近年、世界に山積する課題はよりいっそう複雑化・多様化し、その解決には、新たな視点と根拠に基づく意思決定が求められるようになります。
それら課題の本質を見極め、解決策を導き出せる人材を育成するため、2027年4月から、武蔵大学のデータサイエンス教育は重層的に進化します。
従来の専門分野
経済学部
人文学部
社会学部
国際教養学部
課題の発見
知の融合
データサイエンスを用い科学的裏付けをもって分析し社会課題の解決に貢献
社会
データサイエンス
課題解決の手段としてデータ収集・分析スキルを身につける
課題の解決
データサイエンスで新しい価値を創造する
SOCIOLOGY
社会学部
AIの急速な普及、VR環境の発展、そしてメディアの主役に躍り出たインターネット、情報社会の進展によって私たちの社会は再構築、再構成の時期を迎えています。新たな私たちの生活空間となっていく仮想空間を現実社会のなかでどのようにデザインしていけばよいのでしょうか。本専攻では、正解がある学びではなく、自らが問いを立て、解決策を作り出す学びを目指します。
POINT 1
“現実社会”と
“仮想空間”の間で
どう生きるかを考える
今、私たちは“現実社会”だけを生きているとは限りません。インターネット、ソーシャルメディア、そしてVR空間。私たちは現実と仮想を問わず様々な社会と空間を横断的に生きています。そうした中で必要となるのは、既存の社会に対する考え方や規範、法制度、倫理観など、あらゆる考え方を"アップデート"していくこと。本専攻では、社会学の考え方を基本に、社会そのものをどうデザインできるか、そしてどう生きていくかについて考えていきます。
POINT 2
ネットワークやAIなどの
情報技術が社会に与える
影響を考察する
ネットワークの技術と、AIの急速な発展は私たちの社会そのものを変えています。新しい技術を使ってどんな社会をデザインする必要があるのか。変化を追うのではなく、変化をデザインするために、徹底的に最新技術と社会のかかわりについて学んでいきます。
POINT 3
データ分析や
プログラミングを学び
社会を変える力を身につける
現代社会で自ら社会をデザインするためには、データ分析の技法、そしてプログラミング能力が必要です。自分の知りたいことを知るためにはどんなデータを、どう分析し、そのためにどんなプログラミング能力が必要か。実際に手を動かして自分の力にしていきます。
理論科目や方法科目では社会学の基礎やデータの扱い方を身につけ、展開科目ではさまざまな切り口から実際のデータ活用手法について学ぶことができます。
DESIGN
情報社会をデザインする。
情報で社会をデザインする
急激に進化したデジタルテクノロジーやAIは、社会のありようそのものを変え、社会という概念そのものに変化を与えています。情報が社会をどのように変えるのか、情報化した社会をどう設計・構築していくのか、最新の技術動向とビジョナリストの視点から学びます。
DIGITAL
RやPythonなどのプログラミング言語を使いこなす
プログラミング言語やAIは情報社会における重要な道具であると同時にコミュニケーションツールでもあります。デジタルツールを使いこなすにはコンピュータとの対話が大切です。Pythonのようなツール、統計分析のためのR。コンピュータを相棒にするための言語を学んでいきます。
DATA
データ分析を極め、
データを多彩に表現する
データ分析の方法は多様です。Webツールで簡単に分析することもあれば、Rなどの言語を駆使して詳細な分析を行うこともあります。データも、数値であったり、言葉であったりします。どんなデータに対しても自ら分析の道筋を描き出し、分析結果を多彩に表現する、そんなエキスパートを目指します。
LIBERAL ARTS AND SCIENCES
国際教養学部
武蔵大学の学位と並行してロンドン大学の学士号の取得をめざす「パラレル・ディグリー・プログラム（PDP）」を軸に据え、少人数での質の高い授業を展開します。日本にいながら、世界水準の統計学やプログラミング、機械学習などデータサイエンスの理論と技法を身につけるとともに、マーケティングやビジネス課題の解決方法なども学ぶことができます。また、国際的に多様な教授陣のもとで学ぶことで、実践的な英語力を大きく伸ばすことができます。
