雲雀丘学園DX【情報Ⅱ】第1回全国指導力向上研修会”情報Ⅱで学んだ内容が実社会でどのように使われているか”のご紹介

一般社団法人 データサイエンティスト協会 学生委員会
2024年8月29日

データサイエンスは「×○○」が重要
データサイエンス

データサイエンス×広告
資料：SMASHING MAGAZINE「Grabbing Visual Attention
With The Visual Cortex」(https://www.smashingmagazine.com/2019/01/grabbingvisual-attention-with-thevisual-cortex/)

ヒートマップによって、表や画像の各箇所の値の高低を塗り分けて表現できます。

広告を見た際のユーザーの視線の量を色分けすることによって、効果的に商品を広告できるレイアウトを決めることができます。

だから何？

なるほど！

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今後みなさんにご提供できるよう準備しているもの

学習11～16のデータサイエンス×○○の授業素材を順次作成ご提供します。
みなさんが「ここで学んだことは将来こう役立つよ」
を説明するのに役立ていただければ幸いです。
今日は、一例として学習15の作成中の内容をご共有します。感想、リクエストなどフィードバックいただければと思います。

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学習15「分類による予測」のケース
決定木

決定木×クレカ発行
ここだけ置き換えて考えてみましょう

1
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3
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5
6
7
8
9

PclassSex

AgeSurvived

▼

▼

▼

▼

職位

持家歳

延滞歴

3（部長）
1（なし）
3（部長）
1（なし）
3（部長）
3（部長）
・・・

True
False
False
False
True
True
・・・22
38
26
35
35
NA・・・0（なし）
1（あり）
1（あり）
1（あり）
0（なし）
0（なし）
・・・

だから何？
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4学習15「分類による予測」のケース 考えてみよう

何が読み取れそう？

何に使えそう？

▼？

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学習15「分類による予測」のケース 考えてみよう

何が読み取れそう？
持家

Ture（あり）歳

False（なし）
職位

何に使えそう？

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▼6

学習15「分類による予測」のケース何が読み取れそう？*
持家

Ture（あり）
歳

持家の有無

延滞の有無

年齢も延滞の有無に関係している
職位はFalse（なし）
職位

延滞の有無
*タイタニックのデータに属性名を入れ替えただけの結果であり、実際の状況とは異なります。

何に使えそう？

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▼7

学習15「分類による予測」のケース

何が読み取れそう？*持家

Ture（あり）
歳

持家の有無

延滞の有無

年齢も延滞の有無に関係している
職位はFalse（なし）
職位

延滞の有無
*タイタニックのデータに属性名を入れ替えただけの結果であり、実際の状況とは異なります。

何に使えそう？

▼

新規発行の申込の際に、持ち家の有無と年齢はちゃんと確認するようにしよ。この2つで発行の可否や限度額の設定を決めれば、延滞を減らせそうかも。
はこんな風に役立ちます。
「なるほど」って思えましたか？
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学習15「分類による予測」のケースの考え方はこういうこと。

（クレカの申込）データを使って、（延滞）の予兆あり/なしを予測できれば、一般化
事前に（発行可否条件を変える）ことで、（延滞）を避けられる

X（）データを使って、Y（）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられる

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学習15「分類による予測」のケース 考えてみよう

X（）データを使って、Y（）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられるまず、Yを考えてみましょう。

「これ、避けたい」というものありますか？

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学習15「分類による予測」のケース
お遊びがてら紹介です。

良性と悪性に分類してください。

X（健康診断）データを使って、Y（病気）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（未然治療するか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？

資料：京セラコミュニケーションシステム株式会社ニュースリリース「皮膚腫瘍の良悪性を判定する人工知能診断補助システムを開発」(https://www.kccs.co.jp/news/release/2018/0712/#image01)

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学習15「分類による予測」のケース

良性

悪性X（健康診断）データを使って、Y（病気）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（未然治療するか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？

資料：京セラコミュニケーションシステム株式会社ニュースリリース「皮膚腫瘍の良悪性を判定する人工知能診断補助システムを開発」 (https://www.kccs.co.jp/news/release/2018/0712/#image01)
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学習15「分類による予測」のケース 考えてみよう

X（）データを使って、Y（）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられる次に、Zを考えてみましょう。
もし事前に予測できたとしたら、どんなアクションが取れそうですか？

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学習15「分類による予測」のケース
お遊びがてら紹介です。

世界で（ ）億人以上が排泄に関する悩みを抱えている

資料：TWJ，法人向け排尿予測サービス「DFree Professional（ディー・フリー・プロフェッショナル）」通信機器・タブレット端末とのパッケージ提供開始～IoTサブスクリプション・マーケットプレイス「IoT SELECTION
connected with SORACOM」での取り扱い開始～ (https://www.innervision.co.jp/sp/products/release/20190819)
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学習15「分類による予測」のケース
お遊びがてら紹介です。

5

世界で（ ）億人以上が排泄に関する悩みを抱えている

X（センサー）データを使って、Y（おもらし）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられるのではないか？
資料：TWJ，法人向け排尿予測サービス「DFree Professional（ディー・フリー・プロフェッショナル）」通信機器・タブレット端末とのパッケージ提供開始～IoTサブスクリプション・マーケットプレイス「IoT SELECTION
connected with SORACOM」での取り扱い開始～ (https://www.innervision.co.jp/sp/products/release/20190819)
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学習15「分類による予測」のケースお遊びがてら紹介です。

5

世界で（ ）億人以上が排泄に関する悩みを抱えているX（センサー）データを使って、Y（おもらし）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（トイレに行く）ことで、Yを避けられるのではないか？
資料：TWJ，法人向け排尿予測サービス「DFree Professional（ディー・フリー・プロフェッショナル）」通信機器・タブレット端末とのパッケージ提供開始～IoTサブスクリプション・マーケットプレイス「IoT SELECTION
connected with SORACOM」での取り扱い開始～ (https://www.innervision.co.jp/sp/products/release/20190819)
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学習15「分類による予測」のケース 考えてみよう

X（）データを使って、Y（）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられる最後に、Xを考えてみましょう。
Yは何を使えば予測できそうですか？

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学習15「分類による予測」のケースお遊びがてら紹介です。

どこに問題があるでしょうか？

X（）データを使って、Y（故障）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（手入れするか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？

資料：岡田一成氏「基礎から学ぶ！
インダストリアルIoTの実現に必須のセンサ計測と予知保全の動向」(https://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/h3_okada.pdf)

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学習15「分類による予測」のケース
X（機械の表面温度）データを使って、Y（故障）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（手入れするか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？

ココでした。
資料：岡田一成氏「基礎から学ぶ！
インダストリアルIoTの実現に必須のセンサ計測と予知保全の動向」(https://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/h3_okada.pdf)

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学習15「分類による予測」のケース
X（機械の表面温度）データを使って、Y（故障）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（手入れするか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？って広く使えると思いませんか？
データやアルゴリズムはタイタニックより複雑になりますが、考えかたはいろんなことに応用できそうじゃないですか？
（クレカの申込）データを使って、（延滞）の予兆あり/なしを予測できれば、一般化
事前に（発行可否条件を変える）ことで、（延滞）を避けられる

X（）データを使って、Y（）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（）ことで、Yを避けられる着想

X（健康診断）データを使って、Y（病気）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（未然治療するか決める）ことで、Yを避けられるのではないか？
X（センサー）データを使って、Y（おもらし）の予兆あり/なしを予測できれば、事前にZ（トイレに行く）ことで、Yを避けられるのではないか？

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