データサイエンスリテラシー(1)「データサイエンスとは？」

イラスト︓©いらすとや
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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスとは？

Table of Contents
データサイエンスリテラシーとは︖（5分）

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖ （20分）
データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖（30分）

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データサイエンスリテラシーとは︖

そもそも「データサイエンス」って︖

データサイエンス/AI/機械学習/ディープラーニング
Data Science

データサイエンス データを⽤いて新たな科学的および社会的に有益な知⾒を引き出そうとするアプローチ・技術
AI

Artiﬁcial Intelligence: ⼈⼯知能
⾔語の理解や推論、問題解決などの知的⾏動を⼈間に代わってコンピューターに⾏わせる技術

Machine Learning

機械学習 機械に学習させることによって、明⽰的なルールを与えないで機械が⾃ら判断する技術
Deep Learning: 深層学習

ディープ ⼤量のデータから機械が⾃動的にデータの特徴を抽出してくれる、Neural Networkを⽤いた技術
ラーニング※データサイエンスやAIの包含する内容は人や分野によって解釈が異なる場合があります.
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データサイエンスリテラシーとは︖「リテラシー」とは︖

ある分野で⽤いられている「ことば」を理解・整理し、活⽤する能⼒
p元々は「書き⾔葉を、作法にかなったやりかたで、読んだり書いたりできる能⼒」
l ⽇本では「読み・書き・そろばん」 è （ある分野で）知っているべき素養

p現代の様々なリテラシー

l メディア・リテラシー（Media literacy）
l ⾦融・リテラシー（Financial literacy）
l 環境・リテラシー（Environmental literacy）…

h%ps://ja.wikipedia.org/wiki/リテラシー

è「リテラシー」＝「読み書きのような最低限持っているべき素養、知識」「データサイエンス・リテラシー」＝「データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出す上で最低限持っているべき素養・知識」
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データサイエンスとは？

Table of Contents
データサイエンスリテラシーとは︖（5分）

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖ （20分）
データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖（30分）

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データサイエンスとは？

Table of Contents
pなぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖
l社会で起きている変化
Ø⼈⼿不⾜と⻑時間労働Ø社会課題の複雑化・⾼度化

l科学技術の進展
ØIoTデバイス等によるデータ増⼤Ø計算機の処理性能の向上
ØAIの⾮連続的進化

lデータサイエンス・AIによる社会課題の解決
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なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

社会で起きている変化

⼈⼿不⾜と⻑時間労働p 労働⼈⼝の減少・熟練者の引退 140

127

125

123

119

115

82

9

11

12

23
15

20
18

22
19

26
18

29

35

74

36

72

▲100万⼈/年減少

37

69

37

17

16

15

14

13

2030

26

77

106

65

38

60

39

⽼年⼈⼝
がピーク

56

39

12

12

11

2045

84

111

2040

86

2025

28

1985

27

1980

20

87

総人口
生産年齢人口(15~64歳)
老年人口(65歳以上)
年少人口(0~14歳)

60
40

128

128

2035

79

86

83

1975

Ø ノウハウの⽂書化、数値データ化

80

76

127

実績 ←→ 推計100
人口 [百万人]

l 熟練者のノウハウ引き継ぎ

126

2020

Ø 型通りの業務の⾃動化

112

124

2015

120

117

121

2010

l １⼈が複数の業務を管理・実施

総人口及び年齢３区分人口の推移

2005

2000

1995

1990

0
「年齢3区分別⼈⼝︓実績値および推計値」（国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所）（http://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2017/db_zenkoku2017/g_tables/pp29gg0103data.htm）

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を加⼯して作成（©IPSS）

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

社会で起きている変化

⼈⼿不⾜と⻑時間労働p 時間あたり労働⽣産性の低さ
l ⽇本の時間当たり労働⽣産性は46.8ドルで、OECD加盟36カ国中21位「労働⽣産性の国際⽐較 ２０２０」、公益財団法⼈・⽇本⽣産性本部

ヒトが体力的に困難だった単純作業を機械に置き換え

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0
アイルランドルクセンブルク
ノルウェー
デンマーク
ベルギー
フランス
スウェーデン⽶国
オーストリアスイス
オランダ
ドイツ
アイスランドフィンランドオーストラリア
英国
イタリア
カナダ
スペイン
スロベニア
⽇本
チェコ
リトアニア
イスラエル
ニュージーランド
エストニア
トルコ
スロバキア
ポルトガル
ポーランド
韓国
ラトビア
ハンガリー
ギリシャ
チリ
メキシコ
OECD平均

