順天堂大学 健康データサイエンス学部
- 定員数:
- 100人
「健康・医療・スポーツ」×「データサイエンス」この2つの強みを備えた世界で活躍するデータサイエンティストを育成
| 学べる学問 |
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| 目指せる仕事 |
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| 初年度納入金: | 2026年度納入金(参考) 160万円 (諸経費別) |
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| 年限: | 4年制 |
順天堂大学 健康データサイエンス学部の募集学科・コース
この分野をリードするのは君たちだ!「健康データサイエンティスト」というスペシャリストを育成
順天堂大学 健康データサイエンス学部のキャンパスライフShot

- 「情報工学」を基盤にコンピュータと数理統計をしっかりと学びます

- 「健康」と「データサイエンス」という将来性の高い2つの強みを専門力として身につけます

- 2025年4月に全棟が完成した新しい綺麗なキャンパスでの学びが待っています
順天堂大学 健康データサイエンス学部の学部の特長
健康データサイエンス学部の学ぶ内容
- ビッグデータの応用分野である医療・スポーツのリアルデータを利用しデータサイエンスを学ぶ
- 【医療・健康×データサイエンス】
近年、医療分野の情報化の進展等により、リアルワールドデータと呼ばれる日常の診療活動で得られる医療データを活用することで、様々な課題発見と新たな解決策の発見が期待されています。順天堂大学は医学部附属病院の診療活動等により長年蓄積された膨大なデータを保有しています。健康データサイエンス学部では、これらの生きたデータを利活用するためのデータ解析のスキルを講義や演習を通して修得し、医療・健康分野の課題解決に向けて貢献できる人材を養成します。
【スポーツ×データサイエンス】
スポーツにおけるデータサイエンスは近年急速に発展しています。勝敗の分析や戦略支援だけに留まらず、選手の故障後の復帰等にもその活用が期待されています。またスポーツ関連産業、ヘルスケア産業においてもAI(人工知能)の活用により、様々なビジネスやサービスが創出されており、データサイエンスはその基盤となっています。順天堂大学はスポーツ健康科学部の活動を通して蓄積された豊富なスポーツに関するデータを利用して、スポーツ分野で応用可能なデータ分析のスキルを身につけることができます。
- 学部の強み(1)学生一人ひとりに寄り添う教育
- クラスアドバイザー制を導入し、学生4~6人に1人の教員が担当します。定期的な面談や集まりを通じて、学修・生活・将来の相談にきめ細かく対応します。これは「入学した全員を国家試験に合格させる」という医療系学部の伝統から受け継がれた順天堂イズムであり、工学領域の学部では珍しく、学生一人ひとりに寄り添う教育です。
- 学部の強み(2)充実した教授陣
- 医療・統計・AI・スポーツ・心理など多様な分野の専門家が集い、学生一人ひとりの興味や進路に合わせて丁寧に指導します。研究最前線で活躍する教員が、常に学生の視点に立ちながら対話的な学びを支え、質問や相談にも親身に応じる文化があります。附属病院や研究機関との連携を通じて、実際の臨床データやスポーツ科学の現場で学べる機会も豊富です。学生の声にもあるように、「専門性の高さ」と「温かさ」を兼ね備えた教授陣が、本学部の最大の魅力です。
- 学部の強み(3)医療×健康×データ――すべてが学びになる学部
- 医学・健康・スポーツの現場を基盤に、データサイエンスを体系的に学べる日本でも数少ない学部です。附属病院や本学他学部との連携により、実際の臨床データや健康・運動データを扱う実践的な学びが可能です。AIや統計学に加え、医学・スポーツ科学の基礎を学ぶことで、データの背後にある「人の健康」を理解しながら分析する力を育てます。学生からも「実データに触れながら学べる」「現場と理論がつながる」といった声が多く、本学ならではの教育環境が高く評価されています。
健康データサイエンス学部のカリキュラム
- カリキュラム
- 工学・情報学の教育課程に加えて、健康医療とスポーツの知識を学び、AI・データサイエンスの専門知識・技術と融合させるのが本学部の教育の特長です。
1年次から2年次にかけては、データサイエンスの基礎となる数理統計、プログラミング、コンピュータの基礎について学修するとともに、健康・医療・スポーツ領域に関する基本的知識を修得します。
3年次後期から自身の意欲や進路等に合わせ、研究室(研究テーマ)を決定します。専門を深く学び、4年次に個々の研究テーマを設定して「卒業研究」に取り組みます。
健康データサイエンス学部の先生
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point こんな先生・教授から学べます
基礎的知識はもちろん、スポーツ分野やマーケティング分野で応用されるデータサイエンスを学ぶ機会も用意
基礎的な科目である「微積分学」を担当している小泉先生。授業では「なぜこの勉強が必要なのか」を意識して学生に伝えているそう。「データサイエンスではスポーツの予測勝率などを算出できますが、なぜ算出できるのかというと、そこには積分などが必要になる…そういう背景の部分を専門家として伝えた…
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point こんな先生・教授から学べます
「理論」と「応用」の両輪を意識した講義で、データサイエンスへの理解を深化
統計学の基礎から生物統計学の応用まで様々な講義を担当している坂巻先生。1年次には、学生が生物統計学やデータサイエンスに興味を持てる入り口となるような講義を意識して行っているそう。「統計学は数学的な理論を踏まえて理解することが重要ですが、応用とかけ離れた学習内容ではデータサイエンス…
