第3回統計エキスパート育成に向けたワークショップ
日時 2023年8月31日 10:00-12:00
方法 zoomによるリモート開催

データ関連人材育成
プログラムの取組と統計エキスパート人材育成
狩野 裕
大阪大学・MMDSセンター長
統計エキスパート人材育成プログラム
運営委員会委員（参画機関）

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統計エキスパート人材育成プログラム（Program for Training Experts in StatisticalSciences, TeSS仮称）• 目的• DXやAIに必要なスキルを有する大学統計教員（統計エキスパート人材）を育成• 対象• PD・若手教員• 広く諸科学分野を対象とする• 数理・データ・AIを専攻する人材に限らない• ミッション

• 統計学を用いた他分野との融合領域の研究振興を図る• 育成された大学統計教員が大学等で核となり、統計学や融合領域に係る教育や活動の普及・展開を図る• 統計エキスパート人材育成エコシステムの確立• 30名以上の大学統計教員を育成 (研修生)• その30名が500名の統計エキスパートを育成する（孫研修生）

2出典： 文部科学省 公募説明会資料

3平成２９・３０年度公募「データ関連人材育成プログラム」• 目的• 高度データ関連人材の卵を発掘し、関連する知識・スキルの習得，キャリア開発を行う• 高度データ関連人材の活躍を促進し、データ利活用社会のエコシステム構築へ貢献• 対象• 研究活動を通じて高度なデータの扱いに親しんだ博士課程学生（DC）や博士号取得者（PD）等を対象（博士人材）• 数理・データ・AIを専攻する人材に限らない• 修士課程学生も対象に• 方法• 企業や大学等が人材の発掘・育成・活躍促進を目的としたコンソーシアムを形成• インターンシップやPBL（課題解決型学習）等の実践的な研修プログラムを開発・実施• ミッション

• 高度データ関連人材を広く供給する
4選定された５つのプログラム• 東京医科歯科大学• ビッグデータ医療・AI創薬コンソーシアム• 電気通信大学• データアントレプレナーフェロープログラム• 大阪大学• データ関連人材育成関西地区コンソーシアム• 全国ネットワーク• 早稲田大学• 高度データ関連人材育成プログラム• 北海道大学• 次世代スマートインフラ管理人材育成コンソーシアム
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各コンソーシアムのプログラム概要（＋全国ネットワーク）
代表機関コンソーシアム

参画機関等

プログラム概要・科目

北海道大学

次世代スマートインフラ管理
人材育成コンソーシアム

東京大学大学院情報学環

本事業のプログラムは、以下２つの人材育成プログラムにより構成する。
１．共同研究型データ関連PBLプログラム
２．実践的デザイン力養成プログラム １．共同研究型データ関連PBLプログラム
・産学連携型PBLへの参加に必須となる「秘密情報や発明・知的財産の扱いについての知識を養成する研修」
・本事業が育成を目指す人材像に必須となるソフトスキルを養成する研修
２．実践的デザイン力養成プログラム
・実際の企業における課題に取り組み、問題の所在の明確化から解決方策のデザインまでを主導的に実施する。

お茶の水女子大学
上智大学
湘南工科大学「高度な専門性」×「データ科学」を兼ね備えた博士人材の育成を目的
様々な専門・バックボーンを持つ博士学生に対し、オンデマンドコンテンツをはじめ、自身の専門分野の研究やキャリアデザインにデータサイエンスを活用するための教育プログラムの提供や学生支援を実施
基礎研修プログラム：【基礎研修科目】 統計シリーズ、データ科学シリーズ、数学・ICTシリーズ【セミナー】ハンズオンセミナー：アンケート分析、因子分析、自然言語処理、画像処理 データ科学入門フォローアップセミナー等
実践研修プログラム：データサイエンスコンペティション、データ科学インターンシップ、オンライン研究発表会、海外実践研修プログラム、データ科学シンポジウム

https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/

早稲田大学

高度データ関連
人材育成プログラム
https://www.waseda.jp/inst/
cds/education/d-data

東京医科歯科大学

医療・創薬データサイエ
ンスコンソーシアム
http://md-dsc.com/

電気通信大学

データアントレプレナー
コンソーシアムhttps://de.uec.ac.jp/【幹事機関】
大阪大学

データ関連人材育成
関西地区コンソーシアム【協働機関】
東京大学大学院

新領域創成科学研究科
生命データサイエンス人材育成教育プログラム

https://duex.jp/(DSTEP：Data ScientistTraining/Education Program)
http://www.cbms.k.utokyo.ac.jp/curriculum/dstep.html

