学生を指導するにあたり、カリキュラムありきの発想ではなく、元企業人らしく目的や目標の設定から着手されました。データサイエンティストをビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティスト・理論データサイエンティストの3種に分類し、河本ゼミではビジネスデータサイエンティストを目指す学生を対象にプログラムを組まれたとのことでした。

ビジネスデータサイエンティストの仕事を「勘と経験に頼る意思決定のやり方を、データ分析も用いた合理的な意思決定のやり方に改めることで課題を解決すること」と定義し、座学の授業に加えて企業と連携したPBL（Problem-based Learning）を導入。ゼミに所属する2年間で半期ごとに実際の企業からデータ提供を受け、具体的な課題に対して原因解明から施策提案、効果検証とビジネスの現場で必要とされるプロセスを体験することで、「様々なビジネス課題についてデータと分析手法を用いて解決する全体プロセスを実現」を学生が習得できることがポイントです。

学生の就職先はメーカーやインフラ、金融機関、ベンチャー企業、起業など、幅広い領域に展開されています。今後、データサイエンスで社会課題の解決に取り組む河本ゼミの卒業生の活躍が楽しみです。