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point こんな先生・教授から学べます
生成AIや深層学習を「使う」ことを意識した演習を展開。議論やプレゼンを通して社会で必要なスキルも修得
「線形代数学」や「数理情報リテラシー」の授業を担当している中村先生。「線形代数学」では、データサイエンスを活用できる人材になるうえで知っておくべきベクトルや行列の基礎を学び、演習を通して理解度をあげていきます。また「数理情報リテラシー」では、生成AIや深層学習を「使う」ことを意識…
健康データサイエンス学部の研究室
- 研究室(研究テーマ)
- 研究室(研究テーマ)は、大きく4つの領域により構成されています。
【コンピュータ・サイエンス系研究室】
・高性能データ処理研究室
・計算バイオエンジニアリング研究室
・サイバーセキュリティ研究室
・情報セキュリティ研究室
・並列分散データ処理研究室
【統計学系研究室】
・統計モデリング研究室
・応用数理研究室
・統計的機械学習研究室
・データサイエンス教育学研究室
【健康医療データサイエンス系研究室】
・ヒト・バイオイメージング研究室
・生物統計学研究室
・臨床データサイエンス研究室
・脳神経ダイナミクス研究室
【スポーツデータサイエンス系研究室】
・スポーツ力学研究室
・応用統計学研究室
健康データサイエンス学部の学生
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point キャンパスライフレポート
「医療」×「データサイエンス」で、未来の医療に貢献したい!
得意な理系科目を活かして医療に貢献したいと考え、この学部を志望しました。順天堂大学には医学部附属病院やスポーツ健康科学部があり、そこで蓄積されたビッグデータを使った研究ができることは魅力的でした。
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point キャンパスライフレポート
メディカルサイエンティストとして、患者さんの不安を軽減したい!
1年次からデータサイエンスに関する授業や医学について学べる授業があることが魅力でした。スーパーコンピュータに関わった先生や医師の先生など、多様な分野の専門家から学べる点も入学を決めた理由の一つです。
健康データサイエンス学部の設立の背景
- 健康・医療・スポーツ領域に係るデータサイエンス人材の育成の必要性
- 日本の保健医療分野は、超高齢社会を迎え、幾多の課題に直面しています。健康寿命の延長、質の高いヘルスサービスの効率的な提供等のためには、個々のニーズに即して、各種の健康データ・診療データ等を分析するスキル及び医療に係る制度等の知識を併せ持ったデータサイエンス人材の必要性が高まっています。
スポーツ分野においては、野球、サッカー、ラグビー等のチーム種目に限らず水泳や陸上競技等の個人種目においてもITの進化によって膨大なデータが得られるようになり、データの収集・分析により選手やチームに有益な知見を見出し活用することで勝利に繋げるためのノウハウが開発されています。様々なデータを収集し、試合に役立つ形で分析し、チーム内で分析情報を共有できるシステムを作る等チーム強化に繋がる説得力のある提案ができるデータサイエンス人材の需要が増えています。スポーツに係るデータサイエンス人材はデータサイエンスの知識やスキルに加え、競技の理解や戦術、コーチング、測定機器の利用方法等の理解も必要となります。ビッグデータを適切に分析・活用できる専門知識と技術を修得し、順天堂大学の強みであり特色でもある健康・医療・スポーツの分野で蓄積されたリソースを活用して、ビッグデータの応用分野として期待される健康・医療・スポーツ領域で活躍できるデータサイエンス人材を養成します。
健康データサイエンス学部のキャンパスライフ
- 都心からのアクセスも良い浦安に2022年誕生!新キャンパスで充実したキャンパスライフ
- 千葉県浦安市に開設した5番目のキャンパス「浦安・日の出キャンパス」には、広々とした敷地に、新校舎のほか、体育館・ボルダリングスタジオやテニスコート及びフットサルコートも整備されており、都心からのアクセスも良い浦安で、充実したキャンパスライフが過ごせる環境が整っています。
順天堂大学 健康データサイエンス学部の目指せる仕事
順天堂大学 健康データサイエンス学部の就職率・卒業後の進路
【想定される卒業後の進路】
健康データサイエンティストは、「健康」×「データサイエンス」の2つの専門性の強みを活かして健康・医療・スポーツに関わるあらゆる業界において、即戦力としての活躍が期待できます。
1.医療機関、製薬企業、医療機器メーカー、健康食品メーカー、ヘルスケア企業、保険会社など
2.スポーツ運営団体、スポーツ用品企業等の健康・医療・スポーツに関連する企業又は官公庁におけるデータ管理・分析者、データ活用・企画立案者など
3.IT企業やシンクタンクにおける健康・医療・スポーツ関連部署でのデータ管理・分析者、データ活用・企画立案者など
4.大学院進学
順天堂大学 健康データサイエンス学部の問い合わせ先・所在地
〒279-0013 千葉県浦安市日の出6-8-1
浦安・日の出キャンパス事務室 TEL:047-354-3311
E-mail:health-ds@juntendo.ac.jp
| 所在地 | アクセス | 地図 |
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| 浦安・日の出キャンパス(2022年4月開設) : 千葉県浦安市日の出6-8-1 |
「新浦安」駅よりバス乗車8分、下車徒歩2分 |
※浦安日の出キャンパス: JR京葉線・武蔵野線 新浦安駅からバス乗車約7分
