キャリアにつながるデータサイエンス ⇒立正大学：立正大学 受験BBS

★立正大学データサイエンス学部
・立正大学データサイエンス学部は、データサイエンスの様々な分野での実績を持つ教授陣（25名）による講義と、実際にデータを用いてビジネス・モデルを展開している企業や組織との連携によるインターンシップやフィールドワークといった実践的な学びによる「文理融合型」のカリキュラムで、データサイエンスを広く実社会に応用し、ビジネスを始めとした社会のあらゆる現場で新たな価値を生み出す即戦力となるデータサイエンティストを養成します。

★データサイエンス学部の特徴や取り組み
☆様々な資格取得をバックアップ
・データサイエンス学部では様々な資格を取得、あるいはチャレンジすることが出来ます。
・例として、教職課程の履修で高等学校教諭一種免許状（情報）、任意資格である「社会福祉主事」「社会教育主事 / 社会教育士」「博物館学芸員」や、認定資格である「GIS学術士」「社会調査士 / 専門統計調査士」「社会調査士」など。
・さらに情報処理技術者試験やＩＴパスポート試験、Ｇ検定（ジェネラリスト検定）、統計検定などにも積極的に支援しています。

☆専門領域における教員のきめ細やかな専門指導
・データサイエンス学部では官公庁、スポーツ、ビジネス、観光などの各分野で25名の専任教授が指導に当たります。
・3年次から始まる専門領域の研究（ゼミナール）では各教員の研究室に所属し、集中的・専門的な指導が行われます。
・研究の成果は卒業研究（複数人数のグループが取り組む研究）あるいは卒業論文（個人で取り組む研究）としてまとめられます。

☆企業や組織と連携した実践的な教育体制
・実際にデータを用いたビジネスモデルを展開している企業や組織と連携したインターンシップやフィールドワークが行われます。
・これを通して、課題の発見とそれに対する解決策を学生が主体的に提案していくなど、社会や経済の諸課題への対応力を養います。

☆卒業後も連携できる開かれた研究・教育体制
・データサイエンスの早い技術進歩に対応するため、卒業生が大学に戻って情報交換や新知識習得の機会や最新情報が提供される場を用意しています。
・卒業生や連携先からのフィードバックを得て教育内容をダイナミックに変化させるなど、卒業生とネットワークを生かした教育・研究体制の構築を目指します。

◆ 気象データが各学会で多角的に活用されている【日本気象協会】の事業と導入例の紹介

詳しくはここをクリック：https://www.jwa.or.jp/case/


★ 立正大学地球環境科学部環境システム学科・データサイエンス学部について
【気象データアナリスト・気象データサイエンティストを目指す！】

● 環境気象学分野・環境情報学分野 紹介

立正大学熊谷キャンパスのある埼玉県熊谷市は、関東平野北西内陸域に位置しています。2007年8月16日には当時の日本国内の観測史上最高気温を更新する40.9℃を記録し、暑い街として一躍有名になりました。さらに2018年7月23日に日最高気温41.1℃を観測し、ふたたび国内最高気温を更新しました。熊谷は、日本のヒートアイランド研究の先駆けとして古くから観測的研究が実施されてきた街でもあります。このように、熊谷は環境気象学を学ぶには絶好のフィールドと言えるでしょう。

立正大学地球環境科学部環境システム学科環境気象学分野では、熊谷を中心とした関東平野北西域で夏季にしばしば発生する猛暑など局地気象のモニタリングやその解明、熊谷市街地ヒートアイランドの観測や形成メカニズムなどを中心に、気象観測から数値モデルによるシミュレーションまで幅広い手法を用いて研究を行っています。

◆ 立正大学地球環境科学部【環境システム学科】で学ぶ

● 環境情報学分野（3年次から環境データサイエンスを活用）
● 環境気象学分野（3年次から）
● 勿論、データサイエンス学部でも、気象データアナリストになるための知識を学ぶことができます

