教員紹介

　課題解決の方法を学ぶだけではなく、現実世界から課題を見つけ出す、さらには新しい価値観を創造して新たな課題を創り出すこと、そして、それらを現実のフィールドとデータ解析、ＡＩ等を用いて解決していくスキルを学べることです。

　これからの時代では、ＡＩが多くの課題を解決してくれるようになりますが、ＡＩ自体は新しい価値や課題を見つけたりすることはできません。ＡＩに使われるのではなく、ＡＩを使いこなすことを学べることが大きな魅力です。

　皆さんが普段使うスマホアプリが、世界中の何万台ものコンピュータと一瞬で連携し、巨大なデジタル空間を動かしていることを想像できますか？私の専門である「分散システム」は、この膨大なデータのやり取りを指揮し、現代社会を支える重要な基盤技術です。データサイエンスを根底から支えるこの技術を、一緒に学んでみませんか？

　「答え」を出すことはAIが得意な時代です。だからこそ、人間には「解くべき問題を見つけるセンス」が求められます。この学部では、多様な企業・組織と連携し、社会の生のデータに触れる実践的な学びが魅力です。理系の分析力と文系の洞察力を同時に鍛え、ビジネスや社会を実際に動かす手応えを感じてみてください。

　データサイエンスではなく、”ビジネス”データサイエンスなのです。授業では手法を学びながらリアルなデータを使ってチームで解を求めるワークを行うので、時に「ムズイ～」のですが、学びを通してあなたの見る世界は違ってくると思います。

　2つ、大きな魅力があると思います。１つめは手法を学ぶ、理論を学ぶ。そのうえでリアルな世界でどう考えて、手法を使うのか、を他人とコミュニケーションを取りながら学習できること。これは卒業後のビジネスの世界にとても近いものです。２つめは、新しい学部を一緒に作っていく体験ができること。これはめったにできることではありません。関大の伝統を受け継ぎながら、学部の色を一緒に染めていく体験は一生の宝でしょう。

　データの表に現れる傾向や特徴だけでなく、データの背後にある人間の行動や社会の構造を科学的に読み解ける点にあります。統計学やAI、Webデータ分析を通じて、身近な現象を理論的に説明できる面白さがあります。

　ビジネスデータサイエンス学部は、データを活用して社会課題を発見し、解決へ導く力を身につけられる点が魅力です。AI、統計、Web、GISなどを学び、ビジネスから公共分野まで幅広い領域で活躍できる基盤が得られます。

　データサイエンスは推理と同じで、データの背後に隠された未知の知識（因果関係や法則）を発見するところに面白さがあります。さまざまな角度からデータを眺めて手がかりを集め、集めた手がかりの集合から結論を導き出す過程には、謎解きと同じ面白さがあります。そして、得た知識をもとに実際のビジネスの現場に応用できる意思決定案を策定するスキルを身につけていく中で、自らの成長を実感することができると思います。

　文理融合型の学部で多様な学生が集まっているため、意見交換の場面において新たな発見を得やすく、考え方の幅を広げやすい点に魅力があると思います。また大学での学びにおいては、多くの事前知識を必要とせず、自身の思考力や発想力が試される場面が多いため、自らの実力を試す場所、また実力を伸ばす場所としての魅力があると思います。

　データサイエンスの研究は理論を重視する数理的な側面と現実の問題を解決する工学的な側面があります。数理的な側面からは、理論の美しさを感じることができる一方で、工学的な側面からは、有用感を持つことができます。こういった二面性から、データサイエンスはそれ自身でも面白いわけですが、データサイエンスを用いてビジネスデータを分析すると、ビジネス、ひいては人間の営みの背後にある隠された規則性を発見できることがあります。そのようなとき、世界の真実を自分だけが知れたような高揚感とこれは本当だろうかという疑念の間で揺れ動きます。こういった感情を揺さぶる発見ができるところにビジネスとデータサイエンスの両方を学ぶ面白さ、楽しさがあるように思います。

