健康データサイエンス学科 | 2026年4月開設決定

あなたの興味ある分野の未来を創ろう

健康データサイエンス学科でできること

データサイエンスで、
こんな未来を変えられる

医療 × データサイエンス

例えば…

AIで画像診断を支援
診療記録や生活習慣データから
予防医療を促進
医療機関の効率化や
リスク分析を行う

研究について

私は、医療×データサイエンスで「病気を早く見つける」未来をつくりたい

福祉 × データサイエンス

例えば…

高齢者の生活リズムデータから
病気や転倒事故等を予防
ケア記録を分析し、
よりよい支援方法を発見
地域福祉のニーズを見える化

研究について

私は、福祉×データサイエンスで「支援が届く社会」をつくりたい

スポーツ × データサイエンス

例えば…

選手の動きや疲労を数値化して
パフォーマンスを向上
チーム戦術のデータ分析で
勝利をサポート
ファンデータの分析でチーム経営に貢献

研究について

私は、スポーツ×データサイエンスで「勝利を支えるチカラ」をつくりたい

ビジネス × データサイエンス

例えば…

健康アプリやウェアラブルデータから
新しい商品を開発
保険・食品・フィットネス業界などで
健康経営を支援
データマーケティングで人々の
健康意識を高める

研究について

私は、ビジネス×データサイエンスで「健康をビジネスで広げる」未来をつくりたい

MOVIE

新潟医療福祉大学
”ならでは”の
特色紹介

入学時のコース選択なし！

総合大学だから「医療・福祉・スポーツ・ビジネス」の

4分野を横断して学べる！！

幅広くニーズのある力を身につけた後で、自分の興味や希望進路に合わせて、柔軟に選択が可能！

カリキュラム例（一部抜粋）
実践的な授業が豊富

人工知能	人工知能（AI）の基本的な仕組みや考え方を学び、最新のAI技術やその応用分野について理解を深める。	基礎
人工知能演習	AIツールを使って画像・音声認識などを体験し、AIの仕組みや限界、応用を学ぶ実践的な講義。	基礎
プログラミングⅠ	プログラミングを初めて学ぶ人のための入門講座。AIやデータ分析でよく使われる「Python」を使って、プログラミングの基礎を身につけます。	基礎
センシングとIoT	身の回りの家電や社会を支えるIoT技術を、センサの仕組みからデータ活用まで学ぶ講義。	ビジネス
医療統計学	医療データの収集・分析・解釈を通じ、統計学の基礎から応用まで学ぶ講義。	医療
バイオメディカル信号処理	生体信号の解析手法を学び、フィルタリングや特徴抽出などの技術を習得。	医療
生体計測	健康やスポーツ分野で利用される生体情報の取得方法と計測技術を学び、データサイエンスへの基礎力を養う講義。	医療福祉スポーツ
スポーツデータ処理論Ⅰ	スポーツ動作の計測手法や動画解析、フォースプレートやロードセルなどの計測技術を学び、その分析方法について学ぶ。	スポーツ
eスポーツの科学Ⅰ	eスポーツの運動・心理・教育的特性を学び、健康やパフォーマンス向上、競技・生涯スポーツとしての応用方法まで科学的に探究する講義。	スポーツビジネス
eスポーツの科学Ⅱ		スポーツビジネス
機械学習	機械学習の基本手法や応用を学び、画像・音声・言語モデルなどAI技術の仕組みを理解する。	基礎
機械学習演習	パソコン演習で分類・回帰・クラスタリング・次元削減・ディープラーニングなどを体験し学ぶ。	基礎
バイオインフォマティクス	遺伝情報や分子データを解析し、ソフトや演習を通して医療への応用を学ぶ。	医療
医療データサイエンス	医療データを解析し、機械学習や統計手法を使って意思決定や問題解決能力を養成する。	医療
AI応用医療画像解析演習	機械学習とディープラーニングを用いた医療画像解析の応用力を高め、専門的なスキルを磨く。	医療
アシスティブ・テクノロジー	生活を支える技術・福祉機器を学び、移動や食事などの支援方法を理解する。	福祉
福祉データサイエンス	福祉の課題をデータで分析し、利用者の考えも大切にしながら解決策を考える。	福祉
バイオメカニクス	通常の身体活動とスポーツ運動を題材にしてバイオメカニクスの基盤となる力学の基礎的事項を中心に学習する。	スポーツ
eスポーツデータ分析	eスポーツの心理・生理・プレイデータを分析し、問題解決力を育む。	医療スポーツビジネス
スポーツデータサイエンス	様々なスポーツ場面におけるスポーツデータの測定技術、分析手法、活用方法を学修する。	スポーツ

