滋賀大学長 産学連携でデータサイエンス教育を先駆ける

日本初のデータサイエンス学部を推進力に、社会のニーズに応えるリカレント教育に力を入れる滋賀大学。今春、再び日本初の「経営分析学専攻」を設置するなど、意欲的な挑戦を続ける。これまでの手応えや今後の構想について、全学的な取り組みを牽引する竹村彰通学長に聞いた。

データ分析へのハードルを下げ
ホワイトカラーの生産性向上へ

竹村 彰通

竹村 彰通

滋賀大学長
1976年東京大学経済学部経済学科卒業、1978年同大学院経済学研究科理論経済学・経済史学専門課程修士課程修了、1982年スタンフォード大学統計学部Ph.D.修了。東京大学大学院情報理工学系研究科教授などを経て、2016年滋賀大学データサイエンス教育研究センター長となり、日本初のデータサイエンス学部創設に尽力。2017年滋賀大学データサイエンス学部長。2022年より現職。

──貴学が力を入れている教育活動についてお聞かせください。

滋賀大学は2017年に国内初のデータサイエンス学部を開設し、産業界との連携を深めてきました。現在、特に力を入れているのは大学院の充実です。データサイエンス研究科では、今年度から博士前期課程の定員を従来の40人から50人に増やし、さらに来年度には80人、2029年度には100人に拡大する予定です。また、学部の定員も来春には100名から150名と1.5倍に増やす予定です。これは政府の「高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援事業」のハイレベル枠に採択されたことによるものです。

もちろん、量的な拡大だけでなく質的な充実にも注力しています。現在、AIを巡る環境は急速に変化しており、データサイエンティストに求められるスキルも高度化しています。そのため、来年度からはデータサイエンス学部に「AI(人工知能)イノベーションコース」を新設する準備を進めています。専門的な研究が可能な人材の裾野を広げていく考えです。

──リカレント教育については、どのようなプログラムに力を注いでいますか。

本学ではデータサイエンス研究科、経済学研究科、教育学研究科のすべての大学院研究科において、社会人を受け入れるカリキュラムを設けています。現在、あらゆる業界でデータ分析に長けた人材が求められています。そこで、特にデータサイエンス研究科において、社会のニーズに応えるリカレント教育に力を注いでいます。

例えば機械メーカーでは、センサーなどデジタル技術の革新により、製造現場でのデータ収集がいっそう重視されるようになっています。従来の知識だけでは不十分なため、そうした業界で働く理工系人材のリスキリングが非常に強く求められています。本学にもそうした企業から派遣されてくる社会人大学院生が大勢いますが、もともと理工系の素養がある人は、データサイエンスの専門性も習得が早いですね。

一方で課題なのは、経営層や総務・企画担当など、文系出身者が多くを占める役職の方々です。データ分析の基礎を学ぶことなく社会に出ているため、データに基づいた経営判断や企画立案に非常に弱い。日本のホワイトカラーの生産性が国際的に低い問題の一端もそこにあると見ています。だからこそ、リスキリングの必要があるわけですが、ハードルが高いと感じる方が多いようです。

そこで経済学研究科では、この春に日本初の「経営分析学修士(MBAN = Master of Business Analytics)」を授与する「経営分析学専攻」を設置しました。経済・経営の専門知識とデータサイエンスの実践的な知識・スキルを融合させ、DX化時代の管理職や経営幹部に求められる能力を育成するプログラムです。

このプログラムでは、データサイエンスの技術的な側面に深く踏み込むことはありません。代わりに、データ分析の専門家とコミュニケーションを図ったり、そうした人材を活かしたりするために必要な知識習得に重点を置いています。DX化推進担当やマーケティング担当者だけでなく、人事労務管理や財務会計・管理会計、総務企画など、企業のあらゆる分野で活躍する方々のキャリアアップに役立つプログラムです。

経営分析学専攻における入学から修士(経営分析学)までの学び。

画像をクリックすると拡大します

海外では、MIT(マサチューセッツ工科大学)やUCLA(カリフォルニア大学ロサンゼルス校)などで同様のプログラムが提供され、経営の効率化を支えるデータ分析の専門家が育成されています。でも日本にはそうした本格的な修士コースがこれまでなかった。日本でもデータに基づいた素早い意思決定ができる経営分析のプロが必要です。そうした社会のニーズにも応えられるプログラムになっています。

──データサイエンス研究科では、企業派遣社会人を多数受け入れていますね。

はい、それも本学の特徴的な取り組みの1つです。個人が自らキャリアアップのために勉強するのではなく、勤務先の実際の課題を持ち込み、その解決策を研究して修士論文にまとめる形を取っています。仕事の一環として学生を派遣してもらっているため、継続的に社会人学生を集めることができています。

さまざまな業界からの学生が集うことで、異業種交流の機会も生まれています。例えば、あるソフトウェア企業では、以前はシステムを開発して納品するだけだったのが、最近ではそのシステムによるデータ分析サービスにも力を入れるようになっています。一方で、そうしたソフトウェア企業の潜在顧客に当たる企業から派遣されている学生もあり、ソフトウェアサービスの受発注双方の立場にいる方々がともに学ぶことで、実践的な共創の機会となっています。

あるいは、工場における不良品検出に関するデータ分析を研究している学生がいるかと思えば、金融機関で不正口座の検出を担っている学生もいます。すると、まったく異なる業界でもデータ分析の手法としては共通する部分があることが分かる。異業種におけるデータ分析手法を知ることで、非常に応用力が身につくのも、企業派遣の学生が多い本学ならではの強みといえます。

