生産に関わる様々なデータで解析できる仕組みを構築。原材料や工程データなど様々なビッグデータを解析し、「品質不安定、ロス発の原因解明」「慢性トラブル・品質トラブルの解決」などの課題解決を推進。データサイエンティストの育成を支援。

人が満足できる（快適、安心・安全、信頼）システムを提供。（１）Twitter投稿情報解析システム「Voicepaniel®」（２）「ロボット×ICT」で目指す日本版スマート農業（３）動画視聴中の脳活動パターンから人間の視覚体験を解読（４）ビジネス展開に向けた人工知能の活用（５）人間の本質に迫る「人間情報データベース」（６）IoTの概要と動向について等。

産官学金融各界からの24参画機関、12連携機関との協力の下、わが国のデータ関連人材育成の中核拠点となることを目指す。文部科学省平成29年度データ関連人材育成プログラムで採択。

共同研究先企業の協力を得ながら、産学が協力してデータサイエンスの体系化とデータ活用技術の発展と普及に取り組む。 マーケティング分野や経営工学分野などで研究活動に携わる研究者に加え、学外の研究者や実務家を招聘研究者として迎えて活動。

高度データ関連人材を発掘し、知識・スキルの習得に加え、キャリア開発、活躍の促進を一貫して行い、データ利活用社会のエコシステム構築へ貢献。取り組みは（１）コンソーシアムを形成（２）インターンシップやPBL等の実践的な研修プログラムを開発・実施。

10のメジャー（教育・研究領域）から2つを選び、複合的に専門を学ぶことで、学びの選択肢を広げ、広範かつ柔軟な専門性をもった応用力・適用力を養う。学術・産業研究を含む広範な理工系分野で活躍する自律的な高度技術者の育成を目指す。