　ビジネスデータサイエンス学部の魅力は、学びを広げ、深くできることです。学びを広げるとは、単にデータサイエンスだけ、ビジネスだけでなく、両方を幅広く学ぶということです。データサイエンスだけを学んでいても、それを活用するには対象分野の知識が必要になります。データサイエンスを使ってビジネスのデータを分析するにしても、データサイエンスを使ったビジネスをするにしても、やっぱり最初から学ぶ範囲を広くして、データサイエンスとビジネスの両方を学んでおいた方がいいと思います。学びを深くするとは、実際のデータを分析することで、データサイエンスとビジネスの知識が身に付くことを意味します。知識は使って初めて身に付きます。実際の企業の中のデータを分析して、解釈して、新たなマーケティング施策を打つためにはデータサイエンスとビジネスの知識を総動員しないといけません。企業の人の前で自分の考えた施策を発表すると、褒められるかもしれませんし、コテンパにされるかもしれません。でも、そういった経験を通して知識が深まっていくのではないかと思います。

　ビジネスデータサイエンス学部の面白さは、「データを通して実社会の課題を読み解く力」が身につくことだと思います。
単に数理や情報の専門知識を修得するだけでなく、実際に企業や地域の現場関係者から、ビジネスや社会の最前線で起きている“リアルな課題”を学べます。そこでは、数字の裏にある人や社会の動きを読み取り、適切な分析やアイデアで課題に対処し、現場をより良くする可能性に挑戦します。
つまり、「机上の学び」と「社会の現場」をつなぐ知的な探究と実践が、この学部の一番の面白さです。

　ビジネスデータサイエンス学部の魅力は、まさに“文理融合”にあります。
データサイエンスという理系的な分析技術をベースにしながら、それをどうビジネスや社会課題の解決に生かすかを考えるという、理系と文系の両方の視点を育てる学びです。その応用範囲は、ビジネスだけでなく、医療・農業・工業・教育・環境など、あらゆる分野に広がっています。また、本学部には多様なバックグラウンドを持つ教員が集まっており、異なる専門分野の知見が交わる環境も大きな魅力です。異分野の視点に刺激を受けながら、自分の興味や専門を自由に広げていける学びの場だと思います。

　1年生から演習・実習科目が多く、データの分析方法といった知識やスキルを学ぶだけでなく、なんのためにデータを分析するのか、分析した結果を用いてどのような施策や行動に繋げられるのかといった、問いの設定から意思決定までを意識しながら、実際にデータを活用する経験を段階的に積めます。また、講義や演習などを通して企業の方と接する機会も多く、大学での学びがどのように仕事や社会で活かされるのかを実感しながら学ぶことができます。

　文理融合の学部であり、他の多くの大学では異なる学部でそれぞれ習得する内容であるビジネス系とデータサイエンス系の講義をどちらも均等に学べます。比較的多様な教員や学生がいることが特徴的で、少人数でのグループワークやプレゼンテーションの機会が多いため、さまざまな考え方に触れながら議論を重ね、自分の考えをより深めたり、相手に分かりやすく伝える力を伸ばすことができます。

　本学部の面白さは、身近な社会や企業の課題をデータやAIで解決する方法や論理的な考え方に加え、経営やビジネスの知識も併せて学べる点です。学んだ内容が「なぜ売れるのか」「どうすれば便利になるのか」といった疑問に直結し、勉強が社会の役に立つことを実感できます。また、教員の専門分野のバランスが良く、多様な専門科目を最先端の視点で学ぶことができます。

　本学部の魅力は、教員同士の連携が良く、教員と事務が一体となって学生を支える体制と、静かで学習に集中しやすい整ったキャンパス環境です。ビジネスとデータサイエンスのバランスを重視したカリキュラムを継続的に見直し、学生目線の分かりやすい資料を用意しています。AIやデータサイエンスも具体例や体験を通して楽しく学べ、また少人数の演習が多いため、多様な背景をもつ学生と交流しやすい点も魅力です。

　ビジネスデータサイエンス学部は、単なる「データ分析」や「経営学」ではなく、ビジネス × データの力で社会課題を解決する学問という点が面白さの核心です。経営学は、単に会社の経営の仕方を学ぶのではなく、課題解決のための学問です。そこに、データというしっかりとした裏付けが加わることで、その力が飛躍的に高まることが実感できる点に魅力があります。

　ビジネスに必要なPCスキル、思考能力、経営学、データサイエンスを、基礎から丁寧に積み上げていくカリキュラムが作られている点が特徴です。そのために、通常の大学と比較して演習や実習の科目が多く、座学では獲得できない知識や技術を身につけることができます。

