だ

個人の購入履歴など、データ分析を動車の走行履歴や、ネット通販でのナビゲーションを通じて得られる自積されるようになった。例えば、カーいます。しかし、社会的ニーズが高生活とも深くかかわるようになってわれ、ビッグデータは私たちの日常「今や『ビッグデータ時代』とも言を次のように説明する。

滋賀大学 学長

位田隆一

月に行われた。

いだ・りゅういち

京都大学大学院法学研

究 科 博 士 課 程 中 途退 学。

等 研 究 課 程（ Ｄ．
Ｅ．
Ａ．
）

フランスパリ 第２ 大 学 高修 了。 京 都 大 学 大 学 院

法 学 研 究 科 教 授 などを経て、現職。

たけむら・あきみち

滋賀大学
データサイエンス教育研究センター長
データサイエンス学部長（就任予定）

竹村彰通

東京大学大学院経済学

研 究 科 修 士 課 程 修 了。

学部ｐｈ．Ｄ．修了。スタスタンフォード 大 学 統 計

客 員 助 教 授、 東 京 大 学ンフォード大 学 統 計 学 部

経 済 学 部 教 授 などを 経て、現職。

56

De c e m b e r 2 0 1 6

２０１７年４月、滋賀大学に新設予定！

日本初のデータサイエンス学部が高校生対象のプレオープンイベントを開催

日本の大学としては初めて、滋賀大学に２０１７年４月に新設される。それに先立ち、高校生対象のプレオープンイベントが、今年「宝の山」とも言われているビッグデータ。それを解析し、新たな価値を創造するための知識と技能を学ぶ「データサイエンス学部」がい

２０１７ 年４月、日本の大学とし目的とせずに蓄積されているデータいにもかかわらず、日本の大学には位田隆一学長は、学部新設の背景ては初となる「データサイエンス学だ。それらは「ビッグデータ」と呼大な量のデータが、生成・収集・蓄部」が滋賀大学に設置される。同学

ビッグデータを解析できる人材を専国などでは、データサイエンティスばれ、単独で、または、ほかのデー知して危険回避することに生かされトの育成が進んでおり、日本は世界

部は、社会に溢れているデータを分

従来のデータ分析は、経済学や心たりするようになった（図１）。ビッから遅れを取りつつあります。計量門に育成する学部や学科がありませ理学などの領域ごとに行われていた。

グデータは、政治、経済、交通、医療、経 済 学 が 専 門 の 佐 和 隆 光 前 学 長 は、タ と 組 み 合 わ せ て 解 析 す る こ と で、目的を持ってデータを収集し、統計教育、防災など、あらゆる分野で新そうした状況に危機感を抱き、本学析し、新たな価値を創造することの学などの手法を用いて分析することたな価値を生み出す「宝の山」として、がデータサイエンスの教育に先鞭をん。アメリカやイギリス、中国、韓が主だったと言える。ところが、Ｉ近年重要視されている。

新たな商品を開発したり、異変を察

ＣＴの発達により、多種多様かつ膨できる人材の育成を目指す学部だ。

ビッグデータ解析に必要な知識と技能を身につける

データサイエンスとは何かをイメージしやすいよう、少人数のグループワークやパソコンを使った演習などが行われ、約１００人の高校生が参加した。

10

新たな治療法の開発、予防医療の活用
マーケティング（POSデータ分析など）、SNS分析（Twitterなど）

析することで、個人に合わせた医療や薬の処方パターンをに記 録される、閲 覧・購 買履
歴や購買者の特徴などの情提案できるようになると期報を分析して、サイトを見を加工・研磨・処理するための専門

リシス（統計学）」と、大規模データ的知識とスキルである「データアナデータを分析・解析するための専門られる。データサイエンス学部のカのデータに関する分野の知識も求めタが持つ意味を捉えるためには、そタ科学）」が必要となる。さらに、
デー

年次を通して、実際のデー

企業・自治体から提供されるデータで実践的な演習を積む

１〜

育などの専門知識も学べるカリキュ

応用先である経済や政治、医療、教難しいでしょう。そこで、データのれば、新たな価値を見いだすことはのか、データの背景を十分知らなけ「データがどのような意味を持つについて次のように説明する。

定の竹村彰通教授は、学部での学びデータサイエンス学部長に就任予えています。３・４年次では、連携先生にも貢献できるのではないかと考き、それを解析することで、地方創「地域からデータを提供していただクトを行う予定だ。

創造に結びつけていく共同プロジェ

して、問題解決を図り、新たな価値自治体から提供されるデータを解析演習を積むが、３・４年次では企業や既に解析済みのデータを題材としてタを扱ったＰＢＬ（＊）を行うのも、ラムにしました。本学部は、理系的の企業・自治体でインターンシップする科目のほかに、経済や経営などな分野と人文社会的な分野の両方をを行うことも検討中です」（竹村教授）

