日本に、データに基づく判断をする文化を醸成したい
――滋賀大学をはじめとした大学でデータサイエンス学部などが増えていくことで、社会に及ぼす影響をどう考えていますか。
椎名氏：日本では、何かを判断したり説得したりするときに、データに基づくという文化がまだ育っていなくて、顔色を見て判断するようなところがあります。データサイエンス学部の卒業生は、データを武器にしてプレゼンや説得をできるような訓練をされています。データで語ると説得力があると認知されるような文化を育むことが一つの目標です。
データに基づいて議論して選択をした場合、失敗したとしても、「予測が失敗した」「想定外のことが起きた」といった失敗の理由を見つけることができます。しかし日本流の顔色やパワーバランスで選択した場合には、明確な理由を求めることができず、不満の蓄積や責任のなすりつけ合いが生じます。データに基づいて議論する文化は社会の変革につながると感じています。
――企業や自治体などとの連携による変化は。
椎名氏：外部との連携は、最近では年間100社・団体にも上り、延べ300社・団体に協力を得ています。教員だけでなく、院生や学部生を巻き込んで企業などの課題を解いていく機会が多くあることは、滋賀大学のデータサイエンス学部で学ぶメリットです。学部から大学院へは100人のうち10名以上が進学しています。他大学に進学する学生も少なくありません。それだけでなく、定員40名の大学院は社会人を中心に倍率が2倍にのぼるほど人気です。社会人大学院生は、企業や団体で抱えている生の課題やデータを持ってきて、2年間で修士論文にしていきます。こうした社会人大学院生と、学部生、大学院生が交流することで、社会人の課題の立て方を学んだり、リスキリングの必要性を感じたりする良い効果が現れています。
――データサイエンスを活用する上で、話題のAIと人間の役割はどのようになっていくでしょう。
椎名氏：いくらChatGPTがうまく文章を作っても、「課題の発見・設定」はAIにはまだできませんし、データサイエンスが導き出した結果からリアルの世界に「実装・業務改善」することは人間だけしかできません。さらに、実際に会社や社会で動かして改善をするとなると一人ではできないので、他者を動かすためのプレゼンテーションやコミュニケーションの能力が求められます。狭義のデータサイエンスではAIも活躍していくでしょうが、その前後に広がる広義のデータサイエンスによる価値創造は人間にしかできないことです。データサイエンス学部の文理融合の教育で、そうした学びを高めてもらいたいと考えています。
文／岩元 直久
