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大学インタビュー

データサイエンスってなんだ？
――データの山から「宝」を見つけるプロフェッショナル

長崎大学

情報データ科学部

データサイエンスという学問を知っていますか？

言葉は聞いたことがあっても、具体的な内容はなかなかイメージしにくい学問です。大学でもデータサイエンスを学べる学部の新設が増えたりと、近年注目されているようですが、実際に入学するとどんな勉強ができるのでしょう。2020 年 4 月に開設した、長崎大学情報データ科学部の先生方にお話をうかがいました。

Q

初めに、データサイエンスとはどういう学問か教えてください。

発する時には、裏で巨大なデータサイエンスが動いていますが、私たちの手元に届く時には、「○○という製薬会社が開発した○％の効果があるワクチン」とい多くのデータを集めて、そこに潜む規則性を見つけう結果のみが表れます。データを使って何かを検証して、社会や学術に貢献する学問です。例えば、10 個たり、データから色々な情報を引き出すということは、のデータだけではわからないことでも、1 万個のデーあらゆる分野の研究で当たり前に行われていることでタが集まると、細かい規則が見えてきます。
膨大なデー

すが、表に出てくることは少ないのが実態です。

タを数学的な方法を用いて分析し、これまで見えていしかし近年は研究職とは関係のない会社でも、何かなかった価値を見つけて、世の中に提供していくのがの企画をする時や、色々な意思決定をする際に、経験データサイエンスの役割です。

則だけではなくデータに基づいて判断しましょう、とどのようにしてデータを取るか、そして、どのよういう風潮が高まってきました。このように一般的な企にして分析するか、という手法をたくさん知っている業でもデータを活用し始めたことが、データサイエン

人ほどデータを上手に分析することができます。デースに注目が集まっている理由なのだと思います。

タサイエンスを初めて学ぶ人は、まずそういった手法Qを勉強していくことになります。

Q

データサイエンスが世の中で活用されている例にはどんなものがありますか？

情報データ科学部に入学すると、どんな勉強ができますか？

まず、1 ～ 2 年生で数学・情報学・プログラミングなどの基礎を身に付けます。その後、2 年進級時にイ

データサイエンスは既にたくさんの分野で活用されンフォメーションサイエンスコース（以下、IS コース）ています。しかし、基本的には縁の下の力持ちであり、と、データサイエンスコース（以下、DS コース）のなかなか表には出てきません。例えば、ワクチンを開どちらかを選択します。

8長崎大学情報データ科学部の２つのコース
インフォメーションサイエンスコース（IS コース）
情報セキュリティ系の科目、プログラミング演習などの情報技術実践系の科目、データベースやソフトウェア工学などの応用科目が必修となる。主に、ロボット開発やシステム開発に知識を生かせる人材を育成するコース。工学部工学科情報工学コースが前身となっている。

データサイエンスコース（DS コース）
多変量解析などの統計学系科目、ビッグデータ分析などのAI 系科目、医療・観光分野のデータを用いた応用系専門科目が必修となる。データ分析・活用により経営や政策提言、観光や医療分野のほか、多くの分野・業種で必要とされるデータサイエンティストを養成するコース。民間企業出身の教員も多数在籍している。

この 2 つのコースは共に、実社会で活躍する実践的な人材を養成することを主な目的にしています。
本学部では、IS コースを「ものづくり」、DS コース

実社会課題解決プロジェクトに取り組む学生たち。授業で学んだことだけではなく、ディスカッションやプレゼンテーションの力も試される。

Q

情報データ科学部だからできる、特別な授業を教えてください！

を「ことづくり」と捉えています。この 2 つを車輪

実社会課題解決プロジェクトという探究型の授業がに見立て、自転車のように両方の車輪をバランスよくあります。企業や自治体と一緒になって実社会におけ回転させながら前進していくというイメージの元にカる課題の解決法を模索するもので、現在は 30 社ほどリキュラムを設計しています。両方学べるということにご協力いただいています。

が本学部の特徴であり、大きな強みとなっています。

Q

データサイエンスを学ぶには、IS コースの知識も必要ですか？

グループごとに企業や自治体からテーマをいただいて、実際に現地を訪問して調査を行い、科学的な視点をもって課題の解決を目指します。地図会社と一緒に研究を行った 1 年生のグループは、坂の多い長崎市

