HOME教育学部データサイエンス学部データサイエンス学科

学科の特長

AIとビッグデータで新たなビジネスを創出する
次世代データサイエンティストを目指す

最先端の人工知能(AI)に関する知識とスキルを身に付け、さまざまな社会的場面で収集される膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、新たなビジネスを創出する次世代データサイエンティストを目指します。単なる知識を修得するだけの座学ではなく、実社会の重要なイシュー(問題)を発見し、実際のソリューション(解決策)を提案して、実社会に貢献していくような、イシュー志向・解決型データサイエンスを実現できる能力を重視した実践的な学びを展開します。また、実社会で活躍するデータサイエンティストの講義・実習により実際に行われているデータ活用のアイデアやスキルを学びます。1年次後半から始まる「未来創造PJ(プロジェクト)」では、企業との共同研究(提携企業:インテージホールディングス/エヌ・アンド・アイ・システムズ/サカワ/帝国データバンク/メディア・トラスト 他)や官公庁からの委託研究に携わるなど、実社会の課題を見据えた実践的な学修を行います。さらに、世界的な広がりでのインターンや共同研究を通じて、データとその分析を社会に活かすための手法と視点、考え方を身に付け、国際的に活躍できるデータサイエンティストになるためのスキルを学びます。

データサイエンスで必要な能力を養う3つのコース

データサイエンティストとして必要な3つの能力(創造力、イノベーション力、エンジニアリング力)を軸として、その能力を効率的に身に付け、実社会で活かすことができる3つのコース(履修モデル)を用意しています。2年次後期より、この3つのコースからメインとサブの2つのコースを選び、履修します。


ソーシャルイノベーションコース
 

AIクリエーションコース
 

AIアルゴリズムデザインコース
 

 

武蔵野大学が考えるデータサイエンティストとは

武蔵野大学の考えるデータサイエンスとは、データを統計的に処理するだけでなく、人工知能(AI)技術を用いて大量のデータを活用することにより、物事の本質を見抜き、独創的なアイデアで新たな価値や未来のカタチを創造する学問です。

これまで、インターネット上に蓄積される大量のデータを対象として、単にデータを検索、統合によって整理するだけでなく(データエンジニアリング)、統計などの数学的分析手法を用いることで、新たな知見を発見する力を持つデータサイエンティストが求められていました(「データサイエンス1.0」)。

今後、データサイエンスは、最新のAI技術を駆使して、データから具体的な新たな価値や未来のカタチを創造し、実世界に活かし、イノベーションを生み出すAI-ready なデータサイエンス(「データサイエンス2.0」)に向かいます。本学科では、新時代「データサイエンス2.0」の実践的なデータサイエンティストを育成します。

武蔵野大学が目指すデータサイエンス

3つのコースと将来活躍が期待できる業界

創造力、イノベーション力、エンジニアリング力を備えたデータサイエンティストは、情報通信分野のみならず製造、金融、医療・介護・福祉、広告、農業などさまざまな分野で求められます。ビッグデータ、AI を自分のアイデアと掛け合わせることで、あらゆる分野で活躍することができます。

3つのコースと将来活躍が期待できる業界

武蔵野大学で学ぶデータサイエンス

武蔵野大学が育成するのはデータサイエンスにかかわる広範な人材です。データの特性や分析・統計手法はもちろんのこと、Pythonによるプログラミング法を修得し、IoT(モノのインターネット)、AI(人工知能)の知識とその活用方法を徹底的に学びます。
学びを社会に結びつけるために、学外での実践の場を多く用意しているのが本学の特徴です。

学びのポイント

1グループワーク(協調学習)を
基本としたサイバーフィジカルでの
新たな学びのスタイル

本学科では、座学形式で講義を聞くだけの従来の受動型の学修スタイルを一変し、グループワークで自分なりの問題を自らで解決していくような能動的な学習(アクティブラーニング)を実践しています。さらに、そのグループワークは実際の教室(フィジカル)での講義内だけでなく、サイバー空間でも実践できる環境を提供しています。サイバーフィジカルをまたいで、いつでもどこでもグループワークで問題に取り組んでいくことにより、データサイエンティストに必要な実践的な知識、スキルを素早く身に付けることができます。

