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特集●実践的 IT 教育

自動発注問題を題材とした実践的人材育成コースにおける授業改善
佐伯 幸郎

福安 直樹

中村 匡秀

楠本 真二

神田 哲也

市川 昊平

吉田 真一

AiBiC 関西では，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，クラウド技術を用いて，社会の具体的な課題をチームで解決できる人材の育成を目的とした教育コース，AiBiC Spiral を実施している．本稿では，2017 年度の実施におけるアンケート結果に基づき，演習環境の問題と，テーマや内容に対する期待とのずれの問題について，2018 年度に取り組んだ改善活動とその結果について報告する．演習環境については運営側の工夫により改善できていることが確認できた．一方でテーマや内容に関する期待とのずれについては，改善は確認できたものの，一部の学生においては依然として期待との差異が残っていることが明らかになった．
AiBiC Kansai oﬀers an education course, AiBiC Spiral, designed to develop abilities to solve individual
social issues using Big Data, artificial intelligence, and Cloud technologies through teamwork. In this paper, we report on the problems of the environments for the education program and the discrepancies inthe expectations on topics and contents found by the analysis of the questionnaire conducted in 2017, anddescribe the activities and results performed to improve the program in 2018. Through the improvements,
we have found that the problem on the program environments has been dissolved. However, as for thediscrepancies in the expectations, we have revealed that only some part of the problem was improved andthere were still some students found the topics and contents provided by the program were diﬀerent fromtheir expectations.

育によって高度 IT 人材を育成する取り組みであり，

1 はじめにビッグデータ・AI 分野，セキュリティ分野，組込み

enPiT「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点

システム分野，ビジネスシステムデザイン分野の 4 分の形成」は文部科学省が推進する産学協働の実践教野において実践的な人材教育を行っている [7] [9]．

Improvement and enhancement of nurturing practicalIT engineer course “AiBiC Spiral”.
Sachio Saiki, Masahide Nakamura, 神戸大学大学院システム情報学研究科, Graduate School of System Informatics, Kobe University.
Naoki Fukuyasu, 和歌山大学システム工学部, Faculty of
Systems Engineering, Wakayama University.
Tetsuya Kanda, Shinji Kusumoto, 大阪大学大学院情報科学研究科, Graduate School of Information Scienceand Technology, Osaka University.
Kohei Ichikawa, 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology.
Shinichi Yoshida, 高知工科大学情報学群, School of Information, Kochi University of Technology.
コンピュータソフトウェア, Vol.37, No.1 (2020), pp.19–30.
[研究論文] 2019 年 3 月 29 日受付.

我々は，ビッグデータ・AI 分野 (通称：enPiT AiBiC)[4] の取り組みの一つとして，関西圏を中心に，2018 年

度現在 14 の大学・高等専門学校 (以下，高専) および

22 の連携企業との協働で AiBiC 関西を構成し，教育コース AiBiC Spiral を実施している [1]．AiBiC

Spiral ではビッグデータ処理技術，人工知能技術，クラウド技術を融合した現実的な課題の一つとして，
スーパーマーケットにおける自動発注問題を題材とした PBL (Project Based Learning) を実施している(以下，自動発注 PBL)．自動発注問題は長期間に渡る小売の販売のビッグデータ処理，データの解析，機械学習による予測モデル構築という人工知能の基礎，
それらを結合したプログラムの実装とクラウド上の20コンピュータソフトウェア

サービス活用といった技術を必要とし，また開発が実で解決できる人材の育成を目的とした教育を行う．

施期間内に十分に終わると判断したため PBL 課題と技術に対する知識は，座学・演習を通じ修得できるして採用している．

が，チームで課題を解決するためには，コミュニケー

AiBiC 関西では 2017 年度に 52 名の学生を受け入ション力やリーダーシップが必要となり，そのようなれて AiBiC Spiral を実施したが，1 年間の実施を通力は座学だけを通じて修得することは難しい．そのして受講生が期待する教育内容と本教育コースとのため，我々はファシリテーション演習や PBL を通じミスマッチや演習環境に対する課題が明らかとなって実際にチーム活動を体験することでそれらの力のた [14]．そこで，2018 年度の実施では，教育コースの修得を目指している．

継続的な改善活動の一環として自己評価シートによる教育目的に対する内的動機づけの啓発，演習環境の2. 2 カリキュラム概要

改善に対する施策などを試みた．本稿では教育コー

AiBiC 関西の教育プログラムは，enPiT におけるスの改善に向けた 2018 年度のこれらの取り組みとそ

教育方針のフレームワーク [5] に基づき，各校で実施の結果について報告する．

されるビッグデータ・AI・クラウド技術に関連する

PBL を用いた教育手法については多くの事例があ

基礎知識学習，夏季の集中講義から後期にかけて実るが，現在でもその方法論は確立しているとは言い難施される基礎 PBL，基礎 PBL で培った知識を活用

く，多くの教育関係者が様々な取り組みを行い，実践する発展学習から設計されている．AiBiC Spiral はを通じ明らかになった課題とその改善などについて報

基礎知識学習補助・PBL 基礎，PBL 発展を実施し，告を行っている [6] [10] [12]．本稿もこれらを倣い今後

この教育プログラム中の基礎 PBL，発展学習に相当の PBL を用いた教育の一助となることを期待する．

するコースである．対象学年は大学 3 年または 4 年，

以下，まず 2 章において AiBiC 関西における教育

高専専攻科 1 年または 2 年とし，所属する学部・学

目標や教育カリキュラムの設計について述べ，3 章に科などには制限を設けず，幅広く学生を受け入れていおいてカリキュラムにもとづく 2017 年度の実施内容

る．PBL の題材として，スーパーマーケットにおけと，アンケート結果などについて説明する．4 章ではる自動発注問題を設定し (自動発注 PBL)，その解決

アンケート結果などに基づいて明らかになった 2017

を通して，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，ク

年度の 2 つの課題について，問題点の分析結果を述べ

ラウド技術の応用技術を効率的に身に付けることを目る．5 章において 4 章で指摘した問題点をもとに行っ指す．以下，AiBiC Spiral の各項目の概要を述べる．

