宇都宮大学データサイエンス経営学部　― 元アドミッションコーディネータの視点で「大学が本当に求めている学生像」を読み解く ―

1. 学部概要

30秒でまとめると…

データを武器に、経営と地域の未来を切り拓く実践型学部

学べる分野

宇都宮大学データサイエンス経営学部では、データサイエンスと経営学を融合し、企業や地域社会の課題をデータに基づいて解決する力を養います。

1・2年次前半は全員が統計学、AI・機械学習、プログラミング、経営学、経済学などを幅広く学び、2年次後期からは「データサイエンス学系」と「経営学系」に分かれて専門性を深めます。

理論だけでなく、実社会で活用することを重視したカリキュラムが特徴です。

注目の特徴

最大の特徴は、

「データサイエンス力」
「マネジメント力」
「社会実装力」

の3つを柱に教育を行うことです。

自治体や企業と連携した演習やインターンシップを通じて、地域や企業が抱える課題をデータ分析で解決する実践的な学びを経験できます。

また、文系・理系を問わず学べる教育体制や、数学が苦手な学生向けのサポート制度も整えられており、多様な学生が挑戦しやすい環境です。

身につく力

• データ分析力…統計学やAI・機械学習を活用し、データから価値ある情報を読み取る力

• 経営・マネジメント力…企業や組織の課題を分析し、改善策を考える力

• 課題解決力…データを根拠として意思決定を行い、実社会で活用する力

• プログラミング・ICT活用力…Pythonなどを用いたデータ処理や分析の基礎力

• コミュニケーション・協働力…企業や自治体と協力しながらプロジェクトを進める力

これらの力は、IT業界だけでなく、金融、製造業、コンサルティング、自治体、公務員など幅広い分野で求められています。

データを活用して課題を解決できる人材は、今後さらに需要が高まることが期待されています。

元「中の人」のチェックポイント

2. この学部に向いている人

この学部に向いている人の概要

宇都宮大学データサイエンス経営学部は、「数字が得意な人」だけの学部ではありません。

データを活用して社会や企業の課題を解決したい人、地域をより良くしたい人、新しいことに挑戦したい人に向いています。

文系・理系を問わず、自分で考え、仲間と協力しながら学ぶ姿勢がある人なら、大きく成長できる環境です。

「なぜ？」をデータで確かめたくなる人

例えばこんな人です。

• ニュースやSNSの数字の根拠が気になる

• 「感覚」よりも「データ」で判断したい

• 統計やグラフを見るのが苦にならない

データサイエンスの第一歩は、「数字を計算すること」ではなく、「数字から何が分かるのか」を考えることです。

企業の売上分析や地域の人口問題など、社会には数字で読み解ける課題が数多くあります。

将来、データアナリストやマーケティング、行政などで客観的な判断をしたい人に向いています。

地域や社会をもっと良くしたい人

例えばこんな人です。

• 地元を元気にする仕事に興味がある

• 地域課題を解決する仕事をしてみたい

• 実際の企業や自治体と関わる学びに魅力を感じる

この学部では、企業や自治体と連携した課題解決型学習（PBL）が多く取り入れられています。

教室だけで完結する勉強ではなく、実際の課題をデータで分析し、改善策を提案する経験を積めます。

地域に貢献したい人や、社会で役立つ力を身につけたい人には大きな魅力があります。

経営もITも、どちらも学びたい人

例えばこんな人です。

• 情報系にも経営にも興味がある

• 将来の進路をまだ一つに決めきれていない

• 幅広い知識を身につけたい

この学部は、データサイエンスだけでも経営学だけでもありません。
AIや統計を学びながら、企業経営やマーケティングも学べるため、将来の選択肢を広げられます。

IT企業だけでなく、金融、メーカー、コンサルティング、公務員など、多様な進路を目指せる点も魅力です。

新しい技術を学ぶことが好きな人

例えばこんな人です。

