小森先生

データサイエンスは、大量のデータから特徴や意味を見出し、データの背後にある規則性（構造や本質）を捉えることから始まります。それをグラフなどにして、解析して結果を予測できるプログラムを実装したりすることで、社会に役立てることを目指す学問です。

小森先生

私はデータサイエンスの中でも特に生物統計が専門。医療データや生物多様性データを用いて研究をしています。例えば、医療データで言うと、病院の患者さんの臨床データや遺伝子情報から病気の進行状態を予測し、その人に合った治療法の開発に役立てています。
医師や研究室の学生と一緒に診断を効率化するウェブアプリを開発したのも、研究室の成果の一つです。医師が患者さんの情報を入力すると病気の進行度が数値化され、一人ひとりの適切な治療法を判断する材料になります。

小森先生

生物多様性に関しては、生物が日本のどこにどれだけ生息しているかを、地図上で視覚的にわかるようにするプロジェクト※に取り組んでいます。何千何百もの動植物のデータを集めながら、生物の種類や生息数を地図上に色分けして示す「ヒートマップ化」することで、日本全土の生物の分布がひと目で分かるようになりました。

小森先生

こうすることで、保護すべき生物がどこにどのように分布しているか、それらを脅かす外来種が近くにいないかなどを判別できます。生態系や環境を守る目的で設けられている自然保護区も、そのデータに基づいて制定できるようになりました。生物多様性の保護に役立つといいなと思っています。

小森先生

私の研究に関心を持ち、研究テーマに選ぶ学生もいますが、多くはそれぞれの興味や関心のある分野でデータサイエンスの解析手法などを学んでいます。
例えば、音楽好きの学生は「Spotify」という音楽配信アプリのデータを使って、自分の好きな音楽の特徴を解析していました。Twitterのつぶやきテキストデータから株価変動を予測することをテーマにした学生もいましたよ。

小森先生

その学生はもともと経済に関心があり、Twitter上でどんな言葉がつぶやかれると、日経平均株価やNYダウなどの株価に影響するか解析していましたね。

小森先生

新型コロナウイルス感染症について、Twitterのデータから見てみようと研究を進めた学生もいます。第一波から第六波まで、どういう言葉がつぶやかれているんだろう？と。ある時期には「ワクチン」が頻出していたが、別の時期には違う単語が多用されるなど、波ごとの社会のコロナに対する捉え方を垣間見ることができました。

小森先生

私の研究室では、他にも将棋、野球、小説など、ジャンルを問わず「学生が何に興味があるのか？」を第一に研究を進めています。データサイエンスの素地を身につければ、自分の好きなものや興味あるものをテーマに研究ができるのも良いところですね。
そして、どのデータ解析研究もベースにあるのは「可視化と予測」。これがキーワードです。

小森先生

私たちがいま向かっているのは、インターネットなどの「仮想世界」と私たちが暮らす「現実世界」とを高度に融合させるSociety 5.0の超スマート社会です。
その実現にはデータサイエンスが欠かせません。10～20年後には、世界中でデータサイエンスが英語のように、ごく当たり前の共通言語になっている世の中が来るかもしれません。

小森先生

そうですね。データサイエンスは、昨今言われているSGDsが目指す17のゴールや循環型社会の実現も下支えするチカラにもなるでしょう。

小森先生

持続可能な社会をつくるためには、効率よく資源を活用できる良い循環を作ることが必要です。そこで、データサイエンスの「可視化と予測」がキーになります。
例えば省エネ。横浜では、消費電力をリアルタイムで「見える化」するシステムを導入し、節電行動を促進する取り組みを行っています。また、昨今、問題になっている地域過疎化や人口減少もその現象や要因が可視化されることで、国や地方行政が的確な方針や施策を打ち出せるんです。

小森先生

社会全体でデータサイエンスの活用が進むと、今はまだ考えられない新しい職種やサービス、価値観が生まれるでしょう。働き方や暮らし方など社会全体も変化して、自分の好きなことにデータサイエンスを活かしながら、みんなが幸せに生きられるようになっていくと思います。

小森先生

データサイエンスは、より良い社会へと向かう指針になると私は信じています。
皆さんも、自分の好きなこと、興味のあることをデータサイエンスで紐解いてみませんか。
もしかするとそこには、未来につながる新たな発見があるかもしれません。