コンピュータとインターネットが発展を続ける現在、ありとあらゆるデータが収集され、分析されています。例えばSNSの投稿やスマートフォンのGPS履歴など、私たちの日常生活においても膨大なデータが生まれ、そこから価値ある情報を見つけ出そうとする需要は高まる一方です。さらに価値ある情報にとどまらず、新たな知識をビッグデータから取り出そうとするアプローチがデータサイエンスであり、総合情報学部の竹中教授は、幅広い分野でデータからの知識発見に取り組んでいます。
データサイエンスは手法と応用という2つの柱で成り立っています。手法とは、コンピュータで情報を解析するための手段であり、コンピュータサイエンスと呼ばれる部分です。近年は「AI」「ディープラーニング（深層学習）」に注目が集まっていますが、こうした手段を深く理解するためには、数学の知識や思考力が役に立ちます。もう一方の応用とは、ある分野で得た手法を他の分野に展開することです。例えば、金融分野で得られた手法を応用して、医療分野で新しい知識を取り出そうとするならば、生命のメカニズムやその分析に必要な要素が何かといった知識が必要になります。関西大学の総合情報学部では、この手法と応用をバランスよく学ぶことができます。コンピュータサイエンスを深く学ぶとともに、法学、経済学、心理学などを幅広く学べるようなカリキュラムが用意されています。総合情報学部は文理融合型の学部であり、分野を超えて手法を応用するデータサイエンスを学ぶには、うってつけの環境と言えるでしょう。
データサイエンスはすでにさまざまな分野で活用されています。私が取り組んできたのは、主に生物学や医学の分野です。例えばがんを引き起こす遺伝子異変のメカニズムを解明することや、骨粗しょう症の原因究明などに、データサイエンスを活用しています。ハリウッド女優のアンジェリーナ・ジョリーさんが乳がん予防のために乳房を切除しましたが、その判断の根拠には、データサイエンスの研究成果が関わっています。こうして特定の分野において、価値ある情報を手に入れるために改良した手法は、まったく異なる分野で応用できることがしばしばあります。コンピュータの演算能力が飛躍的に高まったことで、例えば文学の分野で小説における感情表現をパターン解析することや、法学の分野で多国間の条文を比較することなど、今までにない知識獲得のアプローチが行われています。このように、データサイエンスの手法をさまざまな専門領域で応用することによって、新たな知識や価値を生み出し、世の中に貢献することを志しています。
竹中ゼミは、データサイエンスの手法を使ってさまざまな分野のテーマに取り組める点が特徴です。私は、明治時代に施行された日本初の民法である明治民法や、ヨーロッパ諸国の民法の条文比較を行いました。それぞれの国の条文がどれくらい似ているのかをコンピュータで測り、実際に条文のデータを入手し、まずは日本とフランスの民法の条文の類似度を測定しました。各国の民法はたくさんあるので、対応関係の組を人力で見つけることは難しく、同様の研究は今まで行われていませんでした。しかしデータサイエンスの分野でのある手法を用いることで、対応関係のある条文の類似度を明らかにすることができます。今回の研究結果として、対応関係のある条文の組が25%程度発見されました。データサイエンスの分野において、この数値だけを見るとかなり低い結果といえます。しかし法学の見地から考えると、この結果から明治民法がフランス民法を模倣したのではないという考察が成り立ち、他の国との比較を進める際の指標になりうるとして、評価されました。自分では成果が得られなかったと思っていたことが、その分野の専門家から評価されたことに驚きを感じるとともに、研究の幅広さや面白みを感じました。
高校時代に、自分がデータサイエンスを学ぶとはまったく思っていませんでした。コンピュータに対する興味はありましたが、コンピュータを使って何をするかという目的は明確ではありませんでした。しかしデータサイエンスの手法を学ぶうちに、自分の興味を広げて、その分野で世の中にまだない知識や価値を発見したいと思うようになりました。また、自分が知っている手法では問題が解決できない場面にぶつかっても、その時はまた新しい手法を身につければいいと考えるようになりました。竹中ゼミでは、文字の意味の類似度を測ったり、ディープラーニングを活用した画像処理に取り組んだりとさまざまな研究が行われていて、私も次にどんなテーマを研究するかを考えるための刺激をもらっています。竹中先生が「手段のために目的を選ばず」という言葉で表現されているように、データサイエンスをさまざまな分野の問題の解決に活用したいと思います。また、高校生の皆さんもさまざまなところに興味をもって大学での学びを調べ、やりたいことを見つけてほしいと思います。
