CONTENTS

得られたデータを解析し、「機械」が状況に合わせて自解決に導く可能性を秘めている。またＡＩにおいては、考察することで、人間社会の難しい問題を数理によって―滋賀大の挑戦―

データサイエンスで世界を変える

早稲田大学データ科学センター教授

野村 亮

全学対象データ科学教育プログラムの概要

律的にタスクを実行することで、課題の解決や人間生活

データを統計学やプログラミングによって「人」が分析・昨今注目されているデータサイエンスは、集積された

数理・データサイエンスとAI で未来を切り開く

Special featureの質を飛躍的に向上させていくなど、大きな夢が膨らむ

滋賀大学データサイエンス・ＡＩイノベーション
研究推進センター長、教授

深谷 良治

イエンスやＡＩの活用が進み、競争力を高めたり、新たその一方で、そのような技術を使いこなせる人材が不足

立正大学データサイエンス学部学部長

北村 行伸

なビジネスが創造されるなど、急速な発展を続けている。

し、深刻な問題となっている。

データサイエンス教育の実践分野である。実社会においても、様々な業界でデータサ

science

特 集

32

人工知能に特化した日本初の大学院
大西 立顕―立教大学大学院人工知能科学研究科の取り組み―

成目標が設定された。これを受けて、文部科学省におい立 教 大 学 大 学 院 人工知 能 科 学 研 究 科 教 授

タサイエンス・ＡＩの知識・技能を身に付けた人材の育ては数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能医療現場へのＩＴ／ＡＩの実装

力及び実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的として、令和３年度に「数理・データサイエン

陣崎 雅弘―慶應義塾大学病院のＡＩホスピタルプロジェクト―

５年度には、認定プログラム数が５２９件（リテラシー

慶應義塾大学医学部放射線科学

ス・ＡＩ教育プログラム認定制度」が創設された。令和

レベル：３８２件、応用基礎レベル：１４７件）となる

洪繁
橋本 正弘

慶應義塾大学予防医療センターなど、多くの大学において数理・データサイエンス・Ａ

Ｉに関する人材育成環境の整備が進んでいる状況にある。

北川 雄光

慶應義塾大学医学部放射線科学

を走る大学の取り組み事例や、実社会における活用事例

慶應義塾大学医学部外科学

今号では、数理・データサイエンス・ＡＩ教育の先端などを通して、数理・データサイエンス・ＡＩ教育の今後の展望を考える機会としたい。

スポーツビジネスにおけるＡＩ・データ活用
加茂 雄亮

株式会社ディー・エヌ・エー
データ統括部統括部長

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政府が策定した「ＡＩ戦略２０１９」では、数理・デー

Application of data早 稲 田 大 学 デー タ科 学センター 教 授

野村 亮

全 学 対 象データ科 学 教 育プログラムの概 要

はじめに
早稲田大学では２０２３年時点で を超える科目を中早稲田大学データ科学教育プログラム

早稲田大学は、「高度なデータ分析能力」を持った研究

1

ついて述べる。

講可能である。本稿では、その狙いおよび今後の展開に設置され、早稲田大学に所属する学生であれば誰でも受門領域においてデータ科学を活用することを目的としている。このプログラムは、学部や大学院で学ぶ自身の専心とした全学向けデータ科学教育プログラムを提供して20

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く［図１］早稲田大学データ科学センターの概要

34

Special feature

月に「データ科学センター」を設置した［図１］。

を創出できる実践的な人材の育成を目的として２０１７とともに、専門知識にデータ科学を活用して新しい知見者の融合によるデータ駆動型の最先端の研究を推進する者と様々な領域における「深い専門知識」を持った研究について学んだり、データ科学の入門的なセミナーから

ターンシップなどでより実践的にデータ科学の活用方法学んだ後にデータサイエンスコンペティションや各種イン

例えば正規授業科目でデータ科学に関して一定の知識をる。これらは内容は独立しているが、関連を持っている。

年

タ科学センターの一つの目標は本学に所属する全学生のいう位置づけである。このような役割を担っているデーや研究科を問わず誰でも受けることのできるサービスと付けている。これらはいずれも本学の学生であれば学部の研究レベルでのデータ科学活用に関する相談を受け

年あるいは大学院生に対しては卒業論文や学会発表など様々であることなどの特色を持つ。このような背景のも学方式の異なる学生は数学やプログラミング能力なども生を合わせて５万人に迫る学生がいること、さらには入て様々な学術領域を有していること、また学部・大学院の正規授業科目である。特に、本学は私立総合大学としの全体像であるが、その中心となるのはやはり全学向け

以上がデータ科学センターの提供する教育プログラム

正規授業科目への誘導を図るなどである。このような連データ科学力向上、さらにこれに伴う自身の専門領域にと、学生に向けていかに科目を構成し、これを運用する

データ科学センターは早稲田大学全学に対するデータおける研究力強化にある。以上を視野に入れデータ科学

かについてデータ科学センターの教員で幾度も協議を重携により効果的に全学的なデータ科学力向上を目指してセンターでは学内向けに次のような教育プログラムを複合ねてきた。結果として最初の科目設置から数年経ち履修

科学教育・研究の両面を推進する役割を担っており、主的に展開している。正規授業科目、各種セミナー、ワー者数も増加傾向である。次章以降では主に教育プログラ

いる。

クショップ、データサイエンスコンペティション、インムとして正規授業科目のカリキュラムとそれに付随するに低学年次生に対しては教育プログラムを提供し、高学

ターンシップ、大学院生用自学自習コンテンツなどであ

35

12

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

データ科学教育科目

サービスなどについて解説する。

2
データ科学センターは早稲田大学グローバルエデュケー
ションセンター（以下ＧＥＣ）と協力してデータ科学授業コンテンツの開発を行っている。ＧＥＣはデータ科学センター発足前より全学向けに基盤教育を展開しているセンターで、データ科学関連科目以外にも「アカデミッ
ク・ライティング」「数学」「情報」「英語」などのプログ
ラムを提供している。
正規授業科目のカリキュラムは大きくＡ群からＤ群までの４つの科目群に分かれており、データ科学を初めて学ぶ学生は、まずＡ群を学ぶことを推奨している。Ａ群
はデータ科学の基礎的な考え方と実践を学ぶ科目群、Ｂ群はデータ科学を深く学ぶために必要となる数学などを学ぶ科目群となっている。ただし、Ｂ群科目は他の群の前提としてはおらず、より深く学びたい学生を対象としている。Ｃ群は自身の学ぶ専門学術領域にデータ科学を活用することを目的とした科目群で、Ｄ群はＣ群までに［図２］正規授業科目のカリキュラム

