数理・データサイエンスと大学

インタビュー

第 1 回 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

竹村彰 通 教授

実践的で学びやすい教材を開発し「データサイエンス思考」を全学、そして全国へ展開したい
データサイエンスの教育強化を先導的に進める拠点校の１つ、滋賀大学。
先端的な教育研究を行うセンターを大学内に設置するとともに、2017 年 4 月には全国初となるデータサイエンス学部を設立。
実践的な教育プログラムや教材を開発し、全学を対象にデータ・リテラシーの高い人材の育成を目指している。
同大学の取り組みについて、センター長の竹村彰通教授に聞いた。

大学生向けの教育コンテンツを「MOOC」を活用して全国へ配信した。蓄積した膨大なデータから「新たな価値」を生み出していくことが、必要不可欠な時代となっているのです。
しかしながら、日本はこの分野の人材育成が非常に遅れ

─ 竹村先生はデータサイエンスを「価値創造」の学問分野と位置づけていますが、それはどういうことなのでしょうか。

ています。統計学の教育は十分とは言えず、統計学をきちんと教えられる教員の数からして不足しています。

データサイエンスのベースとなるのは、データを処理す

そこで、データサイエンスの教育強化拠点である滋賀るための情報学と、データを分析するための統計学です。

大学では、誰もが学びやすい教育プログラムや教材を開けれども単にこれらのスキルがあればいいというのでは発し、データサイエンスの裾野をまず全学に拡げていくなく、データサイエンティストは、膨大なデータから知見ことを目標に置いています。例えば全学に向けた取り組を引き出し、さらに現場を納得させる現実的な提案を行

みでは、データサイエンスの関係科目を教養科目としてう必要があります。現場の事情を把握せずに分析すれ履修可能にしているほか、その必修化も計画しています。

ば、相手にとっては価値のない、当たり前の分析結果に終将来的には全国の大学に展開していく予定です。

わってしまう。そのあたりの重要性を強調するために「価値創造」というキャッチフレーズを使っています。

─ どのような方法でデータサイエンス教育の全国展開を？

もう一つは、「データは価値の源泉」だという意味合い

オンライン学習サービスである「MOOC」（Massiveです。実際にアメリカのいくつかの企業は、データをビOpen Online Courses）を活用していきます。すでに大学ジネスに活かすことで独占的な力を持つようになりま生向けのデータサイエンスのコンテンツを一つ制作しま1

「数理・データサイエンスと大学」インタビューした。また、それに先行して高校生向けの入門コンテンとなり、あらゆる分野で文理融合が進んでいけばいいとツも制作し、AO 入試に活用しています。

思っています。

さらに、他の拠点校の協力のもとで 2019 年秋から「データサイエンス入門シリーズ」という教科書の刊行を開始する予定です。例題などは時代に即した題材を選び、

─ 学部開設から 1 年が経ちましたが、見えてきた課題はありますか。

データについては音声データやウェブデータなどもカ

学生の理解レベルに少しばらつきがあることです。学バーするなど、学生の興味を引く内容にしようと考えて部生の場合は、数学が一定程度できないと講義を聞いています。

も分らず、そこでつまずく者が出てきます。とはいえ、データサイエンスを学ぶのに、必ずしも数学が得意であデータを真に活用できる人材を育てる「文理融合型カリキュラム」

る必要はありません。何をやっているかが理解できればいい。実際にデータサイエンティストとして活躍している人は、数学の知識ではなくアイデアで勝負しています。

─ 滋賀大学は、昨年 4 月に日本初の「データサイエンス学ですから学生にはよく「入口の基礎的なところは少し我部」を設立しました。その経緯を教えてください。

慢して勉強してほしい。そこを過ぎたら面白くなるから」滋賀大学には経済学部と教育学部の 2 つの学部がありと話しています。

ましたが、国立大学として教育の幅を広げようと、かねてより第 3 学部をつくる構想がありました。ちょうどそ─ 大学院をつくる計画はありますか？

の当時、日本学術会議情報学委員会でもデータサイエン大学院は通常、4 年生が卒業した後での設置となりまティストの育成が課題となっていました。それは大学のすが、企業などからの社会人を対象とした再教育ニーズ方針としても適っていたので、佐和隆光前学長がイニシが非常に高いため、前倒しで 2019 年 4 月に「データサイアチブを取り「データサイエンス学部」の創設に動き出し

