巻頭言 / Preface

データサイエンス今昔
横幹連合理事1. はじめに田村 義保∗

24 年度から全面実施されました．高等学校では数2019 年 2 月の横幹理事会終了時に原稿執筆の依頼を受けました．某学会の会報の巻頭随筆を書き上げた直後であったので，自信たっぷりに気軽に引き受けてしまいました．最近の巻頭言を読ませていただきましたが，学術界，産業界や政策の昨今の状況に対する哲学的な分析が行われていました．
深い哲学的な思考をほとんどしない著者（いくらなんでも，少しはするので，「深い」という修飾語をつけています．
）としては，「うーん，難しいな」と思ってしまっています．しかし，何かを書かなければならないという「脅迫観念」もあり，責任感だけは豊富なので，執筆を開始しました．
「単なるボヤキ」（「ボヤキ」でも Twitter でやれば立派な意見？）にはならないように注意して書いています．
「あなたの専門は何ですか？」という問いに対しては，計算統計学とか非線形・非平衡の統計物理と答えています．世間では物理乱数の研究者，スパコン大好き研究者と思われているようです．広いが，浅くいろいろなことをやってきたと思っています．
しかし，本稿では，統計教育，統計不正，EBPM，Society 5.0，データ中心科学等の最近注目されている事柄に焦点を当て，最近，少しだけ深く考えていることについて述べたいと思います．

学・理科は平成 24 年度から，他は平成 25 年度から全面実施されています．次の学習指導要領もすでに発表されており，後，2 年もすれば小学校から順次実施されて行きます．現課程よりも内容は充実しており，日本人の平均的な統計リテラシーの底上げが期待されます．高校においては，数学科だけでなく情報科でも「情報活用能力」を身に付けるために，「情報 I」という科目が新設されています．
教員用研修教材が一時期，文科省 Web で公開されていましたが，2019 年 6 月 1 日時点ではなぜか準備中に戻っていました．少しだけ読ませていただ
きましたが，良く書けてはいましたが，内容が膨大で，「この内の何割を教えるのだろうか？」，「いったい週に何コマあるのだろうか？」，「高校の先生は大変だな．
」と思ってしまいました．2018 年 3 月には「情報科」の関係者がプログラミング言語は決めていないと言われていましたが，少なくともデータ解析については R や Python を想定しているということを聞いています．私はデータサイエンスリテ
ラシーの教育を主目的とし，プログラミング能力向上を目指さない単元の指導においては，GUI 等を用いて，正しく解析でき，結果を正しく理解・分析できるようにするための教育に徹するべきであると考えます．もちろん，プログラミングの基礎教育も重要です．

2. 最近思うこと

総務省政策統括官（統計基準担当）による，「生徒のための統計活用〜基礎編〜」，「高校からの統初中等教育だけでなく高等教育や社会人教育に計・データサイエンス活用〜上級編〜」も刊行されいたるまで，統計教育，データサイエンス教育が注ており，初中等教育レベルにおけるデータサイエ

目を浴び，盛んに実施されています．現在の学習指ンスリテラシー教育は充実して行われていると考導要領は小学校では平成 23 年度，中学校では平成えます．関係者のご努力に敬意を表したいと考え∗ 統計数理研究所

ます．
統計思考院

東京都立川市緑町 10–3

Received: 12 June 2019.

Oukan Vol.13, No.2

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Tamura, Y.

大 学・大 学 院 で の デ ー タ サ イ エ ン ス 教 育 は ，それほど知識が無い方を定期的な異動により従事“scienceandtechnology.jp/archives/させてきたのかなという疑いも持っています．はっ13026”（データサイエンスが学べる日本の大学・きり言って，基幹統計の調査目的決定，調査方法選学部〜データサイエンティストになる方法〜）

定，とりまとめ，分析には高度の知識が必要であ（2019 年 6 月 1 日アクセス）によれば，「データサり，かなりの経験が必要なように思います．最近，イエンスが学べる学部，学科，コースが最近設置

いろいろな基幹統計の担当部署の関係者の話しをされた（される予定の）大学」が 21，「データサ聞く機会がありますが，ほぼすべての方は，統計イエンスが学べる（可能性のある）その他の大学，的な知識も十分にあり，真摯に業務を行っている学部，学科」が 24 もありました．滋賀大学や横ように思います．したがって，上述の「ひがみ根性浜市立大学にデータサイエンス学部が設置され，的な」発言は間違いであるのかもしれません．で2019 年度から滋賀大学に 2020 年度から横浜市大は，毎月勤労統計調査等の厚労省の統計不正はなに大学院が設置され，高度な知識，データ解析能ぜ起こったのでしょうか？「魔がさした」のでしょ力を有した専門家を育成する体制が整いつつあるうか？これは，現政権に忖度して，数値補正を行っことは喜ばしい限りです．

