あなたのデータ分析力は国内の上位何％まで上昇？
写真はニューヨーク証券取引所近くにある観光名所「チャージング・ブル」。
ブルはファイナンス用語で上昇相場の意味。
なぜこの写真があるのかは最後まで読んでみましょう！
経営学部の吉田靖です。
5月と７月のブログでもお伝えしましたが、2020年4月以降の経営学部入学者を対象に新たにファイナンスコースが開設されます。
今回は授業内容を少しお話ししましょう。
経営学部に入学すると、1年生全員に既に時間割上決まっている科目がいくつかあります。 これらが履修必修と言われる科目で、特に経営学に関する専門知識を学ぶ上で重要かつ基礎的な科目があります。
2020年度からの入学者からこれらの履修必修科目の中に、経営数理入門aと言う科目があります。
数理！？・・・そうです、ファイナンスに限らず、経営には数理が必要なのです！特にファイナンスコースでは重要なので、この単位を取得しないと卒業できません。
いえ、経営だけではありません、今、世界中の多くの大学の多くの分野で数理、データ分析、AI（人工知能）を学ぶことが必須となっています。
文系だからといって全く関係ありません。
高校の数学Ⅰに「データの分析」があり、標準偏差や相関係数まで勉強するのがその証拠です。小学校でもプログラミング教育が始まります。
多分、あなたはスマホを使っていますね、もし使っていなくても、お店や交通機関などでサービスを利用したり、PCでウェブサイトを見たりしたことが、データとしてどこかに保存されて、利用されているかもしれません。
このようなデジタル社会の中の企業経営には、数理の能力が必要不可欠です。
特にファイナンスの分野では、以前から公表されているデータが沢山ありますので、多種多様な分析方法があり、 基本的なものは大学在学中に学んでおく必要があります。
話は戻って経営数理入門aですが、この授業では主として、これまで皆さんが高校までに学んだ数学を使って、経済や企業経営あるいは資産運用の問題を解く方法を学びます。
データを使って将来を予測したり、リスクを管理したりする統計学、企業の利益を最大化するための最適化を数式だけでなく、実際のデータとソフトウェアを使って解いていきますので、きっと親しみを持って学んでいけると思います。
さて、冒頭の「あなたのデータ分析力は国内の何％まで上昇？」ですが、大学で勉強することにより、どこまで向上する自信がありますか？全体が上昇する上昇相場であれば、平均以上に上昇しなければ個人の能力は評価されません！
今年の4月18日の政府の第43回総合科学技術・イノベーション会議では、今後の「数理、データ分析、AI」のリテラシー教育に関して、次のような基本計画が策定されています。
・小中高においては 全員（100万人／年）
・大学・高専ではAIの基礎を全員が学ぶ（進学率を考慮して50万人／年）
・ AI応用力はその半分の25万人／年が習得
・エキスパートは2000人／年
今後、このような社会に向かっていく中で、あなたはどこに位置することを目指しますか？
特に経営学部を目指している方は、どのような大学の経営学部を選べば良いでしょうか？
東京経済大学の経営学部では、先行して前述のようなカリキュラムを作っています。
では皆さんのご入学をお待ちしております！
