第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

1©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

企業でのデータサイエンス普及におけるStatWorks/V5の活用

株式会社 日本科学技術研修所
統計ソリューション事業部
データサイエンス部
藤村 夏美

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渡辺先生より、大学教育を中心としたデータサイエンス教育の展望についてご講演頂きました。
学生におけるデータサイエンス教育が盛んになる今、企業ではどのような取り組みが必要になるでしょうか？
弊社からは企業でのデータサイエンス普及、特に人材教育に注目し、StatWorksの活用方法をご提案します。

3©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

企業でのデータサイエンス普及におけるStatWorks/V5の活用

1．データサイエンスを取り巻く動向(1)政府より公開された方針(2)必要な教育とは

2．企業のデータサイエンス普及における課題(1)基礎教育から実務への壁(2)機械学習への壁

3．StatWorksによる課題解決のご提案(1)StatWorksによる課題解決のご提案(2)表計算ソフト、Pythonと比較したStatWorksのメリット(3)人材育成での豊富な実績
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企業でのデータサイエンス普及におけるStatWorks/V5の活用

1．データサイエンスを取り巻く動向(1)政府より公開された方針(2)必要な教育とは

2．企業のデータサイエンス普及における課題(1)基礎教育から実務への壁(2)機械学習への壁

3．StatWorksによる課題解決のご提案(1)StatWorksによる課題解決のご提案(2)表計算ソフト、Pythonと比較したStatWorksのメリット(3)人材育成での豊富な実績
5©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

データサイエンスを取り巻く動向（１）政府より公開された方針
内閣府のAI戦略2019
IoTの進化に合わせ、持続可能社会の作り手として10年間で1500万人（学生500万人含む）、数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な知識と実用的な活用スキルを持った人材を養成する
大学まで

産業界

大学と連携2000人/年間

100万人/年間

AI戦略2019の資料より作成

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データサイエンスを取り巻く動向（２）必要となる教育とは
内閣府のAI戦略2019
IoTの進化に合わせ、持続可能社会の作り手として10年間で1500万人（学生500万人含む）、数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な知識と実用的な活用スキルを持った人材を養成する
産業界人材育成の方針
トップ人材の育成とイノベーション創出
ＡＩ研究開発モデル

大学と連携2000人/年間
産業・地域課題発見・解決力の育成
モデルカリキュラム

100万人/年間

AI戦略2019の資料より作成

7

基本的情報知識，実践活用スキル訓練
批判的思考力養成

基礎となる教育は必須©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

データサイエンスを取り巻く動向（２）必要となる教育とは内閣府のAI戦略2019
IoTの進化に合わせ、持続可能社会の作り手として10年間で1500万人（学生500万人含む）、数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な知識と実用的な活用スキルを持った人材を養成する

AI：人工知能現在、AIの中で機械学習は重要なキーワード
機械学習

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データサイエンスを取り巻く動向■機械学習
IoT（モノのインターネット）やセンサー技術が向上する中で、非常に高い予測性能を持つことから「機械学習」が注目され、様々な分野での活用が進められています。

AI：人工知能

機械学習■機械学習のメリット
・非常に高い予測性能
・柔軟な解析が可能→変数の数がサンプル数よりも多い状況（多重共線性が発生している状況）やデータの分布が正規分布から大きく乖離している状況などにも対応

機械学習に関する高度な教育も重要
9©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

データサイエンスを取り巻く動向
社会人のためのデータサイエンス教育は①統計的な思考力を養成するとともに、②現場の業務改善事例を通して「実践力を身につける」事が大切
そのためには、課題の発見、解決方法の探索、データ収集、データ分析によって法則性を見出す、 対策実施と結果評価のPPDACサイクルを回す（椿広計先生提唱 統計数理研究所産学連携シンポジウム2021より抽出）
Problem
問題の発見
定義

Plan

Data

情報収集と分析

データの整理変換・整形

AnalysisConclusion+
Action

データ分析・モデリング

解析及び対策の評価・報告

データから法則性を見出し結果予測する
因果・予測モデル

課題を解決できること、実践できることが重要
10©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム（２）必要となる教育とは大学と連携2000人/年間

機械学習の高度な教育＋実践的であること100万人/年間

基礎からの教育AI戦略2019の資料より作成

当社が考える、企業でのﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ普及において、必要な教育の３つのポイント①データサイエンスの基礎となる教育②機械学習に関する高度な教育③課題解決・実践につながる教育
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企業でのデータサイエンス普及におけるStatWorks/V5の活用

1．データサイエンスを取り巻く動向(1)政府より公開された方針(2)必要な教育とは

2．企業のデータサイエンス普及における課題(1)基礎教育から実務への壁(2)機械学習への壁

3．StatWorksによる課題解決のご提案(1)StatWorksによる課題解決のご提案(2)表計算ソフト、Pythonと比較したStatWorksのメリット(3)人材育成での豊富な実績
12©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorksによる課題解決のご提案（１）基礎教育からの実務への壁
最初は表計算ソフトからデータサイエンス教育を始めるが、本格的に統計解析をしようとすると表計算ソフトでは行き詰まってしまう。
そのため、実務での活用まで繋がらない。
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ活用

