ICTやAI、データサイエンスなどの知識やスキルを学び、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアの4分野でデジタルを活用して価値を創出する力を養います。

デジタル共創学科

健康医療・ビジネス・スポーツ・メディアなど、幅広い分野で活躍できるデジタル人材を養成
デジタル共創学科の学びについて

どのような内容や分野を学びますか?

学びを通してどのような技能を身につけますか?
文理融合型カリキュラムのもと、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアの4分野で求められるデジタル活用力を磨きます。あわせて、資格試験(Microsoft Office Specialist・情報処理技術者試験)対策を授業内で実施し、資格取得まで丁寧にサポートします。

就職支援には、どのようなサポートがありますか?
1年次から3年次までのキャリアデザイン系科目で、就職に必要な基礎力の養成からキャリアプラン形成、就職活動対策までを段階的に支援します。さらに学内の就職支援室と連携し、個別相談、企業情報の提供、就職支援プログラムの実施、企業・病院等と連携したインターンシップ支援を行います。
TOPIC

多様な教員と学ぶ実践的な授業
多くの科目は複数教員で担当しますので、授業中の質問も大歓迎です。PC操作を基礎に、ICT・AIを活用した実践的な学びを通して、知識とスキルを着実に身につけます。共創学部の教員に加え、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアを専門とする他学部の教員、企業で活躍する専門家と共に学びます。最新の事例に触れながら、広い視野と課題解決力を育てます。
学びの体系
デジタル共創学科のカリキュラムは、幅広い教養を修得するための教養科目、専門的知識と技能を体系的に修得するための専門基礎科目、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアなどの多様な分野で実践力を醸成するための専門科目から構成されています。
目指せる資格
- MOS
- 基本情報技術者試験
- ITパスポート試験
- 情報セキュリティマネジメント試験
- データサイエンティスト検定TM など
こんな人におすすめ 活躍が期待される進路
健康医療分野
データを活用して、健康医療分野の
課題解決に取り組んでみたい!
健康や医療、福祉の分野では、医療情報や健康データを活用し、病気の理解や治療法の検討、新薬の開発などを支える取り組みが進んでいます。本学科では、健康医療分野のデータを正しく扱い、医療や研究の現場における課題の発見や改善につなげるためのデータ活用力を養います。
想定される進路・活躍分野(例)
- 病院や医療機関の情報システム部門における医療情報の管理・活用
- 医療・ヘルスケア関連企業における健康・医療データの活用支援
- 医療データを扱うIT・システム会社におけるシステム開発・運用


スポーツ分野
データやデジタル技術を活用して、
スポーツ分野の新しい可能性を広げてみたい!
スポーツの現場では、競技力の向上だけでなく、健康促進やコンディション管理のために、さまざまなデータが活用されるようになっています。本学科では、IoTなどのデジタル技術を通じて得られるスポーツや健康に関わるデータを分析・活用し、競技や日常的な活動を支えるためのデジタル活用力を養います。
想定される進路・活躍分野(例)
- スポーツ関連企業や団体におけるデータを用いた競技・活動支援
- スポーツ用品・健康機器メーカーにおけるデータ活用型の商品企画
- トレーニングや健康管理分野におけるデータ活用型の支援業務
ビジネス分野
データを活用して、ビジネスの現場で
新しい価値を生み出してみたい!
企業活動では、DX(デジタルトランスフォーメーション)が進む中で、データに基づいて判断や改善を行うことが、経営や業務の質を高めるうえで重要になっています。本学科では、ビジネスデータを活用し、DXの推進を支える視点から、業務改善やマーケティングなどに生かすための分析力と活用力を養います。
想定される進路・活躍分野(例)
- 企業の企画やDX部門におけるデータ活用型の判断・業務改善
- IT・システム関連企業における業務支援やデータ活用関連業務
- データを活用したマーケティングや業務改善関連業務


メディア分野
デジタル技術を活用して、
映像や情報発信に挑戦してみたい!
映像制作やWebメディア、広報・情報発信の分野では、表現や情報発信の方法が変化する中で、デジタル技術やデータを活用した制作・運営が欠かせません。本学科では、メディア分野におけるデータやデジタルツールを活用し、内容や伝える相手に合わせた制作や情報発信に生かす力を養います。
想定される進路・活躍分野(例)
- 映像・メディア関連企業におけるデジタル技術を用いた制作活動
- Webメディア・情報発信分野におけるデジタルツール活用型の運営
- 広報・情報発信分野におけるデジタルコンテンツの企画・発信
在学生の声

