「統計科学」とは、データ分析にまつわる学問です。人間が一生かかっても読み切れない「ビッグデータ」の中から、その時に必要となる情報をいかにして取り出すか、ということを考えています。必要とされるデータのサイズ（規模）や種類はその時々で異なるので、それに伴って分析手法も変化します。時代に合わせて柔軟に変化をしていくこと、そして現実に即した学問であることが面白いところです。
私は「高次元小標本データ」を分析対象にしているのですが、これは遺伝子などの生命科学分野でよく見られるデータです。大きな特徴は、これまでのデータ分析とは逆の手法が求められることです。これまでは、「データ数が多い／項目数が少ない」という分析が主流でした。遺伝子はこれが逆の、「データ数が少ない／項目数が多い」となります。倫理的な問題などでデータ数が限られること、遺伝子数が10万個～20万個と膨大であることなどがその理由です。これまでとはまったく違う分析手法をどう構築していくか……。この高次元データに特化したデータ解析ツールの提供を目指して、研究を進めています。

授業では、経済学でデータ分析を行うにあたって助けとなる統計手法を紹介していきます。「数字は嘘をつかない」と言われますが、数字を扱うのは人です。分析ツールを誤って使えば信頼度の低い分析結果になってしまいますし、統計結果を読み解く際にはどうしても主観が入ります。「使うツールさえわかれば、すぐに分析結果が出る」のはたしかですが、一度立ち止まって、「本当にこれで正しいのか？」と過程を吟味することを心がけてください。
統計学は、共同研究でさまざまな分野と関わることができるのが面白さの一つです。今はSNS上でさまざまな人と関わることができますが、やはり面と向かって、生身の人と関わる以上の学びはありません。インターネットでは饒舌なのに現実では人と接するのが苦手……とならないように、学生のうちからいろいろな人と関わりを持ち、コミュニケーション能力を磨いておきましょう。

仕事柄、膨大な手計算を行うことがあり、約15時間も集中することがあります。それだけ頭を働かせると、終わった時には立ち上がることができないほどヘトヘトになっています。研究者はデスクワークですが、とはいえ体力が欠かせません。健康第一です。また、私は「人生は長距離走」だと思っていて、20代の頃から「食事」「睡眠」「運動」を意識して過ごしていました。今でも筋トレを続けています。若いうちから、自分の健康に気を配る習慣を身に付けておくといいですよ。
研究者は、自分の分野には強いのですが、それ以外となると交友関係が限られてしまうことが多いです。大学の4年間で、ゼミ、サークル活動、アルバイトなど、いろいろな人との関係をつくっておいてください。そのつながりが、将来きっとあなたの視野を広げてくれるはずです。