最近データサイエンスが話題ですが、立正大学DS学部の将来性についてどう思いますか？

データサイエンスも数ある専門分野の一つなのでそれが出来ないとダメということはないですが、これから需要のある仕事ではあるので選択肢としては良いと思います。

ただ、データサイエンスはガシガシとコードを書いていくエンジニア（高学歴の理工系出身）を除くと、ビジネスへの応用力が今後どんどん重要になってきます。ビジネス上の問題意識を持つことや、数字の意味をよく吟味すること、経営センスを持って課題を設定していく事が大事で、ただ資格試験の様な知識を習得すれば良いという分野ではないことは考慮しておいた方が良いですね。

◆立正大学データサイエンス学部の特徴とは

・データサイエンスを体系的に学ぶカリキュラム
・企業や組織と連携した実践的な学び
・理系よりの高度なAIやプログラミングを駆使できる科目群の他に、文理融合系の多様な分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ）でデータ利活用の実績を持つ教授陣による講義

＊ビジネス：ものづくりの現場や市場、流通などの過程で収集されるビッグデータの分析から、新しい視点での問題解決やこれまでにないビジネスモデルを創出する ⇒ Keywords として
経済学・経営学、マーケティング、金融データ分析、サービス科学、イノベーションマネージメント

＊社会：国に関する統計データをはじめ、様々なデータを活用し、まちづくり、環境問題、医療、教育など、社会が抱える様々な課題の解決や公共政策の立案に貢献する ⇒ Keywords として
社会調査 / 地域分析、EBPM（証拠に基づく政策立案）、犯罪社会学、リモートセンシング、空間情報システム / 気象データ解析、環境、地理情報システム、環境学、気象学、気象データアナリスト・気象データサイエンティスト、気象災害・防災、気象における数値モデリングとシュミレーション、気象と社会

＊観光：携帯電話の位置情報や購買記録、SNSの投稿など、旅行者に関わる膨大なデータを分析し、新たな観光スポットの開拓やニーズの可視化など、観光産業の発展や地域の活性化につなげる ⇒ Keywords として
観光経済学、観光統計、観光データ分析、観光マーケティング、スポーツツーリズム、

＊スポーツ：AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）などの最先端技術を使って、選手のプレーやコンディションに関するデータを取得・分析し、プレーの質向上や新しい戦術開発を行う事で、スポーツ界をデータサイエンスでさらに発展させる ⇒ Keywords として
データによる戦術・戦略、コーチング、スポーツモニタリング、トレーニング科学、スポーツアナリティクス

＊データサイエンス発展科目群（より高度なAIやプログラミングを駆使できる人材を目指す）⇒ Keywords として
プログラマー、システムエンジニア、ネットワークエンジニア、セキュリティエンジニア、ITコンサルタント、開発研究職

◆教育の特色
※文理融合型の学びを通じて、実社会で活躍できるデータサイエンティストをめざす！

・数理・統計、AI及びプログラミングを基礎からじっくりと学習
・データサイエンスの応用（ビジネス・社会・観光・スポーツ）に関する授業が充実
・インターンシップやフィールドワークなど、実社会におけるデータサイエンスの利活用を意識した学び
・学生全員に1人1台のノートパソコンを貸与し、プログラミング学習やオンライン授業などをサポート

立正大学スポーツデータサイエンスプロジェクト（データサイエンスセンター）

プロジェクト期間：2021.04 ~ 2024.03
プロジェクトリーダー：永田聡典

プロジェクトの概要

(1) ​​スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
・プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト
　地域連携事業の一環として、データ活用した走行分析とスプリントトレーニングを併せて実践することによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指しています。

・陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト　
　ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びレジスタンストレーニングを中心とした科学的サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援しています。

(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
　サッカーなどの集団球技において、選手の数秒後の到達位置を予測する運動モデルに着目しています。トラッキングデータやウェアラブルデバイスを用いた実験を基に、妥当な運動モデルを提案することを目標としています。

プロジェクトで何を明らかにするのか（研究手法・分析手法など）

​(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
【プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト】
地域連携事業の一環として、走塁に関する走行分析とスプリントトレーニング、ストレングストレーニングを併せて行うことによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指します。

【陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト】
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びストレングストレーニングを中心としたスポーツ科学サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援します。

(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
選手の全力疾走を記述する運動モデルとして、駆動力、内部抵抗、空気抵抗、方向転換、選手間相互作用を取り入れた運動方程式を提案し、その妥当性をトラッキングデータや実験により検証します。また、運動方程式の解の性質の検討、パラメータ推定や数値計算の手法開発にも取り組みます。

