FACULTY OF FOOD NUTRITIONAL SCIENCES 食環境科学部 フードデータサイエンス学科 朝霞キャンパス

About

フードシステム学とデータサイエンスを融合し
「食」に関わるさまざまな課題を解決する

近年、AIをはじめとするデジタル技術の発展に伴い、フードシステムの各段階でデータサイエンスが活用されるようになりました。適切なデータ分析は、生産性の向上や食品ロスの削減など、社会課題の解決につながります。ただし、データ分析スキルを「食」に適用するためには、食に関する多様な知識を有していることが不可欠です。フードシステムの専門知識を身に着け、最先端のデータ分析をもって「食」を取り巻く多様な問題の解決を目指すフードサイエンティストを目指します。

フードデータサイエンス学科の3つの特徴

教員一覧

こんな資格がめざせます

※上記資格の一部は、卒業・単位修得以外に条件があるものを含みます。詳細は 取得可能資格一覧（PDF: 1ページ）をご確認ください。

教育の目的・3つのポリシー

教育研究上の目的

1.人材の養成に関する目的

「食」と社会経済の複雑な構造の解明を通じて問題解決策を見出すための高度なデータサイエンス力、および「食」の歴史・制度・法律・文化といった専門知識（ドメイン知識）の双方を有し、「食」の未来を創造するフードデータサイエンティストを養成することを目的とする。

2.学生に修得させるべき能力等の教育目標

データサイエンス領域、および食品・食文化・フードシステムについての専門的知識を修得させることを目標とし、「食」を取り巻く諸問題に対して健康寿命延伸の観点から思考し高度な倫理観をもって問題解決策の選択を行う判断力、「食」のデータを適切に扱えるデータサイエンスの実装技能とそれを社会に還元する実践・応用力、「食」のよりよい未来創造に強い関心を寄せ多様な食文化、価値観を尊重しつつ自ら問題の本質を掘り下げ現実的な解決策を探求する意欲、および「食」による予防医学的健康寿命延伸の実現をもって地域・世界の公平的なフードシステムの創造に寄与するフードデータサイエンティス
トとして社会貢献を果たす姿勢を涵養する。

ディプロマ・ポリシー

フードデータサイエンス学科では、食に関する専門的知識を幅広く身につけ、実践的データ分析をもって、食を取り巻く多様な問題を紐解き、人々が健康に共生できる新たな「食の未来」を創造する能力を身につけた人材・フードデータサイエンスティストを育成するために、次の基準を満たす学生に学位を授与する。

＜学生が身につけるべき資質・能力＞

1. DP1（知識・理解）
   データサイエンス科目全般を理解し、食品・食文化・フードシステムについて専門的知識を習得していること。
2. DP2（思考・判断）
   「食」を取り巻く諸問題に対して、健康寿命延伸の観点から思考し、高度な倫理観をもって問題解決策の選択を行う判断力を有していること。
3. DP3（技能・表現）
   「食」のデータを適切に扱えるデータサイエンスの実装技能を備え、それを実社会に還元する実践力・応用力を身につけていること。
4. DP4（関心・意欲）
   「食」のよりよい未来創造に強い関心を寄せ、多様な食文化・価値観を尊重しつつ、自ら問題の本質を掘り下げ、現実的な解決策を探求することに意欲的であること。
5. DP5（態度）
   「食」による予防医学的健康寿命延伸の実現をもって、地域・世界の公平的なフードシステムの創造に寄与するフードデータサイエンティストとして社会貢献を果たす姿勢を持っていること。

カリキュラム・ポリシー

1. 基盤教育科目は社会科学系科目を中心としつつ、食と健康に関する理科系科目を通じて食を学際的に学び、食の歴史・文化に関する人文科学科目を通じて食の温故知新の精神をもって知識を深め、食に関する俯瞰的な視座を習得し食の問題を多面的に理解した上で解決できる能力を養う。
2. 人々の食消費行動の実際を捉える実験設備として、食料経済実験室・官能評価実験室・フォーカスグループ調査室を備え、これらを活用した教育の展開により、専門的知識の応用力を養成し、データサイエンティストとして実践力の修得を図る。
3. フードシステムの抱える今日的課題を踏まえ、食の専門科目は「フードシステムの高付加価値化」、及び「フードシステムの公平化」の実現をターゲットとした科目群を形成し、体系的に学べるカリキュラム編成としている。
4. 実践的なフードデータサイエンティストを養成するため、「データ分析の基礎」、「データ分析の技術」、「高度データ分析・AI 技術と応用理論」、及び「データサイエンス・知識・社会問題洞察力の融合」と基礎から最先端技術に至るデータサイエンス分野科目を4年間一貫教育できるよう配置し、かつ、教育効果を最大限発揮するためにオンラインコミュニケーションとアクティブラーニングを最大限導入する。
5. 1年次から4年次まで実習・実験科目を配置し、1年次「食と人間行動の基礎」、2年次「食の現場を知る」、3年次「高度データ分析技術」、4年次「食の未来創造」と、学習目標の明確な4年間積上げ教育をもって、食・健康に関連する問題に対する洞察力・ディスカッション力・データ分析力を養うことを必須としつつ、さらには、今後、世界的な課題となる「心身の健康寿命延伸」に向けて有用な新たなデータを発掘・創出する能力の涵養を目指す。

アドミッション・ポリシー

フードデータサイエンス学科では、多様な食文化・ライフスタイルのもと日々生活を送る人々すべてが、人生をより豊かに過ごす時間を増やすための「健康寿命延伸を実現するフードシステム（生産―流通―消費）」の未来を追求する。この観点からフードデータサイエンス学科では、食と健康をとりまく諸問題を解決するための知識や技術の習得に積極的・意欲的にチャレンジしたいと考えている人材を求めている。

＜学科が求める人物像＞

1. 興味あることには失敗を恐れず挑戦し続ける人。
2. 自らの頭と手を使い、他の人と協力して新しい発見をすることに意欲的な人。
3. 自らの目標に到達するために必要な知識の習得に貪欲な人。
4. 「心身の健康寿命延伸」という高度で難解な課題にデータサイエンスを駆使し立ち向かうことに意欲的な人。
5. 食による健康寿命延伸を通じて、地方創生、世界の国々の発展に貢献することに意欲的な人。
6. 理系数学（代数・幾何、微分・積分、統計学）を意欲的に学習できる人。
7. 問題の解が一つではないことを許容できる柔軟性を持って社会問題の処方箋を探求する人。

＜入学までに修得すべき学習等への取り組み＞

フードデータサイエンス学科に入学する者として、次のように学習等に取り組んでもらうことを求める。

1. 高等学校で履修する科目、特に数学（微分・積分、ベクトル、行列、データの分析、統計的な推測）を学習し、教科書レベルの知識を十分に修得しておくこと。
2. 現代社会が直面している食を中心とした諸問題について関心を持ち、それらに対する自身の考えを論理的に表現できること。