立正大学データサイエンス学部で学べる4つの応用分野【ビジネス・社会・観光・スポーツ】のうちで、あなたが興味のある分野はどこですか？ - 立正大学掲示板
立正大学データサイエンス学部で学べる4つの応用分野【ビジネス・社会・観光・スポーツ】のうちで、あなたが興味のある分野はどこですか？
0DSを使ってどんな事をやりたいですか？
2023/06/04 08:58 3821view
立正大学データサイエンス学部では、1年次でデータサイエンスの基礎を学び、2年次以降は理系向けのAI・統計やプログラミングなどのデータサイエンスの応用について学ぶようです。
そして3年次以降は、自分の興味や将来に合わせて、4つの応用分野である【ビジネス・社会・観光・スポーツ】の応用分野のゼミに分かれて、さらに知識を深めていくそうです。
この4つの応用分野のうちで、あなたが一番興味のある分野はどれですか？
応用分野の将来性も含めて、あなたの考えを教えてください。
※ 私はデータサイエンスは、これからの時代、必要不可欠の学問になると思います。
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25名前を書き忘れた受験生 2025/04/14 17:32
★ 立正大学熊谷キャンパスに【立正大学ドローンアカデミー】開設
立正大学プレスセンター 2025/04/07
◆ 立正大学は国土交通省航空局に無人航空機（マルチコプター）の登録講習機関（二等無人航空機）としての審査が完了し、認定されたたことを報告いたします。登録講習機関とは、無人航空機操縦者技能証明制度（2022年12月スタート）において、講師や空域、機体など定められた条件を満たす場合に国土交通省から認められるものです。
無人航空機（マルチコプター）はいわゆるドローンやUAV（Unmanned Aerial Vehicle）、UAS（Unmanned Aerial System）と称されるものです。立正大学がドローンを活用した教育研究を推進するための一環として申請していました。
立正大学が登録講習機関として認められ、学内でドローンの学科講習、実技講習が実施できるようになります。受講生が登録講習機関で実施される審査に合格すると無人航空機操縦者技能証明（国家資格）を取得するための実技試験が免除されます。これに加えて学科試験と身体検査に合格すると二等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができます。データサイエンス学部と地球環境科学部では、二等無人航空機操縦士の資格取得と連携した「ドローン講義」、「ドローン実習」を2025年度より開講します。これらの授業を受講することにより国家資格の取得と単位の修得が可能となります。今後、授業と資格取得のプログラムを他学部にも展開するとともに、一等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができるよう学内の体制を整備していく予定です。また、2026年度からドローンを活用してさまざまなデータ分析に取り組むことのできるプログラムをスタートする予定です。
ドローンは労働力不足など社会が抱えるさまざまな課題を解決するための手段の1つとして注目されています。データサイエンス学部、地球環境科学部ではドローンをさまざまな社会課題の解決に利活用するための知識やスキルを学ぶための授業が多数用意されています。国家資格を取得することにより学生や教職員、大学関係者のスキルアップが図られ、学生の進路につながる教育研究が推進されることを期待しています。
立正大学プレスセンター 立正大学熊谷キャンパスに「立正大学ドローンアカデミー」開設：https://www.u-presscenter.jp/article/post-56041.html
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2025/04/14 17:32
★ 立正大学熊谷キャンパスに【立正大学ドローンアカデミー】開設
立正大学プレスセンター 2025/04/07
◆ 立正大学は国土交通省航空局に無人航空機（マルチコプター）の登録講習機関（二等無人航空機）としての審査が完了し、認定されたたことを報告いたします。登録講習機関とは、無人航空機操縦者技能証明制度（2022年12月スタート）において、講師や空域、機体など定められた条件を満たす場合に国土交通省から認められるものです。
無人航空機（マルチコプター）はいわゆるドローンやUAV（Unmanned Aerial Vehicle）、UAS（Unmanned Aerial System）と称されるものです。立正大学がドローンを活用した教育研究を推進するための一環として申請していました。
立正大学が登録講習機関として認められ、学内でドローンの学科講習、実技講習が実施できるようになります。受講生が登録講習機関で実施される審査に合格すると無人航空機操縦者技能証明（国家資格）を取得するための実技試験が免除されます。これに加えて学科試験と身体検査に合格すると二等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができます。データサイエンス学部と地球環境科学部では、二等無人航空機操縦士の資格取得と連携した「ドローン講義」、「ドローン実習」を2025年度より開講します。これらの授業を受講することにより国家資格の取得と単位の修得が可能となります。今後、授業と資格取得のプログラムを他学部にも展開するとともに、一等無人航空機操縦士の国家資格を取得することができるよう学内の体制を整備していく予定です。また、2026年度からドローンを活用してさまざまなデータ分析に取り組むことのできるプログラムをスタートする予定です。
ドローンは労働力不足など社会が抱えるさまざまな課題を解決するための手段の1つとして注目されています。データサイエンス学部、地球環境科学部ではドローンをさまざまな社会課題の解決に利活用するための知識やスキルを学ぶための授業が多数用意されています。国家資格を取得することにより学生や教職員、大学関係者のスキルアップが図られ、学生の進路につながる教育研究が推進されることを期待しています。
立正大学プレスセンター 立正大学熊谷キャンパスに「立正大学ドローンアカデミー」開設：https://www.u-presscenter.jp/article/post-56041.html
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24名前を書き忘れた受験生 2025/02/23 13:32
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記事】
３. 大学卒業後の進路選択～就活の現状～：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）
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。（③編に他の理由も述べている）
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
【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。
①②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。
④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。（※③と⑤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！！
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2025/02/23 13:32
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記事】
３. 大学卒業後の進路選択～就活の現状～：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）
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。（③編に他の理由も述べている）
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
【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。
①②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。
④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。（※③と⑤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！！
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23名前を書き忘れた受験生 2024/12/06 10:04
★ 民間の気象情報サービス（インターンシップや就職活動に有益！）
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/
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2024/12/06 10:04
★ 民間の気象情報サービス（インターンシップや就職活動に有益！）
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/
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21名前を書き忘れた受験生 2024/11/18 15:55
★ 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
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
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）
https://rissho-es.jp/staff.html
4pt
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2024/11/18 15:55
★ 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
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
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）
https://rissho-es.jp/staff.html4pt0pt
20名前を書き忘れた受験生 2024/09/28 11:18
>>18
立正大学データサイエンス学部には4つの応用分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ［スポーツパフォーマンスにおけるデータサイエンスの利活用）＋環境・気象分野などがあります。
そして立正大学は地理学の分野において非常に研究力の高い大学として、研究者の間でも認識されています。
また充実したスタッフから、環境学・気候学・気象学を体系的に沢山の授業から学ぶことが出来る、数少ない私立大学でもあります。
気象学の鈴木パーカー明日香先生は丁寧で分かりやすい教育、平田英隆先生は気象ビッグデータや数値シミュレーションを用いた、様々な価値創造。具体的には、『気象現象（爆弾低気圧、台風、豪雨・豪雪など）の仕組みの解明』、『防災につながる情報の創出』『デジタル社会における気象データの利活用』などについて研究しています。