• AIやデータ分析に興味がある

• プログラミングをやってみたい

• 新しい知識を吸収することが楽しい

データサイエンスの世界は日々進化しています。
そのため、大学でも卒業後でも学び続ける姿勢が大切になります。

「今は初心者だけど挑戦してみたい」という気持ちがあれば十分です。
変化の速い社会で活躍できる人材を目指したい人に向いています。

チームで考え、伝えることが好きな人

例えばこんな人です。

• グループ活動が苦ではない

• 自分の考えを相手に伝えるのが好き

• 相手の意見を聞いて改善することができる

データ分析だけでは課題は解決できません。
分析結果を分かりやすく説明し、相手を納得させる力も重要です。

大学ではグループワークや発表の機会も多く、コミュニケーション能力も磨かれます。
企業では「分析できる人」より、「分析結果を活かせる人」が求められるため、大きな強みになります。

逆に向いていないかもしれない人

次のような考え方の人は、別の学部を検討した方がいいかもしれません。

「答えだけ覚えればいい」と考えてしまう人

例えばこんな人です。

• 暗記中心の勉強が好き

• 決まった正解だけを求めたい

• 自分で考える課題が苦手

データサイエンス経営学部では、「唯一の正解」がない課題に取り組む機会が多くあります。
データを分析し、自分なりの結論を導き、その理由を説明する力が求められます。

受け身の学習だけでは成長しにくいため、自分で考える姿勢が大切です。

人と関わらず、一人だけで学びたい人

例えばこんな人です。

• グループワークが苦手

• 発表やディスカッションを避けたい

• 他人と協力するより一人で作業したい

企業や自治体と連携した授業では、多くの人と協力して課題解決に取り組みます。
データ分析の技術だけでなく、コミュニケーション能力も重要な評価対象です。

一人で黙々とプログラミングだけを学びたい人は、情報工学系学部の方が自分に合っている場合もあります。

元「中の人」のチェックポイント

3. 学びの特徴

アドミッションポリシー

宇都宮大学データサイエンス経営学部では、次のような学生を求めています。

• データや情報を活用して社会の課題を解決したい人

• 経営や地域づくりに興味をもち、新しいことに挑戦できる人

• 数学・情報・英語などの基礎学力を身につけている人

• 自分で考え、周囲と協力しながら学べる人

• 大学で専門知識を身につけ、社会で役立てたい人

例えば、

「地域のお店の売上を伸ばす方法を考えたい」
「人口減少や交通問題をデータで分析してみたい」
「AIやデータ分析を仕事に生かしたい」

と考えたことがある人は、この学部の学びに近い感覚を持っています。

つまり、「情報技術そのもの」ではなく、「データを使って社会をより良くすること」に興味を持てる人が、この学部で大きく成長できます。

カリキュラムポリシー

入学後は、数学や統計、プログラミング、経営学などを基礎から段階的に学びます。
その上で、データサイエンスと経営学の専門知識を深め、企業や自治体と連携した実践的な授業へ発展していきます。

知識を覚えるだけでなく、「分析し、考え、提案する」力を育てることが重視されています。
高校まで情報やプログラミングを学ぶ機会が少なかった人でも、基礎から積み上げられるカリキュラムになっているため、意欲があれば安心して学び始められます。

ディプロマポリシー

卒業時には、次のような力を身につけることを目標としています。

• データを分析し、課題を発見・解決する力

• 経営や社会の仕組みを理解し、適切に判断する力

• AIやICTを活用して新しい価値を生み出す力

• 多様な人と協力しながらプロジェクトを進める力

• 地域や社会に貢献する姿勢と倫理観

これらの力は、IT企業だけでなく、金融、製造業、自治体、コンサルティングなど幅広い業界で求められています。
専門知識に加え、「課題を解決できる人材」を育てることが、この学部の卒業時の大きな目標です。

