データサイエンス学系（2027年4月~）
データサイエンス学系では、データ分析の基礎からAIを使った解析まで幅広く学び、社会・経済・生命・環境など多様な分野のデータに触れながら理解を深めます。データの背景にある意味をつかみ、社会の課題を解決する力を身につけることで、未来を切り拓くデータサイエンティストをめざします。
何を学ぶ？
数学・統計を土台に、AIや機械学習を使ったデータ分析を学びます。生命・環境・情報などの分野とも関わりながら、実践的にスキルを身につけます。
どんな人になれる？
データを読み解き、隠れたヒントを見つけ、正しい判断に導ける人。複雑な社会の課題を、「誰もが納得する確かな根拠」で解決できるプロや「数学」を教える中学･高校教員、「情報」を教える高校教員をめざせます。
将来の進路は？
企業のデータ分析職、システム開発、研究職など幅広く活躍できます。中学校・高等学校教諭免許状（数学）と高等学校教諭免許状（情報）にも対応しています。
学びのキーワード
コース紹介
［学びのPOINT］
■ さまざまな分析手法や分析ツールを学習
■ プログラミングやデータベースなどのデータ分析に使う技術を学ぶ
■ 実際のデータを用いてデータサイエンスの理論と実践を体得
［学びのPOINT］
■ 遺伝子など生命情報を解析する技術を習得
■ 生物多様性や森林生態系など自然環境の課題を把握
■ データを扱い持続可能な社会に貢献する人材を育成
どの学系からでも選択可能な『学系横断コース』
どの学系からでも選択可能です。
マーケティングや経営戦略など経営学の幅広い学問領域とICTを学んだうえで、経済活動やビジネスに関する課題にアプローチします。学系を横断するコースのため、得意な分野が異なる人が集まってチームを組み、ビジネスの課題発見、データによる検証、ときには業務アプリなど仕組みまで作成し、業務改善やサービス設計など実社会で役立つ形にまとめます。一連のプロジェクト型学習を通し、１つのテーマを複眼的に掘り下げる力を養います。
マーケティングや経営戦略など経営学の幅広い学問領域とICTを学んだうえで、経済活動やビジネスに関する課題にアプローチします。学系を横断するコースのため、得意な分野が異なる人が集まってチームを組み、ビジネスの課題発見、データによる検証、ときには業務アプリなど仕組みまで作成し、業務改善やサービス設計など実社会で役立つ形にまとめます。一連のプロジェクト型学習を通し、１つのテーマを複眼的に掘り下げる力を養います。
［学びのPOINT］
■ 企業経営に関わる学問領域を幅広く学習
■ テクノロジー、ビジネス、社会をつなぐ視点を獲得
■ 学系を横断した学びで、企業の課題を解決できる力を育成
どの学系からでも選択可能です。
情報技術を基盤に、学びと知識の循環を支える仕組みを設計・開発します。具体的には、教育システム、教育データサイエンス、協働学習支援、情報活用教育、地域活動と連携した学びのデザインなどについて、キャリア支援や教育心理の視点も取り入れて学びます。これらは理論だけでなく、地域との協働学習や学習支援アプリの開発などによって実践的に学んでいきます。そして「人の学び」を理解し、未来の学びを創る力を身につけます。
情報技術を基盤に、学びと知識の循環を支える仕組みを設計・開発します。具体的には、教育システム、教育データサイエンス、協働学習支援、情報活用教育、地域活動と連携した学びのデザインなどについて、キャリア支援や教育心理の視点も取り入れて学びます。これらは理論だけでなく、地域との協働学習や学習支援アプリの開発などによって実践的に学んでいきます。そして「人の学び」を理解し、未来の学びを創る力を身につけます。
［学びのPOINT］
■ 人がどのように学ぶかを科学的に学習
■ ICTによる学習支援、学習分析など次世代の教育を学ぶ
■ 学校・地域・企業と協働し、社会に開かれた学びを開発
大学院との共同体制で研究を活性化する！
共創ラボで深化する学生の研究と挑戦
共創ラボは、情報社会の未来を切り拓き、新たなイノベーションにつながる様々な挑戦に取り組む研究拠点です。
AI、知能ロボティクス、エンタテインメントコンピューティング、サイバーセキュリティ、バイオインフォマティクスなどの先端技術からeスポーツの可能性について、学生と教員が共同で研究に取り組んでいます。
共創ラボは、情報社会の未来を切り拓き、新たなイノベーションにつながる様々な挑戦に取り組む研究拠点です。
AI、知能ロボティクス、エンタテインメントコンピューティング、サイバーセキュリティ、バイオインフォマティクスなどの先端技術からeスポーツの可能性について、学生と教員が共同で研究に取り組んでいます。
人々の体を守ってくれる免疫の仕組みを研究
