数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアム
教育用データベース分科会

教育に活用可能な社会の実データ・課題公募
募集要項
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（以降、コンソーシアム）※１では、国立大学・公私立大学が結集し、我が国の数理・データサイエンス・AI 教育の普及・発展、全国展開を目的とした活動を行っています。コンソーシアム教育用データベース分科会では、教育用のデータを収集し、各大学が使用できる環境を整備することを目的としており、これまでに、活用可能なデータの収集・公開に関する検討を行って参りました。
今般、この活動を加速させることを目指し、民間企業や地方公共団体等が保有する実データ及び課題を広く募集することにいたしました。
つきましては、後述のとおり、公募致します。
コンソーシアムが推進する数理・データサイエンス・AI の教育の普及と教育強化に同意し、意欲的に携わって頂ける企業等からの積極的な応募に期待致します。別紙１に、ご提供頂く実データ・課題のコンソーシアムにおける活用のイメージを示しています。
参考に、ご覧下さい。
※１

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの詳細は、次のウェブ

サイトをご参照ください。http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/
1.

公募の⽬的
⼤学等において、数理・データサイエンス・AI 分野の教育に使⽤することができるデータは、現状、オープンデータが⼤部分です。これらのデータは利⽤にあたっての制限が少ない⼀⽅で、データの形式や⼤きさ等が雑多であり、教材として活⽤できないケースも多く、⼤学にとって共有の課題となっています。⼀⽅で、社会が求める⼈材は、数理・データサイエンス・AI の知識をただ有しているだけでなく、様々な専⾨分野のデータに対応し、実践的な課題解決を⾏える⼈材です。
このような⼈材を育成するにあたっては、オープンデータのみに頼っていては限界があります。本公募においては、⺠間企業等がその業務において使⽤している“実データ”及び、そのデータに関連する“実課題”をコンソーシアムに提供いただきます。これらを全国の⼤学における数理・データサイエンス・AI 分野の教育に活⽤させていただき、結果として、実践的なスキルを⾝に着けた⼈材の社会輩出に寄与することを⽬指します。

2.

募集対象

⺠間企業、地⽅公共団体 等。
3.

募集件数特に件数に制限は設けません。応募の中から選定を⾏いますが、選定負荷が過⼤となることを避けるため、同⼀機関からの膨⼤な件数の応募は、お控え下さい。
4.

募集内容
募集内容については、次のとおりを想定します。

データ・課題のレベル感




5.

リテラシーレベル1を想定

データの種類

多様な種類のデータを想定（表形式，⽂書，センサデータ，⾳声，画像，動画 等）

多様な分野に関するデータ・課題の提供を想定

応募にあたっての留意事項

応募にあたっては、次の条件を満たしていることを充分にご確認の上で、申請を⾏って下さい。なお、提供データ・課題の例については、別紙２及び様式１の記⼊例をご参照下さい。
データの前処理

データの整形、クレンジング等の前処理は、データが提供可能な範囲まで処理頂く必要がある場合も考えられるため、データ提供企業側で実施頂く。



実データ・課題提供における合意

実データ・課題を提供して頂く場合には、実データ・課題を教育現場で利⽤することに合意して頂いたものと⾒なします。

提供データについて提供頂くデータ・課題については、ELSI(法的・倫理的・社会的な問題)への対応が不要な内容として頂く。例えば、次の内容を含まないこと。



個⼈情報



秘密（機密）情報

流出等により⾃⾝あるいは他者に不利益を被るおそれがある情報提供可能なデータの選定条件については、提供企業側で⾃由に条件等を設定いただいて構いません。例えば、型落ちデータ（時点が古くなっており提供しても差し⽀えのないデータ）の利⽤など、提供側企業で、提供可能と判断しやすい条件でのデータセットの選定についても検討。

1

匿名化等

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 「モデルカリキュラム（リテラシーレベル）」http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html



提供に際しては、仮名化や匿名化（匿名加⼯情報とする）等の対策を実施すること。

提供課題について企業側で解決済みの課題であってもよい。



逆に、教育現場での利⽤を通じて、新たな解決⽅策の模索を狙うことも特に制限はしない。

6.

応募⽅法応募を希望する企業等は、別添の申請書様式に必要事項を記⼊のうえ、 以下の宛先にご提出ください。
提出先

教育強化拠点コンソーシアム

データベース分科会

主査

北海道⼤学

数理・データサイエンス教育研究センター


メールアドレス：mdsc@academic.hokudai.ac.jp

提出⽅法


電⼦メールにより送信

提出期限
7.

随時募集

選定について応募頂いた内容については、次に挙げる基準により選定を実施する。



教育現場における使いやすさ

データのわかりやすさ

課題のわかりやすさ

8.

結果の公表について選定された実データ・課題については、企業名を含めて、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのウェブページ（http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/）等で公表することを想定致します。なお、企業名など、公表を希望されない内容を含む場合には、応募時に記載頂ければ、公表しないこととします。また、応募し不選定となった内容については、公表いたしません。
9.

応募にあたっての考え⽅

9.1.

データ提供側のインセンティブとして想定される事項

データ提供側のインセンティブについては、CSR、⼈材との接点の獲得、ブランディング、企業活動の世間への周知等があると考えています。

また、実データ・課題を提供頂き、コンソーシアム・分科会・⼤学教員との連携を通じ、教育現場のニーズや⼈材育成の状況について、情報を収集することが可能です。また、企業内の（教育機関への？）⼈材育成に対する要望についても、提供頂くことが可能です。
9.2.

仕組み作り

今回の実データ・課題募集は、持続可能な取組となることが望ましいと考えています。従って、実データ・課題の企業からの提供と、それらの教育現場での活⽤、さらにその結果により、教材等を含む実績が分科会・コンソーシアムに蓄積する仕組みとなることを⽬指します。蓄積された教材や活⽤⽅法（解決策）のデータベースが企業側の新たなインサイトになるとともに、このような仕組みによって、実データ・課題により実践⼒を⾝につけた⼈材が、社会で活躍することに期待しています。
10. 受領データの扱い、データ利⽤のライセンス形態
提供頂いたデータについては、教育⽬的利⽤の制約の下あらゆる教育機関での利⽤を想定しています。の教育現場への提供を分け隔て無く実施します。実データ・課題の活⽤により不利益等が⽣じた場合におきましては、当コンソーシアムならびにコンソーシアム関係者は、⼀切の責任を負いかねます。予めご了解の上で、応募をお願いします。
特に、教育現場での利⽤の場合、データを利⽤する教員や学⽣等がデータを加⼯することは必須であり、データの⼆次利⽤に該当する場合が⼤いに想定されます。予めご了承下さい。
データの提供においては、クリエイティブ・コモンズのルールにより、「CC BY-NC-SA」の形式での提供を予定しています。これは、主に、下に⽰す条件でのデータ利⽤を許可するものです。
BY：データ提供者の名前を明記する。

NC：商⽤利⽤を禁⽌する。

SA：データの改変は可能とする。同じルールを継承することとする。

11. その他
11.1. 選定結果のお知らせ
選定結果については、１⽉中を⽬途に、各応募機関にご連絡いたします。
なお、採否の理由等については、全ての問合せには対応できかねますので、予めご了承ください。
以上