みなさん、こんにちは。食品生命科学科、特任助教の小手森です。
本年度から開講した「地球共生系データサイエンス・同演習」の第3回講義が7月17日に行われました。
この授業では、実社会でのデータサイエンス活用事例を知り、後半にはRを用いたデータ解析演習を行います。
本講義は学部2年生対象の自由科目ですが、データサイエンスの重要性の高さから、学内の院生や先生方にも多数ご参加いただいています。今回は講義を受講いただいた大学院生のKさんから感想をいただきましたのでご紹介します！
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第三回特別講義は、コニカミノルタ株式会社の東先生をお招きし、「ビジネスの課題をデータで解く、考え方とアプローチ」について、ご講義いただきました。
講義では、からだのニオイを見える化した「Kunkun body」という商品開発の事例を紹介いただきました。
目に見えないニオイをどのようにデータ化して製品をつくったのか、データサイエンスでの考え方やアプローチ方法を中心に学びました。
Kunkun bodyの詳細が気になる方はこちらをチェック！
まずデータの理解という観点から、従来品のニオイセンサーの仕組みや、製品に対するデータの理解を深めました。データから何かを予測する際には、「これは汗のにおいだ！」「これは10段階中8段階くらいの強さのニオイだ！」というように、正解のデータ（教師データ）が必要になります。Kunkun bodyの場合は、実際にニオイの専門家がニオイを嗅ぎ、1つ1つのニオイにラベル付けを行って教師データを作成した、というお話も大変興味深かったです。
続いて、製品化までにクリアしなければいけない課題について、課題を整理・明確化するためのアプローチ方法を学びました。講義では、「As is / To be」、「ロジックツリー」、「SWOT分析」の３つのフレームワークを紹介いただきました。これらは解決したい課題によって使い分けます。たとえば、「As is / To be」では、理想の姿（To be）と現在の姿（As is）からギャップ（問題）を抽出し、データサイエンスで解決する課題とソフトウェア開発で解決する課題に分類し、どの分野によって解決できる課題なのかを明確にしました。
最後にこれら整理された目標や課題などをどのように分析設計に落とし込むかについて、お話ししてくださいました。
データを用いて、何かを企画・設計する際には、データの構成（要素）を理解すること、目的に応じたアプローチ方法を用い、課題を整理・明確化し、どのような方法で解決できるのかを考えることが、重要なプロセスの一つだと分かりました。また今回の講義から、データサイエンスには、データの数字そのものを見ることに加えて、データの背景や周囲にあるものを俯瞰的に見ながら、進めていくことが大切だと感じました。
講義の最後には、東先生から、社会人が身につけると良いこととして、「普段のビジネスでは、+αを考えることが大切」とアドバイスをいただきました。今後、研究活動を進める中でも、「+α」を意識して身につけていきたいと思いました。
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Kさん、どうもありがとうございました。
Kunkun bodyは、1人の社員さんの発想から実現した事業だそうです。夢がありますね！
第4回は麻布大学における研究とデータサイエンスについて、獣医学部の水野谷先生と小手森がお話しいたします。どうぞお楽しみに！
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食の情報分野では、主に人の集団を対象に、データサイエンス（統計学やパソコン技術）を活用して、食と健康のかかわりを地域・社会的背景を踏まえたマクロな視点から捉えます。子どもから高齢者まで、様々なライフステージの人々が抱える健康課題の解決策を立案し、社会へ実装するプロセスを学んでいます。
↓↓↓ 本学の「食のデータサイエンティスト育成」についての取り組みが、新聞やネットニュースで取り上げられています。 ↓↓↓
麻布大学 食品生命科学科の新たな取り組み
麻布未来プロジェクト130
地球共生系データサイエンス・同演習は、麻布大学の教育改革プロジェクト「麻布未来プロジェクト130」の一環として、全学のデータサイエンス教育の推進を目的とした、全学的な取組として開講しました。
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