日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻，第 1 号（2017 年 3 月）

特集：データサイエンスの現状と将来我が国の未来を担うデータサイエンティストの育成―政策の動向と滋賀大学の挑戦―
須江 雅彦†1
概要：本年 (2017) 年 4 月，日本初の「データサイエンス学部」が滋賀大学に誕生します．この学部は，現代社会に不可欠なデータ分析と価値創造を担うプロフェッショナル，データサイエンティストを組織的に育成するため学部です．インターネット商用開始後この四半世紀にわたる ICT の劇的な進化により出現した，いわゆるビッグデータを様々な価値創造につなげていく上で大きな役割を果たすデータサイエンティストが，我が国では少なく，人材不足は危機的状況にあると言われています．一方，我が国ではデータ利活用により付加価値を生み出す新事業・新サービスの創出を柱とする第 4 次産業革命を実現するという方針が示され，様々な政策が動き出しています．これに向けた人材育成に関する取組みを中心に政策の動向や課題をみていくとともに，我が国初のデータサイエンス学部創設とその教育研究拠点を形成する滋賀大学の取組みなどについて，私見を交えながら述べていきます．
キーワード：データサイエンス，データサイエンティスト，第 4 次産業革命，データサイエンス学部，データサイエ
ンス教育研究拠点，PBL 重視の滋賀大モデル，価値創造プロジェクト

1. はじめに析・処理する情報関連技術を駆使して，様々なサービスを構築し，世界の名だたる製造業を超えるほどの莫大な価値

平成 29（2017）年 4 月，日本初の「データサイエンス学を生み出しています．我が国においても，データ利活用に部」が国立大学法人「滋賀大学」に誕生します．この学部よる付加価値の創出は，SNS をはじめ，テーラーメイド型は，現代社会に不可欠で，我が国の未来のために極めて重の個人サービスやレコメンドサービスなど新サービス，マ要な価値創造のための新たな科学，「データサイエンス」にーケテイングやビジネス運営の効率化，交通システムや電関し，本学が形成する日本初の教育研究拠点の中核をなす力供給システムの効率化などの社会インフラのスマート化，もので，平成 28 年本年 4 月に設けたデータサイエンス教

自然災害の予測や防災など，枚挙に暇がありません．デー

育研究センターと協働し，関連する様々な教育研究活動とタの利活用による新たな付加価値の創出が少なくとも 60

ともに，データ分析と価値創造を担うプロフェッショナル，兆円に上ると推計されており，データの利活用が進むほどデータサイエンティストの組織的育成を行うための学部で更に増大するものと期待されています[3]．

す．

さらに先進各国では，公的機関が保有するデータの公開を進め，人々との共有を通じてその運営の効率化や新しい

1.1 ビッグデータ時代の進化

価値の創造等を実現するとの観点から，オープンデータへ

インターネットの商用利用開始後，コンピュータ性能の劇の取組みもなされています．

的な向上を伴う ICT（情報通信技術）の飛躍的発展により，データ利用の高度化は大きく進行しました．今やタブレッ

1.2 データサイエンス

ト端末やスマートフォンなどによってユビキタスネットワ

現代社会は，こうしてビッグデータのような様々なデーーク環境が整備され，いつでも，どこでも，だれでも，なタの集積を開発可能性のある豊かで新たな資源とし，そのんでもネットワークにつながる時代が到来しています．

分析を通じて新しい発見を行い，それに基づく最適化や利こうしたネットとの接続などを通じ，日常業務の処理，POS など種々の電子機器の活用，様々なセンサーや IC カ

便性の向上，新事業の創出などが大きな価値の創造につながる時代となっているのです．

ード等の利用拡大が進むとともに，スマートフォンとアプ

こうしたビッグデータから有意味な知見を導くためのリケーション利用から SNS をはじめ行動履歴など個人の新たな科学あるいは学問領域が，「データサイエンス」様々な情報も集積されるようになっています．音声・画像・(Data Science) です．データサイエンスは，ICT の発展を背テキストなどを含む多種多様で膨大な量のデータが日々景とする最先端の計算科学であり，「大規模データに語らせ刻々と生成され，その集積が進むビッグデータ時代は更にる」（データドリブン）という意味で帰納的な特徴をもって進化し続け，今日，社会のあらゆる領域においてデータはいます．通常，①データエンジニアリングと②データアナ新たな開発可能性を秘めた豊かな資源となっています．