カリキュラムの特徴

1年次
データサイエンス、統計学、経営学、経済学、プログラミングなどの基礎を幅広く学びます。

2年次前半
ここまでに基礎力を固めます。

2年次後期
ここからは「データサイエンス学系」と「経営学系」に分かれ、自分の興味や将来の進路に合わせて専門性を高めます。

3・4年次
演習や卒業研究を通して、実際のデータを用いた課題解決や研究活動に取り組み、社会で通用する実践力を養います。

PBL・実習

この学部では、企業や自治体と連携したPBL（課題解決型学習）が充実しています。

例えば、地域企業の販売データを分析して売上向上策を提案したり、自治体が抱える人口減少や観光振興の課題をデータから読み解いたりします。

文化祭の来場者アンケートを分析して改善策を考えるような活動を、より本格的な形で体験するイメージです。
教室だけでは得られない実践力が身につきます。

特色ある授業

特徴的なのは、データサイエンスと経営学を切り離さずに学ぶ点です。

統計学やAI・機械学習、プログラミングでデータを扱う技術を身につける一方で、マーケティングや経営戦略、会計学などを学び、「分析結果をどう経営や地域づくりに生かすか」まで考えます。

また、演習では企業や自治体が実際に保有するデータを扱う機会もあり、現実の課題に近いテーマで学べることが魅力です。

卒業後は「データを分析できる人」ではなく、「データを活用して価値を生み出せる人材」として、多様な業界で活躍できる力が養われます。

高校時代の数学はどのくらい必要？

データサイエンス経営学部では数学は重要ですが、「高校数学を完璧にしていなければ合格できない」というわけではありません。

特に大切なのは、数学Ⅰ・A、Ⅱ・B・Cの基礎を理解し、「式やグラフの意味を考える力」です。

大学では統計学やデータ分析、AIの基礎として数学を使うため、計算の速さよりも「なぜそうなるのか」を理解することが求められます。

高校では、関数、指数・対数、確率、場合の数、ベクトルなどを丁寧に学び、苦手分野を放置しないことが入学後の大きなアドバンテージになります。

大学ではどのような数学を学ぶ？

大学では、高校数学の続きをそのまま学ぶというより、データを扱うための「道具」として数学を活用します。

具体的には、統計学、確率論、線形代数、微分・積分、機械学習の基礎などを学び、データ分析やAIの仕組みを理解していきます。

ただし、宇都宮大学データサイエンス経営学部では、1年次から基礎科目を段階的に配置しているため、高校数学を土台に少しずつ専門的な内容へ進めるカリキュラムになっています。