同学部の特徴の１つだ。１・２年次は学ぶ、文理融合型の学部と言えます」

京都銀行や滋賀銀行とは包括的連ター」を開設し、全国から統計学とは「データサイエンス教育研究セン企業や自治体と連携協定の準備を進携協定を締結し、ほかにも、地元の人が専任教員に着任した。ほかめている。
計

統計局などと連携し、多様な専門分野の教員による授業を提供する予定

どのような職種に就いても求められるデータ分析の能力

情 報 学 の ス ペ シ ャ リ ス ト を 招 聘 し、学部新設に先駆けて、あき みち

年４ 月 にの科目も編成されている。

リキュラムは、統計学、情報学に関＊同大学の資料を基に編集部で作成

4

卒業後の進路としては、情報通信＊ Project-Based Learning、もしくは Problem Based Learning の略。プロジェクトベースの課題解決型学習のこと。

的知識とスキルである「データエンタブレット端末を使って行う学習や、成績などのデータ管理によって、日々の学習データの収集が容易に行えるようになった。毎日の学習内容やテスト結果のデータを分析すれば、教師、保護者、子どもの3者が、子どもに合った学習方法や学習時間を理解でき、成績向上も期待できる。
気象庁や気象予報会社が集積している観測データと、高性能シミュレーションによる分析結果を集約したビッグデータを解析することで、積乱雲の動きを瞬時につかむことができるようになった。
それにより、ゲリラ豪 雨のより的 確な予 想が可 能となった。

つけることにしたのです」

ようになった。
そのビッグデータを解る。
それは、そのサイトを利用する度個人に合った学習法の提案など

教育
環境交通支援システム、防災支援ツール作成などタや健康診断データが、容易に蓄積できるにおすすめ」と商品が紹介されることがあ

スマートフォン
アプリの作成の活用事例
人工知能を使った様々な応用

文理融合型カリキュラムで価値創造のための力を育む

新薬の開発
ビッグデータ解析

ジニアリング（情報学・コンピュービッグデータる仕 組みになっているからだ。

ビッグデータの解析には、大規模商 品を選んで紹 介す電子カルテが普及し、国民一人ひとりの受診デー
インターネットの通販サイトを見ていると、「あなた待されている。

健康ビジネスている人が好みそうな

16に、京都大学や名古屋大学、総務省

13だ。

Dece m b e r 2 0 1 657

ビッグデータの活用事例
図1

プレオープンイベント・リポート

出されることや、活断層の活動状況のデータを基に大地震の発生予測が行われていることなどを紹介し、データサイエンスが身近なものであるこ介 さ れ た グ ラ フ や デ ー タ を 提 示 し、人が参加した。保護者の関心もえを発表していた。

ます。データ分析に強い人材は、様々たな知見を引き出す力などと重なりや、複数のデータを組み合わせて新きるデータ分析に基づく課題発見力

れは、本学部で身につけることので策を提案する力が求められます。そいたとしても、問題を分析し、解決「今や、どのような企業や職種に就スの活用例として、選挙の出口調査分析」だ（写真１）。データサイエンのテーマは、「ゼロから始めるデータ

模擬講義は２つ行われた。１つめ

う、模擬講義と模擬演習が行われた。

スという学問をイメージしやすいよのほかに、高校生がデータサイエン

イベントでは、学部・入試説明会

科学省指定のスーパーサイエンスハ活用できるような内容であり、文部を解説した。課題研究や探究学習でどのような技術が使われているのかする最適化の手法それぞれにおいて、と、よりよい性質を持つように設計るのかを予測するシミュレーション

ションと最適化手法」だ。何が起これた。課題は「家庭でのエネルギー験するためのグループワークが行わ人ついて、問題解決のプロセスを体タ ー 役 の 大 学 院 生 が１ グ ル ー プ に１で１グループとなり、ファシリテーデータサイエンス」だ。高校生４人のテーマは、「お茶の間にやってきた模擬演習も２つ行われた。１つめ

グループワークで問題解決のプロセスを体験ては関心の高い講義だったようだ。

写真１ データのおかしい箇所を考えさせる 問 題 で は、 講師 の 問 いか け に 高校生が挙手をして答え た。 大 勢 の人 がいる場でも、堂々と発 表 する 姿 に、 大学 側 は「 高 校 生 に頼もしさを感じた」と話す。

イスクールなどに通う高校生にとっもう１つのテーマは「シミュレー

模擬講義「ゼロから始めるデータ分析」のデータによって当選確実の速報が58De c e m b e r 2 0 1 6

や情報技術開発、金融機関、製造業、製薬会社での情報解析部門などが想学びの内容をイメージしやすくするため身近な活用場面を紹介

定されている。位田学長は、同学部へデータサイエンスが何かをの企業からの期待を強く感じている。
体験できる摸擬演習を実施「企業に話をうかがうと、今や多くの企業にデータ分析を専門とする部
門 が あ る と の こ と で す。た だ、 そ の担当者は、必ずしも統計学や情報学などを専門に学んできたわけではな
い よ う で す。デ ー タ サ イ エ ン ス を 専門とする人材は不足しており、その月、高校生を対象としたプレオープ

