数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
v o l . 16

文理を問わず全国すべての高等教育機関の学生が、
数理・データサイエンス・AIを習得できるような教育体制の構築・普及を目指します。
同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材
および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。

数 理・デ ー タ サ イエンス・AI 教 育 が 未 来 社 会 を 拓 く ︒

データ駆動型社会への転換を視野に、

contents「 数理・データサイエンスと大学」インタビュー●

第 17 回 九州大学 マス・フォア・インダストリ研 究 所 産 業 数 理 統 計 研 究 部 門
廣瀬 雅代 助 教 ─ シリーズ「 活 躍 する女 性 研 究 者 」─『 嫌 わ れ がちな「 数 式 」の 力 の 凄さを伝えた い 』

第 2 期（ 2022年〜）の運営体制●

数理・デ ータサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム●

コンソーシアム連携校の紹介
特集●●

政府統計データを活用し、EBPMの推進をインフォメーション●●

数理・データサイエンス・AI 教育の現状調査に関するアンケートの実施について
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムのロゴマーク制定のお知らせ

2022/09

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

第 17 回

九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所
産業数理統計研究部門

廣 瀬 雅 代 助教
─ シリーズ「活躍する女性研究者」─

嫌われがちな「数式」の力の凄さを伝えたい
近年、エビデンスに基づいた政策立案（EBPM）の重要性が認識され始めている。その 礎となる根 拠 資 料 の 作 成に貢 献 可 能な、高精度な統計的推定手法の研究と確立を目指す廣瀬雅代氏に、統計数理の魅力と可能性について聞いた。

ずっと興味を持っていました。新薬を生み出すことで人をブラックホールを捉えた画像にもデータサイエンスの知恵が詰まっている

救うことができる、
その役割の大きさに魅せられたのです。
大学院への研究室訪問の時期に、両者を結びつける統計学の存在を知りました。ある研究室の複数の先輩が製薬会社の統計解析職で活躍している、ということを知り、

─ 廣瀬先生は、九州大学のマス・フォア・インダストリ

統計を学んでみようと思いました。

研究所
（IMI）
に所属されています。

はい。数学を応用して産業技術に活かし、課題を解決

私の当時の学部時代の学科には確率論の授業はあった

することを目的とした研究所です。2021 年度までの 3 年

ものの統計学の基礎の授業はなく、統計学についてはほ

間、IMI に在籍しながら数理・データサイエンス教育研究

とんど知りませんでした。私が学生の頃は、統計学を基センターの特プロ助教をしていました。九州大学の数理・礎から学べる学科はまだ少なかったのです。その点、早データサイエンス教育研究センターはいろいろな学部にい時期から統計学に触れられる今の学生の環境はうらや

専任教員を配置するシステムをとっているのです。そのましいですね。

おかげで多様な分野の価値観を共有でき、様々なデータサイエンスの可能性を見出すことができます。現在私は

─ 講義で工夫されていることはありますか。

IMI の専属ですが、数理・データサイエンス教育研究セン

理学部や工学部の 2、3 年生に統計の基礎を教えていターの活動にも引き続き協力したいと思っています。

ますが、学生の興味を引くため、最初の講義やその途中に統計やデータサイエンスがさまざまな分野でどのように使われ、役立っているか、そのときどきのトピックを用い─ ご自身が統計やデータサイエンスを学ぼうと思われたて伝えるようにしています。

のはどのような理由からですか。

例えば、天文学系の学科への講義では、ニュースになっ数学の純粋さ、抽象性が好きでした。一方で、薬学にも1

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

た「ブラックホールを初めて捉えた画像」について取り上いと推定されるケースも実際に起こりえます。そこで私げました。地球上の 8 つの電波望遠鏡で観測したブラッは、その推奨されている手法と予測誤差などの統計的精

クホールのデータを使ったものですが、実はそこには統度をほぼ同等に保ちながら、不適解が出てしまわないよ

計、機械学習、最適化などで研究されている手法も活用さう工夫した手法を考え、妥当性・信頼性を数学的に証明しれ、逆行列の存在性とも関連していることを、簡単に説明た上で発表しました。うまく証明できた時の喜びは、ひしました。

としおでした。
もう一つ、私が面白さを感じているのは、統計数理を使えば計算量を減らすこともできるということ。今はコン

社会の課題解決にダイレクトに貢献する統計学

ピュータの処理能力が上がり、計算量の多い手法を用いても素早い処理が可能になってきています。けれども計算負担のある手法を使うにはコストがかかりがちです。そこにお金をかけられない地域や貧しい国はデータがあっても活─ 現在、どのような研究に取り組まれていますか。

統計数理の分野で、小地域ごとの特性値を統計的に推用できないかもしれません。統計数理を駆使して精度を測する手法の研究をしています。その中でも、地域の状維持しながら計算量を減らすことができるのであれば、そ態を細かいエリアで見ていくときに、データが少なけれのテーマに挑戦してみる価値は十分あると思っています。

ば、他の地域のデータを活用し、統計的モデルを介して推定することに興味を持っています。そうした際に用いる、裏付けをとることの重要性
数式がなければ検証する術がないかもしれないより高精度な推定法の開発、精度保証そして確立を目指しています。
アメリカは貧困問題の対策に数理面からも力を入れているように見えます。アメリカへの留学時に受け入れてくれた先生が、地域ごとに貧困率などの推定値を出した

─ データサイエンス教育について、感じていることはあ

詳細なマップ作成の重要性を語ってくれました。そのりますか。

地域全員からはデータを取れないので、精度良く推計でやはり、学生の中には数式に抵抗がある人も少なくありきる統計的な手法を適用してマッピングするのですが、ません。一部の研究者にさえ、数式や数学は役立たない、

それを見て、統計学はこうして社会の課題解決に役立っと言われたこともあります。その点、少しでも数式を用いているのだと改めて気づかされました。将来的には「証てもっと数理の力を伝えるような努力や教育も重要だと

拠 に 基 づ く 政 策 立 案 」（EBPM：Evidence Based Policy

感じています。自然現象や社会現象は数式で表し解釈す

Making）に向けたより有用な統計的推測法の発展可能性

ることもできます。すると、社会の課題を数学的に扱い、を吟味・確立し、社会に貢献できたらと考えています。

問題解決に導くこともできる。
「数理」の力は凄いのだということだけでも、何とか伝えたいと思っています。
そのために、単に数式だけを説明するのではなく、その背─ 統計数理のどのようなところに面白さを感じますか。

