研究・社会連携

さまざまな産業分野で、企画・研究開発・製造などの各プロセスのスマート化による国際競争⼒の強化が求められています。スマート化ではビッグデータ、AIやデータサイエンスの解析技術（アナリティクス）、現場の勘や経験を適切に融合することが肝要です。現場の勘や経験をアナリティクスにつなげるためには、当該分野の知識に通じたエキスパートやメンターの存在が⽋かせません。本学には多様な学部・学科があり、広範な分野をカバーしています。

同時に、急速にニーズが⾼まっているAIやデータサイエンスに関わる学びの場を学外に向けて提供します。本センターは都⼼から通学しやすく、居⼼地が良く、さまざまな業界、世代、層と交流できる場を⽤意しています。

データサイエンスの最新情報や現代的な課題、データサイエンスが創造・提供している価値などの紹介を目的に、第一線で活躍されている研究者や実務家の方の講演動画をYouTubeで配信しています。

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• データ分析の内製化：
  データが企業活動の重要な地位を占める今、社内に蓄積したデータ利用を外部のベンダーに頼る事業運営は企業活動の制約になりつつあります。データアナリシスの内製化はこれからのビジネスにおいて不可欠であり、人材の育成が急務です。
• 理論と実践の融合：
  データサイエンスに関する理論は社内教育で学ぶことができます。しかし、どのようにビジネスにするのか、いわゆる「データ活用」は実践あるのみです。大学との産学連携の中には、理論と実践を橋渡しする条件が整っています。
• 産学連携による人材育成
  産学連携の活動において、大学研究者との深い議論、学生との学びあい、他分野人材との出会いから生まれるアイデアの創出の可能性が広がります。理論から実践へとつながる経験を経て、データサイエンスの基礎を理解した人材を育成します。

• 幅広い人材：
  社会科学、自然科学、人文科学のそれぞれのバックグラウンドをもつ幅広い分野のデータサイエンス研究者が在籍しています。企業のビジネス領域や特性に合った専門家との連携が可能です。

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• 現場主義：
  すでにあるデータの利活用にとどまらず、その「データを疑う」から活動をスタートします。目的に沿ったデータ取得方法や分析などを、時には現場に赴きつつ活動をします。
• 都心の研究活動拠点：
  活動の中心となる後楽園キャンパスは、都心のいずれからもアクセスのしやすい環境にあり、移動時間に縛られることなく産学連携活動が可能です。貴社業務と共同研究と人材育成を同時並行で実施することができます。

• 技術指導・学術指導：
  企業等からの委託を受け、本学の研究者がその教育、研究及び技術上の専門的知識に基づき指導及び助言を行い、委託者の業務又は活動を支援します。活動に要する経費を委託者に負担していただき本学の研究者が本務の一環として、指導を行います。
• 共同研究による研究活動+人材育成
  共同研究では、大学の研究者と民間機関等の研究者が契約に基づき、対等の立場で共通の課題について研究に取り組むことにより、優れた研究成果が生まれることをめざします。さらに、研究成果につながるまでの活動を大学の研究者、研究室のメンバーとともに実施することで、実践につながる知識を得ることが期待されます。
• 包括連携
  共同研究や技術指導・学術指導にとどまらず、大学の教育活動や企業活動への学生意見の導入など、大学と企業等の知的資産、人材、活動を融合し活動します。