ソーシャルデータサイエンススキルセット
ソーシャルデータサイエンティストに必要なスキル "SDSスキルセット" の全体構造
![SDSスキルセット構造 - 数理統計ML理論[M]、データエンジニアリング力[E]、データ分析ML活用スキル[A]、DSプロジェクト推進力[P]、社会実装・価値創造力[S]、多分野ドメイン知識[K]](images/skills-pyramid.png)
文部科学省「デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業～Xプログラム」
広島大学大学院 ソーシャルデータサイエンスプログラム
修士課程・博士課程後期課程（令和9年度新設）
AI時代だからこそ、ソーシャルデータサイエンティストに求められる役割はより高まっている。
データの処理・分析のための実務はAIを効果的に活用できる時代になった一方で、AIやツールの出力を効果的に活用し、課題解決を行う人の価値がより高く求められています。
さらに多様な分野、また融合領域における社会の課題を発見し、データサイエンスによりイノベーションや価値創造をデザインできる人材が強く求められています。
それぞれの興味・関心から、ユニークな社会課題を対象に価値を創造する。
社会の様々な課題 × データサイエンス技術
データサイエンスにより、学修者による課題解決の実現をプロデュースします
これらの悩みに、SDSは新しい教育・人材育成のカタチで応えます
あなたの興味や社会の課題にデータサイエンスを接続する
社会科学とデータサイエンスを融合し、社会変革を主導する人材
社会科学とデータサイエンスに関する専門知識を理解し、多様な専門領域を見渡す学際的な視座を持って、データサイエンスプロジェクトを設計・推進できる人材。
融合領域における新たなリサーチクエスチョンに対して、研究調査を合理的・構造的に整理し、新たな研究を開拓・推進できる人材。
人材像の実現に向けて、修士・博士それぞれで身につける5つの力
ソーシャルデータサイエンティストに必要なスキル "SDSスキルセット" の全体構造
ソーシャルデータサイエンスプログラム修了者が担うロールモデルを系統ごとに整理して示します。これらのロールモデルは、履修者のバックグラウンドや研究的興味、そして応用領域に応じて具体化されます。
詳細はカリキュラム・履修モデルのページをご覧ください。
AI/DS 技術を核に、データ分析・ソリューション設計・大規模プロジェクトを主導するデータサイエンティストへ
社会科学の素養と AI/DS 技術を併せ持ち、社会領域のデータ分析を通じて社会課題解決のインサイトと意思決定支援を提供する実務家。多分野の知見を活用し、データ駆動の政策提言・施策設計に貢献する。
活躍場面：テクノロジー企業のデータ分析部門のアナリスト、政府系シンクタンク、官公庁・自治体のデータ活用部門、政策コンサルティング社会科学の知見と AI/DS の設計力を統合し、社会課題解決のためのソリューションを設計・実装できる人材。自治体・企業・NPO・コンサルの現場で、適切な分析手法・データ活用設計を行い、現場目線で実装可能な AI/DS ソリューションを構築する。
活躍場面：自治体・企業の DX 推進室の設計担当、NPO のデータ活用設計、社会課題解決型 SaaS の設計、社会課題解決のための AI ソリューションの設計・実装社会科学の素養を基盤に、AI/DS 技術の先頭を走り、社会領域の大規模 AI/DS プロジェクトを主導するリーダー。社会課題への深い洞察と AI/DS 手法の創出力を併せ持ち、行政・地域・産業界の複雑な社会課題に対し、計算社会科学・機械学習・生成 AI を駆使した解決を実現。学術と社会の新たな地平を拓き、社会の AI/DS 活用を牽引する。
活躍場面：大手企業の DS/AI 活用チームリーダー、AI ガバナンス部門の中核メンバー、政府系研究機関の主任研究員、大学・研究機関の研究チームリーダーAI/DS 活用の戦略と実装で、産官学連携と社会変革を牽引する社会実装リーダーへ
