音声ブラウザ専用。こちらより利用者別メニューへ移動可能です。クリックしてください。

音声ブラウザ専用。こちらよりメニューへ移動可能です。クリックしてください。

音声ブラウザ専用。こちらよりカテゴリ内メニューへ移動可能です。クリックしてください。

音声ブラウザ専用。こちらよりメインコンテンツへ移動可能です。クリックしてください。

慶應義塾大学理工学部
English
サイトマップ
KEIO NAVI
受験生の方
在学生の方
卒業生の方
企業・研究者の方
YAG@MIX(学内向)
概要
学部・大学院
教育・研究
教員プロフィール
関連リンク
交通アクセス
理工学部創立75年

理工学部HOME > 学問のすゝめ > データサイエンス

学問のすゝめ

データサイエンス

柴田里程 (数理科学科教授)

 これまで、誰もこのような「データを対象とする科学」が成立するとは思ってもみなかったに違いありません。しかし、物質の運動や構造さらにはその作用を研究する物理学、物質の変化や成分あるいはその性質を研究する化学などと同様、いまではデータの構造や作用、その成分や性質を研究する「データサイエンス」も立派な科学の一分野です。

 もちろん、このような科学が突然生まれたわけではありません。大規模なデータベースの構築と運用の必要に迫られて1970年代にリレーショナルデータベースの研究が始まり、大規模なデータに隠れた法則を発見するデータマイニングの研究も盛んになりました。また、データを対象とする伝統的な学問体系である統計学もその基盤となっています。

 統計学の歴史は古く17 世紀にまで遡ります。ペストの大流行を契機として死亡率の算定の必要性から人口統計という形で発達し、また、諸国家の具体的な姿を捉えることは、医術にとって人体の具体的な姿を捉えることと同じくらい重要という観点から国状学という形の統計学として発達しました。福沢諭吉も『万国政表』の出版や、『文明論之概略』で婚姻数と米価との関係を論じるなど、データにもとづく論理展開の重要性を指摘し実践した先駆者です。

 このように本来データの科学であった統計学も確率論を基礎とする近代統計学に衣替えするにつれ、形式的な論理を展開するための道具となってしまった感がありますが、いま再び、データサイエンスの枠組みでその輝きを取り戻しつつあります。データを抽象化した研究対象とすることで,データサイエンスは特定の分野によらない汎用な研究となっています。大規模で複雑なデータを扱わなければならない現代社会に広く通用するデータサイエンスは、そのインフラストラクチャであるDandD(図1)や Textile Plot(図2)に代表される高次元データ可視化技術などを生み出しながら大きな発展を続けています。

↑PAGE TOP