2023年4月に開設予定の「明星大学データサイエンス学環」は、これまでの学部や学科とは異なる、まったく新しい学びのカタチです。
「学環」の詳細は、ぜひ特設ウェブサイトで。明星大学が総合大学であることを最大限に活かし、基礎を学ぶだけでなく、データサイエンスに必要な情報学、理工学、経済学の各分野が応用科目として学べることが大きな特色です。

大学受験を控えるみなさんは、これだけ聞いても「何が学べるの？」「どんなところが面白いの？」「将来の進路は？」と、きっと疑問だらけでしょう。
そこで、この対談シリーズでは、応用科目（情報学分野、理工学分野、経済学分野）の各分野に精通した3名の先生に、それぞれの目線でデータサイエンスを学ぶ面白さや未来について語っていただきます。

プログラミングは、コンピュータとの対話

篠原学環長　今日は、情報学分野ご専門の山中先生にお越しいただきました。よろしくお願いします。

山中准教授　こちらこそ、よろしくお願いします。

篠原学環長　まずは、データサイエンスを学ぶ上で、なぜ情報学分野の知識が必要なのか教えてもらえますか？

山中准教授　データサイエンスを学ぶためには、さまざまな学問にふれることで学ぶ楽しさがぐっと広がります。情報学分野もそのひとつです。データを使って新しい価値を創造していくためには、ビッグデータの活用やAI（人工知能）、画像・音声の解析など、情報学分野の知識がとても役に立ちます。

篠原学環長　そうなると、オープンキャンパスでも、高校生のみなさんから「プログラミングは必要ですか？」「数学は必要ですか？」という声をよく聞きますが、やっぱり必要なのですね。

山中准教授　そうですね、プログラミングや数学の力を借りることは多くあると思います。ただ、プログラミングや数学が必須という気持ちで臨むより「コンピュータと仲間になるぞ！」ぐらいの気持ちで臨むのが良いのではないでしょうか。

篠原学環長　仲間…それはどういう意味ですか？

山中准教授　目に見えないものとか、膨大な情報量の処理を人間だけではできませんよね？そこにコンピュータの力を借りて、一緒に読み解いていく仲になる。そうしたら、できることやわかることも増えて、データを扱う上で、かなり自由度が高まります。

篠原学環長　なるほど。では、心から信頼できる仲間になるには、どうしたらいいですか？

山中准教授　コンピュータに話しかけて、その返答をよく見ることが大事だと思います。私は、プログラミングを対話だと思っています。最初はなかなか言うことを聞いてくれないけど、少しずつわかりあえるようになって、一緒にできることが増えていく、みたいな感覚です。プログラミング言語にはいろいろな種類があるけど、ひとつコツがつかめると、ある程度は使えるようになります。

学環では、知識を教わり学ぶというより、みんなで創りながら学ぶ感覚

篠原学環長　データサイエンス学環では、入学前にプログラミングなど情報学分野の知識がない人でもスムーズに学べる環境は整っていますか？

山中准教授　そうですね。データサイエンス学環では、演習に比重を置いて実際にコンピュータとの対話を繰り返しながら身につけていくことを想定しています。学環では、プログラミングのエキスパートというより、データサイエンスに広く精通した人をめざしてほしいので、カリキュラムのバランスは考えています。「これって難しそうに見えるでしょ？でも、そんなに難しくないよ。ほら、できた」と、段階を追ってちょっとずつ壁を壊していくように応用科目が配置されているので、最初から知識がなくても心配はないと思いますよ。

篠原学環長　データサイエンス学環は、さまざまな興味を持つ人が集まる場所。それぞれが幅広い学問の中で学び得たものをぶつけ合いながら、発想の翼を広げて新しい価値を創ってほしい。プログラミングも、そのためのひとつの道具というわけですね。

山中准教授　はい。授業も一方的に知識を教わるというよりは、みんなでいつも何かを創りながら、ともに学び合う感じになると思います。情報学分野、理工学分野、経済学分野の教員だけではなく、その教員が持つ学外のネットワークや、学内にいる他学部の先輩たちとつながって自分のフィールドを広げてほしいですね。そこで生まれたつながりは、大学を卒業してから必ず活きてきますから。

篠原学環長　かなり刺激的な大学生活になりそうですね。

少数精鋭の個性の塊の中で、磨けるものがある

篠原学環長　これからの社会で活躍するには、どんなスキルが必要になると思いますか？

山中准教授　大きく二つあると思っていて、ひとつは「自分のネットワークを活用し協働するスキル」、もうひとつは、協働の中で得たヒントを元に「自分の言葉を活用して明確にしていくスキル」です。社会に出てからの課題は、一人では解決できないものばかりだから協働する力は必要。そうかと言って人任せでもいけないので、自分の考えを自分の言葉で深める力も欠かせません。

データサイエンス学環は1学年30人。もし3グループくらいに分けたら規模的には学部のゼミ・研究室と同じくらい。一人あたりの発言の機会も多く、濃密な時間を過ごせるので、いま挙げたスキルは、かなり磨き上げられると思います。私の学生時代からみても、ちょっと羨ましい環境です（笑）。

篠原学環長　ここに集うみんなの個性が、良い化学反応を起こすことを期待したいですね。

山中准教授　そのためにも、自分が思うことを、ガンガン主張し、聞き合ってもらいたい。違和感やズレを感じる中で、いろいろな見方を学んで、どんどん自分の考えを深めていって、オリジナルの個性を発揮してほしいです。

科学と社会課題の両方を探究しよう

篠原学環長　データサイエンスと情報学分野を組み合わせて学ぶのは、データサイエンス学環の大きな特長ですが、その良さはどんなところにありますか？

山中准教授　データサイエンスには、大きく分けると「解明したい科学」の側面と、社会をより良くするために「解決したい課題」の側面と二つの要素があると思います。アカデミックな研究と、新しいサービスなどの仕組みづくり。本学ではその両方を自由に行き来しながら、試行錯誤の中で学べるのがいいところだと思います。

例えば情報学分野なら、ビッグデータの活用やAI、画像や音声の解析、計算機科学などが学べます。また情報学分野に限らず、理工学分野や経済学分野の応用科目も、個々の興味・関心や卒業後の進路の希望に応じて学べるので、将来、科学的な研究をしたり、社会で役立つサービスをつくったりする時に必ず活かされるはずです。

とはいえ、現時点では学びたいこと、やりたいことが漠然としている人も少なくはないかと思います。入学当初から将来に向けて目的意識を持って学修に取り組めるように、目安になるようなものがあるといいのですが。

▲情報学分野で学べる「人工知能」の授業の様子

篠原学環長　そうですよね。そこで、データサイエンス学環では4つの履修モデルを用意していますので、カリキュラムを選択する際の参考にしてもらえればと思います。

その中のひとつ「AI・機械」モデルでは、データサイエンスの応用分野として、AIを用いた機械制御やロボティクス、ヒューマンインターフェース等の理工・情報系技術を広く学び、AIエンジニアとしてのスキルを修得します。このモデルの進路イメージとしては、IT・情報サービス産業や製造業で製品の企画開発・品質管理等を行うAIエンジニアや、大学院への進学が考えられます。

山中准教授　学生のみなさんは、それぞれの目標を持ちつつ、意欲や興味に従って自由に突き進んでいいので、楽しく学ぶことができそうですね。

篠原学環長　きっとそういう環境になると思います。山中先生にも、ぜひその輪の中でお力を発揮していただければと思います。本日は、どうもありがとうございました。

山中准教授　ありがとうございました！

明星大学データサイエンス学環の詳しい情報は、こちらの特設サイトでご紹介しています。