ビッグデータを使った日本唯一の大学分析
全国に約７００ある大学から志望校を選ぶ際、一般的に指標にされるのは、大手予備校やベネッセコーポレーションから発表される大学データであろう。多くの受験生は、当たり前のように、模試受験者の成績データ（偏差値）から自分の学力に合う大学を探し出す。
一方で、偏差値だけでは見えてこない、大学の雰囲気やイメージなどは、自身が持っているイメージや、学校の先生、保護者からのアドバイスに限られていた。一見、大学受験を経験した年配者のアドバイスには説得力があるように思える。しかし、毎年変化している大学の動向をもれなく把握するのは難しい。
そこで有効なのが、インターネットでの検索データだ。
日本全国で実際に大学がどんな言葉で調べられているのか。それを紐解けは、全国の受験生や教育関係者が大学をどのように評価しているのかが見えてくる。本分析では、海外の最先端ツールを使い、一般のウェブ担当者が調べられない精度でグーグルの検索データを調査した。
今回分析した偏差値帯が似ている同志社大学と明治大学は、通常、地元への近さでどちらか選択するケースが多いと考えがちだが、データ分析結果が示しているのは全く違う選択基準となった。これらを見れば、偏差値一辺倒の大学選択への考え方も変わってくるはずだ。
（井上）
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井上 孟 ( いのうえ つとむ)
2012 年、Hult International Business School で経営学修士(MBA）修了。データ分析を得意とし、英国コンサルティングファームと共同で自動車メーカーや飲料メーカーなどのブランド力分析を手がける。現在はNTTドコモのメディア戦略や大学広報のコンサルティングを行う。