仮説を立て、数学的な証明をもとに、社会を少しでも良後の意味も含めて説明するよう心掛けています。例えば、くすることにつながる手法が考案できたときは嬉しいで

線形単回帰分析で最小二乗法を用いた場合における「決すね。
「社会の役に立つこと」が、私の研究の糧の一つに定係数（R2）」もそなっています。

う。回帰式が観測値証明は多くの時間を要する大変な作業です。
「この統にどのくらい当ては

計手法は数学的に妥当性・信頼性がある」ということを確まっているかを見る

認する作業は、新しい定理をつくるにほぼ等しい。時間

指 標 で、0 か ら 1 ま

はかかりますが、やりがいは大きいです。

での値をとり、1 にまた、問題の発生を抑えつつ、統計的な精度を保つ ( リ

近いほどいまある

スクを抑える ) ことも重要です。例えば、統計ソフトウェ

データへの当てはま

アの中で推奨されている手法でも、推定値が現実的な値

りがよいことを示し

でない「不適解」が出てしまい、それによって地域差がなます。
2

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

じます。私が博士課程に進もうと決めたときにも、「女の子だから」と反対されたことがあります。それでも私の場合は、家族のほとんど ( 特に母や祖父 ) が応援して背中を押してくれましたし、今はさらに夫の理解もあります。
環境に恵まれていたと最近よく実感します。地方では、県外に出すことすら抵抗がある家庭も少なくないように思います。そうした旧来の風土を一から変えていくには相当の時間がかかると思います。
それを教える際、なぜ 0 ≦ R2 ≦ 1 になるのかを少しでまた、これも私の経験からなのですが、女子学生の中にも数式を使って解説するようにしています。例えば決定は周囲にロールモデルとなる優秀な女性の先生が少ない

係数は、A ＝ B ＋ C の関係式を満たすような、ある非負と、不安に襲われることもあるかもしれません。「この道の A、B、C に対し R ＝ として定義されます ( ちなみに、に進んではたして女性の自分がやっていけるのか」と。

A、B、C はそれぞれデータの散らばり具合、B は回帰式ですから、まずは理工系の科目を教える優秀な女性の先に基づく予測値の散らばり具合、C は残差の散らばり具

生を、大学だけでなく、中高でも増やしていく ( 中高では合として解釈できます。)

生徒指導の重みが非常に大きいので基準は異なるかもし2

ここで、A>0 のときを考えます (A=0 の場合は問題がれませんが )。
「鶏が先か卵が先か」かもしれませんが、女生じるため除外しています )。つまり、「B≥0, C>0」または性の先生が、当たり前に難しい数式を解いているのを見「B>0, C≥0」です。もし B≥0, C>0 であれば、 も０以上にれば、「女性だから」というバイアスを弱められるのではなるので 0 ≦ R = ですね。しかも、というのは A におけないでしょうか。

2る B の割合ですが、A は B と C を足したものなので常に数学や統計、データサイエンスの分野は、紙と鉛筆、そB より大きく、B<A になる。ということは <1 が成り立

してパソコンがあればどこでも取り組むことができるとちます。同様に、B>0, C≥0 であれば 0<R = ≦１になり思います。今はコロナ禍で講義もオンラインが多くなり、ます。よって、2 つの可能性を考えて 0 ≦ R = ≦ 1、つま私も自宅で仕事をする時間が増えています。データサイり 0 ≦ R2 ≦ 1 ですね、という具合に説明します。こうし

エンスの分野は理工系の中でも女性が進出しやすい分野たことも少ない数式で表すことができるのです。

だと思いますよ。

2

2

よく入門書で、あえて一切数式を出さないで解説していることを “ 売り ” にしているものもありますが、逆にそれはもったいないと私は考えます ( もちろん、状況にもProfileよると思いますが )。
データサイエンスでは、なぜそうなるかが非常に重要な点です。一切数式が書かれていなければ、言葉で説明されたことを鵜呑みにするしかありません。もし間違っていても、検証する術がないかもしません。また、言葉には誤解を生む余地があり、数式の意味を言葉で説明して間違ってしまうケースもあります。
数式は考える糧です。また数式はユニバーサルでもあります。私が留学した時も、当初は英語がよくわかりませんでしたが、数式なら理解できました。嫌われ者の数

ひろ せ

まさ よ

廣瀬 雅代

式の重要性をもっと伝えていきたいと思っています。

統計数理研究所 データ科学研究系助教などを経て、2019 年
から九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所助教。統計的理論を用いた小区分ごとの統計的推測法の研究や、その応用に携わる。さらに証拠に基づく政策立案（EBPM：Evidence
Based Policy Making）に向けた統計的推測法の確立を通し、社会貢献を目指している。著書に「サンプリングって何だろう―
統計を使って全体を知る方法」（共著、岩波書店）。

─ データサイエンスの分野では女性の研究者がまだまだ少ないのですが、女性を増やしていくにはどうすればいいのでしょうか。

周りの環境も大きな要因の一つになっているように感3

数理・データサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム
第 2 期（2022年～）の 運営体制

東京大学 数理・情報教育研究センター 教授
企画推進 WG 主査（カリキュラム分科会主査／調査研究分科会主査）

河合 玲一郎
数理・データサイエンス・AI 教育の強化、全国展開に当たっての諸課題について、各分
科会や大学等の設置形態を越えて横断的な企画・検討を行うことを目的とした「企画推進ワーキンググループ」が新設されました。コンソーシアム第一期における活動を通して、実に多くの課題を認識するにいたりました。全国の大学等の数理・データサイエンス・AI
教育の実施状況の把握、経産省の地域プラットフォーム事業との連携、数理・データサイエンス・AI 教育を教える
教員不足の解消、情報系人材の適切な定義、海外の情報系の定義、授業・カリキュラム例の調査共有と、第二期における活動方針は極めて多岐に渡ります。これらの課題に適切に対応するために、既存の三分科会「カリキュラム
分科会」「教材分科会」「教育用 DB 分科会」に加え、「調査研究分科会」を新設いたしました。
「カリキュラム分科会」は、特定分野会議と連携して、分野別モデルカリキュラムの策定支援をしてまいります。また、高等学校指導要領改訂を考慮したモデルカリキュラムのフォローアップ・必要に応じた見直しも検討していきます。「教材分科会」と「教育用データベース分科会」につきましては、より効果的に教材とデータをセット提供するために、今後は合同で活動していく予定です。新設の「調査研究分科会」につきましては、大学・企業等のニーズ把握、把握のための仕組みの検討、海外動向調査の企画・実施、教育状況調査の企画・実施を
直近のミッションとして活動を進めていきます。第一期に引き続き、第二期の分科会活動につきましても皆様のご協力のほどよろしくお願い申し上げます。

文部科学省 高等教育局専門教育課 課長補佐

木谷 慎一 氏
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムは、 第二 期に突入し、実施校やコンソーシアムの運営体制等、新たに見直しを行いました。特に、本教育における政策課題や実施に際しての課題等を解決するために「企画推進ワーキンググループ」を設置し、積極的に議論・検討を行ってまいります。
私が本年度に数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムに対して期待すること、一緒に皆様方と実施していきたいこととして、特に二点ございます。
一点目は、各地域ブロック代表校が大学等の数理・データサイエンス・AI 教育の状況や実施できていない場
合の課題等を把握していただきたいと思います。その課題等の解決が多くの大学等の数理・データサイエン
ス・AI 教育のプログラムを実施につながることを期待します。
二点目は、経産省を介した企業との連携です。企業が求める人材を養成するためには学生と社員の交流が重要であり、大学の授業や企業のインターンシップ、講師派遣等の実施をしたいと考えております。
この二点の活動の実現に向けて、第一期に引き続き、皆様方のお力添えのほどよろしくお願いいたします。

