産学連携科⽬「データサイエンス演習」について

中村 健⼀・東 稔
⽇本アイ・ビー・エム株式会社
IBMコンサルティング事業本部

本⽇の登壇者
中村 健⼀
⽇本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部
タレントトランスフォメ­ションサービス

アソシエイト・パートナー•

IBMビジネス・コンサルティング・サービス株式会社を経て、2010年⽇本アイ・ビー・エム株式会社に転籍。

•

2019年⽇本アイ・ビー・エム株式会社専務補佐・社⻑補佐を経て、2020年より同社次世代エンタープライズアプリケーション事業
アソシエイトパートナー、21年7⽉より現職•

筑波⼤学⼤学院ビジネス科学研究科国際経営プロフェショナル専攻（国際経営修⼠（専⾨職））修了。

•

創価⼤学経済学部経済学科卒業 (32期、2006年)

東稔
⽇本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部
IBM iX

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IBM Confidential

マネージングコンサルタント•

2013年⽇本アイ・ビー・エム株式会社に⼊社•

2014年にApple+IBMパートナーシップ締結による新組織⽴ち上げに携わって以来、IBM iX（体験デザイン起点でのデジタル変⾰コンサル部⾨）に所属。データ×顧客体験をテーマにしたプロジェクト経験多数。2020年よりマネージングコンサルタント•

⼈間中⼼設計推進機構認定 ⼈間中⼼設計専⾨家•

創価⼤学経済学部経済学科卒業（38期、2013年）

IBMとしての社会貢献、教育における産学連携分野の連携の重要性
ü AI・ハイブリッドクラウドを事業の中核とするIBMは、新しい時代にふさわしい教育活動も多⽅⾯に取り組んでいます。
ü 創価⼤学様においても、IBM University Relation Programのもと、社会で活躍するためのデータサイエンススキル向上の教育プログラムを提供しています。
2030年までに世界3,000万⼈のスキル習得⽀援•IBMは、南北アメリカ、アジア太平洋、欧州、中東およびアフリカの30カ国以上で、170件を超える新たなパートナーシップとプログラムの拡⼤を発表•官⺠連携の新しい教育モデルのP-TECH、⽇本では東京都、神奈川県、茨城県で展開•就労⽀援を⽬指すオンライン学習プログラムのSkillsBuild、10⽉から⼤阪府の求職者向けに提供開始
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IBM Confidential

データに関する教育活動
お客様企業、学⽣、IBMグループ向けに展開

本授業の実施効果（学⽣アンケートより）
ü データサイエンスを社会・産業界で活かすための「実践知」が習得できた。
また、データサイエンス⼒向上のための”次”の学び・キャリアに繋がる場となった。
データサイエンスを社会・産業界で活かすために必要な、業務・テクノロジー・デザイン思考などの「実践知」

データサイエンス⼒向上のための”次”の学び・キャリアに繋がる場の提供• データ分析の価値をビジネスの観点に落とし込んで、他者に適切に表現できることが求められるというデータサイエンスティストの素質に始まり、ビジネスの基本業務、問題解決の思考プロセスなどを多⾓的に学ぶことができました。どれも、これまでの私にはなかった観点とアイデアで、授業に⾏くたびに新しい知識が増えること、できなかったことができるようになることが本当に楽しかったです• 本授業での学びを単なる知識で終わらせず、それらを応⽤して施策を考え、そしてそれを聞き⼿に伝わるようなプレゼンとして形にするまでの⼀連の経験を積むことができ、学んだことを活かす⼒をつけることができたと感じました

学⽣アンケートテキストデータによるワードクラウド
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IBM Confidential

学⽣アンケート抜粋

授業カリキュラムのデザイン
ü データサイエンスの「実践知」習得に向け、「知」と「実践」に分けて学習すべき要素を整理し、全15回の授業カリキュラムをデザインした。
「実践知」の要素分解

知社会・産業界でのデータサイエンス利活⽤に必要な知識

授業カリキュラム（全15回）
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実践

社会・産業界で適切な意思決定と⾏動ができる能⼒
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IBM Confidential

