「気になる」を、
強みに変えていく。
あなたの「気になる」から、
人や社会の「なんで？」を読み解く学びが始まります。
あなたが気になるのは、どれだろう？
── 気になる「なんで？」を、タップしてみて。
なんで、あの店にだけ
行列ができるの？
緊張すると
なんで汗をかくの？
地元って、どうしたら
元気になるの？
推しの動画、なんで
何度も見ちゃうの？
なんでゲームは、
つい続けてしまうの？
フェイクニュースは
なんで広がるの？
強いチームって、
何が違うの？
なんで、あの観光地
ばかり混んでしまうの？
ひとつひとつの「なんで？」には、ちゃんと理由があります。
観察して、比べて、読み解いていくと、
感覚だけでは見えなかった答えが、かたちになっていきます。
1年生から、企業・自治体・NPOと、“リアルな「なんで？」”に取り組みます。
現場での経験を通して、社会で活きる3つのチカラを育てます。
発見するチカラ
現場をよく見て、「そもそも何が問題？」を自分で見つける。
分析するチカラ
集めた情報を読み解いて、理由や解決のヒントをつかむ。
チームで解決するチカラ
仲間と協力して、最後までやりきり、かたちにする。
社会で活きる強みにつながります。
現場に向き合い、
課題を見つけること
社会の課題を解決するうえで、AIやデータの活用は、いまや欠かせない力になっています。でも、AIは「そもそも何が問題なのか？」までは教えてくれません。現場の状況を見つめ、人や社会の中から課題を見つける力は、人だからこそ担える大切な力です。現場に飛び込んで、自分の目で課題を見つけてくること──それがこの学部の学びのスタートです。
「気になる」から。
でも、身につく力は本物。
身近な「気になる」を入口に、何が問題なのかを自分で見つけ、データを使って解決策を考え、周りの人を巻き込んで形にしていく。ヒューマン・データサイエンス学部では、テーマや業界を問わず活かせる、この一連の力を育てます。
そのチカラを、
社会で使えるスキルに
現場で育てた3つのチカラを、学部のカリキュラムで、3つの専門スキルへと体系的に磨き上げていきます。
「世の中の困りごと」に気づく観察力と、根本的な原因を考え、解決の道筋を想像する力。「ヘルスケア」「地域づくり」「異文化間コミュニケーション」の3つの領域を通じて身につけます。
アンケートや地図、SNSの投稿など、さまざまなデータをもとに「傾向」や「ヒント」を読み取り、次にとるべき行動を導き出す力。
課題解決に関わるさまざまな専門家を束ね、ゴールに向けてプロジェクトを引っ張る力。
3つの領域
人や地域の問題を解決するために、3つの領域について深く学び、身近な社会をより良くする方法を考えます。
人がよりよく生きるための心身のしくみを学び、データ分析から健康を支える方法を探ります。
持続可能な地域社会の実現に向け、地域の課題を多角的に捉え、データやGISを活用して解決策を探ります。
文化や価値観の違いを理解し、教育・宗教・メディアなどの視点から多様な社会を考えます。
教室を飛び出して
「現場」で学ぶPBL教育（課題解決型学習）
1年生から企業・自治体・NPOと協働。学年が上がるごとに「知る → 体験する → 実践する」と
段階的に深まります。
企業・自治体・NPOとともに、AIやデータ活用の現場を学びます。
約1か月間、地域や企業の現場に入り、一緒に活動し、社会の仕組みや工夫を学びます。これまで見えなかった社会の姿が見えてきます。
本格的なプロジェクトに少人数チームで取り組み、計画・実行・発表まで進める実践型の授業。企業と一緒に取り組むため、現場のリアルな課題に向き合います。
連携企業の例：NTT e-City Labo／ESRIジャパン株式会社／株式会社タニタヘルスケアリンク
学びを支える環境
学びを支える施設は、オープンキャンパスで
実際に確認できます。
身体の動きや姿勢のデータを取得。ヘルスケア領域の授業や卒業研究で活用。
3Dプリンタなどの機材を使い、アイデアを具体化。試作品づくりに取り組めます。
可動椅子で対話や協働作業、グループ活動に対応。いつでも誰かと話せる空間。
オープンキャンパスで、
学びを見てみよう。
このページで気になったテーマは、オープンキャンパスでさらに具体的に確認できます。授業の雰囲気、施設、先生や先輩の話を通して、自分に合う学びかどうかを確かめてみてください。
身近な「気になる」が、大学でどんな学びにつながるのかを聞ける。
モーションラボ、ものづくりラボ、スカイホールなど、学びを支える環境を確認できる。
文系でも大丈夫か、数学やプログラミングに不安がある場合はどう学ぶのかを直接聞ける。
入試情報、キャンパス、通学、学生生活について相談できる。
文系でも大丈夫。
よくある質問
数学やプログラミングは、入学前から段階的に。「苦手かも」という人も、基礎から一歩ずつ学べます。
文系の方でも心配いりません。入学前教育や初年次教育で、データサイエンスやAI活用に必要な基礎を段階的に学べます。
プログラミングを使って学ぶので、高校までの数学が苦手でも心配いりません。慣れ親しみながら、楽しく学べる教材を用意しています。
問題ありません。入学後、誰もがプログラミングスキルを身につけられるカリキュラムを組んでいます。
数学やプログラミングに慣れ親しみながら楽しく学べる教材を用いた学びを行います。また、アートを題材にする特別プログラムもあります。
地域の中で困っている人、弱い立場の人に気づける観察力は、ヒューマン・データサイエンスの柱になります。地理、歴史や科学など幅広く学びましょう。
たとえば災害への備え、ゴミ問題、健康に関する課題、地域文化財の保護など、生活の近くにある困りごとや課題全般がテーマになります。
目指せる将来・キャリア
データサイエンスの力を、社会の現場につなげられる人へ。現場に飛び込んで課題を見つけ、必要なデータを集め、専門家と協力しながら解決策を形にする力を育てます。
2025年3月卒業生実績 ※
データサイエンティスト検定 ／ ITパスポート試験 ／ 基本情報技術者試験 ／ 統計検定 ／ 社会調査士。卒業までに「アソシエート・データサイエンティスト（データを使って課題を整理し、自分で分析できる力）」のレベル到達を目標にしています。
※ 就職率は文京学院大学 全体の実績です。ヒューマン・データサイエンス学部 単独の卒業生実績ではありません（新設学部のため）。
株式会社Fanplus ／ ファンクラブ運営 寺崎真初さん
人間学部 コミュニケーション社会学科 2018年卒
株式会社Branding Engineer ／ システムエンジニア 新井哲生さん
外国語学部 英語コミュニケーション学科 2020年卒
株式会社山善 ／ 営業 藤村冴菜さん
外国語学部 英語コミュニケーション学科 2024年卒
購買データやSNSの反応を分析し、「売れる理由」を商品企画や販促に活かす。
人流や防災、住民の声のデータをもとに、暮らしやすいまちづくりの施策を立案する。
AI画像認識やセンサーのデータで不良品を検知し、食の安心を守る。
健診や活動量のデータを分析し、予防医療や健康サービスの改善に貢献する。
観光客の行動データやGISを活用し、新しい観光ルートや混雑対策を企画する。
現場の課題を聞き取り、データとAIで業務改善のしくみをつくる。
もっと知る。会いに行く。
「東大前」駅 直結（徒歩0分）