IR入門のためのQ&A

○嶌⽥敏⾏（茨城⼤学）、末次剛健志（佐賀⼤学）橋本智也（京都光華⼥⼦⼤学）、藤原将⼈（⽴命館⼤学）⼭本鉱（九州⼯業⼤学）、⼟橋慶章（神⼾⼤学）、⼩湊卓夫（九州⼤学）、⽩⽯哲也（清泉⼥⼦⼤学）、関隆宏（新潟⼤学）、⼭本幸一（明治⼤学）、藤井都百（名古屋⼤学）

H29.2.28IR初級⼈材研修会於︓JR博多シティ

回答者・回答作成者• 嶌⽥敏⾏（茨城⼤学 全学教育機構）• 末次剛健志（佐賀⼤学 総務部 企画評価課）• 橋本智也（京都光華⼥⼦⼤学 ＥＭ・ＩＲ部）• 藤原将⼈（⽴命館⼤学 教学部 学事課）• ⼭本鉱（九州⼯業⼤学 インスティテューショナル・リサーチ室）• ⼟橋慶章（神⼾⼤学 戦略情報室，評価室）

• ⼩湊卓夫（九州⼤学 基幹教育院）• ⽩⽯哲也（清泉⼥⼦⼤学 情報環境センター（IR））• 関隆宏（新潟⼤学 経営戦略本部評価センター）• ⼭本幸一（明治⼤学 教学企画部 評価情報事務室）［回答助言者］藤井都百（名古屋⼤学 評価企画室）

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• ⼤学がIRを使って何をしたいのかが重要。それによって、オフィスに必要な⼈材と配置が左右されるはずである。

• 専任が確保できればルーティン業務を持てる。兼務だけならプロジェクトごとに⼈選か。兼務しているけれど、やることがない方がいるとその方がきつい。

• オフィスの⻑がオフィスの活動がつねに機能するように統括する必要がある。兼任ではあるけれども専任並みに業務の核を担える⼈がいないとつらい。

• ３つのインテリジェンスのバランスを考慮したメンバー構成は配慮した方がよい。– 例えば、情報システムや統計ができる方、データを読み取って問題を理解

できる管理職クラスの方、⾼等教育や所属⼤学の価値を理解できる方• ある程度、機能が育ってくると職員だけで回すのは⼤変︖。

3Q1︓IRオフィスのメンバー構成はどのようにすればよいか。（第１回IR初級⼈材研修会（入門編）をもとに）

テレンジーニの３つの知性 4

専門的／分析的知性

●事実に関する知識基本的な⽤語の理解（例︓フルタイム学⽣、単位数）、数量的データの計算方法（例︓GPA、ST比）、データの構成

定義、基準日（例︓アドミッション、授業登録）

●分析・⽅法論のスキル調査計画（量／質）、サンプリング、統計、測定（信頼性や妥当性の確保等）、質的研究方法（インタビュー等）、

様々な調査スキル（アセスメント、将来予測、プログラム評価等）

●コンピュータに関するスキルビジネスソフトの使⽤スキル、データベースに関するスキル、統計ソフトの操作スキル

→ 個人スキル︖

問題に関する知性

●経営にかかる主要な問題や意思決定に関する知識学⽣管理の目標設定、教員の業務量分析、リソース配分、施設設備計画、学費設定、教職員給与、全体のプランニング、自己点

検・評価等

●大学がどう機能し、意思決定を⾏うかに関する知識特に政治的な側⾯︓フォーマルな政治構造だけでなく、インフォーマルな権限構造も含むもの。説得や妥協、根回しといった

役割やその重要性に関する理解

→ 戦術形成︖ グループでの動き︖

文脈に関する知性

●⾼等教育⼀般の⽂化に関する理解⼤学の歴史や思想、⼤学教員や組織の文化、ガバナンス、⼤学をめぐる国家や国際的な環境等

●勤務大学の⽂化に関する理解同僚の教職員の価値観や信念、自⼤学特有の経営、学内のキーパーソン等

→ 戦略形成︖ チームとしての動き︖Terenzini（1993）より佐藤（2015）が作成。→部分は報告者が追記

Q1︓IRオフィスのメンバー構成はどのようにすればよいか。（第１回IR初級⼈材研修会（入門編）をもとに）

• IR担当者は、積極的に関係者と対話できる⼈当たりの良さや、自分の意⾒を述べるばかりではなく関係者の話を相⼿の⽴場にたって傾聴できる（対話を厭わない）誠実な⼈柄が望まれる。

