データサイエンス・リテラシー（１）データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索（２）イラスト︓©いらすとや

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索

1コマ目：SDGsのゴールの決定と概要調査
2コマ目：詳細調査と発表用スライド作成
3コマ目：各メンバーによる発表
4コマ目：フィードバック
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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

２⽇⽬︓詳細調査と発表⽤スライド作成
発表⽤スライドの作成⽅法
グループワーク１︓詳細調査とスライド作成
発表⽅法と評価⽅法について
グループワーク２︓スライド作成と発表練習

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

4

活⽤事例の調査内容

pその事例で解決したい課題／明らかにしたい課題
pデータ分析による改善を必要としている⼈々
èできるだけ具体的に︕（「あったらいいな」ではなく「なくてはならない」⼈々）

pデータ分析による改善事例（既に実施されている、または実施中の取り組み）
l 利⽤しているデータ（⼊⼒情報）
l 具体的な分析技術（分かる範囲で詳細に）
Ø ディープラーニング、機械学習、回帰分析、主成分分析、多変量解析、多クラス分類l どのような情報を提供することで改善に結びつけているか︖（出⼒情報）
l 出⼒情報を提供する⽅法や可視化⽅法（特に重要でなければ記載しなくても良い）

次ページのようなスライドにまとめます

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サンプルの文字はすべて書き換えてよい。
少なくとも赤字部分はグループごとに書き換える。（このコメントも削除する）”SDGsターゲット”でのデータ分析活用
チーム０１
リーダー

書記

都市田 伊代

都市 大輔

メンバ

都市 花子

Toshi Dai

年代 学

土志田 一郎

土信田 郁代峻大

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なぜ”SDGsターゲット”を選定したか？
選定理由：

必要に応じて関連する図を入れると良い
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足りなければページを追加してもよい

データ分析による改善とその対象となる人々❖

解決したい課題：❖

データ分析による改善を必要としている人々：❖

データ分析技術の概要と課題改善の内容：
利用しているデータ（入力情報）l
具体的な分析技術（分かる範囲で詳細に）
l
どのような情報を提供し、改善に結びつけているか？（出力情報）l（出力情報を提供する方法や可視化方法）l

必要に応じて関連する図を入れると良い※参照したHPアドレス等を記載する。
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調査からわかったこと
1.

例えば、SGDs達成に向けた課題

2.

例えば、他の期待できる試み

3.

例えば、グループで考えた効果がありそうな施策案

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サンプル”14.海の豊かさを守ろう”でのデータ分析活用
チーム０１リーダー書記都市田 伊代

都市 大輔

メ 都市 花子
ンバ 土志田 一郎

Toshi Dai
土信田 郁代本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
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年代 学

サンプル

なぜ”14.海の豊かさを守ろう”を選定したか？
「魚」は日本の食文化を語る上で必須の食材

12
日本

世界

10100

880

660

440

○ 世界的な試みはあるのか？

2

2016年︓329万トン 20

これらの疑問点を明らかにしたい！

0○ 世界での漁業・養殖業生産量は増加傾向○ 日本の漁業・養殖生産量はピーク時の3分の１

世界では解決に向かっている課題が日本では解決できていない？
○ AIを使った改善の仕組みは？

日本の漁獲量 （百万トン）○ かつては世界一の漁獲量●120

1984年︓1,160万トン

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

世界の漁獲量（百万トン）●

日本と世界の漁船漁業漁獲量の推移

0「世界の漁業・養殖業生産」(農林水産省)(https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_3_1.html)のデータをもとに東京都市大学 数理・データサイエンス教育センターで作成.