社会科学の専門知識と AI 活用・データ駆動の戦略立案力を統合し、ビジネス課題と社会課題を同時に解決する戦略を設計する人材。組織の意思決定と社会実装の橋渡しを担い、企業・自治体・社会的組織の戦略部門で活躍する。
活躍場面：大企業の経営企画・戦略部門のアナリスト、戦略コンサルティングファームの担当、社会的企業の戦略担当、自治体 DX 推進担当社会科学の知見を社会課題解決の現場に応用する実務家。社会的企業・NPO・自治体・公共セクターで、AI・データ活用の課題解決プロジェクトを推進し、経済合理性と社会的価値の両立を実現する。
活躍場面：自治体 DX 推進室、政策コンサルティング、NPO・社会的企業の事業推進、企業のサステナビリティ推進部門社会科学の知見を社会実装に転換し、産業界・地域・行政のステークホルダを巻き込み、社会変革プロジェクトを主導する博士人材。新規社会課題の発見からイノベーションによる社会変革まで主導し、ビジネス論理・AI 戦略・社会価値創造を融合した戦略を提示。学術と社会の新たな地平を拓き、産官学連携をリードする。
活躍場面：産官学連携プロジェクトの戦略リーダー、大手コンサルティングファームの社会実装領域担当、社会的インパクト投資機関の戦略担当、自治体・行政の DX 戦略アドバイザー起業・事業設計・学術研究で、社会 DX と学術知見の新たな地平を拓く創業者・研究者へ
社会課題領域の現場知見と AI/DS スキルを武器に、社会課題解決型の新規事業を立ち上げる起業家。応用領域（教育・医療・環境・地域 等）の課題と AI/DS 技術を統合した次世代サービスを企画・実装し、社会 DX のエコシステム構築を担う。
活躍場面：社会課題解決型スタートアップの創業、ソーシャルベンチャーの立ち上げ、大学発ベンチャーの創業、社会課題解決サービスの新規事業リーダー社会課題領域の現場知見を新規事業の構造に落とし込み、社会 DX の事業設計を担うアーキテクト。当事者・支援者・経営者・行政の視点を統合し、AI 活用や DS を組み込んだ持続可能な社会ビジネスモデルを設計する。
活躍場面：社会課題解決型企業の事業企画・新規事業開発、企業のプロダクトマネージャー、社会組織の DX 推進部門、社会実装コンサルティングのコンサルタント社会科学の専門性と計算社会科学・機械学習・生成 AI を含む DS 手法を統合し、学術コミュニティに新たな知見を発信する博士人材。応用領域の課題をデータで解明し、社会 AI/DS 領域の新規方法論を創出する。大学・研究機関の教員・研究員として、学術と社会の新たな地平を拓く。
活躍場面：大学教員（社会科学・データサイエンス系）、研究機関の研究員、政策研究機関の研究員、社会政策関連の専門官社会科学 × DS × 学際 × 産学 の融合プログラム。
社会人学生としてできることの例
自身が学位を取得するパターン
企業や社会の課題を研究テーマとして、データサイエンス研究を推進し、学位を取得する。
共同研究をおこないながら学位を取得するパターン
企業等の課題を大学の共同研究として持ち込み、一緒にデータサイエンス研究を推進しながら、従事した社会人（若手から、経営層まで 様々）が学位を取得する。
共同研究の中に、データ分析研究に加えて、人材育成を含めるなど、実施内容や規模はご相談ください。
修士（ソーシャルデータサイエンス）
Master of Social Data Science
実務経験や知識に由来する、ユニークな社会課題を対象に、データサイエンスの推進、課題解決のスキルを養成。
博士（ソーシャルデータサイエンス）
Doctor of Social Data Science
これまでにない学際・融合領域での社会課題の定義と、課題解決を主導する力を磨く。データ駆動で社会と組織の変革をリードする人材へ。