特にこれからの時代には、気象情報を活用したビジネス（農業、観光、製造、販売、その他）の収益の拡大が期待されています。そこで今、注目を浴びている職業が【気象データアナリスト、気象データサイエンティスト】です。
◆ 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（気象データ×ビジネスデータ）を持ち、これら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「商品の売り上げデータ×気象データ」を分析することによって、天候や気温による売れ行きを予測することが出来ます。アイスは〇°C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仕事です。
幸い、立正大学では地球環境科学部環境システム学科とデータサイエンス学部で、広範囲の環境学・気候学・気象学などを学ぶことが出来ます。
☆【みんな輝く気象学会】より
「気象学が学べる大学・大学院」によると、
◇ 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 環境気象学分野と環境情報学分野（環境データサイエンスを利活用）
・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
・大学院［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
と記載されています。
★ 気象データを使ったデータサイエンス（気象データアナリスト、気象データサイエンティスト）
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。
いかがでしょうか。あなたも立正大学データサイエンス学部で学んで、【気象データアナリスト・気象データサイエンティスト】へのキャリア形成の第一歩を踏み出してみませんか。
5pt
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2024/09/28 11:18
>>18
立正大学データサイエンス学部には4つの応用分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ［スポーツパフォーマンスにおけるデータサイエンスの利活用）＋環境・気象分野などがあります。
そして立正大学は地理学の分野において非常に研究力の高い大学として、研究者の間でも認識されています。
また充実したスタッフから、環境学・気候学・気象学を体系的に沢山の授業から学ぶことが出来る、数少ない私立大学でもあります。
気象学の鈴木パーカー明日香先生は丁寧で分かりやすい教育、平田英隆先生は気象ビッグデータや数値シミュレーションを用いた、様々な価値創造。具体的には、『気象現象（爆弾低気圧、台風、豪雨・豪雪など）の仕組みの解明』、『防災につながる情報の創出』『デジタル社会における気象データの利活用』などについて研究しています。
特にこれからの時代には、気象情報を活用したビジネス（農業、観光、製造、販売、その他）の収益の拡大が期待されています。そこで今、注目を浴びている職業が【気象データアナリスト、気象データサイエンティスト】です。
◆ 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（気象データ×ビジネスデータ）を持ち、これら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「商品の売り上げデータ×気象データ」を分析することによって、天候や気温による売れ行きを予測することが出来ます。アイスは〇°C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仕事です。
幸い、立正大学では地球環境科学部環境システム学科とデータサイエンス学部で、広範囲の環境学・気候学・気象学などを学ぶことが出来ます。
☆【みんな輝く気象学会】より
「気象学が学べる大学・大学院」によると、
◇ 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 環境気象学分野と環境情報学分野（環境データサイエンスを利活用）
・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
・大学院［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
と記載されています。
★ 気象データを使ったデータサイエンス（気象データアナリスト、気象データサイエンティスト）
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。
いかがでしょうか。あなたも立正大学データサイエンス学部で学んで、【気象データアナリスト・気象データサイエンティスト】へのキャリア形成の第一歩を踏み出してみませんか。
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19名前を書き忘れた受験生 2024/03/03 09:51
【プロジェクト紹介】データサイエンスで盗塁記録を塗り替えろ！
2023年5月7日
立正大学データサイエンス学部 講師 永田聡典
◆ 埼玉武蔵ヒートベアーズと立正大学DS学部の「塁感プロジェクト」の全貌を解説
■一芸を磨く、シーズン盗塁記録を塗り替えた取り組み
2021年シーズンに、埼玉武蔵ヒートベアーズは、球団創設初の地域リーグ優勝を果たしました。この偉業の裏には、本学部との共同事業「塁感プロジェクト」があり、盗塁に特化した挑戦の結果、BCリーグの盗塁記録を大幅に更新（60試合で164盗塁）するだけに留まらず、優勝までも手中に収めることができたのです。
走力の高い選手によるユニット「武蔵ロケッツ」が盗塁に特化して走力を高めたことにより、出塁率や守備にも好影響をもたらしました。相手チームは、盗塁を警戒するあまり、配球が単調になったりするなど戦略的にも優位に進めることができました。
そして、盗塁という一芸に特化した取り組みがとうとう花を咲かせました。2022年NPB（日本プロ野球）ドラフトに指名されたのです。指名された選手は、高校・大学ともにプロから注目される選手ではなかったとのことですが、BCリーグ盗塁記録を作ったこと、日本プロ野球の２軍との交流試合等で走力をアピールできたこと、スポーツデータサイエンスを活用したトレーニングに粛々と取り組み続けたことが、気づけばプロが注目する走力を身につけることに繋がりました。
図表：盗塁に関する集計（青：20年度シーズン、オレンジ：21年度シーズン）⇒ 下記選択反応時間を活用し、帰塁にも進塁にも適正なリード距離を選手ごとに決定しました。ウェイトトレーニングにおいても毎回加速度センサーを活用し、脚パワーの向上やバネ機能の増加に着手しました。
また走速度を高めるためのスプリントトレーニングにも計測機器を試用し、武蔵ロケッツの走力をできるだけ可視化しました。【計測しながら走る→自然と全速力になる→そのときのデータをリアルタイムにフィードバック→次への課題や意識するポイントを整理する→身体意識を変化させ、計測しながら再度、全速力で走る】この一連の流れを繰り返すことによって、走る際の身体感覚とフィードバックされるデータを擦り合わせながら、質の高いトレーニングを積み重ねるように取り組みました。リアルタイムにフィードバック（外在的フィードバック）を受けた選手は、高い意識レベルで機能や感覚を磨くことに集中する（内在的フィードバック）機能やモチベーションが高まった状態でトレーニングを継続することができます。
盗塁に必要なスキル項目別表：構造分析から見た盗塁に必要なスキル ⇒ 下記（↓）のURLをクリック
■選手、コーチと一緒に創り上げていく
スポーツにおけるデータ活用において最も重要なことは、データの採取・分析・評価だけで終わらずに、選手やコーチと一緒になって課題解決まで試行錯誤を継続することです。データを共有しながらコミュニケーションすることによって、選手の意思決定を良質なものへと促進することに繋がり、個々に合わせたトレーニングプログラム（高めたい機能や、トレーニングの方向性）を提供することができます。データに基づくフィードバックとリフレクションによって意思決定し、ビジョンがはっきり見えてきた選手は、意識すべきことや取り組みのレベルがさらに高まり、より効果が出やすい好循環を生み出します。選手の可能性を信じ、潜在的な技能を引き上げるために、選手に歩み寄りながらデータを活用できる人材がスポーツ界に求められています。
折れ線グラフ表：あるプロ野球選手の走速度の変遷 ⇒ 下記（↓）のURLをクリック
★【プロジェクト紹介】データサイエンスで盗塁記録を塗り替えろ！：https://note.com/rissho_ds/n/nf2f7c05e2182
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2024/03/03 09:51
【プロジェクト紹介】データサイエンスで盗塁記録を塗り替えろ！
2023年5月7日
立正大学データサイエンス学部 講師 永田聡典
◆ 埼玉武蔵ヒートベアーズと立正大学DS学部の「塁感プロジェクト」の全貌を解説
■一芸を磨く、シーズン盗塁記録を塗り替えた取り組み
2021年シーズンに、埼玉武蔵ヒートベアーズは、球団創設初の地域リーグ優勝を果たしました。この偉業の裏には、本学部との共同事業「塁感プロジェクト」があり、盗塁に特化した挑戦の結果、BCリーグの盗塁記録を大幅に更新（60試合で164盗塁）するだけに留まらず、優勝までも手中に収めることができたのです。
走力の高い選手によるユニット「武蔵ロケッツ」が盗塁に特化して走力を高めたことにより、出塁率や守備にも好影響をもたらしました。相手チームは、盗塁を警戒するあまり、配球が単調になったりするなど戦略的にも優位に進めることができました。
そして、盗塁という一芸に特化した取り組みがとうとう花を咲かせました。2022年NPB（日本プロ野球）ドラフトに指名されたのです。指名された選手は、高校・大学ともにプロから注目される選手ではなかったとのことですが、BCリーグ盗塁記録を作ったこと、日本プロ野球の２軍との交流試合等で走力をアピールできたこと、スポーツデータサイエンスを活用したトレーニングに粛々と取り組み続けたことが、気づけばプロが注目する走力を身につけることに繋がりました。
図表：盗塁に関する集計（青：20年度シーズン、オレンジ：21年度シーズン）⇒ 下記選択反応時間を活用し、帰塁にも進塁にも適正なリード距離を選手ごとに決定しました。ウェイトトレーニングにおいても毎回加速度センサーを活用し、脚パワーの向上やバネ機能の増加に着手しました。
また走速度を高めるためのスプリントトレーニングにも計測機器を試用し、武蔵ロケッツの走力をできるだけ可視化しました。【計測しながら走る→自然と全速力になる→そのときのデータをリアルタイムにフィードバック→次への課題や意識するポイントを整理する→身体意識を変化させ、計測しながら再度、全速力で走る】この一連の流れを繰り返すことによって、走る際の身体感覚とフィードバックされるデータを擦り合わせながら、質の高いトレーニングを積み重ねるように取り組みました。リアルタイムにフィードバック（外在的フィードバック）を受けた選手は、高い意識レベルで機能や感覚を磨くことに集中する（内在的フィードバック）機能やモチベーションが高まった状態でトレーニングを継続することができます。
盗塁に必要なスキル項目別表：構造分析から見た盗塁に必要なスキル ⇒ 下記（↓）のURLをクリック
■選手、コーチと一緒に創り上げていく
スポーツにおけるデータ活用において最も重要なことは、データの採取・分析・評価だけで終わらずに、選手やコーチと一緒になって課題解決まで試行錯誤を継続することです。データを共有しながらコミュニケーションすることによって、選手の意思決定を良質なものへと促進することに繋がり、個々に合わせたトレーニングプログラム（高めたい機能や、トレーニングの方向性）を提供することができます。データに基づくフィードバックとリフレクションによって意思決定し、ビジョンがはっきり見えてきた選手は、意識すべきことや取り組みのレベルがさらに高まり、より効果が出やすい好循環を生み出します。選手の可能性を信じ、潜在的な技能を引き上げるために、選手に歩み寄りながらデータを活用できる人材がスポーツ界に求められています。