2実社会・グローバル社会を
想定した実践的な学び

国内外で活躍するデータサイエンティストから、実際に行われているデータ活用のアイデアやスキルを学びます。実社会の課題を見据えた実践的な学びを用意しており、データとその分析を社会に活かすための手法と視点、考え方を身に付けます。 また、海外の大学や研究期間でのフィールドワーク、インターンシップや、リアルタイムに海外と行う共同演習や実験などの機会を用意しています。海外の連携大学や研究期間の教員・研究者が海外メンター(指導教官)として指導を行う学びもあります。

■海外連携大学
タマサート大学シリトーン国際工学部(タイ)
スラバヤ電子工学ポリテクニック(インドネシア)

31年制から主体的に参加する
プロジェクト型実践教育
―未来創造PJ

1年次後半からプロジェクト型実践教育「未来創造PJ」がはじまります。少人数のゼミ形式で、企業との共同研究や官公庁からの委託研究に携わるなど、実社会の問題をPythonのプログラミング、IoT、AIをはじめとするデータサイエンスのスキルを使って自ら能動的に解決していきます。

未来創造PJ(プロジェクト)

未来創造PJとは、少人数のセミ形式の科目です。学内でのグループ学習のみならず、企業との共同研究や国際共同研究、官公庁からの委託研究などに携わり、大学で身につけたスキルや知識をどのように実社会の課題に活用できるかを実践的に学べます。
希望者は1年次後期から履修できます。

AIシステムデザイン

サイバーフィジカル空間におけるビッグデータを活用したAIシステムの設計・構築により社会・自然環境の問題解決、新たな知識・価値を創造する研究プロジェクト

デジタルビジネスイノベーション

IoT技術を活用し、人々が実活動する環境のデータを取得し、AI技術を駆使して新ビジネスの創出のプロセスを可視化することで、人間の創造性の源泉を解き明かす研究プロジェクト

IoT・ロボティクス

多様なIoT機器・環境センサーから得られるビッグデータを活用しながら、人とロボットの相互作用・融合を見据えた未来志向のロボティクス社会の創造を行う研究プロジェクト

サービスデザイン

データサイエンス、AI、デザイン思考を駆使し、ユニークなユーザ体験価値(User eXperience)サービスの発掘・デザイン・評価を行う研究プロジェクト

ビジネスマーケティング

顧客やマーケットからもたらされるビッグデータを分析して売上・顧客満足度の工場だけでなく、顕在化していない需要を発掘することにより新たな価値の創出を行う研究プロジェクト

仮想現実

仮想現実(VR)の技術体系を実際に先進機器を使いながら学修し、ビッグデータをより直感的に把握するための可視化手法やVRによる新たなユーザ体験を創造する研究プロジェクト

Q&A

Q:「文系でも入れますか?」

A :はい、可能です。ただし、今や文系・理系を分けて考えることは時代遅れです。イノベーションのためには、技術だけに偏らずに文学・音楽・芸術などの要素も必要です。苦手とされる数学(線形代数、微分積分、確率統計)・情報に関しては、主体的に学びを進められるように、応用をまじえた授業、PBL(プロジェクト型学習)、TA(ティーチング・アシスタント)、eラーニング等、充実した授業支援を行っています。

(林 康弘 准教授)
Q:「どういうところに就職できますか?」

A :データサイエンティストは、AIを使った新たなサービスを提供するようなIT業界にとどまらず、製造業、金融業、運輸業、医療、環境など様々な分野で就職し活躍することができます。例えば、AIを使ってこれまでにない仕掛けを組み込んだ商品・サービスを提供したり、マーケティング業界では、アンケートデータや行動データからユーザの動向を予測し、新製品展開を考えたりするのもデータサイエンティストの仕事です。

(中西 崇文 学科長/准教授)
Q:「グローバルな活動はどういったものがありますか?」

A :データサイエンス学部の教員は、長年に渡り海外の大学・研究機関・国際機関と共同研究プロジェクトを実施しています。データサイエンス学生は未来創造PJの一環として、これらの共同研究に参加できる他、これらの期間に短期交換留学・フィールドワーク・インターンシップ等で訪問することが可能です。国際会議・ワークショップ・シンポジウムへの研究発表についても研究指導でサポートします。
(佐々木 史織 准教授)

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