メッセージ

担当者

aoyama

慶應義塾大学 大学院
理工学研究科 委員長
青山 藤詞郎

 ビッグデータは、新しいIT経営のキーワードとなり、現在は、Webビジネス等の関わりが大きいですが、製造業との関わりも大きくなってきています。例えば、我が国のある建設機械メーカでは、全世界で稼働している建設機械の位置情報や稼働時間を分析し、省エネ運転を助言したり、地域レベルの総稼働時間から建設機械のマーケティング戦略を立案しています。また、センサーから収集した稼動監視ビッグデータを分析し、故障予測を可能にする「知的保全」という技術も進展しつつあります。理工学研究科では、SDM研究科と経営管理研究科の協力の下に、ビッグデータ分析ツールの修得、特定のビッグデータ分析の実践、統計や情報技術論やマーケティングなどの関連知識の修得を通して、ビッグデータ・イノベーションの人材育成をはかる教育プログラムを開始します。また、各種のビッグデータを提供し、他大学と連携しながらビッグデータを解析するチャレンジを企画し、全国的にビッグデータ人材育成の輪が拡大していくことを期待しています。

 

kawano

慶應義塾大学 大学院
経営管理研究科 委員長
河野 宏和

 大規模データの活用は、今や企業の成長に欠かせないマネジメント・イシューになっています。さまざまな分野で大きな可能性を有し、すでに活用の成果を生んでいる先進企業もみられるようになりました。その一方、ビジネスの現場で広く活用されているかと言えば、必ずしもそうはなってはいません。

大規模データをビジネスの現場で有効活用するためには、柔軟な発想と専門的なスキルを有する人材の育成が欠かせません。本プログラムでは、教育プログラムおよびケース教材の開発を通じて、大規模データの活用を主導できる人材の育成が期待されています。

 

maeno

慶應義塾大学 大学院
SDM研究科 委員長
前野 隆司

 私たち慶應SDMでは、様々なものごとの関係性が大規模・複雑化する現代のグローバル・ネットワーク社会において、技術SEEDSを精緻化するのみならず、社会の複合的なN E E D Sをシステマティックに分析し明確化することにより、実用的な人工物やサービスをデザインできる、イノベーティブな人材の育成と、具体的な実用研究成果の創出に尽力しています。また、文系・理系、学問分野、年齢、国籍、職種・職階を超えた様々なステークホルダー間の連携・協創に基づくチームでのイノベーション創出を強く指向しています。ビッグデータの分析と利活用はまさに私たちの教育・研究分野のコアのひとつでもありますので、ビッグデータの処理技術から、複雑に絡み合うSEEDSとNEEDSの構造化、実用的なシステム構築まで、慶應SDMの強みを活かして行きたいと考えています。また、他研究科や国内外研究機関・企業と連携する方法論(プロジェクトマネジメント)自体も私たち慶應SDMの学問体系の一部ですので、こちらも活かし、次世代型のイノベーティブ人材育成と新産業創出に貢献していきたいと考えています。

 

kannari

慶應義塾大学 大学院
理工学研究科 学習指導主任
神成 文彦

 理工系大学院教育においては,基礎学問領域と社会および産業での実用化とを結びつけることができる人材の育成を目的とした特徴ある教育プログラムを数多く展開できるのが望ましく,教育全体の整合性を保ちながらフレキシブルにカリキュラムを対応できる企画力と実践力がその大学院の実力を測るバロメータでもあると思います。近年,ビッグデータ利用の付加価値が急速に露わになってきました。1つの大学院に閉じることなく,積極的に他大学院との連携のもとに教育リソースを活用し,単にビッグデータ処理のスキル開発に限らず,人口構造,産業構造,国際関係等の諸問題を解決できるイノベーションを生み出せるデータの活かし方を発案できる人材の育成を強く期待します。

 

yamaguti

慶應義塾大学
理工学部 教授
山口 高平

 近年、コンピュータ高速化、記憶装置大容量化、インターネット広帯域化に支えられ、利用可能データが急増し、ビッグデータの波が押し寄せてきましたが、ビッグデータを問題解決や付加価値創出に結びつけられる人材はまだまだ不足しています。このような背景から、本人材育成プログラムでは、ビッグデータ処理ツール群を扱う能力である『スキル』と実ビッグデータからソリューションを導き出す能力である『実践力』を育成するとともに、幅広いビッグデータ関連知識を履修できる教育プログラムを開発しました。本教育プログラム、ならびに、ビッグデータチャレンジを通して他大学・企業と連携し、世の中の様々な問題にアプローチできる、創造性豊かなビッグデータ・イノベータ―が育っていくことを期待しています。

 

suzuki

慶應義塾大学
理工学部 教授
鈴木 秀男

 ビッグデータ、すなわち、大量・多様でリアルタイムに獲得できるデータの活用が叫ばれています。特に、ECサイトを介したビジネスでは、ビッグデータの分析から、ビジネス価値創造をしていく取り組みが盛んに行われています。そのため、ビッグデータを活用できる人材、いわゆる、データサイエンティストが強く求められています。ビッグデータ活用人材には、ITと統計学の専門知識と目的指向の分析経験が必要です。本人材育成プログラムでは、経営科学系研究部会連合協議会(データ解析コンペティション)と連携したECビッグデータチャレンジを実施します。チャンレンジを通じて様々な視点からモデル構築及びデータ解析を行い、新たな知見を誘発し合い、実践知を共有することで人材育成に寄与することを目指していきます。

