DSI（Data Mining and Service Science for Innovation：ディー・エス・アイ）
このプログラムでは、新しい価値の創造をもたらすサービスイノベーションを実現するイノベーターを育成・養成します。従来、イノベーション（革新）は新商品の開発などからもたらされてきました。しかしながら近年、イノベーションは新しいサービスを中心に形作られることが多くなってきており、イノベーターに求められる能力は変わりつつあります。グーグルは、膨大なクリックストリーム（WEBのアクセス履歴）やリンク情報から検索や広告につながる新しいサービスを創造し、巨大な市場を生み出しました。Facebookは人とのつながりをWEB上で実現するサービスを提供し、国という枠組みさえ変える力を持つようになりました。新しいサービスの創造は生活に大きな変化をもたらし、サービスイノベーションはこれからのグローバル社会において決定的な役割を担っていきます。その担い手であるイノベーターはどのような能力を持つべきしょうか。
イノベーターが持つべき能力には、第一に複雑な事象を科学的に捉え、解釈できる力、第二に新しい知見を見つけるだけでなく、それを駆使した企画力と実践力、実際に行動を起こす力が必要です。一言で言うなら、イノベーターはビジネス（価値創造プロセス）のダイナミクスを科学的に理解し、新しい知見をベースに新しいサービスを創造しうる人材と言えます。上で触れたグーグルやFacebookは膨大なデータ蓄積をもとに新しいサービスを設計し、独自のビジネスモデルを構築しています。最新の情報技術を駆使し、新しいサービスを創出し、新しい価値を実現するビジネスモデルを構築する、商学部のDSIプログラムはこうしたイノベーターを育成します。
商学部のDSIプログラムでは特にデータマイニング（下記を参照）に重点を置いています。ビックデータと呼ばれる巨大なデータ資産は多くの企業の関心を集めています。グーグルやFacebookのように、うまく活用できれば産業そのものを創り出すことも可能だからです。そのときに鍵になる技術・スキルがデータマイニングです。巨大なデータから有用な情報を創り出し、ビジネスに活用することができる、つまりデータマイニング技術の習得はイノベーターへのステップとなります。DSIプログラムでは、消費者行動に関する大規模データを用いて企画立案のためのリサーチ力、コミュニケーション能力を鍛えていきます。産学連携プログラムでは、コクヨ、シャープ、アフラック、JCB、シャープ、三菱食品、リクルートなどに勤める先輩からの助言（OB/OG紹介）が得られることもあり、共同企画開発においてはフィールドワーク（DSIプログラムのフィールドワーク）やワークショップ（産学連携ワークショップ）において現場の方々との意見交換が行われます。このプログラムは実践をベースに企業とのコラボレーションで人材育成を行うもので、他の大学とは大きく異なり、極めて実践的な能力を涵養します。自らの手でまったく新しい価値を創造してみたい方、DSIプログラムにチャレンジしてみませんか。
データマイニング(Data Mining) - データからの知識発掘 -
大規模なデータベースから発見されたパターンやルールを知識ベースとして蓄積・学習し、新しい知識を発見・学習するプロセスである。データマイニングシステムとは、このような知識をデータベースから発掘する知識獲得システムであり、これらの獲得された知識を知識ベースとしてコンピュータ内外に蓄積している。またそれは、人間の介在を最小限に抑えながら、新たな知識の生成を達成しようとするものである。データマイニングは、ナレッジ・ディスカバリー・イン・データベース(Knowledge Discovery in Database)、略してKDDと呼ばれることもある。
本プログラムを通じて、私が学生に養って欲しいのは、最後まで自分で成し遂げる力。これは非常に困難なことであると同時に、ビジネスの世界では最低限必要とされる力でもあります。受験勉強で経験してきたような、効率的に決められたことを覚えるといった座学ではなく、自分で何かをクリエイトしていくということは、非常に魅力的で面白いことです。ビジネスにおいては、自分の力で成し遂げたことが、利益であったり、人の笑顔であったり、何かしらの成果を生み出します。自分の力で未知のものを創り上げていく、そして自分のアイデアが世の中で生かされる。そこにある達成感は素晴らしいものですし、こうした取り組みそのものが学生にとって非常に興味深い事だと考えます。