リシスから成っており，前者は大規模データを加工・研磨・世界をけん引している先端企業のアップル，マイクロソ処理するための専門知識とスキルであり，後者はデータ駆

フト，グーグルなどはいずれも，ビッグデータとそれを分†1 滋賀大学 理事／副学長（連絡先：masahiko-sue@biwako.shiga-u.ac.jp）ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-3-

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動型の多様な分析・解析の専門知識とスキルです．

2.1 欧米等の人材育成

データサイエンスは，現代社会において日々集積される欧米（中国，韓国等も同様）には，従来から統計科学の多種多様で膨大なビッグデータを可視化し，そこから新た独立した学部・学科が存在しています．独立した統計科学な知見，価値ある情報を引き出し（発見），価値を創造するの教育研究部門があると，情報学，コンピュータ科学，数ための科学として，その最先端では，統計分析と情報学や学も加えて，データサイエンスの教育プログラムが柔軟にコンピュータ科学が融合しています．

生成されやすいと考えられます．実際，アメリカの学部教育では，統計学専攻のプログラムがデータサイエンスを意

1.3 データサイエンティスト

識した内容に変更されてきており，大学院では，各領域科

現代社会に不可欠とされるデータ分析の専門家として学の専攻を中心に副専攻プログラムとしてのデータサイエ

データサイエンティストは，ビジネスや政策など様々な領ンス教育が展開され，或いは企業の即戦力としての専門職域において，それぞれの課題を読み取り，関連する様々な育成のためにデータサイエンスを主専攻とする教育が行わデータをデータエンジニアリングとデータアナリシスの専れたりしています．

門知識とスキルを駆使して分析を行い，引き出した発見をこれは ICT の進化に即して，米国の統計教育研究が，領実際の意思決定に活かして最適化や効率化を行う，また，域科学分野の研究者とのデータの分析・利用に係る交流を新事業創出などの課題解決に結びつけていくことが期待さ

通じて複合領域化し，広がりを持った形で学部自体が進化れています．データサイエンティストへの社会的要請は，していることを示しています．統計学部の学生はその発展

データサイエンスのコアな専門知識とスキルに加え，領域の成果を含めて教育を受け，更に大学院で学ぶなどして，科学分野の知識を前提とする「価値創造」の力量の持ち主

社会でデータ分析の専門家として活躍し，更に高度な経験としての役割にあるといえます．

を積み，統計学やデータサイエンスの社会実装に貢献して

平成 28 年 1 月に策定された第 5 期の「科学技術基本計画」では，第 2 章「未来の産業創造と社会変革に向けた新たな価値創出の取組」において競争力の維持・強化の観点いるわけです．
近年米国では統計学関係の学位は人気も高く，取得者が急増しています．

から，「超スマート社会サービスプラットフォームを活用し，新しい価値やサービスを生み出す事業の創出や新しい事業モデルを構築できる人材，データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつ，ビッグデータや AI 等の基盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材などの強化を図る」とされています．
ビッグデータ時代の価値創造の担い手であり，こうした大変革の時代のイノベーションの牽引役であると同時に，データ活用の社会実装推進の役割も果たす「データサイエンティスト」に対する社会的要請は極めて高いのです[2]．

2. データサイエンティストの深刻な不足
こうしたビッグデータ時代の新たな価値創造への期待，そして専門人材への期待といった社会的背景の盛り上がり

図 1 米国における統計関係学位取得者の推移とは対照的に，わが国ではデータサイエンティストの育成が現状では中々進んでいません．わが国では，欧米等と比さらに欧米では，データサイエンスの学部教育プログラ較し，データ分析のスキルを持ち，統計科学を理解・応用ムを整備し，独立した学位を授与する大学も登場していまのできる人材が極めて少ないのが現状で，科学研究の場のす．
（イギリスのウォーリック大学，アメリカのオハイオ州