おかしい箇所を考えさせる問題を５とを伝えた。そして、ニュースで紹て い ま す。学 部 卒 業 生 が さ ら に 専 門ンイベントを、学部のキャンパスと問出題した。講師が会場に答えを尋

データサイエンス学部では今年

性 を 深 め る と と も に、デ ー タ 分 析 をなる彦根キャンパスで開いた。高校育成への期待は非常に大きいと感じ担当する社会人がスキルアップできねると、どの問題も数人の高校生が〜人の申し約込みがあり、そのうち滋賀県外から40高く、親子での参加者も目立った。

挙手をし、しっかり理由も添えて答

１〜３年生の各学年

10

る 場 と し て、で き る だ け 早 い 時 期 に大学院を設置したいと考えています」
竹村教授は、データサイエンスの20な業種で必要とされているのです」

将来性について次のように語る。

30

台のタブレット端末が用意され、イ意見を出し合った。１グループに１える要因は何かなど、グループ内でがあるのか、エネルギー消費量が増

家庭で消費されるエネルギーには何消費量を減らすためには」だ。まず、生がいる一方、キーボードの操作に行った。手際よく入力していく高校ソフトを使ってデータ処理の演習を１台のパソコンが用意され、表計算を 使 っ た デ ー タ 整 理 」 だ。 １ 人 に２つめのテーマは「表計算ソフト会に関心のある高校生にこそ、デー竹村教授は、数学だけでなく、社に、大学側も手応えを感じたようだ。

が見られた。同学部への関心の高さ

ついて具体的に質問する高校生の姿

方法や下宿先、卒業後の進路などに欲のある高校生に本学部で学んでほぶためには重要です。そういった意たいという意欲の方が、本学部で学解決したい、新たな価値を生み出しうかよりも、社会の問題を考えたい、ければなりません。数学が得意かどて、最適の解が何なのかを判断しなしいと思います」

タサイエンスを学んでほしいと語る。

「データサイエンスでは、数学の知慣れていない高校生もいた。

いずれの模擬演習も、入学後の授データサイエンスの技術や考え方ンターネットで情報を収集しながら、意見を付せん紙に書いていった（写識や技能を使いますが、扱う題材はDece m b e r 2 0 1 6

業内容・授業形態を想定したもので592つの高今日参加した模擬演習のような内容は高校でも行っていますが、問題提起から解決の提案まで一気に行ったのは初めてで、凝縮して取り組む楽しさがありました。他校生とのグループワークを通じて、コミュ
ニケーション能力の大切さを改めて感じました。

真２）。似たような内容をグルーピン

滋賀県立彦根東高校２年 吉田尚史さん

は、高校の探究学習でも役立つもので２年生になると、スーパーサイエンスハイスクールの活動で、本格的な課題研究が始まります。今日、様々なデータ分析の手法があることを学べたので、来年行う調査データの分析では、今日の学びを役立てたいと思います。

校と高大連携協定を締結する予定だ。

滋賀県立彦根東高校１年 奥井美奈さん

社会にかかわりの深い事柄です。高で、表計算ソフトを使った実習は楽しく取り組めました。

あり、高校生は大学での学びを具体

情報学や統計学は、今後、社会からの需要がある学問だと知り、将来、必要となる知識だと感じました。私はパソコンを操作することが好きなのグしながら意見を整理し、模造紙にばあり、同学部は今後、県内あい

滋賀県立虎姫高校２年 饗 庭 拓真さん

校までの数学の問題のように答えは情報学の分野を志望しているので、今日参加しました。先生方の話から、データサイエンスの応用範囲が広いと分かり、また、あらゆる分野でデータ化が進むからこそデータを専門に扱う人材が必要とされていることを知り、さらに関心が高まりました。

的にイメージできたに違いない。

ぜ１つではなく、社会的な文脈で考えぜ

滋賀県立膳所高校２年 小松美幸さん

提案をまとめ（写真３）、各グループ─プレオープンイベントに参加して─

参加者個別の相談会では、入試の上 ／ 写 真２ 「 家 庭 で のエ ネ ル ギ ー 消
費 量 を 減 らす た め に は 」 の 解 決 方 法を、Problem（ 問 題 ）、Plan（ 調 査 の 計画）、Data（ デ ー タ）
、Analysis（ 分 析 ）、Conclusion（結論）の観点で話し合った。
メンバーの多くは初対面であったが、お互い遠慮し合う様子はあまりなく、自分の意見をしっかり説明していた。
右／写真３ 最後に模 造 紙に意見をまとめ、代表者が全体に発表した。の代表者が発表した。

模擬演習「お茶の間にやってきたデータサイエンス」