など

文理不問、特別な知識やスキルは必要なし！

全国平均を大きく上回る国試合格率や、

退学率の低さを誇る本学の手厚い学修支援で安心の環境！！

専門職の資格取得を目指す学科が集う本学では、資格支援をはじめ、サポート体制が充実！安心の実績！！

プログラミング初心者向け
導入授業あり

少人数制・きめ細かな
学修支援体制で個別フォロー

本学ならではの“人を支える心”
を重視した教育

基本情報技術者試験
情報セキュリティマネジメント試験
ITパスポート
データサイエンティスト検定
統計検定
G検定（ジェネラリスト検定）
IoTシステム技術検定

３つの“新”が詰まった学科！

2026年4月に“新”設する当学科は、

“新”しい施設設備で最先端・最“新”の学びを提供！！

新しい大学生活を、“新”しい環境でスタートしよう！

健康データサイエンス学科
フロア（IA棟4F）
2026年2月末竣工予定!

※掲載の完成予想図（パース）はイメージです。実際の建物とは異なる場合があります。予めご了承ください。

教員・研究紹介

教授

大河　正志

研究紹介
- 減災を目的とした光波利用インフラサウンドセンサおよびIoTセンシングシステムの開発
教授

隅田　好美

研究紹介
- 病いとともにその人らしく生きるための支援に関する研究
- フレイル予防と健康格差に関する研究
講師

松岡　弘樹

研究紹介
- ビッグデータやデータサイエンスを駆使したスポーツ及びeスポーツのパフォーマンス測定・評価研究

2030年には、数十万人もの「データ人材」が足りなくなる!?

社会のあらゆる場面でデジタル化が進む今、「データを読み解き、活用できる力」がますます重要になっています。
AIやIoTの発展により、データを扱う専門家（データサイエンティスト）へのニーズは急上昇中。
2030年には、なんと数十万人規模の人材不足が予測されています。

さらに、生成AIの登場で「AIをうまく使いこなし、一緒に考える力」も求められる時代に。
医療や福祉の分野でも、データを活かした病気の予防や一人ひとりに合わせた医療が進んでおり、
これからの社会では、データを集め・読み解き・活かす力を持つ人材の存在がますます重要になります。

企業・業界から届いた期待の声

株式会社アルビレックス新潟

アルビレックス新潟では、選手の走行距離や心拍数などの計測、映像分析による戦術改善、ファンデータを用いた企画づくりなど、全領域でデータが活用されています。今後はAIによる怪我の予測や選手発掘など、データサイエンスの重要性がさらに高まります。一方、数字だけに頼らず、現場を理解し課題解決につなげる姿勢や、相手に伝える力も欠かせません。医学・健康の知識を持つデータ人材は大きな価値を発揮でき、スポーツの未来を創る存在として期待されています。

データを扱う具体的な仕事内容

アルビレックス新潟ではフットボール領域、事業領域のいずれの領域においても、データを扱う業務が日常的に行われています。まずフットボール領域の現場では、トップチームからアカデミーまで、テクニカルコーチなどが中心となり、データ分析を行っています。試合中の選手の走行距離、スプリント回数、心拍数などのフィジカルデータをGPSデバイスなどを用いて計測・蓄積し、選手のコンディション管理や怪我の予防に役立てています。また、映像分析ソフトを用いて、自チームおよび対戦相手の戦術的な動きをデータ化し、監督やコーチが客観的な事実に基づいて戦略を立案するための材料としています。現代サッカーにおいては、エビデンスに基づいたフィードバックは不可欠となっております。一方、事業の現場においてもデータ活用によるファンベース拡大は重要となっております。チケット購入履歴やグッズの販売データ、Jリーグ会員の属性データ、さらにはスタジアムへの来場記録などのデータベースを活用することで「どのようなお客様が、いつ、何に興味を持ってスタジアムに足を運んでくださったのか」を分析し、効果的なプロモーション施策の立案や、ホスピタリティの向上、スタジアムグルメの企画などに繋げています。このように、ピッチ上での勝利と、クラブ経営を成長させるため、データ分析は部署を横断して必須の業務となっています。