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Special feature

培ったデータ科学の知見を一般化して、自身の専門学術

科目群の一部は英語科目としても準備している。

センターＷｅ ｂサイトなどを参照いただきたい。なお本

早稲田大学データ科学認定制度

前章で述べたとおり科目は全てクォーター科目である

3

領域以外にもデータ科学を適切に活用できるようになることを目的とした科目群である。これらは全てクォーター
科目で提供している［図２］。

はまずＡ群科目を推奨している。データ科学入門α ～δが全部で におよぶ科目を新規科目として準備している。

先に説明したように、初めてデータ科学を学ぶ学生に（以下データ科学入門シリーズ）の４科目は、データ科学

それらの科目群の中でどのように勉強を進めていけば良いに到達目標を明示することで、各学生の興味関心に合わの考え方の基礎を１年間で一通り学ぶ一連の科目である。

またデータ科学入門シリーズでは、理論として学んだ内

せたデータ科学の学習機会を提供している。最も入り口

か分からない学生に対して明確な目標を提示するために、容をプログラミング演習を通して実践し、その内容の理であるリテラシー級であれば、教養としてデータ科学を

特徴は統計学の基礎（記述統計、推測統計）や多変量解

解と実践の両者を身につけることをもう一つの特徴とし知っている、続く初級であればデータ科学の基礎や考え

独自のデータ科学認定制度（以下認定制度と略す）を設ている。データ科学入門シリーズで考え方を一通り学ん方を研究などに活用できる、等を目標としている。各級

析、機械学習の内容を統一的な考え方を通してデータ科だ学生のために用意された科目「データ科学実践」は、の定める要件を満たした学生に対しては証明書が発行さ置している。この認定制度では４つの級を設置し、級毎データ分析を行うプロセスを実際に手を動かして実践しれる。Ａ群の前半（データ科学入門α 、β など）の一部

学を学べるように配慮している点である。

ながら学ぶ科目となっている。Ａ群科目には他に、統計の単位取得がリテラシー級に対応しており、データ科学

実践を含む後半まで単位を取得すると初級の認定を取得

学を最初に学ぶ学生用の科目も用意されている。
この他Ｃ群科目およびＤ群科目についてはデータ科学

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20

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開くできる。中級と上級はそれぞれＣ群とＤ群に対応するように設計されており、データ科学を学ぶ自身の目的に照らし合わせて到達目標を学生が設定し、学習のモチベー

特徴について述べたい。

データ科学教育プログラムの特徴⑴新規科目として設置

4

定制度について今後はデータ科学関連のインターンシッ

リーズ」４科目を除いた全ての科目を新規に設置していションを高めることに役立てることを期待している。本認

プなど産学連携や、後に述べる Learning Assistant（ＬＡ）制度への活用も視野に入れており、学生のキャリアる。これにあたってまず「本学の学生に必要な内容は何

教育プログラムの特徴であり、５万人規模の学生にプロなっているが、これはまさに本学の提供するデータ科学

学生へのサポートが充実を図る取組を実施している。
」とター開講しているとともに、オンライン対面指導などでを展開するためにフルオンデマンド科目として毎クォー定理由として「多くの学生にデータ科学教育プログラム

スの認定を受けている。特に応用基礎レベルプラスの認級は同じ教育プログラム認定制度の応用基礎レベルプラのリテラシーレベルの認定を受けており、本認定制度初

理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」

な お 本 認 定 制 度 の リ テ ラ シ ー 級 は 文 部 科 学 省 の「数科学について学ぶことができる。

これらの工夫により初めての学生でも見通しよくデータなどのプログラミングを利用することにより、分Python
析の具体的なイメージが理解できるように配慮している。

理解できるように図や例などを交えて説明するとともにである。また数学的な内容についてはなるべく直感的に思決定」の観点から整理し直していることが特徴の一つ

るいは機械学習の分野で個別に発展してきた手法を「意テンツを作成している。特に従来統計学や多変量解析あター所属の教員で各科目内容を相談しながら検討、コン

常設の科目を調査・吟味した。その上でデータ科学センか」「身につけてほしい力は何か」について様々な学部にデータ科学教育プログラムでは、「統計リテラシーシ

教育の一端にも役立てたい。

グラムを提供するための施策の一つである。次章でこの38

Special feature⑵オンデマンド科目としての提供
全学生向けに科目を提供するために科目のほとんどを象にしており数学やプログラミングに関する事前知識に差があるため、これらに特に配慮したいくつかの教育支るためにオンデマンド科目を採用、学生は空いている時間が挙げられ、これらの状況下で全学に向けて科目を提供す

部で学ぶ科目が増える中で余裕を持って履修可能なこと」

を実施している。この履修相談内容として、学生自身の履修科目や履修計画に関するアドバイスを行う教育支援

らの相談を受け付け、その学びたい目的や内容に応じてデータ科学センターではデータ科学を学びたい学生か援を行っている。

を見つけて科目を履修することが可能となっている。また将来の研究やキャリアも見据えてデータ科学を学びたい

オンデマンド科目として提供している。その理由としては

各科目の１講義は３～４個のモジュールと呼ばれる個別のといった要望も多く、そのような場合に現時点でどのよ・・データ科学履修相談

内容から構成されている。各モジュールは、主に「講義動画、

うな学習をすべきかを知りたいケースが多い。本教育支「本学は複数のキャンパスを有していること」および「学小テスト、プログラミング」の３つからなり、各モジュー

援では、学びたい目的に応じて、次のように相談・サービスを実施している。

ルの講義動画は長くても 分程度である。１００分間動画をずっと視聴するということはなく、各モジュールを小ま・・ＬＡによる質問対応支援

学 生 に と っ て 理 解 が 難 し い 箇 所 や、演 習 に お け る プ

めに学んでいくことができる。この点も空いている時間の学習に配慮している点と言える。

ログラミングで詰まってしまった場合にそれらの解消のオンデマンド科目として設置する上で学生にとって不利生）で、データ科学に関する授業レベルの質問対応を行学の十分な知識を有する大学院生（場合によっては学部手助けをするＬＡ制度を採用している。ＬＡはデータ科益になり得る点が教員とのコミュニケーション、特に講う。この質問対応方法にはさらに以下の形態がある。

⑶学生サポートサービスの充実

義内の疑問点の解消がある。先に述べたように全学を対

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20

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

授業期間中であればＬＡが常駐している対面指導室をでは対応しきれない質問に対しては教員が回答すること

またＬＡと教員間ではこれら質問を共有しており、ＬＡして質問を行い、ＬＡから回答を得ることが可能である。

用意している。質問のある学生はいつでもそこにいけばもある。

・・対面指導室による指導質問をすることができる。

本教育プログラムはＬＭＳを通じて提供しており、ＬＭＳ

どの研究レベルにデータ科学を活用する際に、データ科

いうサービスもあるが、こちらは卒業論文や学会発表な

また同様のサービスとして「データ科学研究相談」と上の掲示板にて質問を受け付けている。本掲示板は受講生

学センターの教員のコンサルティングを受けることがで・・ＬＭＳ掲示板への質問の書き込みとその返信

であれば誰でも閲覧・書き込みが可能なため受講生自身が他他大学への展開

きるサービスとなっている。

5の受講生の質問に答えることも可能である。
・・チャットによる質問対応
授業期間中であればチャットを送ることにより対面指導室に常駐しているＬＡに質問をすることができる。他

以上述べてきたように学内でのデータ科学教育の中心となるデータ科学授業科目は、オンデマンド科目にて構成

キャンパスに通学しており３号館を訪れる時間のとれな
い学生はこちらを利用することが多い。

されている。この理由の一つは複数のキャンパスを有する。具体的には学術交流協定を締結した東京女子大学にり２０２４年度より他大学へのコンテンツ提供を開始すも可能であろう。データ科学センターではこの方針に則

