設置学部・学科

学生数※2023年度現在

• 国公立大：大学改革支援・学位授与機構「大学基本情報」（https://portal.niad.ac.jp/ptrt/table.html）より作成
  私立大：大学ポートレート（https://portraits.niad.ac.jp/）より作成
  なお、募集停止した学部・学科を含むことがあります。

概要・特色

（*以下は、「栄冠めざしてSPECIAL vol.1」に掲載している内容です）

商学部

主として、経営学、会計学、マーケティング、金融の4つの領域について学習する。1年次から4年次まで徹底的な少人数教育を行っている。1年次には導入ゼミ、2年次には前期ゼミ、3・4年次には後期ゼミで専門分野の学習・研究を進める。これらをサポートするように講義科目が体系的に配置されている。最初に各専門分野を概観する5つの導入科目、次に標準的に身につけるべき基礎知識を修得する基礎科目を学び、さらに発展科目で自らの関心に応じて高度な専門知識を修得する。また、グローバル人材を育成するプログラムや5年で修士号を取得できる5年一貫教育プログラムも導入されている。

■経営学科・商学科

【科目】経営組織論、経営戦略論、財務会計（中級）、原価計算、マーケティング・マネジメント、消費者行動、コーポレート・ファイナンス、資産価格論、イノベーション・マネジメントなど

経済学部

各自の興味と進度に応じて、経済学に関する授業科目を柔軟かつ段階的に履修することができる。授業科目はレベルに応じて、入門科目からなる100番台科目、基礎科目の200番台科目、専門・発展的科目の300番台科目というように、段階的に分類されている。さらに、意欲のある者を対象とした、大学院科目の400番台科目がある。また、学部在学時に大学院科目を履修することによって、学部4年間の修了後、引き続いて修士課程を1年間で修了することができる「5年一貫教育システム」が導入されている。

■経済学科

【科目】ミクロ経済学、マクロ経済学、ゲーム理論、統計学、財政学、国際経済学、環境経済学、経済史、現代経済史、日本経済概論など

法学部

弁護士・裁判官・検察官などの法曹をめざす法曹コース、官公庁や法曹以外の法律職をめざす法学コース、外交官や国際関連活動をめざす国際関係コースの3コースが用意されている。法科大学院への進学を志望する法曹コースの学生は、早期卒業制度により法学部を3年間で卒業することも可能となる。他方、法学コース・国際関係コースのカリキュラムは、選択の自由度が高く、学生の興味や関心、進路希望にあわせて履修計画が立てられる。また、副専攻プログラムにより、経済学を体系的に学修すれば、卒業時に同プログラムの修了証明も得ることができる。少人数教育を徹底し、特にゼミナールでは7人前後の学生に1人の教員が指導にあたるきめ細かな専門教育が行われる。

■法律学科

【科目】西洋近代法史、法哲学、憲法、行政学、民法、会社法、刑法、国際法総論、国際政治理論、国際安全保障など

社会学部

以下の4つの研究分野がある。社会学研究分野では、社会学・社会調査、国際社会学の諸科目を学ぶ。共生社会研究分野では、教育社会学、スポーツ社会学、社会政策などに関する諸科目を学ぶ。歴史社会文化研究分野では、日本史、アジア史、アメリカ史、ヨーロッパ史、哲学、思想などの諸科目を学ぶ。超域社会研究分野では、政治学、国際関係学、社会心理学、社会人類学、社会地理、環境科学などの諸科目を学ぶ。

■社会学科

【科目】社会学理論、国際社会学、言語社会学、社会哲学、社会心理学、社会人類学総論、教育の社会学、スポーツ社会学の基礎、政治学、生活保障論、日本史総論、アジア史総論など

ソーシャル・データサイエンス学部

社会科学とデータサイエンスが融合したソーシャル・データサイエンスという新領域を系統的に学ぶ。社会科学では「ビジネス領域」「社会課題領域」の両方を、データサイエンスでは「統計学」「情報・AI」「プログラミング」のすべての領域を学ぶことが特徴的である。1・2年次で各領域の基礎的な科目を学んだうえで、3年次のPBL（Project-Based Learning）演習および3・4年次のゼミナールでそれらの知識を融合させ、ビジネスの革新と社会課題の解決に対する方策を提案・実行できる能力を身につける。また、3・4年次には、演習科目と並行して、データサイエンスの発展科目や、社会科学の諸分野におけるデータ分析の最新の活用・応用事例を紹介する「ビジネス・イノベーション分析科目」「社会課題解決科目」を受講する。

■ソーシャル・データサイエンス学科

【科目】ソーシャル・データサイエンス入門、ソーシャル・データサイエンスの法と倫理、ファイナンスとデータサイエンス、回帰分析、実践的機械学習、プログラミング、空間・不動産データ分析、エビデンスに基づく科学技術政策、PBL演習など