4

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
第 2 期 運営体制

総会

（2022年度）［会員校・文科省］ ※全会員校による情報共有等

拠点校・特定分野校連絡会（拡大運営会議）［拠点校・特定分野校の代表者・文科省］

運営会議［拠点校・ブロック代表校の代表者］

企画推進WG※必要に応じて別途WG、SWG等を設置

分科会

特定分野会議カリキュラム分科会

特定分野会議（理工系）

教材分科会

特定分野会議（人社系）

連携

教育用データベース分科会

サイバーセキュリティ推進校会議

調査研究分科会

ダイバーシティ推進校会議

地域ブロック会議
北海道ブロック会議事務局

東北ブロック会議関東ブロック会議東海
ブロック会議北信越
ブロック会議近畿ブロック会議中国
ブロック会議

四国ブロック会議

九州・沖縄
ブロック会議東京大学数理・情報教育研究センター

総会

カリキュラム分科会

全会員校による情報共有等を行うことを目的とします。

モデルカリキュラムの策定・フォローアップに関する企画・検■ 全ての会員校

討を行います。

拠点校・特定分野校連絡会

教材分科会

文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推モデルカリキュラムに対応した教材の収集・開発、大学等が活進」に関する情報共有・連絡調整を行うことを目的とします。

用できる環境の整備を行います。

■ 文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」の選定校の代表者並びに文部科学省担当者

教育用データベース分科会
実データ・実課題を収集・整備、大学等が活用できる環境の整

運営会議

備を行います。

社会・国際的動向や政策を踏まえたコンソーシアム全体のミッション・活動計画の策定・見直し、分科会の設置及びミッショ

調査研究分科会

ンの策定、分科会横断又は分科会ミッションを超えた検討事項

数理・データサイエンス・AI 教育に関わる現状やニーズ等の把への対応、地域ブロックの活動・課題等の共有、会員校の入会握を行います。

及び退会に関する審議等を行うことを目的とします。
■ 拠点校・地域ブロック代表校の代表者

特定分野会議

企画推進 WG

各分野（理学、工学、農学、医学・歯学、薬学、社会科学、人

数理・データサイエンス・AI 教育の強化、全国展開に当たっ

文科学及び教育学）におけるモデルカリキュラムの構築、応用
基礎レベルを想定した各分野における教材開発やデータベースての諸課題について、各分科会や大学等の設置形態を越えて横等の教材コンテンツの収集、構築、収集した教材コンテンツ等

断的な企画・検討を行うことを目的に設置します。

の地域ブロックへの共有などを目的に設置します。

分科会
地域ブロック代表校と連携し、各地域の状況を把握するスキー特定分野会議（理工系）

ム作りや教育状況調査（第３回）など、全国の大学等の数理・■ 文部科学省が指定する特定分野校（北見工業大学、秋田大学、山データサイエンス・AI 教育の実施状況を把握すること、経産省

形大学、
茨城大学、
宇都宮大学、東京医科歯科大学、
電気通信大学、
長岡技術科学大学、富山大学、静岡大学、島根大学、香川大学、九州工業大学、鹿児島大学）＋担当拠点校：大阪大学の地域プラットフォーム事業と連携し、企業研修と大学の教育プログラムとのマッチングを行うこと、数理・データサイエン
ス・AI 教育を教える教員不足の問題や FD プログラムの開発な

特定分野会議（人社系）

どを行うこと、海外動向調査などを行うことなどを目的に必要■ 文部科学省が指定する特定分野校（お茶の水女子大学、金沢

大学、和歌山大学、琉球大学）＋担当拠点校：滋賀大学

な分科会等を設置します。

5

サイバーセキュリティ推進校会議

ダイバーシティ推進校会議

サイバーセキュリティ分野の教育強化、他大学等への普及・展

ダイバーシティ推進に資する取組の他大学等への普及・展開に開、enPiT 事業との連携等に関する推進校間での企画・調整を関する推進校間での企画・調整を行います。

行います。

■ 文部科学省が指定する推進校（お茶の水女子大学、静岡大学、

琉球大学）＋ 担当拠点校：筑波大学■ 文部科学省が指定する推進校（北見工業大学、
電気通信大学）＋ 担当拠点校：東京工業大学

上記の体制のもと、以下のメンバーで活動を開始いたしました。

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム WG・分科会委員名簿
WG・分科会名

ＷＧ

企画推進 WG

カリキュラム分科会

教材分科会

分科会

教育用
データベース分科会

調査研究分科会

大学名

氏名

所属・役職

備考

東京大学

河合

玲一郎 数理・情報教育研究センター 教授

京都大学

林

和則

国際高等教育院附属データ科学イノベーション
教育研究センター 教授

北海道大学

大鐘

武雄

数理・データサイエンス教育研究センター
副センター長 教授

滋賀大学

清水

昌平

データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター 教授

大阪大学

中澤

嵩

数理・データ科学教育研究センター 准教授

九州大学

内田

誠一

数理・データサイエンス教育研究センター長 教授

東京大学

河合

玲一郎 数理・情報教育研究センター 教授

京都大学

林

和則

国際高等教育院附属データ科学イノベーション
教育研究センター 教授

副主査

滋賀大学

清水

昌平

データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター 教授

主査

九州大学

内田

誠一

数理・データサイエンス教育研究センター長 教授

副主査

筑波大学

川島

宏一

システム情報系 教授

大阪大学

中澤

嵩

数理・データ科学教育研究センター 准教授

主査
教材・DB
統合主査

北海道大学

大鐘

武雄

数理・データサイエンス教育研究センター
副センター長 教授

副主査

東京工業大学石井秀明

情報理工学院情報工学系 教授

東京大学

河合

玲一郎 数理・情報教育研究センター 教授

京都大学

原

尚幸

国際高等教育院附属データ科学イノベーション
教育研究センター 教授

東北大学

磯邉

秀司

データ駆動科学・AI 教育研究センター（データ科学教育 研究部門長）准教授

名古屋大学

駒水

孝裕

数理・データ科学教育研究センター基幹教育部門
准教授

神戸大学

小澤

誠一

数理・データサイエンスセンターセンター長 教授

広島大学

向谷

博明

AI・データイノベーションセンター 副センター長
教授

主査
副主査

主査

主査
副主査

2022 年 9 月現在

6コンソーシアム連携校の紹介

コンソーシアムでは、地域や国公私立大学等を跨いだネットワークを構築し、数理・データサイエンス・AI 教育の全国普及に向けた活動を推進しています。
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムには、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業に選定された拠点校および特定分野校を含め、コンソーシアム会員校全体として、160 を超える大学等に参画いただいています。以下では、新たに連携校として参加された 14 大学等を紹介します。
本年度から開始された第 2 期のコンソーシアムでは、拠点校、特定分野校、連携校が一体となって実施する 9 ブ
ロックでの活動が重要になっており、多くの大学等のご参画を期待しています。連携校は随時募集していますので、連携校となることを希望する国・公・私立大学・短期大学は、各ブロック代表校までお問合せください。