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

なぜ”14.海の豊かさを守ろう”を選定したか？
12「魚」は日本の食文化を語る上で必須のラフ）で示す
グ（日本値数な具体的食材

世界

10100880660440○ 世界的な試みはあるのか？

2

2016年︓329万トン 20

これらの疑問点を明らかにしたい！

0○ 世界での漁業・養殖業生産量は増加傾向○ 日本の漁業・養殖生産量はピーク時の3分の１

世界では解決に向かっている課題が日本では解決できていない？
○ AIを使った改善の仕組みは？

日本の漁獲量 （百万トン）○ かつては世界一の漁獲量●120

1984年︓1,160万トン

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

世界の漁獲量（百万トン）●

日本と世界の漁船漁業漁獲量の推移

0「世界の漁業・養殖業生産」(農林水産省)(https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_3_1.html)のデータをもとに東京都市大学 数理・データサイエンス教育センターで作成.

参照したグラフのHPアドレス等を記載
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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

データ分析による改善とその対象となる人々
❖課題：
➢
➢

漁師になりたいという若い人が少なく、技能継承が遅れている
漁獲制限の下で、効率的に魚を捕り、収益を確保する方法（勘と経験）■❖

データ分析による改善方法：➢

衛星データをもとに、海況情報や漁場予測情報を提供■■❖

魚群探知機は漁船の真下の状況しか分からない

AI技術で海水温や潮流を見える化
JAMSTECが持つ数値モデルの技術と、京都大学が持つディープラーニング画像解析の技術を組み合わせたデータ分析を必要としている人々：➢➢

管理漁業の下、資源保護をしながら収益確保・事業継続したい人
後継者が少ない中、技能継承をできるだけ少ない工数で効率的に進めたい人（家族や住み込みでなくても漁業を職業にできる）

ディープラーニングで雲で衛星情報が得られない場所の海水温の情報を予測“Annual mean sea surface temperaturefrom the World Ocean Atlas 2001”©Plumbago (Licensed under CC-BY-SA 3.0))

https://media.fringe81.com/n/n2f15d907f36f#uxeqF
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サンプル

データ分析による改善とその対象となる人々❖

データによる説明が必要（グラフでなくても良い）課題：➢➢

漁師になりたいという若い人が少なく、技能継承が遅れている
漁獲制限の下で、効率的に魚を捕り、収益を確保する方法（勘ともっと具体的な数値で示す方が良い経験）■❖

データ分析による改善方法：➢

衛星データをもとに、海況情報や漁場予測情報を提供■■❖

魚群探知機は漁船の真下の状況しか分からない

AI技術で海水温や潮流を見える化
JAMSTECが持つ数値モデルの技術と、京都大学が持つディープラーニング画像解析の技術を組み合わせたデータ分析を必要としている人々：➢➢

具体的な数値（グラフ）で示す

利用している技術の説明

管理漁業の下、資源保護をしながら収益確保・事業継続したい人
後継者が少ない中、技能継承をできるだけ少ない工数で効率的に進めたい人（家族や住み込みでなくても漁業を職業にできる）「漁業をする人」では不十分．
例えば、家業として担い手がいて、小規模であれば必要ないかも知れない

ディープラーニングで雲で衛星情報が得られない場所の海水温の情報を予測“Annual mean sea surface temperaturefrom the World Ocean Atlas 2001”©Plumbago (Licensed under CC-BY-SA 3.0))

参照した図のHPアドレスを記載https://media.fringe81.com/n/n2f15d907f36f#uxeqF

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

調査からわかったこと
1.

海の問題はプラスチックごみだけではない

外務省のページでも海洋プラスチックの問題が取り上げられているが、水資源の問題が非常に深刻なことが分かった。
2.

科学的な管理漁業という面では、日本は海外に比べて遅れている

ノルウェーは、管理漁業のためのデジタル化が非常に進んでいて、漁業生産組合のIT部門の規模が大きく、AIを活用している。
3.

漁場や漁獲高を予測するシステムも開発が進んでいる漁獲制限を守るためにはどこの漁場でどの魚種がどれくらい獲れるかの予測が重要。漁獲量を全体で制御し、稚魚などを育て高値で取引される大物だけを獲ることで継続的な漁業が可能になることが分かった。
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

調査からわかったこと
1.

