データサイエンスの知識を身に付けて 世界で活躍する基礎を築こう！ – 早稲田ウィークリー
AI（人工知能）、IoT、ビッグデータなどの概念が一般常識として浸透しつつある昨今、データサイエンスの分野が気になる学生の皆さんも多いでしょう。しかし、その重要性や活用方法が分からない人もいるのでは？ 実は、早大生であれば、所属学部・学年によらず、データサイエンスを基礎から学べるプログラムが整備されています。今回は、データサイエンスの重要性や早稲田大学データ科学センターの活用法について、データ科学センター所長の松嶋敏泰教授（理工学術院）にインタビュー。さらに、データサイエンスの授業の受講生やデータ科学センターが主催したコンテストの受賞学生の声も掲載。データサイエンスの世界を少しのぞいてみませんか？
▼データサイエンスとは？ データ科学センターでは何ができる？▼学生が教える！ データサイエンスの授業履修のポイント▼アイデアコンテストで受賞した1年生の声
データ科学センター 所長／理工学術院 教授松嶋 敏泰（まつしま・としやす）
——まず、データサイエンスとはどのような学問なのでしょう？
データサイエンスは「意思決定の科学」であると考えています。データ分析を用いた精密な分析によって、優れた意思決定が可能になるということです。その成果についても同様に、データ分析によって定量的に評価することで、さらに意思決定の精度を高めることができます。つまり、データサイエンスは、データ（事実）からの論理的な意思決定の科学であり、新たな理論をも導き出す、人間の知の創造プロセスなのです。
こうした定量的な分析を意思決定に役立てる手法は、実は決して真新しいものではありません。早稲田大学の創立者である大隈重信は、明治時代から統計データの重要性を提唱し、日本の統計制度確立に尽力しました。データサイエンスは、早稲田大学の学びの根底にあるとも言えるでしょう。
データサイエンスにおける近年の大きな変化は、情報処理技術の発達により、大量かつ多種多様なデータ、いわゆるビッグデータを容易に収集・蓄積・分析できるようになったことです。ビッグデータを扱う最先端のデータサイエンスは、今後、人間の知的活動を進化させる役割を担っていくでしょう。
——データサイエンスを学ぶことは、なぜ重要なのでしょう？
冒頭でもお伝えした通り、データサイエンスはより良い意思決定をするための学問です。これからは、政治やビジネスの重要な意思決定はもちろん、ランチに何を食べるかという日常の意思決定もデータに頼る時代になっていくかもしれません。データサイエンスが役立つ領域も、自然科学だけでなく、社会科学・人文科学に広がっており、今や全ての学生が身に付けるべき必須スキルだといえます。
学生が学んだ専門知識を生かすためにも、データサイエンスは重要
早稲田大学は、日本のみならず世界をリードする「グローバルリーダー」を育成する教育機関を目指しています。リーダーの意思決定が頼りないものであれば、社会を間違った方向に導く可能性もあります。皆さんが将来グローバルリーダーとして、大学で学んだ知識を社会で応用するために、データサイエンスは必須の分野なのです。
——データサイエンスは、今後どのように社会に浸透していく可能性がありますか。
AI搭載の掃除ロボットや翻訳サイトなど、データサイエンスを駆使した新しい技術開発は、既に多方面で進んでいます。今後も、介護や医療現場など、さまざまなシーンでデータサイエンスの知見が応用されるでしょう。「AIが人間の職業を奪う」という議論を耳にすることがあるかもしれませんが、実際には、AIやコンピューターが担う仕事と、人間が担う仕事のすみ分けが進んでいくことが予想されます。そんな未来を読み解くためにも、「データを意思決定に役立てる学問」とはどのようなものか理解しておく必要があるのです。
——データ科学センターは、どのような組織なのでしょう？
データ科学センターは、総合大学である早稲田大学の強みを生かし、文系・理系の各専門領域で得られた知見と最新のデータサイエンスを融合するためのプラットホームの提供を目的としています。つまり、あらゆる分野の学生・教員がデータサイエンスを活用するためのハブ機能を目指しています。例えば、心理学を専攻する学生が、フィールドワークで100人にアンケート調査を行ったものの、データの扱い方が分からない…。そんなとき、取得したデータを分析する新たな手法をアドバイスできます。また、学内だけでなく、学外にも門戸を開いており、国内外の企業や大学と連携した共同研究プロジェクトや教育プログラムも進められています。
——データ科学センターの活用方法を教えてください。
データ科学センターは、グローバルエデュケーションセンター（GEC）に設置されている「データ科学教育プログラム」の科目群を提供しています。フルオンデマンドで受講できるのが特徴で、この科目を履修することが、活用の初めの一歩になるでしょう。データサイエンスの「理論」だけでなく、実際にデータを扱うための「スキル」も同時に学ぶことができ、自身の専門分野で応用できるレベルを目指します。
その後、研究室やゼミに所属した学部4年生や大学院生に向けて、データサイエンス研究に関する個別のサポートやコンサルティングを行います。さらに、博士課程以降の本格的な研究をスタートした学生に対しては、学際的な共同研究プロジェクトの提案やマッチングなどのサポートもしています。どの段階においても、データ科学センターが横串となり、全学横断的な機能を担っているのが特徴です。そのため、データサイエンスだけを学ぶのではなく、自分の専門性を伸ばすことが大切になります。
——2021年度からは、「データ科学認定制度」がスタートしました。これはどのような制度なのでしょう？
