PBL事例紹介
横浜市⽴⼤学
横浜市⽴⼤学
データサイエンス学部
⼩野陽⼦

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横浜市⼤DS学部
データサイエンス⼈材育成プログラム
応⽤基礎プラスとして⾃らの専⾨分野への数理・データサイエンス・AIの応⽤基礎⼒を習得→ 専⾨分野 x データサイエンス（DS）による価値創造
DS学部が育成する数理・データサイエンス・AIの応⽤基礎⼒→ DS x DEI(Diversity, Equity and Inclusion)による価値創造
DSがSocial Goodを牽引し，多様な領域において価値創造するためにDS⼈材が持つべき視座・技能を養成することを⽬的とする．
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外部との連携
DS学部との包括連携協定
サントリーMONOZUKURIエキスパート株式会社/

1年

DSセミナー
DS⼊⾨

株式会社マイナビ/株式会社インテージホールディ
ングス/横浜市/全⽇空商事株式会社/株式会社帝国データバンク/株式会社マクロミル/横浜市・⽇本電

2年

寄附講座

信電話株式会社/⽇産⾃動⾞株式会社/株式会社ブロードリーフ/エーザイ株式会社/Vpon JAPAN株式

3年

会社/⽇本電気株式会社/イオン株式会社/みなとみらい⼆⼗⼀熱供給株式会社/鎌倉市/株式会社浜銀総合研究所/株式会社primeNumber/株式会社データ
ビークル （2022年4⽉末⽇現在，協定締結⽇順）

4年

寄附講座
PBL実習
←2023年度は，15社19⽇程
専⾨領域演習II

卒業研究

DS for Social Good
関連講義
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特講（寄附講座：ビジネス【今後、期待される連携内容】
課題解決プロジェクト演習）○⼈材育成に関する連携の実施
・講師派遣による講義 NEC よりゲスト講師を招聘し、横浜市⽴⼤学データサイエンス学部を中⼼とした全学部⽣に対して、 NEC が持つ様々な事業から得た知⾒に基づく講義を⾏います。
・PBL(Project-Based Learning)実習
横浜市⽴⼤学データサイエンス学部３年次⽣を NEC に派遣。第⼀線で活躍する NECのデータサイエ ン
PBL導入プログラム
ティストの下、実際の企業の現場において直⾯している課題に関連する状況を踏まえ、データに基づいた客観的な認識や課題解決アイディアを創出するためのPBL 実習を⾏い、AI を⽤いた問題解決へのアプローチ⽅法を⾝につけていきます。さらに、PBL 演習パッケージの共同検証等を⾏います。
〇その他
NECは、横浜市⽴⼤学が主催する「WiDS TOKYO @ Yokohama City University」プロジェクトを多⾯的に⽀援します。
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NECのPBLコンテンツについて
2023年04月20日
ＮＥＣ© NEC Corporation 2023

NECの課題解決型学習(PBL)コンテンツ[有償教材 ]

５種類のコンテンツ（教材・演習データ）をご用意

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時系列
データ解析

画像解析

データ活用実践(教師あり学習 )データ活用実践(教師なし学習 )テキスト解析

インバウンド消費見込み調査

雑誌の読者投稿
写真選別

新店舗出店に向けた売上予測

顧客グループごとの施策立案

建築現場の労働災害の対策立案

時系列分析

画像分類

回帰

グルーピング

自然言語処理国籍 /月別
訪日外客数データ

猫の写真
画像データ

レストラン
売上データ

来店客
アンケートデータ

ヒヤリ・ハット情報
テキストデータ© NEC Corporation 2023

PBL実施イメージ
社会での実例を題材にデータサイエンス・AIを活⽤した課題解決の一連のプロセスを体験

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1回～2回

3回～4回

5回

6回

7回

分析PJ概要分析手法習得ニーズヒアリング

分析企画提案

分析結果発表計画立案

分析実施

10時間程度

30時間程度座学

分析演習

ロールプレイ

提案演習

報告演習

講師が話して進む座学

生徒が実際の動作を確認しながらのイン
タラクティブな座学

生徒と講師が交互に話すインタラクティ
ブな演習。

生徒が中心に話す演習。講師はフィードバックを与える

生徒が中心に話す演習。講師はフィードバックを与える

他の授業で教えている
場合はスキップ可

他の授業で教えている
場合はスキップ可

事前課題あり事前課題あり© NEC Corporation 2023

PBL講師養成トレーニング
PBL担当講師の方へ、教材の内容と進行についてご説明
PBL教材
・学生向けのテキスト、演習用の報告書フォーマット/サンプル
・講師向けの指導要領、演習講評用チェックシート
・シラバス、講義計画、成績評価基準
実施形態

PBL教材の内容および座学・演習の進め方をご説明【前提知識】
・統計に関する基礎知識・プログラミング経験（Pythonであることが望ましい）8© NEC Corporation 2023

内容

学生向け教材

講師向け教材

座学

分析プロジェクトの基礎●●

座学

ニーズヒアリング

●

●

座学

提案と報告

●

●

座学/演習

使用する分析手法の習得●←演習

ニーズヒアリング演習(ロールプレイ)

●

●

演習

トライアル提案演習(発表)

