北九州
初!
2025年4月開設予定
(設置認可申請中)
食物栄養学部
食環境データサイエンス学科

政令指定都市・北九州中心エリア、若者の街「下到津クロスロード」で
AI×データを駆使した未来を拓く学びに挑戦し、身近にある第4次産業革命の先端を行こう

※設置される学科等の名称・内容などは予定につき、変更される場合があります。

FOOD ENVIRONMENT × DATA SCIENCE

Greeting

食物栄養学部内新学科・食環境データサイエンス学科を設置認可申請中です。この食環境データサイエンス学科では、食環境・健康分野の深い専門知識とAI・データサイエンスのスキルを合わせ持つことにより、食料や食品の生産・流通、医療・福祉、環境への影響に関連する広範なデータを収集・分析し、子供から高齢者までの「豊かな食生活と健康」を実現する持続可能な社会に貢献するグローカル人材の育成を目的としています。

この食環境データサイエンス学科を創り上げるには、いわゆる第4次産業革命時代の最新知識を教育研究する専門家、最新技術を実際に開発してきた方々との連携協力が必要でした。特にロボット工学で日本の産業を牽引してきた株式会社安川電機の元CTO、最高技術責任者・熊谷彰氏、そしてAI・データサイエンスを活用した「スマート農業」という視点から我が国の食の安全保障の「大難問(アポリア)」に挑戦する株式会社オプティム(東証プライム上場企業)の菅谷俊二社長(日本のIT分野における特許資産個人ランキング1位)には力強い助力をいただきました。お二人とも開学後は特別客員教授という形で本学にお迎えする予定です。更に、インターンシップ(学生の企業実習)や講師派遣、共同研究並びに地域貢献のために地元北九州地域を中心とした約20の食産業・IT関連企業および団体が連携協定を結んでくれました。

今世界はグローバルな規模でビッグデータがネットを通して結ばれています。正に第4次産業革命に突入しています。そこでは多様なデジタル人材が要請されます。一昔前は「読み、書き、そろばん」「縫う、織る、染める」が人生を生きる大きな技術でしたが今はデジタルリテラシーを修得し大量のデータを解読し世界と交流していかないと「情報の非対称性」つまりインフォメーションギャップに陥る危険性もあります。岸田首相はASEAN諸国と共同して今後5年間で10万人の高度デジタル人材育成を目指すと表明しました。それだけ多くの若い人が今から必要になってくるのではないかと思っています。北九州市はもともと国際都市として我が国に大きな貢献をしてきた地です。これからもアジア太平洋の中核都市として大きな役割を果たしていくと思います。我々の企画構想する食環境データサイエンス学科は必ず時代が要請する人材養成の拠点になると思います。

学長 室井廣一

Mission~学びの目的~

食環境分野の専門的知識と
データサイエンスのスキルを合わせ持つ人材を養成する。

現代社会では、「人生100年時代」と呼ばれる中で、単に長く生きるだけでなく、健康で充実した生活を送ることが求められています。この背景には、医療技術の進歩のみならず、第4次産業革命やSociety5.0と称される革新的デジタル社会の進展があり、ビッグデータの活用が各分野で重要視されています。食環境分野も例外ではなく農業、食品製造、流通、健康管理といった各ステージで蓄積されるデータから新たな価値を引き出すことが期待され、AI(人工知能)とデータサイエンス分野における専門知識を有する人材の育成、ひいてはこれらの先進技術を体系的に学べる教育環境の整備が求められています。
こうした背景から、九州栄養福祉大学の食環境データサイエンス学科では、AI技術とデータサイエンスの技術を駆使し、未来の食環境問題を科学的アプローチで解決できる専門家として、地域社会や人類の福祉向上に貢献する「グローカル人材」を養成します。
また、北九州地域の産学官連携を活かした展開、地元企業との包括的な連携によるプロジェクトやインターンシップを通じて、実践的な学びと経験を提供し、即活躍できる能力の育成を図ります。

現在の食環境における課題
  • 農作物の収穫量
  • 農作物の生育状況
  • 食品素材の在庫量
  • アレルギー物質
  • 健康に良い素材
食の「データサイエンティスト」の養成
未来の食環境での実現目標
  • 食の
    安定供給
  • 食の安全性
    向上
  • 食品ロス
    削減
  • 快適な
    食生活

子供から高齢者までの「豊かな食生活と健康」の実現に貢献!!

