データサイエンスの活躍の場は、ITやビジネスの世界にとどまりません。医療・福祉、スポーツ、企業、行政など、あなたの「好き」や関心と結びつけながら、さまざまな分野で力を発揮することができます。本学科で身につける「データから課題を見つけ、解決につなげる力」は、これからの社会に欠かせない力です。AIが進化する時代だからこそ、人の視点で価値を生み出すデータサイエンティストの活躍の場は、さらに広がっています。
医療情報経営学部
Department of Health Data Science 健康データサイエンス学科
データサイエンスの活躍の場は、ITやビジネスの世界にとどまりません。医療・福祉、スポーツ、企業、行政など、あなたの「好き」や関心と結びつけながら、さまざまな分野で力を発揮することができます。本学科で身につける「データから課題を見つけ、解決につなげる力」は、これからの社会に欠かせない力です。AIが進化する時代だからこそ、人の視点で価値を生み出すデータサイエンティストの活躍の場は、さらに広がっています。
レントゲン画像や電子カルテなどの蓄積された膨大なデータを高速かつ正確に分析し、病気の兆候を見逃すことなく早期発などに役立てます。
福祉現場において蓄積されたデータを活用することで、ここの対象者へより最適なケアプランの開発に応用することができます。
試合中の選手の動きや身体データを分析することで、勝利に導く戦術分析やアスリートへのケア・サポートに役立てることができます。
幅広い世代の膨大な肌の画像をAIに学習させることで次世代のスキンケア商品の開発を役立てることができます。
人々の食生活をデータベース化し、分析することで、より健康管理がしやすい食事のメニュー開発や提案などに応用できます。
企業において、データ分析やAI技術を活用し、製品やサービスの変革、業務効率化などDX推進に挑戦します。
日々の健康状態や車の運転状況などの顧客データをもとに分析を行い、一人ひとりにマッチした保険商品を開発。提案できます。
学生の教育記録や成績などをデータ分析することで、個別の学習計画のサポートや学力アップにつながる教材の開発に役立てることができます。
災害や事件、事故など、あらゆるデータを分析して対策を打つ子おtで、安心して暮らせる社会の実現を目指します。
アルビレックス新潟では、選手の走行距離や心拍数などの計測、映像分析による戦術改善、ファンデータを用いた企画づくりなど、全領域でデータが活用されています。今後はAIによる怪我の予測や選手発掘など、データサイエンスの重要性がさらに高まります。一方、数字だけに頼らず、現場を理解し課題解決につなげる姿勢や、相手に伝える力も欠かせません。医学・健康の知識を持つデータ人材は大きな価値を発揮でき、スポーツの未来を創る存在として期待されています。
アルビレックス新潟ではフットボール領域、事業領域のいずれの領域においても、データを扱う業務が日常的に行われています。まずフットボール領域の現場では、トップチームからアカデミーまで、テクニカルコーチなどが中心となり、データ分析を行っています。試合中の選手の走行距離、スプリント回数、心拍数などのフィジカルデータをGPSデバイスなどを用いて計測・蓄積し、選手のコンディション管理や怪我の予防に役立てています。また、映像分析ソフトを用いて、自チームおよび対戦相手の戦術的な動きをデータ化し、監督やコーチが客観的な事実に基づいて戦略を立案するための材料としています。現代サッカーにおいては、エビデンスに基づいたフィードバックは不可欠となっております。一方、事業の現場においてもデータ活用によるファンベース拡大は重要となっております。チケット購入履歴やグッズの販売データ、Jリーグ会員の属性データ、さらにはスタジアムへの来場記録などのデータベースを活用することで「どのようなお客様が、いつ、何に興味を持ってスタジアムに足を運んでくださったのか」を分析し、効果的なプロモーション施策の立案や、ホスピタリティの向上、スタジアムグルメの企画などに繋げています。このように、ピッチ上での勝利と、クラブ経営を成長させるため、データ分析は部署を横断して必須の業務となっています。
スポーツは長らく「経験値」と「勘」の比重が大きい分野でしたが、近年、データサイエンスの重要性は、加速度的に高まっています。また、データの活用もこれまでは、「過去に何が起きたか」を説明する「記述的分析」が主流でした。しかし今後は、AIや機械学習の技術革新により、「これから何が起きるか」を予測する「予測的分析」、さらには「勝つために何をすべきか」を提案する「処方的分析」へとフェーズが移行していくと考えられます。例えば、選手の怪我の予測です。新潟医療福祉大学様が得意とされる健康データサイエンスの領域とも重なりますが、選手のバイタルデータ、疲労度、睡眠の質、天候、グラウンドの硬さなどの膨大な変数を掛け合わせることで、怪我のリスクが高まっている選手を事前に検知し、離脱を未然に防ぐシステムは、選手の選手生命を守るだけでなく、クラブの資産管理という観点からも極めて重要になっていくのではと考えます。