Center for Data Science早稲田大学 データ科学センター

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所長挨拶

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(≒「データによる意思決定・実証」)は決して新しい考え方ではありません。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、大隈重信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、「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、有効に活用するのは一筋縄ではいきません。

「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

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