• 教員がよいか職員がよいかはケースバイケース。専門性を求めるなら教員を入れることが⼿っ取り早い。職員で異動があると継続性の担保をどうするか。もしくはIR室をOJTの一環としての研修センター的な役割と位置づけるか。

• データ提供依頼など、現場レベルのコミュニケーションをスムーズに運ぶための学内調整の目的で、学内に広く顔のきく⼈をスタッフに一⼈はおくべき。– 在職が⻑い、複数の部課の事情が分かる、等。

• 教職協働組織であれば、例えば、分析作業や改善の働きかけを教員、データ収集は職員が担うといった役割分担も考えられる。

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Q2︓兼務スタッフのみでバーチャルにIRをどのように運営すればよいか︖• プロジェクト型の業務に特化する形か。とりあえずスタートするには、

アリな形。• もしくは、それぞれの部署でこれまでデータを扱ってきた業務の一部

をIR業務と⾒做す（意思決定⽀援の意識を持つ）。• ルーチンワークを持たないように⼼がける︖• 毎回何もやることがない方が出ないようにする。• 兼務スタッフのみによるバーチャルなIRが機能するかどうかは、各ス

タッフの本務との調整を図ることができるかなど、ハンドリングする方の能⼒に依存する。

• ２⼈の上司に付く可能性があるので、どちらの指⽰を優先させる︖• 固定業務が発⽣し始めたところで、専任の配置を検討する。• やりっ放しになってしまいがち。

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Q3︓兼務教員の運⽤実態は︖

• 運⽤状況は⼤学によってさまざま。• どのくらい時間を割いてもらえるか︖• IR関連業務と兼務内容との（︖）優先度の調整が必要。

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Q4︓バーチャルなIR組織だと、既存の分散分析体制とかわらないのではないか︖

• IRは機能なので、各部署の分析作業でよいのではないか。• 部署を越えて横串を挿したデータ統合をする。• どう位置づけるのか︓質保証→データ統合して学習成果把握• 役割分担が明⽰されている部署だけでは厳しい可能性（部署

横断的なデータの取り扱いや、複数のデータをリレーションさせるシステム的な統合が難しい可能性）がある。

• エフォート（優先順位）、兼務だと最下位になる︖• ルーティン化が難しい。リーダーがいて指⽰できれば兼務できる。• 兼任はしづらいのではないか。（上司との関係）

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Q5︓分散型IRでの留意点は︖

• IR部署が主体的に中⼼となってデータ統合・分析などを⾏う形態に対し、実態として学内既存の組織（担当部署）それぞれで分析を担うような（︖）IRは分散型と呼ばれることがあります。

• とくに問題はないのでは• 縦割りにならないように、組織間の（︖）情報交換は必要。• それぞれの部署で（︖）さわれるデータが共通だとなおよい。• それぞれまとめたものを共有化しておくとよい。

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米国IRの⽣態系（組織類型）

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比較的未発達／分権化 比較的発達／集権化

比較的小規模

手工業的（職人的）構造・ 1～2人の組織・ 多くが博士学位を有していない。・ ルーティン的な報告業務や適度の

量の計算業務を負わされる・ 学生数5,000人以下の高等教育機

関

非官僚制・ 2～3人の組織・ 博士はわずかで、ほとんどが修士の学

位と経験を有する・ フラットな階層、単純な構造、最低限

に特化された組織・ タスクは様々（調査プロジェクト）

比較的大規模

分散型・ 研究大学では最も共通している。・ 部局長や副学長がそれぞれのニー

ズに対して、自らの専門家やスタッフに調査させる分権化された状態

・ エンロールマネジメント、予算配分の予想、学生生活の研究など、ゆるい調整をしながらの活動もある。

専門的官僚制・ IR活動が一つの組織に集権化されてい

る場合には、最も共通した形・ 最低限4人の専門家・ 博士の学位と長年の経験を有する・ 適度な官僚的構造（階層、仕事の部門、

専門化）・ 洗練された研究プロジェクトをIR組織

が集権的に行う

小湊卓夫「IRの発展過程と今後の課題」GAKUEN IR研修会2016 第1回（H28.7.14）

Q6︓経営⾯のIRと教育⾯のIRとの関係は︖

• 例えば、米国のエンロールメント・マネジメントはまさに両者。• 教員︓学⽣比などは、クオリティとコスト。• 経営的な分析も教育の分析も根っこの部分は不可分なので、ア