海の問題はプラスチックごみだけではない

外務省のページでも海洋プラスチックの問題が取り上げられているが、水資源の問題が非常に深刻なことが分かった。
どれくらい遅れているのか？
数値やグラフが欲しい2.

科学的な管理漁業という面では、日本は海外に比べて遅れている

ノルウェーは、管理漁業のためのデジタル化が非常に進んでいて、漁業生産組合のIT部門の規模が大きく、AIを活用している。
3.

漁場や漁獲高を予測するシステムも開発が進んでいる

どれくらいの規模か？
どれくらいの人が活用しているか？

漁獲制限を守るためにはどこの漁場でどの魚種がどれくらい獲れるかの予測が重要。漁獲量を全体で制御し、稚魚などを育て高値で取引される大物だけを獲ることで継続的な漁業が可能になることが分かった。
数値的・定量的な目標が設定できないのか？

è KPI：Key Performance Indicator

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル”14.海の豊かさを守ろう”でのデータ分析活用
2021-D00
リーダー

書記

都市田 伊代都市 大輔

メ 都市 花子
ンバ 土志田 一郎

Toshi Dai
土信田 郁代本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

年代 学

サンプル

なぜ”14.海の豊かさを守ろう”を選定したか？
日本と世界の漁船漁業漁獲量の推移
12必須の⾷材● 世界では解決に向かっている課題が⽇本では解決できていない︖

AIを使った改善の仕組みは︖○ 世界的な試みはあるのか︖○

これらの疑問点を明らかにしたい︕

日本の漁獲量 （百万トン）

日本

かつては世界⼀の漁獲量○ 世界での漁業・養殖業⽣産量は増加○ ⽇本の漁業・養殖⽣産量はピーク時の⅓
○

120
世界

10100

880

660

440

2200

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

世界の漁獲量（百万トン）● 「⿂」は⽇本の⾷⽂化を語る上で0「世界の漁業・養殖業生産」(農林水産省)(hAps://www.jfa.maﬀ.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_3_1.html)のデータをもとに東京都市大学 数理・データサイエンス教育センターで作成.

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

なぜ”14.海の豊かさを守ろう”を選定したか？
日本と世界の漁船漁業漁獲量の推移
120日本）で示す
グラフ10（値数な具体的

かつては世界⼀の漁獲量○ 世界での漁業・養殖業⽣産量は増加○ ⽇本の漁業・養殖⽣産量はピーク時の⅓○● 世界では解決に向かっている課題が⽇本では解決できていない︖

AIを使った改善の仕組みは︖○ 世界的な試みはあるのか︖○

これらの疑問点を明らかにしたい︕

日本の漁獲量 （百万トン）

必須の⾷材

12
世界

100

8806604402200

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

世界の漁獲量（百万トン）● 「⿂」は⽇本の⾷⽂化を語る上で0「世界の漁業・養殖業生産」(農林水産省)(https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_3_1.html)のデータをもとに東京都市大学 数理・データサイエンス教育センターで作成.

参照したグラフのHPアドレスを記載

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

データ分析による改善とその対象となる⼈々
❖

課題︓➢➢

漁師になりたい若者が少なく、技能継承が遅れ漁獲制限の下で効率的な漁獲と収益の確保が勘と経験頼り■❖

データ分析による改善⽅法︓➢

衛星データをもとに、海況情報や漁場予測情報を提供■■❖

⿂群探知機は漁船の真下の状況しか分からない

AI技術で衛星データから海⽔温や潮流を予測・⾒える化
JAMSTECが持つ数値モデルの技術と、京都⼤学が持つディープラー
ニング画像解析の技術を組み合わせたデータ分析を必要としている⼈々︓➢➢

管理漁業の下、資源保護と収益確保・事業継続したい⼈
後継者が少ない中、技能継承をできるだけ少ない⼯数で効率的に進めたい⼈（家族や住み込みでなくても漁業を職業にできる）