利点を他組織におけるデータ科学力向上に役立てることる本学の学生全員に科目を提供するためであるが、この・・オンライン対面指導
チャットでの質問から必要と判断された場合には、 Zoom
（あるいは Skype）を利用したオンライン対面指導に移行することがある。

学生はこのように用意されたいずれかのチャネルを通40

Special feature

向け東京女子大学およびデータ科学センターの教員間で向けてデータ科学教育科目を提供する。現在この提供にの学生への認定を開始する予定である。

データ科学活用人材育成を意図してまずは東京女子大学〈参考資料〉

連携を取っているところであるが、ここでその特徴を簡単に述べたい。まず既に述べたようにオンデマンド科目と［図１・２］早稲田大学データ科学センターホームページ

https://www.waseda.jp/inst/cds/

いうものは提供だけすれば良いというものではないと考えている。特に多数の受講者が想定されるオンデマンド
講義の場合には担当教員の負担を考えるとそれをサポートするＬＡのような制度が必要となるであろう。そこでデータ科学センターでは当初は本学の学生をＬＡとして雇用し東京女子大学のオンデマンド講義をサポートする。
理想的にはオンデマンド講義により知識を習得した協定
先の学生がいずれはＬＡとなることが望ましい。今回の科目提供においては、そのような体制に向けたノウハウ共有も含まれている。東京女子大学との学術交流協定ではまず、これらをセットとしたシステムを「データ科学
教育スキーム」として提供する。
またこれも先に述べた本学独自の認定制度を展開することも考えている。本学の認定制度は授業科目の単位取得と関係しているため、これとは別の制度として「早稲田大学データ科学オープン認定制度」を設置、さらなる

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データサイエンスで世界を変える― 滋 賀 大の挑 戦 ―深谷 良治
滋 賀 大 学 デー タサイエンス・

保険会社、シンクタンク、ＩＴ企業、製造業、流通・小売業、マスコミ、運輸業といった幅広い業界から来ており、職場復帰後に滋賀大学との共同研究の範囲がさらに広がっている。

デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）の推進が、多くの組織で進められる中、データサイエンス人材の育成

から発展的に再編された滋賀大学「データサイエンス・Ａ

２０２２年４月に「データサイエンス教育研究センター」

大学と連携する企業や組織の数は累計で３５０機関を超え、活動などを積極的に進めており、２０２４年３月現在で、同研究、学術指導、リカレント教育、教材開発、普及啓発

A I イノベーション研 究 推 進センター 長 ︑教 授やデータサイエンスを活用した課題解決への需要が急増し

Ｉイノベーション研究推進センター」は、設立から２年がその範囲はますます広がりを見せている。

ている。このような需要に応えるため、本センターでは共経過した。２０２４年４月時点で、滋賀大学では学部とセンられる。具体的には、あいおいニッセイ同和損害保険株

産学連携の最大の枠組みとして、共同センターが挙げ指のデータサイエンス研究集団へと成長している。さらに、式会社と共同で設立した日本セーフティソサイエティ研

ターを合わせ、専任教員 名を擁することにより、日本屈

様々な専門領域を網羅するため、特任教員、特別招聘教員、究センター（Ｊ ＳＳＲＣ）、株式会社帝国データバンクと大学院データサイエンス研究科博士前期課程では、過日東分析センターと共に立ち上げた滋賀大学・日東電工の Data Engineering and Machine Learning
センター（ＤＥＭＬセンター）、そして日東電工株式会社、株式会社

取得し、実務の場へと戻った。彼らは、自治体、銀行、

デジタルイノベーション研究開発センター（ＮＳＩＣ）

去３年間に企業や自治体から派遣された 名が修士号を50

42にも協力をいただいている。

客員研究員など、学術界や実業界からの合計 名の専門家

50

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

42

Special feature

問題解決や、データサイエンス分野での高度な人材育成

数のテーマに沿って企業データを活用した分析を通じたがある。共同センターでは、異なる業務課題に関する複

イエンスシリーズ～」と題した新しいプログラムの提供を開始

スの必須スキル！データ研磨入門～大学生のためのデータサ

２０２４年度からは学生や社会人向けに、「データサイエン

磨」に焦点を当て、分析されるデータそのものを深く掘り下した。ここでは、データ分析の前処理作業である「データ研社会人向けの人材育成においては、企業ニーズに応じてげる。特に、「ＤＥＭＬセンター」における帝国データバンクに取り組んでいる。

カスタマイズされた教育プログラムを提供しており、受講

また、本センターでは普及啓発活動の一環として、デーとの共同研究拠点で活動する実務に精通した研究者が参画

グループ向けの「トヨタグループ機械学習実践道場」があタサイエンスに関連する幅広いトピックを扱うセミナー

者からのフィードバックを取り入れ、教育内容を常に進化る。２０１７年にスタートしたこのプログラムは、データを開催している。２０２３年度には、国内外の様々な専しており、実践に即したユニークな教材となっている。

分析の核となる人材を育成することを目的としており、２門家を講師に招き、合計 回のセミナーを実施した。

させている。特に規模の大きな取り組みとしては、トヨタ

０２３年度には約２５０名の受講者を の班に分けて指導するまでに規模と内容を拡充させた。

協定を締結した。この連携の初めての取組として、本学は独立行政法人国際協力機構（Ｊ ＩＣＡ）との間で連携

・・学術的研究と社会実装の間のバランスに配慮した取組

・・データ分析による価値創造を重視する実践的な研究という目標に向けて、研究と推進活動に邁進していく。

以上、滋賀大は「データサイエンスで世界を変える」

・・企業との共同研究を推進する派遣大学院生

歳の若者を対象としたデータサイエンス教育プログ

が開発したデータ解析の基礎を学べるオンライン教材が、・・日本で最初にデータサイエンス学部を設立した先駆者

最後に、連携先からの本学への評価項目を以下に示す。

27

・・顧客のニーズに応じた柔軟な教育プログラムの提供

教材開発のグローバルな展開を目指し、２０２３年に36

Ｊ ＩＣＡによって英語に翻訳され、ブータンで開催される

ラムで使用される運びとなった。

43

18

データサイエンス教 育の実 践北村 行伸

こから一人でも多くの有為なデータサイエンス人材を育成していくことを目指すということである。これは本学が時代の要請を正面から受け止めたことを意味している。

本 学 部 の 特 徴 は、な に よ り も 経 済 価 値 の 創 造 を 担 う

データサイエンティストとしての資質を有する人材、する。卒業生を輩出していないという意味では、学部として

熊谷キャンパスに開設され、３年目を終えようとしてい立正大学データサイエンス学部は２０２１年４月より

もたらすことはできない。データサイエンス学部にも数通して付加価値が生み出されなければ、人々に豊かさを

情報的な基礎知識は不可欠であるが、経済・ビジネスを

データサイエンスにはデータ処理・分析に関わる数理・

立 正 大 学 デー タサイエンス学 部 学 部 長

なわち「データの収集・加工・分析に関する基本的な知識・技能を身につけ、データに基づきビジネスの現場で新たな価値創造の担い手となり得るような人材」を養成の総合的な評価はまだ先のことだと思うが、本学がデー

