齋藤ゼミでは、少子高齢化に関するあらゆるデータをとりあげ、さまざまな分析を行います。例えば、人口ピラミッド（年齢別の人口構成を示すグラフ）を学生主体で作成。高齢化が進んでいくと、ピラミッドの上部（高齢層）が広がり、逆に下部（若年層）が狭くなっていく現象などを捉えます。さらには人口動態（ある一定の期間における人口の変動）を、時系列分析と機械学習を用いてモデリングし、未来の人口および人口構成の予測などを行います。
また、人口の変動に応じたインフラ整備や住宅供給、公共サービスの提供などのデータをもとにした計画について研究を実施。さらには高齢者向けの商品やサービスの需要の予測、新しい市場（マーケット）の開拓など、データの分析・活用には様々な応用が考えられます。

数学や統計、人工知能、コンピュータエンジニアリングの原則と実践を組み合わせてデータを分析するデータサイエンス。この研究を活用することで、少子高齢化や人口の減少といった課題に対する洞察を深め、より効果的な政策や戦略の策定が可能となります。特に、現代社会で盛んなビッグデータの活用、あるいは機械学習の技術が進化する中、これらの課題へのアプローチも高度化するばかりです。こうした中で、AIへの期待も高まっています。少子高齢化やそれに伴う人手不足を解決する手段として、医療、介護、自動運転、コミュニケーションロボットなど、多様な分野での活用が考えられ、一部では既に実際に現場への導入がスタートしています。

データや事象を深く掘り下げ、複雑な問題の根本原因や要因を解明する能力。研究成果や提案を他者に伝えるためのコミュニケーションスキル。これらを併せ持つ人が、この研究に最適です。少子高齢化の問題に限らず、データを扱うすべての人にあてはまると言えるでしょう。しかし、こうしたチカラは、誰もが最初から有しているわけではありません。学生時代に研究や発表などの活動を通じて、少しずつ身に付けてもらえればいいと思います。
いまや少子高齢化は、日本だけが抱える課題ではありません。多くの国や地域で深刻な問題となっています。その対策や取り組みを考えることで、持続可能な社会の構築や高齢者の健康寿命の延伸などに取り組んでいきましょう。