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講義内容＜オリエンテーション＞
授業概要説明&ワークショップ
最新テクノロジー概説（テクノロジーとSDGs事例）
コンサルティング技法の基礎 – 課題設定・問題解決⼒とデータ分析
デザイン思考を学ぶ①
デザイン思考を学ぶ②
データサイエンスのための業務基礎知識 – 会計・⼈事
データサイエンスのための業務基礎知識 – マーケティング・SCM＜ワークショップ＞
SDGs時代のデジタル変⾰アイディア創出
中間報告（課題設定）
ゲスト講演– データサイエンスという仕事、ビジネス課題解決事例 データサイエンスのための表現技法①- ロジカルライティング、資料作成のポイント
データサイエンスのための表現技法②- プレゼンテーション
最終プレゼンテーション①＆フィードバック
最終プレゼンテーション②＆フィードバック＜まとめ＞データサイエンス演習・総括

開講⽇
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4/12
4/19
4/24
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5/10
5/17
5/24
5/316/7
6/14
6/21
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7/5
7/12

“知” 社会・産業界でのデータサイエンス利活⽤に必要な知識
ü データサイエンスを社会・産業界で利活⽤するために必要な知識体系を整理し、教科書的な説明でなく事例や講師体験談を交えることで、活きた「知」の確⽴を促進した。

テクノロジー知識コンサルティング
技法

業務基礎知識6IBM Confidential

表現技法

デザイン思考“実践” 社会・産業界で適切な意思決定と⾏動ができる能⼒
ü アウトプットの機会・インタラクティブに議論する機会を授業カリキュラムに取り込みました。
毎回トライアンドエラーと相互フィードバックを繰り返し、学⽣の「実践」⼒を⾼めました。
アウトプット＆インタラクティブな議論の場
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講義内容
＜オリエンテーション＞ 授業概要説明&ワークショップ●
最新テクノロジー概説（テクノロジーとSDGs事例）● コンサルティング技法の基礎 – 課題設定・問題解決⼒とデータ分析
デザイン思考を学ぶ①●●
デザイン思考を学ぶ②●●●
データサイエンスのための業務基礎知識 – 会計・⼈事
データサイエンスのための業務基礎知識 – マーケティング・SCM＜ワークショップ＞SDGs時代のデジタル変⾰アイディア創出●
中間報告（課題設定）●●
ゲスト講演– データサイエンスという仕事、ビジネス課題解決事例 データサイエンスのための表現技法①●- ロジカルライティング、資料作成のポイント
データサイエンスのための表現技法②●●- プレゼンテーション
最終プレゼンテーション①＆フィードバック●●
最終プレゼンテーション②＆フィードバック●●＜まとめ＞データサイエンス演習・総括●●ワークショップ

●プレゼンテーション●相互フィードバック※毎回グループ討議の時間を設け、必ずアウトプットの場があり「実践」に授業⾵景
開講⽇
4/5
4/12
4/19
4/24
4/26
5/10
5/17
5/24
5/31

ワークショップ
双⽅向の議論、アウトプット機会

6/7
6/14
6/21

プレゼンテーション
アウトプット機会
LAWSON

シェフWatson

6/28
7/5
7/12

非アレルギー食材

カリッとした食感

薔薇をモチーフ

品名XXX

評価結果
・酸味が強すぎる→レモンを減らすべき
・甘味が少ない→砂糖を増やすべき・〇〇〇〇ヒットする確率：37％

甘味うま味

苦味

塩味

酸味

IBM執⾏役員講演
視座を⾼める

授業を実施しての考察
ü 語学習得と同じように、データサイエンスでも「挑戦する」場作りが重要と⾔えるのではないか。

学ぶ

語学

Soc

Futureiety

実践する（社会・産業界）

語学研修、留学でグローバルに活躍

疑似環境、インターンでデータの専⾨性を活かして活躍

World
Leader

机上で

データサイエンス

挑戦する

Analy
sis

Rn
Pytho

机上で

授業を実施しての考察
ü 語学習得と同じように、データサイエンスでも「挑戦する」場作りが重要と⾔えるのではないか。
この場は産学連携から創出でき、連携を個⼈レベルで深めることで⾼品質な場作りができる。

学ぶ

語学

Soc

Futureiety

挑戦する

Wo
rld
Leader

机上でデータサイエンス

実践する（社会・産業界）「挑戦する」場作り• 産学連携での創出が効果的な領域• 組織間だけでなく個⼈間の連携を深める
語学研修、留学でグローバルに活躍ことで、場の品質向上に繋がる

Analy
sisRn
Pytho

机上で疑似環境、インターンでデータの専⾨性を活かして活躍