「入試に数学を課さないデータサイエンス学部」は是か非か

最近の話ですが、以下のようなニュースが話題になっているのを見かけました。

データサイエンス系の学部は文理融合の学びを掲げ、文系の受験生も集めるため、受験科目に「数学」を含まない入試方式を設ける大学も少なくない。河合塾によると、私立大のデータサイエンス系学部・学科における昨春の一般選抜のうち、数学を選ばずに受験できる大学は約半数もあった。

要は「数学不要」のデータサイエンス学部が出てくるようになったというお話で、各種SNSでは論議を呼んでいるようです。界隈によってはほとんど「嘲笑」に近い評が流布していることもあり、少なくともデータサイエンス業界におけるこのニュースの受け止められ方としてはかなり冷ややかだという印象があります。

とは言え、冗談でも何でもなく「全国津々浦々どこに行っても大学の新設データサイエンス学部の広告を見かける」*1というのが既に常態化している昨今では、これに類する話題は今後も続くのではないかと思われます。そこで、今回の記事ではこの話題について僕自身のデータサイエンス業界での経験に基づいてちょっとコメントしてみようと思います。

*1:2年前に越前ガニを食べに行く旅行に出かけた際もその途中のローカル鉄道の車中でデータサイエンス学部の広告を2つも目にしたものです

ヒトだからこそ価値を出せる余地は、AIやデータサイエンスの「外側」の本質への関わり方にある

恒例の年末振り返り記事ですが、もうタイトルが示す通りです。例年通りであれば淡々と1年間の業界動向や個人的な学び、はたまたちょっとした私事などを綴るのですが、今年はたまたま良いお題がやってきたのでまず最初にその話を書こうと思います。

「仮説ドリブン」という名の甘い罠

今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。

そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。

実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング分野でも近年は広く援用されています。それこそA/Bテストのようにズバリ仮説検定の枠組みで効果検証を行うケースもあれば、もう少し緩やかに「〇〇という仮説をもとにして」調査分析を展開していくというケースもあり、日々の仕事でも「仮説」という単語を聞くことは多いです。

しかしその一方で、「仮説を定めてその真偽を検証する」という枠組みは「結果の分かりやすさ」という点では優れているものの、当たり前ながら「仮説を設けた範囲の外側のこと」が分からないという課題も抱えます。そこで、今回の記事では「仮説ドリブン」というアプローチが裏目に出るパターンを概念的に定義した上で、それが実務においてどのような表れ方をし得るかを考察してみようと思います。