では、気象データアナリストとなるために必要な専門知識を深く、幅広く学ぶことができます。　あなたもチャレンジしてみませんか？

★ 気象情報がこれからのビジネスの成功のカギを握るようになる！！！
〜 気象データアナリスト、気象データサイエンティスト〜

2023年12月8日、スキルアップAIの記事・【気象データアナリストとは】より


◆ 気象データアナリストとは

気象データアナリストとは、気象データの知識とデータ分析の知識をもち、気象データとビジネスのデータを分析することによって、企業が抱える問題の解決や新しいビジネスの提案をする人材です。

気象庁では、以下のように定義しています。

気象データアナリストとは、企業におけるビジネス創出や課題解決ができるよう、気象データの知識とデータ分析の知識を兼ね備え、気象データとビジネスデータを分析できる人材です。
気象庁「「気象データアナリスト育成講座」の認定制度について」より引用

気象データアナリストは、一般的なデータサイエンスの知識に加えて、気象データ特有の専門知識についても理解している必要があります。
例えば、スーパーやコンビニにおいて「商品の売上データ × 気象データ」を分析することで、天候や気温による売れ行きを予測することが挙げられます。アイスは〇℃以上になると売れるという過去のデータを用いて、販売促進に役立てるのです。

このように気象と人の購買行動は密接な関係にあります。データから各業界と気象の関係性を分析することによって、ビジネスに新しい価値を見出すことが気象データアナリストの役割です。

※ 目次

・気象データアナリストとは
・気象データアナリストの需要
・気象データが社会に与える影響
・気象データアナーリストの仕事内容
1.クライアントへのヒアリング
2.データの収集・整理・分析
3.モデルの開発と評価
4.施策の実行
5.結果報告
・気象データアナリストの2つのメリット
1.データ分析の専門家として重宝される
2.企業の売上向上や業務効率化に貢献できる

・以下、その他に続く

詳しくはここをクリック：https://note.com/suai/n/ne23b7c64aae2

立正大学地球環境科学部環境システム学科

環境情報学分野紹介

■Topics■


◆オープンキャンパス用情報公開：環境のデータサイエンスを学ぼう!! New



環境データサイエンスとは？

環境システム学科環境情報学分野では、環境データサイエンスを用い、「物化生地」の枠にとらわれず社会の問題を含む環境の課題に対応できる人材を育てております。

環境データサイエンスは、環境システム学科環境情報分野が1998年の開設時から作り上げてきたカリキュラム体系であり、観測データ、ドローンや人工衛星などによる面的な空間情報を含む環境情報を、AI、統計解析、数値シミュレーションなどのデータサイエンスの手法でモデル化し、様々な環境問題に適用しております。


I　 環境情報を使った環境データサイエンスとは？



II　環境データサイエンスで何かできるか？

・　ヒートアイランドの原因を探る（気象分野との連携）

・　ニホンリスの生息域評価を行う（生物分野との連携）

・　荒川河川敷 上流-下流の植生の変遷を調べる（地学・生物分野との連携）

・　災害時の被災個所をAIで早期発見する（地学・水文分野との連携）

・　美味しいお米を見分け圃場の管理を行う（農業分野との連携）

＊ 詳しくはここをクリック【環境DSとは？】：https://rissho-es.jp/info/oc.html#:~:text=%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AF%E3%80%81%E7%92%B0%E5%A2%83,%E3%81%AB%E9%81%A9%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82

★ 気象は農業、観光、製造・販売さらには消費者の行動など様々な分野に大きな影響を与えます　〜あなたのビジネスをより良くするために気象データを活用してみませんか？〜

◆ 気象ビジネス推進コンソーシアム / Weather Business Consortium
〜多様な気象データを高度利用し、様々な社会課題の解決や産業創出・活性化を目指す産官学の連携組織〜

＊ 詳しくはここをクリック：https://www.wxbc.jp/

＊ 事例集：https://www.wxbc.jp/bizcasestudies/web/

＊ データ活用事例（事例インタビュー、気象データ利用ガイド、利活用事例集）：
https://www.wxbc.jp/exampleandinterview/

◆ 地理情報システム（GIS：Geographic Information System) とは、
地理的位置を手がかりに、位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加工し、視覚的に表示し、高度な分析や迅速な判断を可能にする技術のこと。

