カメラやセンサー、IoTなどの技術により、あらゆる領域で「データ」を収集できる時代。だが、問題はそのデータをいかに活用するかにある。早稲田大学のデータ科学センターは専門性とデータサイエンスの融合を目指し、全学向けに教育プログラムを提供している。プログラム開発に至った背景や、センターの果たす役割について取材した。
全学向けのデータ科学教育で、文理を問わずリテラシーを向上
早稲田大学のデータ科学センター（以下DSセンター）は2017年、新たな知の創造、今日の複雑な社会問題解決を担う人材育成、大学全体の研究力向上を主な目的とするプラットフォームとして設置された。その神髄は、理工系・人文社会科学系による「専門領域の知見」と「データサイエンス」の融合にある。
データサイエンスの概念は決して新しいものではなく、早稲田大学創設者である大隈重信は明治時代のはじめに、「データ分析による正確な現状把握から優れた意思決定がなされ、その成果の評価もまたデータ分析により定量的に行われるべきである」との提言を行っている。
――DSセンター教員である野村亮教授は、センター設置の背景となる今日の潮流をどのように見ていらっしゃいますか。
野村亮（以下、野村） いろいろな方法でデータが取れるようになったと感じます。例えばスポーツの領域も、かつては根性論で進めていた部分があるかもしれませんが、いまやデータ分析に基づいてトレーニングや戦略が練られているでしょう。法学分野などの自然言語の文章を取り扱う分野においても最近のデータサイエンス技術の発展により、今後は新しい展開が期待できると思います。
早稲田大学では、グローバルエデュケーションセンター（以下GEC）に、すべての学問に求められる必須スキルとして「アカデミック・ライティング」「数学」「データ科学」「情報」「英語」の五つの基盤教育を設置している。この五つを文系・理系を問わずあらゆる学びの礎と定め、社会に出てからも必ず役立つ力として全学部・大学院生に対して履修を推奨している。
DSセンターはこのうちの「データ科学」に特化し、先鋭化したものと言えるだろう。センターが果たす主な機能は、全学に対するデータ科学の「教育」と「研究」という両面の推進だ。具体的には、低学年次生に対しては教育プログラムを提供し、高学年や大学院生に対しては卒業論文や学会発表など研究レベルで必要なデータ科学活用に関する相談を受け付けている（図１参照）。図の縦方向は学部・大学院で学ぶ専門性を示しており、DSセンターの担う役割も、対象により高度に変化していくことがわかる。横方向は、学部・大学院をまたいで横串を通すように全学にサービスを展開する同センターのイメージを表す。設立翌年の2018年からは、センターの主眼である全学向けのデータ科学教育プログラムの提供が始まった。図では1〜3年生が対象だが、実際には学部や研究科を問わず誰でも受けられるようになっている。
「データをどのように読み解くのか」は専門知識が鍵
DSセンターが重視するのは、「専門性」と「データサイエンス」の融合だ。集積したデータを分析する技術を習得しても、それを活用するには、応用先である専門分野の知識が必須となる。専門性とデータサイエンスの二つがそろってこそ、最大限の効果を期待できるのだ。それゆえにDSセンターが提供する教育プログラムも、基礎を押さえた後は、学生が持つ専門性や学術領域へ接続できるような科目を用意してある。
――DSセンターが提供する教育プログラムの詳細について、お聞かせください。
野村 科目数は20以上で、教育コンテンツはGECと協力し、『データ科学の理論』『コンピューターを使い自ら解析するスキル』『専門分野で活用する力』を身につけられる内容を目指しました。文理を問わず履修できるようにというのは当初から強く意識していたことでしたが、学生の数学やプログラミングに関する基礎知識にはかなりの差があります。そもそも早稲田大学は、学部・大学院生を合わせて約５万人の学生が在籍しており、興味・関心も多様です。そこで、正規授業科目のほかに各種セミナーやワークショップ、コンペティション、インターンシップなどを充実させることで学びに広がりを持たせ、興味次第で多様なアプローチができる環境を整えました。
正規科目のカリキュラムは、A〜D群に分かれている（図２参照）。データ科学の基礎知識がない学生はA群から学ぶことが推奨されるが、次に必ずしもB群に進む必要はないという。より深く体系的に学びたいならB群だが、スキップしてC群に進む選択肢もある。C群の科目で自身の専門領域にデータ科学を活用するための知見を養ったうえで、専門領域以外への応用も考える学生のためにはD群の科目が用意されている。
野村 すべての科目は、一部を除きフルオンデマンドで提供されます。小テストもオンデマンドですが、データ科学教育プログラムの総仕上げとなる『データ科学総合演習』だけは双方向でコミュニケーションできるようリアルタイムでオンライン接続してもらいます。
科目の提供が始まってから6年、コンテンツは順次、見直しの時期に入っている。進化の早い学問領域ではあるが、流行を追うのではなく根幹となる土台を固めることに重点を置いているため、知識が陳腐化する心配はない。それでも、細かな調整は必要だ。こうした見直しも想定し、教育コンテンツは開発時からテキスト、動画、練習問題、小テストというモジュール（部分）で構成する工夫がされていた。部分的にモジュールを差し替えるだけで微調整ができるので、スピード感を失わない対応が可能だという。
前編で教育プログラム開発に至った背景や、データ科学センターの果たす役割について語っていただいた。後編では、見えてきた課題に対する解決のための施策や、今後の展開について、お伺いします。