また、スカウティングの領域でも変革が進むと考えられます。世界中の膨大な試合データから、チームのスタイルに合致する選手をスクリーニングしたり、まだ無名ながら将来性の高い選手を早期に発見したりすることが可能になる未来があるかも知れません。しかし、データはあくまで判断材料の一つです。最終的には「人間」がプレーし、「人間」が感動するスポーツというエンターテインメントにおいて、データの数値が持つ意味をコンテキストに合わせて解釈し、現場の情熱や戦術と融合させることができるデータサイエンティストのような存在が、資源の限られた組織で大きな成果を生むための戦略的武器にとなると感じております。
これから健康データサイエンスを学ぶ学生の皆様に期待することは、単に統計ソフトを使いこなすスキルやプログラミング能力だけではないかと思います。それらはあくまで「道具」で、重要なのは「データを通して、現場の課題を解決しようとする探究心」や「データを活用するためのコミュニケーション能力」も必要になるのではいかと感じます。スポーツの現場には多様な背景を持つプロフェッショナルが集まっています。そうした人たちに対し、導き出したデータの分析結果を、専門用語を並べ立てるのではなく、相手が理解できる「共通言語」に翻訳して伝え、行動変容を促すことができる力。「数字ではこうなっています」と冷たく提示するのではなく、「このデータによると、もっと勝率が上がる可能性があります」「この分析結果によると、お客様がもっと喜びます」というように、データを使ってより良くしたい、誰かに貢献したいという思いが大切です。また、新潟医療福祉大学様で学ばれる皆様には、「医学・健康」という視点を持っているという大きな強みがあります。単なる数字の操作だけでなく、人間の身体の仕組みや健康への配慮といったバックグラウンド知識を持ったデータサイエンティストは、選手のパフォーマンス向上だけでなく、人々の健康増進などにおいて、非常に貴重な存在です。ぜひ、データサイエンスの力でスポーツの新しい価値を創造し、新潟から世界へ発信できる人材へと成長していただくことを心より期待しております。
データスタジアムにはアナリスト・運用・エンジニアなど多様な職種があり、試合データの収集から分析、コンテンツ制作、プロチームのサポート、速報配信まで幅広くデータを扱っています。スポーツデータは戦術改善や観戦体験の向上に活用され、AIの進歩で重要性はさらに高まっています。一方で専門人材は不足しており、新しい発想で課題に挑む力が求められます。皆さんの柔軟なアイデアが競技力の向上やスポーツ観戦の新しい形につながる可能性があります。
データスタジアムでは、アナリスト、運用、エンジニアなどスポーツデータを扱ういろいろな仕事（部署）があります。例えば、アナリストには以下のような業務があります。
・チーム向け：野球日本代表チームにデータ分析スタッフとして帯同し、チームや選手をサポート
・ファン向け：スポーツ中継や番組などへの出演や取材対応、データを使った記事の執筆、スタッツレポートなどのコンテンツ制作
・啓蒙活動：学会への参加や大学の講演登壇などスポーツデータの魅力を伝える活動
また、運用、エンジニアの業務のなかには、当社の代表的なサービスである「試合速報配信」を支えているものもあります。スポーツナビをはじめとする各種メディアに向けて試合の速報データなどを配信しており、「データの取得→分析・加工→提供」という流れを各部署が連携して行っています。皆さんが新潟医療福祉大学健康データサイエンス学部で「データを分析する力」や「プログラミングなどのスキル」を身につけることで、スポーツやメディアの現場で、データを活用して貢献できる仕事に挑戦する可能性が広がっています。また、好きなことを学び、仕事に繋げていくための新しい一歩を踏み出せるかもしれません。
近年、テクノロジーの進歩によって従来は取得が難しかったデータが収集できるようになっています。これらを分析することで競技力を高めたり、最適な戦術を考えたりすることが可能です。また、AIを活用した試合観戦やデジタルコンテンツなど、ファンの楽しみ方も広がっています。一方で、それらを支える専門人材はまだまだ不足しています。スポーツの世界には、サイエンスの力でより良い未来をつくる可能性が大きく開かれており、同時にスポーツデータ自体が学びの教材としても非常に魅力的です。スポーツとデータサイエンスの融合は、競技現場にとどまらず産業やエンターテインメント全体へと広がりを見せており、今後ますます重要な領域となっていくでしょう。