●

●

演習

トライアル結果報告演習(発表)

●

●

計画/評価

シラバス、講義計画、成績評価基準ー●Orchestrating Blue
Brighter Orange

横浜市⽴⼤学での取り組み（10⽇間）
参加者：データサイエンス学部3年⽣を中⼼とした学⽣10名（４グループ）
教員：架空のクライアント• 「公益財団法⼈ ⽇本観光財団」という架空団体の「事業・宣伝課」の職員• 財団が所有する訪⽇外客数などの統計データを活⽤して，500万円の予算内で新事業を始めたいというニーズがある• データ分析の専⾨的知識は有していない
学⽣：データサイエンティストとしてクライアントに提案
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10⽇間概要
初⽇・2⽇⽬（座学）• 分析プロジェクトの基礎• クライアントに対するニーズヒアリングや提案の⽅法

5⽇⽬：クライアントに対するトライアル提案をプレゼンテー
ション
10⽇⽬：トライアル結果報告（期間内活動）・架空のクライアントに対してニーズヒアリング・グループごとに価値創造のための施策を提案書
・トライアル提案で出た意⾒を踏まえ，具体的なデータ分析
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学⽣の声
データサイエンティストはデー
タ分析だけが役割ではなく，クライアントの⽴場になって考えることが⼤切だと実感しました

クライアントと接するのは、他の講義にはない緊張感がありました

⾃発的な姿勢が仕事には⽋かせないことが，⾝に染みて理解できました

これまでデータ分析の⼿法そのものは学んできましたが，今回のPBLによってデータ分析の先に“相⼿”がいることを肌で感じました

ロールプレイングを通じて、幅広い分野でデータサイエンティストという職業の潜在的な需要があることを実感しました

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教員の声
ニーズの変化に即応したスキルを学べる
PBLという教育⼿法は，絶えず古びない教育現場であるためにも今後さらに重要になると再認識

良いアイデアだと思っても，エビデンスが伴わないためにクライアントへ提案できないという葛藤を味わいながら，限られた期間内でベストエフォートを尽くすことーこうした現実のビジネスにおける厳しさを学部⽣のうちに体験できたことに⼤きな価値がある

データ分析を活⽤した価値創造を提案していく中で，ビジネスの場でデータサイエンティストに必要とされる思考のプロセスを学べたことが学⽣の良い経験に予算，期間，データの制約がある中でクライアントが納得する提案をしなければならないという経験は学⽣にとって初めてのこと．このクライアントの存在が通常の講義とは決定的に違う

多⾯的なスキルが求められる定義の難しい職業である
データサイエンティストにとって，何より⼤切なのはクライアントのニーズをキャッチする能⼒だということを，このPBLを通じて学⽣たちは学んだと思う13

カリキュラム(データサイエンス⼒で分類)
データ数理基礎力

科目

数学の基礎
線形代数Ⅰ/Ⅱ
微積分学Ⅰ/Ⅱ
数学実習Ⅰ/Ⅱ
最適化理論
確率入門
組合せ論
統計学Ⅰ/Ⅱ

データアナリティクス力 データエンジニアリング力
データ可視化法
多変量データ解析
実験計画入門
応用統計学Ⅰ/Ⅱ
機械学習
統計モデリングⅠ/Ⅱ
計算機統計学

アルゴリズム論
コンピュータ基礎
データ解析演習
プログラミングⅠ/Ⅱ
並列分散処理
計算機数理
計算機概論
音声言語処理社会展開力
サンプリング法
PBL入門
データサイエンス倫理PBL演習(ビジネス・サイエンス)
ビッグデータ解析PBL演習(非構造化データ)
マーケティングデータ分析 I / II
医療統計学
時空間データ分析入門
環境データ解析論
臨床研究・疫学入門
調査設計論

履修時期
1年前期
コンピュータ基礎
微積分学Ⅰ
数学実習Ⅰ
線形代数学Ⅰ
数学の基礎科目

1年後期
PBL⼊⾨
データサイエンス倫理
プログラミングⅠ
確率⼊⾨
統計学Ⅰ
微積分学Ⅱ
数学実習Ⅱ
線形代数学Ⅱ

2年前期
データ可視化法
統計学Ⅱ
データ解析演習
プログラミングⅡ
多変量データ解析
組合せ論
臨床研究・疫学⼊⾨

2年後期

3年前期

3年後期

PBL演習(ビジネス・サイエンス)
サンプリング法
マーケティングデータ
分析 I
医療統計学
応⽤統計学Ⅰ
統計モデリングⅠ
計算機概論

ビッグデータ解析
マーケティングデータ
分析II
実験計画⼊⾨応⽤統計学Ⅱ
時空間データ分析⼊⾨
最適化理論
機械学習
統計モデリングⅡ
計算機数理
調査設計論
⾳声⾔語処理4年前期 ・後期

PBL演習(⾮構造化データ)
アルゴリズム論
並列分散処理環境データ解析論
計算機統計学

専⾨領域演習卒業研究
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DS教育におけるPBLのこれから分析スキル重視にならないよう配慮
⼤学で閉じることなく，地域や産業界など外部と連携多様な視座を持ち，価値創造を⾃分ごととして考える

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