たのではなく，行う方が正しいので，やったにすぎ

また，文部科学省の数理・データサイエンス教育ないのです．それにもかかわらず，一部のマスコミ強化拠点コンソーシアム（北大，東大，滋賀大，京による「忖度のために数値を修正した」という報大，阪大，九大）事業においては，数理・データサ

道は，全く統計を理解していないのか，理解してイエンスを中心とした全学的・組織的な教育を行いるが，このような記事の書き方の方が国民に受うセンターの整備と全国的なモデルとなる標準カ

けるから書いているのかよく分からないところでリキュラム・教材の作成等，高等教育の充実に取りす．この補正により，統計不正が明らかになったと組んでいます．統数研は総合研究大学院大学統計言えます．この問題については，「統計 2019 年 6 月科学専攻で後継研究者を育成するだけでなく実務号」（一般財団法人・日本統計協会）を是非とも一家として高度なデータ解析能力を有するデータサ読して欲しいと考えます．

イエンティストの育成にも努めています．

補正を行うことも統計委員会に届ける必要はあっ

このような教育体制が 20 年以上前から整っていたと思います．しかし，全数調査の結果に乗率の補たら，現在，問題になっている「統計不正」は起こ正は要りませんから，届け出ることは不可能です．

らなかったでしょうか？その答えは「是」でもありサンプリング調査への変更を計画した時点で，統「否」でもあります．また，多くの新聞報道であっ計委員会の許可が必要でした．長い間，放置された，日本の統計職員の人数の少なさが原因なのでてきた理由は良く分かりません．最近になってもしょうか？著者が参考にした産経新聞の Web 記事

統計不正に関する報道は続いており，2019 年 5 月（2019 年 2 月 9 日 18 時 57 分）によれば，人口 1028 日の読売新聞には自民党による提言が紹介され万人あたり，一番多いのはカナダの 13.9 人，次がていました．
「法人調査のオンライン化」や「大学英国の 10.5 人であり，日本はわずか 2.1 人しかいでの実務教育」というのが含まれているそうです．

ないことになっていました．ドイツの 2.0 人よりはオンライン化は小規模事業所の負担が増えるとい多いですが，日本の統計制度のもう一つの問題点うような観点から実施されて来なかった可能性もは，省庁ごとの「分散型」にあると考えます．高等ありますが，著者がある調査のオンライン化のワー

教育機関での統計研究・教育も分散型であること

キンググループに出たのは 21 世紀になってすぐでが関係しているのかもしれませんが，経験の蓄積，す．いまだに言っているのと思ってしまいます．実継承という意味では非効率的な組織と言えます．

務養育はもちろん必要です．データ解析の教育はす

また，かなり「ひがみ根性的な」意見となりますでに述べたように進んで行くと思いますが，デーが，「統計なんて，優しいから誰でもできる」といタを作成するための方法である調査方法や実験計う考えが蔓延していて，統計関係業務の担当者に，画等の教育はそれほど重視されていないように思70

横幹 第 13 巻 第 2 号

Data Science Now and Then

います．せっかく，データサイエンス教育を行うのイエンス」になっています．以前は「データ中心科であれば，データを取るところからやって欲しい学」と言われていたように思います．多くの人が想ものです．臨床試験や超高価な測定装置を利用す定している，高速計算機利用が重要な役割を持つ

るビッグサイエンスでの実験・観測によるデータ取現時点の「データ中心科学」とは違っているとは思得もより精緻にやって欲しいものです．

いますが，実験科学，理論科学，シミュレーション

では，公的データや臨床試験データを正しくと科学が生まれる前の，観測や観察結果から事実・法ることができればそれだけでよいのでしょうか？

則を発見しようとしていた科学も「データ中心科

EBPM や EBM という言葉が身近に満ち溢れてい学」であると言えるものと思います．エドモンド・るように感じています．とくに，EBM については，ハレーやルネ・デカルトによる風向図は，風の可「EBM でない M は何か？」と考えてしまいます．
「医視化です．ヨハネス・ケプラーの 3 つの法則はティは仁術」の世界を指しているのかもしれません．最コ・ブラーエによる大量の惑星観測データから導近，高血圧の治療目標が改定されようとしていまかれたものと考えます．

すが，どのような根拠に基づいているのだろうか

ジョン・テュー キ ー 氏 が 提 唱 し た EDA（Ex-と考えてしまいます．木曜日に発売される出版社

ploratory Data Analysis，探索的データ解析）は，あ系の週刊誌が，同じようなデータ（エビデンス）にる意味では，「データ中心科学」を提案したものだ