エンス研究科」を設置する計画です。現在、文部科学省にたのです。

設置申請中です。

佐和前学長と私は、年度は離れていますが同じ東大経

また、すでに何社かの企業に対し、データサイエンスに済学部の「竹内啓ゼミ」出身でした。また、私自身は日本統関する社内教育も行っています。
企業と接点を持つことで、計学会を通じて統計教育に関わっていたこともあり、学大学としても現場の課題を知る貴重な機会が得られます。

部設立の際に佐和前学長から声をかけてもらいました。
─ データサイエンス学部は「文理融合型カリキュラム」を特徴としていますね。そのねらいを聞かせてください。

日本では、会社の経営や商品企画は文系出身が、技術部門は理系が担うというように、文系・理系が分かれてしまっています。これでは消費者のニーズにマッチした製品はつくれません。新しい事業を考える際にも、技術者は経営のことを理解し、経営者は技術のことを大筋で分っておく必要があります。
そこでデータサイエンス学部では、情報学や統計学の関連科目ばかりではなく、経済、経営な
どの文系の講義もカリキュラムに含めています。元来、データは文系と理系のどちらに属するものでもなく、データを活かすには文理両面の素養が必要です。応用領域についてはむしろ文系の部分が大きい。データサイエンスが端緒
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連携プロジェクトで蓄積したノウハウを教育にフィードバックできることです。企業が求める人材像も把握できますから、それもカリキュラムに反映していきます。
実際に、市場調査会社などからデータを提供していただき、それをもとに解析する演習も実施しています。さらに共同プロジェクト研究においてある程度目処がついたものを教材にしていくなど、実践的なプログラムを積極的に増やしていく予定です。
学生にとっても、実社会で扱っているデータに学生のときから触れ、経験を積んでおけば、社会に出てから断然有利です。進路のイメージを具体化することにも役立ちます。

企業と連携した研究で実社会の課題を解決する体験を積む
─ 教育研究センターは、教育プログラムや教材開発のほかに、どんな機能があるのですか。

─ データサイエンス教育の強化に取り組む上で、今後の課題を教えてください。

目先の課題としては、学生に対し専門を活かせる就職先をどれだけ確保できるか。大学で研究した内容が、現機械学習や最適化など、データサイエンスの最先端研場に直結して役立つということを、就職という実績で示究や、企業との共同研究などを行っています。データサしていく必要があります。一方、いくら有能なデータサイエンスの場合、社会やビジネスの場で実際に使って役イエンティストを輩出しても、周囲がそれを理解し受け立てることを目的とした学問であるため、とくに企業と入れる素地がなければ元も子もありません。時間はかかの連携は欠かせません。滋賀大の経済学部は前身の彦根りますが、社会全体のデータ・リテラシーを底上げしてい高等商業学校の時代を含めて 100 年の伝統があり、卒業く取り組みも重要なのです。私たちの人材教育が評価さ後、経済産業界で活躍している人も数多くいます。そうれる素地ができてくれば、企業の方でもどんどん採用をした OB の方々から強力なバックアップをいただいて、積増やしてくれるものと期待しています。

極的に企業連携を進めているところです。
現在、連携の協定を結んでいる企業は 30 社ほど、官公庁が10団体ほどです。予想以上に多くのオファーを頂き、驚いています。産業界からデータサイエンスへの期待、Profile社会的ニーズは非常に高いと感じました。
─ 企業と連携したプロジェクト研究にはどんなものがありますか。

例えば銀行などの金融系では、地域経済の活性化や産業振興に向けた課題解決にビッグデータを活用するプロジェクトなどがあります。
最近、連携協定を結んだのが分析・計測機器メーカーの堀場製作所です。共同でビッグデータを活用した生産性向上、品質向上に取り組んでいます。メーカー側がまったく想定していないデータの使い方を提案するなど、データの活用においてわれわれが貢献できる余地は大きいと考えています。
─ 大学にとって、企業と連携していくことのメリットは？

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竹村彰通 教授
1952 年、東京生まれ。ピアニストを目指し、東京芸術大学へ進学。
その後、東京大学経済学部、同大学院経済学研究科修士課程を経て、米スタンフォード大学統計学大学院修了。1997 年、東京大学院経済学研究科教授。2001 年、東京大学大学院情報理工学系研究科教授。2015 年、滋賀大学データサイエンス教育研究推進室長に就任し、学部の創設に尽力。現在、同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。
2011 年～ 2013 年まで日本統計学会会長を務めた。著書に『現代数理統計学』（創文社）、竹内啓との共編『数理統計学の理論と応用』（東京大学出版会）などがある。