修士の学位又は専門職学位を有する者、または本学大学院において個別の入学資格審査により、修士学位保有者と同等以上の学力があると認めた24歳以上の者
口頭試問（研究計画のプレゼンテーションを含む）、面接
（詳細は募集要項にて公開）
4月入学（入試は年2回実施予定）
3年（長期履修制度利用の場合は最長6年）
| 入学料 | 282,000円 |
| 授業料（年額） | 535,800円 |
※ 長期履修の場合も必要な学費は3年分と同額
※ 教育訓練給付制度への申請を行っています（博士課程前期課程（修士課程）のみ）
（厚生労働省指定）への申請を行っています。博士課程前期課程（修士課程）のみが対象です。詳しくはお問い合わせください。
仕事や家庭の都合で通学が難しい方のために、修業年限を延長して計画的に学べる制度です。最長6年間 — 学費は3年分と同額。博士後期課程の標準修業年限は3年ですが、最長6年に延長しても必要な学費は3年分と同額です。※申請は入学前後の期間に限られます。
Q1. フルオンラインで本当に博士号が取得できますか？
はい。授業・研究指導・ゼミ・論文審査までフルオンライン対応。オンラインミーティング・夜間開講を活用し、全国どこからでも博士号取得を目指せます。
Q2. 仕事と両立できますか？
標準3年→最長6年の長期履修制度と夜間開講で、仕事と学びを両立できる環境を整えています。
Q3. 修了までの期間と学費は？
標準3年（長期履修利用時は最長6年）。入学料 282,000円、年額授業料 535,800円（国立大学標準額）。長期履修でも学費は3年分と同額です。
Q4. 入学に必要な学歴・職歴は？
修士の学位、専門職学位、または本学の入学資格審査で修士相当と認められる24歳以上の方。職歴の有無は問いません。
Q5. 入学試験の内容は？
口頭試問（研究計画のプレゼンテーション含む）と面接。年2回実施予定（第1回:7-10月、第2回:12-3月）。詳細は募集要項をご確認ください。
Q6. 自社の課題を研究テーマにできますか？
はい。自身の所属する企業等のデータや課題を学位研究テーマに設定することも可能です。主指導教員と協議し、所属組織とも調整した上で、研究テーマを決定します。また、産学連携型共同研究を組み、研究をすすめる中で学位を取得する方式も可能です。
Q7. 共同研究をしながら学位を取得できますか？
はい。企業や社会の課題を大学との共同研究として持ち込み、データサイエンス研究を推進しながら、社会人学生として学位を取得できます。共同研究の中にデータ分析研究に加えて人材育成を含めるなど、実施内容や規模はご相談ください。
Q8. 研究指導はどのような体制ですか？
主指導教員＋副指導教員2名以上による複数指導体制。人文社会科学分野と数理・データサイエンス・AI分野の教員を必ず含み、学際的な視点で指導します。
Q9. 修了後のキャリアパスは？
自社のDXリーダー / 社内イノベーション推進者 / 独立してスタートアップ創業 / 研究機関・大学の研究者など多様です。
Q10. 学費の支援制度はありますか？
教育訓練給付制度（厚生労働省指定）への申請を行っています。博士課程前期課程（修士課程）のみが対象です。詳しくは、お問い合わせください。
Q11. まず何から始めればよいですか？
個別相談をお受けしています。研究テーマのご相談、産学連携型共同研究のご検討、入学手続きのご質問など、お気軽にお問い合わせください。
プログラムの詳細や入試に関するご質問、共同研究・アライアンスネットワークへのご参加など、お気軽にお問い合わせください。
広島大学大学院 人間社会科学研究科
ソーシャルデータサイエンスプログラム
〒730-0053
広島市中区東千田町一丁目1番89号
TEL: 082-542-6961
FAX: 082-542-6964
（東千田地区支援室）
E-mail: sds25@hiroshima-u.ac.jp