多種多様なデータを駆使して社会課題を解決できる人材を養成

コンピュータに膨大な情報（データ）を解析させることによって、社会・自然・経済・人間行動に関する法則を見出す学問はデータサイエンスと呼ばれ、今日、社会課題解決への活用が期待されている。気候変動、エネルギー問題、少子高齢化、経済格差、食糧問題といった、現代の社会が抱えるさまざまな問題を解決に導くためのヒントを見出せる可能性もある学問分野だ。

そんななか、千葉大学は2024年4月に、情報・データサイエンス学部を開設する。新学部の特徴は、データサイエンスの本質の理解を図るため、データサイエンスの根幹を支える情報工学分野の科目を豊富に揃えるとともに、同大学が強みとする3分野「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」への応用に関わる多彩な科目をカリキュラムに組み込んだこと。社会のさまざまな場面で取得されたデータを分析し、意思決定の支援もしくは実行するまでの一連の流れを担うことができるデータサイエンス技術者を養成する。

データサイエンス実践の場では、情報工学分野の専門性から実践的な社会課題解決やビジネス応用まで幅広いスキルが求められる。千葉大学はそれらの場で求められるスキルを「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」「データサイエンス展開力」の3つに分類。学生の希望する進路や興味関心に合わせ、3年次に配属される「データサイエンスコース」と「情報工学コース」の2コースでそれぞれ養っていく（後述）。データサイエンスそのものを中心に、データサイエンスの応用・展開力から実現技術までを幅広く学ぶことができるのが強みといえる。

千葉大学情報・データサイエンス学部　3つの特色

1　進路に合わせた2コースを用意

社会に存在する多種多様なデータを分析し、社会課題を解決するデータサイエンス人材を育成するため、データサイエンスの応用に重点を置く「データサイエンスコース」とデータサイエンスおよびその周辺技術の高度化を目指す「情報工学コース」の2コースを設置。

前者では「データサイエンス力」と「データサイエンス展開力」を、後者では「データエンジニアリング力」と「データサイエンス力」の教育に注力する。1、2年次は共通カリキュラムで学び、3年次から各コースに配属されるが、実験・実習・卒業研究などで共同実施を行い、データサイエンスの実践の場で求められる、実現技術から応用までを見通せる視野とチームワーク力も身につけることができる。

2　千葉大学の強みを生かした実践的なカリキュラム

千葉大学の強みとして実績のある3分野「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」へのデータサイエンス応用を修得する「データサイエンス系専門科目」と、データサイエンスを支える基幹科目群を揃えた「情報工学系専門科目」から構成される実践的なカリキュラムを整備。応用先を意識した専門科目群を横断的に履修することで、多種多様なデータに触れながら、社会課題解決への糸口を見出す。

3　在学中に1回以上の海外留学が必須

千葉大学では、「千葉大学グローバル人材育成“ENGINE”」の方針に基づき、在学中に1回以上の海外留学が必須となる。留学目的や語学力に合わせた多様なプログラムを活用し、国際的な感覚を身につけていく。

【特徴的な授業やプログラム】
将来像に合わせた2コースを用意

千葉大学情報・データサイエンス学部では、3年次から「データサイエンスコース」と「情報工学コース」に分かれるが、1、2年次は共通カリキュラム。「プログラムの設計と実現」や「線形代数学」「微積分学」など共通専門基礎科目で、データサイエンスと情報工学の両コースに必要となる数学、物理学及び基礎的なプログラミング能力を習得する。

2年次からは、確率論、統計学などのデータサイエンスの基礎理論となる科目，コンピュータシステム入門、情報理論、コンピュータネットワークなどの情報工学系の科目、治療・看護学、環境工学・園芸及びデザイン工学・感性工学等への応用を意識したデータサイエンス系の科目の履修が始まる。3年次からのコース選択に向け、自分がデータサイエンスを応用して社会課題の解決を目指したいのか，データサイエンスという技術をより深く学びたいのかを考えながら履修するのが良いだろう。データサイエンス応用については、「医療統計学・疫学」「データサイエンス看護学演習」（医療・看護）、「IoTと環境センシング」「農村地理情報学」（環境・園芸）、「視覚情報処理」「ヒューマンインターフェース」（人間・感性）などの科目がある。

なお、3年次から各コースに配属されるが、実験・実習などは共同で行い、実践の場で求められる、データサイエンスの応用・展開力から実現技術まで見通せる視野と、チームワーク力を身につけていく。
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情報・データサイエンス学部パンフレット

【注目すべきプロジェクト】
千葉大学グローバル人材育成「ENGINE」

千葉大学では、2020年度以降の入学者から多くの学部・研究科などにおいて、卒業・修了までに１度の海外留学が必要となっている。短いものでは10日間程度の留学プログラムから、千葉大学と交流協定を締結している大学への長期の派遣 (交換) 留学など、留学目的や滞在期間、語学力にあわせたさまざまな留学プログラムから選択できる。

世界の共通言語である「英語」においては、リーディングとライティングは、論文レベルまで勉強。リスニングとスピーキングは、イングリッシュ・コミュニケーションという国際日本学のなかで行われている実践型教育を実施。ディベートやディスカッション、さらにはプレゼンテーション力の向上を目指し、世界に通用するコミュニケーション能力を育成する。

昨今、話題になっている生成AIなど多くの情報技術も、海外から最新の研究・プロダクトが発表されている。情報・データサイエンス分野においても、常に海外の動向を追い、学びを深めることは必要なスキルといえるだろう。
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千葉大学グローバル人材育成「ENGINE」

【入試制度】
一般選抜の個別試験は「数学Ⅲ」まで出題範囲

千葉大学情報・データサイエンス学部の令和6年度入学者選抜は、一般選抜の前期日程、総合型選抜、私費外国人留学生選抜用意されている。
令和7年度入学者から総合型選抜は学校推薦型選抜に変更となり、学校推薦型選抜の募集人員30名のうち，15名が女子枠となる。
令和6年度入学者の一般選抜の前期日程における大学入学共通テストの指定教科・科目、個別学力検査の出題教科・科目は以下の通り。

大学入学共通テストの指定教科は、「国語」「地理歴史、公民」「数学」「理科」「外国語」。
個別学力検査は、「数学」「理科」「外国語」の3教科となる。「数学」は数学IIIまでが出題範囲。「外国語」は外部の外国語検定試験で一定の成績を修めた場合、成績に応じて以下の点数を加点する。

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千葉大学情報・データサイエンス学部の設置に係る入学者選抜方法等について
※選抜方法等の詳細については、必ず入学者選抜要項及び学生募集要項で確認してください
※令和7年度入学者選抜の試験科目等は令和6年度入学者選抜と異なりますので、ご注意ください。

【想定される進路】
多様な業界で活躍できるデータサイエンティストを輩出

千葉大学情報・データサイエンス学部情報・データサイエンス学科を卒業した学生は、大学院（2024年に新設予定の本学部に関連する博士前期課程）への進学に加え、情報に関わる総合電機メーカー、通信事業者、コンピュータ系企業等において情報技術に関する研究・開発に携わるとともに、それら情報系のみならず、医療系企業、金融部門、シンクタンク、自治体など幅広く就職し、データサイエンティストなどの「データサイエンス人材」として、活躍することが期待されている。

Text by 丸茂健一（minimal）