タマの片隅にはもう片方の端成分のことを考えておこう。• IRは、本来、経営分野も教育分野も分けがたいものですが、特

化された目的のある分析、例えば、財務分析は財務部門など、入試、メンタルケアなどの分析は、専門部門をメインに進めた方がよい場合もあります。もちはもち屋にまかせた方がよい。（米国のIRのハンドブックでも同様の表現）

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Q7︓IRと評価を同一部署で実施可能か︖

• 可能です。• むしろ、相性はよいです。データを扱うスキルなど業務に共通点も

多くあります。• ただし、⼤学評価は年間スケジュールがほぼ固定されており、繁

忙期・閑散期があるため、IR業務計画をたてる際には気を付けた方がよいでしょう。

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Q8︓IRオフィスのデータはどこまで学内共有すべきか︖

• 組織文脈によります。• ランサムウェアには気をつけよう。• 指定端末しかアクセスできない⼤学もある。• ⽣データレベルでIRが持っていて、学内外からのデータリクエストに

応じてIRでいくつかのデータテーブルを組み合わせて作ってあげればよいのではないか。

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Q9︓データベースは集中化して、みんなでアクセスしたほうがよいか、分散化して随時データ連結か︖

• そこまでの議論が進んでいない気がします。• いかによい（活きのいい）データを集められるか、やっていくなかで

困ることはつぶしていける（トライ&エラー）。• DBがあると便利ではあります。

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Q10︓データ収集の対象をどのように選定するか︖

• IRでいまやるべきことを、何をするか、その目的は何か、決めたうえで進めた方がよい。

• 分析目的が不明瞭だったり、データを集めても分析するスタッフがいない場合、収集したデータが放置されたり、漠然とした分析報告しかできず喜んでもらえなかったりして徒労感が残り、結構きついと思います。

• 学内で求められている探索的な（課題や問題に沿った）調査を実施︖– 国⽴の課題、定員管理とか、明らかにやらなければならないものを肩代わ

り︓簡単なファクトブック。• 必然性がある部分に入り込んでいく。

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Q11︓データを様々な方に入⼒してもらう場合の⼯夫はどういうものがあるか︖

• フォーマット（粒度と定義［基準日等］）はあったほうがよい。• みんなが間違う部分などは選択肢化したりする。• 九⼯⼤方式（備考活⽤）もある。

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Q12︓データ収集に非協⼒的な部署や教職員とどう折り合いをつけるか︖

• 文書で依頼する。• コミュニケーションしてください。• 意欲のあるところ、仲がいいところと始めて、徐々に拡げる。• 多忙な時期は避ける。• 競争意識をあおる。• おだやかに仲良くしておく。• 「非協⼒的」なことには理由があるはず。理由を丁寧に探る。理

由がわかれば、次に何をすべきか考えられる。– 協⼒したいが多忙、IR部署／担当者個⼈への信頼感、利⽤目的が不

明／納得できない、提供することへの根拠がない（何かあったとき自分の責任になる、上司・会義の承認や規程などがあれば解決︖）など。

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Q13︓資料が不⾜している際の情報収集はどうすればよいか︖

• 上司に依頼、事務職員のネットワークを活⽤する。• 誰かに泣きつく。• 周りの部署とはなるべく平和に。• 入⼒率ならインセンティブも検討か。

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Q14︓協⼒してくれた部署にどの程度の情報を開⽰するか︖

• その部署から提供されたデータは渡してあげる。• それ以外の部署のデータはチラ⾒せはするが、データは渡さない。• 他部署のデータを渡す際は、その他部署の了解をもらってからが

無難。

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Q15︓定義が異なる類似調査にどのように対応するのが効率的か︖