POINT 1
PDP履修を通じて
ロンドン大学の学位を取得できる
PDPの授業は、ロンドン大学とロンドン・スクール・オブ・エコノミクス (LSE) の策定する授業概要に沿って武蔵大学の教員が学内で実施。カリキュラムは世界共通で、試験もロンドン大学とLSEが実施するため、世界に通用する評価が得られます。
POINT 2
専門とする学問分野は
入学後に選択可能
経済学、経営学、国際関係論、ビジネスデータサイエンスと幅広い学問分野をカバーし、2年次に専門分野を選択可能。分野横断的な学びとロンドン大学/LSEの求める高い学問専門性を両立します。
POINT 3
英語で行う授業で
実践的な英語力を養う
入学直後からの集中的なカリキュラムで、まずは語学力を徹底的に鍛えます。英語で行われる日々の授業や予習復習、またエッセイ中心のロンドン大学の試験に向けた勉強を通じて、高度な英語運用能力が身につきます。
IFP：基礎教育プログラム
BSc：専門教育プログラム
※矢印は次の科目を履修する上での必須条件です。
パラレル・ディグリー・プログラム（PDP）とは、武蔵大学に通いながらロンドン大学の学位取得を目指すプログラムのこと。2015年に開始し、日本国内では武蔵大学のみが提供しています。授業はロンドン大学とロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）が策定したカリキュラムに基づき、武蔵大学の教員が英語で実施。毎年実施される試験に合格することで武蔵大学とロンドン大学の2つの学士号を取得することができます。
ロンドン大学は、1836年に設立された17のカレッジ（大学）や専門機関からなる連合大学（University of London）です。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）やキングス・カレッジ（King’s College London, KCL）をはじめ、世界的に高い評価を受けている機関が複数所属しています。武蔵大学が提供するPDPで取得する学位は、このロンドン大学が学位授与機関として正式に認めるものであり、その評価は世界共通です。
2027年4月、全学部に専門分野とデータサイエンスを融合したカリキュラムを新設します。各学部の専門知とデータサイエンスを掛け合わせることで、学びの領域を多層的に拡大。新たな価値を創造し、社会課題の解決に貢献できる力を養います。
よくある質問に、社会学部学部長と国際教養学部学部長がお答えします。
社会学部
ふわっとした考えをきちっとした根拠をもとに説明する力です。社会におけるさまざまな出来事を人々はみな、ふわっとした印象で語っていないでしょうか。思い込みや印象ではなく、何故その出来事が起こっているのか、どういうメカニズムがそこに隠れているのかを論理的に説明するための方法、それがデータサイエンスです。データサイエンスを用いれば今起こっている出来事を分析するだけではなく、将来どのようなことが起こるか、望ましい未来のために何をすればよいのかを予測することもできます。
国際教養学部
データサイエンスは、データから価値ある情報を引き出し、意思決定や問題解決に役立てる学問だと思います。具体的には、数学、統計学、プログラミング、AI（機械学習）を組み合わせたものだと考えてよいと思います。
社会学部
文系だからこそ学ばなければいけません。社会における課題、企業における課題、人間関係における課題、いわゆる文系の学問が対象としていた領域ではこれまで、立場の偉い人や、影響力の強い人の意見が信じられ、尊重されてきました。しかしながら、そこに本当に根拠や論理的説明があったでしょうか。データサイエンスは、データ分析という力でそこに根拠をもたらします。「誰が」言ったからではなく、データの信頼性、分析の信ぴょう性をもとに意見が尊重される。そういう社会が今必要とされています。文系だからこそ、データサイエンスが必要な時代なのです。
国際教養学部
