専攻の方針 ビジネスデータサイエンス専攻

ビジネスデータサイエンス専攻では、社会および地球環境を考慮に入れた広い視野に立ち、情報技術を含めた工学的手法の適用を通して、より良い組織運営を実現するための方法論の研究・教育を行います。ビジネスデータサイエンスとは、企業などの組織をはじめ、社会における意思決定、計画、開発、設計、実行、管理、評価などの様々なビジネスに資するデータサイエンスを指します。本専攻では、専門分野として、品質環境経営、生産管理、新製品開発、マーケティングサイエンス、信頼性・安全性工学、統計学、機械学習、金融工学、保険数理、オペレーションズリサーチ、ソフトコンピューティング、ヒューマンメディア工学、感性工学、知能情報学、自然言語処理などに重点を置きます。前期課程では、これらの専門分野で指導的な役割を果たすことのできる技術者・研究者を育成します。後期課程では、より高度な研究活動を通して、自立して研究を遂行する知識と能力を持つ研究者・技術者を養成します。また、産業界で働く社会人が、本専攻の専門分野を学習し、実際問題の解決に関連する応用研究を行うことを通した人材育成も行います。

①博士課程前期課程
品質環境経営、生産管理、新製品開発、マーケティングサイエンス、信頼性・安全性工学、統計工学、金融工学、保険数理、システム工学、オペレーションズリサーチ、ソフトコンピューティング、ヒューマンメディア工学、感性工学、知能情報学、知能システム工学などの専門分野で指導的な役割を果たすことのできる技術者・研究者を養成します。

②博士課程後期課程
国際的に評価される高いレベルの研究活動を展開させることによって、自立して研究を遂行する知識と能力を持ち、グローバルな視点をもって活躍できる技術者・研究者を養成します。

理工学研究科を修了するために身に付けるべき知識・能力に加え、以下の専門性が求められます。

①博士課程前期課程　
広さと深さがある知識と経験をもとに、様々な分野へデータサイエンスを活用するプロジェクトをリーダーとして推進でき、そしてより高度なデータ分析および問題解決ができる、あるいは専門職業人と討論できる。

②博士課程後期課程
より高度な研究活動を通して、自立して研究を遂行する知識と能力を備え、組織におけるビッグデータの利活用を先導し、データサイエンスの観点から組織の全体最適化を計画・実行し、様々な分野でのイノベーションを推進できる、あるいは専門職業人と討論できる。

履修者がデータサイエンスに関する先端的な研究分野を理解し各人の研究に資することができるように、学部で配置された内容を基礎に、さらに高度なデータサイエンスに関する科目を配置します。
また、指導教員が担当する専門分野に関する研究指導に関する科目、すなわちデータサイエンス論文研修第一・第二・第三・第四を必修科目として設置し、データサイエンス分野について履修者の研究の推進を助けるとともに、実務面での素養を高めるようにしています。

必修科目としてデータサイエンス特殊論文研修I～VIを開講し、履修者が国内外の最新の関連研究を理解した上で、自ら研究課題を設定し独創的かつ先端的な研究活動を行えるように、指導教員が指導します。

理工学研究科のアドミッション・ポリシーに加え、以下を方針とします。

博士課程前期課程では、以下の項目を有する人物を受け入れます。

• データサイエンスの諸分野、すなわち品質環境経営、生産管理、新製品開発、マーケティングサイエンス、信頼性・安全性工学、統計工学、機械学習、金融工学、保険数理、オペレーションズリサーチ、ソフトコンピューティング、ヒューマンメディア工学、感性工学、知能情報学、自然言語処理などに関して研究を進めることができる基礎的な学力を有する。
• データサイエンスに関する高度な専門知識を積極的に学習する意欲があり、企業や組織の経営上の諸問題への強い関心を持ちそれらの解決に寄与することを志願する。
• 先端的な研究課題に能動的に取組み、企業や研究機関等で活躍できる研究者や専門家となることを希望する。
• エンジニア、研究者、実務家としてグローバル対応力を持ち、世界の第一線で活躍することを志願する。

博士課程前期課程に示した各項目に加え、データサイエンス分野に関して自立した研究者として社会や学界に貢献する熱意があり、専門分野における継続した研究遂行能力がある人物を国内外から受け入れます。