みならず多くの組織や企業でもこうした高度人材の不足が立大学，ロチェスター大学等）

顕著で，危機的な状況にあると政府も指摘しています[1]．
筆者は，データ分析人材育成の日本の著しい立ち遅れは，欧米と異なり，我が国の大学には統計系の学部・学科がないことが大きな要因だと考えています．

2.2 日本の状況
我が国は，今現在，ビッグデータ時代に対応したデータ分析の専門家育成のための本格的な学部教育プログラムがありません．
（来年滋賀大にできるデータサイエンス学部がⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-4-日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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日本初の本格的な学部教育プログラムを提供）
また，わが国における統計科学の教育研究は，専門の学部や学科を設置せずに，経済学，理学，工学，医学，生物学，心理学などの「分野点在型」で行われてきました．こ

日本統計学会や総務省統計局から提供され，データ分析を学ぼうとする意欲ある学生や社会人が多く受講しており双方の累計で 10 万人近くに上るものと見込まれています[4]．

れには固有領域データの取扱いの点で実践的なメリットもこうした意欲を持つ学生・社会人に対して，大学はどのありましたが，現在のように ICT の進化によって必要とさようにデータサイエンスの専門知識とスキルを学ぶプログ

れる技術スキルが急速に進化・変容していく時代には対応

ラムを提供し，社会に有用な高度な人材に育成していくのが遅れがちにならざるをえず，特にオープンデータを含め，か，対応を真剣に考え関係者は行動する必要があります．

様々な種類のデータを，手法を駆使し同時に分析し新たな発見を行うといった面での人材育成には適さないと考えられます．データサイエンティストのような高度なデータ分3.2 第 4 次産業革命実現に向けての人材育成
平成 28 年 6 月に策定された政府の「日本再興戦略 2016」

析力を持つためには，コンピュータ科学や情報学だけではにおいては「第 4 次産業革命」の実現が大きな政策課題と不十分で，統計学に関連した幅広い多様なデータ分析手法なっています．第 4 次産業革命としてデータ利活用によりなどデータアナリシスの十分な能力を理論面・実践面から付加価値を生み出す新事業・サービスの創出が重要である身に付けることが必要なのです．との考えが示されており，この革命を支える基盤技術としまた，そもそもこの分野点在型の方式では，大学において，AI（人工知能），ビッグデータ，IoT が位置づけられてて本格的なデータ分析人材の育成を組織的に行うことは極います．これらはいずれもデータ解析力が重要であることめて難しいと言わざるを得ません．

を示しており，そのことがわが国の経済成長力あるいは国力を大きく左右することになるという認識といえましょう．

3. データサイエンティスト育成策の展開
3.1 統計教育の改革
米国では，1980 年代の日本研究，特に統計的品質管理

政府は第 4 次産業革命に向けた人材育成のための総合イ
ニシアチブとして「未来社会を創造するための AI/IoT/ビッ
グデータ等を牽引する人材育成総合プログラム」を提示しています．

(KAIZEN) から学び，数学や統計学の能力を国民に身に着この包括的なプログラムでは，基盤技術であるデータサけさせるために，初等中等教育での統計教育の充実と，高イエンス等の人材育成・確保に資する施策を，初等中等教等教育での産業界との連携が進められ，インターネットの育，高等教育から研究者レベルまで体系的に実施し，様々普及とコンピュータ技術，性能の飛躍的発展を背景に生みな施策によってデータサイエンス人材を産業界に輩出する出されたデータを，ビジネスや行政の様々な場面で活用し，考えを示しています（図 2）．

