データサイエンス・リテラシー(1)データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索（１）Copyright © United Nations Information Centre.

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．

データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索

1コマ目：SDGsのゴールの決定と概要調査
2コマ目：詳細調査と発表用スライド作成
3コマ目：各メンバーによる発表
4コマ目：フィードバック
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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索「SDGS」 X 「データサイエンス」の取り組み事例調査◯何がどのように実施されているか？
◯何が課題として残っているのか？
課題解決のフレームワークと適用にあたっての難しさを事例調査から学ぶ．
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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

１⽇⽬︓SDGsのゴールの決定と概要調査
興味を持ったSDGsテーマと課題の議論
活⽤事例の調査内容と検索の⽅法
グループワーク︓テーマの決定・調査
リーダーによる調査概要の発表

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SDGsの紹介

SDGs関連資料（SDGs全体について）SDGsとは何か︖ ⽇本の課題、世界の課題
初⼼者向け動画（どちらか選択．調べたことがある⼈はスキップして⼤丈夫）
p SDGsとは︖︖わかりやすく説明いたします。 🔰 初⼼者さん向け動画（4ʼ19”）l https://youtu.be/PDr0fPCFwbw

p SDGsとは︖【アニメでわかるSDGs】（2ʼ14”）l https://youtu.be/lnbFQ9zVwG8

SDGsの課題認識（⼀般的な議論）
p Michael Green @ TED Talks, “How We Can Make the World aBetter Place by 2030” (14ʻ39”)l https://youtu.be/o08ykAqLOxk （※⽇本語字幕あり）

p 世界でいちばん貧しいムヒカ⼤統領によるリオ会議（Rio+20）スピーチ（10ʻ2”）
l https://youtu.be/mc-iIZp5SI8（※⽇本語字幕あり）

SDGsの現状と課題（少し深い議論）
p TBSラジオ『荻上チキ・Session』 「SDGs＝持続可能な開発⽬標 その本質とは何か︖」（35ʼ43”）l https://anchor.fm/tbsradio-ss954/episodes/SDGs-emvc17/a-a3uqlvh

p 【JETRO】SDGs ビジネスの新潮流（14ʻ07”）l https://youtu.be/48aANrDoNm0

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SDGsの紹介

SDGs関連資料（個別のゴールの解説）

SDGsとは何か︖ ⽇本の課題、世界の課題
SDGsの17の⽬標と169のターゲットについて解説
p 3分で分かる17の⽬標解説
l ⼀般社団法⼈ SDGs⽀援機構l https://sdgssupport.or.jp/journal/category/17goal/p SDGs17の⽬標と169ターゲット
l https://sstory.jp/sdgs/goals/

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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索

興味を持ったSDGsテーマと課題の議論

p討議内容
0. リーダー、書記の選定
1. 17のゴールの解決に向けたデータサイエンスの事例で，調査したい内容を紹介（メンバèグループ）
2. グループで調査するテーマの選定
3. どの課題がどこまで解決しているか︖

グループワーク
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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

１⽇⽬︓SDGsのゴールの決定と概要調査
興味を持ったSDGsテーマと課題の議論
活⽤事例の調査内容と検索の⽅法
グループワーク︓テーマの決定・調査
リーダーによる調査概要の発表

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

活⽤事例の調査内容

pデータ分析による改善とその対象となる⼈々
l 解決したい課題／明らかにしたい課題
l データ分析による改善を必要としている
⼈々（できるだけ具体的に）
l データ分析による改善⽅法
Ø 利⽤しているデータ（⼊⼒情報）
Ø 具体的な分析技術（分かる範囲で詳細に）– ディープラーニング、機械学習、回帰分析、主成分分析、多変量解析、多クラス分類

Ø どのような情報を提供することで改善に結びつけているか︖（出⼒情報）
Ø 出⼒情報を提供する⽅法や可視化⽅法（特に重要でなければ記載しなくても良い）

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具体的な検索⽅法は次ページで説明

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

検索⽅法についてp検索キーワードの例
lSDGs
lターゲットの⽬標番号、名前（Goal）
l“データ分析“、”データサイエンス”、“機械学習”、”Society5.0”
l事例、取組、課題、 解決策 など．
・単語や語句を引⽤符で囲むと完全⼀致を検索
・語句の前に「-」を付けて語句を除外

è 検索を進める中でキーワードをさらに精査・追加• ターゲットによってはデータサイエンスによる課題解決事例がない場合もあります．
èターゲットを柔軟に修正・変更して調査を進めてください．
• 機械学習による課題解決を想定していますが，データの 統計・可視化も含めて構いま
せん．

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

グループワーク︓活⽤事例の調査内容

p解決したい課題／明らかにしたい課題
pデータ分析による改善を必要としている⼈々
èできるだけ具体的に︕

pデータ分析による改善⽅法
l 利⽤しているデータ（⼊⼒情報）
l 具体的な分析技術（分かる範囲で詳細に）
Ø ディープラーニング、機械学習、回帰分析、主成分分析、多変量解析、多クラス分類

l どのような情報を提供することで改善に結びつけているか︖（出⼒情報）
l 出⼒情報を提供する⽅法や可視化⽅法（特に重要でなければ記載しなくても良い）
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１⽇⽬︓SDGsのゴールの決定と概要調査
興味を持ったSDGsテーマと課題の議論
活⽤事例の調査内容と検索の⽅法
グループワーク︓テーマの決定・調査
リーダーによる調査概要の発表

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データサイエンスの社会課題（SDGs）への適用事例探索

１⽇⽬︓SDGsのゴールの決定と概要調査
興味を持ったSDGsテーマと課題の議論
活⽤事例の調査内容と検索の⽅法
グループワーク︓テーマの決定・調査
リーダーによる調査概要の発表

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活⽤事例の調査内容と検索の⽅法

リーダーによる調査概要の発表

p調査するSDGsターゲット
p解決したい課題／明らかにしたい課題
pデータ分析による改善を必要としている⼈々
pデータ分析による改善⽅法
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è 1⼈1分で概要を発表してください．

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