た 2018 年度の実施内容を報告し，6 章でその結果を

2. 2. 1 基礎知識学習補助

考察する．

各校で行われる基礎知識学習は，主に PBL 基礎に必要となる前提知識の習得を目的とするが，各校の実

2 AiBiC 関西の教育コース

施内容は厳密には同一とならない．そのため，PBL

2. 1 教育目標

開始時の前提知識の共通化を目的とし，前期期間中に現代社会の課題解決においては，ビッグデータ・

ひと月に 1 度の割合でビッグデータ・AI・クラウド

AI・クラウド技術の活用は欠かせない．世の中には技術に関してそれぞれ集中講義として 5 コマの基礎処理しきれない大量のデータがあふれ，これらを活用

知識学習補助を開講する．本講義は，3 コマの座学・して新たな価値を創出することが喫緊の課題となって演習，2 コマの企業セミナーから構成され，前半の座いる．また，多くの課題は個人の力で解決できるもの

学・演習ではそれぞれの分野に対する俯瞰的な知識をではなくなり，チームによる解決が求められている．

身に付けることを目的とし，幅広いトピックに関して

そこで AiBiC 関西ではそのような社会の要請に応え演習を中心とし学習する．また，後半の企業セミナー

るため，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，クラでは，それぞれの分野に関する技術を先進的に取り入ウド技術などを用いて，社会の具体的な課題をチームれている連携企業により，実際の企業での利活用例や

Vol. 37 No. 1 Feb. 2020

21

その技術説明などについての講演を行い，受講生が学的な気付きとして身に付け，計画的かつ自主的にチーぶ知識が今後どのように役立つかの理解を促す．まム活動を遂行する能力の修得を目指すことになる．

た，基礎知識学習補助の最後にこれまでそれぞれ独立で学んだ各分野がどのように連携しており，それらが3 2017 年度におけるカリキュラムの実施

自動発注 PBL 内ではどのような位置づけであるかを

3. 1 2017 年度の実施概要

理解するため総合演習を行う．

AiBiC 関西では，2017 年度は，情報系の学部に所

2. 2. 2 PBL 基礎

属する 7 大学・1 高専から 52 名の受講生 (大学 3 年

PBL 基礎では基礎知識学習および基礎知識学習補生 44 名，4 年生 4 名，専攻科 2 年 4 名) を受け入れ

助で修得した技術をもとに，チームで課題解決を行て実施した．5〜8 月に月に 1 度基礎知識学習補助のう．PBL 基礎の主な目標は，チームでのプロジェク

後，9 月に 5 日間の PBL 基礎を連続して行い，10〜

トの進め方を体験し，一通りの自動発注 PBL 遂行に

12 月に PBL 発展と最終成果発表会を行った．受講必要なシステムを構築できるようになることである．

生は，大阪大学中之島センターに集まり，個別技術のPBL 基礎では，具体的なチーム活動に先駆けその後習得や 5〜6 名の 9 チームに分かれて本教育コースをの活動を円滑に進めるために必要となるファシリテー

受講した．

ションに関する講義・演習を 5 コマ行う．本講義は会

3. 1. 1 基礎知識学習補助

議やプロジェクトを円滑に進めるための様々な手法

クラウド技術について修得するものであり，実際のチーム活動におクラウド技術の講義では，クラウド技術とその発展

けるコンセンサスのとり方，タイムマネジメントの重について，歴史的な背景を含めて解説した．特に，クラ要性など自動発注 PBL 遂行において重要なスキルとウドサービスを実現する上で要素技術となる仮想計算

なる．受講生はファシリテーションスキルの学習後，機技術に関して詳しく解説し，クラウドサービスが有自動発注 PBL に取り組むことになる．

する柔軟さや，迅速な拡張性などの特徴が仮想計算機

2. 2. 3 PBL 発展

技術によってどのように実現されるのかを学習した．

PBL 発展は PBL 基礎の課題をもとに，より大規模

また，この講義の後に実施されるビッグデータや機械に拡張された課題を対象とする．PBL 発展では PBL

学習の講義で使用する Amazon Web Services(AWS)

基礎で行っていたような対面でのチーム活動と併せ，[2] の Elastic MapReduce(EMR) や Azure Machine

講義時間外での遠隔によるチーム活動による課題へ

Learning Studio [11] [15](Azure ML) などの，クラウの取り組みを行う．ここでの主な目標は，受講生チー

ド上のビッグデータおよび機械学習プラットフォー

ム自身によるプロジェクトマネジメントの体験とそ

ムサービスに関して概説した．演習では，クラウドをの重要性の認識である．PBL 基礎では，あらかじめ構成する仮想計算機が容易かつ迅速に生成できるこ規定された講義時間の枠内で，教員によりスケジューとを体験し，計算機リソースを制御するソフトウェ

ル管理がされたチーム活動を行っていた．PBL 発展

ア技術に関して理解を深めるため，AWS 上の EC2

では，講義時間枠による活動時間の制約はなくなり，サービスを利用した仮想計算機環境を構築した．演習

最終的な成果物の完成が活動の目的となる．そのた環境としては，OS 標準のブラウザ (Microsoft Edge)