● 関東■ 政策研究大学院大学 ■https://www.grips.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

政策研究大学院大学は1997年に開学した一番新しい国立大学です。

本学のデータサイエンス教育の特色は、文系のミッドキャリア学生に対都心六本木、国立新美術館の目の前という好立地に恵まれ、ここで国内外する教育に力点があるということです。国内学生は4月入学直後より、デー400名弱のミッドキャリア学生が政策科学の研鑽に励んでいます。学生

タサイエンス基礎、実践データサイエンス、計量経済学等の授業を通じての6割が発展途上国を中心とする外国からの留学生、4割が中央官庁、地

基礎的な考え方とプログラミングを学び、修士論文の執筆に備えます。外方自治体や民間からの国内社会人学生です。
また学生の７割が修士課程、国人学生についても同様の科目を10月入学直後から学べるように開講し３割が博士課程に在学しています。経歴的には大学で文系を専攻した学ています。また、関連科目として、地理情報システムやオペレーションズ・

生が多数を占めます。本学のルーツは1977年に設立された埼玉大学政リサーチの授業などもあります。この4月より、データサイエンスセンター

策科学研究科で、この研究科が発展する形で本学が創立されました。本を設置し、学生たちの相談に乗っています。本学学生は、大学院修了・職学の教育では伝統的に政策実務との繋がりを重視しています。大学で教場復帰後直ちに行政の第一線で即戦力として活躍する立場にあり、充実育研究に携わってきた教員と中央官庁等で行政に携わってきた教員とがした実戦的データサイエンス教育を推進することは、我が国の行政の将協力して充実した政策科学教育の実現を目指して日夜奮闘しております。

来にとってとりわけ重要であるという自覚を持って教育に臨む所存です。

■ 埼玉学園大学 ■https://www.saigaku.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

埼玉学園大学は、
平成 13 年
（2001年）4 月に開学し、4,000 名を超え

本学は令和３年（2021 年）４月、経済経営学部にデータサイエンスる卒業生を輩出しています。 現在は人間学部（人間文化学科、心理学

科目群を設置いたしました。２年間で学ぶ体系のため、令和４年度も科、子ども発達学科）、
経済経営学部（経済経営学科）の 2 学部 4 学科を有科目の整備を続け、全学共通科目３科目（数学２科目、情報リテラシー

し、経営学研究科（博士前期・後期課程）、心理学研究科、子ども教育学研

1 科目）、データサイエンス用専門科目４科目（プログラミングⅠⅡ、経究科の 3 研究科を置いております。教育理念として「自立と共生」を掲

済統計学、データサイエンス）、AI および経済への応用に関わる専門

げ、自らの思考を深める方法を確立して応用力と自立的行動力を養う

科目４科目（フィンテックとデジタル社会、プラットフォーマービジとともに、文化の多様性を尊重して共生する意識を養成することで、社

ネス、
AI（人工知能)、
暗号資産とブロックチェーン）を開講しています。

会に貢献する人材を養成することを目指しています。埼玉学園大学をこれらの科目は他学部生も履修可能ですが、選択科目であることと応運営する学校法人峯徳学園は、昭和 47 年
（1972 年）に設立し、令和 4 年

用基礎レベルの科目が多いため、令和５年度から、全学部生必修の「情（2022 年）2 月に創立 50 周年を迎えました。今後とも地域社会に一層

報機器の操作」と全学共通の選択科目「統計学ⅠⅡ」にデータサイエン

愛され、信頼される教育研究活動を推進するよう努力してまいります。

スのリテラシーレベルの要素を導入することにいたしました。

7

● 関東

■ 東京情報大学 ■http://www.tuis.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

東京情報大学は、1988 年に「情報」を冠した最初の私立大学（1 学

本学では、令和 4 年度より、リテラシーレベルの数理・データサイエ

部 2 学科）として千葉市に開学し、「未来を切り拓く」を建学の精神とンス・AI 教育科目「情報社会と AI」「情報リテラシー演習」「統計学」を、して、また「現代実学主義」
を教育理念として掲げ、「情報」
を教育・研究全 1 年次生の必修科目として開講しています。
令和5年度からは、
総合情報学部に、「データサイエンス学系」（データの中核とした人材育成に取り組んでいます。

サイエンス基盤研究室、生命・環境科学研究室、心理学研究室）
を設置し、現在は、２学部（総合情報学部、看護学部）、１大学院研究科（総合情報学研究科博士前期課程・博士後期課程）を有し、「情報」×「看護」を

先進的なICT 分野に加えて、データサイエンス分野の人材育成に取り組

キーワードに知と知の融合を促し、Society5.0 を実現するための諸む予定です。令和 2 年度に設置した先端データ科学研究センターにお課題を解決する教育・研究を実践しています。

ける「生命情報」「情報セキュリティ」「機械学習」「情報基盤」の４つのまた、学部の教育として教育理念を踏まえた全学共通の現代実学科

分野を中核とした研究活動の成果を活かした教育も実践していきます。

目「情報社会と AI」「情報リテラシー演習」を配置し、情報学及びデー

今後は、全学レベルでの応用基礎レベルのモデルカリキュラムを構築し、データサイエンス・AI技術が使いこなせる人材育成を目指していきます。

タサイエンス・AI の基礎について学んでいます。

■ 東海大学 ■https://www.u-tokai.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学では、全学生がその専門分野を問わず、自分の興味にあわせて学

東海大学は 1942 年に学園を創立。翌 1943 年静岡県清水市（当時）に、東海大学の前身である航空科学専門学校を開設したことに始まり

ぶことのできる情報分野の授業開講を積極的に進めています。さらにます。その後1946年に旧制大学令により東海大学が認可されました。

2021年度より「東海大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」

当時の文部省に提出された大学認可申請書には、人文科学と自然科学（TMDA）の全学展開を開始しました。このプログラムは、コロナ禍をの融合による確固たる歴史観、国家観、世界観を把握せしめるとあり