20

40

60

80

100

120

OECD加盟37ヵ国中21位

OECD平均Ø ロボット化・機械化によって、１⼈当たりの労働時間を削減し、⻑時間労働を是正
Ø 成果に影響のない業務や作業の適切な分担（最適化）によって働き⽅を改善

時間あたり労働⽣産性（USドル）

出典︓「時間当たり労働生産性の国際比較」（公財）⽇本⽣産性本部・⽣産性データベース©JAPAN PRODUCTIVITY CENTER

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

社会で起きている変化

社会課題の複雑化・⾼度化

p 複雑システムの最適運⽤
l ヒトには複雑に絡み合った複数の要因の関係は理解できない︕
Ø Ex. 違うメーカーが作った装置を組み合わせた製造装置の運⽤
Ø Ex. コンビニ弁当の需給予測（イベント、季節、天気、⽴地、
etc.）

需要・需給予測
⼯場の異常検知・
最適運⽤

AI: 予測、意思決定、異常検出、⾃動化、最適化

AI: 予測、意思決
定、最適化

イラスト︓©いらすとや
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なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

社会で起きている変化

社会課題の複雑化・⾼度化

p 従来より⾼度な分析
l ちょっとした兆候や変化ではヒトには重要性が判断できない︕
Ø Ex. 会社のデータに普段アクセスしない⼈がアクセスしているØ Ex. ⾞が通ったときの橋の振動が普段と違ってきたヒトが計算力・記憶力的に困難だった作業を機械に置き換え

橋梁・ビルの劣化検知

セキュリティ監視AI: 予測、異常検出、⾃動化、最適化

AI: 予測、意思決定、異常検出、⾃動化
イラスト︓©いらすとや

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データサイエンスとは？

Table of Contents
pなぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖
l社会で起きている変化
Ø⼈⼿不⾜と⻑時間労働Ø社会課題の複雑化・⾼度化

l科学技術の進展
ØIoTデバイス等によるデータ増⼤Ø計算機の処理性能の向上
ØAIの⾮連続的進化

lデータサイエンス・AIによる社会課題の解決
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なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

科学技術の進展

基地情報•GPS(位置センサ)

IoTによるデータの質と量の増⼤例） スマートフォンの様々なセンサーp センサの⼩型化、低電⼒化、⾼精度化
lll

データを直接、⾼頻度で計測・検知
è 低コストで種々のモノからデータ収集可能に
センサの組み合わせで別のデータに変換
データを使わなくてもとりあえず取得•加速度センサ•地磁気センサ•ジャイロ•近接センサ•照度センサ•温湿度センサ•気圧計

p ネットワーク無線化、⾼速化、⼤容量化
ll

あらゆるデバイスがインターネットにつながるØ

IoT (Internet of things): モノのインターネットØ

広辞苑１兆冊分データ︓重ねた厚さ 約１億km

世界のデータ通信量は⽉間40エクサバイト※

なかった
太陽には届かスマートウォッチ
︕

これまで取得が困難だった時系列のバイタルデータや個人のつぶやき、活動情報、各種機器の稼働状況など
多種多様なデータを大量・長期に取得可能※1 エクサ：1018 、Ericsson traﬃc measurements (Q4 2019)※2 広辞苑は1ページは24字詰め50行、4段組。本文3181ページで、約1500万字、1MB~約50万字、厚さは8cm
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•心拍数
•血圧計
•心電図
•他
è行動記録、
睡眠・健康管理、転倒、緊急SOS
イラスト︓©いらすとやなぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

科学技術の進展

計算機の処理性能の向上
l 集積回路上のトランジスタ数は「毎年２倍になる」à「２年で倍増する︕」（指数関数的な増加）

p GPUによる演算の⾼速化

l グラフィック演算処理の⾼速化
Ø

単純だが⼤量の演算処理性能に優れた専⽤チップ

è AIが⽤いる、単純だが⼤量の演算を⾼速化

p 量⼦計算機の実⽤化

集積回路の中のトランジスタの数

p Mooreの法則（1965年）

ムーアの法則P = 2!/#

l 特定の最適化問題を⾼速化

半導体デバイス性能が急速に向上し⼤量データ処理を⾼速化“CPU Transistor Counts 1971-2008 & Moorʼs Law”
©Wgsimon (Licensed under CC BY-SA 3.0)

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指数関数的な増加の例
まんじゅうの数が５分ごとに２倍に増えるとすると．．．
経過時間