価値創造につなげていきました．その過程で米国に情報産業は飛躍的発展を遂げ，今日の情報社会のプラットフォームをいくつも担い，大きな利益を上げています．
日本でも，産業界や統計学会関係者などの尽力により，初等中等教育に統計教育が改めて位置づけられ平成 22(2010) 年から順次再導入され，その教育を受けた高校生が平成 27 (2015) 年から卒業しています．米国と比較し約 20年遅れながらも，初等中等教育は動き出し，プログラミングなどの情報教育も始められようとしています．
しかし，高校で統計を学ぶ機会があっても，大学の学部がないという状態は解消しておらず，滋賀大学が来年開設するデータサイエンス学部が初の統計系学部となります．
また日本統計学会が中心となり平成 23 (2010) 年から「統計検定」が開始されており，平成 24（2011）年からは文部科学省の支援を受け統計教育大学間連携 (JINSE) の活動

図 2 第 4 次産業革命に向けた人材育成総合イニシアチブも進められ，データに基づく課題解決型人材育成に資する（出典：文部科学省）

統計教育質保障に向けて，様々な取り組みがなされています

その主な内容は次の通りです．
一方，MOOC という最新の教育手法を活用した「統計学」の講座や「社会人のためのデータサイエンス」講座などがⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-5-

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① 初等中等教育においては次代に求められる情報活用

題解決に結び付ける分析能力の高い者の育成を使命とする能力の育成・教育環境の整備を行う．特にプログラ専門学部の設置，充実を進めることが，我が国の関連人材

ミング教育については 2020 年から初等中等教育の供給のベースを広げる上で最も望まれます．

発展段階に即し必修化を行う．その際，民間のノウ

なお，我が国では専門職としてのデータサイエンティス

ハウ・人材等を活用したコンテンツ本位の学校情報

トについて，一般企業や行政では内部での位置づけが処遇化を推進を含めてまだ明確でないと思われますが，その能力を活用② 高等教育においては，まず，教養教育での全学的な数理・情報教育の学修の強化を図り，全大学生 50 万人にリテラシーを醸成していくためには，こうした処遇面での改善も必要となります．

等③ また，データサイエンス専門人材育成のため，滋賀

3.4 統計分野の研究者の確保

大学が来年開設するデータサイエンス学部のようデータ分析手法は多様であり，一定規模の研究者集団をな新たな学部整備，大学院の強化の促進．数理・情意図的に形成していかないと，組織的な専門教育や研究水報分野の専門教育への重点支援：実践教育を行う産準の更なる高度化は難しいと思われます．その際，統計分学連携ネットワークの構築

野の専門家の数が少ない現状をどう乗り越えていくかは重等④ ハイレベルの人材育成として，理研 AIP センター（人要な課題となります．専門学部がない中では統計研究者の工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリテイー

量的育成も進んでいないことにも留意する必要があります．

統合プロジェクト）におけるトップレベルの研究者

米国では毎年 600 名以上の統計学分野の博士が授与されま育成，ポスドク等の若手人材に対するデータサイエすが，我が国では年間数名程度に過ぎません．

ンス等の高度なスキルセット獲得機会の提供，キャリア開発支援

3.5 人工知能，AI に関連して近年注目を集めている AI，いわゆる人工知能も，ビッ

これらの施策はデータサイエンティストの育成にもグデータ解析に基づくものであり，データ解析の専門性を意欲的に取り組むためのものであり，今後の展開が大いに有する人材がその研究開発，性能向上，社会実装において期待されるところです．

重要な役割を果たすと考えられます．

ただし，現時点で産業界が欲している問題解決力を持つ

AI に関しては，平成 28 (2016) 年 4 月に政府に人工知能データサイエンティストの不足分をどのように質的・量的技術戦略会議が設けられています．その下にある「研究連に確保できるのかについては，必ずしも明確ではありませ

絡会議」と「産業連携会議」両者とも人材育成を議論の対ん．

象としていますが，後者の人材育成タスクフォース (TF)
では AI 時代の即戦力育成としてデータサイエンティスト3.3 足元の不足への対応等について検討が進められています．

従来からデータ分析人材の必要性は繰り返し表明されまた，平成 28 年 12 月からは別途「第 4 次産業革命人材てきましたが，大学教育ではそれに対応した学部がないこ育成推進会議」が政府の構造改革徹底推進会合の下に設けとから，企業は，今まで，専門外或いは近い専門分野の社られ，有識者を交えた議論が行われています．

