CHANGE

AIの台頭によって、
社会は大きく変化する

AIやロボットの技術向上により、10~20年後には、日本では労働人口の約49%が、AIやロボットに代替できるとする研究が発表されています。これから先、どんな力を身につけ、キャリアを築いていけば良いでしょうか。

※出典:野村総合研究所「2015年12月2日ニュースリリース」より

CONTOROL

社会で求められる力は、
AIを使いこなす力

「AI」「ビッグデータ」「IoT」などが今、着目され、それらを創る仕事が脚光を浴びています。同時に、新しい技術をどのように社会に役立てるか、という視点も大切です。つまり、新しい技術を使いこなし、社会や身の回りの課題の解決策を考える力が必要になります。

LEARNING

成城大学の新たな時代に
活きる学びとは…?

これからの社会を見据えて、成城大学では、全学共通教育科目の一つとして、「データサイエンス科目」が設けられています。
学部・学年を問わずすべての学生が、情報を活用する知識と技術を得ることができます。人文社会科学系の大学である成城大学でデータサイエンスを学ぶ目的は、プログラミングなどの技術習得だけではありません。重要なことはAIなどのテクノロジーに関する知識や技術と、専門である人文社会科学の視点を兼ね備えることで、より複眼的で柔軟な発想で社会課題を発見し、それを解決していく力を持つことです。

POINT1

概論から応用まで多彩な授業

人文社会科学系大学の中ではいち早く、2015年よりデータサイエンスの授業を開始。すでに延べ1,000人以上の学生が履修しました。学生たちのニーズに応えるため、「概論」「入門I・II」「応用」など、レベルの異なる6科目を設けています。

POINT2

専門部署がバックアップ

2019年4月データサイエンス教育研究センターが発足しました。授業のみならず、資格取得やコンテストの参加など学生たちの自主的な活動をサポートし、先端的な学びを提供していきます。

SPECIAL INTERVIEW 専門の学び×データサイエンス

経済学×データサイエンス 経済学部 経済学科 3年 持丸 紘平さん

※ソフトバンクロボティクスの小型二足歩行ロボット「NAO」を活用し、成城大学が独自に実施しています。

データサイエンス科目受講のきっかけは?

入学当初から、自分が知らないことをもっと深く知りたいという気持ちが強く、「データサイエンス科目」という未知の授業に関心を抱いたのが受講のきっかけです。ビッグデータを解析し、様々な関連性を導き出す。そんな時代がきていることを、授業を通じて実感でき、視野を広げられました。

専門の学びとの相乗効果とは?

経済学は有限資源の効率分配のために、過去のデータから理論を立てて傾向を研究していく学問。一方データサイエンスは他分野のデータを含めた"ビッグデータ"を、“AI”を用いるなどして新しい傾向を見つけだすものという違いがあります。両方を学んだことで、データの扱い方で見えてくるものが異なることを知りましたし、データを読み解くにあたって、「この数値は関係ない」と切り捨てるのではなく、より広く可能性を考える力が身につきました。

培った力を今後どのように活用する?

データには、世の中で起きている様々な出来事に潜む関連性を紐解いたり、新しいことを生み出す力がある。この学びは、勉学に限らず、普段の生活にも活かしていけるものだと思います。気負うことなくデータと向き合い、分析できる力を、社会に出てからも大きな武器にしていきます。

受講した授業科目

  • データサイエンス概論
  • データサイエンス入門I
  • データサイエンス入門II
  • データサイエンス・スキルアップ・プログラム

※記事内容は、2019年取材時のものです。

国文学×データサイエンス 文芸学部 国文学科 4年 宮國 清佳さん

データサイエンス科目から学び得たことは?

人工知能を使った講義を通して、計算などデータの処理はAIが優れている一方、導き出された結果にどんな意味を見出すのかは人間次第だということを学びました。人間とAIそれぞれが得意とすることは何なのかを具体的に知り、「私だからできること」を見つけ出すことが、これからの社会で活躍していくために重要だと気付きました。

専門の学びとの相乗効果とは?

データサイエンス科目で培ったデータ分析の力は、気軽にデータに触れるマインドづくりにも繋がっています。専攻の国文学は、過去の書物を読み解く学問です。書物を読む中で気になることがあれば、どこに関連データがあるのかの検討がつくようになりましたし、「ちょっと調べてみよう」とすぐに行動に移せるフットワークの軽さも身につきました。

将来にどう繋がっていくのか?

現在のIT技術でどんなことができるのか。そして、これからどんなことができるようになるのかを、データサイエンス科目を受講して知ったことで、IT業界の今後の発展を感じ、就職を決めました。国文学での研究にも共通しますが、データを遡って分析することは、その物事をより深く知る術になります。IT業界でもその力を発揮し、キャリアに役立てていきます。

受講した授業科目

  • データサイエンス概論
  • データサイエンス入門I
  • データサイエンス入門II
  • データサイエンス・スキルアップ・プログラム
  • データサイエンス応用

※記事内容は、2019年取材時のものです。