数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）
人文・社会科学系モデルシラバス
補足資料
2024年3月
特定分野校会議（人文・社会科学系）

動画教材の紹介

1放送大学「数理・データサイエンス・AI

応用基礎講座」• 旧応用基礎モデルカリキュラム（R3.3版）準拠• 3部構成 ：データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI基礎• それぞれ、９回、７回、９回の全25回で構成• 15分を１パートとし、３パートで１回分を構成• 利用方法：放送を各大学・教員が録画して、対面授業の中で流すことについては無料。オンライン・オンデマンド講義で利用するには、動画コンテンツ提供契約（有料）やインターネット研修契約（有料）を結ぶ必要あり。
データサイエンス基礎

講座名モデルカリキュラム
該当回

1-1

1

1-6

2,3,4

9

1-2

5

2-1

1

2-2

2

2-3

3

2-4

4

該当回

6

1-4

1-5

2-6

2-7

3-6

3-7

7

8

2-5

5

6

7

AI基礎

講座名

モデルカリキュラム

1-3データエンジニアリング基礎

講座名モデルカリキュラム
該当回

1-7

3-1

1

3-2

2

3-3

3

3-4

4

3-5

5

673-883-992

教科書の紹介3図解まるわかり『データサイエンスのしくみ』（翔泳社）• すべての項目を図解付きで見開きで紹介• 各項目の概観を把握できる書籍
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798175805
1章

データサイエンスを支える技術～需要が高まる未来の必須科目～

5章

知っておきたいAIの知識～よく使われる手法とそのしくみ～

2章

データの基本～データの表現方法と読み方～

6章

セキュリティとプライバシーの問題点～データ社会はどこに向かうのか？～3章

データの処理と活用～データを分類し、予測する～

4章

知っておきたい統計学の知識～データから答えを推測する～
4一生モノのビジネス共用『データサイエンス大全』（ソシム）• 現役データサイエンティストが執筆したテキスト• 各部について重要用語編と実践スキル編に分かれ、多様な事例をベースに解説• 各キーワードのイメージを直感的につかめる入門書
https://www.socym.co.jp/book/1402
一部

データサイエンスの基礎

二部

数理モデルと機械学習の基礎

三部

機械学習の応用

四部

ビジネス理解からデータの調理五部

モデル構築から現場への導入
5

『文系のための統計学入門』データサイエンスの基礎（日本評論社）• 数式なしで統計学の概要を学べるテキスト• 事例ベースで統計学の各手法の使い方が学べる• 本書はデータサイエンス全般を扱っているわけではないが、統計学の授業の参考書として挙げておく
https://www.nippyo.co.jp/shop/book/8597.html
1章
2章
3章
4章
5章
6章
7章
8章

統計学の基礎知識の体系
何でも平均値で大丈夫なのか
確率的に生きるか確定的に生きるか
学業成績の確率分布と偏差値
該当アンケートはあてになるのか
台風の予想円は信じてよいのか
隠れた浮気を見破る方法
薬品の含有率はきちんと守られているのか
9章 健康食品で血圧は下がるのか
10章 チョコレートを食べるとノーベル賞が取れるのか

11章
12章
13章
14章
15章

広告費を増額すると売上高はどうなるか
いろいろあるけれど、一番の原因は何なのか足したり掛けたりできない数字
故障の有無を回帰分析する
人工知能（AI）の母は統計学なのか6

『応用基礎としてのデータサイエンス』
ＡＩ×データ活用の実践 （講談社）• 旧「応用基礎レベルモデルカリキュラム」（R3.3版）に完全準拠した公式テキスト• モデルカリキュラムとの対応：
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning_ouyoukiso.html
1章
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5

データサイエンス基礎
データ駆動型社会とデータ分析の進め方
データの記述データの可視化
データ分析の手法
数学基礎

2章
2.1
2.2
2.3
2.4

データエンジニアリング基礎
ビッグデータとデータエンジニアリング
データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎
データ収集と加工、データベース
ITセキュリティ

