネットワーク・コミュニケーション製作所（正社員エンジニア） ↓ 前職の大学 ↓ 佐野学園 ⇒市町村デジタル防災無線システム開発部門 メディアセンター 図書館、IT部門（技術系の専任職員） ⇒ITインフラと教育システム 法人本部 ：企画部(理事長室)、情報戦略センター、 神田外語学院：（少し）入試広報部、 神田外語大学：メディア教育センター、IR推進室⇒学長室(IR)⇒LTI(IR)（現職、総合職の専任職員） 一般社団法人 大学IRコンソーシアム 監事（2026年3月まで） 所属・修了証 ＊東京工業大学 IR論講座、山形大学 IR担当者向け実践プログラム、東京大学 松尾研LLM講座、DATA Saber 認定 

神田外語大学(KUIS)の概要 ・理 念：言葉は世界をつなぐ平和の礎 ・設 立：1987年設立（39年目）、私立大学 ・所在地：千葉県千葉市（最寄は、JR海浜幕張駅、JR幕張本郷駅） ・学生数：約4,000名（学部生）（女：男≒7：3） ・構 成：2学部、大学院 ＊外国語学部（4学科、10専攻） （英米、アジア、イベロアメリカ言語学科、IC学科） ＊GLA学部（1学科） （グローバル・リベラルアーツ学科） ・教職員：教員数約219名（うち外国人約107名）、職員数約128名 

教学IR：教育に関するデータを意思決定につなげる ・学籍 ・履修 ・成績、GPA ・修得単位 ・外部試験 ・学生アンケート 収集 → 整備 → 分析 → 可視化 → 意思決定支援 

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大学にはデータがたくさんある ・しかし －システムごとに分散 －ファイル形式が異なる －更新時期が異なる －粒度が異なる －定義が異なる －個別の加工が必要 「データがある」≠「データが使える」 

分析の前工程 1. 集める 2. つなぐ 3. 整える 4. 定義する 5. 品質を確認する 6. 継続して更新する ↓ Data Management 分析だけでは、データ活用は回らない 

現在進めているデータ基盤 収集 → 蓄積・加工 → 分析・可視化を共通基盤化 

データ基盤構築のフェーズ別整備計画 

「修得単位数」 同じ名称でも、 集計方法・対象科目・用途によって 値が異なることがある ・値が存在する ・計算できる ・正式な指標として使える この3つは同じではない 

データ基盤だけでは解決しない Data Management ・Technology：収集・蓄積・加工 ・Definition：意味・定義・計算方法 ・Quality：欠損・重複・整合性 ・Operation / Governance：更新・利用・責任 「仕組みを作る」≠「使える状態を作る」 

これから目指したい姿 これまで 分析依頼 → データ抽出 → 加工 → 分析 これから 共通データ基盤 ├ データポータル ├ Tableau、Python等 ├ 定型分析・アドホック分析 └ 将来のAI活用 「同じデータを、同じ意味で使える」状態へ 

まとめ 中小規模私大の教学IRから見えたこと 1. データは「集める」だけでは使えない 2. 定義・品質・運用がデータ活用を支える 3. データ基盤構築は、データマネジメントの一環 小さく始めて、使いながら育てる 

ご清聴ありがとうございました