今回のプロジェクトでは、実践教育プログラムの段階で企業へのビジネス提案を行います。実際にビジネスとして成立するプランを企業に提案するためには高度な問題設定能力が求められます。そのためには「現場を知る」ことも大切です。消費者の購買行動を知るのであれば、実際にレジに立ってみないとわからないことがたくさんあります。教育の場で与えられたプログラムの組み合わせでは答えの出ない、不可解なデータへの判断力も大切になります。また、産学連携ワークショップでは非常に厳しいスクリーニングが行われます。企業から求められるのは、自ら問題を発見し、それを解決へと導き、利益に結びつく企画を立て、そしてプレゼンテーションするといった能力です。悔し涙を流す学生もすくなくないかもしれません。しかし、今後ビジネス界に身を置く限り、この厳しさを乗り越える力が必要です。初年度、2年度は20人程度の少人数でスタートし、運営ノウハウを蓄積、質の高い教育プログラムを開発します。それらをもとに、将来的には効率の良いコースウェアを開発し、50人規模での運営を行います。皆様の本プロジェクトへのご理解とご協力を賜りますようお願い申し上げます。
当面は20人程度の少人数でスタートします。将来的には50人規模での運営を行います。DSIプログラムの修了生が日本経済を牽引していく、そんな将来を夢見ています。
矢田勝俊 関西大学商学部教授（経営学博士）
1997年、神戸商科大学大学院経営学研究科博士後期課程修了後、大阪産業大学経営学部を経て、2000年、関西大学商学部に着任。大学院時代から複数の企業内で情報化の現場経験を積み、データマイニングのビジネス応用に関して研究。日本人として初めてKDD&DM(国際ジャーナル)に採択される。2006-2007年、コロンビア大学ビジネススクール客員研究員、現在、DSIプログラム統括責任者、データマイニング応用研究センター長を兼任。主に顧客・店舗管理、商品評価、消費者行動モデリングに関するデータマイニングに取り組んでいる。
DSIプログラムでは海外連携にも力を入れており、これまで継続的にヨーロッパ、アメリカのトップスクールで学生が研究発表を行っています。
国際ワークショップなどで研究報告を行い意見交換することにより、英語でのプレゼンテーション能力の向上に加え、新たな研究の方向性を見出すことができるなど、良い機会となってます。
| DSI関連科目 | 単位 | 配当年次 | 備考 | |
| 第2類 共通科目 | 情報処理応用演習 | 2 | 1 | DSI選択科目 |
| 経営情報論 | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| 経営統計 | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| データ分析論 | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| 第3類 応用科目 | 経営システム論 | 2 | 2 | DSI選択科目 |
| 消費者行動論 | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| データ・マイニング論 | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| マーケティング・サイエンス | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| マーケティング・マネジメント | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| マーケティング・リサーチ | 2 | 2 | DSI選択科目 | |
| 第5類 実践科目 | 産学連携プログラム基礎 | 2 | 3 | DSI必修科目 |
| 産学連携プログラム応用 | 2 | 3 | DSI必修科目 | |
| サービスサイエンス基礎 | 2 | 4 | DSI必修科目 | |
| サービスサイエンス応用 | 2 | 4 | DSI必修科目 |
サービスイノベーション特別プログラムに関連する上記14科目28単位の中から、必修科目である第5類実践科目「サービスイノベーション特別プログラム（DSI）」4科目8単位を含み、計8科目16単位を修得した場合にサービスイノベーション特別プログラム（DSI）を修了したものと認定し、「サービスイノベーション特別プログラム（DSI）修了証」を授与します。なお、必修科目は、段階的に履修することが必要であり、不合格となった場合、次学期配当の科目は履修できません。
- 【履修にあたっての留意事項】
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- ア．3年次配当科目と4年次配当科目の一部は原則として継続履修することが必要です。その際、選抜等を行う場合があります。
- イ．2年次秋学期に開催される説明会に参加し、詳細を把握してください。