• ⽣データレベルでIRが持っていて、学内外からのデータリクエストに応じてIRでいくつかのデータテーブルを組み合わせて作ってあげればよいのではないか。（再掲）

• 調査ごとに使⽤するデータに（︖）フラグをたてる。• ワークログでフローを記録しておく。

– どのようなデータ・資料に⽤い、どのような⼿順・方法で回答したかを蓄積して、定型のものは定式化しておくこと

• もらったデータ（⽣データ）、作業ファイル、提出フォーマットの３段階で保存しておくと、データの転⽤、次年度作業への備忘、引き継ぎ等の観点から便利。

• 米国︓コモンデータセット→日本でつくるか︖• IRで調査を共通化（一本化）するのもありです（清泉）

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Q16︓IR⽴ち上げ時の分析の優先順位はあるか︖

• とにかく、誰かがやらなくてはならないものをやる。• 肩代わりでもよい。（兼務者がやらざるを得ない仕事等）• 優先順位はクライアントによる（何もなければ放置されているアン

ケート分析結果などの可視化・レポート作成などもお勧め。）• ⽴ち上げ時にはIRの使い方に慣れてない教職員が多いと思われ

るので、理解のある学部と協働して、他の学部にIR活動を紹介できるようなグットプラクティスをつくる。

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Q17︓⼤学内データベースの活⽤と発展はどのように考えればよいか︖

• 活⽤目的により修正。• 入⼒者の負担軽減、ミス防⽌の為に修正。• 原則、ニーズベースでの発展か。• クラウド化、分散化などは、学内の流れと合わせる。

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Q18︓自⼤学の特⾊を定期的に把握するには︖

• 広報部門がデータをもっているのではないか。広報と連携︖• 新聞記事のデータベース化（茨城⼤）• 書誌データベースをURAにチェックしてもらう︖• 近畿⼤学が近年得意としている。• 学会のプレスリリース。

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Q19︓データカタログ作成時の留意点︖

• とにかく持っているデータをすべて列挙してくれ、みたいな振り方はやめたほうがよいのでは︖– 使いそうもないデータまで集める︖– 使うデータに関する部分のみ集める︖

• 相⼿が答えにくい振り方はしない（⼿間を惜しまない）。• ⽴ち上げ時は⾏って説明するくらいがよいのでは。• 記入例を付ける、こちらが知っていることは埋めておく、吹き出しで

補⾜を書く。• 最初から完璧なものにしようとせず、3年くらい継続すると充実して

くるかもしれません。1年目は取り組みの周知（入⼒してくれるだけで⼗分、内容の充実度は問わず）、2年目以降は前回の更新・充実なので入⼒しやすい＆他部署の例を参考に記入が進む。

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Q20︓上の指⽰がない場合にどのようにデータを収集するか︖ ファクトブックを作ればよいか︖

• なぜ、それを集める必要性があるのか、よく考えよう。• 評価セクションと組めばよいのではないか。（自然）• 既存の調査は使いまわしかもらってくるか。

– 学校基本調査など使いまわせるものは集めない（すでにまとまっているものをもらう）

• ファクトブック作成するにしても合意をどうとるか。上が認めて、というのがないと厳しい。どういうファクトブックだと使われるのか。

• なぜファクトブックを作るのか、なぜそれを集めるかの必然性が分からなければ集められないのではないか（闇雲に集めても失敗する）。

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Q21︓ファクトブックのお勧め項目は︖

• よくデータリクエストがあるものなど定番を掲載する。• 使いそう（使われそう）なものを掲載する。• 他⼤学に役員が⾏ったときに、⼤学の概要をコンパクトに説明で

きたり、主要数値を聞かれて、さっと答えるためのものでもよい。• １軍（掲載するもの）と２軍（⼿持ちデータ）は適宜、入れ

替えてもよい。• ⼤学概要など使えるものがあれば使う。• 経年、他⼤学データを掲載する。（神⼾⼤事例）• 計画上、数値目標として設定されているものもアリ

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Q22︓課題対応の分析以外に、どのような業務があるか（ファクトブック作成等︖）。

