経済産業省は平成28年6月10日、国内IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果を発表。

・マクロな規模でのIT人材(IT企業及びユーザ企業情報システム部門に所属する人材)は、現在は約90万人、不足数は約17万人と推計。今後2019年をピークに人材供給は減少傾向となり、より一層不足数が拡大。
・情報セキュリティ人材は、現在約28万人、不足数は約13万人ですが、2020年には不足数が20万人弱に拡大。
・先端IT人材は、現在約9.7万人、不足数は約1.5万人ですが、2020年には不足数が4.8万人に拡大。

 市場拡大が見込まれるセキュリティ分野の人材は現時点で28.1万人、人工知能などの先端分野は9.7万人と推計。セキュリティで13.2万人、先端分野で1.5万人が不足していると見ており、今後市場が成長するにつれて人材不足も深刻化すると指摘しています。

 そこで、九州情報大学は、今後、不足が予想されるIT人材を育成します。
 経済産業省の調査結果によると、「普及が進むクラウドコンピューティングのほか、ビッグデータやIoT(Internet of Things)、人工知能等のIT関連分野において近年高い注目を集めている先端的な技術・サービス(本調査では「先端IT技術」という。)は、今後の産業界を変革する大きな可能性を有していると考えられており、今後のIT関連市場の拡大・成長の鍵を握るキーワードとしてきわめて重要である。」とあります。情報大は、今後不足が予想される分野を意識して、平成31年度から情報ネットワーク学科にデータサイエンスコースを設置します。


そもそもデータサイエンスって?
「データの収集に始まり、統計学や数学などの手法でデータを分析(Python、R、Hadoop、SQLなどの言語によるプログラミングを用いて)し、最善の判断や認識を行う分野です。」
→企業に当てはめると、「ただ集まっただけの大量のデータを、利益を生み出す経営資源に変えること」です。

データサイエンスを日常の身近なことで紹介しましょう!
・コンビニ編

 みなさんは、買い物をするときにポイントカードを使っていますか? ポイントカードを提示すれば割引があったり、ポイントを貯めれば大きな買い物もできます。お客さんばかり得しているようですが、お店にもメリットがあります。ポイントカードを作るには、住所、名前、生年月日などを登録しますよね。お店は、どこに住んでいる○○さんが、何時、何を買ったかという情報を集めています。顧客購買履歴情報といいます。この顧客情報を使って売上げ増加やマーケティングなどの戦略に役立てています。





・ネットショッピング編

 みなさんは、アマゾンや楽天やyahooなどのネットショップで買い物をした経験はありますか?購入後、そのネットショップのトップページに「おすすめ商品」が表示されていることはありませんか?。

ネットショッピングは、「いつ、誰が、何を、買ったか」の情報が全てデータベース(DB: DataBase) に蓄積されます。ネットショップは、蓄積された大量のデータ(ビッグデータ)を分析し、商品Aを購入した人は、商品Bを購入することが多いというデータや関連商品を探し出し、「おすすめ商品」として紹介し、売上アップにつなげています。購入者にとっても欲しいと思っていた商品を探すことなく、手に入れることができます。利便性は大幅にアップしますね。


・カーナビ編

 車に付いているカーナビを見たことありますか? 目的地を入力すると、GPS(Global Positioning System、全地球測位システム)による車の位置情報を基に、道案内をしてくれます。道案内の他に渋滞情報も教えてくれるので回避することもできます。
 車の位置情報だけでなく、スピード、急ブレーキの回数、何時ごろどの場所でブレーキが踏まれたか等もビッグデータとして集められています。いわゆるIoT(Internet of Things)によって、機械が自動的に通信してデータを送受信しています。このデータを分析することで事故が起こりそうな場所を特定し、道路の改良につなげたり、通行の制限を掛けたりします。集められたビッグデータは、自動運転車の開発にも使われています。


・自動運転車とAI編

自動運転車を開発している会社はどれ?

□Audi □GM □トヨタ □日産 □Google □Softbank

 正解は全部です。自動車だから自動車メーカーにはチェックが入りますが、Google や Softbank は情報サービス系の会社です。何故、情報サービス系の会社が自動運転車の開発に乗り出すのでしょうか?

 Google は地図を提供しています。皆さんもスマホでナビ代わりに使っているでしょう? また、Google はAI技術を使ってコンピュータの囲碁ソフトであるAlphaGo(アルファ碁)を開発し、人間のトッププロ囲碁棋士を破りました。

 一見、関係がなさそうですが、自動運転車には地図情報とAI技術が密接な関係にあるのです。自動車の分野もデータが主流になりつつあります。



このように、データサイエンスは身近なところでたくさん活かされているんです。
今後は、ますます、データサイエンスを学んだ人が、いろいろな仕事で必要となり、引く手あまたとなるのではないでしょうか?
そのために・・・
本学のデータサイエンスコースでは、様々なデータから新たな情報や価値を創造できる人材を養成します。

 コンピュータの出現以降は様々なデータが蓄積され、統計的に処理された情報を基に企業などの経営判断に使われてきました。最近は、高速なネットワークやスマートフォンの普及、さらにはIoT(Internet of Things: モノのインターネット)の発達により人間ばかりではなく、機器(モノ)もインターネットを使う様になりました。機器同士がインターネットを介して情報交換を行いますので爆発的にデータが増加し、人間の判断だけでは間に合わなくなりました。そこで登場したのがAI(Artificial Intelligence)と呼ばれる人工知能です。これまで人間が行ってきた知的な活動(判断、認識、推論など)を、AI(コンピュータ)が代わりに行います。

データサイエンスは、データの収集に始まり、統計学や数学などの手法でデータを分析し、最善の判断や認識を行う分野です。データサイエンスコースは、ビジネスに関わる「情報」、データを分析するための「知識」、データを基にした判断や認識を行う「技術」の3つに分けると、下図のような関係になっています。

平成31年度入学生のカリキュラム(授業科目)では、次のような科目を配置して、データサイエンスを学べる環境を整えます。
・統計学
・多変量解析
・データ解析
・データモデリング
・ビジネスプログラミング
・統計プログラミング
・機械学習
・人工知能
・マーケティング論
・消費者行動論
・マーケットリサーチ
・経営分析
・会計学
・計量経済分析

など



また、アメリカでの米求人サイト「グラスドア」から発表された「ベストジョブ・ランキング2017」では
3年連続で、「データサイエンティスト」がアメリカのベスト・ジョブに選ばれたそうです。日本ではまだ聞きなれない言葉ですが・・・。

データサイエンティスト(Data Scientist)

データサイエンティストとは、データを分析する専門家です。

データサイエンティストに求められるスキルの3大要素は、

  (1)データの処理(コンピュータサイエンス)

  (2)データ分析 (統計学)

  (3)価値の創造 (マネージメントが必要な多岐に亘る分野)

  です。

新たな 「価値を創造」 するために 「データ分析」 を行います。また、 「データ分析」 を正確に行うためには、適切な 「データ処理」 が重要となります。

データ分析を必要とする仕事(職場)は、企業、政府、自治体など広範囲に亘っています。人や企業が行動すればデータが生まれ、そのデータを活用しようとする部署の全てがデータサイエンティストの活躍の場と言えます。

 

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