実践的な価値創造を重視 キャリアにつながるデータサイエンスー立正大学 データサイエンス学部

実践的な価値創造を重視 キャリアにつながるデータサイエンスー立正大学 データサイエンス学部

新たな価値創造ができる、即戦力の人材育成を目指す

立正大学のデータサイエンス学部は、社会のあらゆる現場で新たな価値創造ができる、即戦力の人材育成を目指している。データサイエンスは理系の学問と思われがちだが、文系だからこそ活躍できる分野も多い。どんな学びが用意されているのか、各分野の担当教員に話を聞きつつ探ってみた。

データを社会の発展に役立てるには、データの解析を行うだけでなく、その結果をどう活用していくかがポイントとなる。「データで何ができるか」「社会の中にどう組み込んで価値を見出していくか」を考えるためには、身の回りの課題に共感し、論理的な視点を持つことが必要であるなど、文系的なアプローチも求められる。

2021年に開設された立正大学のデータサイエンス学部には、文系、理系、スポーツ系など、さまざまなタイプの人が「キャリアにつながるデータサイエンス」を学ぶための環境が整う。同学部が目指すのは、データ分析の専門家の育成だけでなく、データサイエンスを広く経済社会に応用し、さまざまな現場で新たな価値を生み出す〝即戦力〟となる人材の育成。ビッグデータを実務に応用できる人材が日本では極度に不足しており、その問題に応えるべく開設された学部なのだ。

同学部のカリキュラムには、数学の得意・不得意にかかわらずデータサイエンスの力を伸ばしていくための工夫が見られる。1年次には教養科目に加え、データサイエンスを学ぶ土台となる数理・統計、AI、プログラミングなどの基本を学ぶ授業が展開され、基礎的なレベルからじっくりと積み重ねを行う。このようにして学びの基礎を築いた後に、発展的な数理・統計や情報科学に関する科目や、より高度な内容として「機械学習」や「テキストマイニング」といった最先端の研究に触れられる科目を履修していく。段階的に学習を進めていくので、文系出身の学生も安心していいだろう。

データサイエンスの力で社会に役立つ価値を創造

立正大学のデータサイエンス学部は、データサイエンスを活用した「価値創造」の実践に力を入れている。1年次からビジネス、社会、観光、スポーツといった分野に関する知識を深めながらデータサイエンスの活用方法を考えていくほか、フィールドワークやインターンシップといった実践的な学びの機会も豊富に用意される。

各分野の学びの具体例については、実際に教壇に立つ4人の教員に説明してもらおう。

情報学フロンティアを専門とする上原宏教授は、ビジネス分野におけるデータサイエンスの活用例について次のように話す。

「情報学は、雑多に見える大量の情報、つまりビッグデータから、意味のあるまとまりを取り出すことや、新しい知識の発見を目指す研究分野です。ビッグデータから獲得した知識やルールをビジネスチャンスにつなげている企業は大変多いです。個人の購買履歴を集めておすすめを表示するなど、顧客の購買意欲をかきたてる仕組みを作れるかが、業績を左右する重要な課題となっています。また、近年はSNS上での誹謗中傷が問題となっていますが、機械学習によって大量の投稿から誹謗中傷を自動的に検出できるようになれば、多くの人を救うことができるでしょう」

社会分野においては、データをどのように分析するかだけでなく、データそのものの集め方に着目することも大切だと公的統計を専門とする高部勲教授は言う。

「企業や行政機関の意思決定においては、データに基づく現状把握や将来予測などの分析が欠かせません。直感や長年の経験による意思決定が成功する場合もありますが、外部の関係者への説明や、経験を次に生かすためには、その根拠が必要となるからです。収集したデータが偏りのない適切なものかを考えながら分析するのも重要で、例えば利用者が若年層に偏ったSNSのデータをそのまま扱うと、特定の層の傾向を、全体の傾向と勘違いしてしまうことがあります。こうした視点を大切にしながら、アンケートや調査票を用いて正確なデータを取得するための質問事項の設計や、標本抽出の方法、取得したデータの分析手法などを学んでいきます」

活躍の場が無限に広がるデータサイエンティスト

観光分野についてはどうだろう。観光統計学を専門とする大井達雄教授は、観光業界はデータサイエンティストが最も求められている業界の一つだと語る。

「新型コロナウイルスの終息後は、団体旅行が減り、個人旅行が増大するなど、ニューノーマルな観光行動が予想されます。個人の多種多様なニーズを把握するためにはデータの存在が不可欠です。近年は携帯電話の位置情報に代表されるICT化の進展でデータが増加傾向にあり、観光振興やマーケティングに活用していける人材が求められています。また、観光客の増加による地域住民への悪影響や、自然環境、景観の破壊などのオーバーツーリズムが問題化していますが、5Gを通じてリアルタイムの情報を収集して混雑情報を提供すれば、人流の平準化を目指せます。観光業界は宿泊業、運輸業、飲食業など多様な業種で構成されており、その知見は他分野にも応用が可能です」

情報収集技術が急速に進歩する中で、スポーツの分野にも情報化の波は押し寄せている。スポーツ統計科学を専門とする成塚拓真講師は次のように説明する。

「私が主な研究対象としているのは、主にサッカーやバスケットボール、フェンシングなどの対戦型スポーツです。こうしたスポーツでは、選手同士の複雑な相互作用のもとで試合が展開します。チームワークや戦術の良し悪しに関する統計的な法則を見出すための、データサイエンスの知識や手法を学んでいきます。すでに一部のプロスポーツの現場では、アナリストと呼ばれる専門職がデータを基にして戦術の提案や選手の評価を行っており、今後は多くの競技にこうした流れが広がっていくと考えられます。スポーツには試合の『流れ』など、一般的に使われているものの、実はよく分からない概念が多くあります。こうした概念を数学の言葉で定量化することで、試合分析など実践的に応用していくことも可能になるでしょう」

以上の話からも、データサイエンスという分野が多様な領域を内包していることが分かるだろう。社会が求めるデータサイエンスの基礎知識と実践力を身につけることは、さまざまな分野で活躍するための大きなアドバンテージとなるのは間違いない。文系理系を問わず、データを利用して価値を創造したいと考える人は、立正大学のデータサイエンス学部に注目だ。

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