スポーツ分野×データサイエンス

スポーツは長らく「経験値」と「勘」の比重が大きい分野でしたが、近年、データサイエンスの重要性は、加速度的に高まっています。また、データの活用もこれまでは、「過去に何が起きたか」を説明する「記述的分析」が主流でした。しかし今後は、AIや機械学習の技術革新により、「これから何が起きるか」を予測する「予測的分析」、さらには「勝つために何をすべきか」を提案する「処方的分析」へとフェーズが移行していくと考えられます。例えば、選手の怪我の予測です。新潟医療福祉大学様が得意とされる健康データサイエンスの領域とも重なりますが、選手のバイタルデータ、疲労度、睡眠の質、天候、グラウンドの硬さなどの膨大な変数を掛け合わせることで、怪我のリスクが高まっている選手を事前に検知し、離脱を未然に防ぐシステムは、選手の選手生命を守るだけでなく、クラブの資産管理という観点からも極めて重要になっていくのではと考えます。また、スカウティングの領域でも変革が進むと考えられます。世界中の膨大な試合データから、チームのスタイルに合致する選手をスクリーニングしたり、まだ無名ながら将来性の高い選手を早期に発見したりすることが可能になる未来があるかも知れません。しかし、データはあくまで判断材料の一つです。最終的には「人間」がプレーし、「人間」が感動するスポーツというエンターテインメントにおいて、データの数値が持つ意味をコンテキストに合わせて解釈し、現場の情熱や戦術と融合させることができるデータサイエンティストのような存在が、資源の限られた組織で大きな成果を生むための戦略的武器にとなると感じております。

高校生へのメッセージ

これから健康データサイエンスを学ぶ学生の皆様に期待することは、単に統計ソフトを使いこなすスキルやプログラミング能力だけではないかと思います。それらはあくまで「道具」で、重要なのは「データを通して、現場の課題を解決しようとする探究心」や「データを活用するためのコミュニケーション能力」も必要になるのではいかと感じます。スポーツの現場には多様な背景を持つプロフェッショナルが集まっています。そうした人たちに対し、導き出したデータの分析結果を、専門用語を並べ立てるのではなく、相手が理解できる「共通言語」に翻訳して伝え、行動変容を促すことができる力。「数字ではこうなっています」と冷たく提示するのではなく、「このデータによると、もっと勝率が上がる可能性があります」「この分析結果によると、お客様がもっと喜びます」というように、データを使ってより良くしたい、誰かに貢献したいという思いが大切です。また、新潟医療福祉大学様で学ばれる皆様には、「医学・健康」という視点を持っているという大きな強みがあります。単なる数字の操作だけでなく、人間の身体の仕組みや健康への配慮といったバックグラウンド知識を持ったデータサイエンティストは、選手のパフォーマンス向上だけでなく、人々の健康増進などにおいて、非常に貴重な存在です。ぜひ、データサイエンスの力でスポーツの新しい価値を創造し、新潟から世界へ発信できる人材へと成長していただくことを心より期待しております。

データスタジアム株式会社

データスタジアムにはアナリスト・運用・エンジニアなど多様な職種があり、試合データの収集から分析、コンテンツ制作、プロチームのサポート、速報配信まで幅広くデータを扱っています。スポーツデータは戦術改善や観戦体験の向上に活用され、AIの進歩で重要性はさらに高まっています。一方で専門人材は不足しており、新しい発想で課題に挑む力が求められます。皆さんの柔軟なアイデアが競技力の向上やスポーツ観戦の新しい形につながる可能性があります。