プロジェクトの成果は何に応用できるのか

​​(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト

本プロジェクトにおけるトップアスリートのデータを計測し科学的なトレーニング戦略を構築していくプロセスからは、データを活用する人材に求められるスキルが学習、修得できると考えられます。よって、課題解決のためのデータ活用方法や、データを元に他者と協働して意思決定していくための技能を学ぶ体験学習コンテンツへの応用が考えられます。

(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーにおいてスペースの価値を定量化するには、選手の各位置への到達時間を正確に計算できる運動モデルが必要となります。本プロジェクトによって妥当な運動モデルが明らかになれば、到達時間を基にしたスペース評価手法を実際の試合分析に応用できる可能性があります。具体的には、選手のポジショニングや動き出しの定量化、あるいはスペースの価値をリアルタイムに可視化するシステムの開発などにつながると期待できます。

プロジェクトメンバー

家富　洋　研究員
成塚　拓真　研究員
松尾　忠直　研究員
宮崎　善幸　研究員
渡辺　美智子　研究員
井川　貴裕　共同研究員
角　淳之介　共同研究員

立正大学データサイエンス学部には4つの応用分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ［スポーツパフォーマンスにおけるデータサイエンスの利活用）＋環境・気象分野などがあります。
そして立正大学は地理学の分野においても非常に研究力の高い大学として、研究者の間でも認識されています。
また充実したスタッフから、環境学（含む：防災 / 減災）・気候学・気象学を体系的に沢山の授業から学ぶことが出来る、数少ない私立大学でもあります。

気象学の鈴木パーカー明日香先生は丁寧で分かりやすい教育で、領域気候シュミレーション、気象 / 気候と健康、熱帯低気圧の気候変動などについて研究しています。平田英隆先生は気象ビッグデータや数値シミュレーションを用いた、様々な価値創造。具体的には、『気象現象（爆弾低気圧、台風、豪雨・豪雪など）の仕組みの解明』、『防災・減災につながる情報の創出』『デジタル社会における気象データの利活用』などについて研究しています。

特にこれからの時代には、気象情報を活用したビジネス（農業、観光、製造、販売、その他）の収益の拡大が期待されています。そこで今、注目を浴びている職業が【気象データアナリスト、気象データサイエンティスト】です。

◆ 気象データアナリストとは

気象データアナリストとは、気象データの知識とデータ分析の知識（気象データ×ビジネスデータ）を持ち、これらのデータを分析することによって、企業が抱える問題の解決や新しいビジネスの提案をする人材です。

気象データアナリストは、一般的なデータサイエンスの知識に加えて、気象データ特有の専門知識についても理解している必要があります。
例えば、スーパーやコンビニにおいて「商品の売り上げデータ×気象データ」を分析することによって、天候や気温による売れ行きを予測することが出来ます。アイスは〇°C以上になると売れるという過去のデータを用いて、販売促進に役立てるのです。

このように気象と人の購買行動は密接な関係にあります。データから各業界と気象の関係性を分析することによって、ビジネスに新しい価値を見出すことが気象データアナリストの仕事です。

幸い、立正大学では地球環境科学部環境システム学科とデータサイエンス学部で、広範囲の環境学・気候学・気象学などを学ぶことが出来ます。

☆【みんな輝く気象学会】より
「気象学が学べる大学・大学院」によると、

◇ 立正大学
・地球環境科学部 環境システム学科 気象・水文コース 環境気象学分野と環境情報学分野（環境データサイエンスを利活用）
・データサイエンス学部 データサイエンス学科 気象データサイエンス研究室
・大学院［M.D］地球環境科学研究科 環境システム学専攻 気圏環境学分野

と記載されています。


★ 気象データを使ったデータサイエンス（気象データアナリスト、気象データサイエンティスト）

気象・気候の変化は、様々なビジネスに大きな影響を与えます。
例えば、農業は気温・雨量・日照といった気象条件、水産業は水温・波・風等の気象条件によって、特に影響を受けやすい業種です。また、鉄道・航空等の交通機関や、物流業、宿泊・観光業等も、異常気象の発生によって大きな影響を受けます。

◆農業
気象データとAI・IoTの技術を連携させる事で、より正確な管理と適切な収穫時期の見極めを容易にし、作物の高品質化を図る事に繋がります。

◆ メーカー・物流業・小売業
メーカー・物流業・小売業にとって、「いつ」「どの商品」が「どれだけ」売れるかを正確に分析する事は重要な課題です。これらが分析できれば、商品の不足や過剰供給を防ぐ事ができ、生産性の向上を図ることができます。
商品の売れ行きについての気象データの活用で、例えばコンビニなどに於いて暑くなればビールや清涼飲料水、アイス等が売れ、寒くなればおでんや肉まん等が売れます。雨になればビニール傘の売上げが好調になります。