3章
3.1
3.2
3.3
3.4

AI基礎
AIと社会機械学習の基礎と予測手法
深層学習の基礎
ロボット、認識、言語

7

『データサイエンス応用基礎 (データサイエンス大系)』（2024年5月出版予定）• 数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベル、 R6.2改訂版モデルカリキュラムの三分野（データサイエンス基礎・データエンジニアリング基礎・AI基礎）のすべての学修項目とほとんどのキーワードを網羅• 高度な内容は本文では扱わず出版社ウェブサイトに掲載のPDFで解説• リテラシーレベルの『データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)』も既刊• 応用基礎レベルのモデルカリキュラムのキーワードについて確認したい教員向け資料教材。
『データサイエンス応用基礎 (データサイエンス大系)』目次
1 データサイエンス基礎
2 データエンジニアリング基礎
3 AI基礎1.1 データ駆動型社会
2.1 ビッグデータとデータエンジニアリング
3.1 AIの歴史と応用分野
1.2 数学基礎
2.2 プログラミング基礎
3.2 AIと社会
1.3 分析設計
2.3 データ表現
3.3 機械学習の基礎と展望
1.4 データ観察
2.4 データ収集
3.4 予測・判断
1.5 データ可視化
2.5 データ加工
3.5 深層学習の基礎と展望1.6 データ分析
2.6 データベース
3.6 生成AIの基礎と展望
1.7 アルゴリズム
2.7 ITセキュリティ
3.7 認識3.8 言語・知識
3.9 身体と運動
3.10 AIの構築・運⽤

8

PBL実践例の紹介

9お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（1／7）• 内容：採用にひそむジェンダーギャップを分析できる2種類のアプリを開発し、男女の採用基準のバランスが良いを思う採用基準を各自で設定し、その基準についてディスカッションを行った。
• データの詳細：採用選考過程における男女応募者の選考指標データ• 分析できる内容：5種類のデータ（中学・高校・大学の成績、就職試験、MBAの成績）の中から2つのデータを選び、採用基準を設定する。その設定した基準に基づく決定境界の可視化とクロスバリデーションに基づく誤判別確率の計算を行う。
• セミナー開催のために気をつけたこと：• 専攻が異なる参加者が関心を持てる題材の選定• 学修レベルが異なる参加者に対応できる電子教材の検討

http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/teaching/misc/IGI-DSseminar20240219.pdf
10

お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーション
に関するデータサイエンスセミナー（2／7）
ジェンダードイノベーションとは11

お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（3／7）

12お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（4／7）

13お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（5／7）

14お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（6／7）

15

お茶の水女子大学のジェンダード・イノベーションに関するデータサイエンスセミナー（7／7）

16金沢大学の観光DXに関するPBL演習（1／7）• 観光DX：デジタル技術・ICTを活用して取得されたデータを分析し、既存の観光サービスの質・価値を向上したり、社会課題を解決することを目的とした取り組み。
• 内容：クルーズ船の観光客の行動履歴を収集し、人気の観光地を見つけ、観光客が求めるデータの提供を行う。
• データの詳細：観光客に携帯してもらったスマートウォッチから収集される各種データおよび移動履歴データ• 分析できる内容：観光客の移動履歴の可視化や、魅力的な観光地の抽出などを行い、魅力的な街づくりに貢献する。

17金沢大学の観光DXに関するPBL演習（2／7）
現在行っている取り組みースマートウォッチからデータ取得ー

18金沢大学の観光DXに関するPBL演習（3／7）
観光行動

Tourist Behavior

19金沢大学の観光DXに関するPBL演習（4／7）
クルーズ観光客の「感動」見える化 Visualization of cruise tourists’ impression

20

金沢大学の観光DXに関するPBL演習（5／7）
心拍データを用いた魅力的な観光地の発掘・評価

21金沢大学の観光DXに関するPBL演習（6／7）
スマートウォッチから取得したデータの分析例
ーGPSによる移動奇跡・時間ー

Behavior Analysis by GPS22金沢大学の観光DXに関するPBL演習（7／7）
観光DX推進を目指したデータ取得基盤の構築

Behavior Analysis using smart watch スマートウォッチを用いたリアルタイムデータ取得基盤
 どこが混んでいる？どこが空いている？を観光客に向けてリアルタイムに情報提供 快適な観光ルートのリアルタイム提案

