この記事は2025年6月16日公開の記事「新時代パスポート　世界を創る半導体・デジタル最前線　第3回　滋賀大学」の続きです。こちらも併せてご覧ください。

暮らしの中に活かされているデータサイエンス

　コンビニの商品陳列や、ネットショッピングの商品レコメンドなど、普段は意識することがなかったとしても身近なところでデータサイエンスは活用されています。日常生活の中での私たちの行動一つひとつがデータとして蓄積され、今やそのデータは膨大な量となっています。ビッグデータを活用することで、暮らしを豊かにする手助けができるのです。

　データサイエンスというと、ＰＯＳデータを活用して売上につなげるといったビジネスでの活用をイメージして入学する学生が多いようですが、データ活用の場は非常に幅広く、蓄積されたデータが有効用されていない分野もまだまだ多くあります。

　私はＸ線画像やＣＴ、ＭＲＩ、超音波画像、眼底画像といった医用画像の解析を主に行っています。医用画像解析の研究は、乳がんや肺がんの検診で大量に撮影された医用画像の中から病気を見逃すことなく発見することを目的としてスタートしました。１０００枚に３例見つかるかどうかの確率だと言われており、集中力を切らさずに医師が読影し続けることは非常に困難です。

　正確かつ効率的な読影を支援するために、医用画像をＡＩ等の技術を用いて解析し、病気や異常部位の検出に役立てています。

画像解析とＬＬＭでぶれない診断を実現する

　腫瘍が次の検査でどれだけ大きくなったかを診断するときにも画像解析の技術を使って定量化し、医師による診断のばらつきをなくせるように支援しています。ＬＬＭ（Large LanguageModel）が出てきてからは、高度な言語理解が実現したことで、診断レポート作成支援もできるようになりました。読影レポートを使って診断や治療支援に役立てることもありますし、画像からレポートを作成することもあります。レポートにも医師の癖が出てしまうことがあるので、統一化することで、誰が見てもわかりやすいレポートを提供することができます。画像解析やレポート作支援といった取り組みは、医療現場におけるデータサイエンスの具体的な活用例です。診断に必要な情報を正確に抽出・整理し、わかりやすく提示することで、診断の質と一貫性を高める役割を果しています。

どんな分野でも通用する人材を育てる問題解決型学習

　現在、データサイエンスの知識を持った人材は幅広い業界で求められています。そのため、業界に関わらず、企業のニーズに合ったデータの活かし方を考えられる人材を育成すること、そのために現場ですぐに活かせる知識や経験を身につけてもらうことを大切にしてます。大学のカリキュラムにも、座学だけでは得られない問題発見・問題解決の方法を具体的に学ぶＰＢＬ（Project BasedLearning）が取り入れられています。

　私が担当する画像解析のクラスでは、グループワークを行います。例えば、学食のお盆を撮影し、瞬時にメニューを判別、料金計算をするアイデアや、YouTubeの視聴画面でスキップサインを検出したら自動的にクリックできるようにするアイデアなど、ユニークなアイデアを学生は考えます。学生には、画像データの解析だけではなく、価値をどうやって創造するか、価値をどうやってプレゼンテーションするかをトータルで考え、実践することを求めます。

さまざまな視点が集まることで新たな価値が生まれる

　滋賀大学データサイエンス学部では文理融合を掲げており、現在、文系出身者と理系出身者が３対７の割合で在籍しています。文系・理系それぞれの得意を活かし、異なる視点から多角的なデータ活用ができると、データの新たな価値創造にもつながります。

　さらに、２０２４年度実施の入学試験から学部の総合型選抜Ⅰに２０名の女子枠が新設されました。データサイエンス学部に在籍している女性は２割程度と少ないのが現状です。性別が異なるがゆえに気づけないニーズや課題もあります。データサイエンスは暮らしに密接しているからこそ、多様な感性や視点はデータの活用・新たな価値創造には欠かせません。

　環境整備は必要ではありますが、データサイエンスは場所を選ばないので、在宅ワークにも向いています。ライフスタイルに合わせて働き方を変えたい人にとって、データサイエンスを学ぶことは働き方の選択肢を増やすことにもなるはずです。