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データサイエンス学部の1期生である2年生の土田真緒さんと、1年生の丸西遼さん。二人はどうして、データサイエンスを学ぶことにしたのか。そのきっかけや大阪成蹊大学を選んだ理由、学校生活のことや勉強のことなど、上阪彩香先生との座談会からリアルな思いに迫ります。

少人数制と実践的な学びに惹かれて

上阪：
お二人がデータサイエンスに興味を持ったきっかけを教えてください。

▲左から　上阪講師　丸西さん　土田さん

丸西：
高校時代のバスケ部のマネージャーとしての経験から、データサイエンスに興味を持つようになりました。試合の時のシュートの回数や確率などのデータを集めて分析して、選手たちにアドバイスをしたことがありました。その時、そのデータを選手たちが真剣に見て参考にしてくれて、チームに貢献できたことが嬉しく感じました。高校の授業で簡単なプログラミングをやってみて、楽しかったことも理由のひとつです。

土田：
高校で情報系の授業がありました。パワーポイントで資料を作るといった初歩的な学びでしたが、それがとても楽しく、情報系の学びに興味が湧いて。そんな時、データサイエンス学部があることを知り、もっと専門的に学びたいという気持ちが大きくなっていきました。

上阪：
日常の中でデータに触れる機会は、意外とたくさんあります。大阪成蹊大学のデータサイエンス学部を選んだのは、なぜでしょうか？

土田：
高校3年生の時に参加したオープンキャンパスで、ドローンやデータなどを活用した災害対策の講義を聞いて、データサイエンスが私たちの生活に根付いていることを知り、興味を持ちました。また少人数制で、学習へのサポート体制が整っていることや、新しい駅前キャンパスで学べるというのも決め手でした。

▲オープンキャンパスでのドローンデモの様子

丸西：
私は、さまざまな分野の教員がそろっているところに惹かれました。高校時代に進路を決める時、将来どんな仕事に就きたいかが明確には決まってなくて。データサイエンスを通して、ビジネスやスポーツ、医療、教育などの多くの分野に触れることで、視野を広げ流ことができるのでは、と思い入学を決意しました。また、最新の機器が揃っていることや、プログラミングで動かすドローンや自律走行ロボットなどを扱いながら、1年生のうちから実践的に学べることも、他の大学にはない魅力でしたね。

上阪：
丸西さんの言う通り、データサイエンスは多くの分野と紐づいています。学生により専門的に学んでもらうため、2025年には履修モデルに相当する「ビジネスデータサイエンス」「先端情報戦略」「スポーツ?健康データサイエンス」と、3つのコースに細分化します。専門性の高い学びが実現できることは、大阪成蹊大学データサイエンス学部の強みだと思います。

アドバイザー制があるから、文系?理系問わず安心

上阪：
入学するにあたって、何か不安に感じていたことはありましたか？

土田：
私はもともと文系で、数Ⅰと数Aしか学んでいませんでした。ですので、数学の勉強は特についていけるか不安に感じていました。

丸西：
私も文系出身なので勉強への不安もありましたが、それよりも男女比のことが気になりました。理系の学部はどうしても男子が多く、女子校出身の私が友だちを作れるのか、気がかりでしたね。

上阪：
実際に入学してみて、感じ方に変化はありましたか？

土田：
数学を基礎から学べるカリキュラムが整っていたので、文系出身の私でも、授業についていくことができています。数学が嫌いなわけではなかったので、微積分からやり直して、今では楽しく学べています。文系?理系を問わず、興味さえあれば学びを深めていくことができ、苦手も丁寧にフォローしてもらえるのが、この学部の魅力だと思います。