23

琉球大学の企業インターンを活用したPBL（1／4）（データサイエンス実践演習I）
目的：企業の抱える課題を解決するための実習を通して、データサイエンスの基礎を学んだ学生が取得した知識を活用して取り組むことにより、実践的な力を身につける。
内容：2023年度は工学部、農学部、国際地域創造学部、大学院理工学研究科の計１１名の学生が参加し農業従事者支援AIアプリの開発を行なった。

24

琉球大学の企業インターンを活用したPBL （2／4）

25琉球大学の企業インターンを活用したPBL （3／4）

企業の方

26

琉球大学の企業インターンを活用したPBL （4／4）

27和歌山大学のID-POSを用いたデータ分析
演習（1／5）• 内容：地元大手企業から提供を受けた本物のID-POSデータを用いて、数名程度で編成するグループワークを実施し、企業が実際に抱える課題の解決に実践的に取り組む• データの詳細：匿名加工された、レジでの支払時等に記録される商品の購買データ• 主な手法：基本的な統計やグラフ作成がメイン• 特に力をいれたこと：難しい手法（機械学習）などの利用ではなく、グループ内で協調して議論し、仮説を考え検証することを行っている• 注意点：• Pandasなどの頻出のデータ抽出手法は授業内で練習している• プログラミングがメインにはならないようにしており、教員やTAがサポートしている• ID-POSデータのため、匿名加工をおこなっている• データが漏洩しないように、受講学生から誓約書をもらっている28

和歌山大学のID-POSを用いたデータ分析演習（2／5）• 講義概要• PythonとExcel を使い、実データを用いたデータマイニングを中心とした講義と演習を実施• 実際のPOSデータを題材として、データマイニングに取り組み、実践的なデータマイニングと可視化の手法の修得• 業務把握、仮説立案、データ分析・検証、提案、プレゼンテーションなど、データサイエンティストの一連の仕事の流れを体験

プログラミングなどの技術的なサポートができるような体制をとっている（プログラミングができる学生に協力をもらっており、苦手なチームはサポートしている）
29

和歌山大学のID-POSを用いたデータ分析
演習（3／5）

テーマは、より現実の問題解決に取り組む• 分析テーマとデータについて（2023年度） ため、企業から出してもらっており、その時の状況に応じて異なっている。
• スーパーマーケットから提示されたテーマ
コロナ禍は、コロナ禍に関するテーマだっ• 環境変化による購買変化
たが、以前は食品ロス削減がテーマだった• 温暖化等災害の増加こともある。
• コロナ禍から現在までの購買変化• 値上げ• 次世代食生活への対応• 次世代ミート• 会員施策への提案• 会員カードを発行する企業は、常に会員数を増やしたいと考えている• 提供データ（直近のデータ、複数年度、複数店舗のデータ）• 2017年〜2022年

データは毎年、直近のデータをもらっている。
全て匿名加工されたデータを作成してもらっている。

9月度〜12月度×全国4店舗

30

和歌山大学のID-POSを用いたデータ分析
演習（4／5）
学生には、データを漏洩しないよ• 授業実施中の様子

企業の情報課の方の説明中の様子
企業の方には期間中常駐してもらい、質疑に回答してもらっている。

ボードはかなり効果的

うに丁寧に説明しており、説明後に、誓約書もとっている。

議論中の様子
データは学内の特定の計算機からしかアクセスできないようにしている。

最終発表会の様子
最終発表会では、企業の方5〜6名に審査してもらい、順位をつけ、表彰している。評価指標は、企業と相談し、大学で作成している。

31

和歌山大学のID-POSを用いたデータ分析
演習（5／5）• 参加証明書と講義担当者、授業担当者との記念撮影

通常、PBL（授業）にでても参加証明書などはもらえないが、イベント的に実施することで、かなり満足度が高い。
開催報告のWebページ：https://www.wakayama-u.ac.jp/dtier/news/2023083000062/ 32