数学が得意な人だけの学部ではなく、「数学を使って社会課題を解決したい」という意欲があれば十分に成長できる環境です。

元「中の人」のチェックポイント

4. 研究

主な研究分野

① データサイエンス・AI研究

大量のデータから傾向や法則を見つけ出し、社会や企業の課題解決に生かす研究です。
統計学やAI、機械学習を活用し、データに基づいた意思決定を支える技術を学びます。

研究例

• AIを用いた需要予測

• 機械学習による画像・データ解析

• ビッグデータ分析

• データ可視化と意思決定支援

• 統計モデリング

データを「集める」だけでなく、「社会で役立つ情報」に変える研究です。

② 経営・マーケティング研究

企業活動をデータで分析し、より良い経営戦略や商品開発につなげる研究です。
経営学やマーケティング理論をデータサイエンスと組み合わせて学びます。

研究例

• 消費者行動の分析

• マーケティング戦略の立案

• ブランド価値の分析

• デジタルマーケティング

• 経営データ分析

企業の「経験や勘」をデータで支える研究分野です。

③ 地域課題・地方創生研究

宇都宮大学ならではの特色が強く表れる分野です。
自治体や地域企業と連携し、人口減少や観光、地域経済などの課題をデータ分析によって解決する方法を研究します。

研究例

• 地方創生政策の効果分析

• 観光データの活用

• 地域交通の最適化

• 人口減少への対応

• スマートシティの実現

地域社会をより良くするためにデータを活用する実践的な研究です。

④ 金融・経済データ研究

金融市場や企業活動、地域経済の動きをデータから分析する研究です。
経済学・金融論とデータサイエンスを融合し、社会の変化を読み解く力を養います。

研究例

• 株価や金融市場の分析

• 地域経済の動向分析

• 企業業績の予測

• リスクマネジメント

• 金融データの可視化

数字から経済の仕組みを理解し、将来を予測する研究です。

⑤ 情報システム・DX（デジタルトランスフォーメーション）研究

企業や自治体のDX（デジタル変革）を支える情報システムやデータ活用について研究します。
ICTを活用して業務改善や新しいサービスを生み出す方法を学びます。

研究例

• DX推進のための情報システム

• 業務効率化のためのデータ活用

• IoTデータの分析

• クラウドサービスの活用

• デジタル社会における経営戦略

デジタル技術で社会や企業を変えることを目指す研究分野です。

卒業研究テーマ

2026年7月時点では、データサイエンス経営学部の卒業研究テーマ一覧は大学からまとまった形では公表されていません。
学部の教育・研究分野を踏まえると、次のようなテーマが考えられます。

• AIを活用した小売店の需要予測

• 地域公共交通の利用データ分析

• SNSデータを活用した観光マーケティング

• 人口減少地域における地方創生政策の評価

• 地域企業のDX推進に関する研究

• 機械学習を用いた消費者行動分析

• データ分析による災害時の避難行動の可視化

• 中小企業の経営改善に向けたデータ活用

社会で実際に起きている課題をテーマにし、データ分析と経営学の知識を組み合わせて解決策を提案する研究が多くなることが期待されます。

宇都宮大学データサイエンス経営学部だからできる研究

宇都宮大学は地域との連携が強く、自治体や企業が持つ実際のデータを活用した研究に取り組めることが大きな魅力です。

教室の中だけで完結する研究ではなく、地域社会や企業の課題を現場で把握し、データ分析を通して解決策を提案できる環境は、この学部ならではの強みと言えるでしょう。

元「中の人」のチェックポイント

5. 学生生活

男女比

大学ポートレートによると、男子81人（66.9％）、女子40人（33.1％）となっています。

情報・データサイエンス系学部は男子学生が多い傾向がありますが、本学部は経営学も学ぶことから、工学系学部ほど男女比に偏っておらず、女子学生も比較的学びやすい環境といえます。

出身地

学部単独の出身県別データは大学ポートレートでは公表されていません。

一方で、宇都宮大学全体では栃木県出身者が最も多く、茨城県・群馬県・福島県・埼玉県など北関東を中心とした学生が多いことが特徴です。

首都圏からの進学者も一定数おり、「地元型」を基本としながら県外生も多く学ぶ学部と考えられます。

留学制度

宇都宮大学では、交換留学や短期語学研修、海外実践プログラムなど、多様な海外学修の機会が用意されています。
データサイエンス経営学部の学生もこれらの制度を利用でき、英語力だけでなく、海外でのデータ活用や経営の考え方に触れることができます。

また、データサイエンスやDXは世界共通の分野です。
海外の企業や大学で学ぶ経験は、グローバルな視点でデータ分析や経営を考える力を養うことにつながります。

提携大学

宇都宮大学は、アジア、北米、ヨーロッパ、オセアニアなど、多くの海外大学と大学間協定を結んでいます。

交換留学では、現地で専門科目を履修したり、異文化の中でプロジェクト学習に参加したりすることが可能です。

データサイエンス経営学部でも、学んだ知識を海外の社会課題や企業活動と結び付けながら学べる点が魅力です。

留学支援

宇都宮大学では、留学説明会や語学学習支援、海外派遣プログラムに関する相談体制、奨学金制度などが整備されています。

データサイエンス経営学部独自の制度は現在公表されていませんが、全学の国際交流センターを中心とした支援を利用できます。

海外経験を積みながら、国際的に活躍できるデータサイエンス人材を目指せる環境です。

地域連携

この学部の最大の特徴は、地域との距離の近さです。

カリキュラムには社会実装科目やPBL（課題解決型学習）が組み込まれています。
企業や自治体が抱える課題を実際のデータを使って分析し、解決策を提案します。

例えば、地域企業のマーケティング支援や観光データの分析、地域経済の活性化に向けた提案などに取り組みます。
教室で学んだ知識を社会で試す経験を通して、分析力だけでなく、提案力やコミュニケーション力、プロジェクトを進める力も身につけられます。

