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2024年3月6日（水）2024年3月21日（木)試験

海峡の英知。 未来へ そして世界へ。
データサイエンス学部特集号

Special Talk

︻松本先生︼︻韓学長︼︻松本先生︼︻韓学長︼

日 本にはG A F Aのような巨 大なI T 企 業がありません︒
バブルの頃には世 界 的なメーカーがあり ましたが︑I T 系の巨 大企業は︑その後全く生まれませんでした︒日本の未来を考える上で︑その点については︑どのようにお考えですか︒
産 業 構 造のイノベーションが起きづらい社 会的 環 境 だったのでは ないでし ょ う か︒伝 統
産 業 が強い国では ︑過 去の 大 き な 成 功体 験に 邪 魔 されて︑新しい産 業へのシフトやイノベーションを起こしにくいです︒過去の栄光を誇 りに思 うことは 悪いことではあ り ません
が︑だからといって︑何か新しいことをやろうとしないのは 違 うのではないかと 思いま す︒
また︑教 育の問 題も 大きいと 思います︒小 学校の運 動 会で走るときも 手をつないで 一 緒にゴールするとか︑他の人と差別化を図って︑自 分 が飛 びぬけて何かや りたいという 欲 を持つよ う な 教 育ではなかったという こ とでしょう︒子どもたちが大きな夢を 見て︑挑 戦したいと 思わなくなってしまっているよ うな
気 がし ま す︒そ う す る と ︑わ ざ わ ざ 理 系 の大学に行って︑長い時間をかけて︑難しい勉強を する こ と を 避 けてし ま う ︑いわゆる 理 系
離 れで す ね ︒デ ー タ サ イエンスに 限 ら ず ︑理系の人材不足というのは昨日今日の話ではありません︒
これらは日本全体の︑そして下関市の 課 題でも あ り ま す︒本 学でデ ー タサイ
エンス学 部 を 新 設 するのは ︑そこに挑戦していくということでもあります︒
鶏が先か卵が先かという 話かもしれません
が︑巨 大 I T 企 業 がないから I T を 目 指 す
若 者が生 まれないのか︑目 指す若 者がいないから巨大IT産業が生まれないのか︵笑︶︒
下関の課題をどう打破しようかと考えた時︑スマートシティ構想はいいと思います︒IT企業を誘致して︑その企業で活躍する人材を本学で育てる︒下関市と一体となり︑そういった良い循 環を 作 り 上 げることはとても 意 義があることです︒
そこで大切なのは﹁研究﹂です︒これまで製造業でもサービス産業でも︑多くの仕 事が経 験や勘に基づいて行われ︑データは蓄 積されているはずなのに︑それが全 く 上
手 く 活 用されていません︒企 業に新しく 入ってくる新人に仕事のやり方やノウハウをデータという形で継承することで︑人材の育成と定着を図る︒科学に基づいたデータの研究が社会に浸透すれば︑地域社会のあらゆる分野が変わっていくのではないかと思います︒
その大きな刺 激 材 料 ︑起 爆 剤になることが︑根 本的な地域貢献なのではないかと思います︒︻松本先生︼ 高 齢 化による 後 継 者 不 足に対 応 するため ︑熟練の方の技術をデータとして若い人に継承するという部分もあると思いますし︑人工知能等を使えば︑ある程度機械で自動化できるというところも 一 種のデータサイエンスです︒
下 関 商工会 議 所や山口フィナンシャルグルー
プからも ︑共同研 究やP B Lについてのお話をいただいています︒本 学は経 済 学 部の単 科大学として 年にわたり︑数多くの卒業生を輩 出 してき ま し た ︒それ らの 企 業 ︑自 治 体などに多くのOBOGが就職していることもあり︑連 携しやすいのも 本 学の特 長です︒
︻ 韓 学 長 ︼ データサイエンスは︑地 域のあらゆる 分 野とコラボレーションできると思いますね︒在学中から 地 域 課 題に取 り 組みながら 学んでいく
学 生たちはとても 強いです︒今 企 業が 求 めているのは ︑人 間 に 有 益 な も のは 何なのかとか︑この 地 域の 課 題 を 解 決 していく た め のデータの活 用とか︑そ ういったことにとても敏 感な 人 材です︒
︻松本先生︼ はい︑もちろん技 術は必 要だと 思いますが︑コミュニケ ーション能 力 も 大 事です︒デ ー タサイエンスは 文 理 融 合の 学 問です︒研 究 をし よ う と 思ったら ︑チ ームや 他の 人 から 新しい知 識を 得ることも 必 要です︒そういった意 味でも ︑これまでの経 済 学 部で培った素 地はきっと ︑これから 入 学してくるデータサイエンス学部生にとって︑大きなプラスになるのではないかと 思いま す︒また ︑本 学の学 生はサ ー クル 参 加 率 が と て も 高 く ︑主 体 的 に大 学 生 活 を送る学生が多い︒
データサイエンス学 部の学 生 もサークルで経 済 学 部の先 輩と 一 緒に活 動することで︑コミュニケ ーション力が磨かれるのではないかと 思います︒
挑戦しましょう！

