サイエンティフィック・システム研究会 教育環境分科会 2022 年度会合

活躍できるデータ・サイエンティストの育成〜⾼校・⼤学・社会との接続を⾒据えて〜
北海道⼤学⼤学院教育推進機構
オープンエデュケーションセンター
藤岡 千也
概要

2023 年 1 ⽉ 20 ⽇、「活躍できるデータ・サイエンティストの育成〜⾼校・⼤学・社会との接続を⾒据えて〜」と題し、サイエンティフィック・システム研究会教育環境分科会 2022年度会合が、神⼾国際会議場にて開催された。本年度会合は、神⼾の会場での集合形式と、オンライン配信を併せたハイブリッド形式で実施された。集合形式として対⾯で会合が開催されたのは、3 年ぶりである。
現在、世界的にデータ・サイエンティストが求められている⼀⽅で、⼈材が不⾜している。
この現状を踏まえ本会合では、データ・サイエンティストを育成する教育が、⾼校、⼤学、社会の現場で、どの様に実施されているかを紹介する３つの講演と、今後の展望についてのパネルディスカッションがおこなわれた。

講演１

探究型カリキュラムへの取り組み
社会課題を解決する AI を使ったアプローチ
前 雅和 (関⻄学院⾼等部)前先⽣は、関⻄学院⼤学⾼等部で、探究型授業の「AI 活⽤」を担当している。今回の講演では、その取り組みについて紹介し、課題、問題点・難しい点について、以下のように述べた。
関⻄学院⾼等部は、⼀貫教育の学校として⼤学、中学部、初等部がある全⽇制普通科の⾼校である。探究型授業は、ここ数年で始まったものではなく、読書の授業では卒業論⽂を執筆する。この⼀つのテーマに向かって探究を続ける教科に、何⼗年と取り組んでいる。
このような経緯の中、2019 年に WWLC（ワールド・ワイド・ラー
ニング コンソーシアム）に採択されたことを契機とし、2 年⽣から２年間を⼀つの期間として「AI 活⽤」、「ピーススタディ」、「グローバルスタディ」の３つの探究型の授業をおこなった。

今回紹介する「AI 活⽤」の授業では、「SDGs の達成に向け、社会で利⽤されている AI に関する⾒識を広げ、AI 活⽤スキルを⾝につける」という⽬標を掲げ取り組んだ。選択授業
であり、授業内容に興味を持った⽣徒が集まっているが、プログラミングの経験がある⽣徒はごくわずかである。そのため、まず知識の獲得として、関⻄学院⼤学⼯学部情報⼯学課程の⺒波弘佳教授が公開している、AI の基礎を学ぶ動画を視聴した。次に、AI を活⽤している企業の⽅に講演いただき、社会での AI の役割や機能について学んだ。それから実習として、SUNABA（NTT ドコモ）を使ったチャットボットを作成し、⺒波研究室の⼤学院⽣にTA として指導いただいた。最後に、⾝の回りにある問題を AI で解決する授業を展開した。
まず、個⼈で考えた AI 製品のアイデアを持ち寄り、グループで議論をおこなった。そして、そのアイデアを⺒波教授にプレゼンテーションし、実現可能であるか指導いただいた。
ここまでが 2 年⽣時の取り組みになるが、その内容を振り返ると、知識を獲得し、⾝近な問題を解決する AI 製品のアイデアを考えるところまでであり、実際の作成はしていない。
そこには、週２時間の授業で、⽣徒のプログラミング能⼒をどこまで伸ばせるのかという問題がある。また、教員⾃⾝も Python などプログラミングについて学んだが、教えるまでには⾄らず、環境もないという問題があった。
そこで、３年⽣の授業では、初めに社会問題から注⽬して SDGs の課題の解決⽅法を提案する⽅針で進めた。まず実際に社会問題に取り組んでいる企業の⽅に、ご講演いただき、その問題解決のプロセスについて学んだ。それから、⽣徒はグループに分かれ、どの社会問題に取り組むか議論した。例えば保護動物や、買い物難⺠の問題などが取り上げられた。それが、「なぜ起こる」、「なぜ未解決なのか」からリサーチをおこない、そこから「解決への仮説」をたて、「AI の考案」までをおこなった。
３年⽣時の取り組みを終えて振り返ると、社会問題から出発し解決策を提案できたが、やはり実際の AI 製品を作成していないため、使⽤後の問題点、成功点を⾒つけられていない状況である。
２年間この探究型授業をおこない、良かった点は「AI 活⽤」の受講者から７名が、関⻄学院⼤学⼯学部情報⼯学課程へ進学したことである。進路の選択において、授業が役⽴った。
しかし、担当教員の⾃前の知識だけで「AI 活⽤」の授業を担当するのは難しい。AI を作成する環境がなく、データサイエンスについて教えることができる状況ではない。
普通科の⾼校でどこまで教えることを、⼤学は求めているのか。
「AI 活⽤」の授業に対するアドバイスを参加者に求め、講演を締めくくった。

