これが「本当のビジネスデータサイエンス教育」と言える理由
１．元企業データサイエンティストだから設計できる「ビジネスで活躍できるデータサイエンティスト」になれるカリキュラム。
２．23社もの企業による協力体制。実課題や実データの提供、学生発表へのコメント、ビジネスで使われる分析手法の実践的指導。
３．滋賀大学は、統計解析やAIを専門とする教員数がナンバーワン。様々な分析手法を講義で学び、本講座で実践力を磨く。
４．そして、これまでに50名以上の学生が卒業し、様々な企業でデータサイエンティストとして活躍しています。
主指導教員
河本薫
滋賀大学データサイエンス学部教授 博士（工学、経済学）
・初代データサイエンティスト･オブ･ザ･イヤー
・厚生労働省が選定する「卓越した技能者(現代の名工)」
・NHK「プロフェッショナル仕事の流儀」に出演
「2018年まで大阪ガスでデータサイエンティストとして働いていました。その経験をもとに、皆さんを企業で活躍できるデータサイエンティストに育てるべく、この講座を作りました。新聞やテレビでも取り上げられるなど、世界でオンリーワンな講座です。ビジネスの世界でデータサイエンティストとして活躍したい方、ぜひこの講座で学び、夢を実現してください。全力で応援します。」
メディア掲載記事の中から引用 ※先端教育オンライン、日本経済新聞、SSCPP、朝日新聞など
「データ分析の技術だけを学ぶのではなく、そのデータを使い、社会に役立つ人材を育てていく。こういった理念の中で、滋賀大学データサイエンス学部や河本ゼミの学びが展開されています。データの重要性が高まる時代、ここには文字通り地に足のついた教育があると言えそうです。」
「ビジネスの現場では、課題の抽出から始まり、解決策を導き出し、現場に落とし込んで実際に成果を出すところまで、一気通貫で担う必要がある。学生がこの能力を身に着けるためには実践教育しかない、ということで、河本氏は元企業人としてのスキルとノウハウ、人脈をフルに活かした課題解決型学習を実施している。」
３つの教育方針
1. 一気通貫でやり抜く
⇓
「解く」で満足せず、
「役立つ」までやる意識改革
2. 様々な企業課題に挑む
⇓
課題やデータに応じて
分析手法を使い分ける全体俯瞰力
3. グループワークで取組む
⇓
データサイエンティストに必要な
言語化能力
マーケティングと製造現場の両方で学ぶ
企業連携プロジェクト マーケティング編の一例
「小売店のID-POSデータを分析して、売場改善案を提案せよ」
コープさっぽろからID-POSデータを提供いただき、実店舗におけるお菓子コーナーの売上アップに向けた売場改善策を考えてもらいます。学生の提案は、実店舗で実施し、その効果検証までやり抜きます。マーケティングデータ解析のプロであるインテージの専門家にも指導してもらいます。
川崎正隆氏
生活協同組合コープさっぽろ
店舗本部マーケティング部長
「実業ではデータ分析は手段です。そこからの気づきを腹落ちする施策にし、具現化に至って初めて価値になります。このプロジェクトでは、学生さんの施策を実際に売場で行い、それにより商品の売れ方がどう変わるか見ていただきます。それを通じてビジネスにおけるデータ活用の在り方を学んでもらえれば幸いです。」
増田純也氏
株式会社インテージホールディングス
グループR&Dセンター 研究員
「他大学ではほとんど見かけないビジネス現場を想定した授業を通じて、社会で活躍できるデータサイエンティストを本プロジェクトからより多く輩出していきたい」
企業連携プロジェクト 製造現場編の一例
「自動車組み立て工場における打音検査を機械学習で自動化せよ」
ダイハツ工業から、打音検査用ハンマーおよびプレート＆ボルトを提供いただき、学生は、締まったボルトと緩んだボルトを自ら打音して収録します。そして、打音データを可視化し、正常と異常を自動判別する機械学習モデルを開発します。周囲に雑音があっても正しく判別できるモデルを作り、グループ間で精度を競います。
太古無限氏
ダイハツ工業株式会社 DX戦略グループ長兼シニアデータサイエンティスト