理・情報的な側面に力点を置く学部から経済価値の創造

はじめに

タサイエンス学部を開設した意義について述べておきたに力点を置く学部まで多様なパターンが考えられる。

するところにある。

い。 世紀はデータの世紀と言われており、大量のデジの中で、わが国では、それらのデータを扱い、分析できを使ったビジネスや社会制度改革が展開されている。そタルデータが無線通信で世界中を行き交い、そのデータの企業においてデータを用いて経済価値の創造を行う人

タサイエンス学部であり、本学部が養成するのは、一般

本学部は、「社会科学系の価値創造」に力点を置くデー

立正大学は人文社会科学系総合私立大学として、一般材である。

ている。本学では、データサイエンス学部を開設し、そる、いわゆるデータサイエンティストが圧倒的に不足し21

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

44

Special feature

用いた経済価値創造を促進し、社会経済の発展に寄与し付加価値を身につけた人材を供給することで、データをその伝統に則り、しかもデータサイエンスという新しい企業の、主として事務系の担い手を多数輩出してきた。

サイエンスの応用を学ぶ「価値創造科目群」が用意されのビジネス、社会・観光、スポーツ分野におけるデータ

イエンス科目群」と文系や文理融合を学びたい学生向け

けのＡＩ・統計やプログラミングの応用を学ぶ「データサように、文系・理系どちらの学生にも開かれたカリキュ

合わせて、科目を選択して履修することができる。このている。一部の必修科目を除いて、自分の興味や将来にカリキュラムたいと考えている。

1

ラムとなっていることが、本学部の大きな特徴となって育プログラム認定制度」を受けて、データサイエンス学

では、文部科学省の「数理・データサイエンス・ＡＩ教

エンス学部での教育に限られたものではない。立正大学

ぶことができる。ここでは、経済、経営、地理情報シス

発展からビジネス、社会・観光、スポーツの３分野を学ていると論じたが、具体的には価値創造基礎・価値創造

先に、本学部は「社会科学系の価値創造」に力点を置いいる。

部のカリキュラムは「応用基礎レベル」に認定されていテム、気象、観光、会計、スポーツなどデータサイエン

データサイエンス教育による付加価値は、データサイる。大学全体としてもリテラシーレベルの教養教育を実しているところが、データに基づきビジネスの現場で新スをベースにした価値創造について深く学ぶことができ

本学部のカリキュラムは、１年次では専門基礎科目群

たな価値創造の担い手となり得る人材を育成する本学部

施し、全学的なデータサイエンス・リテラシーを向上さの必修科目を中心に学び、データサイエンスの基礎を固の特色である。とりわけ、本学部ではスポーツ・データ

る。このような価値創造科目の中に多くの選択肢を提供

め、文系学生を想定した数学補習講座を開講し、学びをササイエンスに力を入れている。これは、近年、スポーツせることを企画・準備している。

ポートしている。２年次以降は、大きくわけると、理系向

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特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開くの課題設定が普及してきていること、野球・サッカー・においてデータを用いたトレーニングや戦術分析、個人

キュラムを超えて対応してし い 動 き に 対 し て は、カ リ

サ イ エ ン ス や ＡＩ を 巡 る 新さらに、本学部では、デーバスケットボールに限らず、多くのスポーツ種目がプロ

ウハウがデータサイエンスの一分野として蓄積されてきタサイエンスを巡る倫理教

いくつもりである。

ていること、などを反映したものである。また、本学に育 を 徹 底 し て い く。デ ー タ

化してきており、そのための経営や広報、集客などのノは国内トップレベルのスポーツ選手が多数在学しており、個人の様々な通信履歴など

サ イ エ ン ス の 分 野 で は、生

また、データサイエンスのより高度な知識を身につけの情報が利用されており、裏彼らのパフォーマンス向上のためにもデータサイエンス

る場合には、データサイエンス科目群のデータサイエン

返せば個人のプライバシー

年 月 日、住 所、氏 名、所 属、ス基礎・データサイエンス発展で、プログラミングの応が侵害される危険性が高くの知見がどれほど活かせるかをみる一種の実験場という用、機械学習、数学などの科目やビッグデータを扱う講なっている。そこで、本学部

趣味などの個人属性情報や義や実習など、幅広いデータサイエンスに関する知識・では、個人のプライバシー保意味合いもある。

技能を高めることができる。

る 倫 理 問 題、例 え ば、ネ ッ

対する考え方や対処方法を

ト詐欺やハッキングなどに

護やデータサイエンスを巡

２０２１年４月の本学部設置以来、 ChatGPTなど Ａ
Ｉ の 急 速 な 進 化 が み ら れ る。本 学 部 で は ChatGPT
を使った描画コンテストを行うなど、学生に ChatGPTのプロンプトの入力方法などを講習した。今後も、データ［図１］立正大学データサイエンス学部カリキュラムの枠組み

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Special feature

様々な機会を通して周知徹底していきたい。またＡＩにシップは 〜 社に対して学生約 名規模であるが、授本学部への企業からの期待も大きく、多くの企業と連業とは関係なく企業が実施しているインターンシップに可能性もあるとすれば、どのような教材をＡＩに与えれ携協定を結び、共同研究に始まり、学生アルバイトの応学習教材として与える人間の様々な行動履歴や発言に含ばいいのか、ＡＩがそれは偏見であるとか差別であると募なども随時受け入れている。

また、埼玉県や熊谷市など地元の自治体からの連携協定の要請もあり、自治体向けのヘルプデスクを本学部内に設置するなど、本格的な協力体制が整いつつある。

インターンシップやフィールドワークなどを通して実務いたビジネスを展開している企業や組織との連携による績のある教員による指導と、実業界で実際にデータを用目標としている。また、それぞれの分野で十分な研究実の価値創造に貢献する人材を幅広く輩出していくことを

本学部では、実社会での応用を意識し現代社会・経済

卒業後も彼らの必要に応じて、情報提供や技術支援を行

エンスを実装し一般企業・官公庁で活躍する人材を育て、情報の発信ができる人材である。すなわち、データサイ

タベースの管理、企業のホームページやＳＮＳを通した

析・活用、基本的なコンピュータ、ネットワーク、デー

具 体 的 に は、一 般 企 業 や 官 公 庁 で、様 々 な デ ー タ の 分

いてデータを用いて経済価値の創造を行う人材である。

本学部が輩出すべき人材は、一般の企業や官公庁にお上の課題を発見し、それに対する解決策を学生が主体的うことで、データの時代を主体的に担い、実社会においインターンシップに提案していくという形式がとれれば理想的であると考材を安定的に供給することを目指している。

てデータサイエンスを価値創造に活かすことのできる人

2

り組んでいく必要があると考えている。

学習させるにはどうすればいいのかといった問題にも取対しても多くの学生が参加している。

20

まれる偏見や差別が、ＡＩの判断を差別的なものにする

15

えている。
具体的には、授業の一環として行っているインターン

47

10

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く本学でデータサイエンスを用いた価値創造という場合、ような開かれた研究・教育体制を築いていきたいと考え

データサイエンスを巡る実社会の進歩は、目を見張るている。

げていくことを目指すものであって、経済価値の創造のものがある。自動運転や宇宙開発など、心を躍らせてく

人々の生活を安定させ、心豊かに、平和な社会を創り上内容にまでこだわりと誇りを持って行動することを求めれるような発見や発明が続く中で、本学部からも、小さに願っている。

