Center for Data Science早稲田大学 データ科学総合研究教育センター

About the Center

センターについて

センター概要

情報・通信技術の進展により多種多様なデータの取り扱いが可能となったことで、実社会のみならず、理工系・人文社会系を問わないあらゆる学問・研究領域において、データ科学(データサイエンス)の重要性が高まっています。これまでそれぞれの専門領域で積み重ねられてきた「理論」と「データによる実証」が融合することで、これまでには無い新しい学問・研究の展開が期待されています。

本センターでは、私立総合大学の強みを最大限に活かし、理工系・人文社会系の専門領域で得られた知見と、最新のデータ科学(データサイエンス)との融合を図るプラットホームを提供することにより、総合知・新しい知の創造と複雑でグローバルな社会問題解決を行うことができる人材の育成を目指すとともに、大学全体の研究力の向上を目指します。また、国内のみならず、海外の大学や企業とも大規模なネットワークを形成し、世界の先進的研究教育モデルの拠点として、実践的な教育と最先端の研究の普及に努めてまいります。

本センターで実施する事業は以下の通りです。

  • データ科学(データサイエンス)とその応用研究の調査、推進および深化
  • データを用いた問題解決能力を有する人材育成
  • 全学のデータ科学(データサイエンス)とその応用の研究および教育のコーディネート
  • 最先端データ科学(データサイエンス)研究とその応用研究の全学への普及および啓発
  • データ科学(データサイエンス)を軸とした学際的共同研究の企画および推進
  • 国内外の関連機関との連携および提携
  • データ科学(データサイエンス)とその応用の研究、教育および調査の受託

(学内向け)データ解析相談 申請フォーム

科研費等競争的資金獲得の手続きについて

科研費等競争的研究資金獲得に関する事前申請フォーム

 

センター実施事業詳細

センター活動内容詳細(学内)

センター活動内容詳細(学外連携)

大隈重信とデータ科学

現在の国勢を詳明せざれば 政府すなわち施政の便を失う
過去施政の結果を鑑照せざれば 政府その政策の利弊を知るに由なし

これは、早稲田大学の創設者である大隈重信が100年以上前に残した言葉です。「現在の国の情勢を詳細に明らかにしなければ、政府は政治を執り行うことができない。また、過去の施政の結果と比較してみなければ、政府はその政策のよしあしを知ることができない。」とデータ科学(データサイエンス)の必要性を述べています。

大隈は、わが国で最初の政党内閣を組織するなど内閣総理大臣を二度務め、明治・大正期の政治家としても有名です。一方で、大隈は数字に才能があり国際的な視点から統計の重要性を唱え、日本の統計制度を確立しました。具体的には参議として明治14年(1881年)に我が国で初の統計機関である統計院を設置し、自ら統計院長に就任しました。その後も総理大臣として統計の進歩改善に関する内閣訓令を発するなど、生涯にわたってデータ科学(データサイエンス)の発展に大きく貢献しました。

このように大隈は、明治という日本の新たな国づくりのためには、社会経済の実態を詳しくとらえたデータ科学(データサイエンス)に基づく施策が必要であることを訴え続け、歴史にその名を残しました。第1回国勢調査を主導した原敬、終戦直後に統計制度確立に尽力した吉田茂とともに、データ科学(データサイエンス)に最も深い関心を寄せた歴史上の総理大臣の一人に数えられています。統計院の設置から136年後の平成29年(2017年)、この大隈の意志を受けて早稲田大学はデータ科学総合研究教育センターを設置しました。

所長挨拶

近年、情報・通信技術の急速な発達に伴い、AIやIoT、ビッグデータ、と言った言葉が広く一般社会でも使われるようになってきました。これはビジネスを始めとする様々な現場において、データサイエンスの有用性が認識されだした事の証明であるとともに、その過熱ぶりはデータサイエンスが単なる一過性のブームのように扱われている側面も否定できません。

そもそもデータサイエンス(≒「データによる実証」)は決して新しい考え方ではありません。大隈重信とデータ科学でも述べましたように、データ分析による正確な現状把握から優れた意思(政策)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ことを、大隈は既に明治のはじめに提言しその実現に注力しました。また、近代看護教育の母と呼ばれるナイチンゲールの偉業は、医療現場における統計分析によってもたらされたことは有名な話です。さらに、製造業では製品の品質を管理するために従来から統計学が利用され、日本の高度経済成長も支えてきました。

さてこのようなデータサイエンスの根底には、データ(事実)から理論(知)を帰納する人間の知の創造プロセスが流れているわけですが、近年の大きな変化は、情報処理技術の発達により「多量多種多様なデータが容易に収集・蓄積・分析できる」ようになった点です。データサイエンスにより、知の創造のパラダイムが拡張され(データ駆動型とも呼ばれていますが)、全く新しい知の創造や、グローバルな社会問題の解決等が期待されています。

しかし、残念ながら現状はそれほど期待通りではありません。「データは沢山あるので、データサイエンスで何とかしてくれ!」という声が様々な場面で聞かれるものの、有効な活用をした例はまだまだ少ないようです。

「得られてしまった」大量のデータから有用な知識を得るためには、複雑な構造を持ったデータに対する最新の分析手法を駆使する高度なデータ分析スキルのみでなく、「対象領域において解決すべき問題は何なのか?」、「問題やその背後にはどのような構造があるのか?」「分析結果をどのように解釈すればよいのか?」といった分析対象領域に対する深い専門知識が必要になります。そもそも分析スキルと専門知識が融合すれば「目的のためどのようなデータをどのように収集するか」から分析はスタートするのが定石となります。

本センターでは、「高度なデータ分析スキル」を持った研究者と様々な領域における「深い専門知識」を持った研究者の融合による、データ駆動型の最先端の研究を推進するとともに、専門知識とデータ分析スキルの両方を兼ね備えた実践的な人材の育成を目指します。

所長
松嶋敏泰

データ科学総合研究教育センターの構想と取組みについて

https://bit.ly/2plSH98

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