データを扱う具体的な仕事内容

データスタジアムでは、アナリスト、運用、エンジニアなどスポーツデータを扱ういろいろな仕事（部署）があります。例えば、アナリストには以下のような業務があります。
・チーム向け：野球日本代表チームにデータ分析スタッフとして帯同し、チームや選手をサポート
・ファン向け：スポーツ中継や番組などへの出演や取材対応、データを使った記事の執筆、スタッツレポートなどのコンテンツ制作
・啓蒙活動：学会への参加や大学の講演登壇などスポーツデータの魅力を伝える活動
また、運用、エンジニアの業務のなかには、当社の代表的なサービスである「試合速報配信」を支えているものもあります。スポーツナビをはじめとする各種メディアに向けて試合の速報データなどを配信しており、「データの取得→分析・加工→提供」という流れを各部署が連携して行っています。皆さんが新潟医療福祉大学健康データサイエンス学部で「データを分析する力」や「プログラミングなどのスキル」を身につけることで、スポーツやメディアの現場で、データを活用して貢献できる仕事に挑戦する可能性が広がっています。また、好きなことを学び、仕事に繋げていくための新しい一歩を踏み出せるかもしれません。

スポーツ分野×データサイエンス

近年、テクノロジーの進歩によって従来は取得が難しかったデータが収集できるようになっています。これらを分析することで競技力を高めたり、最適な戦術を考えたりすることが可能です。また、AIを活用した試合観戦やデジタルコンテンツなど、ファンの楽しみ方も広がっています。一方で、それらを支える専門人材はまだまだ不足しています。スポーツの世界には、サイエンスの力でより良い未来をつくる可能性が大きく開かれており、同時にスポーツデータ自体が学びの教材としても非常に魅力的です。スポーツとデータサイエンスの融合は、競技現場にとどまらず産業やエンターテインメント全体へと広がりを見せており、今後ますます重要な領域となっていくでしょう。

高校生へのメッセージ

スポーツとデータサイエンスの融合は日々進化しており、私たちの働く業界ではこれまでの常識や固定観念にとらわれない新しい発想が常に求められています。技術や知識はもちろん大切ですが、それ以上に重要なのは、自由に仮説を立て、柔軟に試し、成果につなげる姿勢です。現場ではまだ解かれていない課題が多く残されており、皆さんの柔軟なアイデアが競技力の向上やスポーツ観戦の新しい形につながる可能性があります。データサイエンスを学ぶ皆さんが、スポーツと社会に新しい価値を生み出す担い手となることを大いに期待しています。

AMG 上尾中央医科グループ

上尾中央医科グループには医事課、総務人事、経理、診療情報管理室、医療情報企画室などデータを扱う部署があり、診療報酬の分析、経営管理、疾患傾向の把握、電子カルテシステム運用などを担っています。医療DXが進む中、AIによる診断支援や予測医療などデータ活用の可能性は拡大しており、同グループでもAIを用いた原価分析を推進中です。医療の発展にはデータを読み解く人材が不可欠であり、「医療×データ」で未来の医療をより良くする挑戦を、私たちは全力で歓迎します！

データを扱う具体的な仕事内容

上尾中央医科グループでは、データを扱う部署が複数あります。医事課、総務人事課、経理課、診療情報管理室、医療情報室など多岐にわたり、それぞれが医療現場を「データ」で支えています。こうした職種を、私たちは「医療マネジメント職」と呼んでいます。
・医事課：診療報酬データを分析し、病院経営の改善につなげる。
・総務課人事課：人件費や資材費などを管理し、効率的な運営を支える。
・経理課：収入と支出のバランスを数値から把握し、健全な経営を実現。
・診療情報管理室：電子カルテ等のデータから、疾患傾向分析、感染対策、医療安全に活用。
・医療情報企画室：電子カルテサーバーをグループで中央管理する独自のシステムを構築。端末のキッティング（セットアップ）～出荷までをグループ内で完結させることで、高品質な医療情報サービスと大幅なコスト削減を実現。
このようにデータ活用は、医療の質向上と経営安定の両面から貢献しています。

医療分野×データサイエンス

医療業界では今まさにDX（デジタルトランスフォーメーション）が進展していますが、まだまだ成長の余地が大きい分野です。AIによる診断・治療支援、予測医療、業務効率化など、データサイエンスとの連携が加速することで未来の医療は大きく変わっていきます。上尾中央医科グループではすでに海外IT企業と協働し、診療行為の原価分析にAIを活用する取り組みも進めています。データ活用は、患者さん一人ひとりへ最適な医療を届けるための強力な武器です。