元「中の人」のチェックポイント

6. 入試方法

選抜方式

2027年度（令和9年度）入試では、総合型選抜A（一般）、一般選抜（前期日程）、一般選抜（後期日程）の3つの選抜が実施されます。
一方で、学校推薦型選抜は実施していません。

総合型選抜では、大学入学共通テストに加え、総合問題、面接、調査書などを総合的に評価し、「学ぶ意欲」や「思考力・表現力」が重視されます。

一般選抜前期日程は、共通テストと個別学力検査（数学・英語）で学力を評価し、出願時に英語重視の「文系型」と数学重視の「理系型」を選択できます。

一般選抜後期日程は共通テストと小論文により、データを読み取り考察する力や論理的な表現力が問われます。

難易度

河合塾Kei-Netでは、前期日程のボーダー偏差値は47.5、共通テスト得点率は約63％、後期日程は約72％が目安となっています。

地方国公立大学の情報系・経営系学部としては標準的な難易度ですが、新設学部で注目度が高く、今後志願者増加による難化も考えられます。

特に後期日程は募集人数が少ないため、実際の競争率は高くなる傾向があります。

各教科の重要度と得点源

数学

重要度：★★★★★
得点源：★★★★☆
共通テスト：あり　個別学力検査：あり

数学はデータサイエンスの基礎となる最重要科目です。
前期日程では個別試験でも課され、理系型では特に配点の比重が高くなります。

共通テスト・個別試験ともに基礎から標準レベルを確実に得点できる力を身につけることが合格への近道です。

英語

重要度：★★★★★
得点源：★★★★☆
共通テスト：あり　個別学力検査：あり（前期）

英語は共通テストに加え、前期日程では個別試験も実施されます。
文系型では数学よりも英語を重視する方式を選択できるため、英語が得意な受験生には大きな強みになります。

長文読解を中心に、情報を正確に読み取る力を養いましょう。

国語

重要度：★★★☆☆
得点源：★★★★☆
共通テスト：あり　個別学力検査：なし

国語は共通テストのみですが、現代文は資料や文章を論理的に読み取る力が求められます。

後期日程の小論文にもつながる読解力・要約力を養う意味でも重要な教科です。安定して7割以上を目指したいところです。

理科

重要度：★★★☆☆
得点源：★★★☆☆
共通テスト：あり　個別学力検査：なし

理科は共通テストで利用します。
地歴・公民との選択方式になっているため、自分が得点しやすい組み合わせを選べます。

基礎事項を確実に理解し、標準問題を落とさないことが重要です。

社会

重要度：★★★☆☆
得点源：★★★★☆
共通テスト：あり　個別学力検査：なし

社会も共通テストのみの利用です。
地理歴史・公民は理科との組み合わせを自由に選択できるため、得意科目を活用しやすい入試です。

暗記だけでなく、資料や統計を読み取る問題にも慣れておきましょう。

情報

重要度：★★☆☆☆
得点源：★★★★☆
共通テスト：あり　個別学力検査：なし

情報Ⅰは共通テストで利用します。
データサイエンス経営学部らしく親和性の高い教科ですが、個別試験では課されません。

アルゴリズムやデータ活用、情報モラルなど基礎的な内容を確実に理解しておけば、得点源にしやすい教科です。

元「中の人」のチェックポイント

文系からデータサイエンス経営学部に挑戦する方には、こちらの記事も参考になります。

7. 進路

進級と留年の状況

2026年7月現在、留年率や標準修業年限卒業率はまだ公表されていません。

カリキュラムを見ると、1・2年次は数学、統計学、AI・機械学習、プログラミング、経営学など必修科目が多く、基礎科目の積み重ねを重視しています。
そのため、欠席が多かったり、基礎科目の単位を落としたりすると、その後の専門科目の履修に影響する可能性があります。

