お知らせ! 2022年1月に新著を出版しました。

企業人向けに教えてきたことの集大成です。ぜひお読みください。

 

「データ分析・AIを実務に活かすデータドリブン思考」

 

 

 

学生へのメッセージ

「大学でしっかり学び、ビジネスデータサイエンティストとして飛躍しませんか?

 その夢と目標をかなえるため、前職(大阪ガス)で若手を育成した経験を基に、

 画期的な教育プログラムを設計しました。

 様々な業界と連携した、世界でも例のない『実践力と多性』に富んだゼミです。」

 

※企業の皆様へのメッセージ

 この国の競争力を高めるには、「ビジネスデータサイエンティスト」の育成が急務です。しかし、「ビジネスデータサイエンティス 
 ト」の育成は大学だけでは難しく、企業のご協力が必要です。ぜひ、お力を貸してください。①PBLのテーマとデータの御提供、②学生
 のコーディングサポート、③学生の分析方法論のハンズオン演習サポート、といったご協力をいただける方、御連絡お待ちしてます。

 

※大学におけるデータサイエンス教育に携わる方へ

 河本ゼミの講義は見学可能です。ご興味のある方は、お問合せ下さい。

 

 

 

 

1.ビジネスデータサイエンティストとは?

データサイエンティストは、「ビジネスデータサイエンティスト」「AIデータサイエンティスト」「理論データサイエンティスト」に大別されます。河本ゼミでは、このうち企業が最も求める「ビジネスデータサイエンティスト」を目指し、即戦力レベルまで育成します。

 

 

 

2.ビジネスデータサイエンティストに求められる能力

ビジネスデータサイエンティストの仕事は、企業における様々なビジネス課題をデータと分析力で解決することです。そのためには、様々なビジネス課題について、「問題設定」から「結果説明」までを一気通貫で完遂する力が求められます。

 

3.企業連携型PBL(Project Based Learning)

実際のビジネスでは、予め問題が決まっていることなどまずありません。データサイエンティストは、何が問題であるかを考えていくところから仕事なのです。また、実際のビジネスでは、データと分析手法だけで解けるようなこともまずありません。どんなお客さんが買いそうか、工場のトラブルの原因として何が考えられそうか、そういった仮説を持ってデータ分析することで解けるのです。

このような力を育てるには、①問題は明示されておらず、自ら問題を考えるところから始める、②データだけでは解けず、企業ヒアリングで得た仮説を融合して解ける、そういった学びの場を設けなければなりません。河本ゼミの企業連携型PBLは、そのような学びの場を提供できるように念入りに設計しています。

 

 

4.3回生と4回生の2年間で5つのPBLに挑みます

様々なビジネス課題に対応できる多様性を身につけるには、1つのPBLを深堀するのではなく、多様なPBLに挑まなければなりません。企業においてデータサイエンティストが最も活躍するのは、マーケティングと製造現場です。そこで、この2つのフィールドにおいて代表的な5つのPBLを用意しました。それぞれのPBLでは、データと分析力で問題解決するために必要な能力が異なります。3回生と4回生の2年間で、この5つのPBLに順次挑戦し、全てを完遂できれば必ずビジネスデータサイエンティストの即戦力になれるよう設計しています。

 

5.ゼミのカリキュラムとスケジュール

上記5つのPBLを、基本的には1つのPBLあたり15コマでこなしていきます(PBL2とPBL3は両方併せて15コマでこなす)。

3回生の春休みと夏休みには、Pythonコーディングと機械学習をハンズオン教材で自習し、PBLに備えます。4回生には、ディープラーニングと強化学習についても基本レベルを習得してもらいます。

修士課程においては、河本研究室と企業との共同研究に参加する形で、ビジネスにおける挑戦的な課題について先端的な分析手法で解決する「応用型研究」に取り組みます。希望者は、河本研究室と連携するAIベンチャー企業でインターン生として学ぶことも可能です。在学中に、日本ディープラーニング協会のE資格も取得してもらいます。

 

※下記は、ゼミの実施スケジュール(企業側の都合で変更になる可能性はあります)。

6.PBL(Project Based Learning)の実施形態

・企業担当者と話しできるチャネルを設け、自由に質問してもらいます。

・報告会を複数回設けて、企業担当者からビジネス視点でのコメントをもらいます。

・3人1グループのグループワークで取り組みます。PBLごとにメンバーを入れ替えます(コミュニケーション力を強化するため)。

・プログラミング言語は、Pythonだけを使います。(ビジネスでは、Python>>R)

 

※下記は、PBLの典型的な実施スケジュール(PBLの種類によって、一部異なります)。

 

7.ビジネスデータサイエンティストという生き方

ある専門分野で世界一になれば、すごくかっこいい生き方ができます。でも、80億人の中でトップになれる可能性は非常に低いです。それよりも、100分の1には入れるような特技を5つ作る方が、圧倒的に可能性は高いです。一芸を極める生き方ではなく、多芸に秀でた生き方をする方が、成功もしやすいだけでなく、いろんな世界やいろんな人に触れ敢えて面白い人生を送れると思いませんか。ビジネスデータサイエンティストというキャリアは、そのような生き方をかなえてくれます。

 

 

 

 

参考.私の教育理念

1つの専門分野を深く研究していく教育ではなく、多様な分野での実践力と全体俯瞰力を培う教育をしていくことです。料理学校でたとえるならば、最先端の調理器具を深く追及する教育ではなく、イタリアン、フレンチ、中華、和食など様々な分野の料理を作れるようになり、世界中の料理を全体俯瞰できる教育をするということです。



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