折れ線グラフ表：あるプロ野球選手の走速度の変遷 ⇒ 下記（↓）のURLをクリック
★【プロジェクト紹介】データサイエンスで盗塁記録を塗り替えろ！：https://note.com/rissho_ds/n/nf2f7c05e2182
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18名前を書き忘れた受験生 2024/02/28 14:15
【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！～実践例から気象データの利活用を学ぶ～
2023年5月22日
立正大学データサイエンス学部 講師 平田英隆
今回は気象データの解析や利活用を学ぶ授業『気象データ解析法』の紹介をします。
■気象データの解析法や利活用を学ぶ 『気象データ解析法』
『暑いな(´Д｀)』、『今日は雨か。。。』、『風が強いな！』、『さわやかな天気だな♪』のように、皆さんも気象の変化を毎日感じていると思います。気象の変化は個々人の生活に影響するとともに、産業にも大きく影響します。気象庁の調査によると、産業界全体の６割以上の企業の事業が気象の影響を受けているそうです***。一方で、気象データを利活用できる人材が不足しているという課題があります***。私が担当する『気象データ解析法』では、気象データの解析法や利活用について学んでいきます。
☆ 気象データの利活用例。気象庁作成の”気象データアナリスト活用のすすめ”より引用。
＊需要予測 : 過去の販売×気象データ ⇒ 発注数の精度向上により廃棄ロスの減少や底値で仕入れるなど利益アップ
＊販売促進： 売上げデータやSNS×気象データ ⇒ 店舗混雑予想情報や割引サービスを顧客へ提供
＊物流： 過去の出荷/入荷実績等×気象データ ⇒ 荷物量・作業量を予測、要員計画を最適化
■スタジアム周辺の風の調査を題材に
2023年度の気象データ解析法には、野球部の学生が参加しています。そこで、気象データの統計処理の入門を学ぶ第2回目（2023/4/21）の授業では、野球部の次の試合（2023/4/29～4/30）が行われる東京都の大田スタジアム周辺の風の調査を題材とすることにしました。野球部以外の学生も、風が打球の軌道へ影響することはイメージしやすいということで、今回取り組む課題の重要性を理解してくれました。大田スタジアムから約5 km離れたところに気象庁の観測点（アメダス・羽田）があります。授業では、この観測データを使用しました。アメダスの過去データは、気象庁によって入手しやすいように整備されています***。
地図・写真：太田スタジアムとアメタス・羽田地図：（↓）下記のURLをクリック
■データ分析を通じて理解を深めていく
過去10年間（2013～2022年）の試合日前後（4/25～5/5）のデータを統計処理することで、スタジアム周辺の風の特徴を調べていきました。さらに、試合が行われる日中にどのように風の特徴が時間変化するかを把握するために、9、12、15時の3時刻を比較することにしました。学生さんも、実際に基礎統計量（平均、標準偏差など）の計算やヒストグラムの作成を行い、風速や風向の特徴を分析しました。
写真：授業風景。説明を聞くだけでなく、実際に自分でも解析を行い、理解を深めていく。（↓）下記のURLをクリック
■エビデンスに基づいて風を読む
分析から得られた数値や図からどのようなことが読み取れるかについて、学生さんと一緒に考えていきました。風速については、9～15時の間、時間が進むにつれて次第に強くなる特徴がわかりました。風向に注目すると、9時は南～南南西からと北東～東からの風の頻度が高いのですが、時間が進むにつれて南からの頻度が増大することがわかりました。つまり、試合日の大田スタジアム周辺では、9時頃は1塁側または3塁側から比較的弱い風が吹きやすいのですが、15時頃には1塁側から比較的強い風が吹く傾向があるということです。『このような情報を事前に知ることで、野球の戦術に役立てることができそうですね』ということを確認して、この日の授業は幕を閉じました。
図表：9，12，15時の風配図（風向と風速の頻度を同時に可視化する図）と太田スタジアム。（↓）下記のURLをクリック
■最後に
気象の変化は、個々人の生活・行動、産業やスポーツなどに影響を及ぼします。このことは、気象データをうまく利活用することで、様々な経済・社会現象の”風”を読むことができることを示唆します。今回、紹介したように、『気象データ解析法』では、実践例を通じて気象データの解析法や利活用を学び、エビデンスに基づいて”風”を読む力を養っていきます。
写真：授業後に、風配図を作成するpythonのプログラムについて補足している様子。（↓）下記のURLをクリック
【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！～実践例から気象データの利活用を学ぶ～ ：https://note.com/rissho_ds/n/na2d9fca4d47b
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2024/02/28 14:15
【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！～実践例から気象データの利活用を学ぶ～
2023年5月22日
立正大学データサイエンス学部 講師 平田英隆
今回は気象データの解析や利活用を学ぶ授業『気象データ解析法』の紹介をします。
■気象データの解析法や利活用を学ぶ 『気象データ解析法』
『暑いな(´Д｀)』、『今日は雨か。。。』、『風が強いな！』、『さわやかな天気だな♪』のように、皆さんも気象の変化を毎日感じていると思います。気象の変化は個々人の生活に影響するとともに、産業にも大きく影響します。気象庁の調査によると、産業界全体の６割以上の企業の事業が気象の影響を受けているそうです***。一方で、気象データを利活用できる人材が不足しているという課題があります***。私が担当する『気象データ解析法』では、気象データの解析法や利活用について学んでいきます。
☆ 気象データの利活用例。気象庁作成の”気象データアナリスト活用のすすめ”より引用。
＊需要予測 : 過去の販売×気象データ ⇒ 発注数の精度向上により廃棄ロスの減少や底値で仕入れるなど利益アップ
＊販売促進： 売上げデータやSNS×気象データ ⇒ 店舗混雑予想情報や割引サービスを顧客へ提供
＊物流： 過去の出荷/入荷実績等×気象データ ⇒ 荷物量・作業量を予測、要員計画を最適化
■スタジアム周辺の風の調査を題材に
2023年度の気象データ解析法には、野球部の学生が参加しています。そこで、気象データの統計処理の入門を学ぶ第2回目（2023/4/21）の授業では、野球部の次の試合（2023/4/29～4/30）が行われる東京都の大田スタジアム周辺の風の調査を題材とすることにしました。野球部以外の学生も、風が打球の軌道へ影響することはイメージしやすいということで、今回取り組む課題の重要性を理解してくれました。大田スタジアムから約5 km離れたところに気象庁の観測点（アメダス・羽田）があります。授業では、この観測データを使用しました。アメダスの過去データは、気象庁によって入手しやすいように整備されています***。
地図・写真：太田スタジアムとアメタス・羽田地図：（↓）下記のURLをクリック
■データ分析を通じて理解を深めていく
過去10年間（2013～2022年）の試合日前後（4/25～5/5）のデータを統計処理することで、スタジアム周辺の風の特徴を調べていきました。さらに、試合が行われる日中にどのように風の特徴が時間変化するかを把握するために、9、12、15時の3時刻を比較することにしました。学生さんも、実際に基礎統計量（平均、標準偏差など）の計算やヒストグラムの作成を行い、風速や風向の特徴を分析しました。
写真：授業風景。説明を聞くだけでなく、実際に自分でも解析を行い、理解を深めていく。（↓）下記のURLをクリック
■エビデンスに基づいて風を読む
分析から得られた数値や図からどのようなことが読み取れるかについて、学生さんと一緒に考えていきました。風速については、9～15時の間、時間が進むにつれて次第に強くなる特徴がわかりました。風向に注目すると、9時は南～南南西からと北東～東からの風の頻度が高いのですが、時間が進むにつれて南からの頻度が増大することがわかりました。つまり、試合日の大田スタジアム周辺では、9時頃は1塁側または3塁側から比較的弱い風が吹きやすいのですが、15時頃には1塁側から比較的強い風が吹く傾向があるということです。『このような情報を事前に知ることで、野球の戦術に役立てることができそうですね』ということを確認して、この日の授業は幕を閉じました。
図表：9，12，15時の風配図（風向と風速の頻度を同時に可視化する図）と太田スタジアム。（↓）下記のURLをクリック
■最後に
気象の変化は、個々人の生活・行動、産業やスポーツなどに影響を及ぼします。このことは、気象データをうまく利活用することで、様々な経済・社会現象の”風”を読むことができることを示唆します。今回、紹介したように、『気象データ解析法』では、実践例を通じて気象データの解析法や利活用を学び、エビデンスに基づいて”風”を読む力を養っていきます。
写真：授業後に、風配図を作成するpythonのプログラムについて補足している様子。（↓）下記のURLをクリック
【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！～実践例から気象データの利活用を学ぶ～ ：https://note.com/rissho_ds/n/na2d9fca4d47b
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17名前を書き忘れた受験生 2024/02/10 14:11
★【授業紹介】空間情報の重ね合わせ～地理情報システムを活用して新たな知見や発見を生み出そう～
立正大学データサイエンス学部 教授 白木洋平
2023年6月11日16:57
■そもそも空間情報って何だろう？
「空間情報」。聞き慣れない言葉だと思いますが、簡単に言ってしまえば「位置の情報（経緯度や住所など）」と「位置に関連づけられた情報」を持つ情報のことを指します。たとえば「緯度XXX.XX、経度YYY.YY（位置の情報）にあるAバス停（紐づけられた情報）」といった情報が空間情報に当たります。もう少し詳しく知りたい人は参考文献[1]に記載されている国土地理院のウェブサイトをご覧ください。
■空間情報を解析することができる「地理情報システム」 とは
地理情報システム（英語ではGeographic Information System、頭文字を取ってGISとも呼ばれています）を利用すると、GISに表示された地図の上に様々な空間情報を重ね合わせていくことが出来ます。たとえば、白地図の上に「土地利用」や「建物」「道路」「鉄道」「河川」などの空間情報を重ね合わせてみたらどうなるでしょうか。上から見てみると現実世界のように見えてくるとは思いませんか？このように、色々な空間情報をGISに「読み込ませて」「重ね合わせて」「解析する（たとえば、A市にある田んぼの面積はどれくらいか、など）」ことで、もしかしたら今までにないような新たな発見をすることが出来るかもしれません。
■人工衛星から撮影された地球の画像も空間情報！？
宇宙空間を周回している人工衛星から撮影された画像、いわゆる衛星画像は、それ自体はただの画像ですが、撮影された画像が地球上のどの位置の画像かという「位置の情報」を追加してあげれば、それはたちまち空間情報になります。衛星画像からは様々な情報を得ることができます。たとえば、人間の目で見たような色合いの情報（デジカメなどで撮影したようなものをイメージしてみてください）を得ることもできますし、計算を行うことで地表面温度や植物の活性度などといった人間の目からは得られないような情報も得ることもできるのです（下図参照）。（下【↓】のURLをクリック）