東北大学
慶應義塾大学
東京理科大学入門編（導入編）：データサイエンス入門、データサイエンスのための基礎数学、Linux入門、プログラミング入門
基礎編：データサイエンス基礎Ⅰ、データサイエンス基礎Ⅱ、ゲノム医科学基礎、マネジメント特論、知的財産特論、生命倫理
プログラミング実習Ⅰ（R）、Ⅱ（Python）、医療統計解析実習（基礎編）、SQL入門。可視化＆GUI実装実習、深層学習の基礎技術テキストマイニング、Rによるデータ前処
理実習、他
応用編：ゲノム統計学概論、疾患データ科学特論、モバイルヘルス特論、AI創薬特論、システム医学概論、疾患データ科学特論、オミックス解析統計モデリング、ネットワーク解析、ブロックチェーン入門、GWAS解析、医療統計解析実習、人工知能・機械学習概論、他
実践編：研修（企業人材コース・博士人材コース対象） 企業インターンシップ（博士人材コース対象） ワークショップ（共通）

津田塾大学
麻布大学
芝浦工業大学
東京農工大学青山学院大学

データサイエンティスト素養 と ビジネス開拓マインド を身に付け実践的課題解決を体感し、社会が求める新たなビジネスの創出できるデータサイエンスのトップレベル
人材 『データアントレプレナー』 を育成
基礎学習：確率論・統計学、コンピュータサイエンス特論、プログラミング言語特論
対面学習：データアントレプレナー実践論、データサイエンティスト特論
実践学習：インターンシップ、共同研究
補講：データサイエンス基礎講座、EDA（探索的データ分析）とデータサイエンス基礎、 Pythonによるデータ集計100本ノック、回帰モデル作成、判別モデル作成、因果推論

神戸大学・和歌山大学
大阪府立大学・滋賀大学・大阪市立大学・奈良
先端科学技術大学院大学・京都大学・大阪公立大学

データ関連技術を高度に駆使しデータサイエンスとの掛け算ができる人材の発掘・育成・活躍促進を一貫して行うことを目的。
A:データサイエンス基礎コース：ビジネス創出や社会問題解決において、課題設定、 全体俯瞰力 、データ収集・統合力、データ分析、データ解釈の能力を身につける
座学講義。
B:データサイエンス実践コース：オープンデータ・企業が公開するデータを活用した問題解決型（実践型）Project Based Learning、インターンシップ、共同研究型研修（実習）プログラム
C:医療データ基礎実践コース：医師・医療従事者が持つ医療データを分析・解析・解釈し、医療スキル向上や学会発表に繋げる短期集中型研修医療データの収集・統合・分析・解釈の知識・スキルに関するe-Learningと実医療への適用についての座学・ケーススタディなどの研修実施
ゲノム等の大規模生物データについて、高度な基礎科学力を有し、社会ニーズに直結するデータ解析能力を有する人材の発掘・育成を目的とした博士課程３年間の教育プログラム
１．バイオ機能情報解析学：国内随一の研究者を講師として招き、最先端のゲノム医科学研究について議論を行う。
２．創薬データサイエンス概論：大規模計測機器の測定原理を理解する。
３．バイオデータプログラミング演習Ⅰ：研究に必要な高度なプログラミングを将来的に独学できるような「基礎体力」を養う。
４．バイオデータプログラミング演習Ⅱ：先駆的に開発され試用が開始されている情報解析ツール群を用い、その利用法について習熟する。
５．創薬データサイエンス演習：企業へのインターン、若手研究会への参加、医療機関における医療現場のデータ処理を実地に体験する。
６．ドラッグデザイン特論：バイオインフォマティクスとケモインフォマティクスによる創薬研究の目的・原理・現状を理解することを目標とする。

データ関連人材育成(DuEX)
関西地区コンソーシアム

大阪公立大学7

データ関連人材育成(DuEX)
関西地区コンソーシアム
連携機関• 国立情報学研究所，統計数理研究所，産業技術総合研究所，理化学研究所革新知能統合研究センター，（京都大学）• 中外製薬(株)、(株)イトーキ、ダイキン工業(株)、(株)オプト、(株)サイバーリンクス、西日本旅客鉄道(株)、(株)リクルート
ホールディングス、(株)アイディーズ、あいおいニッセイ同和損
害保険(株)、第一生命ホールディングス(株)、(株)インテリジェ
ンス、他

8平成31年度公募

全国ネットワーク化 【D-DRIVE】• Doctoral program for Data-Related InnoVation
Expert(D-DRIVE)• 5つのプログラムをつなぎ，全国ネットワーク化

9大阪大学DuEXのプログラム• A コース データサイエンス『基礎コース』• 対象・修了要件• 博士課程学生，社会人，数理・情報系の修士課程学生• 5単位修得（単位互換協定科目，e-Learning科目）• 「基礎コース修了証」• B コース データサイエンス『実践コース』• 対象・修了要件• 基礎コース修了(or 同等学力の認定)• 実践コース2単位以上修得• 「実践コース認定証」• 問題解決型（PBL，インターンシップ)授業• C コース 医療データ『基礎・実践』コース• 対象• 医学研究科大学院生、研修医、医学系若手研究者• 修了要件• 「スタディグループ」または「PBL」を含む3単位以上修得。
• 「医療データコース認定書」