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

ディープラーニングで雲で衛星情報が得られない場所の海の情報を予測（©OceanEyes Co., Ltd）

サンプル

データ分析による改善とその対象となる⼈々❖課題︓➢➢

漁師になりたい若者が少なく、技能継承が遅れ漁獲制限の下で効率的な漁獲と収益の確保が勘と経験頼り■❖⿂群探知機は漁船の真下の状況しか分からない

データ分析による改善⽅法︓➢■

具体的な数値（グラフ）で示す
AI技術で海⽔温や潮流を⾒える化
JAMSTECが持つ数値モデルの技術と、京都⼤学が持つディープラー
ニング画像解析の技術を組み合わせたデータ分析を必要としている⼈々︓➢➢

もっと具体的な数値で示す方が良い

衛星データをもとに、海況情報や漁場予測情報を提供■❖

データによる説明が必要（グラフでなくても良い）

利用している技術の説明

管理漁業の下、資源保護と収益確保・事業継続したい⼈
後継者が少ない中、技能継承をできるだけ少ない⼯数で効率的に進めたい⼈（家族や住み込みでなくても漁業を職業にできる）

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

ディープラーニングで雲で衛星情報が得られない場所の海の情報を予測（©OceanEyes Co., Ltd）
「漁業をする人」では不十分．
例えば、家業として担い手がいて、小規模であれば必要ないかも知れないサンプル

調査からわかったこと
１．海の問題はプラスチックごみだけではない

⽔資源の問題が⾮常に深刻

２．科学的な管理漁業という⾯では、⽇本は海外に⽐べて遅れている

ノルウェーは、管理漁業のためのデジタル化を推進
漁業⽣産組合のIT部⾨の規模が⼤きく、AIを活⽤

３．漁場や漁獲⾼を予測するシステムも開発が進んでいる漁獲制限を守るため，どこの漁場でどの⿂種がどれくらい獲れるかの予測
漁獲量を全体で制御し、稚⿂などを育て⾼値で取引される⼤物だけを獲る
è継続的な漁業が可能に︕︕

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

サンプル

調査からわかったこと
１．海の問題はプラスチックごみだけではない

⽔資源の問題が⾮常に深刻

２．科学的な管理漁業という⾯では、⽇本は海外に⽐べて遅れている

ノルウェーは、管理漁業のためのデジタル化を推進
漁業⽣産組合のIT部⾨の規模が⼤きく、AIを活⽤

３．漁場や漁獲⾼を予測するシステムも開発が進んでいる

どれくらい遅れているのか？
数値やグラフが欲しい

どれくらいの規模か？
どれくらいの人が活用しているか？

漁獲制限を守るため，どこの漁場でどの⿂種がどれくらい獲れるかの予測
漁獲量を全体で制御し、稚⿂などを育て⾼値で取引される⼤物だけを獲る
è継続的な漁業が可能に︕︕ 数値的・定量的な目標が設定できないのか？
è KPI：Key Performance Indicator

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

スライド資料の作成と発表について

23

pデータサイエンスのSDGsへの適⽤事例の探索がメインです．

l 既に実施されている、または実施中の取り組みを調べてください．
l 技術は事例で利⽤されている技術です．（「AI」も可．調べられる範囲で）pスライド資料はグループで⼀つにまとめてください．

l 発表内容や必要な資料をグループで相談してください．
l データに基づいて説明ができるようにストーリーを考えてください．

p発表は各⾃がグループ共通のスライドで実施します．

l グループで共通の発表原稿を作っても良いですが，各⾃でオリジナルの発表原稿を作っても構いません．
l 時間に余裕があるなら，想定問答集を作っても良いかも知れません．