０分

５分

１０分

１５分

２０分

・・・

１時間

２時間

まんじゅうの数

１個

２個

４個

８個

１６個

・・・

？

？？？

まんじゅうの数

まんじゅうの数
100000000

予測しづらい→4500
16000000
4000
14000000
3500
12000000
3000
10000000
2500
8000000
2000
6000000
1500
4000000
1000
2000000500

イラスト︓©いらすとや

0︖

10000000
1000000
100000
10000
1000
100

値が分からない
↓ ↓ ↓

10

0
0

⽚対数グラフ

対数⽬盛

5000
180000001
0 10 20 20 40

3060

4080

100
50

120
60

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0

20

40

60

80

100

120

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

科学技術の進展AI技術の⾶躍的な進化

2000年代（第３次AIブーム）
データからコンピュータが自動的に特微量※を抽出.
データからAIが条件を作る
è 「なぜその条件になったのか？」「条件の意
味は？」がブラックボックス

l３回のAIブーム※分析で重要な役割を果たすデータ・情報

1980年代（第２次AIブーム）
専門分野の知識を取り込み、条件にあった専門的な答えを返す
è「人の常識」が機械には理解困難
1950年代後半(第１次AIブーム)
難しい迷路やパズルが解ける
è決められたルールの中で次の一手
ジョン・サールが「強いAI・弱いAI」の概念
および「中国語の部屋」を提唱

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2045

シンギュラリティ︖

2020

2017

ディープラーニングを発明

2006

1980

1956

1950

チューリングテスト
⼈⼯知能（AI）という⾔葉が誕⽣

将棋AI「Ponanza」がプロ棋⼠に勝利
⾃動運転レベル３のオートエンコーダを利⽤した 公道での⾛⾏実現なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

科学技術の進展AI技術の⾶躍的な進化＜機械学習＞
NumPy（ナンパイ）, Pandas（パンダス）,SciPy（サイパイ）,
Matplotlib（マットプロットリブ）, scikit-learn（サイキット・ラーン）＜ディープラーニング＞
Pytorch（パイトーチ）, TensorFlow（テンソルフロー）, Keras（ケラス）, Chainer（チェイナー）※ライブラリ…よく使ういくつかのプログラムをまとめたプログラム集
他のプログラムによく使う機能を提供するコードの集まり

Conventional
Deep Learning

10

8
6
4

Human

x 100000000

10# Prams

AIでよく⽤いられる計算プログラムをライブラリ化

100

2#Params

1

0

20
11
20
13
20
15
20
17
20
19
20
21

p プログラムのライブラリ構築によって容易に独⾃のAIを作成可能

Image Classiﬁcation on ImageNet

Top 5 Error rate

p IoTによるデータの質と量の増⼤と計算機の処理能⼒の向上で、
ディープラーニングを中⼼としたAIの分析精度が⾶躍的に向上

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“Image Classiﬁcation on ImageNet”©paperswithcode.com (licenced under CC-BY-SA 4.0)

データサイエンスとは？

Table of Contents
pなぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖
l社会で起きている変化
Ø⼈⼿不⾜と⻑時間労働Ø社会課題の複雑化・⾼度化

l科学技術の進展
ØIoTデバイス等によるデータ増⼤Ø計算機の処理性能の向上
ØAIの⾮連続的進化

lデータサイエンス・AIによる社会課題の解決
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1-2. なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

データサイエンス・AIの活⽤Big Data x AI x Computer à Solution
pIoTによるデータの質と量の増⼤
X
pAI技術の⾶躍的な進化
X
p計算機の処理性能の向上
社会が直⾯している様々な重要課題を解決できる可能性︕

Solution

Big Data

Computer

AI

Power

Technology

è具体的事例は今後の講義で︕

社会の至る所でデータサイエンス・AIの活用が拡大
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なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

データサイエンス・AIの活⽤

Society５.0
p サイバー空間とフィジカル空間を⾼度に融合è経済発展と社会的課題の解決を両⽴する⼈間中⼼の社会

イマ
ココl Society 4.0 (情報社会):
知識や情報が共有されず、分野横断的な連携が不⼗分
l Society 5.0:
IoTで全ての⼈とモノがつながることで、様々な知識や情報が共有され、今までにない新たな価値を⽣み出す

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内閣府ホームページ「Society5.0」©Cabinet Oﬃce, Government of Japan

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

サイバー空間とフィジカル空間の⾼度な融合

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内閣府ホームページ「Society5.0」©Cabinet Office, Government of Japan

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

経済発展と社会的課題の解決の両⽴

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内閣府ホームページ「Society5.0」©Cabinet Oﬃce, Government of Japan