彦根キャンパスの講堂。前身である彦根高等商業学校の講堂として1924(大正13)年に建てられた登録有形文化財。

彦根キャンパスの講堂。前身である彦根高等商業学校の講堂として1924(大正13)年に建てられた登録有形文化財。

データサイエンスとAIを融合し
産官学による社会実装を目指す

──研究に関する強みや特色はどういった点にありますか。

純粋にアカデミックな研究に関しては、東京大学や京都大学などが先行しているかもしれません。しかし、本学の強みは、やはり企業との連携が盛んなことです。そこを十分に活かし、実践的な研究に力を入れていきたいと考えています。

幸い本学には優秀な教授陣が大勢います。例えば、データサイエンス学部の清水昌平教授は統計科学を専門としており、つい先日、清水教授が監修した因果探索アプリケーションがあるソフトウェアメーカーから発売になりました。ビジネスにおける意思決定や問題解決に役立つアプリケーションで、さまざまな業種におけるデータ分析や活用が期待されています。

こうした企業連携の強みをさらに強化するため、データサイエンスとAIの研究推進拠点として「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」が2022年度から動き始めています。Society5.0到来の鍵を握るデータサイエンスとAIの先端研究を牽引するとともに、その価値を社会に伝え、企業・自治体と手を取り合い、社会実装に向けた活動を進めています。

本センターを介した実績として、例えば北海道更別村が実施する「更別村SUPER VILLAGE構想」において、100歳までわくわくして暮らす街づくりを支える医療データ解析を本学が一部担っています。ほかにも、社会に必要とされるデータエンジニアの育成をめざす、教育・研究・実践の場として、帝国データバンクと共同で「Data Engineering and Machine Learningセンター」を設立し、コロナ禍における個別企業の倒産傾向分析などに取り組んでいます。

最先端の教育設備を備えた「滋賀大学大学院Future Class Room」。オンラインの画面と資料を同時に投影し、電子ペンで書き込めるなど、直感的な授業が実施可能。

最先端の教育設備を備えた「滋賀大学大学院Future Class Room」。オンラインの画面と資料を同時に投影し、電子ペンで書き込めるなど、直感的な授業が実施可能。

──教員採用に際して、どのような工夫をしていますか。

一般的に、学部新設の際には学内の先生が異動することが多いのですが、データサイエンス学部新設の際には、外部からの公募採用を行いました。目的に合致した優秀な人材が集まっていますので、教員同士のコミュニケーションの面でも非常に風通しのいい学部です。

また、通常の教員とは別に、教育には携わらず、企業との共同研究に専念する研究者の登用も進めています。そうした方々の中から、教育にも積極的に関わりたいという希望があれば、通常の教員として採用する柔軟な運用を考えています。

さらに2023年度から、データサイエンス・AIイノベーション研究推進センターの特任として、学外の方に本学の研究に関わっていただくという新しい試みを始めています。これまでのところ上手く運用できているようなので、今後さらに人数を増やす予定です。こうして積極的に外部の優秀な人材も登用することで、多様な視点や専門的な知見を取り入れ、研究の幅を広げています。

大学発ベンチャーを育て
若い世代の地域貢献を後押し

──地域連携や社会との共創、産官学連携については、どのような取り組みがありますか。

現在は企業との連携が中心ですが、今後は行政との連携も強化していきたいと考えています。本学には社会調査に強い教員も多く在籍していますから、世論調査をはじめ、県や市が行う各種調査にも大いに協力できることでしょう。

地域社会に貢献する学生を育てることもまた、国立大学らしい地域との共創・連携の形だと思っています。本学の教育研究を基に、新たな技術やビジネス手法を取り入れた企業を「滋賀大学発ベンチャー」として認定・支援する制度があるのですが、2018年以来、既に5つのベンチャーが誕生しています。例えばデータサイエンス学部4回生のときに「mitei(ミテイ)」という会社を創業した井本望夢さんは、「滋賀をデータ活用先進地域に、そしてデータサイエンスのシリコンバレーにする」という強い志で精力的に取り組んでいるようで、非常に頼もしく感じます。

日本の美意識と価値をAIに
伝統的な地域資源活用を目指す

──今後力を入れていきたい取り組みや目標・ビジョンをお聞かせください。

データサイエンスと聞くと理系のイメージが強いかもしれませんが、社会課題の解決や地域のリソースを活かす上でもデータサイエンスは非常に重要な役割を果たします。

京都ほどの密度ではありませんが、実は滋賀にも多くの寺社仏閣があり、伝統的な観光資源に恵まれた地域です。ただし現在は、そうした資源を十分に活かしきれていません。それをデータサイエンスの力で活性化させたい。

そのために例えば、生成AIに日本の伝統的な美の価値を学習させる必要があるでしょう。絵画や音楽も難なくAIが生み出せるようになってきましたが、AIが持つ膨大なデータベースに、日本的な美の感覚はどれほど含まれているでしょうか。現状ではAIに絵を描かせると、どこか洋画を模した絵ができ上がるはずです。あるいは、近江商人の「三方よし」といった日本的な発想法も、今のところAIが不得手な領域です。

そうした課題をクリアし、日本の伝統的な美意識や考え方をデータサイエンスと組み合わせることができれば、古くからの資源に恵まれた地域の観光業に活かせると考えています。本学の持つデータサイエンスの先見性を活用し、データとアート、もしくは日本的な哲学・思想が交差する領域で、新たなチャレンジをしていければと考えています。

経営分析用の演習室。多くの演習を繰り返し、データ分析力を磨く。

経営分析用の演習室。多くの演習を繰り返し、データ分析力を磨く。