基づいているにも関わらず，食品の安全性についと考えます．EDA はデータサイエンスの第一歩とて真逆のようなことを言っているように思えます．

位置づけられているそうですが，テューキー氏が所詮，週刊誌だからではなく，同一のデータに，異提唱した時点で，数理統計学に流れ過ぎた統計コなってはいるが，正しい統計的データ解析手法を，ミュニティーを現実のデータ解析に引き戻したか正しく用いて，全く正反対の結論を出すことも可は良くわかりません．しかし，上述のように現在能です．のデータサイエンスでは重要な地位を占めている

経済セミナー 2019 年 4・5 月号に，成田悠輔氏と思います．

（イエール大学助教授）による『「エビデンスに基づビッグデータがバズワードであるかどうかと議く政策」に反対する』という論文があります．書き論されたのは「今は昔」という感じになっていま

だしは，EBPM が良いということ自体がエビデンす．データマイニングとどう違うのかというのはスに基づいておらず，意見に基づいている Opinion

いまだに議論されているかもしれません．しかし，

BPM であるとやや過激に書かれてはいますが，結重要なことは，現実にあるデータを活用して，科びでは，『目的をデータ駆動で発見し，発見した目

学的，社会的な結論を導き，科学の発展や生活の的のために，EBPM を使い』とあります．因果関係

質の向上に寄与することです．

を測って，EBPM の良さを示したという例も紹介

AI によるシンギュラリティがあり，無くなる職されています．EBPM を始める前に，方法の違いがいっぱいあるということを，耳にする機会は減による，結果の違いを推定するのは難しいかもしりましたが，いまだに，AI 信仰は強いと思います．

れませんが，統計的データ解析で注目されている

AI ターミナル（AI スピーカーではないでしょう）

因果推論や傾向スコアを用いるとできるかもしれを使うと家事の一部が楽になるかもしれません．しません．

かし，スイッチを入れるだけなら，「OK，＊＊＊＊」というよりも自分で入れた方が速いと思います．また，Society 5.0 時代を迎えてという書き方をする研3. これから究者もおられます．しかし，正しくは，Society 5.0

前節で紹介した成田氏の論文にも「データ駆動」という用語が使われていました．北川会長による時代を目指してであると思われます．
統 計 不 正 が 起 き た こ と に 関 し て ，“https:

巻頭言にも「データ駆動」という用語が出てきま//www.itmedia.co.jp/news/articles/す．北川会長の巻頭言では第 4 の科学は「データサ1903/13/news020_4.html”（“数字に弱いニッOukan Vol.13, No.271

Tamura, Y.

ポン”，統計不正で露わに 「データの歪み」なぜ企業による製品検査データの信頼を取り戻して放置？ 国会議員×元日銀マンが斬る．2019 年 03

欲しいと考えます．横幹に関係している言葉で言月 13 日 07 時 00 分 公開）（2019 年 6 月 1 日アクセ

うといろいろなシステムの信頼性回復が必要です．

ス）があります．人材不足や予算不足ということ

交通事故で，多くの方が被害を受けているので，が書かれています．著者が注目したのは，見出し話題に取り上げるのは気がひけています．アクセの “数字に弱いニッポン”です．日本人は数字に無ル，ブレーキの踏み間違いが事故原因のほとんど頓着すぎます．昨年，ものすごく速度の遅い台風のように言われています．そうならば，踏み間違いの進行速度が時速 10km くらいになった時に歩くに気づいてブレーキをかけるくらいのことはやっほどの速度になったと言い，時速 20km くらいにて欲しいものです．今の車はデジタル制御なので，なった時にジョギングくらいの速さになった言っ

制御ミスでブレーキのつもりがアクセルになるよ

た超有名アナウンサーがいます．ジョギングで時うなエラーは現在でもほぼ 0 だとは思いますが，す速 20km の方なら来年のオリンピックでマラソン

べての操作でプログラムエラーを減らして欲しいの金メダルがとれてしまいます．何気なく数値をものです．

見て，重要に思わない，日本人が多すぎるように「はじめに」に書いたことはほぼ書けたと思って思っています．私は，統計学の講義で学生に「数います．私が好きなスパコンは「もの」だと思い字に愛情を持とう．
」と言っています．日本人に数ますがモデルや数式等の「コト」を実現するため学リテラシーが不足しているのは，「数字への愛情のものです．乱数の概念は「コト」であると思いま不足」が関係しているように思えてしかたがありすが，擬似乱数発生器も物理乱数発生機も「もの」ません．

です．統計数理研究所で 30 年以上も新しい物理乱文科省が計画しているデータサイエンスに関す数発生機開発に関係してきました．もっと速くて，る初中等教育，高等教育が成功して，教育を受けた

優れた品質の乱数発生を目指して，今，しばらく方々のリテラシーが向上することを願います．マスは頑張りたいと考えています．

コミ報道は必ずしも正しくないということに気づいて欲しいものです．データは正しいが，分析を疑えというようなことも言っています．一日も早く，謝辞: 巻頭言を執筆させていただいことに御礼申し上げます．

公的統計データだけでなく，科学的な実験データ，72

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