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私は、将来、製薬会社のMR（医薬情報担当者）になりたいと考えていて、進学の際には薬学部と健康データサイエンス学部のどちらに進むか迷っていました。そんな中で、これからの社会では薬の知識を深く学ぶだけでなく、データの視点から病院にとって本当に必要な情報を提供できるMRが求められると思いました。
順天堂大学には医療に関する膨大な情報やデータがあり、そうした観点から学びを深められると感じ、健康データサイエンス学部を志望しました。新しくできた学部で不安もありましたが、順天堂大学は長い歴史と確かな実績があり、カリキュラムがしっかりしていることを確認して、ここで学びたいと思いました。

「データサイエンス概論」が興味深かったです。自分でデータを収集し、相関関係を見つける演習があり、意外なところに関係性があることを自分の手で探せるのが面白いと思いました。
また、いろいろな分野の先生がご自身の専門分野についてお話ししてくださる機会もあり、データサイエンスがどのように活かされているのかを知ることができ、自分の興味や進路について考える良いきっかけになりました。

将来は、医療用医薬品の営業活動から得られるデータを活用し、営業施策の効果検証や潜在患者数の推計などに取り組みたいと考えています。
そのために、大学ではデータ分析の基礎や医療情報の理解を深め、データから課題を見つけて解決につなげる力を身につけたいと思っています。病院とその地域の関連などを踏まえて需要を考えられるMRになりたいと思っています。

クラスアドバイザーという制度があり、1クラス（10名前後）につき1名の専任教員が配置されています。
学習面だけでなく生活面の相談にも気軽に応じてもらえるため、いつでも相談しやすい環境なのが魅力です。また、ラーニングコモンズなど自主的に勉強できる環境も整っていて、自分のペースで学びを深められる点も魅力です。

母が放射線科医だったことから医学に関心を持ち、高校時には病院で診療予約サポートのボランティアを経験しました。その中で日本製医療機器の精密さに触れ、医療データの可能性にも興味を持つようになりました。
健康データサイエンス学部では、統計やAIによるデータ分析に加えて医学の基礎も学ぶことができます。データと医療の両方を理解し、診断や治療の質の向上に貢献できる人材となることを目指しています。

「多変量データ解析」という授業が特に印象に残っています。
いくつもの要因が結果にどのように影響するのかを統計的に調べ、より正確に説明できるモデルを作ることに挑戦しました。
データを分析するだけでなく、その背景となる分野の知識を理解することが、より良い結果につながると実感できました。
実際にデータを試行錯誤しながら工夫して分析を進めるのは、とても面白く、達成感のある経験でした。

臨床データの解析や機械学習を活用した「病気の予測モデル」に特に関心があります。
たとえば、診療記録を自動で整理する仕組みや、患者さんのデータを時系列で追って体調の変化を早く察知できるシステムなど、実際の医療現場で役立つツールを開発したいと考えています。
データサイエンスと医療を結びつけることで、より早く正確な診断や治療につなげられる点に、大きな魅力を感じています。

本学部の大きな魅力は、医療系大学ならではの環境でデータサイエンスを学べることだと思います。附属病院と連携して実際の臨床データや医療画像に触れながら学習できるので、机上の知識にとどまらず、実践的な理解が深まります。
さらに、統計やAIなどのデータ分析だけでなく医学の基礎も学べるカリキュラムが整っており、医療とデータの両方を理解できる点は他大学にはない強みだと感じています。専門性の高い先生方が丁寧に指導してくださる環境で、自分の興味を研究につなげやすいのも魅力です。

大学での学びを通じて、データをただ分析するのではなく「背景を理解して解釈する力」が身についたと感じています。
課題や演習を進める中で、医学的な知識と統計的な手法を組み合わせることで、より正確で意味のある結論にたどり着けることを実感しました。
将来は、機械学習やデータ解析を活用して診断や治療を支援し、多くの人の健康に貢献できる専門家を目指したいです。

応用統計学研究室（小泉和之准教授）では、理論と応用の両面からデータサイエンス全般の知識と技術の理解を目指しています。研究室では、野球やサッカーなどスポーツに関するデータの処理や分析を行う学生が多く、幅広い分野の課題をデータの力で解決することを目指しています。
研究室の活動は始まったばかりですが、今後はスポーツにおけるデータ活用に関する研究を深めたいと考えています。その中でも特に、テニス選手のプレースタイルや戦績、使用しているラケットの特徴などのデータを収集し、プレースタイルに合うテニスラケットや戦術を探る研究をしていきたいと考えています。

高校生のころからスポーツのデータ分析に興味があり、大学では小泉教授のもとで学びたいと考えていました。応用統計学研究室は、統計学の応用だけでなく理論についても理解を深められる環境だと思い、希望しました。

大学の学びを通して、プログラミングのスキルや統計の知識だけでなく、スポーツの専門的な知識や、スポーツ選手と関わる際にデータサイエンティストとして意識すべきことなども学ぶことができました。
今後は、ゼミ活動を通して学びをさらに深め、スポーツデータの分析や活用方法を実践的に研究していきたいです。
こうした経験を重ね、将来はスポーツ選手の技術や戦術の向上に寄与できる仕事に就きたいと考えています。