司会（小平専務理事）：講師の白川先生は、立正大学データサイエンス学部の教授で工学博士で統計のスペシャリストである。立正大学のデータサイエンス学部の立ち上げに際して、教授として赴任している。セミナーでは、データサイエンス学部の概要や学生が積極的に学習に取り組むための環境づくりや企業との連携の紹介、「就職」を前提とした概念を覆し、「起業」のために何を学習すべきかを考える場になる取組みについて、ご講演をしていただく。

データサイエンスとは
データサイエンスとは、データから価値を創造する学問である。経済学部とか、他の学部と異なって、こういうものがデータサイエンスだという定義は現状ない。
データサイエンスっていう言葉を使った大学が出てきているが、みなそれぞれが違うことをやっている。データを実際に見ることから、宝物を見つけられるところを目指している。

大学の特徴
立正大学のデータサイエンス学部の特徴は、社会・ビジネス・観光・スポーツという四つのテーマで募集をしている。
社会では、公的統計のデータを扱う教員がいる。ビジネスでは、アプリを使って分析していく、今流行りのAI研究の人達がいる。
それから、観光がキーワードで人が集まるところの解析がある。皆さんが今スマホを持っていると思うが、GPSで今現在どこに何人いるとの情報が、簡単に手に入る時代になっている。

データサイエンスに注目
今なぜ注目を浴びているのか。基本的にはビッグデータという言葉が流行ったこと。あとは色々なモノにセンサーが付いていることで、今まで取れなかったデータが集まつたり、瞬時にデータが取れるようになった。
ビッグデータを分析できる計算能力のあるような人達が、何かの結果を導き出すということをやっている。その結果、今まで分からなかったことが分かってきた。
データサイエンス教育が必要だということである。

何をやったら良いのか分からない
実際にデータ分析していると、企業において人が足らなくなったという話もあるが、本当に実際にどれだけの人がデータサイエンスをやりたいかは未知数だ。
会社で「データサイエンスやってみたいか」と聞けば「やってみたい」と答える人は沢山いると思う。ただ、なかなか分析が難しかったり、実際に何をやったら良いのかが分からなかったりのケースもある。
企業として実際にAI予算を取って色々なことをやってみようと思ったが実際に結果が出てないというところもあれば、社員の方がそのAIに長けていて実績を残しているところもある。企業の中でも、うまくいっている会社と、うまくいってない会社がある。

理系文系に縛られないスキル
データサイエンスに求められるスキル、データサイエンスっていうことは一つの力だけでは分析することはできない。なので、このビジネス力とかで、データサイエンスとか、エンジニアリングデータを利活用する分野の知識が求められる。
理系文系に縛られない学びの重要性がある。このビジネス力だったり、データサイエンス、データエンジニアリングというのを、学部の学生が４年間の間で学ぶことは結構厳しい。
四つのテーマの中から一つ選んで、その中の一つから、自分のコースにあったスキルであったり、知識を身につけて、データサイエンティストを育成する教育に取り組んでいる。

カリキュラムの特徴
データサイエンス学部のカリキュラムには、専門基礎と教養があり、データサイエンスの基礎、価値創造基礎に進み、データサイエンス発展、価値創造発展で演習科目となっている。学部生が学ばなければいけないことが多くある。それをどう身につけていくかが問題である。座学ではなくて、実体験を経験させるところで、見つけさせるがことが必要かと思う。
AIのプログラミングとかを1年、2年でやる。自分の興味に合わせて様々な分野をやるのは2年からである。今回はコロナのこともあり、1年生2年生が自宅での勉強となったので、思うように進んでない。3年生4年生で実践を積んでデータサイエンティストになれる教育できればと思う。