まず、文系、理系の分け方はもうやめた方が良いと思います。人文学の研究でもコーパスといって、言語データのデータベースを使用して、時代ごとの語彙変化の分析などをする研究もあります。データサイエンスは、どんな分野でも活用できますし、必要とされる知識になってきていると思います。
社会学部
現実社会の課題と真正面から向き合う点です。データサイエンスの方法論を学ぶことはゴールではありません。社会における様々な課題をデータサイエンスの力で読み解き、解決策を考えることこそが重要です。そのためには、統計やプログラミング技術だけをいくら深めても意味はありません。現実社会の課題、問題を知り、それを発見し、データサイエンスの方法論でそれを読み解き、具体的な説明や解決策を提示する力を同時に身につけなければ意味がありません。それこそが文系の大学でデータサイエンスを学ぶ価値です。
国際教養学部
国際教養学部のビジネスデータサイエンス専攻では、このデータサイエンスをビジネスの分野でどう応用するかを勉強するので、数学、統計学、プログラミング、AI（機械学習）に加え、経済学、経営学も勉強することになります。
社会学部
ゼミの武蔵だからできるエンドツーエンドの学びです。少人数のゼミで教員と一体となって、まるでチームのように学べることが武蔵大学におけるデータサイエンスの学びの特徴です。現実社会における課題解決、企業や政府、非営利組織では課題を一人で解決することはまれで、チームで課題を分析し、機序を明らかにし、解決策を作り出していきます。ゼミの指導教員という支援者とともに、実社会の課題解決と同じプロセスでデータサイエンスを学べることが、武蔵で学ぶ意味です。
国際教養学部
実は近年のAIの急速な発展は、データサイエンスの学びそのものを強化してくれています。つまり、AIが24時間フル稼働の家庭教師となり、皆さんの勉強の相手をしてくれます。しかし、AIと学生さんだけでは、うまく進めないことがあります。そこで、少人数教育やゼミに特徴のある武蔵大学で、教員が皆さんの伴走者となって皆さんの学びをお手伝いしていくのです。これはマンモス校ではできないことだと思います。
更に国際教養学部のビジネスデータサイエンス専攻では、ロンドン大学とのパラレル・ディグリー・プログラム（PDP）を通じてロンドン大学のUoL BSc Data Science and Business Analytics〈データサイエンス ＆ ビジネスアナリティクス学士号〉の学位にもチャレンジできます。
社会学部
大切なのは数学の点数ではなく論理的思考力です。いわゆるビッグデータと呼ばれるような大量のデータ処理において、人間の手で計算する力はほとんど意味がありません。大切なのは数学や統計（この二つは実は似て非なるものです）の考え方を理解することで、自分の手で計算をすることではありません。もちろん、高校時代に数学でよい点を取ってきたのであれば、それは良いことです。しかしながら、それが公式を丸暗記した結果であれば意味はありません。公式が何を意味しているのかを正しく理解すること。それがデータサイエンスにおいて求められる素養です。
国際教養学部
日本の高校生の数学のレベルは世界的にみて本当に高いのです。自分は数学が苦手と思っても、実は世界レベルで見れば、「できる方」だったりします。高校時代の教科書の演習問題が出来れば十分だと思います。
社会学部
愚問です。特定の進路を目指すためにデータサイエンスを学ぶのではありません。社会の中のありとあらゆる分野でデータサイエンスが必要とされています。データサイエンスは特定の分野の職業に結びつくものではなく、ありとあらゆる仕事の質、意味を向上させるものなのです。もしみなさんがデータサイエンスを学んで就職活動をしたとき、「ウチの会社の業種にはデータサイエンス関係ないんだよね」と言われたら、そんな会社は最初から入らない方があなたのためです。
国際教養学部
データサイエンスの知識自体は、どの業種でも活用できると思いますし、そういった人材は企業がのどから手が出るくらいに欲しいでしょう。国際教養学部のビジネスデータサイエンス専攻は英語で授業をします。データサイエンスに加え経済学や経営学の知識、さらには英語力も身につくので、いま人気の外資系コンサルティング企業やIT企業でも活躍できると思います。