︻ 韓 学 長 ︼ 受 験 生のみなさん︑ぜひ私 達とともに学び︑

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Lecture Introduction

本 学データサイエンス学 部では︑量 的データと 質 的データの統 計 学 的データ分 析 ︑発 見 指向の探索型データ分析を学びます︒専門基礎科
目のデータ分 析 活 用という 科 目 区 分に配 置される科目で分析手法や技術などを学び︑修得するカリキュラムになっています︒
データ分析演習
は︑個別に学んだ分析手法や技術を活用し︑体系立ててデータ分析を修得する演習科目です︒
すなわち ︑この演 習に合 格することで︑卒 業 研究の準備が整うということになります︒
情報システムは︑大切な情報を適切に管理することで︑利便性を高め︑さらに様々なセキュリティ上の脅威から守ることもできます︒データサイエンスが扱 うデータはもちろん︑日 常 生 活で利用する各種サービスで利用されているデータも︑情報システムで管理されています︒
この講義では情報システムの構築・運用に必要な技術を演習も交えながら学びます︒
さらにサイバーセキュリティについても実際に情報システムへの攻 撃 演 習を体 験しながら 実 践 的な技 術として学びます︒

業 は ︑従 来の 座 学に 加 え ︑データサイエンス学 部の授

学 生 自らが課 題を 見つけ︑解 決に 取 り 組 む 演 習 形 式のものが数多くあります︒
本 学には ︑これからの社 会に欠かせないD Xのスキルを実践的に学び︑学生 一人
ひ と りの 知 的 好 奇 心 を 刺激する授業がいっぱい︒
熱心な講師陣がみなさんの私が担当する﹁薬理学概論﹂
では ︑代 表 的な 疾 患︵がん︑高 血 圧症︑糖尿病︑心疾患︑脳血管障害︑精 神 神 経 疾 患 ︑免 疫・アレルギー
疾 患 ︑感 染 症など ︶の発 症メカニズムと︑それを治療するための医薬品の作用メカニズムについて解説します︒さらには︑人工知 能を使った新薬の研究開発についても解説します︒医療は日々進歩していることから︑医薬品に関する最近 の 研 究 動 向 や 注 目 すべき トピックスがあればそれについても紹介します︒

学びたい気 持ちをしっかりサポートします︒

バイオインフォマティクス︵生命情報科学︶とは︑コンピュータによる 情 報 解 析の手 法を 生 命科学の問題に応用する学問のことを指します︒
本 講 義では ︑はじめに生 命 科 学の基 礎 を 解 説
後︑本学問が対象とする幅広い研究領域の中から重要な研究分野について解説します︒
また︑各回の授 業では︑生 命 科 学・医 学 研 究の現 場において︑研究インフラとして欠かせないバイオデータベースとバイオインフォマティクスツールも併せて紹介します︒

現代のデータサイエンスには様々な手法があり︑これらを適 切に選 択・活 用して問 題 解 決を行うためには︑数学的な背景を理解することも重 要です︒﹁ 数 学 基 礎 ﹂では︑大 学で学ぶ線 形 代
数や解析学︑確率論を理解するのに必要な知識を整理した上で︑知識を実践するための問題演習を行います︒数学的な知識や思考力の土台を築 くことで︑今 後 様々なデータを 分 析し ︑そこから 得られる 知 見を 論 理 的に考 察できる 能 力を身につけます︒【 授 業 科 目 】コロキアムⅠ、D S プ ロジェクト、定 量 的
デ ータ解 析 演習 、カテゴリカルデ ータ解 析 演習 、デ ータ分 析 演習、バイオインフォマティクス、卒 業 研 究生 命は ︑自 分のD N Aに書き込まれた遺伝情報を 後 代 に 伝 え る こ とで ︑自 己 増 殖を 実 現しています ︒遺 伝 学 は ゲノム情 報の担 架 体であるD N Aが親から子へ伝わる仕組み︑ま た 個 体においてゲノム情報が発現する仕組みを明らかにする 学 問 分 野です︒本講義では︑DNAの構造の解説を始まりとして︑細 胞 分 裂の様 式 と 遺伝情報の伝達の仕方など
基 礎 知 識 を 勉 強し ま す ︒
医学やヘルス相関分野︵ゲノム医 療 ︑細 胞 遺 伝 学 など︶へのデータサイエンス
学習の基礎を作ります︒