通じて蓄積した遠隔授業のノウハウを活かし、全国各地のキャンパます。これが本学の「文理融合」の教育理念となっています。

スから受講できるようにしているほか、このプログラムでの学びをスタートとして、
プログラミング・ネットワーク・セキュリティといった情

創立者松前重義が掲げたこの建学の理想、建学の精神に基づき、知識偏重教育を取らず幅広い視野と柔軟な発想力を持つ人材の育成を目指

報通信技術の基礎から、その社会実装に向けた実践に繋げることがでしています。教育・研究機関として人材、知識、技術、機能を有し、全国にきるカリキュラムデザインに特色があります。今後は学内各学部学科

キャンパスを展開する総合大学として常に教育改革を推進し、最新のにおける専門教育との連動によって、学習効果の向上を実現していく

研究に取り組むと共に、その成果の社会への還元に努めてまいります。

とともに、学外各機関との情報共有・協働も積極的に進めていきます。

■ 東京医療保健大学 ■http://www.thcu.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

東京医療保健大学は、2005 年に開学した医療系大学です。看護学科

本学では、2021年度から「ヘルスデータサイエンスプログラム(HSP)」

は校地ごとに5 学部に分かれ、収容定員1,960 名と日本で最大の看護師を開始しています。HSPでは、情報リテラシーやデータサイエンスのよう養成施設となっています。医療保健学部（東京都）には、看護学科に加えな基礎科目を必修とし、データサイエンスを用いた具体的な課題解決や、て医療栄養学科、医療情報学科を擁し、管理栄養士や情報処理技術者なその際の倫理的課題については、
全学部で同一の学修目標としながらも、
こ

どヘルスケアにかかわる幅広い人材を養成しています。本学は建学のれらを学ぶための事例等については学部・学科の専門性を踏まえた授業展

精神に「知識社会が実現すると予想される21世紀」において「社会が抱開としています。本学には多様な設置母体の関連病院がありますが、そのえる様々な課題に対して新しい視点から総合的に探求し解決すること一つはNTT 東日本関東病院であり、NTTグループとは幅広い交流がありの出来る人材の育成」などを掲げ、知識社会における課題解決をとりわます。そこで 2021年度の授業では、NTTドコモのエバンジェリストにもけ重視してきました。そこで学長の直轄組織である学長戦略本部に「共講義をお願いし、より身近な話題を通じてデータサイエンスを学べるよう通科目ワーキンググループ」
を設け、すべての学部・学科の学生が獲得すに工夫しています。今後も学長のリーダーシップにより産学連携の取組をべき知識・技術やそのための授業設計について議論を行っています。

加速し、理論と実践をつなぐHSP運営に努めていきたいと考えております。

8

● 北信越 ● 東海

■ 信州大学 ■https://www.shinshu-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

信州大学は 8 学部
（人文、教育、経法、理、医、工、農、繊維）で構成され信州大学では、全学部生にリテラシーレベルの数理・データサイエています。全学部 1 年次生（医学部医学科は 2 年次まで）
は、松本キャ

ンス・AI 教育を行う体制を整えるため、令和 4 年度にデータサイエンス

ンパスに集い、
全学教育機構の実施する共通科目を受講します。

リテラシー科目を選択科目として開講し、検証を行った上で、令和 5 年

信州大学のカリキュラムは、共通教育と専門教育の 2 本の柱から度入学生から必修科目として開講する計画を進めています。この実なっています。共通教育では、「他者と協働して主体的に学ぶ能力を

現により、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認

育成する」、「思考力・判断力・表現力を育成する」、「大学教育の基礎と定制度（リテラシーレベル）」の認定を取得することを目指しています。

なる知識・技能を育成する」という 3 つの方針のもとで実施していま

また、工学部を中心として複数の学部が協力し、文部科学省「数理・す。全国各地の文化、留学生との交流による外国文化や、8 学部の多データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」の様な考え方に触れる機会が数多くあります。自然豊かな環境のもと、認定を取得するための準備も進めています。こちらでは、各専門課程

充実した教育プログラムで学びながら、様々な文化で育った仲間と交におけるデータサイエンス要素の組込みや、地域・医療機関・教育機関

流することで、幅広い見識と教養を身につけることができます。

が有する大規模データを活用した PBL 演習も視野に入れています。

■

岐阜聖徳学園大学■
岐阜聖徳学園大学短期大学部
http://shotoku.ac.jp

大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

岐阜聖徳学園大学及び岐阜聖徳学園大学短期大学部は、聖徳太子の本DX推進センターは、DXの地域インフルエンサーを目指し、学内の「十七条憲法」の第一条にある『以和為貴』や「平等」「寛容」「利他」とい

DX推進教育・研究にとどまらず、地域のみなさまが、それぞれの分野でのう仏教の精神に基づき、世界で活躍できる力を養うのと同時に、相手のDXを実現するための支援を行うシンクタンクとして設立されました。
体制の中核には「AI・データサイエンス事業」を位置づけ、AI やデー

気持ちを尊重できる人間性を高める教育に力を注いできました。そして、

タサイエンスの専門研究者を配置します。

岐阜聖徳学園大学は 2022年に開学 50 周年を迎えます。
海外留学、教育体験、AI技術の取得などの実践教育を通じて、高度な

短期的には、その専門研究者を中心に、AI・データサイエンスを活

専門性を習得できる教育環境を整える一方で、学部横断型の教養教育用できる人材を育成、輩出することを目標とします。また、その目標「Yawaragi Basis」を開講し、異なる学部の学生が一緒に学ぶことで「共にを達成するために、岐阜聖徳学園大学／岐阜聖徳学園大学短期大学部「数

支え合い創造し未来を切り拓く力」を育んでいます。そして、デジタル活理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）
プログラム」を設け、当用を求める社会のニーズにあわせ、この度、全学生を対象とした数理・デー

該プログラムの受講を通して、学生生活や卒業後の社会生活において、数タサイエンス・AIの教育に資するためにDX 推進センターを開設しました。

理・データサイエンス・AIを活用し、社会に貢献できる人材を育成します。

■ 愛知医科大学 ■https://www.aichi-med-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

2022 年、愛知医科大学は創立 50 周年を迎えました。1980 年度に本学の学部教育は、医学部と看護学部に分かれて実施しています。

大学院医学研究科、2000 年度に看護学部、2004 年度には大学院看

数理・データサイエンス・AI 教育への取組は始まったばかりですが、両護学研究科が設置され、現在は 2 学部 2 大学院研究科体制で教育・研学部について概要を説明します。

究活動を進めています。1972 年の開学以来、半世紀にわたって、「高

医学部においては、1 学年次の授業が中心となります。情報系の度で先進的な知識・技術の修得に留まらず、情緒と品格を備えた医療

複数の科目において、データ利活用における留意事項やデータ処理・人」の育成に取組み、これまでに全国で活躍する 4,400 人以上の医師社会で活用されているデータの講義を行っています。その他、2 学と 1,800 人以上の看護師・保健師を輩出してきました。

年次〜 4 学年次までの学年縦断の「選択講座」において、「機械学習入社会を取り巻く環境から、医療や医学教育を取り巻く環境まで、様々な門」を開講しています。看護学部においても、1 学年次の「情報科学」

