データサイエンス・リテラシー
⾝近な⽣活でのデータサイエンス活⽤

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．

身近な生活でのデータサイエンス
活用

Table of Contents
機械翻訳
Online翻訳アプリ︓Weblio, Google Translate, DeepL

コミュニケーションロボット
aibo

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課題の解決（ソリューションの構築）
課題

p困りごとは何か︖
l課題の本質は︖
l特定の場合だけではだめ

誰のため誰のための技術︖誰が嬉しい︖

技術
コア

使われている技術

学習
入力データ

正解データ

検証
入力データ

解決策 どうやって課題を解決したか︖

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予想データ（⇄正解データ）

機械翻訳

機械翻訳

課題

p⾔語の翻訳l 他⾔語・多⾔語で多くの⼈と意思疎通を図りたい。
l 間に⼈を介さないでやりとりをしたいèでも、⾔語習得には多⼤な時間と労⼒が必要…。

誰のため他⾔語を話す⼈とも意思疎通を図りたい⼈
他⾔語・多⾔語で情報をすぐに発信・受信したい⼈

技術
コア

機械翻訳（ルールベース、フレーズベース、ニューラルベース）

元の⾔語の⽂章等を⼊⼒すると所望の⾔語に翻訳して出⼒・テキストデータを⼊⼒すると所望の⾔語でのテキストを出⼒
解決策 ・声で⼊⼒し、声で出⼒することも可能（カメラで⽂字⼊⼒も可）è インターネットにつながる機器から⼊出⼒することで同時通訳に近い使い⽅も可能
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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．

Weblio 英語翻訳
https://translate.weblio.jp/

Google 翻訳https://translate.google.com/

DeepL 翻訳ツール
h"ps://www.deepl.com/

機械翻訳

機械翻訳（まずは簡単な短⽂から ⽇è英）p東京駅までの⾏き⽅を教えてください。

Weblio 英語翻訳

l Please tell me the way toTokyo Station.

DeepL 翻訳ツール

l How do I get to Tokyo Station?

Google 翻訳

l Please tell me how to get toTokyo Station.

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．

機械翻訳

機械翻訳（まずは簡単な短⽂から ⽇è英）p東京駅までの⾏き⽅を教えてください。

Weblio 英語翻訳

l Please tell me the way toTokyo Station.
[再翻訳]
è「私に東京駅への⾏き⽅を教えてください。」

DeepL 翻訳ツール

l How do I get to Tokyo Station?
[再翻訳]è「東京駅までの⾏き⽅は︖」

Google 翻訳

l Please tell me how to get toTokyo Station.
[再翻訳]è「東京駅への⾏き⽅を教えてください。」
イラスト︓©いらすとや

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機械翻訳

機械翻訳（まずは簡単な短⽂から ⽇è英）p注⽂は、私はオムライス、彼はうなぎです。

Weblio 英語翻訳

l As for the order, as for me, asfor omelette with rice, him, it
is an eel.

DeepL 翻訳ツール

Google 翻訳

l We ordered an omelet for me andan eel for him.

l The order is omelet rice andhe is eel.

イラスト︓©いらすとや
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機械翻訳

機械翻訳（まずは簡単な短⽂から ⽇è英）p注⽂は、私はオムライス、彼はうなぎです。

Weblio 英語翻訳

l As for the order, as for me, asfor omelette with rice, him, it
is an eel.

DeepL 翻訳ツール

Google 翻訳

l We ordered an omelet for me andan eel for him.

l The order is omelet rice andhe is eel.

過去形︓
注⽂が間違っていた，と解釈した︖
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イラスト︓©いらすとや機械翻訳

機械翻訳（まずは簡単な短⽂から 英è⽇）

pWe will take care of it
right away.

