青山学院大学宣布，将于2027年4月在青山校区新设「统计数据科学学环」，以统计学为基础，系统培养能够在AI与DX时代中读懂数据、解决问题的数据科学人才。

跨五大学部资源整合，打造新型学术组织

新学环由教育人间科学部、经济学部、法学部、经营学部及理工学部共同提供知识，并将这些跨领域资源整合成体系，使学生能够高效吸收多学科的专业知识。 这是日本国内少见以“统计”命名的学部级组织，旨在让学生在四年内完成从统计基础、数据分析应用到社会实践的完整训练。

产业专家参与，共同探讨数据科学教育方向

在新学环的介绍访谈中，未来将任教的保科架风准教授与帝国数据银行AI·DX推进委员会副课长大里隆也对话，分享数据科学教育的必要性与产业期待。

大里回顾自己在大学院利用日本职业棒球（NPB）数据进行贝叶斯建模与赛伯计量学研究的经历，并指出真实数据分析能创造新的社会价值，这也是他加入帝国数据银行从事企业倒产预测模型与数据服务开发的原因。

核心学习重点：从“数据研磨”到问题解决

保科准教授强调，新学环的目标不是培养单纯的技术型分析者，而是培养能够在真实场景中持续学习、持续解决问题的“数据研磨型”人才。

所谓“数据研磨”，是指将原始数据通过前处理打磨成能够支持决策的高价值数据。学生必须在分析前就能想象问题的最终解决形态，再反向设计数据处理流程。 大里也指出，能够通过数据研磨理解数据本质、并将分析结果与最终决策相连的学生，成长速度明显更快。

为支持实践学习，学校计划设立统计数据科学研究教育中心，与企业、自治体及社区合作，让学生在真实环境中检验所学。

青山校区的地理优势：IT企业集中、合作便利

新学环将设于青山校区，距离表参道站步行约5分钟，周边聚集众多IT企业与初创公司。帝国数据银行本社也位于南青山，大里表示，数据具有高度机密性，企业与大学能够在地理上保持紧密联系、方便面对面交流，是极大的优势。

少人数制与PBL教学，面向多行业培养数据人才

新学环采取每年60名的少人数制，强调实践型演习与PBL（项目式学习）。依托青山校区的地理优势，学生将有机会与多种行业合作，包括：

• 信息通信
• Web服务与平台
• AI／机器学习工程
• 咨询与营销
• 金融与证券
• 制造与建筑
• 法务与知识产权
• 教育与公共部门

数据科学人才在各行业需求强劲，新学环未来将与哪些企业展开PBL课程或共同研究，备受期待。

消息来源：2027年4月青山学院大学「統計データサイエンス学環」新設　「データを読める人は、未来を描ける」 – 大学ジャーナルオンライン

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