スポーツとデータサイエンスの融合は日々進化しており、私たちの働く業界ではこれまでの常識や固定観念にとらわれない新しい発想が常に求められています。技術や知識はもちろん大切ですが、それ以上に重要なのは、自由に仮説を立て、柔軟に試し、成果につなげる姿勢です。現場ではまだ解かれていない課題が多く残されており、皆さんの柔軟なアイデアが競技力の向上やスポーツ観戦の新しい形につながる可能性があります。データサイエンスを学ぶ皆さんが、スポーツと社会に新しい価値を生み出す担い手となることを大いに期待しています。
上尾中央医科グループには医事課、総務人事、経理、診療情報管理室、医療情報企画室などデータを扱う部署があり、診療報酬の分析、経営管理、疾患傾向の把握、電子カルテシステム運用などを担っています。医療DXが進む中、AIによる診断支援や予測医療などデータ活用の可能性は拡大しており、同グループでもAIを用いた原価分析を推進中です。医療の発展にはデータを読み解く人材が不可欠であり、「医療×データ」で未来の医療をより良くする挑戦を、私たちは全力で歓迎します！
上尾中央医科グループでは、データを扱う部署が複数あります。医事課、総務人事課、経理課、診療情報管理室、医療情報室など多岐にわたり、それぞれが医療現場を「データ」で支えています。こうした職種を、私たちは「医療マネジメント職」と呼んでいます。
・医事課：診療報酬データを分析し、病院経営の改善につなげる。
・総務課人事課：人件費や資材費などを管理し、効率的な運営を支える。
・経理課：収入と支出のバランスを数値から把握し、健全な経営を実現。
・診療情報管理室：電子カルテ等のデータから、疾患傾向分析、感染対策、医療安全に活用。
・医療情報企画室：電子カルテサーバーをグループで中央管理する独自のシステムを構築。端末のキッティング（セットアップ）～出荷までをグループ内で完結させることで、高品質な医療情報サービスと大幅なコスト削減 を実現。
このようにデータ活用は、医療の質向上と経営安定の両面から貢献しています。
医療業界では今まさにDX（デジタルトランスフォーメーション）が進展していますが、まだまだ成長の余地が大きい分野です。AIによる診断・治療支援、予測医療、業務効率化など、データサイエンスとの連携が加速することで未来の医療は大きく変わっていきます。上尾中央医科グループではすでに海外IT企業と協働し、診療行為の原価分析にAIを活用する取り組みも進めています。データ活用は、患者さん一人ひとりへ最適な医療を届けるための強力な武器です。
医療の発展には、医師や看護師だけではなく、データを読み解き、活かす力を持つ皆さんの力が必要です。医療の現場では、すでにデータサイエンスの力が求められ始めています。ぜひ「医療×データ」の世界に飛び込み、未来の医療を一緒につくっていきましょう。医療をより良くする挑戦を、私たちは全力で歓迎します！
株式会社アイセック
企業経営において健康データを経営資源として活用する動きが加速しています。新潟県内でもそのニーズは高まっていますが、ヘルスケアデータを活用できる人材はまだ不足しています。新潟で学んだ人材が地元企業で活躍する循環を生み出すことが重要です。健康データサイエンス学科の開設はその基盤となります。統計やAIを活用しながら、社会課題の解決に向けてデータを組み合わせ、設計できる人材が育つことで、個人・組織・社会に価値をもたらすことが期待されます。
株式会社BSNアイネット
医療系の知識とITスキルを兼ね備えた人材は非常に貴重であり、新潟医療福祉大学出身者もIT技術者として活躍しています。健康データサイエンス学科では、医療・福祉・スポーツ分野の現場データを活用して実践的なデータサイエンス力を身につけることができ、学生は即戦力として活躍できます。また、学科で育つ人材が大学の研究成果を活用することで、研究の質向上や企業との共創を通じて社会課題の解決に貢献してくれることを期待しています。
INSIGHT LAB株式会社
医療・福祉・スポーツという異なる領域でデータを扱う経験は、複数の課題設定の方法を学ぶ機会となります。企業では、データ分析の結果を経営判断や事業改善に結びつける「最後の一歩」を実行できる人材が不足しています。さらに、従業員の健康管理は病的問題の解決から予防的・包括的な対応へと変化しており、データに基づいて課題を明確にできる人材の需要は高まっています。新学科での学習を通じてこうした着眼点を養い、幅広く応用できる人材として市場価値を高めてほしいと期待しています。
株式会社コルシー
複数領域を理解した人材の市場価値は高まっています。新潟医療福祉大学の健康データサイエンス学科では、医療・福祉・スポーツという異なるデータや課題に触れることで、学生は多様な視点と柔軟な発想力を養い、データを適切に「調理」して現場で活用する力を身につけることができます。例えば、医師の診断基準のばらつきを数値化して改善策を提案するなど、医療現場でもデータが説得力を持つ具体的な活用例があります。学科での学びは幅広い知識と実践力を育み、社会で汎用性の高い人材の育成に貢献すると期待しています。