仲間と共に新たな価値を創り上げていくことに 魅力を感じています
高校時代から仲間と協力して物事を進めることにやりがいを感じていました。本学部はまさに「共創」できる環境にあり、様々な人と一緒に新たな価値を創り上げていくことがとても楽しみです。現在、世の中はAIが主流になりつつあります。将来の目標は、デジタル機器に不慣れな高齢者の方でも簡単に使えるアプリを開発すること。学びを深めて実現できるよう努力していきます。
※2026年度取材
4年間のカリキュラム
- フレッシュセミナーⅠA・ⅠB
- フレッシュセミナーⅡA・ⅡB
- アドバンスセミナーⅠA・ⅠB
- アドバンスセミナーⅡA・ⅡB
- 英語ⅠA・ⅠB
- 英語ⅡA・ⅡB
- 共創リテラシー(健康医療)
- 共創リテラシー(スポーツ)
- 共創リテラシー(ビジネス)
- 共創リテラシー(メディア)
- 情報リテラシー演習
- データサイエンス概論
- コンピュータ実践演習Ⅰ・Ⅱ
- 医療・コンピュータサイエンス
- TOEIC 英語
- 自然環境と防災
- 社会学
- 暮らしと法律
- 日本国憲法
- 経営・経済学
- 企業と倫理
- 簿記学
- 会計学
- 医療の歴史
- 心理学
- こころと体の健康
- 自己啓発
- 人間関係論
- 国際情報
- 異文化理解
- ホリデー留学
- 国際リハビリテーション
- 生涯学習論
- 地域生涯学習論
- ボランティア論
- 社会保障
- 地域福祉
- 老人福祉
- レクリエーション論
- レクリエーション実技Ⅰ・Ⅱ
- キャリアデザインⅠA・ⅠB
- キャリアデザインⅡA・ⅡB
- キャリアデザインⅢA・ⅢB
- インターンシップ
- SDGs概論
- SDGs各論A〜C
- SDGs演習
- デジタル共創概論Ⅰ・Ⅱ P
- 情報数学
- 経営数学
- 自然科学入門Ⅰ・Ⅱ
- 情報処理入門Ⅰ・Ⅱ
- 情報システム入門Ⅰ・Ⅱ
- プログラミング入門Ⅰ・Ⅱ
- 経営情報入門Ⅰ・Ⅱ
- データサイエンス入門
P:ピックアップ授業
- デジタル共創基礎演習Ⅰ・Ⅱ
- 共創リテラシー演習(健康医療)
- 共創リテラシー演習(スポーツ)
- 共創リテラシー演習(ビジネス)
- 共創リテラシー演習(メディア)
- 自然科学Ⅰ・Ⅱ
- 情報処理Ⅰ・Ⅱ
- 情報システムⅠ・Ⅱ
- 経営情報Ⅰ・Ⅱ
- データサイエンス
- データエンジニアリング
- 機械学習入門Ⅰ・Ⅱ
- 応用プログラミングⅠ・Ⅱ
- ネットワーク演習
- データベース実習
- 統計学Ⅰ・Ⅱ
- 健康医療情報システムⅠ・Ⅱ
- スポーツとイノベーションⅠ・Ⅱ
- ビジネスデジタルソリューションⅠ・Ⅱ
- デジタルマルチメディアⅠ・Ⅱ
- デジタル共創ゼミナールⅠ〜Ⅳ P
- 卒業研究
P:ピックアップ授業
※授業科目は抜粋であり、授業科目・時間割は変更となる場合があります。
4年間の学びの流れ
| 1年次 | デジタル共創の基礎を築く デジタル技術の基礎と各分野に応用するための入門知識を幅広く学び、大学で主体的に学修する方法とデジタル共創の基本姿勢を身につけます。 |
|---|---|
| 2年次 | デジタルスキルを磨く プログラミング、データサイエンス、AIなどの専門科目を演習形式で学び、各分野における課題をデジタル技術で捉える視点と実践的スキルを養います。 |
| 3年次 | 専門分野への応用力を高める 健康医療、ビジネス、スポーツ、メディアから専門分野を選択し、実務的な課題解決に取り組むことで、デジタル技術を実社会へ応用する力を高めます。 |
| 4年次 | 社会で活躍できるデジタル人材を目指す |
2026年度 1年次前期時間割モデル
(健康医療)
(スポーツ)
PICK UP CLASS

共創リテラシー演習
本科目は、健康医療・ビジネス・スポーツ・メディアの4分野に分かれ、私は健康医療分野を担当します。1年次科目「共創リテラシー」の知識を前提に、健康課題をデータや制度から捉え、分析・考察します。公的統計を活用し、グループで課題設定と解決策を提案し、AIも活用しながら実践的に学びます。
担当教員:照屋 健作
LOCATION

学びの拠点
新棟 池袋キャンパス MiNoRiネスト
池袋キャンパス MiNoRiラボの隣にMiNoRiネストが誕生しました。MiNoRiネストではSDGs12「つくる責任、つかう責任」の概念に基づき、オフィスビルで使⽤されていた家具などをリノベーションして活用していく予定です。本学は、キャンパス運営においても循環型オフィスの概念を取り入れ、SDGs 達成に貢献してまいります。

