MIDS
武蔵野大学通信学教育部国際データサイエンス学部(2026年開設に向けて設置構想中)は、データサイエンス学部のデータサイエンスのコアな研究体験連動学習基盤に基づき、グローバルデータ科学者の育成およびRe-Skillingのためのプログラムを提供します。その上で、アジアAI研究所との協力による国際・産学連携を推進します。
武蔵野大学通信教育部国際データサイエンス学部(MIDS)、2026年開設に向けて設置構想中
武蔵野大学通信教育部国際データサイエンス学部(設置認可申請中)では、自然環境、社会環境を対象とした多分野において、データサイエンスの知識と技術を駆使、活用し、広く社会的、国際的な視野を持って課題を発見し、人工知能、ビッグデータ分析を活用した技術的・経済的な価値創造を担う創造的活動を志向、先導する人材を育成します。また、国際的な広い視野を持って、データサイエンスを駆使した地球規模での課題の発見と人工知能、ビッグデータ分析を活用した課題解決や価値創造を担う、国際的な創造活動を志向、先導する人材を育成します。また、複雑化する社会環境において、データサイエンスの知識と技術を駆使、活用し、技術的・経済的な価値創造を担う創造的活動を志向、先導する人材を育成します。
本学部では、国際連携と産学連携を指向したアジアAI研究所を設立しており、全教員が参加しています。ここでは、“システムアーキテクチャの中に人の活動を組み込む”、という画期的なコンセプトに基づく研究活動が推進されています。このアジアAI研究所に参加し、最先端の研究活動を実体験として修得できるという大きな利点があります（リモート／対面、双方での参加が可能です）。
本学部、ならびに、アジアAI研究所では、データサイエンスの主要な6スキルとして、1) Pythonプログラミング、2) AIアプリケーションの作成と利用、3) 知識ベース設計(SQL)、4) Generative AI活用術、5) 評価指標、6) AIデータセット作成を共有しています。これらのスキルを用いて得られた研究成果を、国際的に広く発表しています。
武蔵野大学通信教育部国際データサイエンス学部、武蔵野大学データサイエンス学部、武蔵野大学大学院データサイエンス研究科、ならびに、アジアAI研究所は、課題発見と人工知能、ビッグデータ分析を活用した課題解決や価値創造を担う創造的活動を志向、先導する人材を育成します。
MIDSの特徴
ハイブリッド学修により、学生自身のスタイルに応じた学びが可能です
本学部の特徴は、第一に、従来からキャンパスへの通学を前提としてきた武蔵野大学データサイエンス学部の教育・研究活動を、できる限りそのままサイバー空間に展開する点です。従って、これまで行ってきた同学部の特徴である研究体験連動型学習や3つのコースを、様々なツールを用いてサイバー空間へ展開、新設されるサイバークラスルームにおいて研究・教育活動を実施します。従って、録画や同時配信などの仕組みを活用することで、場所や生活スタイルにかかわらず、多様な生活環境の学生を対象として、一人一人の事情に寄り添った柔軟な学修環境を実現します。さらに、アジアAI研究所で行う研究体験は、サイバー空間だけでなく、実世界においても提供されるハイブリッド型学修であり、これが従来の通信教育やサイバー空間だけの大学とは本質的に異なる点になっています。
履修モデル
第二に、国内学生、海外学生、社会人学生に対し、修士課程を含めた一貫プログラムを実現します。それぞれの既修得単位によって期間は異なりますが、最短2年(学士入学の場合)でデータサイエンス学の学士号・修士号の取得が可能となります。
第三に、最新の機械翻訳等を備えた多言語化システムを用いることで、国境や言語の制約を超え、国際的な研究・教育環境を実現します。具体的には、海外の他大学のカリキュラムと連携し、ダブルディグリープログラムを実施します。
第四に、学士入学制度を活用することで、社会人を対象として働きながらの学修を実現します。ここでは、企業等におけるデータサイエンス人材のリスキリングプログラムとしての活用を想定しています。
※設置計画は予定であり、内容が変更になる可能性があります。
想定されるキャリア
武蔵野大学通信教育部国際データサイエンス学部と共通のカリキュラムを有する通学制の武蔵野大学データサイエンス学部卒業生の進路は多岐に渡ります。2024のデータによると、83%が就職し、48%が情報通信・情報サービス関連企業へ進みました。卒業生が様々な分野へ進学する点に特徴がある一方、12%が大学院へ進学しました。
卒業生の声
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森本裕之さん
富士通株式会社、2024年修士課程修了
「そもそも研究って何？」というところから始まりましたが、教授の皆さんが楽しく研究を行い、その成果を共有している様子を見て、「研究とは何か」というところが段々見えてきました。考えたことが形になるプロセス、モノ作りが上手くいった時の苦労と感動など、日々研究が楽しくなりました。最終的には国際会議で発表するに至り、短期間で研究成果をとりまとめることができました。二年間のすべての経験、たとえば日中仕事をした後、家庭と両立しながら学ぶ経験が、今後の生きていく糧になると思います。会社に対しては、リスキリング活動の一例として、大学院の経験が、他の社員に紹介でき、同僚達を勇気づけられたのではないかとおもっています。新しいチャレンジをする姿勢を社内に共有し、チャレンジする社員が増えていけば、大学院で学んだ成果と言えるとおもいます。将来的には研究成果、ならびに、研究を突き詰めることで、会社に貢献したいと考えています。
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福田つかささん
一般社団法人CDP Worldwide-Japan、2023年修士課程修了
ータサイエンスは幅広い分野をカバーしているイメージがありますが、まさに本研究科は様々なプログラミング言語やシステムの構築方法を学ぶことができ、本来学部で教育しているデータサイエンスの基礎などもフォローされていて、基礎から研究レベルの内容まで多様な講義が詰め込まれていました。他分野から進学しましたが、最終的には国際会議で発表するなど、充実した二年間の研究を行うことができました。ここでの学びが、自然環境を対象としたNGOでの私自身の修了後のキャリアに繋がったことをとても強く感じますし、同様に様々な業界で活きる経験になると思います。
当たり前ですが、社会ではデータを元に意思決定が行われるなど、データサイエンスには無限の使い道があります。本研究科で学んだ、社会的課題を多角的に検討する視点、論理的思考、またそれを実現するためのプログラミングの知見などがあると、実社会の課題にデータサイエンスが活用できることを実感しています。