■終わりに
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は、研究・教育機関だけではなく、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。空間情報システム実習では、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んで行きます。
★【授業紹介】空間情報の重ね合わせ～地理情報システムを活用して新たな知見や発見を生み出そう～：
https://note.com/rissho_ds/n/ne1565bbe1366
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2024/02/10 14:11
★【授業紹介】空間情報の重ね合わせ～地理情報システムを活用して新たな知見や発見を生み出そう～
立正大学データサイエンス学部 教授 白木洋平
2023年6月11日16:57
■そもそも空間情報って何だろう？
「空間情報」。聞き慣れない言葉だと思いますが、簡単に言ってしまえば「位置の情報（経緯度や住所など）」と「位置に関連づけられた情報」を持つ情報のことを指します。たとえば「緯度XXX.XX、経度YYY.YY（位置の情報）にあるAバス停（紐づけられた情報）」といった情報が空間情報に当たります。もう少し詳しく知りたい人は参考文献[1]に記載されている国土地理院のウェブサイトをご覧ください。
■空間情報を解析することができる「地理情報システム」 とは
地理情報システム（英語ではGeographic Information System、頭文字を取ってGISとも呼ばれています）を利用すると、GISに表示された地図の上に様々な空間情報を重ね合わせていくことが出来ます。たとえば、白地図の上に「土地利用」や「建物」「道路」「鉄道」「河川」などの空間情報を重ね合わせてみたらどうなるでしょうか。上から見てみると現実世界のように見えてくるとは思いませんか？このように、色々な空間情報をGISに「読み込ませて」「重ね合わせて」「解析する（たとえば、A市にある田んぼの面積はどれくらいか、など）」ことで、もしかしたら今までにないような新たな発見をすることが出来るかもしれません。
■人工衛星から撮影された地球の画像も空間情報！？
宇宙空間を周回している人工衛星から撮影された画像、いわゆる衛星画像は、それ自体はただの画像ですが、撮影された画像が地球上のどの位置の画像かという「位置の情報」を追加してあげれば、それはたちまち空間情報になります。衛星画像からは様々な情報を得ることができます。たとえば、人間の目で見たような色合いの情報（デジカメなどで撮影したようなものをイメージしてみてください）を得ることもできますし、計算を行うことで地表面温度や植物の活性度などといった人間の目からは得られないような情報も得ることもできるのです（下図参照）。
（下【↓】のURLをクリック）■終わりに
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は、研究・教育機関だけではなく、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。空間情報システム実習では、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んで行きます。
★【授業紹介】空間情報の重ね合わせ～地理情報システムを活用して新たな知見や発見を生み出そう～：
https://note.com/rissho_ds/n/ne1565bbe1366
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16名前を書き忘れた受験生 2024/02/10 13:55
★【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう
立正大学データサイエンス学部 教授 高部 勲
2023年9月17日 18:38
■正確なデータを作るための技術
AI・データサイエンスの各分野では様々なデータを用いて、将来予測やデータの背後に潜む構造の把握を行うためのアルゴリズムが開発されています。しかし、それらのアルゴリズムに入力するデータが誤っていれば、そこから導かれる結論も誤ったものになってしまうおそれがあります。例えば、インターネット通販のデータを分析する際に、若い人に偏ったデータを使ってしまうと、若い人以外の行動が、分析結果に反映されない可能性があります。このように、扱うデータにバイアス（偏り）があることや、そのようなバイアスに起因して起こる問題のことを、「データバイアス」といいます。
また、データバイアスにより、人工知能（ＡＩ）などの学習結果のアルゴリズムにもバイアスが生じてしまうことを、「アルゴリズムバイアス」といいます。
◇データを作る側のデータサイエンス
・人工知能（AI）やデータサイエンスの技術の進展・発展
・"Garbage In, Garbage Out"（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）
・誤ったデータからは、誤った結果しか出てこない
↓
「良いデータ」・「正確なデータ」が必要
・データを「作る」側にもデータサイエンスが必要
・データの「作り方」を知る ⇒ 分析にも役立つ
■アンケート調査の科学
このようなデータのバイアスの問題や課題に対応するためには、いかに正確で偏りのないデータを作成するかということを深く考え、其れを実現するために必要となる考え方や方法を学ぶことが重要になってきます。これについて、アンケート調査や世論調査などの「社会調査」の分野では、対象となる集団（母集団）を反映するような標本（サンプル）を適切に抽出し、その性質を正確に把握するための質問事項などの研究が行われています。こうした社会調査の理論や方法に関して、立正大学データサイエンス学部では、「社会調査の設計と実査」、「社会調査実習」などの授業を通じて学ぶことができます（社会調査実習におけるアンケート作成の演習、KJ法による論点整理の演習、Microsoft Formsを用いた調査票作成の演習など）
◇ 講義の概要：社会調査の設計と実査
＊調査票を配布する【前】
・質問事項/調査事項
・調査員/郵送/ウェブ
・サンプリング（標本抽出）
・記入の仕方
・分析方法/まとめ方
＊調査票を配布した【後】
・調査票の配布/回収
・回答内容のチェック
・データクリーニング
・入力
・集計/分析
・報告書
■社会調査士の取得を目指して
このようなアンケート調査などの方法を学び、社会調査の現場で必要な能力を持った社会調査の専門家であることを示す「社会調査士」という資格があります（一般社団法人「社会調査協会」が認定）。
立正大学データサイエンス学部では、資格認定に必要な科目を開講しており、これらの単位を取得し、大学卒業時に申請することにより、社会調査士の資格を取得することができます。情報社会の進展に伴い、調査の実施やデータの取得・分析に関する能力のみならず、分析結果を含めた調査やデータの妥当性を判断する能力も必要となっています。社会調査士の資格は、学生が、このような能力を持っていることをアピールする際に役立ちます。
◇ 社会調査とは？ ⇒ 社会調査の定義
・社会的な問題に基づいてデータを収集し、
・収集したデータを使って社会について考え、
・その結果を公表する
一連の過程
詳しくは、
★【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう：https://note.com/rissho_ds/n/nf64c263e4bef
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2024/02/10 13:55
★【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう
立正大学データサイエンス学部 教授 高部 勲
2023年9月17日 18:38
■正確なデータを作るための技術
AI・データサイエンスの各分野では様々なデータを用いて、将来予測やデータの背後に潜む構造の把握を行うためのアルゴリズムが開発されています。しかし、それらのアルゴリズムに入力するデータが誤っていれば、そこから導かれる結論も誤ったものになってしまうおそれがあります。例えば、インターネット通販のデータを分析する際に、若い人に偏ったデータを使ってしまうと、若い人以外の行動が、分析結果に反映されない可能性があります。このように、扱うデータにバイアス（偏り）があることや、そのようなバイアスに起因して起こる問題のことを、「データバイアス」といいます。
また、データバイアスにより、人工知能（ＡＩ）などの学習結果のアルゴリズムにもバイアスが生じてしまうことを、「アルゴリズムバイアス」といいます。
◇データを作る側のデータサイエンス
・人工知能（AI）やデータサイエンスの技術の進展・発展
・"Garbage In, Garbage Out"（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）
・誤ったデータからは、誤った結果しか出てこない
↓
「良いデータ」・「正確なデータ」が必要
・データを「作る」側にもデータサイエンスが必要
・データの「作り方」を知る ⇒ 分析にも役立つ
■アンケート調査の科学
このようなデータのバイアスの問題や課題に対応するためには、いかに正確で偏りのないデータを作成するかということを深く考え、其れを実現するために必要となる考え方や方法を学ぶことが重要になってきます。これについて、アンケート調査や世論調査などの「社会調査」の分野では、対象となる集団（母集団）を反映するような標本（サンプル）を適切に抽出し、その性質を正確に把握するための質問事項などの研究が行われています。こうした社会調査の理論や方法に関して、立正大学データサイエンス学部では、「社会調査の設計と実査」、「社会調査実習」などの授業を通じて学ぶことができます（社会調査実習におけるアンケート作成の演習、KJ法による論点整理の演習、Microsoft Formsを用いた調査票作成の演習など）
◇ 講義の概要：社会調査の設計と実査
＊調査票を配布する【前】
・質問事項/調査事項
・調査員/郵送/ウェブ
・サンプリング（標本抽出）
・記入の仕方
・分析方法/まとめ方
＊調査票を配布した【後】
・調査票の配布/回収
・回答内容のチェック
・データクリーニング
・入力
・集計/分析
・報告書
■社会調査士の取得を目指して
このようなアンケート調査などの方法を学び、社会調査の現場で必要な能力を持った社会調査の専門家であることを示す「社会調査士」という資格があります（一般社団法人「社会調査協会」が認定）。
立正大学データサイエンス学部では、資格認定に必要な科目を開講しており、これらの単位を取得し、大学卒業時に申請することにより、社会調査士の資格を取得することができます。情報社会の進展に伴い、調査の実施やデータの取得・分析に関する能力のみならず、分析結果を含めた調査やデータの妥当性を判断する能力も必要となっています。社会調査士の資格は、学生が、このような能力を持っていることをアピールする際に役立ちます。
◇ 社会調査とは？ ⇒ 社会調査の定義
・社会的な問題に基づいてデータを収集し、
・収集したデータを使って社会について考え、
・その結果を公表する
一連の過程
詳しくは、
★【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう：https://note.com/rissho_ds/n/nf64c263e4bef
