「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

データサイエンスの教育強化を先導的に進める拠点校の１つ、滋賀大学。先端的な教育研究を行うセンターを大学内に設置するとともに、2017年4月には全国初となるデータサイエンス学部を設立。実践的な教育プログラムや教材を開発し、全学を対象にデータ・リテラシーの高い人材の育成を目指している。同大学の取り組みについて、センター長の竹村彰通教授に聞いた。

大学生向けの教育コンテンツを「MOOC」を活用して全国へ配信

―竹村先生はデータサイエンスを「価値創造」の学問分野と位置づけていますが、それはどういうことなのでしょうか。

データサイエンスのベースとなるのは、データを処理するための情報学と、データを分析するための統計学です。けれども単にこれらのスキルがあればいいというのではなく、データサイエンティストは、膨大なデータから知見を引き出し、さらに現場を納得させる現実的な提案を行う必要があります。現場の事情を把握せずに分析すれば、相手にとっては価値のない、当たり前の分析結果に終わってしまう。そのあたりの重要性を強調するために「価値創造」というキャッチフレーズを使っています。

もう一つは、「データは価値の源泉」だという意味合いです。実際にアメリカのいくつかの企業は、データをビジネスに活かすことで独占的な力を持つようになりました。蓄積した膨大なデータから「新たな価値」を生み出していくことが、必要不可欠な時代となっているのです。

しかしながら、日本はこの分野の人材育成が非常に遅れています。統計学の教育は十分とは言えず、統計学をきちんと教えられる教員の数からして不足しています。

そこで、データサイエンスの教育強化拠点である滋賀大学では、誰もが学びやすい教育プログラムや教材を開発し、データサイエンスの裾野をまず全学に拡げていくことを目標に置いています。例えば全学に向けた取り組みでは、データサイエンスの関係科目を教養科目として履修可能にしているほか、その必修化も計画しています。将来的には全国の大学に展開していく予定です。

―どのような方法でデータサイエンス教育の全国展開を？

オンライン学習サービスである「MOOC」（Massive Open Online Courses）を活用していきます。すでに大学生向けのデータサイエンスのコンテンツを一つ制作しました。また、それに先行して高校生向けの入門コンテンツも制作し、AO入試に活用しています。

さらに、他の拠点校の協力のもとで2019年秋から「データサイエンス入門シリーズ」という教科書の刊行を開始する予定です。例題などは時代に即した題材を選び、データについては音声データやウェブデータなどもカバーするなど、学生の興味を引く内容にしようと考えています。

データを真に活用できる人材を育てる「文理融合型カリキュラム」

―滋賀大学は、昨年4月に日本初の「データサイエンス学部」を設立しました。その経緯を教えてください。

滋賀大学には経済学部と教育学部の2つの学部がありましたが、国立大学として教育の幅を広げようと、かねてより第3学部をつくる構想がありました。ちょうどその当時、日本学術会議情報学委員会でもデータサイエンティストの育成が課題となっていました。それは大学の方針としても適っていたので、佐和隆光前学長がイニシアチブを取り「データサイエンス学部」の創設に動き出したのです。

佐和前学長と私は、年度は離れていますが同じ東大経済学部の「竹内啓ゼミ」出身でした。また、私自身は日本統計学会を通じて統計教育に関わっていたこともあり、学部設立の際に佐和前学長から声をかけてもらいました。

―データサイエンス学部は「文理融合型カリキュラム」を特徴としていますね。そのねらいを聞かせてください。

日本では、会社の経営や商品企画は文系出身が、技術部門は理系が担うというように、文系・理系が分かれてしまっています。これでは消費者のニーズにマッチした製品はつくれません。新しい事業を考える際にも、技術者は経営のことを理解し、経営者は技術のことを大筋で分っておく必要があります。

そこでデータサイエンス学部では、情報学や統計学の関連科目ばかりではなく、経済、経営などの文系の講義もカリキュラムに含めています。元来、データは文系と理系のどちらに属するものでもなく、データを活かすには文理両面の素養が必要です。応用領域についてはむしろ文系の部分が大きい。データサイエンスが端緒となり、あらゆる分野で文理融合が進んでいけばいいと思っています。