　知識を詰め込むだけでなく、実際のデータ分析を通じて知識をどう使うかを学びます。実践的な課題に取り組みながら、新しい「何か」を創り上げる力を養えるところに面白さがあると思います。

　仲間と協力するだけでなく、互いに刺激し合い成長できる機会があり、自分を高める環境が整っています。

　アクティブラーニングを中心とした授業スタイルであることから、自分のやりたいことに向かって能動的に取り組むことで、深い学びを得られるところです。データサイエンスや人工知能によって世の中はこれからも変化していきますので、在学中に自ら行動して学ぶ姿勢を獲得できれば、大学卒業後にも活かすことができます。

　実践的なビジネスとデータサイエンスを学ぶ環境が整っているところがこの学部の魅力です。それぞれの分野で活躍している教員が在籍しているだけでなく、社会で活躍している実務家の方々と触れることができる仕組みが充実しており、在学中の学びだけでなく、卒業後のキャリアにも影響を与えるような刺激を受けることができます。

　ビジネスデータサイエンス学部の学問的な面白さは、データ・数理・ビジネス・社会システムを「統合科学」として扱う点にあります。実世界の意思決定や経済活動をデータ生成プロセスからモデル化し、因果・行動・最適化・AIエージェントの観点で再構成できることが魅力です。特に、デジタルツインやCPSSを用いた社会と産業のデータ循環の設計、分散AIや連合学習による協調知能の構築、大規模言語モデルをビジネス文脈で信頼可能に拡張する理論的挑戦は、既存分野の境界を超える研究領域として非常に刺激的です。受験生にとっては、データで社会と未来の仕組みそのものを創る学部だと感じていただけると思います。

　ビジネスデータサイエンス学部の魅力は、データサイエンスを「ビジネスと社会の課題を解くための基盤学問」として体系的に学べる点にあります。統計・機械学習・最適化・因果推論・AIエージェントなどを理論から実装まで一貫して扱い、企業や社会システムの意思決定をデータ生成の仕組みから設計・改善できる人材を育成します。さらに、デジタルツインやCPSSを活用した産業と社会のデータ循環の理解、大規模AIモデルの信頼性と実応用の両立といった先端領域にも挑戦できる学部です。データで未来のビジネスと社会の仕組みそのものを創る学部であることが最大の魅力だと感じています。

　データサイエンスと言うと「無機質な数字の操作」と思われがちです。しかし、この学問の神髄は「人間の非合理さ」や「社会の無秩序さ」といった計算不能なものを数理科学で解き明かそうとする挑戦にあります。それは単なる分析作業ではなく天然の謎解きです。自らの手で「正解」を発掘することこそがこの学問の醍醐味です。

　2025年に新設されたきれいなキャンパスに、企業との連携による実データを活用した演習など理論を実践へ昇華させるカリキュラムが用意されています。これらを通じてビジネスの視点と高度なデータ分析を体系的に学ぶことで、データに基づき社会の諸問題への解決策を提示する「考動力」と「革新力」を養える点が魅力です。

　ビジネスは、ひとと組織のチカラによって成し遂げられる営為です。どのように方向性を定め、どのように人々を動かすのか。その背後には、にんげん的な複雑さが潜んでいます。ビジネスデータサイエンス学部では、こうした現実を「データ」という共通言語で読み解き、感覚や経験だけでは見えない関係を明らかにしていきます。「それってあなたの感想ですよね」ではなく、ビジネスの理論とデータを往還しながら考える力を養うことができるのです。ビジネスだけではなく、データサイエンスだけでもない。ほら、一石二鳥ですね！

　歴史と伝統ある関西大学のなかで、もっとも新しい学部がビジネスデータサイエンス学部です。まさに大学内のスタートアップ。創設期の学部をみなとともに創り上げていく経験は、滅多に得られない貴重なものです。ぜひ、その変化のプロセスを体験してください。ビジネスデータサイエンス学部は、千里山キャンパスから少し離れた吹田みらいキャンパスにあります。一見不便に思えるかもしれませんが、経営学の理論によれば、新規事業を既存組織から切り離すことは効果的な戦略とされています。しかも、既存の経営資源を活かせる距離にあることが望ましいともいわれます。そう考えると、この学部そのものが、理論と実践の融合を体現しているといえるでしょう。