員について，必要に応じ企業内教育などを中心に人材養成

AI に関しては，報道等ではあたかも「あらゆるものが AIを行ってきたという側面が強いのですが，今日のように急で自動化，判断も」といった風潮が強く，「AI＝ロボット」

速な技術変化の中では社内教育だけで十分なスキルアップように感じている人々も多い状況があり，こうした局面で，を図るということには相当困難な面があると思われます．

こられの会議がどのような方向性を打ち出してくるのか注

現実の不足を部分的にせよ速やかに補うという点ではやは目されます．

り，企業内のデータ分析人材の高度化が必要ですが，これに関して専門の大学や企業等との連携による高度再教育プログラム構築が喫緊の課題であり，産学双方の連携体制の整備と企業側からの投資を急ぐ必要があります．
またいわゆるポスドクのデータサイエンスのキャリア

3.6 EBPM：Evidence Based Policy Making から
データサイエンスの社会的応用範囲はあらゆる経済社会活動に及ぶものであり，第４次産業革命の文脈とは少し異なりますが，平成 28 (2016) 年 12 月の経済財政諮問会議

開発支援による活用といったことも考えられていますが，においても，GDP 統計の精度の議論に際し，エビデンスベ

米国の事例 (Insight Data Science Follow Program) のようなースドポリシーメーキング (EBPM) の環境整備等の観点ものとなるかは実務面で課題が多いと思われます．いずれから「官庁データサイエンティスト」の育成が必要といっにしても，一日でも早く，データからものごとを捉え，課た議論も行われています．地域創生に関連して，地方自治ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-6-日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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体でもデータサイエンティストが必要という声も高い．

4.2 データサイエンス教育研究拠点の形成

データサイエンスの社会実装を進め，社会運営の合理

現在，学部に先だち平成 28 年 4 月に設けたデータサイ性・効率化高めるためにも本格的な人材育成の量的拡大を

エンス教育研究センター（センター長：竹村彰通）におい

着実に進めることが必要です．て，既に様々な活動を開始しています．
同センターは，データサイエンスに関する基盤研究，企4. 滋賀大学データサイエンス学部創設のチャレンジ
4.1 日本初のデータサイエンス学部

業等との価値創造プロジェクトの推進，教育プログラムやPBL 演習教材・MOOC などの開発，ワークショップや国際会議等を通じた研究交流・情報発信の 4 つの機能を有しています．

滋賀大学は，1 節，2 節で述べたような現代社会に不可欠であるにも関わらず我が国で大きく不足しているデータサイエンスに係る人材を供給するという社会的な要請に応えるため，早急に本格的な学部教育プログラムを整備し，相当程度のスケールで教育を開始する必要があるとの観点か
ら，平成 26 年 (2014) 秋，日本初のデータサイエンス学部を設置することを決めました．この取組みは，人文社会系大学の文理融合型大学への転換に向けた先進的な大学改革として高い評価を受け，文部科学省から大学改革強化推進補助金（平成 27 年度から）を受け，諸準備を進め，同年度末の平成 28 年 3 月に同省に学部設置申請を行い，同年 8 月
26 日承認されました．
平成 29 年 4 月に開設するデータサイエンス学部は 1 学
年 100 名であり，①大規模なデータを加工，処理する情報技術（データエンジニアリング）と，②多様なデータを分

図3

日本初のデータサイエンス学部

図4

PBL 演習重視の滋賀大モデル

析，解析する統計技術（データアナリシス）に加え，③ビジネスや政策など様々な領域における課題を読み取り，データ分析による知見を活かして様々な課題を解決していく
価値創造スキルを身に付けた人材，データサイエンティストの養成を目指しています．
この価値創造スキルを身に付けるために，ビジネスや政策などの現場の実際のデータを用いたデータ駆動型演習を重視し，1 年生から 4 年生まで PBL 演習教育を繰り返し行
い，データを通じた問題解決の実践力を養う予定です．データサイエンスの価値創造は，ビジネス・政策・科学など多様なフィールドがあるため，複数領域の PBL 演習を，フェーズを進化させながら繰り返すことにより，様々な手法を体験させ，分析能力の向上に役立たせます．
実際のビジネスや政策等の価値創造の現場で取り扱われるデータの多くは，いわゆる人間・社会・企業の 3 領域におけるデータであり，データサイエンスの専門知識とスキルを応用してデータ解析を行い，領域科学の知見を活か同センターの活動に当たっては，内外の大学や統計教育して価値創造に挑戦するためには，文系・理系双方の知見大学間連携ネットワーク (JINSE) をはじめ，統計数理研究が必要です．この意味でデータサイエンスは「文理融合」