めチーム活動に利用可能な時間がチームの裁量で決と各受講生の端末にあらかじめ導入を行った RLogin

められるようになり，より自由度の高いチーム活動がを利用した．

実施可能となる．一方で教員に管理されないチーム

ビッグデータ処理技術

活動はタスクやスケジュール管理などのプロジェク

ビッグデータ処理技術の講義では，ビッグデータ

トマネジメントにプロジェクトの成否が大きく支配の定義や活動事例を紹介した後，MapReduce の考される．受講生はこのような体験を通じ，プロジェク

え方について解説した．データ処理の流れを理解しトマネジメントの重要性に関して受講生自身が自発実践するために，基礎部分の説明の後は演習中心のコンピュータソフトウェア

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図1

PBL で開発する自動発注システムの概要設計となっている．演習では，コーディングの前に

3. 1. 2 総合演習

MapReduce の考え方を身に付けるため，まずアナロ総合演習では，これまで学習したクラウド・ビッグ

グなチーム演習として，チームメンバをワーカノード

データ・人工知能技術の自動発注 PBL での活用を目に見立てた記号計数ゲームを実施する．その後，使用的とし，EMR を利用したビッグデータ処理結果を用するツールをローカル環境の Apache Hadoop，EMR

い，Azure ML 上で機械学習によるモデル構築を行っへと順次移行し，本格的なビッグデータ処理の演習をた．講義では予測モデルの評価指標についての説明行った．演習環境としては各受講生の端末にあらかを行った後，Azure ML 上でのモデル構築と評価手順

じめ導入を行った Eclipse 上で Java によるコーディを説明する．その後，各自でモデル構築を工夫する演

ングを行った．

習を行った．

人工知能技術3. 1. 3 PBL 基礎

人工知能技術の講義は，人工知能に関する包括的なPBL 基礎では小売店における商品発注業務を自動知識習得を目的とした講義である．講義では，近年注化する自動発注プログラムの開発を題材としている．

目されている機械学習に基づく人工知能だけに限ら我々が設定した自動発注問題は，POS データ (スーず，旧来のエキスパートシステムによる人工知能や人パーマーケットの日別販売実績データ) から得られる

工知能分野発展の歴史的な解説，さらにディープラー

過去の販売実績や，天気の情報などから機械学習によニングなどの先進的な内容について理解できるよう

り需要予測モデルを構築し，そのモデルに基づいて小講義設計を行った．特に考慮した点として，なるべ

売店の利益ができるだけ大きくなるように自動的にく平易に理解を進め，かつ実践的に活用できるよう，発注業務を行うシステム (図 1) の開発である．

概念としての理解を主目的として，アルゴリズムやそ

自動発注 PBL では，チーム対抗による自動発注シの計算式，導出法などについては意図的に内容から排ステムの能力向上を一つの達成目標とした (自動発注除している．人工知能技術に関する演習として，不動コンテスト)．ここで自動発注システムの能力とは，

産オープンデータを用いた予測・分類問題を行った．

指定された期間で発注業務を行った際の店舗の利益

演習環境としてはクラウド上に展開されたプログラであり，期間中の総売上額から総仕入額を引いたもの

ミング環境である Jupyter [13] を用い，Python によとする．各チームは，Azure ML を利用して需要予測

るコーディングを行った．

モデルを作成する．小売店の振る舞いを再現する店
舗シミュレータ上で，作成した需要予測モデルに基づいて発注業務を行う自動発注プログラムを作成するuv<Vol. 37 No. 1 Feb. 2020
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図2

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ñ¤ö¥2017 年度授業アンケート結果

ことによって，システムの性能評価を行う．

3. 1. 4 PBL 発展

PBL 基礎では，最初に個人の演習として店舗シミュ

PBL 発展では，販売実績の傾向の異なる複数の商

レータを操作するための API を一通り説明した後，品に予測対象を広げて総合的な結果の向上を目指す．

チームごとに自動発注システムを実装する．練習としまた，結果が偶然に左右されにくいように，試行の過て，ヨーグルトの販売実績データを対象に機械学習ア程を記録として残すことを各チームに指示する．予

ルゴリズムの選定やパラメタチューニングなどの工夫

測精度の指標には，売上額から仕入額を差し引いた利ポイントをチームで相談しながら実装を進める．機益の数値を用いる．自動発注 PBL における自動発注

械学習の教師データには，用意した 2009〜2013 年のシステムの開発では，この利益を最大化することが一

5 年間のデータのうち 1〜3 年目のものを利用する．

つの達成目標である．しかしながら，利益を追求する

チーム作業では，フリーライダー (チームの他のメン

あまり，特定のメンバだけが作業をするようになってバに任せて積極的に作業に参加しない学生) の出現がは我々の教育目標から考えると本末転倒である．そしばしば問題となるが，これを回避するため，ジグ

こで，一定水準以上の自動発注システムを開発し，かソー法 [3] による知識の共有やモブプログラミング [8]

つ全員がチーム活動を経験することが本教育コース

を基にしたフラッシュリレーコーディング (FRC) にの PBL の目的であると受講生に認知させるため，最よる開発手順の共有を行った．ジグソー法では，機械終成果発表会では，チームごとに PBL 発展を通じど学習のアルゴリズムを指導者から 6 つ指定し，チーのような活動をどのように分散された状況で行ってムのメンバ各人がそれぞれのアルゴリズムを調査しきたかなど，チーム活動に対する報告と，予測に対た上で，同じアルゴリズムを調査した他のチームのメしチームが取った戦略などの報告を受講生に求めた．