◆ 地理空間情報（Geospatial information）とは、
空間上の特定の地点又は区域の位置を示す情報（位置情報）とそれに関連付けられた様々な事象に関する情報、もしくは位置情報のみからなる情報をいう。地理空間情報には、地域における自然、災害、社会経済活動など特定のテーマについての状況を表現する土地利用図、地質図、ハザードマップ等の主題図、都市計画図、地形図、地名情報、台帳情報、統計情報、空中写真、衛星画像等多様な情報がある。

◆ リモートセンシング（Remote Sensing）とは、
遠く離れたところ（リモート）から、対象物に触れずに対象物の形や性質を測定する（センシング）技術のこと。　GIS (地理情報システム）の世界では、人工衛星や航空機などが搭載している測定器（センサー）によって遠隔でものを調べる技術として知られている。


※ これらの空間情報を重ね合わせて様々な解析を行うことができるGIS (地理情報システム）は、研究・教育機関だけでなく、行政機関や民間企業でも積極的に利用がなされています。　

【立正大学のデータサイエンス学部や地球環境科学部・環境システム学科】では、GISの操作方法や衛星画像も含めた様々な空間情報の活用方法について学ぶことが出来ます。　

★ 気象データを使ったデータサイエンス

気象・気候の変化は、様々なビジネスに大きな影響を与えます。
例えば、農業は気温・雨量・日照といった気象条件、水産業は水温・波・風等の気象条件によって、特に影響を受けやすい業種です。また、鉄道・航空等の交通機関や、物流業、宿泊・観光業等も、異常気象の発生によって大きな影響を受けます。

◆農業
気象データとAI・IoTの技術を連携させる事で、より正確な管理と適切な収穫時期の見極めを容易にし、作物の高品質化を図る事に繋がります。

◆ メーカー・物流業・小売業
メーカー・物流業・小売業にとって、「いつ」「どの商品」が「どれだけ」売れるかを正確に分析する事は重要な課題です。これらが分析できれば、商品の不足や過剰供給を防ぐ事ができ、生産性の向上を図ることができます。
商品の売れ行きについての気象データの活用で、例えばコンビニなどに於いて暑くなればビールや清涼飲料水、アイス等が売れ、寒くなればおでんや肉まん等が売れます。雨になればビニール傘の売上げが好調になります。

◆医療関係
特定の気象条件で痛み、吐き気、めまい等の症状が生じる「気象病」があります。
例えば、毎日の体調を記録しておけば、気象データとの相関関係を自動的に分析してくれるアプリを使って、日々の体調をあらかじめ予想する事ができます。
他にも、花粉症、インフルエンザ、デング熱といった季節性の病気の蔓延予想等にも気象データは有効活用ができます。

★ 民間の気象情報サービス
　 気象振興協議会：https://www.w-shinkou.org/link/

★ 地図・気象情報サービス業界 市場規模・動向や企業情報
　 NIKKEI COMPASS

＊業界概要
地図情報市場は2025年に2000億円市場へ

＊地図・気象情報サービスのレポート
業界レポートを閲覧することで、最新の業界動向・競合環境を簡単に理解・把握できます

＊市場動向
気象情報サービス市場は気象リスクへの関心の高まりやネット技術の発展によって、今後も成長が見込まれています。気象庁は気象情報のビジネスへの有効活用を企業に呼びかけています。

地図・気象情報サービス業界 市場規模・動向や企業情報：https://www.nikkei.com/compass/industry_s/0857

★ お天気データサイエンス
〜気象データ提供・利活用サポートサービス〜
　日本気象株式会社

＊気象データの真価を発揮し、暮らしを安全・安心で、より豊かなものへ

お天気データサイエンス：https://ods.n-kishou.co.jp/

>>32と>>25と>>29

この3つに出ている企業で、インターンシップやコネ作り、就職活動でのエントリーシート提出をすれば、結構良いキャリア形成の第一歩になると思う。

あとは、気象データアナリストになるためには、データサイエンス学部がいいのか、地球環境科学部の環境情報学分野、または環境気象学分野のどれを選ぶのがベストなのか、誰か教えて欲しい。

