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Data Science Core
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データサイエンスコア(DSC)について

ごあいさつ

イギリスの数学者でありデータサイエンティストであるクライブ・ハンビーが2006年に「データは新たな石油だ(Data is the new oil)」と言ってから、およそ20年近くの時間が経過しました。20世紀は石油の産業化が飛躍的に進展した時代であり、エネルギー源や工業製品、あるいは医薬品の開発ですら石油化学技術の大きな進歩に支えられています。国も企業も石油を制する者が20世紀において大きな力を持ったのと同様に、これからの時代はデータを制する者が大きな力を持つのだ、というのがハンビーの発言の背後にあるのでしょう。

実際、近年ほぼ全ての学問分野において、データサイエンスの進歩は少なからぬ影響を与えるようになりました。数学や分子生物学といった基礎研究主導の分野においても、医学や工学、環境科学といった応用研究主導の分野においても、あるいは文学や歴史学といった人文学分野においてすら、データサイエンスを使う新たなアプローチによる発見が日々生まれています。また、近年EBPM、すなわち経済や教育、健康、環境など様々な分野の政策決定はデータ(エビデンス)に基づくべしといった考え方も、データサイエンスの発展抜きに語れるものではありません。

しかしながら、データサイエンスがこれほど多くの分野において力を発揮できるポテンシャルがあるにもかかわらず、我が国においてはまだまだその活用が十分であるとは言い切れません。実は、データサイエンスでは「統計的」・「計算機的」・「人間的」という3つの視点が重要だと考えられています。すなわち、純粋な数理的側面だけではなく、多様性やノイズを持った現実のデータをモデル化する統計的思考と、時に大量のデータを安全かつ高速に処理する計算機的思考と、データの周辺あるいは応用しようとする領域に存在する文脈や制約に思い至れる人間的側面、この全てが揃って初めてデータサイエンスは価値を発揮するわけです。我々千葉大学データサイエンスコアは、学内外の研究者の皆さま、あるいは地域の内外におられる企業や自治体の皆さまがデータサイエンスを活用しようとされる際の主要なボトルネックを解消すべく、2024年に設立されました。今後、統計学あるいは統計的機械学習手法の知見と、大規模なデータや複雑なモデルをフレンドリーに扱える計算機環境の構築・提供を通じて、また社会と研究者のネットワークを活かして、未だ社会に数多く存在する人間的な課題の解決をお手伝いすることが我々の存在意義だと考えています。皆さまと共に少しでも多くの知見を明らかにし、少しでも多くの社会課題の解決が実現できれば幸いです。

千葉大学 データサイエンスコア
ダイレクター  西内 啓

データサイエンスコアの概要

本部局は採択されたJ-PEAKS 地域中核・特色ある研究大学強化促進事業において、「研究力の向上戦略」及び「研究力向上計画」を「Biohealth Open Innovation Hub」の活用も進めつつ、効率的・効果的に遂行し、全学への横展開、本学の中長期的な発展に繋げていくため、学長のリーダーシップの下で全学的推進体制を構築する新たな組織です。

大学をとりまくデータサイエンス(DS)の現状

  • 先端研究のいずれの分野にもAI・データサイエンスが必須
  • 優秀なDS人材は、企業・アカデミア間で熾烈な争奪戦
  • AI・データサイエンスは豊富な資金・人材を背景に企業が研究を主導
  • AlphaFold2、基盤モデルの出現など、一年単位でゲームチェンジが起きている
  • 計算インフラは必須だが、導入・運用するエンジニアがいないと研究現場に届かない

横断的データサイエンス組織に期待される効果

  • 最先端のAI・データサイエンス技術を大学横断的に迅速に導入し、先端研究が加速
  • ベンダーとの調達交渉の集約化により有利な契約が可能
  • 先端技術・インフラ導入のノウハウを速やかに全学に波及
  • 情報が散逸しがちな学内外のデータベース、データセットを俯瞰的に把握・活用可能
  • 企業とアカデミア間の人材流動性が向上し、先端研究に優秀な人材が集まりやすくなる

主要なミッション[* J-PEAKS申請資料より]

最新のハードウェア・情報技術を迅速に導入・維持するための基盤作り
研究現場に負担をかけず、先進技術・インフラを導入・管理
先端研究のバックアップとDS人材育成の両立
ハッカソン・若手研究会等を通じ、分野を超えた共同研究・技術習得の場を提供
公的研究費に依存しすぎない経済的に安定した組織作り
J-PEAKSの予算助成終了後も運営継続できるエコシステム追求

具体的なタスク・課題

  1. データ・情報基盤整備と新規サービス開発提供
    • 商用クラウドでの計算機調達
    • クラウドを活用した研究データの共有・公開・活用
    • 学内向け生成AIアプリケーション開発基盤の構築
      • オリジナル版生成AI (Local LLM) → ハッカソン等での試用を検討
      • RAG (Retrieval Augmented Generation) → 論文・研究会抄録作成、研究関連情報アラート等への活用想定
  2. 研究者情報活用と学内連携の拡大・深化
    • 学内のDS人材関連人材を対象に、DS人材リソース・ニーズの俯瞰サーベイを実施
    • 上記サーベイ結果に基づき、学内連携・提供サービス等の具体的メニュー検討・設計
      • クラウドサービスなどの一括契約・アカウント提供
      • 学内計算リソースの共用促進・マッチング支援
      • 教育・研究面での連携拡大
  3. 学外連携の開拓・拡大
    • 学外パートナー(企業・自治体・研究機関等)との連携・協働機会
      (共同・受託研究、インターンシップ等)の開拓・橋渡し
      • 学内研究者・リソース情報をフル活用
      • オープンカフェ・Webサイト等の発信・交流機会も連携・ネットワーク拡大の契機として利用

組織図

行動規範

千葉大学データサイエンスコアでは研究活動及び対外発信に当たり、責任ある研究活動の推進、公正性の担保の観点から行動規範を制定しております。
■ 千葉大学データサイエンスコア(DSC)研究活動・対外発信に係る行動規範 PDF(234.4 KB)

アクセス・お問合せ先

■ 印刷用PDF(1.5 MB)

〒263-8522 千葉県千葉市稲毛区弥生町1-33
千葉大学 西千葉キャンパス IMO棟Ⅰ 1階

メールアドレス: dsc-jim@chiba-u.jp

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