Weblio 英語翻訳

l 我々は、すぐにそれを引き受けます。
l 我々は、すぐにそれに気をつけます。
l 我々は、それの世話を正に取ります。

DeepL 翻訳ツール

l すぐに対応させていただきます。

Google 翻訳

l すぐに対応いたします。

Ø すぐに対応させて頂きます。
Ø すぐに対応します。
Ø すぐに対応いたします。
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機械翻訳

機械翻訳（⻑⽂もやってみよう）

p instead, it had been expectedthat Trump would make a brief,
less formal “working visit” nextmonth, to cut the ribbon on the$1bn embassy in Nine Elms,
south-west London, and holdmeetings with May.

Weblio 英語翻訳

l その代わりに、トランプが来⽉短い、より正式でない「働く訪問」をすると予想されました。そして、9⼈のエルムズ（南⻄ロンドン）の10億ドルの⼤使館でリボンを裁断して、メイとの会談を開きました。

DeepL 翻訳ツール

l 代わりに、それはトランプ⽒は、ナインエルムズ、南⻄ロンドンの10億ドルの⼤使館のリボンをカットし、メイとの会議を保持するために、来⽉、短い、あまり正式な「作業訪問」を⾏うことが予想されていた。

Google 翻訳l 代わりに、トランプ⽒が来⽉、ロンドンの南⻄にあるナインエルムスの10億ドルの⼤使館のリボンを切り、5⽉との会合を開くために、短い「正式な訪問」を⾏うと予想されていました。

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機械翻訳

機械翻訳（⻑⽂もやってみよう）
Weblio 英語翻訳

p Does the Pﬁzer-BioNTech COVID-19
Vaccine cause infertility?
It has been suggested that COVID-19
vaccines will cause infertility because of ashared amino acid sequence in the spike
protein of SARS-CoV-2 and a placentalprotein. Although the SARS-CoV-2 spikeprotein shares an amino acid sequencewith a placental protein, the two proteins
are immunologically diﬀerent and distinct.
THE FACTS ABOUT THE PFIZER-BIONTECH COVID-19 VACCINE(PFIZER)

COVID-19ワクチンがSARS-CoV-2と胎盤タン
パク質のスパイク・タンパク質で共有アミノ酸配列のため、不妊性を引き起こすことが⽰唆されました。
SARS-CoV-2スパイク・タンパク質がアミノ酸配列を胎盤タンパク質と共有するが、2つのタンパク質は免疫学的に異なって明瞭です。

DeepL 翻訳ツール

SARS-CoV-2のスパイクタンパクと胎盤タンパクのアミノ酸配列が共通していることから、COVID-19ワクチンが不妊の原因になるのではないかと⾔われています。
SARS-CoV-2のスパイクタンパク質は胎盤タンパク質とアミノ酸配列を共有していますが、この2つのタンパク質は免疫学的に異なる別のタンパク質です。

Google 翻訳

SARS-CoV-2 のスパイクタンパク質と胎盤タンパク質のアミノ酸配列が共有されているため、COVID19 ワクチンが不妊症を引き起こすことが⽰唆されています。 SARS-CoV-2 スパイクタンパク質は、胎盤タンパク質とアミノ酸配列を共有していますが、2つのタンパク質は免疫学的に異なり、異なるものです。

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機械翻訳

機械翻訳

pデータサイエンス・AI技術l 機械翻訳

Øルールベース機械翻訳Øフレーズベース統計型機械翻訳
Øニューラルベース機械翻訳

p利⽤データl 学習時

Ø対訳⽂章（コーパス）l 検証時（実⽤時）Ø任意の⽂章Ø話し⾔葉学習ルールベース
⽂章を単語に分解
単語・熟語の役割を確認
構⽂（ルール）を決定

1. 形態素解析
2. 構⽂解析3. 意味解析
4. ⽂脈解析

様々な構⽂や単語・熟語を学習

フレーズベース統計型
ルールベースのプロセスに加えて、単語間のよくある組合せから単語の意味を予測して翻訳

対訳⽂章（コーパス）から得られる統計
例︓armà腕?, 武器?
likeà望む?、好む?