物事が急激に変化を続ける今、どんなに社会や時代が変わっても、そうしおよび「統計学」において、データリテラシーの教育を行っています。

た時代の変遷を見据え支える、次世代の人材育成を大切な使命として、

今後は、両学部の教学部門の連携を強化し、モデルカリキュラム（リ次の50 年に向けより充実した医学教育環境の構築を進めていきます。

テラシーレベル）の実施が可能となるよう、準備を進めてまいります。

9

● 近畿 ● 四国

■ 京都精華大学 ■https://www.kyoto-seika.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、1968 年に京都精華短期大学を開学し美術科・英語英文科

本学では、入学者全員がデータに基づいて正しく判断できる力を身を設置、1979 年には京都精華大学を開学し美術学部に造形学科、デに付けるために「データサイエンス入門」を履修します。内容は、「デー

ザイン学科を設置しました。その後、人文学部人文学科、大学院など

タサイエンスについての基礎的知識」、「現代社会におけるデータサイを設置、開設してきました。現在は、国際文化学部、
メディア表現学部、エンスの活用」、「自身の専門分野において必要なデータと分析方法」

芸術学部、デザイン学部、マンガ学部の 5 つの特色ある学部と大学院 4などです。同じく、「情報と倫理」、「情報科学概論」も履修し、倫理的な研究科を有し、表現を通じて社会に貢献する人材の育成を行っていま

側面、情報科学的側面からのアプローチも行えるように配慮しています。また学外施設として、京都国際マンガミュージアムを京都市と共す。データサイエンスには、分析対象となるドメインの知識が欠かせ同運営しています。

ません。本学に学ぶ学生がデータサイエンスの素養を身につけるこ

初代学長である岡本清一は、「自由」を探求する中で、「人間尊重」「自とで、それが人文系及び芸術系の専門知識と結び付き、従来にない学

由自治」をうたった覚書を建学理念として提示しました。創立から

問分野や表現へのアプローチが誕生するのではないかと楽しみにし50年以上経過した今も、その理念は教職員、在学生に息づいています。

ています。

■ 畿央大学 ■https://www.kio.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

畿央大学は 1946 年に創設された冬木文化服装学院をルーツに持本学は昨年度、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログ

ち、2003 年に開学した大学です（来年度は開学 20 周年の節目を迎え

ラム（MDASH）リテラシーレベル」の認定を受けました。本学ではます）。健康科学部と教育学部の 2 学部 5 学科を有しています。
「徳2014 年度から全学生への貸与 PC 導入を開始し、「自ら学び、考える力をのばす」「知をみがく」「美をつくる」という建学の精神に基づき、を身につけさせる」ことを基本的なスタンスとした情報教育を、教職

健康・教育の分野で活躍できる専門的職業人の育成に取り組んできま一体となって行ってきました。その取り組みの基幹ともいうべき全した。全学生への貸与 PC 導入や授業支援型 LMS「OpenCEAS」の全

学必修の教養科目「情報処理演習Ⅰ・Ⅱ」では「問題解決パターンの会

学的活用など先進的な取り組みにより、想定外のコロナ禍によるオン

得」「能動的学修」「情報セキュリティ」「ICT 活用の背景にあるモデ

ライン授業展開にもスムーズに対応することができました。これかルの理解」「対象や処理の仕組みの理解」「統計学」「データサイエン

らも新たな時代において求められる次世代型教養ともいうべき「数ス及び AI 利用・活用の理解と演習」などの演習を通じて、大学での専理・データサイエンス・AI」の素養を学生が身につけられるような取り門的な学びの基盤となる情報処理能力の涵養に努めています。

組みを推進していきたいと考えています。

■ 徳島大学 ■https://www.tokushima-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

阿波おどりで有名な徳島市中心部に位置する本学では総合科学、

本学では、教養教育で実施している必修科目「情報科学入門」と選択

医、歯、薬、理工、生物資源の６学部で学部生約 6,000 名、創成科学、

科目「データサイエンスへの誘い」を組み合わせることで数理・データ

医学、口腔科学、薬学、医科栄養学、保健科学の６研究科で大学院生約

サイエンス・AI 教育プログラム認定制度 ( リテラシーレベル ) に対応さ

1,500 名が勉学に励んでいます。本学の理念に掲げる進取の気風に基せました。また非医療系の大学院において「データサイエンス」の演習づき充実した教育研究が行われており、ノーベル物理学賞受賞の中村

授業を必修化しております。これらの結果、AI 人材の育成という時代

修二氏をはじめ多くの優れた人材を輩出してきました。

の要請に応えた教育を実施しています。さらにデザイン型 AI 教育研究

全学的なAIデータサイエンス教育への取り組みも顕著で、学生のノートパソ

センターが主体となり、AI・データサイエンスの普及を推進していま

コン必携化を推進し、全学共通必修科目「情報科学入門」
において、コンピューす。センターは AI 教育推進部門、AI 研究開発部門、AI 社会実装部門

タリテラシーのみならず、AIデータサイエンス教育の基礎を全学生に講義してで構成され、各部門の取り組みとして AI・データサイエンス学修のためいます。さらにデザイン型AI教育研究センターでは、地域に向けたAIデータサの動画の配信・整備、AI 研究勉強会、小中高生を対象として「デザインイエンス教育を展開しており、今後の社会貢献にも期待が寄せられています。

型思考」
や「高校情報I」の素養を学ぶ「とくぽんAI塾」を行なっています。

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● 四国

● 九州

■ 高知大学 ■https://www.kochi-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は 1949 年に設立された旧高知大学と 1976 年に設立した高知本学では、2021 年度に共通教育の中に数理・データサイエンス・AI

医科大学が 2003 年に統合した総合大学で、現在は人文社会科学部、教教育リテラシーレベル教育プログラムを構築しました。これは、１年育学部、理工学部、医学部、農林海洋科学部、地域協働学部の６学部か次の必修科目である「情報処理」で２コマ分実施してきた「導入」「心得」に相当するコンテンツに加えて、「導入」「心得」を担う科目群 A とら構成されています。
本学のある高知県は豊かな自然環境に育くまれる一方で数多くの「基礎」を担う科目群 B からそれぞれを１科目を選択履修することに社会的な課題が山積している地域です。本学は、このようなフィーより数理・データサイエンス・AI 教育リテラシーレベルの修得を認定

ルドを生かし、実践的な学習経験を通じて、学生自身が自ら考え、創するものです。今年度には新たにデータサイエンスセンターを設立

造を指導することのできる人材の育成を目指した Super Regional

し、これを中心として、リテラシーレベル教育を再編して２科目４単

University を目標に掲げた教育を行なっています。

位を全学必修化するとともに、応用基礎レベルの部局単位の整備を進める予定です。

■ 活水女子大学 ■https://www.kwassui.ac.jp/university/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

