データサイエンスという言葉があり、ハーバードビジネスレビューで2012年に記事が出て既に12年が経つが、確かに世の中にはその名称（データサイエンティスト）の仕事や求人が出ているし、大学でもその名称を付ける学科や講座が当たり前になっている。

一般でも知られるようになった発端は1974年に天文学の博士から計算機科学者となったピーター・ナウアがその言葉を積極的に使ったことに遡るが、ピーター・ナウアといえば我々世代にも見覚えのあるプログラミング言語ALGOL60の設計者であり、その後のC言語やPascalに影響を与えたブロック構造の始祖の一人である。

職業としてのデータサイエンストは小難しい高度なことをやっているだろうが、大学の学部レベルではどんなことをやっているのか覗いてみた。覗いてみるまではExcelの高度な応用に毛の生えた物かと思っていたが、蓋を開けると要するにWeb上にあるビッグデータの扱い方と、グラフやチャートなどでの見せ方と、統計学や多変量解析、AIを使った分析方法の話だと分かった。

ビッグデータで言えば、例えば日本のe-Stat（政府）やRESAS（地域経済分析システムとか、世界ではGAPMINDER（スウェーデン独立非営利団体）その他いろいろあることを知った。若い人らや現役の人々には当たり前のことなのだろうが、何せ55歳の直前で企業を早期退職した私は、既に10年間以上ビジネス現場から離れてしまっているので浦島太郎で、恥ずかしながら初めて知った事ばかりである💦

そして、様々なビッグデータを、JSON（JavaScript Object Notation）やPythonなどを使って抽出そして分析をするのが、学部レベルでやっているデータサイエンスの授業であることを理解した。この写真は、2100年の予測される日本の人口構成のグラフで、見たくもない怖い76年後の未来予想図となる。

こんなイビツな人口グラフなど見たことが無い。2100年の日本では80歳～90歳の人口が一番多く、次に多いのが60代なのである。ゼロ歳児は？20代は？と言いたくなるが見るのも恐ろしい。

この予想通りの状況にしてしまうのか、何処かで変えて行くかは今の若い世代の背中に掛かってくる。
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【記】やく・たたず（屋久 佇（竚））