充実の教育体系で文系出身者も安心　企業連携を通して身につく実践力～滋賀大学～

【田原 弥さん 博士課程（前期）2年】

学部時代に始めたテーマを引き続き大学院でも研究
　高校では理系クラスに在籍していました。学問としては数理的な分野に関心がありましたが、学びの応用先としては経済や一般社会の方に興味があったので、大学は理学部や工学部よりも、データサイエンス学部の方がより実世界やビジネスにつながるのではないかと考え、滋賀大学データサイエンス学部に進学しました。

　学部生として過ごした4年間を振り返ると、企業が保有する実際のデータを使わせていただく機会が多かったことが印象に残っています。滋賀大学は様々な業界の企業と連携しているので、学部生のうちから実データに触れることができたり、企業との共同研究に携わらせてもらったり、座学だけでは得られない実践的な学びがあると思っています。

　私の場合は「帝国データバンク／滋賀大学 Data Engineering and Machine Learning センター」の研究員として、自治体による企業誘致政策に関するプロジェクトに参加しました。その自治体では政策運営にデータ分析を活用する試みがあり、研究員として現場の方々に活用していただけるような分析モデルの開発を目指しました。公共事業ならではの制約もあって、試行錯誤の日々でしたが、良い経験ができました。

　データサイエンスの分野は進化が早く、学びの環境も日々変化しています 。データサイエンス研究科の大学院生には昨年度からChatGPTのエデュケーション版が配布されるようになったので、日々の研究活動に活用しています。世界中の最新情報を効率的に収集でき、研究の立ち位置や方向性を把握しやすくなりました。

　現在は「ランダムフーリエ特徴量を用いた非負行列因子分解による教師あり学習」というテーマで研究を進めており、修士論文として仕上げる予定です。また、就職活動も開始しました 。将来は金融やインフラ系の業界で、データサイエンスやデジタルに関係する仕事に就きたいと考えています。

【宮本 かぐらさん 学部3年】

文系出身でも問題なし！将来は製造分野で活躍したい
　もともとは文系志望でしたが、高校でサイエンスプロジェクトに参加したことがきっかけで、理系分野に興味を持つようになりました。どの学部や学科に進むべきか絞り込めていなかったのですが、課題研究で統計学を学んだ際に、データサイエンスは物事の見方や分析方法を知る学問だと教わり、これを学べば将来的にいろいろな分野に応用できるのではないかと考えました。
滋賀大学データサイエンス学部は2次試験に数学がありますが、数Ⅲが必須ではなく、数ⅡBまでの範囲で受験できました 。データサイエンスを学ぶ上では数学の知識が必要ですが、文系出身の学生が多いことから1年次に微積分の授業があり、丁寧な指導内容のおかげでスムーズに学ぶことができました。

　これまでの2年間で受けた講義の中で、印象に残っているのは「価値創造方法論」です。この講義では企業でデータサイエンスを活用している方々を講師としてお招きし、毎回異なる分野の専門家から実社会におけるデータサイエンスの活用について教わります。その中でも特におもしろかったのが化学製品を手掛けるメーカーの方のお話でした。その会社では、できるだけ薄くて剥がれにくい接着剤の開発に取り組んでいましたが、薄さと剥がれにくさはトレードオフの関係にありますから、データを駆使して課題を解決し、目指す製品を仕上げたそうです。

　3年次から、様々な分野とデータサイエンスとの融合を学ぶ選択必修科目が始まります。これまでの学びを踏まえて、医療統計の理論と演習をセットにした授業と、バイオインフォマティクスの授業を履修するつもりです。

　学部卒業後は大学院進学を希望しています 。大学院で理論と実践の両面で専門性を高め、製造分野でデータサイエンスを活かして社会に貢献したいと考えています。