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

検索⽅法について（再掲）p検索キーワードの例
l SDGsl ターゲットの⽬標番号、名前（Goal）
l “データ分析“、”データサイエンス”、“機械学習”、”Society5.0”
l 事例、取組、課題、 解決策 など．
・単語や語句を引⽤符で囲むと完全⼀致を検索
・語句の前に「-」を付けて語句を除外

è 検索を進める中でキーワードをさらに精査・追加
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24

活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

グループワーク︓活⽤事例の調査

25p解決したい課題／明らかにしたい課題
pデータ分析による改善を必要としている⼈々
èできるだけ具体的に︕（「あったらいいな」ではなく「なくてはならない」⼈々）

pデータ分析による改善事例（既に実施されている、実施中の事例）
l 利⽤しているデータ（⼊⼒情報）
l 具体的な分析技術（分かる範囲で詳細に）
Ø ディープラーニング、機械学習、回帰分析、主成分分析、多変量解析、多クラス分類

l どのような情報を提供することで改善に結びつけているか︖（出⼒情報）
l 出⼒情報を提供する⽅法や可視化⽅法（特に重要でなければ記載しなくても良い）

グループワーク

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

２⽇⽬︓詳細調査と発表⽤スライド作成
発表⽤スライドの作成⽅法
グループワーク１︓詳細調査とスライド作成
発表⽅法と評価⽅法について
グループワーク２︓スライド作成と発表練習

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

２⽇⽬︓詳細調査と発表⽤スライド作成
発表⽤スライドの作成⽅法
グループワーク１︓詳細調査とスライド作成
発表⽅法と評価⽅法について
グループワーク２︓スライド作成と発表練習

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3-1. 調査内容資料の発表⽅法について

28

結果の発表⽅法

p結果の発表（30分x2回 実施予定）
lグループの各メンバー全員が発表者になります
l発表は違うメンバーのグループで実施します。（下図参照）
l発表時間 ５分/１⼈（質疑応答１分を含む）
Ø発表グループは当⽇、Classroomにスプレッドシートを公開します．
Discussion Group

Presentation Group

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3-1. 調査内容資料の発表⽅法について

結果の評価

29

p評価の⽅法（⾃分の所属以外のグループを評価）
l１位、２位のグループ番号をGoogle Formで選択Ø１位︓10点、２位︓5点、３位︓1点とし、合計点のグループの平均点でランキング
Ø個⼈の取得点数は評価に加味します．
Øグループとしての評価は資料とリーダーからの発表（２回）で評価します．

p評価の基準l課題と結果が明確なデータに基づいて説明されているかどうか︖
キャップストーン
マイルストーン2
マイルストーン1
ベンチマーク
評価内容 課題と結果が明確なデータ ほとんどの課題と結果がデー 課題と結果が部分的にデー 課題や結果がデータに基づに基づいて説明されている。 タに基づいて説明されている タに基づいて説明されている いて説明されていない。
が、⼀部不⼗分である。
が、多くはデータが不⼗分である
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30

データに基づかない例
お⽗さん，任天堂Switch
買ってみんな持ってるんだよ

そんなことないだろ，買わないよ

データに基づかない:
⾃分の経験，勘，噂話
イラスト︓©いらすとや
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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

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データに基づく例
2018年10⽉MMD研究所が発表した調査結果によると⼩学⽣の60.7%, 中学⽣の73.8%がゲーム機を持っている．この調査時点で⼩学⽣が持っているゲーム機の36.9%がSwitchで、任天堂の2020年3⽉
発表の累計販売実績では1344万台と⽇本の3世帯に1世帯がSwitchを所有している．さらにCOVIDの⾃粛効果で多くの購買が⼩学⽣においても⾒込まれる．．．

Switch買ってので、データに基づく:データから引き出された客観的な知⾒・知識
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イラスト︓©いらすとやデータサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

２⽇⽬︓詳細調査と発表⽤スライド作成
発表⽤スライドの作成⽅法
グループワーク１︓詳細調査とスライド作成
発表⽅法と評価⽅法について
グループワーク２︓スライド作成と発表練習

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