FACULTY OFENVIRONMENTAL SCIENCE

環境データサイエンス学科学科の特長

様々な環境問題や社会課題を抱えている地球。
それら諸問題を解決するためには、まず何が問題となっているのか、真の要因を捉える必要があります。
環境データサイエンス学科では、
環境問題をはじめとする様々な社会課題を、「データ」の視点から捉え、情報技術と統計解析を駆使し、
課題の本質を正しく理解し、解決策を導き出す力を養います。

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具体的には、実世界の様々な現象や地域課題を、
観測や調査などを通じてデジタルデータとして取得し、AIや機械学習、統計解析などの情報技術による高度な解析を行い、
新たな価値やサービスを創出し、社会へ展開します。
特に、環境・生態系・エネルギーなどの地球規模の課題、社会・経済・国際・ビジネスなど社会の問題に対し、
自ら発見・解明し、解決策を立案できる力を養成することが、本学科の大きな特徴です。
このように、環境問題・社会課題解決に特化したデータサイエンス教育を提供する点が、本学科ならではの強みです。
新しい価値創造に必要な幅広い知識と技術を修得し、社会やビジネスにおいて活躍できるデータサイエンティストを目指します。

POINT 1

環境問題・社会的課題の
本質を見抜き、
コンピュータ・情報学を武器に
解決へと導く

様々な環境問題や社会課題を抱えている地球。今、私たちに何ができるのでしょうか。それら諸問題を解決するためには、まず何が問題となっているのか、真の要因を捉える必要があります。環境データサイエンス学科では、環境問題を中心とした、我々が抱えている様々な問題や社会的課題を、「データ」を切り口として捉え、情報技術と統計解析により正しく理解し、新たな解決策を模索する手法を学びます。具体的には、実世界の様々な現象や地域課題を、観測や調査などを通じてデジタルデータとして取得し、AIや機械学習、統計解析などの情報技術により解析し、新たな価値やサービスの創出などを社会に実装します。
このような、「取得」「解析」「実装」による実践的な課題解決サイクルを「データ循環」と呼び、環境データサイエンス学科の学びの根幹としています。これにより、地球環境問題のみならず、社会やビジネスにおける課題を自ら発見・解明し、解決策を立案できる力を育成します。社会的価値創造のための幅広い知識と技術を修得し、社会やビジネスにおいて活躍できるデータサイエンティストを目指してみませんか。

二酸化炭素増加にともなう
地球温暖化

プラスチック不法投棄による
海洋汚染

若者の人口流出にともなう
農山村過疎

化石燃料枯渇にともなう
エネルギー問題

人口爆発や高齢化にともなう
農業・食料問題

自動車に起因する
都市環境・交通問題

POINT 2

未来の技術を『現実の技術』にした
森林環境や動物行動のモニタリング

岡崎キャンパス演習林は、環境省による「民間の取組等によって生物多様性の保全が図られている区域」として、令和5年に環境大臣より日本初の「自然共生サイト」に認定されました。この演習林の生態系をまもる活動として、教員と学生による調査研究が行われています。ただ、広大な面積の演習林に入っての調査や、定点カメラによる動物の行動のモニタリングは時間と手間が多い大変な作業です。そこで、私たちはドローンを使ったセンシングと画像解析技術を活用し、演習林の3Dモデルの作成やカメラで撮影された画像からAIを用いて動物の骨格を自動推定するといった、調査研究の高効率化に向けたプロジェクトもスタートしています。作成した３Dモデルは、MR（複合現実）技術を利用することで、机の上に演習林を出現させることができます。つまり、演習林に入らなくても、上空から、林内から、各自が見たいものを好きなように見ることができます。また、AIを用いて演習林の二酸化炭素吸収量を推定、あるいは将来の森林成長を予測する研究にも取り組んでいます。動物の骨格推定は、数日間の動物の行動を自動解析、あるいは生物種を自動判定することなどに応用できるため、膨大な映像を目視で観察するといった労力を大幅に軽減できます。3Dモデルや骨格推定は、「映画で出てくる未来の技術」や「博物館で体験できる技術」といった遠い存在ではなく、環境データサイエンス学科では、先端技術を学生と共に自由な発想によって利活用、開発して、調査研究に役立てています。