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11

受講者等

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インターンシップ（DuEX）
計36社

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【D-DRIVE】 全国ネットワーク
全国合同インタラクティブマッチング

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スタディグループ• 産業界や諸科学で生じる具体的な課題について、当該分野のエキスパートと共に一定期間集中的に議論する「課題解決型研究集会」• 【参加団体と課題例】• （株）A社• 脈波センサを使った体動時脈拍数の検出と…

• 大阪大学 産学連携本部 イノベーション部• 若手研究者のアカデミア就職に関連するパラメータの同定• 【進行】• 初日 午前• 課題の説明，ワーキンググループの結成• 初日 午後～5日目 午前• 集中討議• 5日目 午後

• 各グループ代表者による議論内容と成果の発表
• 交流会

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受講生・研修生の立ち位置
他多数の学協会

経済学会
リスク(分析)学会

政治学会
関西計量
経済学研究会

計量・数理
政治研究会
品質管理学会

臨床試験
学会

計算機
統計学会
応用統計学会

信頼性学会

統計学会
応用数理学会
統計学会
AI系学協会

医薬安全性研究会
計量生物学会

分類学会

多数の産業界生物科学
行動計量学会

世論調査
協会

ごく一部の学協会のみを記載

看護
マーケ
ティング

心理学会社会学会
教育心理学

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実施側の視点
高度データ関連人材

大学統計教員(統計エキスパート人材)• 博士人材
→高度データ関連人材→多様なキャリア展開• PD・若手教員→高度データ関連人材→「数・デ・AIを指導できる」後進の養成

• 修了後

• 修了後

• アカデミック•

DS・AIを正しく理解する•

専門研究経験＋DS・AI• 民間企業，実務家• 研修内容• DSの基礎事項の確認• DSの先端知識の獲得• インターンシップ・PBL• 数理・データ・AIの研究者養成は主目的でない• 主にアカデミック• 研修内容• DSの基礎事項の確認• DSの先端知識の獲得• 教授するためのスキルの獲得• 数理・データ・AIの研究者養成は主目的でない• 研修生は各専門で活かせるDSを磨く

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研修生側の視点
高度データ関連人材• 自身の専門における数理・DS・AIの理解を深める• 企業での活躍・実務家への道も• 課題解決のための，幅広い
データ分析の知識• インターンシップ• PBL• スタディグループ大学統計教員(統計エキスパート人材)• 自身の研究分野における計量的方法のエキスパート(大学統計教員）に• 指導者としての準備• 系統立てた知識• 教えるための知識及びそのテクニック• 教材開発18

研修生側の視点： 教材例
大学統計教員（TeSS）• 例１ 確率変数の導入• 例２ 確率分布の理解• 正規分布• 誤差，身長，知能テスト• 様々なファクターの総和• 指数分布• 気体分子エネルギー• 抑うつのスコア• 絶え間ないやり取りの総体• 偶発故障時間の分布• 例３ 教育教材• 自身の専門分野におけるデータの活用• 単純化• 目的の明確化• 身近なデータの利用• 次スライドへ• べき分布・コーシー分布• 世帯別金融資産• 市場の変動• 外れ値的な値191年あたりの台風の上陸数の分布(1951-2022, n=72)
台風の中心が北海道、本州、四国、九州の海岸線に達した場合を「日本に上陸した台風」としています

https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typhoon/statistics/landing/landing.html
https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/660906

20受講生側の視点： 教材例
高度データ関連人材(DuEX)• 例 反復数不揃いのANOVA • 研修内容
• （単純）主効果の推測• 平均差の大小と検定結果が整合しない• 調和平均で n 数を揃える• 平均差と検定結果が整合する
非有意• 検定・推定のロジック• αとβ• 平方和の分解• 確率分布・標本分布• 確率的な現象の理解• （多重比較）

特性の平均値• Lesson learned• ANOVAでは反復数（セルサイズ）を揃えるべく努力する• 全てを満足する方法論は無い。メリット・デメリット（リスク）を評価して（苦渋の）選択をする

地域A 地域B 地域C 地域D

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補遺： t-検定との関係22

まとめ• データ関連人材育成プログラム（DuEX）の活動を，大学教員育成プログラム(TeSS)と比較しつつサマライズした• 類似点• 高度データ関連人材の発掘と育成• 研修対象は，諸科学分野においてDSを利用してきた若手研究者とその卵• 相違点• DuEX: 博士人材のDS・AIへのキャリア開発• TeSS： 次世代DS指導者（大学統計教員）の育成• プログラムの目的に合わせた研修内容• 今後に向けて• DuEXの修了者がTeSSの研修生に• 修了生と研修生の相互交流• 両プログラム間の情報交換

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