一方で、基礎から段階的に学べる教育課程となっているため、授業に継続的に取り組めば極端に留年しやすい学部ではないと考えられます。

大学院進学

まだ卒業生がいないため、大学院進学者数・進学率はまだ公表されていません。

卒業後は就職だけでなく、情報科学、データサイエンス、経営学、経済学などの大学院へ進学し、AIや機械学習、高度な統計解析、経営戦略、DXなどをさらに専門的に学ぶ道も考えられます。

特に研究職や高度専門職を目指す場合は、大学院進学が有力な選択肢となるでしょう。

主な就職先

まだ卒業生がいないため、就職者数・就職率・業種別就職実績はまだ公表されていません。

一方で、学部では次のような人材育成を目標としており、公式には以下のような進路が想定されています。

• データサイエンティスト

• データエンジニア

• 経営アナリスト

• マーケター

• 営業・企画管理職

• DX推進担当

• 行政機関・自治体

データサイエンスと経営学を融合して学ぶため、IT企業だけでなく、金融機関、製造業、流通、小売、コンサルティング、公務員など幅広い業界で活躍できることが期待されています。

特定業界に進む専門職養成型というより、「データを活用して組織の課題を解決できる人材」を育成する点が、この学部最大の強みです。

進路先の都道府県

まだ卒業生がいないため、就職先都道府県の実績は公表されていません。

ただし、宇都宮大学は北関東を代表する国立大学であり、地域企業や自治体との連携教育を重視しています。

そのため、栃木県を中心に茨城県、群馬県、埼玉県など北関東への就職が期待される一方、データサイエンス人材への需要は全国的に高いため、東京圏をはじめ全国で活躍できる可能性を持つ学部といえるでしょう。

元「中の人」のチェックポイント

8. 学費・生活費

学費

宇都宮大学は国立大学のため、2027年度も標準額です。

• 入学料
  282,000円

• 授業料年額
  535,800円（前期・後期分納可）

• 4年間の総額
  約2,425,000円

※ 授業料改定があった場合は変更される可能性があります。

追加費用

学費のほかに、教科書代やパソコン購入費、実習・演習費、教材費などが必要です。

データサイエンス経営学部ではパソコンを活用する授業が多いため、ノートパソコン（10～20万円程度）の準備が推奨されます。
4年間を通して追加費用は20～40万円程度を見込んでおくと安心です。

日本学生支援機構の奨学金

宇都宮大学では、日本学生支援機構（JASSO）の給付型奨学金と貸与型奨学金（第一種・第二種）を取り扱っています。

高等教育の修学支援新制度の対象校でもあり、家計基準などを満たせば授業料減免と給付型奨学金を併せて利用できます。

大学独自の奨学金・支援制度

宇都宮大学では、家計急変時の修学支援や各種民間・地方公共団体奨学金の紹介を行っています。

また、留学を希望する学生向けの海外派遣支援や、経済的理由で学業継続が困難になった学生への支援制度も整えられています。
学部独自の奨学金はありませんが、全学的な支援制度を利用できます。