大学で気象学について学ぶ前に読んでおくと良いオススメの本！！

★ 見えない大気を見る　身近な天気から、未来の気候まで
日下博幸著　(くもん出版) 　1540円 (税込み)

虹や風とは一体何なのか。雨はどういう原理で降るのか。本書を読んで、家でもできる簡単な実験を通じて気象の原理を学び、疑問を解決してみることをオススメします。

それ以外にも、天気予報の仕組み、ゲリラ豪雨、フェーン現象、地球温暖化予測についての最新の研究結果や気象予報士も知らない新説に触れることができます。

また、大学の気象学の講義や学生の研究の様子、卒業後の就職状況も紹介。気象学を学んだ卒業生たちが、現在の仕事に対する思いを語っています。

気象学はもちろん、他の自然科学の研究や、大学での勉強に興味をかき立ててくれる書籍です。


◆ 将来、気象データアナリスト、気象データサイエンティストを目指したい！
【みんな輝く気象学会】　➡　気象学が学べる大学・大学院　より

＊立正大学
・地球環境科学部：環境システム学科・気象・水文コース・環境気象学分野、環境情報学分野（環境データサイエンスを活用）
・データサイエンス学部：データサイエンス学科・気象データサイエンス研究室
・［M、D］地球環境科学研究科 環境システム学専攻 気圏環境学分野

★ 詳しくは、【みんな輝く気象学会】⇒ 気象学が学べる大学・大学院一覧：https://www.metsoc.jp/jinzai/link/index.html

★ 立正大学・気象データサイエンス研究室/ News & Topics、研究室紹介、学びについて
ここをクリック：http://h2lab.html.xdomain.jp/

★ 立正大学地球環境科学部環境システム学科・環境気象学分野/ 分野紹介、新着情報、教員紹介
ここをクリック：https://rissho-es.jp/met/

★ 立正大学地球環境科学部環境システム学科/ 教員紹介（環境生物学分野、環境地学分野、★ 環境気象学分野、環境水文学分野、★ 環境情報学分野）
ここをクリック：https://rissho-es.jp/staff.html

◆立正大学データサイエンス学部の特徴とは

・データサイエンスを体系的に学ぶカリキュラム
・企業や組織と連携した実践的な学び
・理系よりの高度なAIやプログラミングを駆使できる科目群の他に、文理融合系の多様な分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ）でデータ利活用の実績を持つ教授陣による講義

＊ビジネス：ものづくりの現場や市場、流通などの過程で収集されるビッグデータの分析から、新しい視点での問題解決やこれまでにないビジネスモデルを創出する ⇒ Keywords として
経済学・経営学、マーケティング、金融データ分析、サービス科学、イノベーションマネージメント

＊社会：国に関する統計データをはじめ、様々なデータを活用し、まちづくり、環境問題、医療、教育など、社会が抱える様々な課題の解決や公共政策の立案に貢献する ⇒ Keywords として
社会調査 / 地域分析、EBPM（証拠に基づく政策立案）、犯罪社会学、リモートセンシング、空間情報システム / 気象データ解析、環境、地理情報システム

＊観光：携帯電話の位置情報や購買記録、SNSの投稿など、旅行者に関わる膨大なデータを分析し、新たな観光スポットの開拓やニーズの可視化など、観光産業の発展や地域の活性化につなげる ⇒ Keywords として
観光経済学、観光統計、観光データ分析、観光マーケティング、スポーツツーリズム

＊スポーツ：AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）などの最先端技術を使って、選手のプレーやコンディションに関するデータを取得・分析し、プレーの質向上や新しい戦術開発を行う事で、スポーツ界をデータサイエンスでさらに発展させる ⇒ Keywords として
データによる戦術・戦略、コーチング、スポーツモニタリング、トレーニング科学、スポーツアナリティクス

