2026年7月28日、早稲田大学にて長野県松本深志高等学校の生徒を対象に、当センター講師の久保泰先生による模擬講義「データ科学の重要性」を実施しました。
松本深志高等学校から来訪した生徒は引率教員含めて約35名で、当日は模擬講義を受講のうえ、キャンパス見学を行いました。
模擬講義の冒頭では、久保先生の専門分野に関連した古生物学、進化生物学の紹介があり、一見するとデータサイエンスとは最も遠そうな分野に思われるが、史上最大の陸上生物を扱った最新論文においても、収集した足跡データを「主成分分析」によって科学的に検証していることが説明されました。このように、「見てなんとなく感じること」を数値化し、客観的な事実として解き明かす手段としてデータサイエンスが活用されていることが紹介されました。
次に、データサイエンス・AIとはそもそも何なのか。早稲田大学データ科学センターでは、データサイエンスを“データから合理的で明確な意思決定や論証を導くための学問”と定義しているとの説明がありました。
そして、昨今、なぜこれほど注目を浴びているのかについて、科学は4つのパラダイムシフトを経てきたことの説明があり、この第4のパラダイムであるデータ科学が登場した背景には、インターネットやスマホ、コンピュータの発展による多種多様で大量のデータ（ビッグデータ）の取得と、統計学・機械学習の発展やコンピュータ能力の向上による解析技術の進歩があり、この「データの増加」と「解析技術の向上」が組み合わさることで、多くの学術領域や社会活動でデータサイエンスを活用することが可能となり、久保先生の専門である化石の研究などにもデータサイエンスが積極的に活用されるようになった旨の説明がありました。
続いて、データサイエンス・AIの重要性を理解してもらうために、その活用応用事例として、Netflixや自動運転、医療分野、スポーツ科学領域での事例紹介があり、政治や行政分野では、Evidence Based Policy Making（証拠に基づく政策立案）が注目されていることの説明がありました。
講義の中盤ではデータ科学による意思決定の具体例として、広告の費用対効果に関する解析方法の紹介があり、統計学の知識を用いてデータから統計的（科学的）に論ずることの重要性や、データ科学の回帰分析を用いて数理的に意思決定の根拠を導き出す事例の紹介がありました。
そして、統計的因果推論の考え方に触れながら、データサイエンスやAIは、分析者やそれを応用する人が専門知識、背景知識を使って、「何が正しいか」「誤っているか」を常に考える、検証する必要があることの説明がありました。そして、データサイエンスを正しく活用するためには専門分野の知識が重要であることの説明もありました。
また、データサイエンスの最先端領域であるChatGPTに代表される生成AIの技術基盤となるトランスフォーマーの仕組みや、膨大なデータを学習させて次に続く単語を予測する原理など、生成AIを支える技術的背景の説明がありました。
終盤では、早稲田大学でのデータサイエンスの学びについて紹介があり、様々な専門分野でデータサイエンスが活用されていることやデータサイエンスを正しく活用するためには専門分野の知識が必要であることを踏まえ、「データサイエンス」×「専門分野」の融合を意識した様々な教育コンテンツを提供し、早稲田大学の学生は学部・研究科を問わず、データサイエンスを学んでいることやそれらの学びを証明するために「データ科学認定制度」が運用されていることの話がありました。
模擬講義は、学生への問いかけを交えながら進められ、最後に今や最先端の知識は誰でも学べる環境が整っており、CourseraやJMOOCといったオンライン学習のプラットフォームを紹介しつつ、まずは高校の学習内容をしっかり理解することが土台として重要であると高校時代の学びへのアドバイスがありました。受講した生徒たちもデータサイエンスの理解が深まる講義内容に興味と関心を持って参加していました。
講師紹介
久保 泰 ( kubo tai )
早稲田大学 データ科学センター 講師
専門分野
・進化生物学
・古生物学