―学部開設から1年が経ちましたが、見えてきた課題はありますか。

学生の理解レベルに少しばらつきがあることです。学部生の場合は、数学が一定程度できないと講義を聞いても分らず、そこでつまずく者が出てきます。とはいえ、データサイエンスを学ぶのに、必ずしも数学が得意である必要はありません。何をやっているかが理解できればいい。実際にデータサイエンティストとして活躍している人は、数学の知識ではなくアイデアで勝負しています。ですから学生にはよく「入口の基礎的なところは少し我慢して勉強してほしい。そこを過ぎたら面白くなるから」と話しています。

―大学院をつくる計画はありますか？

大学院は通常、4年生が卒業した後での設置となりますが、企業などからの社会人を対象とした再教育ニーズが非常に高いため、前倒しで2019年4月に「データサイエンス研究科」を設置する計画です。現在、文部科学省に設置申請中です。

また、すでに何社かの企業に対し、データサイエンスに関する社内教育も行っています。企業と接点を持つことで、大学としても現場の課題を知る貴重な機会が得られます。

企業と連携した研究で実社会の課題を解決する体験を積む

―教育研究センターは、教育プログラムや教材開発のほかに、どんな機能があるのですか。

機械学習や最適化など、データサイエンスの最先端研究や、企業との共同研究などを行っています。データサイエンスの場合、社会やビジネスの場で実際に使って役立てることを目的とした学問であるため、とくに企業との連携は欠かせません。滋賀大の経済学部は前身の彦根高等商業学校の時代を含めて100年の伝統があり、卒業後、経済産業界で活躍している人も数多くいます。そうしたOBの方々から強力なバックアップをいただいて、積極的に企業連携を進めているところです。

現在、連携の協定を結んでいる企業は30社ほど、官公庁が10団体ほどです。予想以上に多くのオファーを頂き、驚いています。産業界からデータサイエンスへの期待、社会的ニーズは非常に高いと感じました。

―企業と連携したプロジェクト研究にはどんなものがありますか。

例えば銀行などの金融系では、地域経済の活性化や産業振興に向けた課題解決にビッグデータを活用するプロジェクトなどがあります。

最近、連携協定を結んだのが分析・計測機器メーカーの堀場製作所です。共同でビッグデータを活用した生産性向上、品質向上に取り組んでいます。メーカー側がまったく想定していないデータの使い方を提案するなど、データの活用においてわれわれが貢献できる余地は大きいと考えています。

―大学にとって、企業と連携していくことのメリットは？

連携プロジェクトで蓄積したノウハウを教育にフィードバックできることです。企業が求める人材像も把握できますから、それもカリキュラムに反映していきます。実際に、市場調査会社などからデータを提供していただき、それをもとに解析する演習も実施しています。さらに共同プロジェクト研究においてある程度目処がついたものを教材にしていくなど、実践的なプログラムを積極的に増やしていく予定です。

学生にとっても、実社会で扱っているデータに学生のときから触れ、経験を積んでおけば、社会に出てから断然有利です。進路のイメージを具体化することにも役立ちます。

―データサイエンス教育の強化に取り組む上で、今後の課題を教えてください。

目先の課題としては、学生に対し専門を活かせる就職先をどれだけ確保できるか。大学で研究した内容が、現場に直結して役立つということを、就職という実績で示していく必要があります。一方、いくら有能なデータサイエンティストを輩出しても、周囲がそれを理解し受け入れる素地がなければ元も子もありません。時間はかかりますが、社会全体のデータ・リテラシーを底上げしていく取り組みも重要なのです。私たちの人材教育が評価される素地ができてくれば、企業の方でもどんどん採用を増やしてくれるものと期待しています。

竹村彰通 教授　プロフィール

1952年、東京生まれ。ピアニストを目指し、東京芸術大学へ進学。その後、東京大学経済学部、同大学院経済学研究科修士課程を経て、米スタンフォード大学統計学大学院修了。1997年、東京大学院経済学研究科教授。2001年、東京大学大学院情報理工学系研究科教授。2015年、滋賀大学データサイエンス教育研究推進室長に就任し、学部の創設に尽力。現在、同大学データサイエンス教育研究センター長、データサイエンス学部長。2011年～2013年まで日本統計学会会長を務めた。著書に『現代数理統計学』（創文社）、竹内啓との共編『数理統計学の理論と応用』（東京大学出版会）などがある。