実際にデータサイエンティストとして企業に就職すの道を計測し、坂の勾配や車の出入りなどの情報を表ると、IS 系の知識もかなり必要になってきます。例示する地図「坂道マップ」を作り上げました。本学部

えば、IS コースにはデータベースという科目がありの１・２年生は全員必修で、３・４年生も選択できるます。これはエンジニアの人たちがシステム開発をすので、興味のある学生は 4 年間通して履修することる時によく使う技術ですが、データサイエンティストが可能です。また、2022 年 9 月には授業の一環ではこれをデータの集計や加工に用います。用途は違いタイの泰日工業大学へ 10 名を派遣し、現地の学生とますが、必要なスキルのひとつです。

研究発表を通した交流を行いました。

たいにち

更に言えば、近年はデータサイエンティストの仕卒業研究でも、実社会課題解決プロジェクトで培っ事として AI 開発が切り離せないものとなっています。

たコミュニケーション能力や課題解決の進め方のスキ

データサイエンスの知識だけでは AI の理論を考えるルが役立つものと思います。創設 3 年目の本学部でことはできても、実際に動作する AI を作ることはでは来年、初めて 4 年生が誕生しますが、長崎県の特きません。IS 系、DS 系の知識・技術が揃っていないと、徴である観光や、被ばく医療、離島の医療といった研実際の現場で生かしていくことはできません。

究が想定されているところです。

本学部では、コース分けをしたあとも、IS・DS コー

観光と医療は、本学部が特に力を入れているテーマ

スのどちらの授業も選択することができる仕組みをでもあります。DS コースの学生は「医療・生命情報学」取っています。それぞれのコースに必修科目はありま「社会・観光情報学」という応用系科目のどちらか（もすが、どちらかのコースに所属したために受講できなしくは両方）を 2 ～ 4 年生の間、連続で受講します。

くなる科目というのはありません。将来、自分が必要長期に渡り、徐々に発展的なテーマを扱うので、ビッとする知識はどれなのかを考えて、自由に選択するこ

グデータを取り扱う技術を基礎から習得することがでとができます。

きます。
9Q

情報データ科学部で勉強するために、高校ではどんな勉強に力を入れるといいですか？

ことを学べると思います。
一方で、興味さえあれば、あとは入学してからでも大丈夫だとも思っています。前述のように、1 ～ 2 年

高校の勉強で、無駄になるものは 1 つもありません。

生の間は情報学に関わる基礎的な講義を重点的に受講

しかしあえて挙げるとすれば、英語や数学といった科しますので、学ぶ意欲があるならば是非挑戦してほし目の勉強をしっかりと行ってほしいと思います。

いと思います。

データサイエンスを学ぶ上で、やはり数学が得意でまた、2024 年度入試からは二次試験で数学Ⅲを必あることは大いに役立ちます。最近は「伏線回収」と要としない文系型入試を導入予定です。データサイエ

いう言葉で高校生に説明していますが、中学校から高ンスは、数学的な道具を用いて行うことが多いですが、校までの数学というのは、「伏線」をひたすら教え込研究の対象となるデータそのものには文系も理系もあまれている状態です。大学の勉強で、それが最終的にりません。意欲のある受験生を広く募集したいと考えどこに結びついているのかがわかる。あの時の勉強はています。

このための伏線だったのか！ということがようやくわ

Qかるというわけです。

卒業後はどんな進路がありますか？

世界の研究者が英語でコミュニケーションを取って情報データ科学部としてはまだ卒業生が出ていませいるのと同様に、数学は理系における共通言語です。

んが、本学部の前身となった工学部工学科情報工学

それなしではデータサイエンスを考えることも、シスコースでは、約半数の学生が大学院へ進学しています。

テムを作ることも不可能です。もし数学を使わずに勉

2024 年 4 月には本学部にも大学院が設置される予定

強しようとすると、既成のソフトウェアを用意してボですので、同様に高い進学率を見込んでいます。

タンをクリックするだけになってしまうでしょう。中

卒業後および大学院修了後の就職先としては、デーの仕組みがどうなっているのかわからないままクリッ

タサイエンスの知識を活かした新たな分野として、観クする人ばかりが増えてしまうと、日本の未来は暗い

光産業・医療分野や、地方自治体など行政に携わる仕と思います。

事が期待されています。一方、従来からの進路であっですから、ぜひ数学に親しんでください。
エキスパー

たシステム開発や機器開発分野などへの就職も、ISトにならなくてもいいので、高校の勉強にしっかり向コースの学生はもちろんのこと、多くの共通科目を学き合ってほしいと思います。