• 学内広報• 使いやすくなるような仕込み• 地道な営業• 他⼤学の分析⼿法を基に、自身の⼤学を分析してみる• 指標の設定• Thorpe（1999）︖

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Q23︓中⽴性をどのように維持するか︖

• クレディビリティとバイアスがかかっていないこと。• 倫理綱領はまだ着⼿できていない。• 悪意・誤解をもって使われないようにメールや文書などで記録を残

す（公平・公正にやっていることを⽰す）– 例︓○○の項目は回答者数が少なく結果が極端に出ている可能性があ

るので読み取る際にご注意ください、（卒業⽣満⾜度アンケートの結果に対して）卒業に至った学⽣の結果であり中途退学者の声は反映されていません。

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Q24︓IRの学内規定を定めたいがどうすればよいか︖

• 権限と義務と⼿順を記載する。• 学外に出す、出さないあたりの書き方がポイントか。• 目的とやること（事業や活動）、事務分掌規程• 既存の学内規定との関係に留意しましょう。例えば、情報システ

ムに関する規程や、個⼈情報に関する規程がある場合に、IRオフィスの取り扱うデータが、これら規定の適⽤となるのか、準⽤するのか、等の確認が必要です。条文によっては、新規に起こさなくても準⽤できる場合もあります。

• ググる。先⾏事例はいろいろ出てきます。

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Q25︓学⽣の入学時にデータ活⽤の包括同意書を取っている⼤学の事例は︖

• 琉球、清泉⼥⼦など• 同意書をとっているかどうかが、データをもらえるか、使ってよいかど

うかは別の話。• 同意書はとっておいたが方が安全という話• 在学⽣データだけではなく、志願者データを利⽤する場合には、

志願者にも、入試要項などで事前に利⽤目的を明⽰することが望まれます。

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Q26︓学⽣の成績データなどを活⽤したいがどのように入⼿すればよいか︖

• 個⼈情報を担当部署から動かす（出す）ことは、⼤学運営上はリスクでもあることを認識したうえで慎重に進めるべき。

• 使⽤目的や理由を明確にし、業務命令として、または正規に承認されたもの業務としてやっている話にする。– 例）導入した学⽣⽀援プログラムが、学⽣の成績向上に寄与しているの

か検証するため。この効果検証は○○委員会で実施が了承されている。• ⼿続きを踏む。上の⼈に依頼してもらう。• 組織としてやらないとダメではないか。• 入⼿が難しいデータを⽤いるとどのような結果が得られるか、他⼤

学などの先⾏事例を基にクライアントへ説明する。

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Q27︓あるべき論や一般論ではなくデータの客観性を担保するための仕組みは︖

• データを素直に⾒ること、わかりやすく⾒せることが重要。• クライアントと一緒に考える。自分だけでデータで考えていこうとす

ると無理が⽣じる。

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Q28︓職員のIRマインドみたいなものをどのように涵養するか︖

• IRオフィスへの在籍を研修と考えるのも⼿。• 客観的なデータで議論したり、⼤学全体の動きの中で自分たち

の業務を捉えられるようになることは重要ではないか。• まずはグラフに慣れてもらうところからやると理解が進みやすいです

（清泉⼥⼦）• データ出⼒作業をしてくれた担当者にメールでお礼をする際、公

開可能な範囲でグラフの抜粋を添付する＆何の会議に使うかを書く。– メールの宛先は担当者所属の部署も含める。部署メンバーにデータ提供

が⾏われたこと、そのデータの利⽤先、成果物（グラフ）のイメージを知ってもらう。もちろんお礼はメールだけでなく、対⾯・電話などでも伝える。担当者の上司にも感謝を伝える。

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Q29︓アドミニストレータの潜在的な情報のニーズをどのように引き出すか︖

• 上の⼈のデータに関する感度を上げて、眼を肥えさせるのが重要か。

• 執⾏部と意⾒交換すると、潜在的なニーズを把握し易い。• 無知の知• 好物を知ることも重要。

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Q30︓レポートの中で提案はどの程度すべきか︖

• IRに求められているのは現状把握とその提供（現状認識を浸透させる役割）。

• 提案は求められたらすればよいが、自ら率先して⾏うことではないと思う。

• データ提供元となる現場の部署など当事者の肌感覚も掴めていないと、的外れな提案になる危険性。

• 上の⼈とある程度接点がないと、⼤学の方向性がわからないので回答のしようがないケースも多い。

• ファクトブック作成時には解説の作成を求められることも多くいが、どこまで書くべきなのかは悩むところです。

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Q31︓教職員の⼈事考課についての基準をどうすればよいか︖