ンバと議論を行い，その結果を各チームに持ち帰ってまた，教員により 5 年目のデータを対象として店舗共有させた．FRC では，チームのメンバ全員が一つシミュレータを実行し，商品ごとの順位やチャンスロの画面を共有し，一人のメンバがドライバーとなってス率・廃棄率などの分析結果と，総合順位の発表など

キーボードを操作する．これを，全員がドライバーとを行った．

なるように短時間でドライバーを交代しながら実装を進めることを PBL 基礎の初日に実施した．

3. 2 2017 年度の実施結果

一通りチームで実装したところで，中間報告会とし2017 年度の我々の取り組みを評価するため，本年て，各チームの工夫点を発表してもらう．また 4 年目度受講生に対し終了後にアンケートを行った．受講のデータを利用して実際に店舗シミュレータを実行

生 52 名中 47 名から回答を得た．アンケートは各項

し，各チームの自動発注システムの性能を共有した．

目を 5 段階で回答し，数字が大きいほど高い評価を意味する．アンケートの設問と回答の一部を図 2 お
よび以下に示す．

24

コンピュータソフトウェア

Q1：PBL 演習は有益でしたか．

表1

43 名が有益である (4 以上) と回答した．一方で，2 と回答した学生が 1 名おり，基礎的な講義の不足を指摘していたが，本演習は多くの学生にとって有益なものであった．

2017 年度アンケート分析

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

平均値

4.60

3.96

4.49

4.40

3.94

中央値

5

4

5

5

4

分散

0.50

0.59

0.38

0.45

0.91

Q2：テーマや内容はあなたの期待と合致していましたか．

演習に用いた部屋の通信環境が挙げられていた．こ37 名が合致していたと回答した一方，9 名はどち

れは演習に用いた環境がブラウザベースでありネッらともいえない，１名は合致していなかったと回答しトワーク接続が必須であったが，多人数が 1 カ所にた．Q1 ではより多くの学生が PBL 演習を有益と感集まることにより無線通信の品質が低下することでじていたことから，テーマや内容が期待と合致してい演習環境へのアクセスが出来ないことが講義序盤でないと感じていた学生も，本講義には満足したと考えは発生していたため，これに起因したアンケート結果

られる．

であると考えられる．この問題に対しては，問題の発Q3：講師に関する総合評価．

生を認識後，機器の入れ替えなどを行った．

44 名が 4 以上の評価を付けており，講師に対する評価は高い．したがって，本 PBL 演習運営において，4 問題点の分析

講師のスキルは十分であったと考えられる．

本教育プログラムの継続的な改善活動の一環としQ4：演習への参加度合い (積極性) はいかがでしたか．
積極的に参加した (4 以上の評価) と回答した受講て，2017 年度のアンケート結果に基づいて改善点の抽出を行った．Q1〜Q5 について，それぞれ平均値，中央値，分散を表 1 に示す．

生は 42 名であった．PBL は受講生の主体的な活動

表 1 によると，5 段階評価の 5 つの質問において中を前提にしており，89%の受講生から積極的に参加し央値が 5 ではなかったのは Q2 と Q5 であった．またたとの回答を得たことは本演習の有用性を示す一つ

平均値も相対的に低いことから，これらの項目につの指標となる．これはチーム作業において問題とな

いて受講生からの評価が他の項目に対し低いことがるフリーライダーの出現を回避するため，PBL 基礎

明らかになった．また Q5 に関しては分散が大きいたにおいて行ったジグソー法による知識の共有や FRC

め，環境に対する不満の大小には個人差が大きいことによって，全員が開発に参加することを意識づけたこが分かった．そこで，これらの項目について，特に低とも要因の一つと考えられる．一方で，本設問は受講

スコアをつけた受講生の自由記述について精査を行生の主観による評価であり，特に自身が関与したもの

い，2018 年度の実施における改善に向けて詳細に分に対しては一般的に積極性に対し高い評価を付けが析した．

ちであることも留意する必要がある．また，本教育コースの参加学生はあらかじめ各大学内での説明会や選抜などを自発的に受けた者であり，そもそものモ
チベーションが高い学生が多いという傾向も本結果に寄与していると考えられる．

4. 1 Q2. テーマや内容はあなたの期待と合致していましたか
本項目は受講生が期待する教育内容と本教育プロ
グラムとのミスマッチを問う設問である．回答者のQ5：教室の環境や設備はいかがでしたか．

21% (10 名) が 3 以下の評価であり，期待とのミス

4 以上の評価を付けた学生が 34 名であり，72%のマッチが少なからず発生していたことがこの結果から受講生が良いと感じていた．一方で 2 を付けた学生

伺える．それらの受講生の自由記述による回答から，

は 5 名おり，教室の環境や設備に対し改善点がある

講義内容に対するミスマッチとチーム活動に対することがわかる．2 を付けた学生のコメントでは全員がミスマッチがあることが分かった．基礎知識学習補Vol. 37 No. 1 Feb. 202025

助の各講義では限られた時間の中で AI やビッグデー

ドバランシングの実施などを設定した．当初の想定

タ，クラウドの最新技術について扱うようにしていでは先に挙げた設備更新により講義遂行に対し十分るが，一方で自動発注 PBL においては，AI・ビッグ

な帯域を実現できていると考えていた．しかし実際

データ・クラウドの各技術をいかに組み合わせてチーの演習時には外部への接続に対し時間がかかる，接続

ムとして成果を出すかという点を重視しているため，ができないなどの問題が起きた．この問題に対し問最新技術よりむしろ枯れた技術の利用が中心となっ題が発生するタイミング，作業内容などからその問題ている．そのため，受講動機が最新技術に触れたい・の多くがバックグラウンドで行われる OS (Windows