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福田 龍樹 先生
松浦 健ニ 先生

藪内 賢之 先生
近藤 宏樹 先生

【 授 業 科目】コンピュータ科 学 、情 報リテラ
シー 、デ ータサイエンス演習、ＤＳプロジェ
クト、情 報システム論 、卒 業 研 究【 授 業 科 目 】基 礎 演 習 、コロキア
ムⅠ、薬 理 学 概 論 、ＤＳプロジェ
クト、コロキアムⅡ、卒 業 研 究【 授 業 科 目 】回 帰 分 析 、定 量 的デ ータ解 析 、時 系
列 解 析 、ＤＳプ ロジェク
ト、数 理 最 適 化 、デ ー タ
分 析 演習、卒 業 研 究【 授 業 科 目 】数 学 基 礎 、確率 論 、数 理 統 計 学 、ベ イズ
統 計 学 、ＤＳプロジェクト、
卒業研究

田中 信彦 先生

徐 明 先生【 授 業 科 目】コロキアムⅠ、保 健
医 療 学 概 論 、遺 伝 学 概 論 、ＤＳ
プロジェクト、コロキアムⅡ、卒業研究Research Content（図4）【授業科目】経営情報概論、テキス
トマイニング、E-コマース論、DS
プロジェクト、卒業研究

2 0 1 9 年 度では﹁カフェ﹂に関する﹁ ポジティブ ﹂なツイ ー ト が 多 かったですが ︑コロナ 禍の2020年度では︑﹁ポジティブ﹂なツイートが減少しています︒
このよ うにS N Sに投 稿 されている デー タから 様々な分 析を 行 うことができ ︑マーケティ
ングにも 利 用されています︒﹁データサイエンス学部﹂
では︑
このよ うな研 究・授 業を 行います︒
興味がある人は是非本学に来てください︒（2020年）法、統計的社会調査法演習、医薬基盤・健康・栄養研究所が主体で設立された一般 社 団 法 人﹁ ライフインテ リ ジェンスコンソーシアム﹂にも 参 画し ︑﹁ 服 薬の個 別 化 ﹂・﹁自然 言 語 処 理 に よ る 治 療の 費 用 対 効 果 分 析 ﹂・﹁治験の効率化﹂
・﹁全国のデジタルヘルスデータ基盤構築﹂等をアカデミア機関︑IT・製薬企業と連携して研究を進めています︒
日 本では 近 年になってD Sがブームのよ うになっていますが︑海 外に目を 向けると 統 計 学の学部は古くから存在していました︒医療など
専 門のチームの中に統 計 学の専 門 家が入ることは︑欧 米などでは通 常に行われている一方で︑
日 本では対 応できる 統 計 家の人 数が足 りない状 況です︒D Sはデータという 道 具を使って現象 を 理 解・解 明 する 方 法 論・理 論 を 講 究 する学 問です ︒勉 強 すれば 意 外にも 人 文 学 な どの事 象も 分 析でき ︑すべての学 問に役立つ学 問だといえます︒何か気になる 人はふらっと 遊びに来て下さい︒