授業料免除制度

宇都宮大学では、高等教育の修学支援新制度による授業料・入学料減免制度を利用できます。

また、家計急変などの場合には大学独自の授業料免除制度も設けられています。JASSO給付型奨学金と併せて利用できる制度もあります。

アパート相場

峰キャンパス周辺（宇都宮市峰町・陽東・石井町周辺）のアパート家賃は、ワンルーム・1Kで月額4万～5万5千円程度が相場です。

大学周辺は学生向け物件が多く、自転車通学圏内にも比較的手頃な物件がそろっています。
宇都宮駅周辺はやや高くなりますが、生活の利便性は高まります。

卒業までの費用シミュレーション

実家暮らしの場合

• 学費：約242万円

• 教科書・教材・PCなど：約30万円

• 通学費・昼食代など：約80万円

4年間合計：約350万円前後

一人暮らしの場合

• 学費：約242万円

• 教科書・教材・PCなど：約30万円

• 家賃（4.8万円×48か月）：約230万円

• 食費・光熱費・通信費など：約320万円

4年間合計：約820万円前後

※家賃や生活費は生活スタイルによって大きく変わります。
アルバイトや奨学金を活用する学生も多くいます。

元「中の人」から保護者の方へ

9. 入学後のサポート

リメディアル教育

宇都宮大学データサイエンス経営学部では、「リメディアル教育」という名称のプログラムは公表されていません。

しかし、1年次は数学、統計学、プログラミング、経営学などを基礎から学べるカリキュラムとなっており、専門知識がなくても段階的に力を伸ばせます。

高校で情報科目やプログラミングの学習経験が少ない人でも、基礎を積み重ねながら専門分野へ進めるよう配慮されています。

学修支援

少人数で行う演習科目やPBL（課題解決型学習）が多く取り入れられており、教員との距離が近いことが特徴です。

演習では、データ分析の方法だけでなく、グループワークやプレゼンテーションを通して、論理的思考力やコミュニケーション能力も養われます。

分からないことを相談しやすい環境で学べる点も魅力です。

取得できる資格

この学部で卒業と同時に取得できる国家資格はありません。
しかし、学びを生かして次のような資格取得を目指す学生が多いと考えられます。

• 統計検定

• 基本情報技術者試験

• ITパスポート試験

• G検定（ジェネラリスト検定）

• TOEIC Listening & Reading Test

これらはデータサイエンスやDX分野への就職でも評価される資格です。

資格取得サポート

学部独自の資格対策講座は公表されていませんが、宇都宮大学ではキャリア教育や各種講座を通じて資格取得を支援しています。

また、授業で学ぶ統計学やプログラミング、データ分析の知識は、統計検定やIT系資格の学習にもつながります。
日々の授業を大切にすることが、資格取得への近道になります。

キャリア・就職支援

宇都宮大学ではキャリア教育センターを中心に、就職ガイダンス、業界・企業研究セミナー、インターンシップ支援、個別相談、履歴書・エントリーシート添削、模擬面接などを実施しています。

データサイエンス経営学部でも、企業や自治体とのPBLや実践的な授業を通して、在学中から社会人として必要な力を身につけることができます。

ICT・図書館サポート

峰キャンパスには情報教育環境が整備されており、学内ネットワークや無線LANを利用して学習できます。

附属図書館では、データサイエンスや経営学に関する専門書、電子ジャーナル、データベースなども利用可能です。

レポート作成や卒業研究だけでなく、資格試験の学習にも役立つ環境が整っています。

学生相談・生活支援

宇都宮大学では、学生相談室や保健管理センターを設置し、学業や進路、人間関係、健康面など幅広い相談に対応しています。

また、経済的支援や障害学生支援など、一人ひとりの状況に応じたサポート体制も整備されています。
困ったことがあれば早めに相談できる環境が用意されています。

学生寮

宇都宮大学には学生寮が設置されており、自宅から通学が難しい学生が利用できます。

民間アパートより住居費を抑えられる場合が多く、全国各地から集まる学生との交流を深められることも大きな魅力です。

大学生活に早く慣れたい人や、生活費を抑えたい人にとって心強い選択肢となります。

その他学生サポート体制

データサイエンス経営学部では、企業や自治体と連携したPBLやプロジェクト型授業が充実しています。

授業の中で実社会の課題に取り組み、社会人や地域の方々と交流する機会が多いことは、この学部ならではのサポートと言えるでしょう。
学びながら社会とのつながりを築ける点は、大きな魅力です。