免疫のメカニズムの重要ポイントとなるB細胞エピトープの予測モデルを開発
人々の体内に入ってくるウイルスなどの異物を「抗原」、それを除去しようとする働きを「免疫応答」といいます。免疫応答を担う「B細胞」は、抗原の一部「B細胞エピトープ」を認識することで、抗原を攻撃する「抗体」を産生。抗原によって異なるB細胞エピトープの構造を予測するシステムがあれば、医薬品開発に貢献できるのではないか。そんな期待感から、データ解析の手法を使ってB細胞エピトープの予測モデルを構築しています。
人々の体内に入ってくるウイルスなどの異物を「抗原」、それを除去しようとする働きを「免疫応答」といいます。免疫応答を担う「B細胞」は、抗原の一部「B細胞エピトープ」を認識することで、抗原を攻撃する「抗体」を産生。抗原によって異なるB細胞エピトープの構造を予測するシステムがあれば、医薬品開発に貢献できるのではないか。そんな期待感から、データ解析の手法を使ってB細胞エピトープの予測モデルを構築しています。
総合情報学部 総合情報学科
東京都立川女子高等学校 出身
データ解析で予測を立てる
ウイルスなどの異物に反応し、それらを除去することで私たちの体を守ってくれる「免疫」。そのメカニズムの一部を予測するシステムを、データ解析の手法を使って構築しています。2年次から早期研究体験プログラムに参加し、研究に必要な基礎力を習得。研究の各段階で出てくるさまざまな課題に試行錯誤しながら、柔軟な思考力と問題解決スキルを養っています。アイデアの源泉となる他分野の知識も幅広く身につけていきたいです。
病気の人たちに希望を
病気にかかった人たちの中には、薬を一生飲み続けなくてはならないなどの制約により、日常のさまざまなことを諦めてしまう方が少なくありません。そういう方に一つでも多くの希望を届けたい、という想いがあります。今取り組んでいる研究は、未来のワクチン開発や、新たな治療法の確立につなげられる可能性のあるもの。今後、さらに改良を重ね、医療現場で応用可能なレベルまで精度を上げていきたいと思っています。
ウイルスなどの異物に反応し、それらを除去することで私たちの体を守ってくれる「免疫」。そのメカニズムの一部を予測するシステムを、データ解析の手法を使って構築しています。2年次から早期研究体験プログラムに参加し、研究に必要な基礎力を習得。研究の各段階で出てくるさまざまな課題に試行錯誤しながら、柔軟な思考力と問題解決スキルを養っています。アイデアの源泉となる他分野の知識も幅広く身につけていきたいです。
病気の人たちに希望を
病気にかかった人たちの中には、薬を一生飲み続けなくてはならないなどの制約により、日常のさまざまなことを諦めてしまう方が少なくありません。そういう方に一つでも多くの希望を届けたい、という想いがあります。今取り組んでいる研究は、未来のワクチン開発や、新たな治療法の確立につなげられる可能性のあるもの。今後、さらに改良を重ね、医療現場で応用可能なレベルまで精度を上げていきたいと思っています。
外部機関とつながり研究の幅をさらに拡大
生命情報システムコース 村上 洋一 教授
「共創ラボ」には、情報技術と生命科学の知見を結集するバイオインフォマティクスLabが設置されています。この環境を活かし、他の研究室や外部の専門家、研究機関から助言をもらいながら、生物のさまざまなデータを分子レベルで扱うなど、研究の幅を拡げていく予定です。また、新しい医薬品を開発する創薬研究にも力を入れていきます。「人のために何かしたい」と考えている方が、さらに活躍できる環境を整えていきます。
データ科学研究に１・２先生から体験できる！
早期研究体験プログラム
先端データ科学研究センターが提供する「早期研究体験プログラム」は、データ科学研究に高い意欲を持つ学生が1・2年次から本格的な研究を体験できるプログラムです。希望する研究ユニットの教員のもと、データ科学研究の基礎から実践まで体系的に学べます。収集・蓄積された多種多様な情報やデータに簡単にアクセスでき、研究センターで開催されるセミナーや研究発表会、ディスカッションにも参加可能。データ科学の面白さを肌で感じられるプログラムです。
▶早期研究体験プログラムとは…
先端データ科学研究センターが提供する「早期研究体験プログラム」は、データ科学研究に高い意欲を持つ学生が1・2年次から本格的な研究を体験できるプログラムです。希望する研究ユニットの教員のもと、データ科学研究の基礎から実践まで体系的に学べます。収集・蓄積された多種多様な情報やデータに簡単にアクセスでき、研究センターで開催されるセミナーや研究発表会、ディスカッションにも参加可能。データ科学の面白さを肌で感じられるプログラムです。
▶早期研究体験プログラムとは…