社会の活性化を成し遂げる人材が育ってくれることを切なことでもいいので、社会に貢献する発明、起業による

たい。

おわりに
立正大学データサイエンス学部はようやく３年目を終え、４年目に入ろうとしている。３年間はあっという間に過ぎてしまったというのが現場の実感である。少子化
で定員確保も難しい状況に直面することは想定外の課題となったし、ＡＩの急速な進化や量子コンピュータの実用化なども見据えて、新しいカリキュラムを構想する必要がある。
加えて、将来は大学院を設置し、大学院教育の一環として社会人の再教育（リカレント教育）を担いたいと構想している。さらに言えば、本学部ではデータサイエンスという技術進歩の早い分野の性質上、学部生、院生が卒業後も大学に戻って情報交換や新知識の習得ができる

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Special feature［写真１］学内での計測にモラりす（立正大学マスコットキャラクター）
も
参加

［写真２］
フィールドでの走力測定

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人 工 知 能に特 化した
日 本 初の大 学 院― 立 教 大 学 大 学 院 人 工 知 能 科 学 研 究 科の取 り 組み―大西 立顕
立 教 大 学 大 学 院 人工 知 能 科 学 研 究 科 教 授

みの独立研究科であるため、入学者の学部の出身大学は立教大学が約２割、国公立大が約３割、他の私大が約５割と他大学の出身者が多い。また、理系だけではなく文系の方も入学できるような入試を実施しており、出身学

部は年度によって異なるが約半数が理系で、残り半数が文系である。したがって、学生は文系理系を問わず、幅広い年齢や経歴の方で構成されている。

本研究科は、学生にとって様々な利点がある。理系学部出身の学生は、学部で学んだスキルを活かして人工知

能・データサイエンスに関連した分野の研究を行うことができる。文系学部出身の学生は、学部時代に論文執筆

月に池袋キャンパスに開設された国内で唯一の人工知能

立教大学大学院人工知能科学研究科は、２０２０年４

文を執筆し、場合によっては学会発表を行う経験をする科に入学することで理系科目をしっかりと学び、修士論

系科目を大学で学んでいない人もいる。しかし、本研究出身大学・学部︑専門分野︑
年齢の壁を越えた学びに特化した大学院である。人工知能・データサイエンスをことができる。また、大学進学時には短絡的な理由で学

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人文・社会科学を含むあらゆる学術分野と掛け合わせる

部を選んでしまって後悔している学生でも、本研究科にや学会発表の経験がない人が多く、数学や情報などの理ことで、社会課題の解決やビジネスチャンスを生み出す

ある意味で同質の学生で構成されるのに対して、本研究

多くの大学院は、一つの狭い専門分野を同じくする、

入学することで大学院で再スタートを切ることができる。

人で、そのうち約半数は社会人学生でその業種・職力を育成することを目指している。修士の学生は１学年約

種は様々である。直下の学部組織が存在しない大学院の60

特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

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Special feature

イエンスを学び、研究している。企業などと異なり、大種・年齢の社会人学生が一緒になって人工知能・データサ科では様々な専門性や出身大学・学部の学生、幅広い業の学部・研究科を改組・再編することで改革が進められ

しく、多くの場合は既存の教員を配置換えしたり、既存あるため、新たにゼロから教育環境を整備することは難進んでいる。しかしながら、人口減少や少子化の時代で一方、立教大学はほとんどの学部・研究科が文系で、理学では専門や年齢の枠を越えて学生同士でフラットな関る。異なる分野・業種でも共通の問題や課題を抱えてい系は理学部・理学研究科のみで工学部がないという背景ている。この結果、良い意味でも悪い意味でも、既存のることに気づくことで他分野・業種の方法論を応用するもあり、人工知能科学研究科は内山泰伸教授（現研究科係を築きやすいため、異質な学生間での会話が生まれやことで問題が解決したり、社会人学生が現場の視点、課委員長で当時は設置準備室室長）を中心にゼロベースで組織の伝統を引きずったり、特定分野に偏った形で環境

題、潜在的なニーズを共有することで産学官の異なる視構想して設置された。一般的な工学部で扱われる人工知

すく、各自の視野や研究の幅を拡げる機会も多い。この点から相互に学びや理解を深めたりしている。また、授能とは重視する視点が少し異なり、立教大学が教育の理整備が行われてしまっている印象がある。

業や研究活動を通じて社会人学生同士で利害関係を抜きに念として掲げるリベラル・アーツを軸として、人工知能

ような環境も他の大学院にはない魅力の一つになっていした異業種間の情報交換ができたり、就職活動に取り組む

修 士 課 程 の 授 業 で は、機 械 学 習、深 層 学 習、Python野横断的なＡＩの教育研究が行える体制が整っている。

応用人工知能などを専門とする実務家の教員もおり、分や情報のみならず物理や哲学など様々で、ゲームＡＩやを生み出すことを目指している。教員の専門分野は数理を各々の専門性や強みと掛け合わせることで大きな価値

人工知能を各々の専門性や強みと掛け合わせる

学生が社会人学生から企業の生の話が聞けたりしている。

2

昨今、国内の大学においては数理・データサイエンス・
ＡＩに関する教育の取り組みや、学部・研究科の新設が51

学院になっている。また、文系出身者向けに数理、情報得できるようになっており、真に人工知能に特化した大能・データサイエンス分野の知の体系をバランスよく修

社会的諸問題）を必修科目として設置している。人工知

や法律、プライバシーなどのＥＬＳＩ（倫理的・法的・を用いたプログラミングに加えて、ＡＩにかかわる倫理

まれるような空間になっている。
［写真１・２］いる。議論や交流が自然に行われ、新しいアイデアが生

チャー企業のような雰囲気が漂うスペースが設置されてような空間や、自由でクリエイティブな発想を促すベンれている。全面的に人工芝が敷かれたリラックスできるの出会いによる会話が自然に発生しやすいように設計さの概論の講義も開設している。授業の多くは平日夜と土曜に開講され、対面とオンラインを併用している。一部の授業は録画動画でも受講できるようにし、社会人学生

空間の壁︑研究室の壁︑
コミュニケーションの壁を取り除く

でも柔軟に学習できるよう配慮している。

3

本研究科には、他にも従来の大学院とは異なる特徴がある。多くの大学院では、偶然にキャンパス内で教員に出くわしてその場で議論や雑談をするような機会はあまりなく、学生同士も専攻が同じであっても研究室が違えば話す機会は限られる。しかし、本研究科の施設は、伝統的な大学の雰囲気とは異なり、壁を極力少なくし、偶然［写真１］11号館

特 集
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Special feature

異なる二つの研究室を経験することも可能である。実際には、ほとんどの学生はじっくり研究をするために２年間同じ一つの研究室に所属することを希望し、毎年、数人程度が各学年で異なる研究室に所属している。修士の２年間は研究を深めるには期間としては短かいため、１