知りたいという部分にある受講生にとって，活動の中

10) の自動更新であることが判明した．特に月 1 度程心となる自動発注 PBL ではそのような期待に合致し度の講義間隔があるため，講義開始時には全端末が更なかった可能性がある．また，我々の自動発注 PBL

新を始め，無線 LAN の特性上多くの輻輳が発生し，は，チーム全員で協力し一つの課題へ取り組むこと結果としてネットワーク接続が不安定になる問題がで，開発知識の共有方法，プロジェクトマネジメント

顕著に出る傾向が強いことが明らかになった．

に必要となる他者との協調やタスク管理などの，技術

4. 2. 2 演習環境・言語の分散以外の能力も身に付けることを目指している．シス2017 年度の実施では，基礎知識学習補助で行ったテムの完成はそのような経験を得るための一つの手演習環境は，ブラウザと RLogin を用いた AWS の操段にすぎず，それ自身が最終的な目的ではない．その作，Eclipse を用いた Java による Hadoop 演習，ブラため，システムの効率的な完成を自動発注 PBL の主

ウザ上の Jupyter を用いた Python による機械学習目的であると考えていた学生は，協調作業の重要性を演習であった．また自動発注 PBL はブラウザを用い低く評価し，結果としてチームでの作業に対する期待た Azure ML と Jupyter を用いた Python による自とのミスマッチが大きかった可能性がある．

動発注プログラムを行っている．アンケートのコメン
トではこのような講義設計に対し，利用言語・開発環

4. 2 Q5. 教室の環境や設備はいかがでしたか

境の分散による学習のし辛さが多く挙げられていた．

本項目は本質的には講義・演習を実施する教室の環

事前に講義で必要となるプログラミング言語に対し境や設備などの不満・不足などを問う設問である．実ての言及がなかったため，講義当日に初めて Java を際には設問に対するコメントには演習で利用する開使う，Python を使うといった事態が発生していた．

発環境や，動作速度などに対する言及が多く，受講生

4. 2. 3 サーバ過負荷の問題からの低評価の要因になっている．以下に授業評価

人工知能技術に対する講義は，機械学習への理解をアンケートから得られたコメントより多く見られた深めるため，予測，分類などの初歩的な内容について問題点について述べる．

実際にプログラミングの演習を行っている．演習は

4. 2. 1 ネットワーク接続に関する問題

予習・復習などを効率的に行えるよう外部からアクセ

我々の講義環境は，講義時に受講生全員に対し 1 台

ス可能な Jupyter サーバに対しブラウザでアクセスずつノート PC を貸与し，無線 LAN でのネットワー

し行う．2017 年度の実施では Intel Xeon E5649 ×

ク接続を行い，Google Drive による講義資料の配布

2 (計 12 物理コア)，メモリ 96GB のサーバ上で受講や演習を行っている．無線 LAN の接続は円滑な講義

生全員の Jupyter を動作させていた．実行が分散さ遂行に向け重要な事項であると当初より認識していれるような比較的実行時間の小さなコードで演習をたため，問題が発生後すぐに，大規模な環境構築にも行う場合には大きな問題とはならないが，機械学習の対応可能な設備を準備した．具体的には約 60 台の端

アルゴリズムのような実行が長いコードを同時に受末に対し，4 台のアクセスポイント (AP) を設置し，講生が実行する状況下においては過負荷の状態にな

AP ごとの最大接続数制限，AP ごとのチャンネル分

り，結果として本スペックのサーバでは大多数の受講

離，電波強度にもとづく AP 切り替えを用いたロー

生のコードが実行待ちの状況となり，円滑に演習を進26コンピュータソフトウェア

めることができなかった．

5 2018 年度におけるカリキュラムの実施
2018 年度は情報系の学部に所属する 9 大学・2 高専(大学 3 年生 50 名，4 年生 8 名，専攻科 1 年 5 名) から 63 名の受講生を受け入れ，各チーム 7 名の 9 チー
ムで実施した (2017 年度比，2 大学 1 高専の追加，受講生 11 名の増加)．基本的なカリキュラム設計は前年度と同様であるが，5. 2. 2 で後述する使用言語の統一に合わせ，データ処理入門を初回に行い，また総合演習を夏季集中へと移動し PBL 基礎の前に行っ作業を始める前に計画を立てましたか
計画では作業の成果物を具体的に定義できましたか
計画は必要なタイミングで見直すことができましたか
計画にそって開発を進めることができましたか
計画した目標は達成できましたか
振り返り時に他のメンバの作業内容に関して情報共有できましたか
S7. 議事録・実験ノートは適切に作成できましたかS8. 自分はチームに何らかの貢献ができましたかS9. 自分の作業はチームのコンセンサスを得て実施しましたかS10. 自分の意見をチームに表明できましたかS11. 特定のメンバに依存せずにチームとして活動できましたか

S1.
S2.
S3.
S4.
S5.
S6.