第2回

東京大学 数理・情報教育研究センター長 情報理工学系研究科
数理情報学専攻 工学部 計数工学科

駒木文 保 教授
産業界コンソーシアムの知見を盛り込み、全大学に役立つ標準カリキュラムをつくりたい
6 大学コンソーシアムの幹事校として全体を取りまとめると同時に、カリキュラム分科会では主査を務めるメンバーを出すなど、標準カリキュラムの作成を進める東京大学。
数理・情報教育研究センター（M I センター：Mathematics and Informatics Center）を主体として産業界とも連携。
学内のデータサイエンス教育の全学的な普及を図るとともに、そこで得た知見を標準カリキュラムに盛り込む。
そんな取り組みについてセンター長の駒木文保教授に聞いた。

幹事校としてコンソーシアムを牽引、産業界との連携も進める

ちなみに滋賀大学のメンバーには「教材分科会」の主査を、北海道大学のメンバーには「データベース分科会」の主査お願いしています。教材については、教科書『データサイ― 東京大学は、教育強化拠点の大学で形成する「６大学コエンス入門』シリーズを 2019 年秋から刊行します。全ンソーシアム」の幹事校です。コンソーシアムではどの10 巻の予定で、私は編集委員として『最適化手法入門』とような活動をしていますか。

『モンテカルロ統計計算』を担当しています。大学ごとに全国の大学に向けたモデルとなるデータサイエンス教育の「標準カリキュラム」と「教材」づくりに取り組んでい得意分野があるので、それがうまくかみ合っていけばいいと思っています。

ます。また実験データや調査データなど、さまざまなデータを収集して「教育用データベース」をつくり、各大学が― カリキュラムの作成はどのように進めるのですか。

使用できる環境を整備していきます。

「スキルセット」
や「参照基準」を分科会で審議し、策定しこれらのミッションを達成するため「カリキュラム分ていきます。スキルセットというのは、「これは理解して科会」「教材分科会」「データベース分科会」を立ち上げいる必要がある」という基本的な項目、例えば「回帰分析」ました。６大学のメンバーは、それぞれ各分科会に属し「主成分分析」……といったように羅列した表です。各ています。「カリキュラム分科会」は東京大学のメンバー

項目ごとに、内容をどこまで教えるかを決めていきます。

が主査が務めており、他大学のメンバーと協働して「標準参照基準というのは、各大学がカリキュラムを組む時カリキュラム」の作成にあたっています。

に参考にしてもらうものです。その専門教育ですべての4

学生が身につけるべき基本的な素養や、学習成果の評価コンソーシアム」という産学連携を推進する産業界コン方法などに関する考え方を示したものです。

ソーシアムを 17 年 10 月に設立しました。データサイエ

スキルセットに関しては 1 年くらいで暫定版を出し、それをベースに改善していきます。
参照基準の策定はそれよりもう少し時間がかかると思います。

ンス人材を育成する MI センターの活動を産業界が支援し、また産学連携により成果を産業界で活用していくねらいがあります。
現在、メンバーは日本電気、三井住友フィナンシャルグ
ループなどの 5 社。4 月から、統計学や機械学習などの基― 2017 年 2 月、学内に設置した MI センターでは、どのような取り組みを？

社会に流通している大量のデータを数理的思考で解析本的なコースを提供する社会人教育のトラアルプログラ
ムも開始します。産業界からのこうした社会人教育の要
請は、非常に強くあります。

し、課題を発見し、解決していく能力は、いまや文系分野を含め、さまざまな分野で重要性を増しています。MI センターは「数理情報部門」「数学基礎教育部門」「基盤情報部門」「応用展開部門」の４部門で構成されており、数理的手法やデータサイエンス、情報技術に関する教育基盤を総合的な視点から見据え、データに基づく課題抽出

理系・文系にまたがる
学部横断型教育プログラムを開始― データサイエンス教育に関して、学内の現状をどう見ていますか。

や問題解決、価値創造ができる人材の育成を目指してい東大では数理・データサイエンスに関連する講義がすます。もちろん 6 大学コンソーシアムのサポートもしてでにたくさんあります。文系でも経済学部などはデータいきます。

サイエンス関連の講義が多いですし、統計学についてもMI センターのメンバーは兼務教員も含めて現在 30 人。

総じて本学の学生たちはよく履修しています。教養学部

まだ増える予定で、データサイエンスの推進に必要な優の統計学の講義ともなるとひとつの教室での受講者は平れた人にどんどん入ってもらっています。

均約 300 人です。統計学の重要性を学生もよく認識しているのだと思います。ただ、皆が必ず履修しているかと― データサイエンス教育には、企業の実際の事例を活用いえば、そうではありません。