「皆さん、こんにちは。この講義では、製造業で実際に行われてる音データを扱う『打音検査モデル』を実際に実装していただきます。自ら録音し、良質なデータとそうでないデータを取得することで、データ収集の重要性を学びます。また、データを様々な方法で可視化し、新たな発見を得る体験も行います。さらに、教師ありモデルと教師なしモデルの両方を体験し、データ解析の幅広いアプローチを学びます。講師は企業でデータサイエンスを推進しているメンバーなので、ビジネス観点で皆さんにアドバイスを送ります。楽しみながら多くのことを学びましょう。」
卒業生の活躍
森口翼さん（2021年3月卒業）
日本航空株式会社
JALでは、顧客データやフライトデータを分析し、航空業の枠を超えたビジネス拡大に挑戦しています。他にも、社内ビジネスコンテストで最年少ファイナリストに選ばれた経験や、シリコンバレーに渡米しデータサイエンス企業と意見交換するなど、やりがいを持って働いています。
ビジネスデータサイエンス講座で得た学びは、常に私の仕事の土台になっています。特に、ビジネスの「問い」を見つける力、分析手法を使いこなす力、現場担当者の意思決定につなげる力は、社会に求められる重要な力です。大学生のうちに、これらを多分野にわたって第一線のビジネスパーソンから学ぶことができる環境は、唯一無二で貴重な経験になると思います。この学びは、私のキャリアを豊かにしてくれています！
加藤有紗（2021年3月卒業）
花王株式会社
私は現在、物流業務の改善、研究データの解析、生活者の購買分析など、社内の幅広い分野でデータ分析の業務に取り組んでいます。
ビジネス特有の課題に直面した際、問題解決のために必要なデータや分析手法を考えられるのは、滋賀大学でビジネスデータサイエンスを学んだ基礎があるからです。様々な業界の企業で働くデータサイエンティストたちから学んだ経験は、ビジネスにおけるデータサイエンスの実践力として大いに役立っています。また、高校時代は文系で不安もありましたが、サポートしてくださる先生方や切磋琢磨できる同期のおかげでしっかりと学ぶことができました。滋賀大学データサイエンス学部のビジネスデータサイエンス講座は、企業の中でデータ分析を通して新たな価値を生み出したいと考えていた私にはぴったりの場所でした。
福田奈央（2021年3月卒業）
西日本旅客鉄道株式会社
鉄道、ショッピング、不動産など多岐に渡る業界のデータを扱っています。様々な分野に触れられるといった所がデータサイエンティストという職種の面白い点の一つだと私は思います。中には事前知識のない分野を担当することも少なくありません。そこでデータサイエンティストには、現場担当者から知見や課題を聞き出すという能力が重要となります。
滋賀大データサイエンス学部のビジネスデータサイエンス講座では、製造業や商業、食品など様々な業界のデータ分析担当の仕事を擬似的に体験することができます。ある企業の分析者として担当者とコミュニケーションを取り、必要な情報を集めていくといった経験は企業データサイエンティストを目指す方にとって大きく成長する機会となるでしょう。
饗庭拓真（2022年3月卒業）
ダイハツ工業株式会社
私はデータサイエンティストとして、工場へのAI導入支援や、事業部向けの社内DXコンサルティングを行っています。特に工場へのAI導入支援では、工場での課題を発見・検証し、有効なAIを現場の方と一緒に構築しています。皆で作り上げたAIが工場で役に立っているのを見れることが、何よりのやりがいです。
ビジネスデータサイエンス講座では、単にデータ分析を行うだけでなく、その前工程である課題を見つける力や、課題を咀嚼してデータ分析に落とし込む力を身に着けることができます。学生でありながら、自らのアウトプットに対し、企業人から実ビジネスでも通用するフィードバックを貰いながら、即戦力のデータサイエンティストとしてのスキルを向上させることができます。ぜひ、滋賀大でビジネスデータサイエンスを学び、人の役に立つデータサイエンティストになりましょう！
卒業生の進路（順不同）
