

学環
―新しい学びのカタチ―
「学部」でも「学科」でもなく、あまり聞きなれない「学環」という言葉。これは「いろいろな学問を環状につなぐ」ことを表しています。データサイエンスは、多くの学問分野につながっており、社会のさまざまな場面で活用されています。このことから、明星大学では、データサイエンスを学びの中心に置き、情報学部、理工学部、経済学部の学びを環状につなぐことにより、データサイエンスについてより深く、より実践的に学ぶことができる仕組みを作りました。それが「データサイエンス学環」です。総合大学であることを最大限に活かした、国内でも例の少ない新しい学びのカタチです。


なぜ今データサイエンス?
少子高齢化をはじめ、エネルギー、環境、都市の過密と地方の過疎など、解決すべき問題を多く抱える日本。
これらの社会的課題を解決する「切り札」として期待されるのが、IoT(Internet of Things)、ビッグデータ、人工知能(AI)などの技術です。
しかしながら、その取り組みを担うIT人材が現在の高校生がおよそ25歳を迎える2030年には、最大約79万人も不足すると予測されています。
2023年4月に誕生する明星大学データサイエンス学環では、デジタル社会の基盤を支えるデータに精通し、大量のデータを正しく扱い、新たな価値を創りだせる分析と応用の力を身につけることができます。


データサイエンス学環が
目指すこと
明星大学データサイエンス学環は、データの力で人と社会に貢献することをめざします。
そのために、数理科学・統計学・情報学を基盤とするデータサイエンスの専門知識と実践的な技術に加え、実社会における活用などを学びの中心に置いています。
データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の基本的な能力を磨き、これらの知識や技術を総合することで、社会の多様な諸問題に、課題発見から課題解決に至る過程でのデータ活用を実践します。
一人ひとりの興味に応える
柔軟な学修システム
データサイエンス学環なら、興味・関心に応じて自由にカリキュラムを選択し、あなただけのキャリアを作れます。

AI・機械モデル
データサイエンスの応用分野として、AIを用いた機械制御やロボティクス、ヒューマンインタフェース等の理工・情報系技術を広く学び、AIエンジニアとしてのスキルを修得するモデル。

地球・都市環境モデル
地球環境におけるデータ解析手法を学び地球環境問題への理解を深め、併せて都市形成の過程における都市交通・環境問題について、経済学の観点から学ぶモデル。

ファイナンス・FinTechモデル
各種事業や証券等の資金投資における意思決定過程において、データサイエンスをいかに利用するかを学び、併せてFinTech等の新しいテクノロジーが金融分野においてどのように使われるのか、その可能性を考えるモデル。

IT・情報サービスモデル
自然言語処理やインタラクティブシステム等、情報分野におけるデータサイエンスを利用する汎用的なアプリケーションを学ぶとともに、量子コンピューターやブロックチェーン等の新しい基盤における応用も考えるモデル。
ご挨拶

篠原 聡 SHINOHARA Satoshi データサイエンス学環長
博士(経営工学)。
筑波大学第三学群社会工学類卒業、同大学院修了。
専門は数学一般(含確率論・統計数学)。
2000年より明星大学情報学部に勤務。
博士(経営工学)。
筑波大学第三学群社会工学類卒業、同大学院修了。
専門は数学一般(含確率論・統計数学)。
2000年より明星大学情報学部に勤務。
未来を夢見るのに、まずは20年後を見据えてみましょう。複雑化した社会で生きる我々はどのような未来を迎えているでしょうか。例えば、エネルギー、交通、輸送、建設、材料といった社会全体を支える科学技術の課題は、どのように解決に向かっているでしょうか。ほかにも、身の回りの家電機器や、デジタル技術を駆使したスマートフォンなどの情報機器、コンピュータにロボット、加えて通信や放送、エンターテインメントなどの技術はどのような発展をしているでしょうか。さらには、社会を動かす経済活動や政治、環境、国際問題から社会を支える教育や福祉・医療、農・畜産業、食品等といった産業の抱える様々な課題はどのような姿をしているでしょうか。
我々の生きる社会には、いたるところに課題が存在しています。生活に密着した自らの行動範囲の中にも、もっと良くなるはずと思えることが手の届くところにたくさんあります。自分の所属する学校や企業といった組織や地域社会など、集団が大きくなることでまた違った課題も現れてきます。より大きな社会で見るとそこには、都市や国、国際地域から世界、さらに地球規模で考えるべき課題があります。これらの課題は互いに関連し合っており、例えば私たちにとって身近な課題の解決が社会全体に寄与することも、全く無関係と思われた課題に繋がることもあり得ます。
種々の課題に対して、その課題理解や解決手段における科学的基盤として、大きく期待されているのが数理・データサイエンスのチカラとAIの活用です。
経験を活かすというのは、課題解決に有効な手段です。多種多様な経験が集まれば、さまざまな個別ケースに対応できたり、大局的な知見が得られたりします。そこに定量化された根拠だったり、論理的な裏付けだったりが元となり礎となっていれば、例えば過ちの少ない選択ができることになります。
データ化された経験をいかに活用し、課題解決や改善、新しい技術の創造に結びつけるか。その探求を進めることがデータサイエンスを学び、修め、研究する上での醍醐味であるでしょう。
数理・データサイエンスのチカラやAI技術により、未来をつくっていく社会。そんな社会に参画し、貢献していけるような人材育成を、明星大学データサイエンス学環は目指します。
どのような人に学んでほしいか
課程名称/
入学・収容定員/学費など
- 名称
- データサイエンス学環※学部等連係課程実施基本組織として設置。連係協力学部:情報学部、理工学部、経済学部。
- 学位
- 学士(データサイエンス)
[英訳:Bachelor of Science in Data Science] - 入学定員
- 30名
- 収容定員
- 120名
- 設置場所
- 東京都日野市程久保2-1-1
(日野校) - 開設時期
- 2023年4月
- 学費(初年度納入金)
- 1,598,600円
(予定、入学金を含む)
※掲載内容は予定であり、変更になる場合があります。
9学部12学科+1学環の総合大学
明星大学について
※2023年4月開設
大学
データサイエンス学環(2023年4月開設)、理工学部、人文学部、経済学部、情報学部、教育学部、経営学部、デザイン学部、心理学部、建築学部
大学院
理工学研究科、人文学研究科、情報学研究科、経済学研究科、教育学研究科、心理学研究科