元「中の人」のチェックポイント

10. この学部を一言で表すと？

データで未来を描き、経営で社会を動かす

データサイエンス経営学部は、AIや統計学、プログラミングなどのデータサイエンスと、経営学・経済学を融合して学ぶ全国でも特色ある学部です。

単にデータを分析するだけではなく、その結果を企業や自治体の課題解決に生かす「社会実装」を重視している点が大きな特徴です。

企業や地域と連携したPBLや実践的な学びを通して、分析力・企画力・コミュニケーション力を身につけ、DX時代を支える人材を育成します。

「数字が好き」「地域や社会をもっと良くしたい」という思いを、将来の仕事へとつなげられる学部です。

この学部に向いている人

次のような人は、データサイエンス経営学部で充実した4年間を過ごせるでしょう。

• 「なぜ？」をデータで確かめたい人
  感覚ではなく、数字やデータをもとに物事を考えることが好きな人に向いています。

• 地域や社会の課題を解決したい人
  地方創生や企業の課題に興味があり、人の役に立つ仕事をしたい人におすすめです。

• 情報も経営も両方学びたい人
  AIやプログラミングだけでなく、経営やマーケティングにも興味がある人にぴったりです。

• 新しいことに挑戦するのが好きな人
  新設学部ならではの新しい教育や実践的なプロジェクトを前向きに楽しめる人は、大きく成長できるでしょう。

• チームで協力しながら学びたい人
  PBLやグループワークが多いため、人と意見を交わしながら課題に取り組める人は力を発揮できます。

「数学が得意だから」「情報が好きだから」という理由だけでなく、「社会をより良くしたい」という思いがある人ほど、この学部の学びを楽しめるはずです。

元「中の人」から伝えたいこと

データサイエンス経営学部のアドミッション・ポリシーを見ると、大学が求めているのは「数学や情報が得意な人」だけではありません。
自ら課題を見つけ、データを活用して社会をより良くしたいという意欲を持つ人を求めています。

高校生活では、数学や情報、英語の基礎学力を身につけることはもちろん、探究活動や課題研究、文化祭や部活動などで「自分で考え、仲間と協力して課題を解決した経験」を積んでおくことが大切です。

大学では、データ分析だけでなく、企業や自治体と連携した実践的な学びを経験します。
その先には、データサイエンティスト、DX推進担当者、マーケティング担当者、コンサルタント、地方公務員など、多様な進路が広がっています。

これからの社会では、「データを読める人」ではなく、「データを使って社会を変えられる人」が求められます。この学部は、その第一歩を踏み出すのにふさわしい学びの場です。

この学部を一言で表すと？

データで未来を描き、経営で社会を動かす

AIやデータサイエンスが社会のあらゆる分野で必要とされる時代だからこそ、この学部の価値はますます高まります。

「数字の向こうにある人や地域を支えたい」という思いがあるなら、宇都宮大学データサイエンス経営学部は、その夢を現実にするための力を育ててくれる学部です。

自分の可能性を信じて、一歩踏み出してみてください。

宇都宮大学の他の学部が気になる方は、こちらからご覧ください。

• 地域デザイン科学部

• 国際学部

• データサイエンス経営学部 (2026.7.21)

• 共同教育学部

• 工学部

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情報学で他の大学が気になる方は、こちらも参考にしてください。

• 秋田大学情報データ科学部 (2026.7.18)

• 静岡大学情報学部 (2026.7.19)

• 宇都宮大学データサイエンス経営学部 (2026.7.21)

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• 鹿児島大学法文学部 (2026.7.7)

• 群馬県立女子大学国際コミュニケーション学部 (2026.7.11)

• 静岡大学グローバル共創科学部 (2026.7.19)

• 宇都宮大学データサイエンス経営学部 (2026.7.21)