んでいる DS コースの学生にも期待できます。

Q

受験生にはどんなことを期待しますか？

高校生の皆さんは大学卒業後、どういった仕事が待っているのか気になるところだと思います。本学部

大学でどういうことを勉強したいかということを具のホームページでは、情報科学とデータ科学を武器に、体的にイメージできている学生が来てくれると嬉しく実際に様々な業界で活躍されている方のインタビュー思います。自分が将来どんな職業に就きたいのか、そを公開しています。下記の二次元コードからアクセスのためにはどういった知識が必要なのか、ということして是非ご覧ください。

を考えた上で本学部を選んでくれると入学後も多くの大学 NEWS TOPICS
長崎大学情報データ科学部では、情報データ科学の「今」がわかる！！ プロのコトバと題して、情報科学やデータ科学を使って、企業などで活躍している人へのインタビューを実施しています。協力企業は、株式会社ゼンリン、ヤフー株式会社、日本アイ・ビー・エム株式会社など。現場で働くプロフェッショナルの実体験を読むことができます。中でも、情報データ科学部で開講している授業の中からオススメの授業を選んでもらうコー
ナーは、進路選び中の高校生だけではなく、在学生も必見の内容。読めば、大学の学びが将来に結びついていると体感できるはずです。

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長崎大学 HP

Q 最後の質問です。先生が今の研究分野に興味を持ったきっかけを教えてください！

学部長

西井 龍映

先生

専門分野：統計科学、データ科学、環境モデリング、遺伝育種科学

きっかけは、やはり数学が面白かったからです。ただ、私は理論よりも応用の勉強がしたかったので統計学を選択しました。中でも心を惹かれたのは、中心極限定理というちょっとマニアックな定理です。誤差がたくさん集まると、正規分布という非常に滑らかな分布が出てくるというものですが、これに興味を持ち、それ以降もその周辺で勉強していたということになります。
近年は、新しい種類のデータが作り出され、またデータの蓄積が巨大になりつつあります。データから知や価値を生み出す人が世界中で求められています。
ぜひ、情報データ科学部で一緒に学びましょう。

副学部長 喜安 千弥 先生

専門分野：パターン情報処理、パターン認識、画像情報処理、計測工学

学生時代は計測工学を専攻して、対象を認識したり、集めたデータからどのように情報を引き出すかということを勉強していました。現在はパターン情報処理・パターン認識という分野で、実際の画像データから病気の兆候となる情報を抽出するというような医療画像を用いた研究を主に行っています。データというのは来るものというより、自分たちで取るものだという認識があり、カメラやセンサーといった技術にも非常に興味があります。
データを取るための技術に興味のある学生さんにもぜひ来ていただきたいと思います。情報データ科学部に入学して、今世の中にないようなオリジナルなものを作る面白さを体験してください。

広報委員長 神山 剛 先生

専門分野：モバイルコンピューティング、情報センシング、データ科学、分散システム

私が高校生だった頃は、ポケベルや携帯電話が出始めた時代でした。いわゆる情報通信の分野に興味を持ち、大学卒業後も情報通信の企業に入社しました。この分野のトレンドは数年で移り変わってしまうので、私の専門もスマートフォンのソフトウェアであったり、データサイエンスを用いたサービスであったりと、需要に応じて変化してきました。研究の成果をサービスや製品として実際のエンドユーザーに手渡すところまで含めて自分の仕事だと思っています。
データサイエンティストは、世の中の物事と目指すべきゴールを自分で定義しなければいけない仕事です。学生さんには、分析のためのスキルだけではなく、世の中の仕組みや他業界の情報にも目を向けて、知識を養ってほしいと思います。

長崎大学情報データ科学部に興味を持ったら、学部ガイドをチェックしてみよう⇒
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