　実世界の問題を解決するには「表現能力」が不可欠です。これは数式、コード、手描きの図、書き連ねた文章、口頭での絶妙な言い回しなど、時と場合によって最適な表現は姿を変えますが、これらを自由自在に操る能力の大切さは確かです。ビジネスデータサイエンス学部では、まさしく多種多様の表現を駆使しないと真の理解にはたどり着きません。これは幅広いバックグラウンドを持つ教員と学生が集う環境と文理融合の体制があってこその面白さです。

　データの利活用には、実務を支える技術的な「ハード面」と、問題意識の醸成や表現にかかわる「ソフト面」、どちらもきわめて重要です。この両面の能力を持ち合わせている人材こそが現代社会で求められている中、稀に見る多様性、実にハードとソフトの両方に長けている教員陣がビジネスデータサイエンス学部に集結していることが大きな魅力です。

　本学部では、お店の売上やアンケートの答えなど、身近なデータを題材に、データの整理・分析・結果の伝え方を学びます。1年次から演習形式で企業が提供する実データに触れ、「なぜ人気があるのか」「どうすればさらに良くなるのか」といった問いに取り組みます。このような学びを通して、物事をデータにもとづいて考え、判断し、行動する力を段階的に身につけていきます。これらの力は、これからの社会で求められるものであり、将来どのような進路に進んでも活かすことができます。

　本学部の魅力は、文系・理系の枠を越えて、データを活用しながら実践的に学びを深めていく点にあります。学生はそれぞれの強みを生かし、考え、試行錯誤しながら学びを広げていきます。演習やグループワークを通して、学びを深め合える頼りになる仲間とともに、自ら学びを発展させていける環境が整っている点も、本学部の大きな特長です。

　ビジネスデータサイエンス学部の面白さは、データを通じて企業や社会の意思決定の背後にある“関係性”を見つけ出せる点にあります。私の専門である財務会計の分野でも、企業の財務データや株価データを統計的に分析することで、経営者の行動や市場の反応を「見える化」できます。理論とデータを結びつけ、現実のビジネス課題を解明できるところがこの学部の面白さです。

　ビジネスデータサイエンス学部の魅力は、「データから社会や企業の意思決定の本質を読み解く力」を育てられる点にあります。AIや統計分析の技術を用いて、経営やマーケティング、会計・金融などの分野で実際の課題をデータに基づいて探究できることが特徴です。財務会計の分野でも、企業の財務データや株式市場の動きを分析することで、経営の健全性や市場の反応を客観的に把握できます。このように、データを活用して現実のビジネスをより良くする視点を身につけられることが大きな魅力です。

　学生自身が手を動かしながら、データ分析の技術を実践的に学べる点が最大の面白さではないでしょうか。ビジネスデータサイエンス学部では、理論や分析手法を単に学ぶだけでなく、ビジネスへのインプリケーションを考えることを重視しています。実際に、1年生の段階から、スーパーの購買履歴データを分析し、分析結果を踏まえた提案を考える講義を用意しています。「自分で試行錯誤しながら学べる」というところに、面白さがあると思います。

　大きく2つの魅力があると思います。まず、ビジネスデータサイエンス学部の講義は、グループワークがベースとなっている点です。グループワークを通して、コミュニケーション能力や協調性を身に付けることが期待できます。また、実践的なデータ分析の場が提供されている点も魅力です。企業の実データに触れる機会が多くあり、ビジネスにおけるデータ分析の技術を磨くことができます。

　ビジネスデータサイエンスは、人工知能・データサイエンスとビジネス・マーケティングを掛け合わせた分野横断的な学問です。数値計算やプログラムの実装を行うだけではなく、分析結果にあらわれる人の行動や気持ちを読み解くことが特徴であり、そこにこの分野ならではの面白さがあります。

　ビジネスデータサイエンス学部の魅力は、データを活用して社会やビジネスの課題解決に挑戦できる点です。文系・理系を問わず、プログラミングや数学が初めてでも、基礎から段階的に学べる環境が整っています。実際の企業から提供されたデータを扱う講義も特徴で、社会のリアルなデータを通して、「分析する力」「考える力」「伝える力」を身につけることができます。