図3

自己評価シート

た．また，大きな変更点として 2017 年度には後期に行っていた PBL 発展相当の一部を夏季集中の翌週に

5. 1. 2 チーム活動に対するミスマッチの問題

合宿として実施し，その後の分散期間を 1 か月としチーム全員で協力し一つの課題へ取り組むことで，たことが挙げられる．

開発知識の共有方法，プロジェクトマネジメントに必要となる他者との協調やタスク管理などの技術以外

5. 1 Q2 についての施策の能力も身に付けるという PBL の目的を受講生全員

4. 1 節で挙げた受講生のミスマッチの問題に対応すで共有するために，二つの施策を実施した．

るため，2018 年度は施策 1〜3 の 3 つの施策を行っ

施策 2：自己評価シートによる振り返り

た．各施策の詳細を以下に記す．

まず，PBL における活動の振り返りの手段として

5. 1. 1 講義内容に対するミスマッチの問題

自己評価シートを用意した．自己評価シートに基づ

施策 1：受講生募集のための統一資料の用意

いて活動を振り返ることで，受講生自身に PBL の目

2017 年度は本教育コースを本格的に実施した初年

的を改めて確認させるとともに，メンバの自己評価結度であり，受講生の募集も初めてであった．そのた果をチームにフィードバックしチームの中での意識め，受講生の募集は各大学の担当教員等に一任されての違いを認識させた．

いたが，初年度で授業の事例がまだなかったことも自己評価シートの評価項目として列挙したものをあって，担当教員によってニュアンスの異なる説明が

図 3 に示す．教育コースの最後に行う PBL 発展 3 日

行われていた可能性は否定できない．そこで，2018間のうち，初めの 2 日間において，各日終了時に評

年度の募集にあたっては，各大学の担当者が共通に利価項目を 5 段階で評価した上で提出させ，翌日朝に用できるような統一の説明資料を用意した．統一資フィードバックを行いそれに基づいた当日の計画を料は，グループワークを中心としたコースであるこ行わせた．項目 S1〜S5 は作業の計画性に関する質問と，技術の習得ではなく技術を利用したシステム開発である．チームとして活動するためには，計画に基の PBL であることなどを 13 ページのスライドとそ

づいてメンバが作業を行うことが重要であり，またの補足資料にまとめたもので，またどの大学におい必要に応じて見直すというプロセスを認識させるたても過不足なく説明が実施されるようナレーション

めにこれらの項目を最初に列挙している．項目 S6〜を合わせた 11 分程度にビデオ化し，各大学に配布し

S7 は情報共有に関する質問である．他のメンバが何た．これにより受講する段階でのミスマッチの減少をしているかということを把握しながら作業を進めを目指した．

ることはチーム活動において重要である．項目 S8〜

S11 は自分の活動に対する振り返りである．各自が能動的にチーム活動に参加することを促すためにこれ

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5. 2 Q5 についての施策ò

4. 2 節で挙げた演習環境の問題に対応するため，

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2018 年度は施策 4〜6 の 3 つの施策を行った．各施

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策の詳細を以下に記す．

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5. 2. 1 ネットワーク接続に関する問題

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施策 4：自動更新の停止

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図4

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チームに対する自己評価結果のフィードバック事例

OS の自動更新によるネットワークへの過負荷が明らかになったため，2018 年度の実施に向け OS の自動更新を停止する施策を行うことを検討した．しかしながら我々が演習端末として用意していたノート PC

らの項目を設定している．

に搭載されている OS である Windows10 では，OSメンバの自己評価の結果をチームに対して提示しの自動更新に対する方針の変更が多く，一定期間の停たフィードバックの例を図 4 に示す．フィードバッ

止は行えるが再度設定が必要になる，レジストリの変クでは，チーム内の認識の差を示すため，個人を特定

更やサービスの停止などを行った場合にも挙動が安せずにそれぞれの評価項目に対して 1〜5 の評価を付定せず自動更新の設定が戻っている，など利用者側でけたメンバがそれぞれ何人いたかを積み上げ棒グラの制御が困難であった．最終的には，講義時に接続すフで表した．

る無線 LAN を OS 側の設定で従量課金ネットワーク

施策 3：最終成果発表会での報告項目の設定とすることで，安定して講義開始時の自動更新を停止

自動発注 PBL で実装する成果物の一つの目標としすることができた．

て，利益の最大化を設定しているが，このことは最終

5. 2. 2 演習環境・言語の分散に関する問題

成果発表会での報告内容が，いかに最終成果物の実装

施策 5：使用言語の統一を工夫したかという一点に陥ってしまうという危険演習環境と使用言語の統一をはかるため，教材のをはらむ．一方で，自動発注 PBL の目的をチーム活

見直しを行った．学生が最も長い期間触れることに動だけに焦点を当てて設定すると，コミュニケーショ

なる PBL 発展での演習環境では Jupyter を用いてンの取り方や情報共有の仕方を工夫するそもそものPython で開発を行うため，基礎知識学習補助で利用動機を失いかねない．理想は，チーム活動の方法を工する演習環境も Jupyter 環境へ移行することとした．

夫したその結果によって最終成果物の質が向上する

具体的には，クラウド演習では SSH クライアントをことであるが，これまでの自動発注 PBL の実施におRlogin から Jupyter の Terminal 機能からの利用へ

いては，受講生が成果物の質の向上ばかりに着目し変更し，Python を用いた外部 API の利用演習の追て，負荷の高いコミュニケーションを避ける傾向も少加を行った．ビッグデータ演習では Hadoop を Java