ペットボトル緑茶に関する会場調査データ (滋賀大学調べ)
担当者になりきって分析してみよう！
• 調査背景・目的 (仮想例だが、これに基づき実際に調査・分析した)•ある飲料メーカーは、長年、ペットボトル入りの緑茶を販売しており、今後さらに売上を拡大するために、緑茶の味を生活者の嗜好に合わせる必要があると考えている。しかし、生活者は味の違いだけでなくブランドに対する印象などを含めて考慮し、購買するブランドを選択していると考えられる。
そこで、各社の緑茶の味覚評価を得ることで、生活者の嗜好にあった味を提供できているかを確認する。
また、ブランド名を提示しない時と提示した時の評価を比較し、各ブランドのブランド力を確認する。

• 調査対象者は以下の条件にすべて合致し、会場調査に参加できる方••••

20歳～59歳の男女
1都3県に在住
市販の緑茶飲料（250～700ml程度のペットボトル）の自購入・自飲用者（週1本以上）「お～いお茶」「綾鷹」「伊右衛門」「生茶」をすべて知っている人• 調査手法
•会場調査 ※ 調査対象者はインターネット調査による事前調査を用いて呼集• 調査時期•2020年2月29日（土） ～ 3月2日（月）• 有効回答数•258人• サンプル構成•

性別・年代・最も好きな緑茶ブランドで均等割付• データや分析例など•

https://www.ds.shiga-u.ac.jp/education/sampledata/

33

SSDSE（教育用標準データベース）を用いたデータ分析• SSDSEは都道府県単位または市区町村単位の公的データが分析しやすい形に集計されたデータである。
• Excel形式とcsv形式の両方があり、様々な分析環境で扱いやすい形で提供されている。
• 身近な地域のデータについて、簡単な集計、可視化（棒グラフや統計地図など）を行うことでデータの特徴をつかむ練習に使える。
• 地方ごとに再集計して地方の特徴を比較するためにデータの加工を行ったり、少し高度な多変量解析を行ったりなど、受講者のレベルに応じた使い方が可能。
• 過去の統計データ分析コンペティションの分析事例を含む、様々な活用例も紹介されている。
https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/utility/?doing_wp_cron=1705336
767.0556979179382324218750
34

e-Stat（政府統計の総合窓口）、RESASを用いたデータ分析• e-Statは公的統計を公開しているサイトで、Excelファイルやcsvファイルでデータを提供しているだけでなく、データフレーム形式で公開されているデータについてはサイト上で様々なグラフを表示させることもできる。
• e-Statで提供されているデータの一部はRESASにも組み込まれている。RESASの方が直感的なグラフ操作が可能である。
• e-Stat、RESASともにサイト上でグラフを表示できるので、自分で集計、可視化を行わなくても、様々な地域の特徴を捉えることができる。
• e-Stat、RESASを用いたデータ分析、政策提案の事例は「地方創生☆政策アイデアコンテスト」のサイトで確認できる。ここで紹介されている内容のうち、序盤のデータ集計、可視化についてはデータの見方、比較の観点として参考になると思われる。
https://contest.resas-portal.go.jp/2023/index.html
35国土数値情報ダウンロードサイト（都道府県地価調査データ）の活用事例
都道府県地価調査に基づくポイントデータの地図表示

https://github.com/TakaakiAokiWork/DSPracticeExampleForHumani
ties/tree/main/LandPrices-PointsOnMap

参照データベース：国土数値情報ダウンロードサイト（国土交通省） https://nlftp.mlit.go.jp/

36

コロラド大学ネットワークデータ（文学作品
レ・ミゼラブルの人物相関図）の分析事例Rを使ったレ・ミゼラブルの人物相関図の可視化とグループ分け

https://github.com/TakaakiAokiWork/DSPracticeExampleForHumanities/tree/main/LesMiserables-SocialNetworkAnalysys

参照データベース：コロラド大学ネットワークデータ集 https://nlftp.mlit.go.jp/

37