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

データサイエンス・AIの活⽤

AIのメリットl 業務の⾃動化・効率化

Ø クリエイティブな仕事に専念èモチベーションの向上
è労働⼒不⾜の解消

⾃由な働き⽅l データの分析・予測

Ø 経験や勘ではなく、データに基づく判断

病気の早期検知・診断

è 便利な⽣活が⼿に⼊る︕

Ø 様々な⽴場・分野のヒトが開発に参画し、新たな課題解決のアイデア提供求められる資質

l現場のエキスパートとして課題を明確化
l現場とAI専⾨家をつなぐヒト

⾃動運転・渋滞緩和

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イラスト︓©いらすとやなぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

データサイエンス・AIの活⽤
p AIで犯罪を予測

AIのデメリットl 雇⽤が減る?

Ø AIは単純作業è労働時間削減

l 責任の所在?

Ø 基本的にAIが⾏ったことに対する責任はAIの所持者に深層学習ではl 思考のプロセスが⾒えない?
研究推進中Ø 深層学習以外ではむしろ明確
Ø ⾃動化によりブラックボックス化しやすい

è AIの誤⽤や誤った解釈︕
Ø 偏⾒や差別など悪影響の可能性求められる資質

lAIの適⽤範囲や精度の把握
lAIの悪⽤や悪影響についての評価

AIなら公平︖︕
l 再犯予測プログラム
ó誤認逮捕
l 犯罪発生地域の予測ó差別や偏⾒の助⻑

p ⼈材採⽤システム

イラスト︓©いらすとやl 優秀な⼈材の発掘
ó(深層学習では)理由が不明確
l 採⽤候補者の退職確率や活躍度を予測ó学習データが偏⾒を含んでいたり、偏っていることでAIは偏⾒を持って予測

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なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖

データサイエンス・AIの活⽤

様々な分野・⽴場のヒトが課題解決に取組むことでAIをフル活⽤
様々な分野・⽴場からAIの悪⽤・悪影響を検証、最⼩限に抑制

p現場のエキスパートとして課題を明確化
p現場とAI専⾨家をつなぐヒト
pAIの適⽤範囲や精度の把握
pAIの悪⽤や悪影響についての評価

AIが何を⽬指すべきか、価値基準を与えるのはヒト

データサイエンスのリテラシーレベルの向上が必須
⼀⼈⼀⼈のヒトが中⼼となる社会本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
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データサイエンスとは？

Table of Contents
データサイエンスリテラシーとは︖（5分）

なぜデータサイエンスリテラシーを学ぶのか︖ （20分）
データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖（30分）

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データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

pデータを起点としたものの⾒⽅
p実際の適⽤事例からAIのアイデア⼒を鍛える
pデータ分析技術を体験

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データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓600⼈が死亡すると予想される特殊なアジア病の流⾏に備えて、2つの対策が提案されている。
あなたならどちらを選択しますか︖
l対策Aを⾏うと、200⼈が助かる。
l対策Bを⾏うと、1/3の確率で600⼈が助かるが、2/3の確率で誰も助からない。

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データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓600⼈が死亡すると予想される特殊なアジア病の流⾏に備えて、2つの対策が提案されている。
あなたならどちらを選択しますか︖
l対策Cを⾏うと、400⼈が亡くなる。
l対策Dを⾏うと、1/3の確率で誰も死なないが、2/3の確率で600⼈全員が亡くなる。

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓600⼈が死亡すると予想される特殊なアジア病の流⾏に備えて、2つの対策が提案されている。 あなたならどちらを選択しますか︖

添加物はダメ？
え、同じ!?

果汁90％以上

l 対策Aを⾏うと、200⼈が助かる
l 対策Cを⾏うと、400⼈が亡くなる。
l 対策Bを⾏うと、1/3の確率で600⼈が助かるが、2/3の確率で誰も助からない。
l 対策Dを⾏うと、1/3の確率で誰も死なないが、2/3の確率で600⼈全員が亡くなる。

フレーミング効果

切り取り⽅（フレーミング）や表現⽅法によって、印象が⼤きく変化する効果

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

果汁90

添加物10％以下
％以上
添加物
1

天気予報
・晴れる確率 50%
・雨が降る確率 50%

0％以下手術の成功率
生存率 90%
死亡率 10%

栄養ドリンク
タウリン １g 配合
タウリン 1000mg 配合

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓600⼈が死亡すると予想される特殊なアジア病の流⾏に備えて、2つの対策が提案されている。 あなたならどちらを選択しますか︖

添加物はダメ？
え、同じ!?

