2022年4月開設!

現代ビジネス学科データサイエンス専攻

デジタル社会不可欠な学び。
元Yahoo!のプロから学べる!

デジタル社会に不可欠な学び データサイエンスとは?

WHAT'S DATA SCIENCE?

これからの社会は、
デジタルとリアルの融合で
発展していく。

みなさんも日々の生活のなかで“AI”や“ビッグデータ”、“データサイエンス”という言葉を耳にしたことがあるのではないでしょうか?今や、Yahoo!やGoogleなどのポータルサイトで情報を検索したり、Amazonや楽天でネットショッピングすることもInstagramをはじめとするSNSへの投稿も、すでに私たちはデジタルとリアルの境目のない社会で生きています。
2021年4月より開設する現代ビジネス学科AI・データサイエンス活用副専攻では、この急速に進展するデジタル社会に求められる新しい教養である「データサイエンスのリテラシー」を備え、地域社会やビジネスの領域で活用することができる人財の育成を目指します。
そして、2022年4月には、4つ目の専攻としてデータサイエンス専攻を開設し、さらに実践的な学びへと展開します。

現代ビジネス学部 現代ビジネス学科 学部長 
松本 茂樹 教授

みなさんも日々の生活のなかで“AI”や“ビッグデータ”、“データサイエンス”という言葉を耳にしたことがあるのではないでしょうか?今や、Yahoo!やGoogleなどのポータルサイトで情報を検索したり、Amazonや楽天でネットショッピングすることもInstagramをはじめとするSNSへの投稿も、すでに私たちはデジタルとリアルの境目のない社会で生きています。
2021年4月より開設する現代ビジネス学科AI・データサイエンス活用副専攻では、この急速に進展するデジタル社会に求められる新しい教養である「データサイエンスのリテラシー」を備え、地域社会やビジネスの領域で活用することができる人財の育成を目指します。
そして、2022年4月には、4つ目の専攻としてデータサイエンス専攻を開設し、さらに実践的な学びへと展開します。

現代ビジネス学部 現代ビジネス学科 学部長 
松本 茂樹 教授

“デジタル”や“データ”って
理系の分野では?

“デジタル”や“データサイエンス”と聞くと、どうしても理系学部の学びをイメージする人が多いのではないでしょうか? しかし私たちが伸ばすのはAIシステムの開発や設計をできる技術ではなく、デジタルやデータを活用して地域課題を解決したり、新しいサービスやビジネスモデルを生みだすことができる力です。

データサイエンスってなに?

インターネットの普及やAIの発展により、効率的に扱えるようになったビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを活用して、医療や教育など幅広いシーンでの課題の解決や新たな価値を生みだすことができる知識と力を学ぶ学問、それがデータサイエンスです。

兵庫大学が育てる
デジタル人材とは?

本学の現代ビジネス学科では、経済学・経営学を通じて学ぶ理論をベースとして、ビジネスや公共政策の分野でどのようにしてデータサイエンスのリテラシーを活用していけるかを考え実践できる人材を育成します。また、自治体や地場企業などとの連携によるPBL(課題解決型)学習による実践的な学びから、地域課題の解決に主体的に関わっていける人材の育成も目指します。

LEARNING

あなたの身近にもある
データサイエンスを
活用したサービス

顧客データを分析して
売上予想や商品仕入れなどに活かす

コンビニエンスストアの
POSシステム

ユーザーの閲覧履歴からニーズに
合わせた商品情報を配信する

インターネット広告

コンテンツの乗車率や来場客の消費行動を
分析して顧客満足度を向上させる

テーマパークのマーケティング

過去の事例や蓄積したデータをAIに
学習させることで人件費を削減した

コールセンターの
AI化

膨大な量の音声データや文法を
活用することで世界の言語に対応した

音声自動翻訳ツール

スマートフォンのセキュリティにも
活用されている本人確認の

顔認証AIシステム

PICK UP

ピックアップカリキュラム

現代ビジネス学科カリキュラム

地域ビジネス×データサイエンス

データ活用で
観光客を増やした老舗温泉街

1300年以上の歴史を持つ兵庫県北部にある城崎温泉は、観光誘致とインバウンドの取り込みを一つの目的として行政と企業がタッグを組み、AIやデータサイエンスを取り入れた施策で成功させました。
スマートフォンなどに入っているICカード機能を利用したデジタル外湯券を発行し、キャッシュレスで温泉めぐりや買い物を楽しめるようにするだけでなく、観光客の消費行動データを集計・分析することでイベントや導線の改善に取り組んだのです。その結果、このデータ分析の導入から4年で30倍ものインバウンド需要の獲得に成功し、今もなおイノベーションは進行中です。

公共政策×データサイエンス

ふるさと納税事業で
寄附額全国2位となった町の
データ戦略

宮崎県にある人口1万人の小さな町、都農町をご存知でしょうか。この他自治体と同様に観光資源も特産品も潤沢に要しているわけではない町が、大手ECサイトを分析し、データサイエンスを活用することで、ふるさと納税で全国2位の寄付金を集めることに成功したのです。
これまで町がPRしたい商品を一方的に返戻品としてきた体制から、レビューや寄付者の満足度やニーズ、購入履歴などのデータを分析して商品開発やサービスに活かすように改善しました。その結果、当初400万円弱だった寄附額は4年後には100億円にも届く勢いで伸び続け、これまでに累計280億円以上もの寄附額を集めています。