年単位で研究室を変えることを万人に勧めることはでき

ないが、２年間で異なる二つの専門分野に触れることができ、分野横断的な視野や技術が身につけられることが大きな利点になると考える学生もいる。

さらに、コミュニケーションの面も工夫している。研究科内では学生、教員、職員の全員が Slackの研究科のワークスペースを利用できるようにしている。これにより、些細なことでも気軽にコミュニケーションを取ることができ、授業で理解できなかったことを臆することなく 質 問 し た り、授 業 や 研 究 に 関 連 し た 雑 談 的 な 話 題 を例であるが、本研究科では希望すれば各学年で異なる研では、修士の２年間は同じ一つの研究室に所属するのが通研究室間の壁をなくす工夫もしている。多くの大学院

でき、事務作業にかかる時間が軽減されている。ただし、事務的な連絡もこの Slackを通じて一元的に行うようにしているため、教員と職員の間のやり取りもスムーズに情報交換が円滑に行える環境になっている。研究科内のやり取りしたり、授業参加者全員で議論したりするなど、究室に所属できるようになっている。つまり、２年間で53［写真２］16号館

ことでも未だに紙のやり取りを求められることには驚愕

紙ベースで行っており、全学的に Slackを導入すること
でより効率的になるだろうと感じている（メールで済む

研究科外の事務組織とのやり取りは依然としてメールやは文理問わずあらゆる分野・業種において日々、多様な的な性能を持つようになったことで活用が進み、現在で世紀に入ってからはコンピューターは多くの業務で実用

しかし、コンピューターの世界は物理的制約を受けにく

チングなどに象徴されるように、特に社会やビジネスのる。ＡＩ、ＤＸ、データ駆動、エビデンスベース、マッ

いため、現実に驚異的な性能向上が実現されている。今しているが、古い組織は時代の変化になかなか順応できデータが生み出され、その量は爆発的に増加し続けてい人文・社会科学を含む学術分野との掛け合わせない問題がここに垣間見えている）。

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現場ではビッグデータの収集と分析が利益に直結するため、その活用が加速度的に拡大している。

人文・社会科学における研究では、従来はデータを観測

コンピューターの性能は カ月ごとに２倍になるというペースで指数関数的に向上している（ムーアの法則）。

する手段が限られていたため、概念や仮説に基づいて理数メガビットの３Ｇから毎秒数 ギガビットの５Ｇに向ディスクから数テラバイトのＳＳＤに、通信速度は毎秒

すると、パソコンの主記憶装置は数ギガバイトのハード

えば、物価を測定するにしても、対象が特定の地域や商てアンケートなどの調査で収集されたものであった。例

できる対象であったとしても、多くは特定の目的を持っ論構築することが重視されてきた。たとえデータが利用

これは 年間で１００倍、 年間で１万倍という驚異的

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20 20

なペースになる。例えば、 年前の２０００年頃と比較10可能になっている。車や電車の性能が向上して 年後に上した。１年かかるとされていた計算はわずか１時間で頻度なものであった。また、公的統計の場合、調査から品に限定され、観測頻度も年次や月次などの時間的に低10ため、人間には実感しにくく、なかなか順応できない。

１万倍のスピードで走るようになることは起こり得ない

最新のデータを使用するのが難しいという問題もあった。

データが利用可能になるまでに時間を要することが多く、

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特 集
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Special featureを持つ社会人学生が専門性を発揮して研究を進めること

す重要になってきており、業務データに関する領域知識企業が保有するビッグデータを活用した研究はますまも容易に行えるようになり、研究の幅が拡がっている。

データの複雑な性質を反映させた人工知能を用いた分析分析だけでなく、非線形性や非定常性、非正規性などのも、計算機の性能向上により、線形回帰のような単純なたな学術的な発見が生まれやすくなっている。研究手法

くデータドリブンで分析を進めることも可能になり、新なった。さらに、既存の理論や仮説を前提とすることな従来分析できなかった事象も研究の対象にできるようにことが可能になった。このようなデータを用いることで、精度かつ高頻度のビッグデータを用いて物価を測定するなどの業務データが自動的に収集されるようになり、高しかし、現在ではＰＯＳデータやクレジットカードデータ性があると感じている。

ので、その組み合せは莫大な数になるため、大きな可能

イエンスの手法は多岐にわたり、学術分野も多様である

きな価値を生み出すことができる。人工知能・データサ科学を含むあらゆる学術分野と掛け合わせることで、大このように人工知能・データサイエンスを人文・社会とが可能であり、実際に実績を出している学生もいる。

性を活かして結果を解釈することで新たな研究を行うこいないかもしれないが）これらのデータを分析し、専門出身の学生でも（分析手法の数理を深くは理解できては以前よりもずっと低くなっている。そのため、文系学部

複雑な分析が可能であり、プログラミングのハードルは力的な分野となっている。現在では数行のプログラムでを秘めており、理工系学部出身の学生にとって新たな魅に行われているが、まだその歴史は浅く、多くの可能性も可能である。実際、入学前から企業との信頼関係を築いている社会人学生が、研究目的でデータを利用する交渉を行い、独自性の高い研究を実施した事例もある。人
文・社会科学のビッグデータを理工学の視点から分析を行う研究は、経済物理学や計算社会科学などの分野で主

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特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

実際には医療現場ではそれほど導入されていない。

Ａ）で認可されたＡＩソフトも少しずつ増えつつあるが、医 療 現 場へのＩＴ／ＡＩの実 装

医療においては、個人情報の壁、質の高いデータ収集の難しさ、ディープラーニングの過学習やブラックボック

ス性、医療情報が時代と共に変化していくことなど、産業界と比べて開発レベルの課題がいくつかある。一方で、実装という視点からも、保険収載があまりされておらず

北川 雄光

慶應義塾大学医学部放射線科学

橋本 正弘

慶 應 義 塾 大 学 予 防 医 療センター

ように思う。

が思いのほか難しいこと、などが課題として挙げられる

医療用ＡＩソフトを現場のワークフローへ組み込むこと

責任の所在、取り組む対象が高度すぎる傾向があること、コスト面からの懸念があること、生命を預かることへの慶應義塾大学医学部外科学

タルプロジェクトを紹介したい。

は、実装レベルの課題を述べたのち、我々のＡＩホスピて、ＡＩホスピタルプロジェクトを進めている。本稿でのような視点からＩＴ／ＡＩの病院への実装を目標としあると思う。慶應義塾大学病院（以下、当院）では、そＡＩが医療で役立つためには、開発とは別に 実装“„ということを一つの大きなテーマとして考えていく必要が

洪繁

慶應義塾大学医学部放射線科学

陣崎 雅弘― 慶 應 義 塾 大 学 病 院の
ＡＩホスピタルプロジェクト―

はじめに医療業界において、人工知能（ＡＩ）に関する論文報
告は着実に増えてきており、臨床現場でのＡＩ活用への期待が高まっている。医薬品医療機器総合機構（ＰＭＤ

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Special feature

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ＡＩ実装の課題と対応⑵何を対象とするか

ＡＩの対象をどのような課題にするかは実装性を考えを完全に置き換えられない限りはコスト高になってしま入にあたって保険点数がつかないので、導入後に人件費ＡＩが医療で実装されにくい最も大きな要因として、導の一つは、ＡＩは一般的に一つの課題で学習されており、用しようとしてみると必ずしもうまくいかず、その理由