◆医療関係
特定の気象条件で痛み、吐き気、めまい等の症状が生じる「気象病」があります。
例えば、毎日の体調を記録しておけば、気象データとの相関関係を自動的に分析してくれるアプリを使って、日々の体調をあらかじめ予想する事ができます。
他にも、花粉症、インフルエンザ、デング熱といった季節性の病気の蔓延予想等にも気象データは有効活用ができます。

★ 立正大学熊谷キャンパスに「立正大学ドローンアカデミー」開設

立正大学は2025年4月7日、熊谷キャンパスに「立正大学ドローンアカデミー」を開設することを発表しました。


立正大学は国土交通省航空局に無人航空機（マルチコプター）の登録講習機関（二等無人航空機）としての審査が完了し、認定されました。

これにより立正大学は登録講習機関として認められ、学内でドローンの学科講習、実技講習が実施できるようになります。

受講生が登録講習機関で実施される審査に合格すると無人航空機操縦者技能証明（国家資格）を取得するための実技試験が免除されます。

これに加えて学科試験と身体検査に合格すると二等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができます。

データサイエンス学部と地球環境科学部では、二等無人航空機操縦士の資格取得と連携した「ドローン講義」、「ドローン実習」を2025年度より開講します。

これらの授業を受講することにより国家資格の取得と単位の修得が可能となります。

今後、授業と資格取得のプログラムを他学部にも展開するとともに、一等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができるよう学内の体制を整備していく予定です。

また、2026年度からドローンを活用してさまざまなデータ分析に取り組むことのできるプログラムをスタートする予定です。

◆ 地理情報システム（GIS：Geographic Information System) とは、
地理的位置を手がかりに、位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加工し、視覚的に表示し、高度な分析や迅速な判断を可能にする技術のこと。

◆ 地理空間情報（Geospatial information）とは、
空間上の特定の地点又は区域の位置を示す情報（位置情報）とそれに関連付けられた様々な事象に関する情報、もしくは位置情報のみからなる情報をいう。地理空間情報には、地域における自然、災害、社会経済活動など特定のテーマについての状況を表現する土地利用図、地質図、ハザードマップ等の主題図、都市計画図、地形図、地名情報、台帳情報、統計情報、空中写真、衛星画像等多様な情報がある。

◆ リモートセンシング（Remote Sensing）とは、
遠く離れたところ（リモート）から、対象物に触れずに対象物の形や性質を測定する（センシング）技術のこと。　GIS (地理情報システム）の世界では、人工衛星や航空機などが搭載している測定器（センサー）やドローンによって遠隔でものを調べる技術として知られている。


※ これらの空間情報を重ね合わせて様々な解析を行うことができるGIS (地理情報システム）は、研究・教育機関だけでなく、行政機関や民間企業でも積極的に利用がなされています。　

【立正大学のデータサイエンス学部や地球環境科学部/地理学科・環境システム学科】では、GISの操作方法や衛星画像も含めた様々な空間情報の活用方法について学ぶことが出来ます。　

あなたも地理情報システム（GIS)、地理空間情報、リモートセンシング、ドローンなどの技術を活用して、環境問題、気候、気象、防災、地形、植物・動物の分布や生息域、河川の河川保全区域などの研究をする地球環境科学やデータサイエンス［自然科学］を深掘りしてみませんか！

AIによると、

立正大学データサイエンス学部の就職先は、今後も良くなる可能性が高いと考えられます。データサイエンスの需要は高まっており、学部卒業生はデータサイエンティスト、データアナリスト、ITエンジニアなど多様な分野に進むことができ、実際、2024年度のデータサイエンス学部の就職率は98.8%と非常に高く、就職実績も堅調です。大学も資格取得支援やキャリアサポートを積極的に行っており、卒業生の活躍を後押ししています。

