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草开千仁氏(以下、草开)：ウェザーニューズにとって、データ活用は中核そのものです。私たちの强みは「世界最大规模の気象データベース^※2」と「日本における予报精度ナンバーワンの気象予测^※3」、そして「各マーケットとのコミュニティー」の3つです。気象予测においては観测データが最も重要です。日本のアメダスのように各国の気象庁から受信できるものに加え、レーダーや卫星などの気象センサー、観测情报が少ない场所では自ら観测机を整备し、気象データを収集します。

そのうえで、大量のデータをリアルタイムで分析し気象予测をするわけですが、现在は复数の予测モデルの中から、天候パターンに合わせどれをメインモデルとするかを决める、アンサンブル予报というやり方で、长年蓄积されたデータから分析したうえで决定しています。すなわち気象予测はデータ活用がベースとなっているのです。また、気象予测の歴史は统计モデルから始まり、现在の主流は物理モデルです。そのため気象予测における础滨の活用はある意味古くて新しいアプローチといえます。

昨シーズンでは、 AIを活用した台風の進路予測に関して従来の気象予測モデルと比較し、精度の高い結果が出始めており、今後も気象予測においてはますますAIを通じてデータが活用されていくことになるでしょう。

当社の3つ目の强みであるコミュニティー形成にもデータ活用は重要な意味を持ちます。私たちのサービスは単に気象予测のみを提供しているわけではなく、気象予测に各マーケットのビジネスデータを掛け合わせ、各业务への対応策に深化させたコンテンツを提供しています。そうすることで、各业务における费用対効果や安全性を担保し、各マーケットとの信頼関係を构筑し、コミュニティー形成へとつなげているのです。

现在では、コンピューターリソースの発达や、民间気象会社の台头、甚大な灾害発生等に伴うデータ解析により、気象予测の精度は大きく高まっています。しかし一方で、「データ活用ができる人材」はまだまだ不足している状况にあります。データ解析能力や础滨活用能力、ビジュアライゼーション能力を备えた人材が求められており、当社の新卒採用も、现在では気象予测専门の人材に加えて、データを活用できる滨罢人材が中心となっています。大量のデータを见て、面白そうだと感じられる感覚は重要ですね。

荒木万寿夫氏(以下、荒木)：従来もデータを活用できる滨罢人材は社会で求められていましたが、2022年の生成础滨の登场で、础滨活用が一部の専门领域から社会全体へと拡张したことは転换点だったと感じます。生成础滨は闻けば何でもわかる、まるで人间がかなわない无敌の存在かのように思われていますが、学生には生成础滨に頼るだけではなく、その先へと歩みを进めてほしいのです。

大学としても、时代の要请にどうコミットし、教育していくべきなのかを考える必要があります。

あくまで生成础滨は过去に蓄积されたデータを学习したシステムであり、主としてその学习内容に基づいて答えを生成するものです。确かに生成础滨でも将来の予测らしいものはできますが、将来の意思决定をするには、そこから一歩踏み込んで、现在を捉えた质のよい数量的なデータを集め、そのデータに基づいて分析し正しい解釈をして、次の打ち手を见つけられる能力が必要になってきます。データサイエンスの学びとしてフォーカスしたいのはこの点です。

本学が設置構想中の「统计データサイエンス学环*」に「統計」とあえて名付けたのにも理由があるのです。データに見られるような規則性に基づいた学習を行う生成AIは、厳密な意味での因果推論が苦手ですが、統計学ではそれも重要なテーマの1つであり、どのようなメカニズムで何が起こっているのか、モデル化して考えます。その意味で統計学の強みを生かし、统计学を轴にしたデータサイエンス教育を展开していきたいと考えているのです。

草开：私たちのデータ活用に基づくサービスジャンルは多岐にわたっています。例えば船会社に対しては、彼らの船舶のパフォーマンスデータと海象予测を分析し、その船の航海に対して最も危険が少なく、积み荷に合わせた适切なルートとエンジン回転数のデータ提供を行います。航海気象サービスは现在、全世界の外航海运约3万隻のうち约1万隻に活用していただいております^※2。また、天候に左右されやすい流通小売业に対しては、小売店の笔翱厂データと私たちが蓄积した気象の実况や予测データを分析することで、どの商品の仕入れを増减させるかなど、全国のコンビニやスーパーに向けた発注支援も行っています。

自动车メーカーとのコネクティッドカーのワイパーデータを活用した共同研究にも参加しており、ワイパーの动きによって雨の强さを分析したり、フォグランプやブレーキのデータから路面の状况について気象の実况値を导き出したりしています。これらのデータは、特にトラックが山间部を走行するときに役立つことが期待されています。当社の「ウェザーニュース」ユーザーによるウェザーリポートもたいへん有効なデータの1つであり、気象データと合わせて解析することで、従来では困难とされてきた降雪予测などの精度向上に大きく寄与しているのです。

荒木：データ活用がカバーできる領域は、本当に幅が広いですね。「统计データサイエンス学环」においても、データサイエンスの大きな役割の1つは「予測」だと考えています。正確な予測をすることは科学の大きな使命です。一方で、今起きている現象をビジネスに生かすことも必要ですし、因果性を探究していくことも大きな役割だといえます。自分で必要なデータを確保して分析し、エビデンスを見いだしていけるような知識とスキルを身に付けて、社会で活躍できる学生を育成したいですね。

また、本学环は青山キャンパスで初の理系学士课程となります。青山キャンパスには人文?社会科学系の7学部を设置していますが、データサイエンスの技术や知见は、どの分野においても必要なため、他学部とも知の交流を进めていきたいと考えています。1学年60名という少人数制で统计やデータサイエンスを専门に学びますが、「学部」ではなく、「生成础滨と教育?メディア」や「础滨の法と伦理」など既存5学部^※1との连係?协力の下で学问领域を横断的に学べる新しい教育プログラムが特长です。さらに医学部に大学付属の病院があるように、身に付けた知识や技能を実践に移す「统计データサイエンス研究教育センター」も设置予定です。

草开：ウェザーニューズは1970年、15名の尊い命が失われた福岛県小名浜の海难事故を受けて、创业者の石桥博良が「船乗りの命を守りたい」とつくった会社であり、今でも「いざというとき、人の役に立ちたい」という思いは全社员に受け継がれています。

青山学院大学は社会の「サーバント?リーダー」を育成することを使命としていますね。サーバント?リーダーとは、「自由で自立した存在として、他者に仕えるとともに、互いの価値を见出し、それを他の価値とつなぐことによって新しい时代を创造する者」と定义されていますが、気象の世界も同じです。気象予测は、世界各国で异なり、私たちが日本で培った技术やノウハウがそのまま生かせるわけではありませんが、互いの価値を见いだし、その他の価値とつないで、自分たちのノウハウや技术を提供することができる。気象予测をグローバルに展开することは、サーバント?リーダーに求められることそのものなのです。

荒木：まさに、情報に関してどれだけ価値を見いだし、そこから次にどう行動すべきなのか、どう考えられるかが重要になっています。そのために統計学やデータサイエンスを学ぶことは、有効な選択肢になります。「统计データサイエンス学环」では、専門性と実践力を兼ね備えた社会を開くデータサイエンス人材を育成しますので、ご期待ください。