ニューラルベース
⼊⼒⾔語→中間表現→出⼒⾔語の順に変換するニューラルネットを学習して翻訳

検証

入力

出力

伝えたい、訳したい
元の⽂章

⽬的の⾔語に翻訳された⽂章

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イラスト︓©いらすとや

機械翻訳

機械翻訳

pサービスイメージ

ウェブページlホームページやブログを⾃国語に翻訳
lレストランでの注⽂や説明の翻訳
lホームページやブログの他⾔語対応pできるようになったことl知らない他⾔語を習得しなくても、翻訳して多⾔語で表現できるようになった.
l同⼀⾔語を話せなくても気軽に意思疎通が図れるようになった.
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イラスト︓©いらすとや

機械翻訳

機械翻訳

p実運⽤での課題（想定）p 注⽂は、私はオムライス、彼はうなぎです。

l翻訳精度の向上
l翻訳には⾼度な計算が必要なためインターネット経由で計算サーバに接続が必要

l The order is omelet rice and he iseel.
?!
?!

l We ordered an omelet for me andunagi for him.

p他の課題への転⽤
l多国籍会議での同時通訳
l⼿話の翻訳
l動物の⾔葉の翻訳?!

Meow~
ねこ

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ゴロゴロ〜苦痛︖でもそのままにしておいてみゃお
感⼼を引きたいシャー︕ 攻撃、威嚇
スザンヌ シェッツ (著), ⽯⽥ 紀⼦ (翻訳)︓「猫語のひみつ」，ハーパーコリンズ

イラスト︓©いらすとや身近な生活でのデータサイエンス
活用

Table of Contents
機械翻訳
Online翻訳アプリ︓Weblio, Google Translate, DeepL

コミュニケーションロボット

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コミュニケーションロボット

ペットロボット（エンタテインメントロボット）!

課題

p動物が好きだけどアレルギーがあってペットを飼う事ができない"#$%&'(p⾼齢なのでペットを飼いたくても⼗分に⾯倒が⾒られない
誰のため

ペットを飼いたいが、⾼齢やアレルギーなどのために飼う事ができな
いヒト

技術
コア

カメラ映像から、AIにより、ここはどこなのか、周りに誰がいるのかを理解し⾏動を変える。呼ばれた⽅向も認識

高齢者

⽝を飼っているような体験ができる
解決策

・周りの環境を理解し、状況にあった⾏動や仕草で癒しを与える
・オーナーとのやりとりを学習し、⼀体⼀体異なる成⻑を楽しめる
・知らない⼈には威嚇

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イラスト︓©いらすとやコミュニケーションロボット

ペットロボット（エンタテインメントロボット） イラスト︓©いらすとや

p データサイエンス・AI技術
l ディープラーニング
l 顔認識技術

学習
顔認識

p 利⽤データ

よく⾒る⼈

l 学習時

Ø 撮影画像から顔検出
è 顔画像の記憶
è 顔認証による飼主の検知
Ø 撮影画像から充電器を検出
Ø 部屋の中を歩き回って空間を認識è ⼈や充電器の位置を認識

初めて⾒る⼈

充電台
他のペット
おもちゃ
……

空間認識
充電器

検証

l 検証時（実⽤時）Ø 画像データ ＋ 空間認識情報
è 充電器や飼主の認識＋位置情報の予測

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入力

出力

飼主
(150,100)
充電器(100,200)