上阪：
土田さんは、選択科目の数学の授業も受講されていますね。丸西さんは、入学してみて感じ方は変わりましたか？

丸西：
最初は上手く馴染めるか心配でしたが、私の学年には女子学生も割と多く、すぐに溶け込むことができました。また、グループワークを用いた授業が豊富にあり男女問わず活発にコミュニケーションを取る機会があるおかげで、男子学生とも自然と仲良くなっていきました。今では学部内でも女子だけのグループでいることはほぼなく、男女関係なく友人関係を築くことができています。

上阪：
お二人が安心して学習でき、充実した学生生活を送れているのは、少人数制で話しやすいことやグループワークの多さが影響していると感じます。
学習面といえば、教員が学生を個別に担当する「アドバイザー制度」についてはどうでしょうか？

丸西：
入学したばかりの時、履修登録についてアドバイザーの先生と面談したのを覚えています。どんな授業を週にどれくらい取ればいいのか、私の学習スタイルに合わせて一緒に考えてくださり、とても助かりました。先生がアドバイザーとして寄り添ってくれ、学修についての質問や学校生活の相談、進路の悩みなどを聞いてくれるので、学生にとってはありがたい制度ですよね。

上阪：
それはよかったです。実際に私も、担当の学生からいろいろな相談を受けることがあります。アドバイザー制度をどんどん活用して、安心して学んでもらえると嬉しいですね。

理論と実践の繰り返しで身に付く、データ活用のスキル

上阪：
データサイエンス学部の学びで、特に印象的だった授業はありますか？

土田：
私は「プログラミング基礎」で、ゲームを作る課題に挑戦したことが印象に残っています。高校生の時はプログラミングといっても、スクラッチ（※）という方法で、ゲーム内の駒を動かすくらいでしたが、授業で実際にプログラムを書くことができて、達成感につながりました。高校生の時はできなかったことが、大学生になってできるようになる、充実した学修のおかげで、成長を感じています。

（※）ブロックを組み合わせることでプログラムを作るプログラミング学習ソフト

丸西：
「成蹊基礎演習１」という授業が印象的でした。「駅前キャンパスの省エネ化」をテーマに、消費電力のデータからグループで話し合いを重ね、課題解決に必要なデータを集めて分析し、解決策を提案するという実践的な内容でした。

▲地上8階の駅前キャンパス。ドローンと魚眼レンズを使って撮影された。（データサイエンス学部インスタグラムより）

上阪：
「成蹊基礎演習１」は、入学してすぐの1年生前期にある授業ですね。経験してみてどのように感じましたか？

丸西：
とても緊張しましたが、貴重な経験になりました。グループワークでの調査結果を発表して、積水ハウス株式会社の執行役員の方から講評をいただけたことは、自分の成長につながったと感じています。また、他チームの考察や発表はどれも面白く、刺激を受けました。

上阪：
データサイエンス学部は、1年生のうちから実践的な授業も多いですよね。まず実際にやってみることで感覚を掴み、考えやイメージを膨らませる。その後、講義を聞いてじっくりと理解、研究することで学びを深めていく。その繰り返しが、身に付く学習につながると感じています。

2年生の土田さんは、身に付いたと手応えを感じた授業はありますか？

土田：
「データ可視化」の授業では、多くの発見があり、手応えを感じました。駅にある時刻表や甲子園球場の電光子掲示板など、身近にあるものを題材に、ヒトの視覚情報処理や認知の性質、データを表現する技術を学ぶ科目です。調査データから色の割合や光の強さを調整するだけで伝わり方が変わることが分かって、驚きでした。普段目にしているものも、理論に基づいてデータを可視化すると全然違う見せ方になるんだ、という発見がありました。データサイエンスに対する理解が深まり、考えが広がったことでレベルアップを実感しました。

上阪：
データサイエンス学部の学びは、実践することで格段に理解が深まりますよね。1年生から始まる「未来クリエーションプロジェクト」も、データサイエンスの最先端の技術や知識が学べる実践的な科目で、面白いと思います。丸西さんは実際に取り組み始めたばかりですが、感触としてはいかがですか？