果汁90％以上

l 対策Aを⾏うと、200⼈が助かる
l 対策Cを⾏うと、400⼈が亡くなる。
l 対策Bを⾏うと、1/3の確率で600⼈が助かるが、2/3の確率で誰も助からない。
l 対策Dを⾏うと、1/3の確率で誰も死なないが、2/3の確率で600⼈全員が亡くなる。

フレーミング効果

切り取り⽅（フレーミング）や表現⽅法によって、印象が⼤きく変化する効果

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

果汁90

添加物10％以下
％以上
添加物
1

天気予報
・晴れる確率 50%
・雨が降る確率 50%

0％以下手術の成功率
生存率 90%
死亡率 10%

栄養ドリンク
タウリン １g 配合
タウリン 1000mg 配合

イラスト︓©いらすとやデータサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓これは室町時代後期に作られた古信楽⾃然釉⼤壺です。現在の評
価額は、20万円よりも⾼いと思いますか︖ それとも安いと思いますか︖

８割引、安いの!?
定価30,000円
３万円の靴？
80％ OFF!!

連絡：１時間半遅刻します！
結果：１時間の遅刻→遅刻したけど急いで来てくれた！

イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p質問︓これは室町時代後期に作られた古信楽⾃然釉⼤壺です。現在の評
価額は、20万円よりも⾼いと思いますか︖ それとも安いと思いますか︖

８割引、安いの!?
定価30,000円
３万円の靴？
80％ OFF!!

古くて有名︖︕
20万円を基準に…

アンカリング効果
最初に印象的な情報を与えることにより、その後の意思決定に影響を及ぼす効果

連絡：１時間半遅刻します！
結果：１時間の遅刻→遅刻したけど急いで来てくれた！

イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p 質問︓⽗親と息⼦が⾃動⾞事故に遭い、⽗はその場で死亡し、重傷を負った息⼦は急いで病院に運び込まれた。
⼿術室で外科医はその少年を⾒て⾔った。
「この少年を⼿術するのは（とても⾟くて）できな
い。この少年は私の息⼦です︕」
Q. この外科医の少年に対する関係は︖

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p 質問︓⽗親と息⼦が⾃動⾞事故に遭い、⽗はその場で死亡し、重傷を負った息⼦は急いで病院に運び込まれた。
p確証バイアスの強化例
⼿術室で外科医はその少年を⾒て⾔った。
「⼤⼿企業に⼊れば安⼼」「この少年を⼿術するのは（とても⾟くて）できなè それを肯定する情報ばかりい。この少年は私の息⼦です︕」
集める
Q. この外科医の少年に対する関係は︖
è 同様の考えを持つ同僚と仲良くなる
A. 外科医は少年の⺟親
実は同性婚を考えると⽗親でも正解ですね．
è 中⼩企業やベンチャーのイラスト︓©いらすとや情報に触れない、避ける
確証バイアスè ⾃分と違う⽣き⽅をしてい思考が特定の確証に⽀配されると客観る⼈を批判する的な判断ができなくなる
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと
添加物はダメ？
え、同じ!?

pデータを起点としたものの⾒⽅
lデータから必要な情報を整理して抽出す
る、データに即した判断 （遅い思考）

フレーミング効果

ó 直感や経験に基づいた判断（早い思考）

添加物
1

果汁90

0％以
下

％以上

l直感（早い思考）を磨くことも⼤切だが、 アンカリング効果
８割引、安いの!?
データに即した検証・裏付けもできること
定価30,000円
３万円の靴？
80％ OFF!!

認知の偏り（認知バイアス）の例
イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスリテラシーでは何を学ぶのか︖

データサイエンスリテラシーで学ぶこと

p実際の適⽤事例からAIのアイデア⼒を鍛える
l 様々なデータサイエンスの応⽤事例を紹介
ó AIを過⼤評価も過⼩評価もしない
https://www.keidanrensdgs.com/home-jp©1995-2020. Keidanren

pデータ分析技術を体験
l ディープラーニングによるデータ分析を実施し、簡易に分析できることを体験する。
ØソニーのNeural Network Consoleを⽤いた
ディープラーニングを利⽤

h%ps://www.youtube.com/watch?reload=9&v=1AsLmVniy0k
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

https://dl.sony.com/ja/©Sony Network Communications Inc.

到達⽬標
1. データサイエンスの様々な応⽤事例を学習し，データの活⽤のポイントを理解する．
2. データサイエンス活⽤における課題解決プロセスとそれぞれの基本的な技術の特徴を説明できるようにする．
3. データサイエンスの技術を体験し，実際の活⽤の⾜がかりを得る．

本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．