ＤＳプロジェクト、卒業研究

SNSに投稿されているデータを様々な手法で分析し︑マーケティングに活用︒（図5）

ルリスニング﹂には︑主に﹁テキストマイニング﹂
皆さんは︑何か調べることがあるときに何をと 呼 ばれる 分 析 手 法が用いられま す ︒S N S
利 用しますか？ 以 前であれば﹁ ググる ﹂と 言に投 稿 される 情 報は 主に文 字 情 報であ り ︑文われるほど Goog le 等に代 表される 検 索
字 情 報 を 分 析 す る 手 法 が﹁ テキストマイニンエンジンが 利 用 さ れていま し た ︒しかし ︑今 はグ﹂です ︒投 稿 された 文 章 を 単 語に分 割し ︑単S N S を 利 用 して 情 報 を 検 索 す る 人 が 多 く
語 の 出 現 頻 度 な ど を 分 析 し ま す ︒図 1 は X
なってきていま す ︒美 味しいレストランを 探 すと き ︑人 気の観 光スポットを 調べると きなど ︑ ︵ 旧 T w i t t e r ︶から﹁＃カフェ﹂という検索キーワードで収集したツイートを﹁ワード体 験した 人の生の口コミを 見るためにS N S
クラ ウ ド ﹂という 手 法 で 分 析 し た 結 果 で す ︒
検索が利用されています︒
ニュース報 道 な どで同 様の画 像 を 見たこと が消 費 者のS N S 利 用 増 加に伴って︑企 業 やあ るかも 知 れませんが︑多 く 出 現した 単 語 が
自 治 体 な どの S N S 利 用 も 増 えてきていま大きな 文 字で描 画されています︒図 2は﹁ 共 起す︒特にS N S を 利 用して販 売 促 進 活 動やブネットワーク﹂と 言われる 分 析 手 法です︒単 語
ランド 認 知 度 向 上 を 行 うこと を﹁ S N Sマーと 単 語の関 係 性を 見ることができます︒図 3・ケティング ﹂と 呼んでいま す ︒企 業は S N Sで
図4は人工知能による自然言語処理を利用し
情 報 を 発 信 する だけでな く ︑消 費 者の分 析にた 分 析で︑センチメント 分 析 と 呼 ばれま す ︒自も 力 を 入れていま す ︒消 費 者 がS N Sに 投 稿
然 言 語 処 理によ り ︑文 章の 意 味 を 解 釈 して ︑されたデータから 自 社に関 連する ものを 集めの3て 分 析 し ︑マ ー ケ テ ィン グ に 生 か す 手 法 を ﹁ ポジティブ﹂﹁ニュートラル﹂﹁ネガティブ﹂
パターンにツイートを 分 類します︒
コロナ前の﹁ソーシャルリスニング﹂と 呼びます︒﹁ソーシャII

皆さん︑こんにちは！僕は主に統 計 学・デー
タサイエンス︵ 以 下 D S ︶的手 法の特に消 化 器
がん 研 究への応 用 法 や 臨 床試験を含む医学研究の統 計 的コンサルティングを 中 心に論 文 化・個別化治療に繋がる研究を行っています︒
医 療の領 域では ︑臨 床 研 究や 各 種の検 査 等で得られたデータが蓄 積されています︒データを 効 果 的にデザイン︵計画︶
・収 集・分 析することで︑病 気の 原 因の 解 明 や 新しい治 療 法の 確
立に寄 与していま す ︒しかし ︑これら デ ー タを医 学の知 識だけで処 理することは大 変 困 難であり︑医療分野での統計学の専門家︵生物統計家︶が重要な役割を果たしています︒
解 析した研 究の一つが︑大 腸がんの再 発 リスクを示す新たな指 標の確立です︒再 発リスクが未だ議 論のある 比 較 的 予 後 良 好なステージ症 例に対し ︑予 後 不 良マー カ ーの最 適 な 組み合わせを 新 規の統 計 的パターン認 識の手 法を応 用して同定し︑がんの個 別 化 治 療のシーズに結び付けました︵ 図 5のA 4のよ うに赤い点線の 群 が 明 ら かに 再 発 リスクが 高い︶︒
Nakagami Y, et al. BMC Cancer. 2022
この結果を基に︑新規の患者さんを対象にした
臨 床 試 験を組み立てて︑従 来のステージ分 類では不十分な患者の層別化を目指しています︒また︑大規模時系列臨床検査値及び予後データのリアルワールドデータによる ︑消 化 器がん患 者の 余 命 予 測 を 行 う 機 械 学 習モデルの 構 築 も行っています︒新たな発 想で予 後を高 精 度で予測し︑システマティックに患者さんの生活の質を向 上 さ せる 治 療 法 選 択 が 可 能 と な る 研 究になります︒
その他︑京都大学/理化学研究所/データを効果的にデザイン・収集・分析することで病気の原因の解明や新しい治療法の確立に寄与する︒（図3）

研 究 概 論 、統 計 的 社 会 調 査（図2）56（2019年）【授業科目】生物統計学、臨床（図1）

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