丸西：
データの処理や分析など、前から興味のあった分野を学べていることが充実感につながっています。オープンキャンパスでドローンの操縦をされていたのが印象的だったのですが、このプロジェクトが始まって早速、プログラミングを使って、自分でドローンを飛ばすことができるようになりました。3年前期まで続くプロジェクト型科目で、そこから卒業研究が始まるので、理論と実践の学びの“繰り返し”を大切に、どんどん理解を深めていきたいと思います。

1年生からチャレンジできる環境

上阪：
今、大学で何かチャレンジしていることや、これからチャレンジしたいことはありますか？

土田：
今年の夏は、情報システムやネットワークの基礎知識をしっかり身に付けたいです。そのために、ITパスポートという資格を取りたいと思っています。

上阪：
それはいいですね。データサイエンス学部は、資格を取得するにはいい環境だと思います。基本情報技術者試験をはじめとする国家試験や、ITパスポート、データサイエンティスト検定などの情報系の資格はもちろん、高等学校教諭一種免許状（情報）も、特定の授業を履修することで取得できます。本学では、資格や検定試験に合格すると報奨金が支給されるのも、ありがたいですよね。
ちなみにお二人は今、どんな職業や業界に興味を持っていますか？

丸西：
私は、スポーツにまつわるデータサイエンスに興味があります。オープンキャンパスでドローンの他に、眼鏡の形をした視線計測装置であるアイトラッカーを使ったデータ分析を体験したことが影響していると思います。アイトラッカーは、選手本人も気付かないような視線の動きを解析して、細かい情報も「見える化」できるというデータを駆使した先進的な機械で、衝撃を受けました。

▲アイトラッカーを着用した学生

土田：
業界は明確には決まっていませんが、データ分析を用いたビジネスコンサルタントをやってみたいと考えています。生活に根付く課題をデータで解決することに携わりたいです。

上阪：
興味のある業界や職業が決まっているなら、インターンシップに行ってみるのもいいですね。社員の方やインターン生との触れ合いは、学校とは違った刺激が受けられると思います。実際に業務を行うことで、授業の理解を深めるだけでなく、新たな発見や学びがあるのではないでしょうか。
お二人とも1年生からプレゼンテーションやグループワークを通して人前で話すことを多く経験されているので、きっとどこに行っても大丈夫だと思いますよ。実践的な授業やプロジェクトでの経験は、社会に出てもきっと強みになります。

データサイエンスと私たちのこれから

上阪：
データサイエンスは、ビジネスやスポーツ、医療、教育など関わる分野が多岐にわたり、私たちの生活にあふれています。
お二人は、データサイエンスの魅力についてどのように考えていますか？

土田：
これからの社会において、IT人材はどの業界でも重宝するといわれていて、私たちの生活に欠かせないものにも必ずデータサイエンスが付随するようになっていくと思います。その将来性に、大きな魅力を感じています。

上阪：
日本ではIT人材の少なさも問題視されています。土田さんの言うように、専門性と将来性のある分野として、データサイエンスは今、注目を集めています。

丸西：
私は高校時代の経験から、マネージャーでありながら選手と同じ目線に立ち、サポートができたのはデータサイエンスのおかげだと感じています。また、データの利活用を通して、視野が広がることが魅力だと思います。どんな業界や領域であってもデータは活用されているため、まだやりたいことが決まっていなくても、興味さえあれば飛び込んでいける。その先の受け皿は、いくらでもあると思います。

上阪：
関連する分野の幅広さは私も常に感じています。
データサイエンスが活かせる領域に、文系?理系というのは関係ないと思います。私の専門分野では文学作品や浮世絵を研究していて、一見すると数学とは程遠いと思える分野ですが、数理的な視点を持ち込むことで面白い発見があります。新たな気付きをもたらしてくれる面白さは、データサイエンスの特権だと思いますね。
この学部での学びは、データサイエンティストとしての第一歩。これからも一緒に成長していきましょう。