• ルーブリック化。• ポイント制は、改善効果が薄い。• 目標管理型は妥当性検証が難しい。• ゼロサムゲームの場合、マイナス査定を⾏うかどうか。

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Q32︓学⽣の学修成果の到達度や学⽣⽀援の満⾜度を測定する評価指標は︖

• DPベース︖• アンケートだけでなく、学⽣を集めて意⾒聴取をしてもよい。• 学習成果の到達度の測定の前段階として、カリキュラム・マップ

（DPを授業科目に落とし込んだ図や表）などから、学⽣の履修状況データ（DPごとの履修科目の割合、教養科目と専門科目の修得割合など）を把握し、DPの到達に必要な履修をしているかなど、学⽣の学習⾏動をチェックをしておくことも、質保証の視点から役に⽴ちます。

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Q33︓感想文などの質的データを、どのように数量化して量的データすればよいか︖

• テキストマイニングは思った以上にめんどう。• シソーラスの作成だけでも結構、時間がかかる。• ５〜１（5件法）で聞けばよいのではないか︖• ルーブリック評価を⽤いるのも可。ただし、ノーミングが結構⼤変。

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Q34︓学修成果の到達度や学⽣⽀援の満⾜度を測定するルーブリック作成のポイントは︖

• ４段階か５段階か︖• ４段階ならば、下限と標準を作れば、not meeting,

approaching, meetingは作れる。• あとは、雰囲気でexceedingを作ればよい。

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Q35︓学内のさまざまな調査結果をどのように統合、体系化すればよいか︖

• 業者に依頼してダッシュボードを作成するのが早道かもしれないが。。。

• ひとつひとつグラフを作って、地道にやっていけばよいのでは。• DPなどをキーにする︖• 各調査を連結して分析

– 例えば、各学年末のタイミングで満⾜度を調査しているのであれば、同じ集団の経年変化のグラフも描けるし、その年の結果の学年別グラフも描けるでしょう。分析リソースに余裕があるなら、学⽣一⼈一⼈の変化を可視化し、学⽣のつまづきを発⾒することに使えるかもしれません。

• いろいろ⾒えてきたら全体的なモデル

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Q36︓記名式アンケートのデメリットとは︖

• 氏名・学籍番号などを記入させる記名式のアンケートは、GPAなど他のデータと統合した分析をしたい等の目的で記名で実施されますが、よく⾒せようとして本⾳を回答しない疑いは指摘されており、メリットばかりとは言えません。記名式で実施して、結果が現場の感覚とかけ離れている場合は、無記名式への変更も検討する必要があるかもしれません。

• 一方で無記名で実施すると、無責任な回答や、悪意ある個⼈攻撃の自由記述が現れるといったことも言われます。

• 記名・無記名のどちらを採⽤するかは、調査目的や、学⽣がその目的を理解した回答⾏動ができるかどうかによって、決めるのがよいでしょう。

• IRとしてはおおまかな傾向が分かればよいので、それほどナーバスになる必要はない︖（きちんと報告すればよい）

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Q37︓記名式調査の留意点は︖

• ⼗分に説明してください。各方⾯に。– 例）評価には影響しません、個⼈が特定できないようにします

• ルール化を図る。

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Q38︓調査結果を適切に信⽤してもらうには︖

• 時間の関数（在職年数とともに信頼度もアップする︖）• 定義や計算方法を丁寧に説明。• 複雑な図表は避ける。（議論してもらう材料の提供がIRの仕

事）• 結果を信じてもらえない理由として、その⼈が⾒ている現場と結

果が乖離している可能性があります。調査再設計が可能なら、そういう方々と意⾒交換しながら、調査方法や設問をいっしょに再検討してはどうでしょうか。

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Q39︓リクエストではない自主的分析結果はどのように活⽤していけばよいか︖

• とにかく上司に報告。→ しかるべきところに通報。• ステイクホルダ対応も余裕があれば。懸念が出ている部局に親し

い方がいれば、やわらかくお伝えする。• 兼務スタッフによる委員会形式であれば、委員会で結果を共有

しあい、各部署からの委員の意⾒を聞くことで、より効果的な活⽤方法を検討することも可能です。

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