よい適用と思われていた。ただ、実際に放射線画像に適認識に向いていると言われ、画像診断や病理診断などがるうえでとても重要であると思う。深層学習は当初画像うことが挙げられる。そこで２０２２年に日本医学放射⑴保険収載について

線学会から要望を上げて、画像診断管理加算３という仕一つのタスクしか診断できない モノタスク であるの“„に対し、多くの画像診断はさまざまな臓器の多彩な疾患

組みの中にＡＩを導入してきちんと管理していれば加点

して、加算として入れ込む申請をしていくのは一つの対思われる。今後は、これまでになかった新たな業務に対えるようにすることは、財源的に少しハードルが高いと存の診療業務に保険点数を上乗せして、多くの施設で使こから持ってくるかが問題になる。広く行われている既収載されるような仕組みをつくろうとすると、財源をどり、活用できる施設は限られている。より多くの施設で断管理加算３を満たしている施設はわずか数％程度であは限定的となる。実際に、薬機法で承認されている画像

人間が再度確認する必要が出てくるため、ＡＩの有用性

応できるのかは想定できず、結局は見落としがないかをしかし、事前にいくつのＡＩを準備しておけば全てに対を診る必要があり、ＡＩを複数用意する必要が出てくる。

の検査で肝臓、腎臓、膵臓、脾臓、脊椎など多くの病変ていると思う。一方で、ＣＴやＭＲＩ診断の場合、一つ無の判断というモノタスクの内容であれば、ＡＩに適しを診断する マルチタスク な業務であることが挙げら“„れる。例えばマンモグラフィーのように、乳腺腫瘤の有されるという仕組みを組み込んだ。しかし、この画像診応策と考える。

診断のＡＩもほとんど使用されていないのが現状である。

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我々としては、マルチタスクであったり責任の所在を問

一つはどのように組織構築をするかで、もう一つはどの体制づくり

ような課題を対象にするかである。

3

われたりする高スキルな業務よりも、モノタスクで責任所在を問われにくい低スキルな業務にＩＴ／ＡＩを活用していったほうが、有効ではないかと考えている。

まず組織構築だが、ＡＩに興味がある小人数で行ってつのモデル病院の一つに採択された。我々は、内部に萌高度診断・治療システム」事業を公募し、当院は全国五

内閣府は、２０１８年に医療領域における Society 5.0の実現をめざして「ＡＩ（人工知能）ホスピタルによるを数名程度所属させ、すそ野を広くするために、その下外来、検査、薬剤、病棟、手術といった各部門の責任者

すそ野の広い下部組織を作ることにした。中核部門には織を作ることを考えた。具体的には、小さな中核部門とＡＩホスピタルプロジェクト

芽するＩＴ・ＡＩ技術と外部企業で開発されつつある技に診療科ごとに１〜２名のＡＩ担当医を置き、下部組織

2

もＤＸという組織変革には至らないことが一般的には多術を体系的に導入して融合させ、既存システムと新たなだけで総勢 〜 名程度の組織にした［図１］。中核部門い。そこで、病院全体が関わり、かつ意思決定の速い組システムを連動させ、未来型医療システムの基盤となる先進的な医療サービスの提供と、医師・医療スタッフのそれにより、患者さんに安心・安全な医療および高度でＡＩホスピタルのモデルを構築することを目標に定めた。

なっており、ＡＩ担当医から研究テーマがボトムアップ

長、事務局長も参加することで意思決定の速い組織体に委員会を開催している。この委員会には医学部長、病院と下部組織の両方のメンバーが参加して、２か月に１回

現在、委員会には 〜１００名のメンバーが参加してお負担軽減、地域・在宅の高度なサポートを達成すること最初に取り組むにあたって腐心したことは、二つある。

で挙げられ、中核部門の決定事項が担当医に伝えられる。

60を目指した。

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特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

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Special feature［図１］
当院のＡＩホスピタルプロジェクトの体制対象とした課題

り、病院全体の取り組みというスタンスになっている。

4

続いて腐心したことは、どのような研究課題に取り組むかである。前述したように、画像認識は実際には活用されにくいだろうと考え、深層学習を用いたＡＩよりもむ

しろＩＴを用いたモノタスク的なことに取り組んでいく

ことを考えた。例えば問診の効率化、患者さんのスマー

トフォンへのデータ送信、院内データの可視化など、デジタル化あるいはロボット化に取り組んだのが当院のＡＩホスピタルプロジェクトの特徴である。ＩＴは、もともとは高スキルの人に活用されていたと思うが、当院が目指したことはＩＴの低スキル業務活用である。この点

具体的な取り組みが社会一般の発想とは大きく違っていたと考えている。

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当院では、 を超える研究課題を、以下に示す５つに分類して行ってきた。

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特 集
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けて、効率よく情報伝達を行うために、従来は掲示板になくて先進的な取り組みであった。大勢の患者さんに向業や団体で導入されているが、２０１８年ごろはまだ少が、デジタルサイネージである。これは今では多くの企

ま ず、デ ジ タ ル 化 の 象 徴 と し て 最 初 に 取 り 組 ん だ の

以下、代表的な取り組みを紹介する。

５医療従事者の負担軽減のためのロボット

４院内データの可視化

３検査の非接触・遠隔化

２患者さんとの効率的情報共有する診察

１問診・同意取得支援などの患者さん受付

薬剤・検体などの物を運ぶ、患者さんを案内する、薬剤

り組んでいる。もう一つはロボットの活用である［図２］。

とで、病床稼働率を向上させようと病院全体で現在も取見ることができる。データを一括管理して可視化するこことができ、各病棟では自分たちの病棟のデータだけをで、医療連携推進部入退院管理室ではその全体像を見る

総合指令室もしくは飛行機の管制塔の役割を担う仕組み

して、コマンドセンターを導入した。これは、新幹線のルで可視化して一元的に病床管理を行うための仕組みとル化なども行っている。さらに、病床稼働状況をデジタ

査枠チェックによる業務の効率化、病理データのデジタ

このように、当院は「ＩＴの低スキル活用」というビをピッキングする、人を搬送する、といったロボットをレットにする、基本的な説明と患者さんからの同意の取ジョンでプロジェクトを遂行したが、国内外からたくさん

紙を貼り出すという方法をとっていた。しかし、この方得までをアバターで行うといったことも、まだ全ての領の方が見学に来訪してくれるようになった。海外は韓国、導入した。患者さんの搬送用ロボットは世界で初めての域で実現しているわけではないが、試験的に取り組んで

台湾、中国、シンガポール、エジプト、国際病院連盟な法では効率よく伝えることが必ずしも容易ではないため、いる。また、患者さんのスマートフォンへのデータ送信

どの病院関係者と政府関係者が来訪され、現在でも月に導入であった。

や、その仕組みを使った遠隔診療にも非常に早くから取１回程度の見学を国内外から受けている。

Ｉ Ｔ を 活 用 す る こ と に し た。紙 の 問 診 票 を や め て タ ブ

り組んでいる。他にも、依頼票のペーパーレス化や、検60Special feature6
今後の方向性当院で目指したことは、ＡＩの活用というよりも、むしろさまざまな ＩＴ技術 の低スキル業務への活用であっ“„た。一方、ＡＩの本丸は自然言語処理だと考えており、実際に２０２２年末に「 ChatGPT」が登場した。 ChatGPTはＡＩの低スキル活用であり、さらに言うと、会話は全て61の人が行うものなので、 ChatGPTがもたらすものは “Ａ
Ｉの大衆化 だと思う。ＡＩの大衆化が医療で普及する„
ようになれば、いよいよ本当の意味でのＡＩホスピタルが実現できるように思える。