「データ科学認定制度」は、学生がデータ科学教育プログラムを履修する際に、明確な目標を提示することを目的として設置した、早稲田大学独自の制度です。全学部・研究科の学生を対象に、それぞれのデータサイエンスに関する能力を保証するために4つのレベル（級）を用意。プログラムの科目を履修し、各級の要件を満たした学生には、認定証明書を発行します。多くの学生がこの制度を利用して、データサイエンスに関する素養を高め、自身のキャリア形成に役立ててほしいと思っています。
——最後に、これからデータサイエンスを学びたい早大生にメッセージをお願いします。
就職活動でデータサイエンスの素養を求められ、3年生から慌てて意識する学生を見掛けることがあります。そうではなく、1、2年生からデータ科学教育プログラムを履修して、まずはデータサイエンスの面白さに触れてほしい。数学が苦手だから…とデータサイエンスを避ける学生もいますが、苦手でも取り組みやすいようにリテラシー級や初級の科目群を設計しているので、心配いりません。
データサイエンスは、あらゆる学問分野を横断して活用できる「メタ・サイエンス」、つまり、あらゆる研究領域を俯瞰(ふかん)する、新しい科学の視点です。専門分野で自らの強みを際立たせるためにもデータサイエンスの知識を役立ててください。より深く学びたい学生を対象にした「データサイエンスアイデアコンテスト」（全学部1、2年向け）、「データサイエンスコンペティション」（全学部・大学院生向け）も開催していますよ。
取材・文：丸茂 健一
「第3回早稲田大学データサイエンスコンペティション」観覧者募集中！このコンペティションでは、「SDGs×データサイエンス」をテーマに、多面的な視点でオープンデータを活用したデータ分析を実施。分析結果の報告に基づき、データ分析の新規性や有効性等を競います。詳細はこちらから。
【開催日】2021年12月4日（土）オンライン【観覧者募集締め切り日】2021年11月30日（火）【主催】人間科学学術院・データ科学センター
「データ科学入門」履修学生：社会科学部3年 倉持 七海（くらもち・ななみ）
2021年春学期に、「データ科学入門α」「データ科学入門β」（GEC設置科目）を受講しました。以前履修した統計の授業が面白かったこともあり、本格的にデータサイエンスを学ぼうと思ったのが受講のきっかけです。
授業はいずれもフルオンデマンド方式で、勉強する時間の調整がしやすく、時間のあるときに集中して履修していました。「データ科学入門α」では科目名の通り、データサイエンスの重要性から具体的なデータの扱い方まで、“データサイエンスの基礎”をスムーズに学ぶことができました。一方、「データ科学入門 β」はレベルが上がり、回帰分析（※）を用いたデータサイエンスを学んだのですが、正直内容を理解するのが大変でした。
そんなときに利用したのがLA（Learning Assistant）制度です。毎回の授業が終わるたびにLAの方へ相談しに行き、もはや常連になっていました（笑）。早稲田の大学院生がLAを務めていて、先生に聞きに行くよりもフランクに質問できました。また、データ科学認定制度のカリキュラムのことや、大学院での勉強内容を教えてもらったことも。LAにはWasedaMoodle経由で質問することもできますが、私は早稲田キャンパス3号館2階208教室のMath and Stat Center（MSC）での対面派です。親身になって教えてくれるLAがいるMSCの存在を、ぜひ多くの早大生に知ってほしいですね。
私の周りにも「数学が苦手だ」「統計嫌い」という友人が多くいますが、心理学や経済学などいわゆる文系の学問を学ぶにも、今の時代はデータを扱うことがほとんどです。理系に限らずデータサイエンスを身に付けておくことで、今後社会に出たときに役に立つと考えています。
Math and Stat Center（MSC）ではホワイトボードを用いてLAが説明してくれることもあるそう
第1回早稲田大学データサイエンスアイデアコンテスト 最優秀賞受賞学生：社会科学部1年 丁 博思（てい・はくし）
全学部の1、2年生を対象とした、「第1回早稲田大学データサイエンスアイデアコンテスト」は、2021年9月10日にオンラインで開催されました。「SDGs×データサイエンス」をテーマに、持続可能な未来・社会を創造するために、今あるさまざまな課題に対し、いかにデータサイエンスを活用していくかについてアイデアを競いました。当日は、12チームがそれぞれ発表を行い、学内と協賛企業の審査員の方々から多くのコメントをいただきました。
私はMyWasedaからのお知らせメールでこのコンテストのことを知りました。社会科学部の授業でSDGsを学んだことがあり、とても興味深く感じたのが参加のきっかけです。まだ1年生でデータサイエンスの初心者ですが、頑張って挑戦しようと決めました。
私たちのチームの発表テーマは「HITFOD（Hope in the face of disaster）～現代社会における災害適応力を強化する～」でした。各地で災害が生じたとき、災害地・被災者・救援者に関わる多様なデータをリアルタイムで統合した上、救援活動が円滑かつ効率的に行われるように、救援資源の分配量や救援ルートなどを迅速に提案することで、災害に対する強靭(じん)性および適応能力を強化することを目指します。このアイデアを考え出したきっかけは、2021年7月に発生した中国河南省の水害でしたが、「災害」は中国のみならず、日本や世界においても大きな課題であると思います。
プレゼンテーションでは現状のHITFODの課題も分析しました。例えば、HITFODには民間と政府の連携が重要ですが、それには双方のデータ情報の公開・統合・発信が必須になります。こういった課題を解決し、アイデアを実現させるために、今後もデータサイエンスの学びを続けていきたいです。
【次回フォーカス予告】12月6日（月）公開「就活特集（ニトリ編）」