 

daimon

慶應義塾大学
理工学部 教授
大門 樹

 高度道路交通システム(Intelligent Transport Systems)の進展により、道路に設置された路側センサだけでなく、路車間通信や車車間通信を通じて、個々の自動車に搭載された車載センサからも自動車走行に関わる大量のデータが収集・活用できる環境が整いつつあります。自動車・道路交通分野におけるビッグデータには、制御や運行、運転操作や車両挙動、環境などに関する多様なデータが存在し,これらを分析、タイムリーに活用することで、道路保守や事故解析、安全支援、交通改善、災害対応などへの貢献が期待されています。ビッグデータに関する知識やスキルを履修できる本教育プログラムを通じて、自動車・道路交通分野におけるビッグデータを活用したサービス提供や新産業創出を担える人材が育成されることを期待しています。

 

sakakibara

慶應義塾大学
理工学部 教授
榊原 康文

 ビッグデータの到来は医学生命科学の分野においても顕著である。解読されたゲノムの数は、1997年時点では48ゲノムであったのに対して、現時点では12367ゲノムが解読され、24473ゲノムが解読中である。また、がんゲノムアトラスには29.9テラバイトにおよぶがんゲノムの情報が蓄積されている。生命科学におけるこれらのデータの特徴は、基本的にすべてオープンソースである。現代の医科学・生命科学研究においては、さまざまな種類のオープンビッグデータを統合して、各個の研究に利活用していくことが、研究戦略上もっとも重要な要素となっている。本教育プログラムを通して、情報を駆使して生命科学の課題に取組むバイオインフォマティシャンが育っていくことを期待しています。

 

kouno

慶應義塾大学
理工学部 准教授
河野 健二

 ビッグデータは人間にとってビッグなだけではなく、コンピュータにとってもビッグなデータです。ビッグデータから有益な情報を引き出すためには、大量のデータを効率的に処理できるプログラミング環境やツールを上手に使いこなす必要があります。数十台、時には数百台ものコンピュータを並列動作させ、問題の解決を図っていくという過程は、皆さんがこれまでに学んできたプログラミングとはまったく違った魅力と面白さ(大変さも)があります。本教育プログラムの中で、ビッグデータを扱うための『スキル』育成の面でお手伝いさせていただきます。ビッグデータの最前線で活躍でき る『スキル』を身につけて欲しいと思っています。

 

jinmu

慶應義塾大学 大学院
SDM研究科 准教授
神武 直彦

 人工衛星を中核とする宇宙インフラの整備が進む一方で、携帯電話をはじめとした地上ネットワークが爆発的に拡大しており、多様なセンサと連動して地球環境の変化からヒトやモノの状態や位置に関するデータを取得し、どこで何が起きているのか、何がどう活動しているのかを迅速に把握・解析できる環境が整いつつあります。こうした環境の変化は、限られた種類や量のデータの利活用を前提に展開されてきた様々なサービスの革新および再構築を行う可能性を持っています。そのためには、世の中の様々な課題に対して、それぞれの課題の把握に必要なデータを収集し、そのデータを適切な方法で解析し、多角的な視点で優れた意思決定を行うことで価値を創出できる人材やチームの育成が必要です。そのため、本教育プログラムにおいて、具体的な社会課題を対象に半学半教の精神で共に学び、国際的なビッグデータイノベーション人材の育成に貢献していきたいと考えています。

 

yoda

慶應義塾大学 大学院
経営管理研究科 教授
余田 拓郎

 ビッグデータというワードは、企業経営において重要な意味を持つものになっていますが、マネジメント・ツールとして使いこなしている企業は限定的です。それは、使いこなす人材の育成がコンセプトに追いついていないからです。

本プログラムでは、柔軟な発想と専門的なスキルを有する人材の育成を狙いとして、教育プログラムおよびケース教材の開発を進めていきます。今後、継続的に人材育成プログラムを充実させ、大規模データの活用を主導できる人材を育成していくことが期待されています。

 

外部機関

maruyama

統計数理研究所
副所長
丸山 宏

 少子高齢化が進む我が国において、今後の経済の発展にはデータに基づくイノベーションが不可欠です。その中で、データ分析を行う専門家、いわゆるデータサイエンティストの役割が加速度的に大きくなっていくでしょう。

私たちは、データサイエンティストがどのように育成され、社会で活用されていくべきか、我が国における「あるべき姿」を見出し、それを実現していくために、「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」事業を推進しています。

 

yada

関西大学
商学部 副学部長
矢田 勝俊

 近年、大規模データの戦略的活用は企業にとって最も重要な課題の1つです。しかしながら、多くの企業が様々な取り組みを行う中、十分な成果を得られているとはいえません。その最も深刻な原因はデータ活用に関する広範な知識と実践力を伴う人材が不足していることにあります。慶應義塾大学におけるビッグデータ利活用の人材育成の取り組みは、知識武装に加えて、ソリューションを導き出す実践力を涵養するところに他には優位性があります。イノベーションを創出し、社会を先導していく人材が育っていくものと期待しています。