講演 2

⼤学におけるデータサイエンス教育〜滋賀⼤学の事例〜
飯⼭ 将晃 (滋賀⼤学)
飯⼭先⽣は、データサイエンス教育について、⼤学の⽴場として滋賀⼤学での取り組みについて、以下のように述べた。
滋賀⼤学のデータサイエンス教育では、データ駆動型で問題解決する知識を⾝につけることにより、問題を抱えた業種の専⾨家でなくても、背後にある物理法則がわからない場合でも、問題解決できるようになることを、⽬標としている。データに基づいた意思決定の⽅法を学び、データを使った新しい事に挑戦をしている。例えばキャンペー
ンの効果予測、タクシーの需要予測、⿂群予測など、1 次産業から第3 次産業まで幅広い分野で使える、データサイエンスの知識を⾝につけてもらう事を⽬的としている。
AI 戦略 2019（内閣府 2019 年７⽉）
「教育改⾰に向けた主な取り組み」において、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」という形で、「数理・データサイエンス・AI」を位置づける⼈材育成の戦略が⽴てられている。その中で、滋賀⼤学では、エキスパートから応⽤基礎、リテラシーレベルまでの⼈材育成を対象とすることを⽬指している。また⽂科省において、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」が設けられており、データサイエンス教育の裾野を広げることを⽬的としている。これらの政策により、データサイエンス系学部は、滋賀⼤学以外にも全国に相次いで創設されている。
このように今では多くの⼤学で、データサイエンス系学部が創設されているが、滋賀⼤学は、⽇本で初めてデータサイエンス学部を創設した⼤学である。その背景として、社会の中で集まった多くのデータを活⽤し、新しい知⾒を引き出し、価値を創造することが求められていたが、それができる⼈材が極端に不⾜していた。特に産業界でも対応できていない状態であった。そこで滋賀⼤学は、データサイエンス教育の社会的なニーズに対応するために学部を創設し、全国から学⽣を呼び込んだ。この学部創設には３つの特徴がある。まず１つ⽬
は、国内から多くのデータサイエンスに関係する研究者を集め、コミュニティを構築したことである。２つ⽬は、企業が抱える課題の解決に貢献することである。学⽣向けの教育、研究だけではなく企業との連携を重視している。３つ⽬は、教育、研究、コンサル（企業との連携）を融合させ、実践的なデータサイエンス教育の実現をしていることである。
このような特徴を持った滋賀⼤学のデータサイエンス教育は、企業から⾮常に⾼い評価を受けており、予定していた時期より前倒しして⼤学院を開設した。企業からの推薦で多くの社会⼈も学⽣として受け⼊れており、社会⼈学⽣は、企業が抱える課題を持ち込んで研究をおこなっている。他には、企業向けのオーダーメイドプログラムとして、企業の⼈材を教育するというプログラムも展開している。また、約５年間で国内 200 社を超える企業と共同研究をおこなっている。
教育のカリキュラムは、⽂理融合になっており、データエンジニアリング（理系的）、データアナリシス（理系的）、価値の発⾒、創造（⽂系的）という３つに分けて進めている。
⽂系、理系の学⽣どちらも受け⼊れているため、１回⽣の技術レベルには、ばらつきがあるが⼀から鍛えるカリキュラムを組んでいる。教育⽅法の特徴として、企業との連携をおこなっているため、早い段階から社会における実際のデータを、演習や卒業論⽂で使⽤できる。
また、データサイエンス教育の裾野の広げるため、MOOC（オンライン講座）の教材提供もおこなっている。特に専⾨としていない、全国の⾼校⽣、⼤学⽣向けの内容となっている。
この他、学部機械学習系の１回⽣から４回⽣までのカリキュラムを⽰しながら、具体的に講義内容の説明があった。最後に、産官学連携による課題解決への貢献と、⼈材育成を兼ねた組織として設⽴した、データサイエンス・AI イノベーション研究推進センターの取り組みについて、多様な企業や⾃治体との事例を紹介し、講演を締めくくった。
講演 3