コミュニケーションロボット

aibo2万台以上

aibo（アイボ）

AI＠クラウド
データ分析

pサービスイメージ②① 褒められ⽅、状況を個々のaiboがエピソー
ドとして記憶② エピソードをクラウドにも蓄積③ 飼い主に愛される⾏動をクラウドで学習④ クラウドで学習した結果を個々のaiboにFeedback

pできるようになったこと
l ⼈の顔・触れ合い・体験により性格や動きが変化するè aiboに個性が⽣まれ、リアルな⽝を飼っているような体験

③

④

AI
データ分析

Sensing

Actuation

カメラ、タッチセンサなメカトロニクス

ど（12個以上）①

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（22軸）

実世界
⼈による接触、体験データサイエンス・機械学習技術

Deep Learningとはイラスト︓©いらすとや脳の学習機能をコンピュータでシミュレーションするニューラルネットワークを⽤いた技術である。
近年の技術的な発展の背景には、計算機能⼒の向上がある。
神経細胞
刺激ニューラルネットワーク（1960〜1990頃）(2006〜)

中間層

⼊⼒層

刺激

出⼒層

刺激

出⼒層

…

人工ニューロン

1

⼊⼒

…

…

…

…
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…

…
1〜2層の中間層

3層〜1000以上の中間層
数⼗Ｍ規模のニューロン数

…

y…

x2

…

出⼒…

x1
情報抽出⼊⼒層0

複数の細胞からの入力刺激を受け、情報を修飾加工して他の細胞に伝達x3

Deep Learning

⼤規模なニューラルネットワークの学習が可能になり、⼤幅に性能向上

データサイエンス・機械学習技術

Deep Learningにより認識機全体を⾃動的に獲得
従来型の機械学習は、特徴量抽出のノウハウが性能を左右していた。
Deep Learningでは、特徴量抽出は⾃動的に学習されるため、データの量と質が性能を決める。
従来型機械学習による画像認識
画像

特徴量

Deep Learningによる画像認識

カテゴリ

中間層

画像カテゴリ

⼊⼒層

信号処理

特徴量を抽出する信号処理の設計に多⼤な労⼒と専⾨知識を要していた最適化に限界があった…

特徴量を元に画像種類を推定する
判別学習を⾏う（機械学習）…

いつも遊んでくれる⼈だ︕…

•

認識機全体をDeep Learningが担う
…
…

•

…

…

画像信号処理により、形、⾊、テクスチャ等画像の特徴を表す特徴量を抽出（⼿作り）

判別学習

出⼒層

いつも遊んでくれる⼈だ︕⼊⼒に近い層には「特徴量抽出」に相当 出⼒に近い層には従来の判別学習にする処理が⾃動的に学習される
相当する処理が学習される••

所望の⼊出⼒関係を与えるだけで、認識機を獲得可能にデータに合わせた特徴量の最適化が可能になり精度が向上

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イラスト︓©いらすとやデータサイエンス・機械学習技術学習されたニューラルネットワークの分析

学習の結果、⼈間の脳に似た機能が獲得されることが実験的に確認されている.
入力データ

中間層

入力層

出力層

出力初めて⾒る⼈︖…

エッジ、点、色…

テクスチャ、
線、円弧…

丸、三角、四角…

プリミティブ

顔の輪郭
耳、目、鼻、口などの位置・形…

いつも遊んでくれる⼈︕

抽象概念
イラスト︓©いらすとや

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データサイエンス・機械学習技術

圧倒的な認識性能を⽰すDeep Learning

画像認識の分野では、Deep Learningにより認識精度がはるかに向上した。
Deep Learningの精度は⼈の認識精度をも上回っている。
10010Top 5 Error rate

610

Deep Learning

4Human# Prams

8

Conventional

x 100000000

Image Classiﬁcation on ImageNet

2#Params

102011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
“Image Classiﬁcation on ImageNet”©paperswithcode.com (licenced under CC-BY-SA 4.0)

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コミュニケーションロボット

aibo（アイボ）

p実運⽤での課題（想定）l連続稼働時間（２時間）・充電時
間（3時間）
l予め指定したものしか認識しない
l⾏動はある程度決まっている

p他の課題への転⽤
l留守宅の⾒守りà家庭内地図を使ってパトロール（家族の⾒守り）
l病気の⼈や⽼⼈の⾒守り、検診
l育児補助“AIBO ERS-7” ©Stuart Caie (Licensed under CC-BY 4.0)

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