◆教育の特色
※文理融合型の学びを通じて、実社会で活躍できるデータサイエンティストをめざす！

・数理・統計、AI及びプログラミングを基礎からじっくりと学習
・データサイエンスの応用（ビジネス・社会・観光・スポーツ）に関する授業が充実
・インターンシップやフィールドワークなど、実社会におけるデータサイエンスの利活用を意識した学び
・学生全員に1人1台のノートパソコンを貸与し、プログラミング学習やオンライン授業などをサポート

◆ 立正大DS学部の学びや学生の活動を紹介する【note】連載：https://note.com/rissho_ds/

note 「職業：スポーツアナリスト」になるまでの軌跡　２.より

METAFOOTBALL
2020年9月10日

はじめまして
METAFOOTBALLアナリスト部門担当の"Sou"です。
現在、プロのスポーツアナリストとして活動する傍らスポーツアナリストを目指す若者へのキャリアサポートをしていきたいと思い、2020年4月から"METAFOOTBALL"の活動を本業と並行して始めました。

今回の記事は、将来スポーツアナリストを目指す方にとって、１つのモデルケースを知っていただければ、何か参考になることがあるのかもしれないと思い立って執筆致しました。
（※高校生・大学生向けの内容になっております）

私の半生を振り返ると今のキャリアを築き上げるために何度か大きな決断をしていることに気づきました。
以下の順番で記事をアップしていこうと考えています。

１．大学選択：https://note.com/metafootball/n/n165496297b28
２. 選手 OR スタッフの選択：【今現在、あなたが読んでいるこの記事】
３．大学卒業後の進路選択：https://note.com/metafootball/n/n9f35e48d628d
４. 学生生活、最後の進路選択：https://note.com/metafootball/n/nc8444f2624ce


２.選手　ＯＲ　スタッフの選択

前回までは、大学選択のお話でした。
実際、私が進学した大学というと3つの基準の内2つしかクリアすることができなかったのです。
クリアできなかったのは3)【部活動】です。しかし、これをクリアできなったことがアナリストの道に進むことに.....。

諸事情により私はこれまで続けてきたスポーツから競技変更をし、新たに強豪まではいきませんが、大学内の強化指定部になっていたスポーツの世界に【選手】として入部しました。
（※毎年、数人は卒業後も選手としてのキャリアを切り開く）

※ その１　➡　その２に続く

note 「職業：スポーツアナリスト」になるまでの軌跡　２.より

METAFOOTBALL
2020年9月10日

※ その1からの続き

やはり、強化指定部に入るだけあって、部活動という大きな組織には選手と監督以外にさまざまなスタッフがいることに驚きました。
一番衝撃を受けたのは、スタッフの人数よりも【選手のマインド】です。
特に試合に勝利するための準備（オフ・ザ・フィールド）の部分は選手主導で相手チームの【ゲーム分析】（スカウティング）からチームミーティングで【プレゼン】までしていたことに圧倒されました。
実際、ゲーム分析の結果が試合でどのように活かされているのかを、選手として実感する場面は度々ありました。
（※所属していたチームに”アナリスト”は不在）

私が高校生まで在籍していた部活動の競技レベルや競技特性もあって、選手が練習以外の部分でここまでの取り組みをしていることに1年目は驚愕の連続でした。
今振り返ると、この取り組みが、アナリストとしてのファーストステップだったと思います。

前置きが長くなりましたが、いよいよ本記事のメインテーマに移ります。
月日は流れ、ある日、選手として充実した日々を送っている中で、キャリアについて考える講義を受けていました。
大学卒業後のキャリアについて考える内容で、以下の質問をされました。
「何も制約がなければ、将来何をしていたいですか？」
私はふと、分析能力を極めた指導者として生計を立てていけたら楽しい人生を送ることができそうだなと思いました。

後日、ネットで調べた際に
【Analyst アナリスト】
に関するバレーボールの記事を見つけ、頭の中の点と点が線になったのです。アナリストの解釈はさまざまありますが、大学生の私は以下のように変換されました。
　　　　　　【分析能力を強みにしている指導者　＝　アナリスト】
こうして怪我等のさまざま理由もありましたが最終学年は選手と並行しながら分析を行うのではなく、”スタッフ”として分析に専念したいと思うようになりました。（�B編に他の理由も述べている）