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15∞ 2024/02/03 17:17
立正大学データサイエンス学部
2024.01.25 NEWS
★ 産学連携共同研究開発の実施のお知らせ
この度、立正大学、みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社および旭化成株式会社の三者で、"景気動向予測モデル開発"について共同研究開発契約を2023年12月1日付で締結しました（契約期間は2025年3月31日まで）。
立正大学の担当者は家富洋教授です。
産学連携共同研究開発の実施のお知らせ：https://www.ris.ac.jp/ds/news/hru7mc0000000027.html
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2024/02/03 17:17
立正大学データサイエンス学部
2024.01.25 NEWS
★ 産学連携共同研究開発の実施のお知らせ
この度、立正大学、みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社および旭化成株式会社の三者で、"景気動向予測モデル開発"について共同研究開発契約を2023年12月1日付で締結しました（契約期間は2025年3月31日まで）。
立正大学の担当者は家富洋教授です。
産学連携共同研究開発の実施のお知らせ：https://www.ris.ac.jp/ds/news/hru7mc0000000027.html
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14名前を書き忘れた受験生 2024/01/26 14:32
★ 【学生の活躍】立正大学サッカー部のデータ分析
立正大学データサイエンス学部 1年生 小林千洋
2024年1月25日 16:15
■データ分析の取り組み
データサイエンス学部1年生の小林千洋です。私は立正大学サッカー部で学生スタッフを務めています。サッカー部は1975年に強化クラブに指定され、関東大学サッカーリーグ戦の2部に所属しています。関東大学サッカー連盟には107校が所属し、1部に12校、2部に12校、3部に12校、都県リーグが71校となっています。
私がサッカー部で主に取り組んでいるのは自チームの試合でデータを取得し、スタッフ、選手にフィードバックするという役割を担っています。今回、私が何故サッカー部で活動しようと考えたのか、2023シーズンに取り組んだこと、2024シーズンに取り組みたいことをご紹介します。
■サッカー部で活動し始めたきっかけ
私は小学校では地元のスポーツ少年団に入ってサッカーをしていましたが、中学校からはアーチェリー部に入りました。ほかの人から見たら少し変わったキャリアかもしれません。
では何故小さい頃からサッカーを続けていない私が大学生になってサッカー部という未知の環境に身を置こうと思ったのかというと、きっかけは高校の時にサッカー分析に興味を持ったからです。そのきっかけは、コロナ禍になり外出が出来ない期間、やる事が特に見つけられなかった時にサッカーアナリストという仕事を見つけました。元々サッカーのデータを見る事が好きだった私にとってサッカーアナリストは、私が好きな事を職業にしている憧れのような存在でした。そして高校の３年間はアナリストの真似事のように実際の試合を見ながらデータや戦術を記録していました。
そして立正大学に入って最初のガイダンスで、サッカー部で分析に協力してくれる人を募集していることを知り、サッカーアナリストを目指すためには現場での経験が必要だと思い、部の活動に参加することを決めました。そしてサッカー部の部長や監督に相談し次の日から正式に入部したというのがサッカー部で活動を始めた経緯です。
１年間サッカー部で過ごして、あのガイダンスでの何気ない決断をして本当に良かったと実感していますし、高校生の時のように家の中だけでは出来ない経験を沢山することができました。本格的な競技を未経験だから出来ない世界ではないという事を皆さんに知って欲しいです。
■試合スタッツの作成方法
次は具体的にどんな分析をしているのかを紹介します。
2023シーズンは図１の試合レポートを試合後に選手、スタッフに提供しました。このレポートにはプロの試合中継で表示されるスタッツやエリアを使ったデータ、xG（ゴール期待値）といった高度な指標も含まれています。
また、このようなデータを手集計するとなると膨大な時間と人手が必要になります。その課題を解決するためNacsport (https://www.nacsport.jp/elite) を導入しました。
画像 (以下【↓】の URL 記事をクリックすると見ることが出来ます）
図１ 2023シーズンの試合スタッツ（データは伏せてあります）
Nacsportとは世界規模で提供されている映像分析ツールで、ツールの機能を駆使してタグ付けする事でさまざまなデータを収集、分析することができます（図2）。エリアごとのデータを抽出する事が可能なので手集計では難易度の高いデータを整理することができ、とても便利です。
画像 （以下【↓】の URL 記事をクリックすると見ることが出来ます）
図2 Nacsportのタグ付け画面
■１年間活動してみえた課題
１年間学生スタッフとして分析を担当して良かった事もありましたが課題も多く見つかりました。
この１年で苦心したのは、考えたこと、分析したことをどう伝えるかです。データを集計し分析して試合スタッツにしていたのですが、選手に渡して終わりになってしまっていることが多くありました。提示したデータが何を意味するのか、それを深く分析してチームに伝えることは、私にしかできないことですが、2024シーズンは「伝え方」を意識して取り組もうと考えています。具体的には１試合ごとにデータからわかりやすいレポートを作成し、その中に図やコメント等で見解を加え、伝わる仕組みを考えていきます。来季はチームにもっと貢献出来るよう、日々努力していきます。
■最後に
今回は2023シーズンの分析について紹介させていただきました。現在は「試合後の分析」がメインとなっていますが、今後「リアルタイム分析」や「対戦相手の分析」等にも挑戦していく予定です。
また、立正大学サッカー部は私達と一緒にデータ分析でチームを助けてくれる学生スタッフを募集しています。私と同じように「サッカーアナリストになりたい！」と考えている方、現場での経験は将来必ず役に立ちます。在学生の方でもサッカー未経験の方でも、情熱のある方であれば大歓迎です。興味がある方は是非サッカー部に声をかけてください。サッカーが好きな方、お待ちしています！
◆ 詳しくは以下の記事を参照【↓】
立正大学データサイエンス学部
★ 【学生の活動】立正大学サッカー部のデータ分析
立正大学データサイエンス学部 1年生 小林千洋 ：https://note.com/rissho_ds/n/nf3e03a99d9d5
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2024/01/26 14:32
★ 【学生の活躍】立正大学サッカー部のデータ分析
立正大学データサイエンス学部 1年生 小林千洋
2024年1月25日 16:15
■データ分析の取り組み
データサイエンス学部1年生の小林千洋です。私は立正大学サッカー部で学生スタッフを務めています。サッカー部は1975年に強化クラブに指定され、関東大学サッカーリーグ戦の2部に所属しています。関東大学サッカー連盟には107校が所属し、1部に12校、2部に12校、3部に12校、都県リーグが71校となっています。
私がサッカー部で主に取り組んでいるのは自チームの試合でデータを取得し、スタッフ、選手にフィードバックするという役割を担っています。今回、私が何故サッカー部で活動しようと考えたのか、2023シーズンに取り組んだこと、2024シーズンに取り組みたいことをご紹介します。
■サッカー部で活動し始めたきっかけ
私は小学校では地元のスポーツ少年団に入ってサッカーをしていましたが、中学校からはアーチェリー部に入りました。ほかの人から見たら少し変わったキャリアかもしれません。
では何故小さい頃からサッカーを続けていない私が大学生になってサッカー部という未知の環境に身を置こうと思ったのかというと、きっかけは高校の時にサッカー分析に興味を持ったからです。そのきっかけは、コロナ禍になり外出が出来ない期間、やる事が特に見つけられなかった時にサッカーアナリストという仕事を見つけました。元々サッカーのデータを見る事が好きだった私にとってサッカーアナリストは、私が好きな事を職業にしている憧れのような存在でした。そして高校の３年間はアナリストの真似事のように実際の試合を見ながらデータや戦術を記録していました。
そして立正大学に入って最初のガイダンスで、サッカー部で分析に協力してくれる人を募集していることを知り、サッカーアナリストを目指すためには現場での経験が必要だと思い、部の活動に参加することを決めました。そしてサッカー部の部長や監督に相談し次の日から正式に入部したというのがサッカー部で活動を始めた経緯です。
１年間サッカー部で過ごして、あのガイダンスでの何気ない決断をして本当に良かったと実感していますし、高校生の時のように家の中だけでは出来ない経験を沢山することができました。本格的な競技を未経験だから出来ない世界ではないという事を皆さんに知って欲しいです。
■試合スタッツの作成方法
次は具体的にどんな分析をしているのかを紹介します。
2023シーズンは図１の試合レポートを試合後に選手、スタッフに提供しました。このレポートにはプロの試合中継で表示されるスタッツやエリアを使ったデータ、xG（ゴール期待値）といった高度な指標も含まれています。
また、このようなデータを手集計するとなると膨大な時間と人手が必要になります。その課題を解決するためNacsport (https://www.nacsport.jp/elite) を導入しました。
画像 (以下【↓】の URL 記事をクリックすると見ることが出来ます）
図１ 2023シーズンの試合スタッツ（データは伏せてあります）
Nacsportとは世界規模で提供されている映像分析ツールで、ツールの機能を駆使してタグ付けする事でさまざまなデータを収集、分析することができます（図2）。エリアごとのデータを抽出する事が可能なので手集計では難易度の高いデータを整理することができ、とても便利です。
画像 （以下【↓】の URL 記事をクリックすると見ることが出来ます）
図2 Nacsportのタグ付け画面
■１年間活動してみえた課題
１年間学生スタッフとして分析を担当して良かった事もありましたが課題も多く見つかりました。
この１年で苦心したのは、考えたこと、分析したことをどう伝えるかです。データを集計し分析して試合スタッツにしていたのですが、選手に渡して終わりになってしまっていることが多くありました。提示したデータが何を意味するのか、それを深く分析してチームに伝えることは、私にしかできないことですが、2024シーズンは「伝え方」を意識して取り組もうと考えています。具体的には１試合ごとにデータからわかりやすいレポートを作成し、その中に図やコメント等で見解を加え、伝わる仕組みを考えていきます。来季はチームにもっと貢献出来るよう、日々努力していきます。
■最後に
今回は2023シーズンの分析について紹介させていただきました。現在は「試合後の分析」がメインとなっていますが、今後「リアルタイム分析」や「対戦相手の分析」等にも挑戦していく予定です。
また、立正大学サッカー部は私達と一緒にデータ分析でチームを助けてくれる学生スタッフを募集しています。私と同じように「サッカーアナリストになりたい！」と考えている方、現場での経験は将来必ず役に立ちます。在学生の方でもサッカー未経験の方でも、情熱のある方であれば大歓迎です。興味がある方は是非サッカー部に声をかけてください。サッカーが好きな方、お待ちしています！
◆ 詳しくは以下の記事を参照【↓】
立正大学データサイエンス学部
★ 【学生の活動】立正大学サッカー部のデータ分析