するなど、実践的な内容を盛り込むことが求められて「Ｔ型、Π（パイ）型人材」という表現がありますね。専門います。産業界とはどのように連携していきますか。

分野に加え、幅広い知識を持っているのが「Ｔ型」人材。

東大は、6 大学コンソーシアムとは別に「UTokyo MDS

近年は2つの専門分野を併せ持つ、つまり縦串が2本の「Π型」が優位とされています。さらに今の時代、単に広い知識というだけでなく「情報」の横串を通していかないと、社会に出て戦えない。
MI センターでは、文学部、法学部の よ う な 文 系 学 部 で あ っ て も、データを分析して課題解決に役立てられるよう、全学部に対しデータサイエンス教育の底上げを図っていきます。
― 具体的には、どのように強化していくのでしょうか。

将来の研究や実務面で必要なデータサイエンス分野の知識、技術を身につけてもらうため、学部横断型の「数理データサイエンス5

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー教育プログラム」を 18 年度からスタートします。このプ
ログラムでは、MI センターが中心となり、全学部生を対象に理系文系に共通する体系化された数理・データサイエンスに関する科目を提供していきます。
科目は、「確率論」や「最適化手法」、「統計データ解析」や「データマイニング入門」、機械学習や人工知能の分野で多く使われている言語「Python プログラミング入門」など、数理・統計・情報分野の 12 科目で構成されます。必修科目や選択科目の区別はなく、12 単位以上取ると修了証が交付されます。工学部、理学部、教養学部で開講しますが、全学部の学生が受講できます。

多様な関連科目を可視化し学生にわかりやすく提示する― 現在の課題と将来へ向けた展望をお聞かせください。

― 東大ではデータサイエンス関連の講義が多いというこ材の不足です。全国の大学でこの分野の需要が高まってとですが、どれくらいあるのですか。

いま、一番の課題はデータサイエンスを教えられる人おり、良い教員をいかに確保するかに頭を悩ませていま

学部ごとの数理・データサイエンス関連の講義を合わす。もう一つは継続性です。文部科学省のデータサイエ

せると約 180 ほどあります。しかし残念ながら全学的にンス教育の強化事業は、５年間の時限付きプロジェクト

見たときに、学部間でのレベルや、科目の相関が見えにくです。しかし、教育を強化・向上させていくには、サスティい状態にありました。

ナブルな取り組みが何より重要です。それゆえ、産業界

そこで、東大におけるデータサイエンス関連科目の全の方にもデータサイエンス教育の重要性を説き、MI セン体像を把握し、可視化・構造化して、学生にわかりやすくターの継続的な活動を支援していただけるように努めて示す「データサイエンス イニシアチブ」の開設を今準備います。しています。これができ上がれば、学生が履修の際にど苦労はありますが、先進的教育モデルの拠点として、全んな講義がどこで開設されているか、レベルはどれくら国の大学が参考にできる優れたカリキュラムを、ぜひ普いか、他学部でも聴講可能かなどが、一目で分かるように及させたいと考えています。

なります。科目をクリックすれば、シラバスも閲覧できる仕組みにします。
今春には東大の公式ホームページ「UTAS の情報を基に、データサイエンス関連科目のページを一気に更新する予定です。多様な科目が学内で開講していることを学Profile生に知ってもらい、積極的に履修してほしいと思っています。
また各部局で類似の科目もあるので、将来的には科目間の関係を見て「この学部でこの科目を履修すれば、データサイエンス関連科目を履修したと見なす」というように、体系を整えて学生がデータサイエンスを修得しやすいようにしていくつもりです。
一方、ホームページでは講義動画の公開もしています。
17 年度には「確率論」「統計データ解析」など 4 科目を公開しました。学生に限らず誰でも視聴でき、「確率論」「統、計データ解析」、「数値解析」などの講義には大きな反響が駒木文保 教授
1987 年、東京大学工学部計数工学科卒業。同大学院工学系研究科修士課程を経て、総合研究大学院大学数物科学研究科修了。2009 年、東京大学大学院情報理工学系研究科教授。
2017 年より数理・情報教育研究センター長。予測分布の理論など統計的推測理論や、ベイズ的な時系列モデルなどを利用した統計解析手法の開発を主な研究テーマとしている。

あります。
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