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EdTechZineオンラインセミナーは、ICTで変わりつつある教育のさまざまな課題や動向にフォーカスし、最新情報をお届けしているWebメディア「EdTechZine(エドテックジン)」が主催する読者向けイベントです。現場の最前線で活躍されているゲストの方をお招きし、日々の教育実践のヒントとなるような内容を、講演とディスカッションを通してお伝えしていきます。

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ニュース

青山学院大学、2027年4月に「統計データサイエンス学環(仮称)」を青山キャンパスに設置予定(構想中)

 青山学院大学は、2027年4月に「統計データサイエンス学環(仮称)」の設置を構想していることを、10月9日に発表した。「統計データサイエンス学環(仮称)」は、同大が初めて青山キャンパスに設置する理系の学士課程であり、学部の枠を越えた「学部等連係課程」として設置される。これにより、2027年4月から、青山学院大学は11の学部に加えて、1つの学環を擁する総合大学となる(構想中)。

 現代社会は変化が激しく、予測困難な時代と言われている。その中で、さまざまなデータの背後に隠されている「有用な法則や関連性」を見つけ出すことは、未来を予測し、課題を解決するための鍵となる。しかし、そのためには統計的な思考やビッグデータの分析スキル、AIの活用、多様な応用領域への理解が不可欠である。

 「統計データサイエンス学環」は、統計学とデータサイエンスの専門的かつ実践的な教育に加えて、既存の5学部(教育人間科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部)との連係により、数理や情報技術にとどまらない広い学問的視座を得ることができる教育プログラムである。多くのIT企業が集まり、最新情報の発信拠点であるBIT VALLEY渋谷と青山の地で現代社会が求める専門性と実践知を培うデータサイエンス教育を展開する。

 概要とアドミッション・ポリシーは次のとおり。

概要
  • 学環名:統計データサイエンス学環(仮称)
  • 設置時期:2027年4月(設置構想中)
  • 学位:学士(データサイエンス)
  • 入学定員:60名(収容定員240名)
  • 所属キャンパス:青山キャンパス(東京都渋谷区)
アドミッション・ポリシー
  • 知能・技能:専門分野を学ぶうえで必要な数学、理科、外国語などについて内容を理解し、高等学校卒業相当の知識を有し、特に数学についての基礎学力を有している
  • 思考力・判断力・表現力:高等学校卒業相当のレベルで、課題に対して多面的かつ論理的に考察することができ、自分の認識や疑問を、他者にわかりやすく表現して伝えることができる
  • 意欲・関心・態度:数理・データサイエンス・AIといった専門分野に興味があり、身に付けた専門知識や専門スキルを活用して社会に貢献しようとする意欲がある

 養成する人物像は、「データ分析を通して社会に貢献するリーダー」。データサイエンスに関わる知識と技術を習得するとともに、課題解決に必要なデータの品質と量を見極め、必要に応じて独力で調査の企画と実施ができる「データサイエンティストにふさわしい行動力」を育成する。あらゆるデバイスから集められたビッグデータを分析し、そこから得た洞察や知見による課題解決を通して、社会への貢献を目指すサーバントリーダー(青山学院が育成する人物像で、「自由で自立した存在として、他者に仕えるとともに、互いの価値を見いだし、それをほかの価値とつなぐことによって新しい時代を創造する者」)を養成する。

 また、「学環」は、これまでの学部の枠を越え、さまざまな学問を環状につなぎ、分野を横断した教育・研究を行う新しいスタイルである。統計データサイエンス学環では、社会課題の解決に貢献できる実践的な力を磨くため、教育人間科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部の5学部と連係しながら、データサイエンスについての高度専門教育を軸に、次のような学環ならではの学びを展開する。

1.データ分析に欠かせない統計理論を修得

 社会や組織の計画には、調査から得られたデータの分析が欠かせず、また合理的な意思決定には、客観的な根拠が必要である。そこで、データ分析の基盤となる統計学について基礎から幅広く学ぶ。

2.実社会の課題に即応できる実践力を養成

 実際の課題への即応力を身に付けるため、PBL型科目(プロジェクト型学習)や、実務家データサイエンティストによる実例をもとにしたケーススタディなどを通して、データサイエンスの最前線で求められるマインドセットの獲得や専門知識・技能の活用力を養成する。

3.5学部と連係した横断的な教育を展開

 学環としての特徴を活かし、「ビッグデータを活用したビジネス」や「AIと法」など、既存5学部の学問領域を横断的に学べる教育プログラムを展開する。これによってデータサイエンスの幅広い応用領域で求められる多様な知識や技能、思考力を身に付ける。

4.統計データサイエンス研究教育センター(仮)を設置

 医学教育の臨床の場として大学附属病院があるように、データサイエンス教育においては、分析の経験を積む場が重要である。そこで、座学で身に付けた知識や技術を実践に移す統計データサイエンス研究教育センター(仮)を設置して、教育・研究に活用する。

 また、ビッグデータ活用の重要性が日ごとに高まる中、さまざまな業界・分野でデータ分析やAI関連の専門人材が求められており、今後さらに活躍の場が広がることが期待される。予想される主な進路は次のとおり。

  • 情報・通信分野:Webサービス・プラットフォーム企業などにおけるデータサイエンティストやAI/機械学習エンジニア
  • コンサルティング・マーケティング分野:消費者行動の分析、顧客企業のデータを活用した戦略提案などに係る価値創造、シンクタンク
  • 金融・証券分野:金融商品の開発や資産に係るリスク評価、FinTech
  • 製造・建設分野:新製品の企画開発、品質管理、都市開発計画の立案策定
  • 法務・知財分野:リーガルリサーチやAI契約審査などのリーガルテック分野、特許価値の評価
  • 教育・公共分野:AIを用いた新しい教育方法の開発、学力格差や多文化的背景による格差の解消
  • 大学院進学・研究者など:研究を通じた既存手法の応用・改良、新しいアルゴリズムの提案

 なお、設置構想中のため、掲載内容は予定であり、変更になる場合がある。

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https://edtechzine.jp/article/detail/13137 2025/10/15 13:20

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