立正大学データサイエンス学部 1年生 小林千洋 ：https://note.com/rissho_ds/n/nf3e03a99d9d5
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13日本運動・スポーツ科学学会 2023/09/04 19:22
2023.07.05 立正大学データサイエンスセンター
スポーツデータサインスプロジェクトの取り組みが日本運動・スポーツ科学学会において第30回学会大会賞(オーラル賞)を受賞しました
2023年6月10日・11日に開催された「日本運動・スポーツ科学学会」において、
永田聡典先生が研究を進めている「スポーツデータサイエンスプロジェクト」の盗塁プロジェクトの内容が「オーラル賞」を受賞しました。
【受賞内容】
日本運動・スポーツ科学学会第30回大会学会賞「オーラル賞」
永田聡典先生（立正大学データサイエンス学部）、井川貴裕先生（至誠館大学現代社会学部）
「プロ野球独立リーグにおける盗塁記録を塗り替えるための科学的サポート」
【関連リンク】
◆一般社団法人 日本運動・スポーツ科学学会
2023年度（令和5年度）学会賞「優秀論文賞」、第30回大会学会賞「オーラル賞」・「ポスター賞」：
https://jspess.org/?p=1056&fbclid=IwAR2tkkwo-ZIQiQSlOOwHIrTopQC15AQMY2EQ31A6t-edVP10HhINPkGDnZs
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2023/09/04 19:22
2023.07.05 立正大学データサイエンスセンター
スポーツデータサインスプロジェクトの取り組みが日本運動・スポーツ科学学会において第30回学会大会賞(オーラル賞)を受賞しました
2023年6月10日・11日に開催された「日本運動・スポーツ科学学会」において、
永田聡典先生が研究を進めている「スポーツデータサイエンスプロジェクト」の盗塁プロジェクトの内容が「オーラル賞」を受賞しました。
【受賞内容】
日本運動・スポーツ科学学会第30回大会学会賞「オーラル賞」
永田聡典先生（立正大学データサイエンス学部）、井川貴裕先生（至誠館大学現代社会学部）
「プロ野球独立リーグにおける盗塁記録を塗り替えるための科学的サポート」
【関連リンク】
◆一般社団法人 日本運動・スポーツ科学学会
2023年度（令和5年度）学会賞「優秀論文賞」、第30回大会学会賞「オーラル賞」・「ポスター賞」：
https://jspess.org/?p=1056&fbclid=IwAR2tkkwo-ZIQiQSlOOwHIrTopQC15AQMY2EQ31A6t-edVP10HhINPkGDnZs
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12橘花 2023/08/10 10:32
★ 立正大学データサイエンス学部の【note】について
立正大学データサイエンス学部の活動・ニュースについて発信しています！
（＾～＾）：https://note.com/rissho_ds/
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2023/08/10 10:32
★ 立正大学データサイエンス学部の【note】について
立正大学データサイエンス学部の活動・ニュースについて発信しています！
（＾～＾）：https://note.com/rissho_ds/
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11名前を書き忘れた受験生 2023/08/05 16:27
★ 1本のヒットが運命を変えた・・・樋口正修が中日入団という”奇跡”を起こせた3つの理由
＊立正大学データサイエンス学部と提携し、継続的な細かい計測と分析により、走りを科学で後押しするシステムの軌跡！
文春野球コラム・ウィンターリーグ2023
by HISATO
ドラフトは生き物だ。上手く運ばない事の方が多い。それなのに、こんな奇跡があるのかと誰もが驚いた。大逆転だった。
昨秋のドラフト会議の事だ。中日ドラゴンズが育成3位で指名した樋口正修（埼玉武蔵ヒートベアーズ）には、その3日前まで調査書は届いていなかった。BCリーグとしては初の試みとして遠征したみやざきフェニックス・リーグに、最後のチャンスと樋口も参加した。そのうちの1試合としてたまたま中日戦が組まれていたのだ。
その日、10月16日、樋口は第1打席でライト前に二塁打を打ち、片岡篤史二軍監督の目の前を持ち前のスピードで駆け抜けた。深い当たりではなかったが二塁へ到達し、類まれな足を証明して見せた。
試合を終えた片岡監督は、樋口に言った。
「お前、NPBに行く気はあるんか？」
否と言うわけもない。片岡監督から立浪監督へ話が通り、その翌日に樋口は宮崎滞在のまま、急遽調査書を書いたのだという。
埼玉武蔵の首脳陣ですら「もう今年の指名はない」と彼を翌年の主力選手として計算していた。ヒット1本打ったからといって、運命が変わると誰が思っただろう。そんな「奇跡」が起きた理由が、樋口にはあった。
【もっと速くならなきゃならないんです】
さらに続く・・・：https://bunshun.jp/articles/-/60992
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2023/08/05 16:27
★ 1本のヒットが運命を変えた・・・樋口正修が中日入団という”奇跡”を起こせた3つの理由
＊立正大学データサイエンス学部と提携し、継続的な細かい計測と分析により、走りを科学で後押しするシステムの軌跡！
文春野球コラム・ウィンターリーグ2023
by HISATO
ドラフトは生き物だ。上手く運ばない事の方が多い。それなのに、こんな奇跡があるのかと誰もが驚いた。大逆転だった。
昨秋のドラフト会議の事だ。中日ドラゴンズが育成3位で指名した樋口正修（埼玉武蔵ヒートベアーズ）には、その3日前まで調査書は届いていなかった。BCリーグとしては初の試みとして遠征したみやざきフェニックス・リーグに、最後のチャンスと樋口も参加した。そのうちの1試合としてたまたま中日戦が組まれていたのだ。
その日、10月16日、樋口は第1打席でライト前に二塁打を打ち、片岡篤史二軍監督の目の前を持ち前のスピードで駆け抜けた。深い当たりではなかったが二塁へ到達し、類まれな足を証明して見せた。
試合を終えた片岡監督は、樋口に言った。
「お前、NPBに行く気はあるんか？」
否と言うわけもない。片岡監督から立浪監督へ話が通り、その翌日に樋口は宮崎滞在のまま、急遽調査書を書いたのだという。
埼玉武蔵の首脳陣ですら「もう今年の指名はない」と彼を翌年の主力選手として計算していた。ヒット1本打ったからといって、運命が変わると誰が思っただろう。そんな「奇跡」が起きた理由が、樋口にはあった。
【もっと速くならなきゃならないんです】
さらに続く・・・：https://bunshun.jp/articles/-/60992
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10名前を書き忘れた受験生 2023/08/05 15:32
立正大学データサイエンスセンター
★ スポーツデータサイエンスプロジェクト
＊プロジェクト期間
2021.04 ～ 2024.03
＊プロジェクトリーダー
永田 聡典
＊プロジェクトの概要
(1) **スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
・プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト
地域連携事業の一環として、データ活用した走行分析とスプリントトレーニングを併せて実践することによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指しています。
・陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びレジスタンストレーニングを中心とした科学的サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援しています。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーなどの集団球技において、選手の数秒後の到達位置を予測する運動モデルに着目しています。トラッキングデータやウェアラブルデバイスを用いた実験を基に、妥当な運動モデルを提案することを目標としています。
＊プロジェクトで何を明らかにするのか（研究手法・分析手法など）
*(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
【プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト】
地域連携事業の一環として、走塁に関する走行分析とスプリントトレーニング、ストレングストレーニングを併せて行うことによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指します。
【陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト】
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びストレングストレーニングを中心としたスポーツ科学サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援します。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
選手の全力疾走を記述する運動モデルとして、駆動力、内部抵抗、空気抵抗、方向転換、選手間相互作用を取り入れた運動方程式を提案し、その妥当性をトラッキングデータや実験により検証します。また、運動方程式の解の性質の検討、パラメータ推定や数値計算の手法開発にも取り組みます。
＊プロジェクトの成果は何に応用できるのか
**(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
本プロジェクトにおけるトップアスリートのデータを計測し科学的なトレーニング戦略を構築していくプロセスからは、データを活用する人材に求められるスキルが学習、修得できると考えられます。よって、課題解決のためのデータ活用方法や、データを元に他者と協働して意思決定していくための技能を学ぶ体験学習コンテンツへの応用が考えられます。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーにおいてスペースの価値を定量化するには、選手の各位置への到達時間を正確に計算できる運動モデルが必要となります。本プロジェクトによって妥当な運動モデルが明らかになれば、到達時間を基にしたスペース評価手法を実際の試合分析に応用できる可能性があります。具体的には、選手のポジショニングや動き出しの定量化、あるいはスペースの価値をリアルタイムに可視化するシステムの開発などにつながると期待できます。
＊これまでの成果
2022年度プロジェクト成果報告書 : https://www.ris.ac.jp/dsc/projects/cuefqf00000004cb-att/a1684116636907.pdf
＊プロジェクトメンバー
家富 洋 研究員
成塚 拓真 研究員
松尾 忠直 研究員
宮崎 善幸 研究員
渡辺 美智子 研究員
井川 貴裕 共同研究員
角 淳之介 共同研究員
立正大学 Rissho University
品川キャンパス 〒141-8602 東京都品川区大崎4-2-16
熊谷キャンパス 〒360-0194 埼玉県熊谷市万吉1700
立正大学公式サイト
プライバシーポリシー
サイトポリシー
Copyright
Rissho University. All Rights Reserved.