現代ビジネス学科でデータ活用を学ぶ意味

MESSAGE from PROFESSOR

「Mr.検索」と呼ばれた男
宮﨑 光世 教授

インターネットに魅せられ
東京大学大学院を中退してYahoo!JAPANへ。

東京大学に在籍していた1990年代、まだ一般には普及していなかったインターネットに触れ、研究費を稼ぐためにWebサイト構築やインターネット教室、経営者への助言等の事業をおこなうようになり、その無限の可能性に魅了されたのを覚えています。1995年の阪神淡路大震災で明石市の実家が被災したことを機に「1回しかない人生、自分がやりたいことをやろう!」と大学院を中退し、創業間もないYahoo! JAPANへ入社しました。
今や皆さんがあたりまえのように使っているインターネット検索など、さまざまなサービスの立ち上げに関わり、人力中心の登録型検索から最新技術を駆使したクロール型への転換、シリコンバレーのエンジニア・データサイエンティストと連携してのAI技術の導入などをサービス責任者として担ってきたことから、いつしか業界では「Mr.検索」と呼ばれるようになりました。

地方自治体の地域課題解決にデジタルの力を活用。

その後も、神戸市がスタートアップ支援として導入したコーポレートフェローシップ制度(民間人材活用)のフェローとして、中学生から若手起業家まで将来を担う起業家の卵に対してシリコンバレー現地で最先端の現場を体感させるプログラムの実施や、他にも、Yahoo! JAPANのビッグデータを地方自治体の地域課題解決に活用するデータソリューション事業を通じて、富山県や青森県など多くの自治体とのプロジェクトに携わってきました。
社会でDX(Digital Transformation)の重要性が叫ばれているいま、コロナ禍によりデータ活用、デジタル化の進展という一面をもたらしました。人々の動向がこれまでにない形で可視化され、物理的な移動をともなわないワークスタイルが浸透しました。どうせならその波にのり、どんな仕事をするにしてもデータや技術を味方にして進化させていく、そんな行動の助けになる力を身につけてもらいたいと思っています。

宮﨑 光世 教授(2021年4月就任)

長年にわたりAIの研究を続けてきた
高野 敦子 教授

ここ10年で身近になったデータ分析。

統計学やデータ分析、AIなどと聞くと少し難しく感じるかもしれません。特に数学的に捉えようとすると、苦手意識を持ってしまう人も少なくありません。ですが、昨今ではAIによる技術はあらゆるところで活用されていますし、実は中学校や高校の授業でも統計学やデータ分析に関連する学びにすでに触れているのです。
10年前は統計学の講義をしていて学生が初めて聞くような内容だったことも、今では入学前に学んできているケースが多く「どこかで聞いたことがある」となる学生がほとんどです。ニュースや新聞でもグラフが多用されていますが、そのようなグラフをきちんと読み取ることができるということは統計学やデータ分析の基礎知識が身についていると言えます。

デジタル社会に求められる人材を育てる。

現代のビジネス社会では、分野を問わずデータを扱うことができる人材が求められています。データ分析の考え方や使い方を身につけることで将来の幅は大きく広がるはずです。
本学科のPBL学習においても、地域の課題解決のために「どのようにデータ分析を行うのか?」という視点を持って、データから導きだされた結果をどのように解釈して「どう活用するのか?」ということを判断できる力を養うことができます。そして、データを読み取ることで世の中にある気づいていない関係性を見つけ出して、データの活用によって課題を解決へと導くことができるようになります。
本学科には、さまざまなビジネス分野の専門教員が在籍しています。データ分析は一般的に、仮説がなければ良い分析はできないと言われています。その仮説とは、そのビジネスや地域の本質を分かっていなければ立てることができません。本学科の教員たちが教える専門知識を学び、幅広い分野でデータ分析を活用できる人材へと成長してください。

高野 敦子 教授

LEARNING PROCESS

基礎学習

  • 事例学習

    グローバルなビジネス社会で進化する技術革新を知って未来への可能性にワクワクしながら、課題解決へのモチベーションを高める。

  • ディスカッション

    AIやデータサイエンスが私たちにとってどのような意味を持つのか、仲間とディスカッションを重ねながら共通の理解を深める。

PBL(プロジェクト型学習)

  • 課題を理解

    共感をもって地域のリアルな話に耳を傾け、よく観察して、課題を構造化し、ペインポイントを特定していく。

  • データで理解

    状況を把握したらデータで説明することを試みる。不完全でも試行錯誤しながら経験値を増やしていくことを目的とする。

  • ファシリテーション

    現場の人や仲間など関係者の多様な意見を引き出し、それらを整理して共感を得られるビジョンにまとめていく力を養う。

  • リーダーシップ

    データに基づき、ストーリーをもってビジョンを語ることができるよう自分なりのスタイルを構築していく。

ありがとうのプロフェッショナルへ。 ありがとうのプロフェッショナルへ。

よくあるご質問