活水女子大学は、1879 年にエリザベス・ラッセル宣教師が「活水女学2021年度入学生より、「Kwassui M-DASH Literacy」と名付けた“教養”

校」
を創立以来143年、長崎の地で「女性の自立と自律」
を指向した教育をとしての数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを始動しました。

実践しています。現在は、4 学部（国際文化・音楽・健康生活・看護）7 学

このプログラムは、
教養教育科目と一部の学科専門科目を中心に構成し科（英語・日本文化・音楽・食生活健康・生活デザイン・子ども・看護）1研ています。数理・データサイエンス・AI 技術について、①私たちの生活

究科（文学研究科）を擁する女子総合大学となり、人文社会科学系・自然に密接に結びついていることが説明できる、②日常生活や社会のあらゆ

科学系・芸術系の各学科において専門的教育を行い、地域社会・国際社会

る課題解決に資する有用なツールであることが説明できる、③活用するに広く貢献するビジネスパーソンや高度専門職人材を輩出しています。

にあたって配慮すべき倫理的課題や情報セキュリティに関する知識・技教学組織は “ 総合大学 ” を冠するにふさわしい学部・学科構成です

能を身につける、④社会で活用されている実データを題材に、「データをが、総学生数は 1,023 名（2022 年 5 月 1 日現在）と小規模な大学です。

読み、
説明し、
扱う」
といった一連の作業を実践できる、⑤アルゴリズム・

専任教員一人当たりの在籍学生数は 12.6 人と少なく、学生一人ひと

データ構造・プログラミングに関する基礎的知識・技術を活用できる、とりに対して、
きめ細やかな教育・研究指導を行っています。

いう5つの学習到達目標を掲げ、教育プログラムを実践しています。

■ 九州ルーテル学院大学 ■https://www.klc.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は、キリスト教主義の女子学校を前身とし、「感恩奉仕」に基づ

本学は、2023 年度より共通教育の一環でデータサイエンス・AI 教

いた人格の涵養を礎にして、リベラルアーツ教育と教育・保育、医療・育プログラムを開始し、①データの適切な取り扱い、②データの数理

福祉、地域社会・文化の向上に資する人材の育成を理念としています。

的処理と可視化、③統計学を用いたデータ加工、④ AI やネットワーク

また、本学の組織と教育課程は 2023 年度より改編し、その一環で、各の利活用、⑤基礎的なプログラミングに関する知識・スキルを修得で専門領域につながるデータサイエンス・AI 教育プログラムを開始する

きるよう準備しています。特に、数理が得意でなくても、ネットワー

予定です。このプログラムや科目をより豊かで実社会に活かされる

ク、web サービス、AI の活用に高い関心をもつ学生がいることを想教育内容にしていくことは、本学の課題の１つになっていくと思いま

定し、④や⑤の知識・スキルを修得できるようにしています。文系大す。ただ、データや AI をどう活かすかは教育の問題というより人類学の学生こそ、企業や現場でデータサイエンスや AI を柔軟に活用での抱える問題であり、そのときこそ、本学が培ってきたリベラルアー

きる「エンドユーザー」として素早く問題を解決したり新しい方法・価ツや人文学の知が生かされることも期待しています。

値を生み出したりすることが求められていると考え、本学ならではのデータサイエンス・AI 教育を検討・推進していく所存です。

11

特集

政府統計データを活用し、EBPM の推進を国勢調査や労働力調査といった政府統計データを、研究や教育目的で利用する環境整備が進められている。
どのようなデータが利用できるのか、また今後の展望について、推進に当たっている独立行政法人統計センターの高田聖治氏に聞いた。

りさらに詳細な項目で集計したり、回帰分析やクラスタ

利活用が進む政府統計データ

分析のような多変量解析の手法を用いて分析したりす
るには、集計前の個別のデータ（ミクロデータ）が必要になります。そういったニーズにこたえるのがオンサ─ 政府統計データの利用方法には、どのようなものがイト施設です。

ありますか。

国勢調査などの政府統計は、集計が終わると、省庁の統計調査として集められたデータは個人情報の塊で

ウェブサイトや政府統計のポータルサイト e-Stat で公すから、厳格な秘密保護が必要です。そのようなセキュ表されます。e-Stat は高校の教科書にも取り上げられリティをきちんと確保した上でミクロデータを利用でているので、使ったことがある方も多いのではないできる施設として、独立行政法人統計センターが各地の大しょうか。

学と協力して設置を進めており、現在、東京大学、京都大

教育目的では、各種の統計データを都道府県別や市学をはじめとして、全国18 か所に設置されています。

区町村別に整理した SSDSE( 教育用標準データセット )あらかじめ利用を許可された研究者が、入退室管理を整備しています。これを基にした統計データ分析コや遠隔監視等のセキュリティ対策がなされた施設におンペティションもあります。

いて、ミクロデータを使って様々な分析を行うことがさらに詳しい分析をするためには、匿名データの提供

できます。研究結果の持ち出しの際に、個人や企業のやオーダーメード集計といった制度もありますが、最近秘密が含まれていないか等のチェックを受けるというは、政府統計のミクロデータを研究や高等教育目的で使ことになります。

うことができる政府統計オンサイト施設の整備に力を入れています。

オンサイト施設の全国展開を─ 政府統計オンサイト施設とは、どういったものでしょうか。

政府統計調査のミクロデータを、セキュリティが確保された条件の下で、研究や高等教育目的で利用できる施設です。
政府統計調査のデータを、公表されている統計表よ12政府統計ミクロデータを使った利用実績

オンサイト施設一覧（令和４年 7 月現在）

https://www.e-stat.go.jp/microdata/jisseki

また、統計センターでも公的統計ミクロ

新潟⼤学
⾦沢⼤学

東北⼤学

データに関する研究集会を例年秋に開催し

滋賀⼤学
京都⼤学
⼤阪⼤学

群⾺⼤学

て、オンサイト施設を利用した研究者の皆様

⼀橋⼤学

から発表していただく場を設けています。

統計センター（ 昨 年 度： https://www.nstac.go.jp/use/

情報・システム研究機構

神⼾⼤学
岡⼭⼤学

多摩⼤学

⻑崎総合科学⼤学

東京⼤学

archives/event/setumeikai_20211118/

名古屋⼤学
統計データ利活⽤センター
⾹川⼤学

今年の予定も統計センターウェブサイト、
日本統計学会メーリングリストなどでお知らせします。
）

─ ミクロデータを使うと、どのような分析ができるの

─ 実際にミクロデータを使うには、どのような手続き

でしょうか。

が必要でしょうか。

私が駆け出しの官庁エコノミストだった頃は、林

手続きは miripo にまとめて掲載していますが、研究

文夫先生の経済企画庁経済研究所（当時）の研究プロの概要やどの統計調査のデータを使いたいか等をある

ジェクトにおける日米の家計の貯蓄行動の分析が有程度固めたうえで、まずはお気軽に統計センターにご名でした。当時は日本経済が元気だった頃で、日本の相談ください。

高度経済成長を支えた要因として、高い家計貯蓄率とオンサイト利用の手続

それに基づく企業の旺盛な設備投資が指摘されていhttps://www.e-stat.go.jp/microdata/
data-use/on-site-procedure