所，総務省統計研修所，（独）統計センターなど国の機関，領域といえます．このため，受験生に対しては，統計とコ近隣自治体やデータサイエンティスト協会，様々な企業等

ンピュータを社会的な課題に応用し，社会に貢献したいととの連携を重視しながら進めており，データサイエンスのいう文理融合的な意欲的な人材を求めると呼びかけていま

学部教育を含めた日本初のデータサイエンス教育研究拠点す（図 3，図 4）．

を形成していきます．

ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-7-日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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特にデータサイエンス教育に関しては，我が国で先行事例のない最先端の教育プログラムを開発し，データサイエ点から，以下のような企業等との多様な連携を重視しています．

ンス教育の標準化と PDCA サイクルによる教育の質保証システムを推進することとしています．データサイエンス教



教育面では：

育の教材・教授法には未だ定型化された参照標準がなく，実務家によるデータ利用・解析事例に関する講義，本学では，特に次の 3 つの観点で先進事例を創出し，デーPBL 演習への実務データの提供・共同開発，学生のタサイエンス教育を行う後続の大学が利用できるように努

実習・インターンシップ，データ利用/分析環境やプめ，拠点としての機能を果たしてまいります（図 5）．

ラットフォームの活用，企業等人材の高度化教育への参画



標準的な「データサイエンス基礎教育」の教材と教等

研究面では：

授法を開発し，また内容に応じ順次ｅラーニングと企業等の価値創造プロジェクト（共同研究等）の推して提供

進，最新のデータ分析手法に関する助言，研究開発

データサイエンス教育に固有の機械学習，最適化等

地域創生のためのデータ利用の研究等の最先端の専門教育に焦点を合わせた教材・教授法を開発し，その教育効果を検証し改善

4.4 まとめ

データサイエンティストの育成では，実際のデータ滋賀大学のデータサイエンス学部を中核とするデータを利用した「データ駆動型価値創造 PBL 演習」でサイエンス教育研究拠点形成には，我が国経済の発展に貢の多様な成功体験の積み重ねが重要であり，このた献する取組みとして，政府や企業等からの多くの期待が寄

め，様々な領域のデータを活用した PBL 演習教材・せられています．

教授法を開発平成 28 年 12 月，文科省から高等教育におけるデータサイエンス教育強化を先導的に貢献する拠点大学として，東京大学などとともに選定されました．
滋賀大学は，専門学部を擁する唯一の先行拠点として，この未来志向のチャレンジを通じて，若きデータサイエンティストの育成はもとより，企業等人材の高度化，企業等との価値創造プロジェクトの推進，新たな分析手法の開発など，社会に貢献する大学を目指してまいります．
関係の皆様のご理解，ご支援をよろしくお願い申し上げます．

参考文献

図5

データサイエンス教育研究拠点

4.3 企業等との多様な連携
滋賀大学ではこのデータサイエンス教育研究拠点の運[1] 内閣府，「科学技術イノベーション総合政策 2015」，内閣府(2015)．http://www8.cao.go.jp/cstp/sogosenryaku/2015.html(2017 年 1 月 30 日アクセス)[2] 日本学術会議情報学委員会 E-サイエンス；データ中心科学分科会，「提言 ビッグデータ時代に対応する人材の育成」(2014)．http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-22-t1982.pdf (2017 年 1 月 30 日アクセス)[3] 総務省，「平成 26 年度版 情報通信白書」，総務省 (2014).
[4] gacco, http://gacco.org/ (2017 年 1 月 30 日アクセス)

営に当たっては，価値創造に貢献する教育・研究という観ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society-8-