データ利活⽤の取り組みと今後の展望⻄尾 成史 (富⼠通 Japan 株式会社)⻄尾⽒は、富⼠通グループにおけるデータ利活⽤の取り組みと、企業で活躍できるデータサイエンティストについて、以下のように述べた。
富⼠通では、データドリブン経営の強化を進めており、今までの実績ベースの経営から、データを活⽤した未来予測型経営へ、変⾰していくことを掲げている。One Fujitsu というプラットフォームに、One Dataという形で、⼀箇所にデータを集め利活⽤するプログラムを進めている。富⼠通グループ内での、データ利活⽤の取り組みとしては、アジャイルソフトウェアを使って進める事が多く、データセットとして、OneData で集めたデータの分析をおこない、分析環境も提供している。教育においては、Udemy や富⼠通ラーニングメディアを使⽤している。
また、社内でチームを組み One Data で課題を⾒つけ、データ分析し発表するコンペをおこなっている。データにふれる機会を増やし、社内がデータドリブンな状況に変わっている段階である。
⼤学のデータ利活⽤・分析の取り組みとして、教学、研究、経営の IR を進めている。教学では、学務システムでエンロールマネージメントをおこなっており、外部アセスメントなどとデータを組合せて分析している。研究 IR では、共同研究、受託研究など採択情報の可視化や、研究者の活動情報などをモニタリングし、産学連携の活性化を促進している。経営IR では、⼤学の年度計画、中期計画における指標を可視化しモニタリングする。また活動
実績を、ファクトブックとして公開している。このようにツールや基盤を使って⼤学に貢献している。富⼠通の⼤学 IR の取り組みは、これまで 69 ⼤学での実績があり、様々なメディアで事例を情報発信している。
富⼠通でのデータサイエンティスト（データ利活⽤）の業務の流れとして、5 つプロセス「課題整理」、「データ収集」、「データクレンジング」、「可視化」、「分析」がある。プロセス
順に必要な知識や能⼒を紹介すると、「課題整理」では、ヒアリングや顧客の課題把握、分析テーマ設定などの情報整理、またそれをプレゼンテーションする能⼒が必要になる。
「データ収集」、「データクレンジング」、「可視化」では、対象となる業務の知識や、クラウドサービスなど様々な製品の組み合わせを考えるためのインフラの知識、集めたデータを解析する能⼒が必要になる。また、DB 設計や、SQL を構築しデータの品質を上げる能⼒や、BIツール Tableau などで可視化する能⼒も必要となる。
「分析」
では、統計学、機械学習、Python、R などの知識があるとよい。
このようなデータサイエンティストの業務における教育機関と企業の共通課題は、それぞれ専⾨⼈材が不⾜していることであり、⼈材育成が最重要課題となっている。
今後、教職員の⼈材育成に必要なことは、データの意味や持ち⽅を知る⼈を集め、分析のエキスパートに育成することや、データを定型化し誰でも使えるようにすることである。それから教育として、BI ツールの使い⽅など外部の教育を積極的に受講するのがよいのではないかと思う。またそこで得た知⾒を失わないように、業務の中に⼊れ込むことは重要である。学⽣は、授業以外の YouTube 動画や、データ分析ハッカソンなどで、データ分析に触れる機会を増やし、他⼈の⽅法を⾒て柔軟な考え⽅を持つことがよいと考えている。
企業（現場 SE）が必要としている⼈材として、まず情報整理のスキルを持っている⼈。
それから、この業務は答えがなく、すぐに成果が出ない。そのため新しいことに興味を持って取り組む探究⼼、好奇⼼を持つ⼈、⾃分で勉強でき、粘り強く、あきらめずに進む⼒がある⼈を必要としている。また、ビジネス視点を持ち、利益への繋がり、企業としてどんな課題が解決できたのか、このようなことが学⽣時代から意識できていると、社会に出てから活躍できると考えられる。
今後のデータ利活⽤業務の展望として、富⼠通では、⽇々の積み上げでスキルアップすることが第⼀であり、次にデータ利活⽤の普及活動、それから流動的な⼈的リソース配置により、この業務との機会を創出する。⼤学の⼈材育成にどう貢献するかについては、教職員や学⽣とのワークショップを開催し、データ分析環境の提供をおこないたいと考えている。
最近は、DX（Digital Transformation）変⾰とよく聞くが、Data-driven Transformation と思っており、データドリブンな業務への変⾰をしなければ、成⻑を⾒込めないと考えている。
それには、仕事のやり⽅、スキル、専⾨性、組織カルチャーの変⾰が必要である。
データサイエンティストは「⼀朝⼀⼣にしてならず」⽇々、地道な事を積み重ね、歩んだ者が辿り着けるという考えを⽰し、講演を締めくくった。

