医療統計の学びに注力しスペシャリストとして成長

高校生の頃、ビッグデータやAIに興味があり、これらの知見を人の命を守ることや健康のために活用できたらと進学先を探したところ、滋賀大学に日本初のデータサイエンス学部ができることを知りました。データサイエンスは医療の分野にも活用されていること、そして新設学部で未知の世界を探求できる期待感から入学を決めました。
入学後は医療分野の学びに力を入れ、医療統計のゼミに所属。糖尿病網膜症の発症予測モデルを構築しました。その後、滋賀大学大学院データサイエンス研究科に進学し、がんの増殖を抑える治療計画を担うAIの強化学習について研究。並行して、データサイエンス学部の連携企業との共同研究にも取り組みました。
就職は、ひとつの企業やテーマにとらわれず、医療業界全体の課題解決に携わりたいという思いがあり、コンサルティングファームにデータサイエンティストとして入社しました。現在は、医療機関との共同研究に従事し、治療などに関するリアルワードデータの仮説検証を行い、社会実装をめざしています。

仮説の構築と検証を学部時代から徹底

学部時代から現在の業務に至るまで、テーマや課題に対して仮説を立て、関連データを収集し、分析によって仮説を検証・証明していくというプロセスに変わりはありません。
プロセスの中では仮説が重要です。学生時代は糖尿病やがんに関する文献を山のように読み、知見を深めました。そうしなければ真実につながる仮説を立てることも、有効なデータの収集・分析も、AIに学習させることもできないからです。このプロセスによって「真実」をつかんでいくことがデータサイエンスの醍醐味であり、やりがいを感じています。
また、データサイエンスの研究や仕事では、コミュニケーションが欠かせません。今の共同研究でもクライアントからのヒアリングと、チームでの仮説の検証を毎週行い、分析に反映していきます。実は、これも学生時代に繰り返してきたこと。ゼミでは毎週仮説の検証結果と進捗状況を発表し、先生やゼミ生との議論、分析、検証を繰り返しました。

自分だけの専門性が持てる、他にはない学びの場

データサイエンス学部の学びは、まさに実社会に直結しています。統計学や情報学などの数理的理論と、プログラミングやエンジニアリングのスキルを修得でき、実際の現象や背景を知り、論理的に考察する文系の授業も充実しています。連携企業は多領域におよび、数も多く、共同研究を通じて社会実装までを経験することも可能です。
こうした文理融合と実践学修が充実し、先生を含め、多くの優秀な研究者、データサイエンティストから学べるのは滋賀大学だからこそ。これからデータサイエンスの分野で活躍するには、私にとっての医療統計のように自分だけの強みを持つことが必要ですが、それもデータサイエンス学部で叶うと思います。

入学を考えている方へ

データサイエンス学部・研究科（大学院）の学びのほか、彦根キャンパスの様子を動画で紹介する「WEBオープンキャンパスサイト」や、入試情報をまとめたページはこちらから。