データであらゆる社会課題の解決を
—総合政策学部と学外で広がる学びと出逢い

二瓶：わたしは通っていた高校が女子校だったこともあって、大学も女子大ならではの環境でのびのびと学びたいと思っていました。併願していた大学もすべて女子大学です。高校のときはどちらかというと理系でしたが、明確にやりたいことが定まらず......。いきなり専門的な分野を学ぶよりも、まずは総合的に学んでみたいと思ったんです。津田塾を知ったきっかけは、webサイトに掲載されていた新学部創設のお知らせでした。授業でデータ・サイエンスを扱うと知り、さらに興味をもちました。新設されたばかりの学部で、都心の千駄ケ谷駅から徒歩１分という好立地。きれいな校舎も魅力的でした。

石川さんは、何がきっかけだったんですか？

石川：当初は一般受験を考えていました。でも、高校3年生の7月に参加したオープンキャンパスがきっかけで、津田塾が第一志望になり、AO入試受験を決意しました。「総合政策」と聞くとどこか漠然としていて、具体的にどのようなことを学ぶのかが気になっていたところ、学部説明を聞いて「まさに自分がやりたいこととリンクしている！」と、思ったんです。

わたしの出身高校は、文化祭の収益金でカンボジアに中学校を建設し、更に継続支援をするために、毎年収益金を寄付しています。高校時代、文化祭実行委員長であったわたしは、学校代表としてカンボジアを訪れる機会がありました。そこで出会った現地の子どもたちに服の裾を引っ張られ、ジェスチャーで食べ物を求められる現実にショックを受けました。日本に帰国してからもその光景が忘れられず、子どもの貧困問題を調べるうちに、大学でも学びたいと思うように。津田塾の総合政策学部では、現代社会の課題解決に向けた学びがひらかれており、「ここでなら、自分の学びたかったことが学べる」と思えたんです。また、大学の落ち着いた雰囲気がとても好みで、高校同様、女子だけの環境で学びたいとの想いもありました。

石川：やはり、より専門性が高いのが大学だと思います。高校までは、教養として幅広い知識を身につけることを目的としていますが、大学では専門的な知識をインプットしつつ、アウトプットする機会が多くあります。わたしはもともと文系ということもあり、当初はデータを扱う授業についていったり、課題をこなしたりするのに精一杯。高校までは、エクセルといっても表作成くらいで、関数を使ったこともなかったので、放課後も学内に残るなど、課題をこなすのに必死でした（笑）。学部の先輩方が授業や課題の相談に乗ってくれる「Q&A」という時間があり、積極的に利用しています。

二瓶：わたし、今日ちょうどこのインタビューの前に、先輩として「Q&A」を担当していました。

石川：そうなんですね！先輩方はもちろん、先生との距離が近いのも津田塾ならではですよね。授業後に先生の研究室に質問に行っても、いつでもこころよく応えてくれます。また、空き時間を有効活用したり、友人と一緒に取り組んだりすることで、日々の課題とも楽しく向き合っています。

二瓶：高校までの授業は、その時々で学んでいる知識が将来どのように役立つのか具体的にイメージできませんでした。でも、大学での授業は実社会のデータを扱う機会が多く、問題を身近に感じます。今でこそ、データそのものというよりはデータで社会課題を紐解いていく過程が面白いと感じますが、入学当初はデータ・サイエンスの課題に苦労し、かなり時間を費やしていました......。

石川：先輩も、わたしたちと同じように苦心されていたのですね。

石川：「女性のキャリア開発」という授業です。元厚生労働事務次官の村木厚子先生の授業で、毎回1コマ目はさまざまな領域で活躍するゲスト講師の方々のお話を聴き、2コマ目は先生の授業という形式。現場で活躍されている方の生の声を聴き、社会問題や政策に対する知識や理解を深めていく過程が面白いです。いまは子供の貧困問題や民主主義の持続可能性というテーマに興味があり、今後さらに理解を深めていきたいです。先輩はどんな授業が印象的でしたか？

二瓶：わたしはデータ・サイエンスの授業が印象的でした。数学でも、情報でもないデータ・サイエンスの授業は今まで受けたことがなかったので、新鮮で面白かったですね。１コマ目は基礎を学び、続けて2コマ目では演習というように、実践できるのも楽しいです。データ・サイエンスにまつわる課題は好きなので、苦に感じたことはあまりないですね。 また、ハッカソン参加のきっかけになったのも、データ・サイエンスの授業でした。次第に機械学習にも興味をもつようになり、たまたま先生の研究室に掲示されていた募集を見てエントリーしました。朝から晩まで所定の時間内にどこまでプログラミングができるのか、個人戦のコンペティション形式で行われるイベントです。当日は、海外のクレジットカード取引のオープンデータを用いてモデルを作成しました。不正取引の予測を行い、精度を他大生と競い合いました。他の参加者の方の例を見ると、自分の課題点も明確になりまだまだ勉強不足だと感じましたね。「もっときれいなプログラミングのコードが書けるようになりたい」という想いも強くなり、今後の課題や学びにつながる貴重な経験になりました。

石川：いま挑戦しているのは、ジュニア・アカデメイアと、梅五輪プロジェクトです。前者は、さまざまな大学生・院生が集まり、一つのテーマについて政策提言をする学外のプロジェクト。経験値が高く、知識量が多い他大学の学生と交流ができるのが面白いです。後者は、現在総合政策学部の学生が中心となり行なっているプロジェクト。わたしは、株式会社伊藤園協力のもと日本茶の活用を考えるワーキンググループで「暑さ対策部門」に所属し、プロダクト開発にも携わっています。熱中症対策に効果的なお茶という切り口から、データ分析をとおして人がどのような条件下でのどが渇くのかを探りながら、調査・開発を進めています。また、3歳の頃から習っているお箏と三味線も続けていて、国立劇場で演奏させていただく機会も。学内外での活動をとおして、日々刺激を受けています。

二瓶：現在、「データに基づいた意思決定をする」を自身の研究テーマとし、取り組んでいます。例えば、Wi-Fiセンサーから取得できるデータを活用すると、どのような人がどれくらい、どこへ行ったのかを把握できます。すると、「どのような場所に広告を打ち出すとよいのか」「どのような環境条件に店舗を設置したらよいのか」など、さまざまな場面における意思決定でそれらのデータが役立つ可能性がでてきます。正直なところ、入学前はWi-Fiの存在さえ知らなかったんです......（笑）。そんなわたしが、学科での学びをきっかけにデータ活用に興味をもち、梅五輪プロジェクトで活動するまでになりました。実際に調査も2回行いました。1回目は千葉県香取市の佐原（地区）に行き、実際のWi-Fiデータとインタビューで得られたデータを照らしあわせ、自治体の方に説明するというもの。2回目は、空港への玄関口ともいえる東京シティ・エアターミナルにWi-Fiを設置させてもらい、時間帯に応じた人の動線を計測。いまも調査・分析を続けています。

また、石川さんと同じプロジェクトにも参加していて、わたしは「お茶パーソナライズ」というワーキンググループに所属しています。テイスティングイベントで、お茶を何種類か飲んでもらい、「どれが一番好みだったか？」などのアンケート調査を実施。今では約300人分のデータが集まり、嗜好の傾向を割り出すデータ分析をしている段階です。オリンピック開催時期に向けて、「あなたに合ったお茶はこれです」と、タブレット上でお茶のレコメンデーションができるようなシステムを開発中です。