※ その３に続く

note 「職業：スポーツアナリスト」になるまでの軌跡　２.より

METAFOOTBALL
2020年9月10日

※ その２からの続き

実際、チームの声を聞くと「選手復帰」を熱望されていました。
そういう状況下での最初のシーズンはチームにほとんど貢献できず、選手として活動していた方がチームにとってはプラスだっといえる結果だけが残り、あっけなく大学4年生のシーズンが終了しました。
自らビデオカメラで撮影した練習や試合映像をSDカードでなはくHDDで管理したり、スカウティングシートを紙から電子化したりするレベルの取り組みでした。
強化指定部といえど、分析環境には恵まれず、専門の分析スタッフを育成する文化もなく、今思うとあの頃の関わり方はアナリストと名乗るには程遠いものでした。
ただ、高度な機材やテクノロジーを使いこなすことはできなかったが、現場で起こる様々な問題を解決する上で必要な【ヒアリング能力】や【洞察力】を磨くことができたのはアナリスト１年目の成果だったといえます。
やはり、選手経験があったからこそ、選手はもちろんスタッフとの関係性を構築するのに時間がかからず、本音で意見交換をする機会を設けることができたのが成長の一番の理由だった思います。

◎選手 or スタッフの選択 - 現状

「プロの指導者を目指す上で、'指導経験'と"競技経験"どちらが重要か？」
また、スポーツ指導者になりたい方のキャリア相談の場では
「大学生になってから、選手として活動するか、指導者として活動するべきか」

最初の問いに関しては、答えになってはいませんが、やはり、【どちらの経験も大切です！！】
しかし、身近にいる【アナリストの”キャリア”】の話を聞くと面白い経歴の方がたくさんいます。


● アナリストのキャリア形成
１．”プロアナリスト”を目指す
２. ”監督”を目指す人のファーストキャリア
３．”アスリート”のセカンドキャリア
４. ”研究者”としてのデュアルキャリア
５. ”統計学の専門家”による新規参入

”キャリア形成”とは、自分で設定したキャリアプランに沿って、必要なスキルを磨いたり、必要な経験を積み上げる過程を言います。
詳しくはここをクリック：https://careerpark-agent.jp/column/402

※ その４に続く

note 「職業：スポーツアナリスト」になるまでの軌跡　２.より

METAFOOTBALL
2020年9月10日

※ その３からの続き

【上の図】のように、アナリストのキャリア形成は大きく5つのパターンに分けることができるのではないかと私は考えました。
※1つの考え方の例です。

�@�Aの方は選手としてのキャリアは高校生までで、大学生からコーチやアナリストのようなスタッフとして活動されている方が多い印象を受けました。

�Cの方は大学院生も含め、研究対象として分析をはじめて、そのまま現場の分析スタッフとして活動をはじめていくようです。割と大学4年間は選手として活動されていた方がほとんどでした。


２.選手 OR スタッフの選択・まとめ

私のように大学4年間の間では選手からスタッフに立場を変える方はほとんどいないのが現状でした。（大学院生は意外と多い）
大卒や院卒の方に見られる共通点は、選手経験に加え、【コーチ】、【アナリスト経験】を経て、「職業：アナリスト」という立場に辿り着いているということです。（※�Bと�Dは除く）

個人的には、高いレベルで競技経験を持つアナリストはとても強みになると思っていますが、近年では選手（プレイ）経験すらない方がアナリストとして活躍されている方がいるのも事実です。
【Jリーグ（サッカー）】や【トップリーグ（ラグビー）】、【Xリーグ（アメフト）】でいらっしゃるようです。。
今後、競技経験よりもアナリスト経験を積むというのも1つのルートになりうるかもしれませんね。

最後に元も子もないことを言うと
私もそうでしたが、明確なビジョンと信念、行動力さえあれば、プロのアナリストへの道の第一歩を踏み出すことは容易にできると思います！！

※ その４　終わり