なからず見られた．そこで 2018 年度の実施においてではなく Python から利用する演習への変更を行い，は，最終成果発表会での各チームからの報告内容とし

Jupyter 上から行えるよう変更した．さらに，開発環て，以下を含めることを前提に自動発注 PBL を進め

境 (Jupyter)，言語 (Python) への理解を深めるようるように指示を行った．

事前課題として簡単な Jupyter 上での Python プロ• 最終提出プログラムの概要

グラミングを受講生へ予習として課すことで，事前に• 最終プロダクトに至るまでの経緯

これらの環境に慣れてもらった．また，予習課題の確• チーム活動に関する工夫

認とアイスブレイクを兼ね，初回講義の前にデータ処• 計画と実態の差，計画の修正

理入門として，受講生同士がチームで補間しあえる

Python 演習を実施した．

コンピュータソフトウェア

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ñ¤ö¥2018 年度授業アンケート結果

5. 2. 3 サーバ過負荷の問題

表2

施策 6：AWS の活用

2018 年度アンケート分析

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

2018 年度は 5. 2. 2 で述べた通り，全ての演習環境

平均値

4.57

4.19

4.67

4.40

4.42

を Jupyter サーバ上での実行を前提とした．そのた

中央値

5

4

5

5

5

めより一層のサーバ負荷に対する対応が必要となり，

分散

0.71

0.65

0.29

0.73

0.77

利用サーバの分散化，高スペックサーバへの変更などを検討した結果，管理のコスト，受講生への利便

講生が増えたにもかかわらず 3 以下の評価を付けた性などから IaaS のクラウドサービスである Amazon

受講生の人数は 2017 年度から横ばいの一方で，5 をWeb Service の EC2 を利用することとした．必要付けた受講生が増えた．また，最終成果発表会のスラとなるスペックを検討し vCPU72, メモリ 144GB のイドに含まれるチーム活動に関する報告の占める割

c5.18xlarge で演習サーバを構築した．なお，本スペッ合は，2017 年度は平均 24%であったが，2018 年度はクの EC2 インスタンスは $3.06 が時間当たり発生す

平均 43%に増加するなど，実装したシステムのアルるため，AiBiC Spiral 期間中全てを賄うことは現実

ゴリズムやパラメータ設定の説明への偏りが減った

的でない (1 か月あたり約 $2200) と考え，負荷が集ことを確認した．以上のことから，受講生募集時の説

中する中之島での講義日には AWS のサーバを，それ明の改善や自己評価シートによる振り返り，最終成果以外の予習・復習課題をおこなう期間では昨年度と同発表会における報告事項の設定の実施により，指導者

様のサーバを利用した．

側の意図はある程度は伝わったのではないかと考えられる．これらの改善活動を行った上で，Q1，Q3，

6 結果と考察Q4 についての評価が，2017 年度から大きな変化は2018 年度の実施結果を評価するため，2017 年度に見られず，2018 年度においても受講生にとって有益実施したものと同じ項目で受講生に対して 5 段階評価

な教育コースが実施できていると考えられる．一方によるアンケートを最終成果発表会終了後に実施し，で，期待とのミスマッチを指摘する受講生は依然とし

57 名から回答を得た．結果を図 5 および表 2 に示す．

て存在していた．ここで Q2 に対して 1 をつけた受

2018 年度の改善点として挙げた Q2，Q5 の各質問

講生の回答を精査したところ，ミスマッチの主要因が項目については，平均値がそれぞれ 4 を超えるなどわ

講義のテーマに対するものではなく，演習などの難易

ずかではあるが改善が見られた．特に Q5 に対しては度によるものであった．Q2 は Q1 や Q4 との相関が回答者の 63%が 5 の評価を付けており，演習環境に

高く (Q1-Q2 の相関係数：0.60，Q2-Q4 の相関係数：

関する課題は 2018 年度の施策によりおおむね克服で0.52)，PBL への参加意欲や満足度にも大きく影響しきたと考えられる．Q2 については，2018 年度は 受ている．PBL ではチーム活動が主となるため，チーVol. 37 No. 1 Feb. 2020
ムの他のメンバへの影響も少なからずあり，ミスマッ
チの軽減は今後も継続的に検討する必要がある．自由記述による回答では，より高度な技術を駆使したかったという意見がいくつか見られたが，PBL の内容に取り込むことは現状では難しいため，基礎知識学
習や企業セミナーなどの中でそれらの受講生に対する対応ができればと考えている．

7 おわりに
本稿では enPiT「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」ビッグデータ・AI 分野におけるAiBiC 関西で行っている教育コース AiBiC Spiral について，2017 年度，2018 年度の 2 年間の実施に関す
る報告を行った．2017 年度の実施後に行った受講生
アンケートの結果で明らかになったいくつかの問題
点について詳述し，これらの問題に対し 2018 年度に実施した改善について述べ，その施行結果について報告を行った．アンケートの結果から，演習環境に関する受講生の満足度の低下は，運営側の工夫により改善できたことが分かった．一方で受講生の受講動機に直結するテーマや内容に関する期待とのミスマッチ
については，ある程度の改善は見られたものの，依然としてミスマッチを指摘する受講生もいた．今後は，受講者数増加に対しても安定して利用可能な環境の