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2023/08/05 15:32
立正大学データサイエンスセンター
★ スポーツデータサイエンスプロジェクト
＊プロジェクト期間
2021.04 ～ 2024.03
＊プロジェクトリーダー
永田 聡典
＊プロジェクトの概要
(1) **スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
・プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト
地域連携事業の一環として、データ活用した走行分析とスプリントトレーニングを併せて実践することによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指しています。
・陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びレジスタンストレーニングを中心とした科学的サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援しています。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーなどの集団球技において、選手の数秒後の到達位置を予測する運動モデルに着目しています。トラッキングデータやウェアラブルデバイスを用いた実験を基に、妥当な運動モデルを提案することを目標としています。
＊プロジェクトで何を明らかにするのか（研究手法・分析手法など）
*(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
【プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト】
地域連携事業の一環として、走塁に関する走行分析とスプリントトレーニング、ストレングストレーニングを併せて行うことによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指します。
【陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト】
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びストレングストレーニングを中心としたスポーツ科学サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援します。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
選手の全力疾走を記述する運動モデルとして、駆動力、内部抵抗、空気抵抗、方向転換、選手間相互作用を取り入れた運動方程式を提案し、その妥当性をトラッキングデータや実験により検証します。また、運動方程式の解の性質の検討、パラメータ推定や数値計算の手法開発にも取り組みます。
＊プロジェクトの成果は何に応用できるのか
**(1) スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
本プロジェクトにおけるトップアスリートのデータを計測し科学的なトレーニング戦略を構築していくプロセスからは、データを活用する人材に求められるスキルが学習、修得できると考えられます。よって、課題解決のためのデータ活用方法や、データを元に他者と協働して意思決定していくための技能を学ぶ体験学習コンテンツへの応用が考えられます。
(2) サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーにおいてスペースの価値を定量化するには、選手の各位置への到達時間を正確に計算できる運動モデルが必要となります。本プロジェクトによって妥当な運動モデルが明らかになれば、到達時間を基にしたスペース評価手法を実際の試合分析に応用できる可能性があります。具体的には、選手のポジショニングや動き出しの定量化、あるいはスペースの価値をリアルタイムに可視化するシステムの開発などにつながると期待できます。
＊これまでの成果
2022年度プロジェクト成果報告書 : https://www.ris.ac.jp/dsc/projects/cuefqf00000004cb-att/a1684116636907.pdf
＊プロジェクトメンバー
家富 洋 研究員
成塚 拓真 研究員
松尾 忠直 研究員
宮崎 善幸 研究員
渡辺 美智子 研究員
井川 貴裕 共同研究員
角 淳之介 共同研究員
立正大学 Rissho University
品川キャンパス 〒141-8602 東京都品川区大崎4-2-16
熊谷キャンパス 〒360-0194 埼玉県熊谷市万吉1700
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Rissho University. All Rights Reserved.7pt0pt
9名前を書き忘れた受験生 2023/08/05 13:37
★ 立正大学様と「データサイエンスを活用した企業データ分析」に関する共同研究を実施
FUJITSU 富士通フロンテック のトピックより
富士通フロンテック株式会社（以下、当社）は、立正大学（注1）様と「データサイエンスを活用した企業データ分析」に関する共同研究プロジェクトを実施しています。
立正大学様は、データサイエンスに関わる研究推進と、データサイエンス教育および業務への活用支援を目的とした全学的な組織として、2021 年4 月にデータサイエンスセンターを設立しました。データサイエンスセンターに所属するデータサイエンス学部（注2）の教授が本プロジェクトに参画しています。
本プロジェクトでは、当社製品の構成部品の交換・故障などに関する膨大なデータを活用し、統計解析や機械学習を応用することで、交換・故障パターンと部品の対応関係を推定、部品在庫の計画管理を実現する研究を推進しています。2022年度中に予測モデルの構築を目指しています。
当社は、業務における様々なデータを基に、データサイエンスの技術を応用し、当社製品・サービスの品質管理や在庫管理などの適正化・効率化を始めとした、新たな価値創造に結び付けていく取り組みを行っていきます。
◆ 本共同研究の概要
1. プロジェクトタイトル
「データサイエンスを活用した企業データ分析」
2. 期日
2024年3月31日まで
3. プロジェクトメンバー（敬称略）
プロジェクトリーダー：高部 勲（立正大学 データサイエンス学部 教授）
プロジェクトメンバー：上原 宏（立正大学 データサイエンス学部 教授）
共同研究員：青木 謙次（富士通フロンテック株式会社 執行役員 サービス事業本部 本部長）
共同研究員：Jin Yanling / 金 研伶（富士通フロンテック株式会社 サービス事業本部）
◆ 関連リンク
立正大学 データサイエンスセンター
◆ 商標について
記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
◆ 本件に関するお問い合わせ
富士通フロンテック株式会社 サービス事業本部 DXビジネス推進統括部
お問い合わせフォーム
以上
◆ 注釈
注1 立正大学：
所在地 東京都品川区（品川キャンパス）、学長 寺尾 英智。
注2 データサイエンス学部：
所在地 埼玉県熊谷市（熊谷キャンパス）、学部長 北村 行伸。
本ページに記載された内容は掲載日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。あらかじめご了承ください。
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2023/08/05 13:37
★ 立正大学様と「データサイエンスを活用した企業データ分析」に関する共同研究を実施
FUJITSU 富士通フロンテック のトピックより
富士通フロンテック株式会社（以下、当社）は、立正大学（注1）様と「データサイエンスを活用した企業データ分析」に関する共同研究プロジェクトを実施しています。
立正大学様は、データサイエンスに関わる研究推進と、データサイエンス教育および業務への活用支援を目的とした全学的な組織として、2021 年4 月にデータサイエンスセンターを設立しました。データサイエンスセンターに所属するデータサイエンス学部（注2）の教授が本プロジェクトに参画しています。
本プロジェクトでは、当社製品の構成部品の交換・故障などに関する膨大なデータを活用し、統計解析や機械学習を応用することで、交換・故障パターンと部品の対応関係を推定、部品在庫の計画管理を実現する研究を推進しています。2022年度中に予測モデルの構築を目指しています。
当社は、業務における様々なデータを基に、データサイエンスの技術を応用し、当社製品・サービスの品質管理や在庫管理などの適正化・効率化を始めとした、新たな価値創造に結び付けていく取り組みを行っていきます。
◆ 本共同研究の概要
1. プロジェクトタイトル
「データサイエンスを活用した企業データ分析」
2. 期日
2024年3月31日まで
3. プロジェクトメンバー（敬称略）
プロジェクトリーダー：高部 勲（立正大学 データサイエンス学部 教授）
プロジェクトメンバー：上原 宏（立正大学 データサイエンス学部 教授）
共同研究員：青木 謙次（富士通フロンテック株式会社 執行役員 サービス事業本部 本部長）
共同研究員：Jin Yanling / 金 研伶（富士通フロンテック株式会社 サービス事業本部）
◆ 関連リンク
立正大学 データサイエンスセンター
◆ 商標について
記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
◆ 本件に関するお問い合わせ
富士通フロンテック株式会社 サービス事業本部 DXビジネス推進統括部
お問い合わせフォーム
以上
◆ 注釈
注1 立正大学：
所在地 東京都品川区（品川キャンパス）、学長 寺尾 英智。
注2 データサイエンス学部：
所在地 埼玉県熊谷市（熊谷キャンパス）、学部長 北村 行伸。
本ページに記載された内容は掲載日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。あらかじめご了承ください。
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8名前を書き忘れた受験生 2023/08/05 13:07
★ 立正大学データサイエンス学部長の北村行伸教授の経歴について
Wikipediaによると、北村先生は、日本の経済学者で、一橋大学名誉教授、総務省統計委員長、一橋大学経済研究所前所長を歴任しています。 専門は応用計量経済学、ミクロ計量経済学、金融・財政論、公共経済学。
1981年3月 - 慶應義塾大学経済学部卒業
1982年5月- ペンシルベニア大学大学院修士課程修了
1987年1月- オックスフォード大学助手
1988年11月- オックスフォード大学大学院博士課程修了
1988年12月- 経済協力開発機構(OECD)エコノミスト
1989年8月- オックスフォード大学博士(経済学) (Ph.D.)