◆ 就職先が良くなると考えられる理由
・高いデータサイエンスの需要：
現代社会において、データ分析や活用が出来る人材の需要は高まっており、卒業生の活躍の場は広がり続けています。
・幅広い就職先：
データサイエンス学部の卒業生は、IT、金融、製造業、シンクタンク、コンサルティングなど、幅広い業種への就職が可能です。
・高い就職率と実績：
2024年度のデータサイエンス学部の就職率は98.8%と非常に高く、学部卒業生の就職実績は堅調です。
・積極的な資格支援：
大学は情報処理技術者試験、ITパスポート試験、統計検定などの資格取得を支援する特別講座や eラーニングシステを提供しています。
・充実したキャリアサポート：
卒業生の進路に関する情報は常に更新され、データサイエンス学部はキャリア支援を積極的に行っています。

◆ 具体的な就職先例
・データサイエンティスト
・データアナリスト
・AI・ITエンジニア
・研究者・シンクタンク職員
・コンサルティング
・保険数理士（アクチュアリー）
・クオンツ（高度な数学的手法を用いて様々な市場や金融商品、投資戦略を分析すること、または、その分析をする人のこと）
・気象データアナリスト
・スポーツアナリスト
・その他

◆ 将来性
データ活用が企業活動の重要な一部となった現在、データサイエンスの知識やスキルはますます重要視されるでしょう。このため、立正大学データサイエンス学部の卒業生は、今後もより多くの企業や組織から高い評価を受け、就職先の拡大やキャリアアップが期待できると考えられます。

立正大学の自然科学とGISを活用したデータサイエンスの学びについて

立正大学が強みを持つ「自然科学(地球環境科学部)」や「GIS(地理情報システム)」「データサイエンス(DS)」を掛け合わせた環境・気象データは、現代の気候変動やスマート社会において、以下のような非常に幅広い分野で活用できます。
立正大学データサイエンス学部と地球環境科学部は、夏の猛暑地として知られる熊谷市という「ヒートアイランド研究の絶好のフィールド」をキャンパスに持ち、人工衛星やドローンによるリモートセンシング(遠隔観測)にも力を入れているため、非常に実践的な研究がなされています。

1. 防災・減災(ハザードマップの高度化)
GIS(位置情報)と気象DS(降水量や過去の気象データ)を組み合わせることで、災害予測の精度を大幅に向上させます。
・浸水・土砂災害のリアルタイム予測 : 地形データ(標高など)と雨量データを重ね合わせ、「どのエリアが、あと何時間で浸水するか」をAIでシミュレーションし、避難勧告に役立てます。
・進化型ハザードマップの作成 : 従来の静的な地図ではなく、気象変動に応じて動的にリスクが変化するマップを構築できます。

2. 都市計画・スマートシティ(熱中症・ヒートアイランド対策)
熊谷キャンパスの強みである「局地気象のモニタリング」や都市気象のシミュレーション技術が直結する分野です。
・都市の「風の通り道」の設計 : ビル風やヒートアイランド現象をGIS上に3D都市モデルで解析し、気温の上昇を抑える街づくりや緑地配置を計画します。
・熱中症リスクの見える化 : 時間帯ごとの気温・湿度データと人の移動データを組み合わせ、街のどこに「ミスト散布機」や「休憩所」を設置すべきかを最適化します。

3. スマート農業・一次産業(気候変動への適応)
ドローンや人工衛星のデータ(リモートセンシング)と気象データを活用した「デジタルグリーン」分野への応用です。
・収穫時期や病害虫の予測 : 気温や日射量の推移データから、作物の最適な収穫日や病気の発生リスクをデータサイエンスで予測します。
・地力・植生(生育状況)の管理 : ドローンで撮影したデータとGISを連携させ、広大な農地の中で、「どのエリアに肥料が足りていないか」をピンポイントで特定し、効率的な農業を行います。

4. ビジネス・マーケティング(ウェザーマーチャンダイジング)
民間企業(流通・小売・インフラなど)でも気象DSとGISの掛け合わせは不可欠になっています。
・需要予測と食品ロス削減 : 「気温が○度Cを超えるとアイスや飲料の売れ行きがどう変わるか」を地域ごとに解析し、配送ルートや在庫量を最適化します。
・出店戦略 : その地域の気候特性(雪が多い、日照時間が長いなど)と人口動態をGISで重ね合わせ、最適な店舗の出店場所や商業施設のコンセプトを決めます。

5. 脱炭素・再生可能エネルギーの導入支援
・太陽光・風力発電の適地選定 : GISを使って「日照時間が長く、傾斜が緩やかな土地」や「安定した風が吹くエリア」を自然科学データから抽出し、最も効率よく発電できる場所を探し出します。

立正大学の「環境システム学科」や「データサイエンス学部」では、こうしたデータを扱うための「GIS学術士」などの資格取得や、ドローンの国家資格(2等無人航空機操縦士)と連動した最先端の学びが用意されています。