［図２］
院内で動いている搬送ロボット （左）薬剤・検体搬送ロボット（右）人搬送ロボット

特 集
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株 式 会 社 ディー・エヌ・エー
デー タ統 括 部 統 括 部 長

加茂 雄亮

スポーツビジネスにおける
ＡＩ・データ活 用

はじめに
近年、機械学習やデータサイエンスは目覚ましい発展とChatGPT）や、
Large Language Model

普及が進んでいることは説明するまでもない。
を 中 心 と し た Ｌ Ｌ Ｍ（

一見すればこのＡＩから遠く離れているかのように思える事業だが、実はＤｅ ＮＡでは２０１７年頃からベイスターズに対するＡＩ活用の模索を始め、今では海外メ最先端技術を利用したデータ野球

ジャー球団にも引けを取らない取り組みを進めている。

1

スポーツはデータの宝庫である。野球に興味のない方

でも「打率」「防御率」という指標は聞いたことがあるだろう。こうしたわかりやすい選手一人一人の個別成績も指標の一つではあるが、野球が好きな人であれば、打

撃・走塁・守備・投球を総合的に評価して選手の貢献度と長打率を組み合わせたＯＰＳ（ On Plus Slugging）という評価指標を聞いたことがあるかもしれない。複数の）や出塁率
Wins Above Replacement

株式会社ディー・エヌ・エー（以下、Ｄｅ ＮＡ）は多個別指標を組み合わせてより本質的な貢献を導こうといを表すＷＡＲ（

角事業経営で複数のサービスを展開しているが、その中うアプローチが、今では分析の専門家でなくても当たりといった生成ＡＩが専門家だけでなく
Stable Diffusion
一般層に広まりを見せている。

でも力を入れているスポーツ事業は長い歴史を持つ球団前に使われている。

マルチモーダルに捉えている。その代表例が「トラックデータ野球の世界はそれだけではない。データをよりである横浜Ｄｅ ＮＡベイスターズから始まり、プロバス
ケットボールクラブの川崎ブレイブサンダース、そしてプロサッカークラブのＳＣ相模原を擁している。

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Special feature

ちろんのこと、回転数や打球への入射角・反射角・飛距

ぞれ弾道計測を可能にするソリューションだ。球速はも応用し、ホークアイはハイスピードカメラによってそれや打球を迎撃ミサイルを補足するためのレーダー技術をマン」と「ホークアイ」である。トラックマンは、投球えるのである。

連の運用プロセスを経て始めて「ＡＩを適用した」と言

み・強みを短期的・長期的に指導していく。そうした一

細部まで見ることができ、コーチと一人一人の選手の弱末で行われるので登板や打席の動画データや分析情報を

コーチ陣・チーム・選手に素早く共有される。共有は端ム に 複 数 台 導 入 し、選 手 の ピ ッ チ ン グ フ ォ ー ム や バ ッ

そのためのデータ・ＡＩ活用であることは言うまでもない。

もちろん球団も会社も、優勝を最大の目標にしている。

スポーツビジネスとＡＩ・データ活用

ティングフォーム、守備や走塁などのさまざまな「選手だが、スポーツはビジネスの側面もある。シーズンの一3離などさまざまなデータを数値化することができる。これらと複数の指標との因果関係を分析していくのだ。
Ｄｅ ＮＡではそこからさらに一歩推し進め、独自のＡの動き」をデータ化している。これらはコンピュータビ

年というスパンで見たときの戦略と、ビジネスという意

Ｉも開発している。ハイスピードカメラを横浜スタジア

ジョン、あるいは映像解析と呼ばれている領域である。

味での中長期戦略とでは選手の育成の方針もまた違った側面が必要だ。

ただデータ化するだけでは不十分である。データは試しいだろう。彼は２０１５年のドラフト会議でＤｅ ＮＡの移籍金額についても話題となったことは記憶として新

データは運用しなければ意味がない

合終了後に自動でシステムにアップロードされ、自動でに入団し、一貫して横浜で先発のマウンドに立ち続けた。

2

分析を開始する。解析結果は翌日ＡＩ専門部隊と球団直選手も一人一人が何を目指し、どこに向かい、どうな

２０２４年は今永昇太選手の米メジャー挑戦、そしてそ属のデータサイエンティストによって吟味され、球団の

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特 集
数理・データサイエンスとAIで未来を切り開く

りたいという意思を持っている。データとＡＩはそこに足りないものを炙り出し、彼らの努力と伴走する。その努力の結晶がおのおのの野球人生になり、観客に感動を与えるだけでなく事業的にも大きな価値を長期的に生み出すことになる。
そしてそれは、野球だけでなくバスケットボール、サッカーなどあらゆるスポーツビジネスも同じだ。選手の成長をコーチの経験則と選手の努力のみで解決する時代は終わった。豊富に培われた定性的な経験則を、地に足のついたものとして客観的かつ定量的なデータとして裏付けをすることが真のＡＩ・データ活用であり、これから

スポーツビジネス領域における求められる人材像のスポーツビジネスを支えていくのである。

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スポーツビジネス領域において求められる人材像は
幅 広 い。Ｄｅ Ｎ Ａ で は 新 卒・経 験 者 問 わ ず に 人 材 を 集
め て い る が、そ こ に 携 わ る バ ッ ク ボ ー ン も 豊 富 で あ る。
求められる技術としては基本的なコンピュータサイエン［写真１］横浜スタジアム64

Special feature

ス と デ ー タ サ イ エ ン ス は も ち ろ ん の こ と、統 計、動 作
解 析、映 像 解 析 な ど そ れ ぞ れ の 専 門 領 域 を も っ た 人 材が集まっている。
共通して必要なのはチームに対する貢献と情熱である。
高 い 技 術 力 は も ち ろ ん の こ と、チ ー ム に 対 し て 自 身 の
仮 説 を 説 明 し、妥 当 性 や 納 得 感 を 醸 成 し、行 動 変 容 を生み出すコミュニケーション能力とモチベーションが必 要 で あ る。そ れ は 単 に 技 術 を 持 っ て い る だ け で は 難
し い。学 者 や 教 員 の よ う に「理 論 上 こ う し た ら い い」と 座 学 で チ ー ム が 強 く な る わ け で も、選 手 の 行 動 が 変
化 す る こ と も な い。そ こ に は 実 際 に チ ー ム に 寄 り 添 い、
一 緒 に 汗 を 流 し、チ ー ム の 勝 利 に 対 し て 自 分 の 技 術 力で貢献したいという選手やコーチにも比肩する強い情
熱 と マ イ ン ド セ ッ ト が 最 も 重 要 だ。チ ー ム の 一 員 に なる の だ か ら 当 然 と 言 え ば 当 然 な の だ が、技 術 と 情 熱 が両立している人材は極めて稀少であるのが現実だ。
逆 の 視 点 か ら 見 れ ば、技 術 と 情 熱 が 両 立 し て い る 人
材には常に門が開かれているのだ。

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