パネルディスカッション

活躍できるデータ・サイエンティストの育成〜⾼校・⼤学・社会との接続を⾒据えて〜
ファシリテーター：椎原 正次 (⼤阪⼯業⼤学)
プロフィール パネリスト：
前 雅和 (関⻄学院⾼等部)
飯⼭ 将晃 (滋賀⼤学)
⻄尾 成史 (富⼠通 Japan 株式会社)
ファシリテーターの椎原先⽣の進⾏により、今後のデータサイエンス教育の展望について、ディスカッションがおこなわれた。
まず、データサイエンス教育の⾼校、⼤学、企業の連携について、前先⽣は、⽂系理系に関係なく、⽣徒はデータサイエンスの必要性を感じている様⼦であり、関⻄学院内での連携により、更に学習を進めたいと思えたと述べた。それに対し飯⼭先⽣は、関⻄学院⼤学⾼等部のように先進的なデータサイエンス教育が、⾼校で実施されるのはとてもありがたいが、⼀⽅でそのレベルに⾄らなくても、まずデータサイエンスについて、⾼校での認知が進むことを望むと述べた。⻄尾⽒は、関⻄学院⼤学⾼等部や滋賀⼤学のような連携ができていないが、⼈材育成の⾯で様々なコンテンツを提供いただいているので、今後はそこから参画し連携いきたいと述べた。また、データサイエンティストという仕事が、社会において顕著になれば、ジョブ型雇⽤と呼ばれる採⽤⽅法により、企業から⼤学、⾼校にそのような⼈材を育成して欲しいという⽅針になるのではないかと述べた。
次に、従来の理系の⼤学⽣は、数学への興味として、なぜその公式が⽣まれたかなど根本への興味を持っていたと思う。しかし、今の⼤学⽣は難しい問題に対し公式を使い組み合わせれば解けることに、興味を持つ⼈が増えているように思う。これはデータサイエンスに合っているのではないかと思うが、⾼校⽣はいかがでしょうかという質問に対し、前先⽣は、⾼校⽣でも、難しい問題に対して公式を使って解くのが楽しいと、感じている⽣徒はいると述べた。また⽂系では、具体的な事象に使える実感がある、確率が好きな⽣徒が多いと付け加えた。
⼤学卒業後の就職先は、IT 関係や製造業が多いようだが、今後についてどの様に思うか。また、データサイエンス教育では、エキスパートからリテラシーレベルまであるが、企業での受け⼊れとして、実際にどのような⽴場に就いているのかという質問に対し、飯⼭先⽣は、現状の就職先として、データサイエンスとの親和性が⾼い IT 関係の職種が多いが、最近は少しずつ変化しており、他の業種の中にもデータサイエンスに関する新たな部署ができてきていると述べた。今後も受け⼊れ先と連携を結び、就職先を広げていこう

