2019年4月に開設された、日本で最初のデータサイエンス研究科。2年間で「データを集めてから意思決定に活かすまで」を独力でやり切れる人材を育てる、実践寄りの修士課程です。
研究科の教育理念は、次の5つを一人で回せること。授業も課題研究も、この流れに沿って組まれています。
領域の知見をもとに、解くべき問いを定める
必要なデータを選び、収集・取得し、前処理する
分析モデルを選び、最適化計算を行う
計算結果を解釈し、意思決定者にわかりやすく伝える
分析を実際の判断・行動に反映してもらう
出典：滋賀大学「データサイエンス研究科 博士前期課程」ページの研究科理念より要約
講義科目は「特論／理論」（講義）と「実践論」（演習）がペア。すべて2単位・15回・1週間完結の集中開講です。各科目の中身は「授業・シラバス」タブへ。
＊ 2026年度Webシラバスで確認できた科目のみ。AIイノベーション科目群の一覧と必修／選択区分は、研究科公式の科目一覧PDF（2025年9月版）で確認してください。
1年目に講義科目を集中的に履修するのが基本形。1科目2単位なので、13〜15科目ほどが目安になります。
公式に必修と明記されているのは、課題研究1〜4（各2単位）と「意思決定とデータサイエンス」。データサイエンス概論は入門科目として置かれています。
学位論文A（修士論文）または学位論文B（特定課題研究）。修士論文は、新しい成果の有無と、論理構成・学問体系上の位置づけで評価されます。
出典：研究科「博士前期課程 カリキュラム」。論文本文は滋賀大学学術リポジトリで公開されているものがあります。
2028年4月入学・2030年3月修了の場合の見取り図。春学期（4月〜）と秋学期（10月〜）の2学期制で、具体的な日付は毎年の学年暦と研究科からの案内で決まります。
課題研究の各回は「進捗報告と議論が中心で、研究に必要な作業の多くは授業時間外に行う前提」（課題研究2〜4シラバス）。修士論文の提出締切・公聴会の日程は公開情報にないため、入学後に研究科の案内（SULMS）で確認します。
15コマの授業を1週間に集中して受け、その科目はその週で完結。受講する週だけ授業に集中し、受講のない週は研究や仕事に充てられます。
2022年度パンフレットの目安：1日3コマ・10:30〜16:00、13週で26単位。現行の時間割はSULMSで配布されます。
すべての講義・研究指導が対面＋Zoomの同時双方向。リアルタイムなら遠隔受講が可能です（「意思決定とデータサイエンス」のようにグループワーク主体で録画不可の科目もあります）。
M2の学生が週2コマの学習サポート（予約不要・対面／オンライン）。入学前はe-ラーニングのプレマスター教育で学部レベルを補強できます。
2026年度Webシラバス（SUCCESS）から各科目の目的・到達目標・授業計画・評価方法を要約。カードをクリックすると詳しい内容が開きます。すべて2単位・全15回・集中開講です。
公式「教員紹介」の全57名（専任38・特任6・特別招聘／客員13）を、各教員ページの記載から収録。関心のあるテーマを入力すると、関連度の高い順に並びます。
「専門分野」「研究キーワード」は公式教員紹介ページの記載、「研究内容」は同ページの自己紹介文の要約。記載が薄い教員はその旨を明記しています。
課題研究1のシラバスに担当として名前のある専任教員30名が修士の研究指導の中心。小野島講師、佐藤俊哉特任教授、寺田特任教授は「博士前期課程担当」と明記。清水昌平教授の公式所属は博士後期課程です。
滋賀大学 研究者情報総覧と各教員のresearchmapで論文・研究費を確認できます。
研究科公式「進路・キャリア」ページと、公開されている「修了生進路先一覧」PDFから転記しました。企業名・人数は原資料のとおり。就職率や年収の公式数値は公表されていません。
出典：修了生進路先一覧（PDF）。人数表記のないものは1名。年度表記は原資料のまま。企業から派遣されて在職のまま学ぶ社会人学生は所属先に戻るため、この一覧には含まれません。
北大文学部卒→日立造船でデータ活用推進→社会人派遣で入学。風力発電の異常検知を深層学習で高度化し、学会で奨励賞。「講義はオンライン中心で仕事と両立しやすかった」。指導は河本薫教授。記事
京大文学部卒、大学事務職員として学生データを扱ううちに統計の必要性を実感。プレマスター教育で数学を補強し、性別専攻分離の要因を計量分析。記事
明治大政治経済学部卒。企業データを使うプロジェクトで「データ処理の大変さ、コミュニケーション力や想像力、プレゼン力の重要さを実感」。記事
京大経済学部卒。データ分析製品の提案・導入をしながら入学し、取引先との共同研究に取り組む。企業出身教員のプロジェクト進行の講義が実務に直結。記事
在学中にかかるお金、使える支援制度、学びの環境、企業・自治体との接点をまとめました。金額は滋賀大学公表の標準額（大学ポートレート）で、改定される可能性があります。
長期履修（3年または4年）を選んでも授業料の総額は2年分のまま。延長した年数で分割して納めます。
入学年の1年間、入学試験時の成績優秀者10名程度に給付。派遣社会人・有職者は対象外。
年間24万円の給付型奨学金。
資格試験・語学試験等の基準を満たした学部生・大学院生に給付。令和8年度要項が公開中。
学生特別支援パッケージ。貸与のほか、家計急変時は前期または後期分授業料の1/2以内を減免。
経済的困難かつ学業優秀な学生などが対象。高等教育の修学支援新制度の対象校。
標準の2年を超えて、3年または4年で計画的に履修。授業料は2年分を分割。
すべての講義・研究指導が対面＋Zoom。2年目は職場に戻り、指導教員と遠隔で議論しながら論文執筆が可能。
入学前にe-ラーニングで学部レベルのデータサイエンスを補強。文系・他分野出身者向け。
滋賀県彦根市馬場1-1-1。附属図書館には専門書を中心とした約7万5千冊、情報処理センターにはキャンパス情報ネットワークを中心とする計算機環境。DSラーニング・コモンズにはプロジェクタやホワイトボード、参考文献があり、陵水学習教育支援室ではPC・プロジェクタを貸出。
研究科は国内の大学院ではじめて「ChatGPT Edu」を大学院教育に導入したと報じられ、データサイエンス概論の初回でも生成AIの活用が扱われます。
地域コンソーシアム（DuEX、KUEP-DHI）の科目や、大阪大学との単位互換協定を通じた履修機会があります。
2020年4月設置、標準3年。十分な研究実績を持つ社会人などは最短1年で修了できる早期修了プログラムあり。前期課程からの進学実績は令和6年度2名、令和5年度1名。
企業・自治体と連携して実社会での価値創造を行うセンター。80名超の研究者が所属し、累計500件を超える機関と連携。共同研究・学術指導・講師派遣・教材開発・セミナー・データ解析・市場調査の形で連携し、企業や国・自治体からの派遣大学院生を受け入れています。課題研究1〜4は、このセンターの価値創造プロジェクトを参照しながらテーマを具体化する設計です。
公開されている一次情報のみから作成した非公式のまとめです。数値・日程・制度は毎年度変わるため、出願・入学前に必ず公式ページで最新情報を確認してください。