1991年9月- 日本銀行金融研究所研究員
1992年4月- 一橋大学経済研究所非常勤講師
1995年4月- 東京経済研究センター研究員
1996年4月- 慶應義塾大学大学院商学研究科客員助教授
1999年4月- 一橋大学経済研究所附属日本経済統計情報センター助教授、慶應義塾大学大学院商学研究科特任助教授
2002年11月- 一橋大学経済研究所附属社会科学統計情報センター教授、慶應義塾大学大学院商学研究科特任教授
2008年10月- 財務省財務総合政策研究所特別研究官
2015年4月- 一橋大学経済研究所所長
2017年- 一橋大学経済研究所教授、京都大学経済研究所客員教授
2019年11月- 総務省統計委員会委員長
2020年3月- 一橋大学名誉教授
2020年4月- 立正大学経済学部経済学科教授
2021年4月- 立正大学データサイエンス学部学部長
著書: 単著、共著、主要論文多数
単著:
・「パネルデータ分析」、一橋大学経済研究叢書53、岩波書店、2005年2月
・「ミクロ計量経済学入門」、日本評論社、2009年2月
・「応用ミクロ計量経済学」、日本評論社、2010年2月
・「経済学の巨人 危機と闘う」(第13章ジョン・ロー)、2012年12月、日本経済新聞社(日本経済新聞社(編))
◆ 素晴らしい経歴の持ち主ですね！
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2023/08/05 13:07
★ 立正大学データサイエンス学部長の北村行伸教授の経歴について
Wikipediaによると、北村先生は、日本の経済学者で、一橋大学名誉教授、総務省統計委員長、一橋大学経済研究所前所長を歴任しています。 専門は応用計量経済学、ミクロ計量経済学、金融・財政論、公共経済学。
1981年3月 - 慶應義塾大学経済学部卒業
1982年5月- ペンシルベニア大学大学院修士課程修了
1987年1月- オックスフォード大学助手
1988年11月- オックスフォード大学大学院博士課程修了
1988年12月- 経済協力開発機構(OECD)エコノミスト
1989年8月- オックスフォード大学博士(経済学) (Ph.D.)
1991年9月- 日本銀行金融研究所研究員
1992年4月- 一橋大学経済研究所非常勤講師
1995年4月- 東京経済研究センター研究員
1996年4月- 慶應義塾大学大学院商学研究科客員助教授
1999年4月- 一橋大学経済研究所附属日本経済統計情報センター助教授、慶應義塾大学大学院商学研究科特任助教授
2002年11月- 一橋大学経済研究所附属社会科学統計情報センター教授、慶應義塾大学大学院商学研究科特任教授
2008年10月- 財務省財務総合政策研究所特別研究官
2015年4月- 一橋大学経済研究所所長
2017年- 一橋大学経済研究所教授、京都大学経済研究所客員教授
2019年11月- 総務省統計委員会委員長
2020年3月- 一橋大学名誉教授
2020年4月- 立正大学経済学部経済学科教授
2021年4月- 立正大学データサイエンス学部学部長
著書: 単著、共著、主要論文多数
単著:
・「パネルデータ分析」、一橋大学経済研究叢書53、岩波書店、2005年2月
・「ミクロ計量経済学入門」、日本評論社、2009年2月
・「応用ミクロ計量経済学」、日本評論社、2010年2月
・「経済学の巨人 危機と闘う」(第13章ジョン・ロー)、2012年12月、日本経済新聞社(日本経済新聞社(編))
◆ 素晴らしい経歴の持ち主ですね！
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6翔馬（地方公務員行政職） 2023/06/15 14:07
七海さんへ
地方公務員になって、将来、市区町村の役場などで働き、防災や環境問題などについて地域住民の関心を高めたいのなら、【地方公務員行政職（一般職）】の試験に合格して、地域サービス（地域のイベント）担当、防災対策担当、または環境問題担当などの部署に配属されたら、きっとあなたの希望が叶いますよ！
立正大学にはデータサイエンス学部の他に、地球環境科学部に「環境システム学科」や「地理学科」もあるので、防災対策や環境問題について学んでいる学生さんたちには、うってつけの部署だと思います。
頑張って、あなたの夢を実現してください。 陰ながら、あなたを応援しています！
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2023/06/15 14:07
七海さんへ
地方公務員になって、将来、市区町村の役場などで働き、防災や環境問題などについて地域住民の関心を高めたいのなら、【地方公務員行政職（一般職）】の試験に合格して、地域サービス（地域のイベント）担当、防災対策担当、または環境問題担当などの部署に配属されたら、きっとあなたの希望が叶いますよ！
立正大学にはデータサイエンス学部の他に、地球環境科学部に「環境システム学科」や「地理学科」もあるので、防災対策や環境問題について学んでいる学生さんたちには、うってつけの部署だと思います。
頑張って、あなたの夢を実現してください。 陰ながら、あなたを応援しています！
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4菜々子 2023/06/13 14:07
私は4つの応用分野のなかで、「観光」に興味があります。
私は地方出身なので、観光客が一般的にどのぐらいの予算で、どのようなものに興味があり、どんなことにお金（モノづくり・伝統文化の体験、探検ツアーや小船での川下りなどのアクティビティ、食べ物や郷土料理、名産品・おみやげ、ホテルや旅館・ペンション・民宿などの予算、神社仏閣・古民家・植物園や博物館巡りなど）を使っているのかをデータサイエンスを使って可視化して、その地域に合った観光資源の活用を掘り起こして、地方都市の活性化に貢献したいです。
これから益々地方都市の人口流出が進み、地方経済が厳しくなると思うので、何か地方都市を元気に出来たら嬉しいなぁ、と思っています。
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2023/06/13 14:07
私は4つの応用分野のなかで、「観光」に興味があります。
私は地方出身なので、観光客が一般的にどのぐらいの予算で、どのようなものに興味があり、どんなことにお金（モノづくり・伝統文化の体験、探検ツアーや小船での川下りなどのアクティビティ、食べ物や郷土料理、名産品・おみやげ、ホテルや旅館・ペンション・民宿などの予算、神社仏閣・古民家・植物園や博物館巡りなど）を使っているのかをデータサイエンスを使って可視化して、その地域に合った観光資源の活用を掘り起こして、地方都市の活性化に貢献したいです。
これから益々地方都市の人口流出が進み、地方経済が厳しくなると思うので、何か地方都市を元気に出来たら嬉しいなぁ、と思っています。
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3七海 2023/06/06 13:53
私はデータサイエンス学部で学べる4つの応用分野の中で、「社会」について興味があります。
地球温暖化の影響で、大型台風の襲来や局地的集中豪雨による土砂崩れや河川の氾濫、そして洪水による被害が年々ひどくなっていると思います。
これらの気候変動による被害を最小限に抑えるため、想定される市民への注意喚起、避難経路や避難所の設定、ハザードマップの作成や点検をするこよによって、災害が起こった時に素早い対応ができる体制を作れるように社会や地域に貢献したいと考えています。
それには過去に起こった自然災害の膨大なデータを可視化して、災害に備えるための対策が必要になると思います。
データサイエンスって、これらの膨大なデータをAI(人工知能）を使って効率よく利活用できる点で、本当にすごい学問分野だと思います。
出来れば、将来地方公務員になって地域（市区町村）のために貢献したいと思っています。
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2023/06/06 13:53
私はデータサイエンス学部で学べる4つの応用分野の中で、「社会」について興味があります。
地球温暖化の影響で、大型台風の襲来や局地的集中豪雨による土砂崩れや河川の氾濫、そして洪水による被害が年々ひどくなっていると思います。
これらの気候変動による被害を最小限に抑えるため、想定される市民への注意喚起、避難経路や避難所の設定、ハザードマップの作成や点検をするこよによって、災害が起こった時に素早い対応ができる体制を作れるように社会や地域に貢献したいと考えています。
それには過去に起こった自然災害の膨大なデータを可視化して、災害に備えるための対策が必要になると思います。
データサイエンスって、これらの膨大なデータをAI(人工知能）を使って効率よく利活用できる点で、本当にすごい学問分野だと思います。
出来れば、将来地方公務員になって地域（市区町村）のために貢献したいと思っています。
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2スポーツ大好き 2023/06/06 10:27
自分はスポーツが好きでスポーツに関わる仕事をしたいので、スポーツを応用分野で選びたいです。
例えば、スポーツのデータから戦術や戦略を考えたり、どんな練習をすれば身体能力を効率的にあげることができるのかを、研究するトレーニング科学に興味があります。
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2023/06/06 10:27
自分はスポーツが好きでスポーツに関わる仕事をしたいので、スポーツを応用分野で選びたいです。
例えば、スポーツのデータから戦術や戦略を考えたり、どんな練習をすれば身体能力を効率的にあげることができるのかを、研究するトレーニング科学に興味があります。
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もし推薦で入るとしたら、亜細亜大学経営学部経営学科と立正大学データサイエンス学部DS学科ではどちらがお勧めだとおもいますか？
2025/03/12 18:31 
6件 亜細亜大学掲示板 2207view
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