日本初！　統計×データサイエンスの学び

統計学とデータサイエンスを本格的に学ぶ　統計データサイエンス学環開設

青山学院大学は、データを読み解くために欠かせない考え方の基礎を「統計学」から学び、「データサイエンス」で問題を解決するための実践的な力を身につける新しい教育プログラムとして、2027年4月に統計データサイエンス学環を開設します。

本学の歴史ある教育人間科学部、経済学部、法学部、経営学部、理工学部との連係によって得られる豊かな知見を生かし、専門性と実践力を兼ね備えたデータサイエンス人材を育成していきます。

統計学は海外の大学ではデータサイエンスの礎として認知されている学問である一方、日本では「統計」を冠する学部はこれまで存在しませんでした。本学では、世界的な潮流を踏まえた国際標準の統計・データサイエンス教育の実現をめざしています。また本学環は、IT企業の多くが拠点とするBIT VALLEYの中心地、渋谷の青山キャンパスに設置され、企業との連携も視野に実践的な教育を展開します。

真にデータサイエンスを活用できる人材へと成長できる4年間

統計データサイエンス学環では、理系の基礎から応用までを体系的に学び、理系的な思考力と実践力を養います。

【Point1】段階的に学べるカリキュラム

合理的な意思決定には根拠の提示は欠かせません。その意思決定に必要な知見をデータから導き出すために、データ分析の基盤となる統計学を基礎から体系的に学ぶことが重要です。

【Point2】少人数制の濃密な学び

実践的な演習やPBL型授業を通じた学びを重視するとともに、4年次の卒業研究に向けて1年次からゼミ形式での指導を行うなど、少人数ならではの「対話型・実践型」の教育が特長です。

【Point3】5学部の専門性を生かした連係教育

研究の方向性や関心に応じて、既存5学部の専門領域も学習可能。データサイエンスの幅広い応用領域で求められる多様な知識や技能、思考力を身につけます。

【Point4】産学連携を通じて社会とつながる

既存の5学部の研究実績と産学官で行う共同研究などの機会を通じてデータサイエンスの実践的な教育と、人と社会の要請に応える基礎・応用研究を進めます。

なぜ、統計データサイエンス学環なのか？

「統計学」 「データサイエンス」とは？

統計学は、データの背後にある法則を見抜き、不確実な状況でよりよい判断を行うための科学です。数学的基礎から応用分析、数理モデルまで段階的に学び、社会の課題をデータに基づいて理解し、判断・提案できる統計的な考え方を身につけます。

データサイエンスは、課題の発見から解決策の創出、さらに新しい問いの発見までを含む実践的プロセスです。プログラミングや分析手法、多様なデータ処理を学び、自ら問いを立て、データを集め、分析し、解決策を提示する“研究”という実践を通して、問題解決の全体像を自分の力として獲得します。

「青学らしい」データサイエンスの学びの特色は？

BIT VALLEY渋谷・青山の立地と既存の5学部連係という総合大学の強みを生かした、学びを広げられる環境があります。この日本有数の情報発信地の環境を生かし、企業・自治体・研究機関との広いネットワークを通じて、自分の視野を広げ、問いを深め、学びを豊かにすることができます。さらに本学環は既存の5学部と協力して運営されています。これにより自然と複数の視点に触れ、目の前の課題を多角的にとらえ、より深い理解へとつなげる力を育てることができます。

カリキュラム

理系的基礎から段階的に身につけ、どんな職場・どんな業界に進んでも、自分の目の前の課題を正しく理解し、データを使って改善へと動き出せる人材の育成をめざした4年間の学びです。

卒業後の進路は？

ビッグデータ活用の重要性が日ごとに高まるなか、さまざまな業界・分野でデータ分析やAI関連の専門人材が求められており、今後さらに活躍の場が広がることが期待されます。

理系的思考力と応用力を養う科目の説明や統計データサイエンスの最先端に迫る特別対談、気になる入試情報などは特設サイトをチェック！

2027年度 統計データサイエンス学環入学者選抜概要

詳細は当該年度の入学者選抜要項にて必ずご確認ください。

最新情報は本学Webサイト（入学者選抜情報ページ）にてご確認ください。 テスト区分の独自問題「総合問題」のサンプル問題も公表しています。