というところであると述べた。⻄尾⽒は、企業の受け⼊れとして、データデータサイエンティストに特化した部署はあるが、多くは業種ごとにデータ分析に関するニーズがあるため、その中で、データサイエンスをおこなうチームを組織し進めていると述べた。またその中でも、データ分析や需要の予測などに特化している部署も多いとと述べた。
椎原先⽣がこれからの展望として、⼤学はデータサイエンスという学術の普及が課題であり、その普及の⼀環の１つが⾼⼤連携で、⾼校⽣に対して選択の機会を⽤意することが⼀番重要であると思うと述べた。企業では⼈材を受け⼊れ側として、⼀般的なデータ分析ができ、データをもとに検証、意思決定できる能⼒が⼤事であり、特に難解なものについては、専⾨職が対応する組織がこれからできるのではないかと思うと述べた。
続いて椎原先⽣が、今後の課題として⼤阪⼯業⼤学での例を挙げながら、PBL（ProjectBased Learning）の課題設定の難しさ、実データの獲得⽅法、教育できる⼈材の準備の重要性について説明し、パネリストにコメントを求めた。前先⽣は、教育できる⼈材の準備について、⾼校教員だけでは⾄らない。外部からの⽀援、⼤学の⽀援が必要であると述べた。飯⼭先⽣は、⼤学のリソースは⾜りておらず、⾼⼤連携においては、⼟⽇の出前講義ぐらいで、それ以上はどうしたらよいか。答えが無い状況であると述べた。
これらのコメントを受け、椎原先⽣は、動画でカバーできる授業もあるが、個々の指導は時間を要するので⾼⼤連携が難しいと思うと述べた。しかし、関⻄学院での取り組みは素晴らしいので、ますます成果を上げていただきたいと励ました。
次に、⼯学系の課題探究型授業では年々チームが引き継がれるため、毎年成果が上乗せされるのだが、データサイエンス教育の PBL では、次の年に知⾒が引き継がれないため、課題提供者である企業や、データ提供者への成果のリターンが気になるという質問があった。これに対し飯⼭先⽣は、学部１、２回⽣の演習授業では、リターンは難しく完全に教育⽤と割り切っている。それは研究室に配属されてからになると思うと述べた。また、ビジネスハッカソンのような、ビジネスモデルの開発であればお役に⽴てることがあるが、技術の積み重ねという意味では難しい。積み重ねてしまうと新⼊⽣がついていけなくなってしまうので、そこが限界であると述べた。
飯⼭先⽣は、他の質問に回答する中で、データデータサイエンス学部の１、２回⽣対象の科⽬は、他の⽂系学部の学⽣も受講できる設計になっていることを述べた。それから社会⼈学⽣が、企業の課題を持ち込んで研究をおこなった際、その成果が表れるまでのスパンについて、修⼠の２年が⼀つの単位になるが、継続して同じ企業から⼈材が派遣されているので、企業は⻑期のスパンで動くことができている。実際の成果として製造業では商品化された事例などがある。また、その学⽣は３０代前後であり、企業は、まだ企画する⽴場ではない、若⼿の⼈材育成を⽬的としている。実際の課題を持ち、⼤学でそれを解く⼿段を学び、会社に戻り他の問題解決に応⽤が効くというかたちで、育成が進んでいると述べた。
他の議論として、今後データデータサイエンス教育について、初等中等教員の養成が必要になるが、そのレベルまでまだ⼿が回っていないという問題や、教員養成の検討は、国レベルで進められており、そこから⾃治体、教育委員会レベルに降りてくるが、⾃治体により温度差もあり、特に公⽴は難しいのではないかという意⾒も寄せられた。
⾼校、⼤学、企業の連携について期待することとして、前先⽣は、⼤学との連携において、授業の情報を共有しているインターネットのプラットフォーム上で、リアルタイムで⼤学教員にコメントなどで、授業に参加いただけるのが理想であるが難しいだろう、来年度以降は情報科⽬との連携を進め、今後も探究型授業から⼤学院に進学する⽣徒を輩出することが、理想であると述べた。飯⼭先⽣は、⾼⼤、産学の連携に期待したいお願いした
いことは共通しており、データを活⽤して価値創造ができることを、データサイエンスを選択しなかった⾼校⽣や、まだこの分野を受け⼊れていない業種に伝え知ってもらうことで、そこから分野の普及に繋げたいと述べた。⻄尾⽒は、今後のデータサイエンス教育においては、⼩中学校の段階で、どういったところにデータ分析が使われているか、興味を持っていただき、次に専⾨性を⾼校、⼤学で⾼め、仕事を楽しむことをそこで学んでもらう事が⼤事であると述べた。また、企業側は、⾼⼤ともっと連携する必要があり、リカレント教育の講座を受け学んでいければ、相乗効果が出てとよいのではないかと述べた。
以上