Curriculum ~学びのカリキュラム~

基礎教養科目と専門教育科目に分けられ、
食環境・健康分野に関連するデータサイエンスの基礎教育から応用技術までの幅広い知識と技能を、
体系的かつ段階的に学ぶことができるよう設計しています。

カリキュラム構成
基礎教養科目
  • 本学教育
    への理解
    • キャリアガイダンスⅠ
    • キャリアガイダンスⅡ
    • キャリアガイダンスⅢ
    • キャリアガイダンスⅣ
    • 食環境データサイエンス概論
    • 食環境イノベーションデザイン
    • 農園演習
  • 人間と文化・社会・科学
    への理解
    • 食と経済
    • 人間関係の心理
    • 基礎生物学
    • 基礎化学
    • リハビリテーション概論
    • コンピュータリテラシー
    • AI・データサイエンス入門
  • 語学と国際社会
    への理解
    • 実用英語の基礎Ⅰ
    • 実用英語の基礎Ⅱ
    • 実用英語
    • 国際理解(海外研修)
  • 健康と運動
    への理解
    • 健康スポーツ科学Ⅰ
    • 健康スポーツ科学Ⅱ
    • 健康スポーツ科学Ⅲ
    • 健康スポーツ科学Ⅳ
専門教育科目の特色
食と健康科目

食物栄養学科と連携した食と健康に関する講義科目を多数開講します。これらの科目を通じて、食環境・健康分野の深い専門知識を修得します。

  • 解剖生理学
  • 生化学
  • 疾病の成り立ちと病態
  • 運動生理学
  • 食品分子機能学
  • 微生物学
  • 食品学総論
  • 食品衛生学
  • 食品加工学
  • 基礎栄養学
  • 応用栄養学
  • 臨床栄養学
  • スポーツ栄養学
  • 公衆栄養学
データサイエンス科目

食環境・健康に関するデータサイエンスの専門家としての知識および技術の体系的な修得に必要な科目を多数開講します。演習科目はもちろん、講義科目においても積極的にノートPCを活用します。理論を机上で学ぶだけでなく、データサイエンス分野に幅広く活用されているプログラム言語Pythonによる実装・動作確認を行うことで、AI・データサイエンスの専門知識およびスキルを着実に修得していきます。

  • 微積分学基礎
  • データサイエンスのための微積分学
  • 線形代数基礎
  • データサイエンスのための線形代数
  • 確率統計学基礎
  • データサイエンスのための確率統計学
  • データサイエンスのための応用数学
  • プログラミング基礎
  • プログラミング演習
  • 情報ネットワーク
  • データベース入門
  • センシングと信号処理
  • 機械学習基礎
  • 機械学習演習
  • データ解析基礎
  • データ解析演習
  • ニューラルネット基礎
  • ニューラルネット演習
  • マルチモーダルAI技術と応用
  • データ駆動型意思決定と可視化
  • 食農健康データサイエンス
  • 先端AI論
  • フードウエルネスデータサイエンス
  • バイオインフォマティクス
  • マーケティングとデータサイエンス
  • マネジメントとデータサイエンス
  • 人間とAI
食環境マネジメント科目

産業界における実践的な経験を有する外部講師による講義科目に加え、現実の課題に主体的に取り組む演習科目を開講します。これらの科目を通じて、産業界における現実の課題に対する実践的な解決策を提案できる能力に加え、起業家精神を養います。

  • マーケティング論
  • マーケティングリサーチ
  • 流通システム論
  • 消費者行動論
  • サプライチェーンマネジメント学
  • アグリビジネスマネジメント学
  • 食環境地域連携演習
  • インターンシップ
  • アントレプレナー論
  • アントレプレナー演習
卒業研究

専門教育科目の集大成として、少人数のゼミ単位でプロジェクトベース学習および各自のテーマに基づいた研究活動に取り組みます。これらの活動を通じて、卒業後の継続的な学習と自己研鑽に努める姿勢を養います。

  • データサイエンス基礎演習
  • データサイエンス実践演習
  • 卒業研究

Al・データサイエンス分野における第一人者の期待の声

  • 熊谷 彰氏
    元 株式会社安川電機CTO
    (取締役常務執行役員 技術開発本部長)
    新学部・学科設置準備室 顧問

    食環境データサイエンス学科の設立は、今日のデジタル社会における革新的な動きと密接に関連していると感じます。この学科が提供する教育は、データサイエンスの技術を食と農業、健康の分野に応用することで、これらの分野における新たな課題解決の道を切り開く人材を育成することが重要なテーマだと思います。特に、AIを活用した「食の番人」としての役割を担う専門家の育成は、将来的に食環境問題に対する持続可能な解決策を提案する上で重要な意味を持ちます。また、人格教育と地域社会との連携を重視する姿勢は、社会に貢献するデータサイエンティストの養成において欠かせない要素です。このような教育方針は、将来的に多方面での貢献が期待される人材を輩出し、社会の発展に大きく寄与するでしょう。そういう意味でも、この学科に対して大きな期待を抱いています。(特別客員教授就任予定)

  • 菅谷 俊二氏
    日本のIT分野・特許資産 個人ランキングNo.1
    株式会社オプティム(東証プライム企業)
    代表取締役社長

    人生100年時代と言われるまでに医療技術が進化を遂げた今日において、その100年をより健やかに、より若々しく生きたいという事が21世紀後半の人類に残された大きな夢の一つであると思います。本学に開設される食環境データサイエンス学科は、栄養学に農学、データサイエンスを融合した新しい領域のスペシャリストを生み出すことで人類の夢を、社会課題の解決を目指す学科です。栄養学とデジタルの融合は多くの人々に大きな希望をもたらします。若い皆様の豊かな才能と強い熱意で人類の次なる夢を実現するスペシャリスト、エキスパートの誕生に期待します。共に大いに学びましょう。(特別客員教授就任予定)

Campus ~学びのステージ~

5号館が生まれ変わります!