29

開発 PBL の評価基準と状況把握支援, 電子情報通信学会論文誌 D 特集論文 (多様化する学習・教育支援論文特集), Vol. J98-D (2015), pp. 117–129.
[ 7 ] 春名修介, 楠本真二, 井上克郎：実践的情報教育協働ネットワーク：enPiT, SEC journal, Vol. 10, No. 2(2014), pp. 54–57.
[ 8 ] Hohman, M. and Slocum, A.: Mob Programming and the Transition to XP, Extreme Programming Perspectives, Succi, G., Marchesi, M.,
Williams, L., and Wells, J. D.(eds.), AddisonWesley, 2002, chapter 28.
[ 9 ] 井上克郎, 楠本真二, 後藤厚宏, 鵜林尚靖, 北川博
之：実践的情報教育協働ネットワーク enPiT, 情報処理, Vol. 55, No. 2 (2014), pp. 194–197.
[10] 木塚あゆみ, 伊藤恵, 大場みち子, 美馬義亮, 柳英克：
高度 ICT 人材育成プログラム改良手法の提案, コン
ピュータソフトウェア, Vol. 35, No. 1 (2018), pp. 28–40.
[11] Microsoft Azure Machine Learning: https://
azure.microsoft.com/ja-jp/services/machinelearning/.
[12] 奥本素子, 岩瀬峰代：プロジェクトベースドラーニ
ングにおける自発的行動分析, 日本教育工学会論文誌,
Vol. 36, No. 3 (2012), pp. 205–215.
[13] Project Jupyter: https://jupyter.org/.
[14] Saiki, S., Fukuyasu, N., Ichikawa, K., Kanda,
T., Nakamura, M., Matsumoto, S., Yoshida, S.,
and Kusumoto, S.: A Study of Practical Education
Program on AI, Big Data, and Cloud Computing
through Development of Automatic Ordering System, 2018 IEEE International Conference on Big
Data, Cloud Computing, Data Science Engineering(BCD), 2018, pp. 31–36.
[15] 脇森浩志, 杉山雅和, 羽生貴史：クラウドではじめる
機械学習：Azure ML でらくらく体験, リックテレコム,
2015.

設計や受講生の期待とのミスマッチが明らかになった際の対応などについて検討を進める必要がある．
佐伯幸郎
本教育コースの実施にあたりご尽力頂いた

1996 年高知工科大学大学院博士後期

AiBiC 関西参画校，連携企業の関係者各位ならびに過程了．博士 (工学)．同年同大学助本教育コースの受講生各位に感謝します．

手．2010 年同大学助教．2013 年神謝辞

戸大学システム情報学研究科特命助
参 考 文 献教．2016 年同大先端融合研究環特命助教．2017 年同[ 1 ] AiBiC 関西：https://aibic-spiral.enpit.jp/.
[ 2 ] Amazon Web Services: https://aws.amazon.
com/jp/.
[ 3 ] Aronson, E. and Patnoe, S.: Cooperation in
the Classroom: The Jigsaw Method (3rd ed.), New
York: Pinter & Martin Ltd, 2011.
[ 4 ] enPiT AiBiC: https://aibic.enpit.jp/.
[ 5 ] enPiT2 成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成: http://www.enpit.jp/.
[ 6 ] 福安直樹, 井垣宏, 佐伯幸郎, 水谷泰治, まつ本真佑,
楠本真二：チーム内の役割分担を考慮したソフトウェア

大システム情報学研究科特命講師．ディジタル信号
処理，ソフトウェア工学教育，教育工学に関する研究に従事．IEICE，IEEE 各会員．

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30
福安直樹

1996 年名古屋大学工学部情報工学科
卒業．2000 年同大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程修了．
博士 (工学)．同年和歌山大学システ
ム工学部助手．同助教を経て，2014 年より同准教授．
ソフトウェア開発環境，ウェブ工学，ソフトウェア
工学教育に関する研究に従事．JSSST，IPSJ，JSiSE
各会員．

(工学)．東京工業大，青山学院大，高知工科大助教，
同大講師，現在，高知工科大学情報学群准教授．ソフ
トコンピューティング，ニューラルネット，画像認
識，医用画像処理などの研究に従事．IEEE，IEICE，

IPSJ，JSOFT 各会員．
中村匡秀

1999 年大阪大学大学院博士後期課程
了．2000 年同大サイバーメディアセンター助手．2002 年奈良先端科学技神田哲也

2016 年大阪大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了．同年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
博士研究員．2017 年大阪大学大学院
情報科学研究科特任助教．2018 年より同研究科助教．
博士 (情報科学)．ソフトウェア進化，ソースコード
解析に関する研究に従事．IEEE，IPSJ 各会員．
市川昊平

2008 年同大学大学院情報科学研究科
博士課程修了．関西大学ソシオネッ
トワーク戦略研究機構博士研究員，大阪大学情報基盤本部助教を経て，現在，奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科准教
授．博士 (情報科学)．分散システムに関する研究に取り組み，分散システムを支えるミドルウェアからアプリケーション応用までの幅広い研究開発に従事．

IPSJ，IEICE，JSAI，IEEE 各会員．
吉田真一

1996 年中央大学理工・電気電子工学科卒．1998 年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専
攻修士，2001 年同博士課程了．博士

術大学院大学情報科学研究科助手．

2007 年神戸大学大学院工学研究科准教授．2010 年同大大学院システム情報学研究科准教授．2013 年グル
ノーブル大学在外研究員．2016 年理化学研究所革新
知能統合研究センター (AIP) 客員研究員．博士 (工学)．サービス・クラウドコンピューティング，ソフ
トウェア工学，スマートホーム，スマートシティ，加齢工学の研究に従事．IEEE，ACM，IPSJ 各会員．
楠本真二

1988 年大阪大学基礎工学部情報工学科卒業．1991 年同大学大学院博士課程中退．同年同大学基礎工学部
助手．1996 年同講師．1999 年同助教授．2002 年同大学大学院情報科学研究科助教授．

2005 年同教授．博士 (工学)．ソフトウェアの生産性や品質の定量的評価，プロジェクト管理に関する研究に従事．IPSJ，IEICE，JSSST，IEEE，JFPUG，

PM 学会，SEA 各会員．