ました。この研究は、全国消費実態調査のミクロデー
タを使って高齢者の貯蓄行動を分析し、日本では高齢者になっても貯蓄を増やしている等の事実が明らか

正式に申請して研究計画として認められれば、あとになりました。

は、実際にオンサイト施設を管理している各地の大学

当時はセキュリティ技術が未熟だったため、ミクロ

等に、実際の利用時間等の利用申込みをしていただき

データを利用できるのは、政府関係機関での利用や政ます。

府が公募する研究プロジェクトでの利用等に限られて

統計数理研究所が中心となって「公的統計ミクロ

いました。最近の技術進歩のおかげで、大学等に所属

データ研究コンソーシアム」
が設立されており、ウェブする研究者であれば、オンサイト施設を使ってミクロ

サイトにはオンサイト利用のチュートリアル動画も掲

データを使った分析ができるようになりました。

載されていますので、参考にされるとよいと思います。

最近では、非正規雇用と経済格差の分析や生活時間

公的統計ミクロデータ研究コンソーシアム

調査を使った観光産業の分析、さらには都市計画や環http://jmodc.org/

境分野の研究などがあります。
さらに、学術研究だけでなく教育用の教材作成、修士
論文や博士論文の指導に使われた例もありますし、一橋大学とオックスフォード大学の国際共同研究で使わ─ オンサイト施設について、今後の展望を教えてくだれたこともあります。

さい。

政府統計ミクロデータを使った利用実績は、社会還まずは、オンサイト施設の全国展開を推進していき元の観点から、公表が義務付けられており、ミクロデーたいと考えています。現在、北海道と沖縄にはオンサ

タのポータルサイト miripo で一覧にしてウェブサイト

イト施設がないので、ぜひ、これら地域の大学にはご協で公表しています。キーワード検索もできるので、研力いただきたいですね。

究のヒントが見つかるかもしれません。

オンサイト施設設置のためにはセキュリティ確保の13

ためのカメラの設置等で 200 万円程度の費用が必要て拡充を行っています。現在は、市区町村別データ、都なのですが、公益財団法人統計情報研究開発センター

道府県別の時系列データ、都道府県庁所在市別の家計（Sinfonica）が設置に係る助成を行っているので、それ消費データ、生活時間データ、さらに初学者にも使いやも活用いただければと思います。

すいようにデータ項目を限定してファイルサイズを小さくしたデータと、5 種類のラインアップになりまし

令和４年度オンサイト環境整備助成金交付に係る募集案内

た。最新データを取り入れるようにアップデートを毎https://www.sinfonica.or.jp/topic07/online/sinfonica1.pdf

年行っています。
また、これは現在進行中なのですが、SSDSE を使っ（今年の応募は 9 月 30 日締切）

た統計データ分析コンペティションの受賞論文などの分析を簡単に再現・追体験できるような素材を提供する取り組みを始めています。SSDSE を用いて、Excel

一般用ミクロデータ、
SSDSE（教育用標準データセット）の普及の取り組みのスプレッドシートですぐにできる相関分析や、R や
Python を用いたクラスタ分析などのソースコードを掲載することで、データ分析の教育や演習に使っていただける環境を整備していきます。

─ もっと気軽な形でミクロデータを使うことはできま
せんか？

統計センターで、どなたにでも使っていただける「一般用ミクロデータ」というものも提供しています。これは、元のデータから平均や共分散を求め、それに合うように乱数を発生させて作った仮想的なデータなので、学術研究には使えませんが、営利活動や公序良俗に反しない等の利用規約を守っていただければ、どなた

この記事をご覧の先生や学生のゼミで、SSDSE や一でも使っていただけます。家計消費データと就業構造

般用ミクロデータを用いた取り組みがあれば、ぜひ統

データの 2 種類のデータセットを提供しています。

計センターまで情報をお知らせください。

大学の統計学の授業の演習や、企業のデータサイエ

政府統計データは、ビッグデータと比べると地味にンティスト養成の際の練習用データ、さらにはプログ見えるかもしれませんが、様々な政策判断を支える基ラムがきちんと動くかのテストデータ等として使って盤になっており、実社会の問題解決を通じたデータサ

いただいています。

イエンス教育にまだまだ活用の余地があると思います。本コンソーシアムの先生方にも、今一度、目を向け

一般用ミクロデータていただきたいですね。

https://www.nstac.go.jp/use/archives/ippan-microdata/

Profile高田 聖治
独立行政法人統計センター経営審議役。
東京大学大学院・修士課程（数学）修了。
1990 年郵政省入省。郵政省、総務省、厚生労働省及び内閣府において、経済分析、保険数理、GDP 統計の作成、統計調査の企画実施等を担当。2017 年の滋賀大学データサイエンス学部
発足に伴い同学部教授に就任。2021 年 7 月より現職。『データサイエンス入門』（共編著）、『社会調査法』（共著）、『ブランチャード・フィッ
シャー マクロ経済学講義』（翻訳）等。

─ SSDSE（教育用標準データセット）について、最近の動きはありませんか？

SSDSE は本コンソーシアムのデータベースにも入れていただいていますが、利用者のご要望にお応えし14

Information

数理・データサイエンス・AI 教育の現状調査に関するアンケートの実施について
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムでは、数理・データサイエンス・AI 教育に関する全
国の大学の状況をより正確に把握するため、全ての国公私立大学を対象としてアンケートを実施しています。
各大学における数理・データサイエンス・AI 教育の取組実態を把握するほか、コンソーシアムへの要望なども伺って今後に役立てることを目的としています。各大学におかれましては、現状調査についてご協力くださいますようよろしくお願いいたします。

実施方法 ：文部科学省より各大学に依頼状送付
調査期間 ： 8 月 23 日 ― 9 月 30 日
本調査は、平成 30 年及び令和 2 年に実施させていただいた現状調査に関するアンケートの第 3 回目となります。
過去 2 回の調査結果は、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムのウェブサイトの調査報告書等からご覧いただけます。

ウェブサイト

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html

数理・データサイエンス・A I教育強化拠点コンソーシアムのロゴマーク制定のお知らせ
このたび、運営会議において当コンソーシアムのロゴマークが制定されました。
コンソーシアム会員校におかれましては、会員限定サイト内の利用規約に沿って、Web サイト等で
当該ロゴマークをご使用いただけます。詳しくは、会員限定サイトをご参照ください。

発行元

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム事務局
東京大学 数理・情報教育研究センター〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail: cerist@mi.u-tokyo.ac.jp http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/