最先端の栄養学、農学、ITの学び・体験の場であり
その成果を北九州および全国に発信する拠点として、
現在の5号館が生まれ変わります。

食環境データサイエンス学科の目指す形

食環境データサイエンス学科では、人々の健康を食・睡眠・運動の観点から学び、研究し、社会へと貢献していきます。その実現のために、生まれ変わった5号館には最先端の研究設備や研究を促進する空間を用意し、学生自らの学習と研究を促します。

  • コミュニティエリア

    学生や教員、外部の方々とのコミュニケーションを促進し、新たな食農のアイディアを創発することを目指します。

  • フローズンダイニング

    冷凍食を活用した新しい食の実現に向けて、専用の設備を設置。食農を通じて、地産地消や地元企業とのコラボレーションを生み出す新しい環境を構築します。

  • ラボラトリーエリア

    食事による体への影響を、睡眠や運動などに関連する最先端の外部測定装置から変化を捉え、食が体に与える影響を多角的に捉える設備があります。

AIイノベーション・データサイエンスラボ
「KIDS LABO.(キッズラボ)」を併設予定!!

政令指定都市北九州中心エリア、
クロスロードでAI×データを駆使した未来を拓く学びに挑戦し、
身近にある第4次産業革命を体験しよう

九州栄養福祉大学の「KIDS LABO.」は、AIとデータサイエンスを駆使して、未来の可能性を切り拓くイノベーションラボです。子供から大人まで、あらゆる世代が集うこのラボでは、各人の才能を開花させるための環境を提供します。最先端の技術に触れながら、実社会への応用も模索します。学びとイノベーションが交差するこの場所(ジャンクション)で、新しい時代の先駆者を目指しましょう。

新学科 概要

学部・学科 食物栄養学部 食環境データサイエンス学科
入学定員 50名
学費 初年度納入金:145万円(入学金23万円・授業料等122万円)
学位 学士(食環境データサイエンス)
学びの内容 食環境と健康に関する深い理解とデータサイエンスの技術を組み合わせた教育を行い、食品の生産・流通、医療・福祉、環境に関連する大量のデータを収集・分析するスキルを修得することで、社会の持続可能な発展に寄与するデータ駆動型のデータサイエンスの専門家を養成する。
設置の理念 ・生命の源である「食」に係る様々なデータを分析し、食についての安全性や世界的な食糧危機の課題等について多角的に捉えることのできる専門的知識を備えた人材を養成する。
・人間が生きる上で欠かすことのできない食と農学に関する基礎知識から農園での演習を重ね、より具体的な食と農に関する専門知識を養う。
・文部科学省が推奨する特定成長分野をけん引する高度専門分野の育成に寄与する。
・食とデータサイエンスに係る企業と提携し、卒業後も研究を生かした就職につなげていく。
養成する人材像 本学は「建学の精神 勇気・親和・愛・知性の四つの心をバランス良く育てる」を基盤とした人格教育を行い、地域社会や福祉に役立つ使命感と信念を持ったデータサイエンティストを養成する。
アドミッションポリシー

本学科は、食環境と健康に関する深い理解と先端のデータサイエンス技術を統合した教育を通じて、子供から高齢者までの「豊かな食生活と健康」を実現する専門家を養成するために、以下に掲げる学生を求めます。

  1. 1建学の精神(勇気・親和・愛・知性が調和する人間性を養う人格教育)に賛同する人
  2. 2高等学校までに学習した全ての教科の基礎学力を習得し、論理的思考能力を有している人
  3. 3食環境と健康のかかわりについて深い関心を持ち、AI・データサイエンスの技術を習得するために積極的かつ持続的な努力を惜しまない人
  4. 4他者の気持ちや立場を理解し、思いやりと協調性を兼ね備えた人
  5. 5新たな挑戦に積極的な志を持つ人
取得を目指す資格 ・上級データサイエンスAI実務パスポート(一般財団法人 全国大学実務教育協会)
・基本情報技術者、ITパスポート試験(独立行政法人 情報処理推進機構)
・G検定(一般社団法人日本ディープラーニング協会)
・DS検定 リテラシーレベル(一般社団法人データサイエンティスト協会)
・統計検定 データサイエンス基礎:DS基礎(一般社団法人 日本統計学会)
(申請中または、申請予定)
卒業後の進路 メーカー、流通・小売、サービス、商社、ソフトウエア・情報処理・ネット関連、官公庁・公社・団体、農業経営 etc.

※設置される学科等の名称・内容などは予定につき、変更される場合があります。