基礎教育からの壁進めていくと複雑な計算がたくさん出てくる…
表計算ソフトでは厳しくなってきた

表計算ソフト
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
教育開始
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企業のデータサイエンス普及における課題（２）機械学習への壁
これまでに統計解析を実践している人にとっても機械学習はハードルが高く、実務で活用できるところまで広まらない
情報処理・システム系（特に機械学習系）
ではPythonが多く使われる機械学習を活用してみたい。
Pythonが使われているようだが、ハードルが高い

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企業でのデータサイエンス普及におけるStatWorks/V5の活用

1．データサイエンスを取り巻く動向(1)政府より公開された方針(2)必要な教育とは

2．企業のデータサイエンス普及における課題(1)基礎教育から実務への壁(2)機械学習への壁

3．StatWorksによる課題解決のご提案(1)StatWorksによる課題解決のご提案(2)表計算ソフト、Pythonと比較したStatWorksのメリット(3)人材育成での豊富な実績
15©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorksによる課題解決のご提案
StatWorksは実務での活用はもちろんですが、データサイエンス教育のツールとしてもご活用いただけます

総合編

StatWorks/V5
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機械学習編R2

機械学習編R2©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorksによる課題解決のご提案（１）基礎教育からの実務への壁
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ活用

基礎教育からの壁進めていくと複雑な計算がたくさん出てくる…
表計算ソフトでは厳しくなってきた

表計算ソフト
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
教育開始

17©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorksによる課題解決のご提案（１）基礎教育からの実務への壁
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ活用

基礎教育からの壁進めていくと複雑な計算がたくさん出てくる…
表計算ソフトでは厳しくなってきた

表計算ソフト
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
教育開始①データサイエンスの基礎教育から本格的な統計解析へのレベルアップ

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StatWorksによる課題解決のご提案（２）機械学習への壁

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StatWorksによる課題解決のご提案（２）機械学習への壁

機械学習編R2②StatWorksの活用により機械学習の裾野が広がり実務で活用できる人が増える

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StatWorksによる課題解決のご提案
StatWorksの活用が有効な２つの場面①データサイエンスの基礎教育から本格的な統計解析へのレベルアップ②機械学習の裾野を広げて実務で活用できる人を増やしたい

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ活用

StatWorks
機械学習
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
教育開始

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StatWorksでレベルアップ©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較
なぜStatWorksが有効なのか？
表計算ソフト、Pythonと比較したStatWorksのメリットをご紹介

Python表計算ソフトデータサイエンス教育において最初に用いられる
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機械学習で多く用いられる©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較
JUSE-StatWorks/V5シリーズ

機械学習編R2
モデル評価 [予測判定]
因果分析 [glasso]

分類・予測 [SVM][RF]正則化回帰 [lasso,ﾘｯｼﾞ,…]
層別 [混合ガウス]
情報要約 [カーネルPCA]
データ可視化 [濃淡密度図]
データクリーニング

SQCの他、SQCでの活用を重視した内容であるが，総合編プレミアムまでの製品：表計算ソフトとの比較
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ教育に含まれる手法も多い
機械学習編R2：Pythonと比較 データサイエンスでも有効23©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較■表計算ソフト ⇐⇒ StatWorks/V5
表計算ソフト

StatWorks/V5
総合編プレミアム

操作〇
使い慣れている△
操作に慣れる必要がある※当社にてセミナーを開催し、操作のサポートを行っております。

解析ストーリー
機能△なし〇
解析ストーリーに沿ったタブ・機能構成

相関図の作成△1対の相関図だけでもかなりの手間がかかる〇
多変量連関図が簡単に出力できる

多変量解析

△
解析に手間がかかる
高度な手法は困難〇
主成分分析や回帰分析、時系列解析、分類手法等など網羅※本比較は弊社独自の評価です24©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較■表計算ソフト ⇐⇒ StatWorks/V5
表計算ソフト

StatWorks/V5
総合編プレミアム

操作〇
使い慣れている△
操作に慣れる必要がある※当社にてセミナーを開催し、操作のサポートを行っております。

解析ストーリー
機能△なし〇
解析ストーリーに沿ったタブ・機能構成

相関図の作成△1対の相関図だけでもかなりの手間がかかる〇
多変量連関図が簡単に出力できる〇△
StatWorksでは実験の計画からデータ収集、解析、多変量解析解析に手間がかかる評価まで計画と分析がグラフの作成に時間をかけず、効率よく学習が可能。
高度な手法は困難一連の手続きが分析できる

高度な解析手法の活用までレベルアップも可能。
25©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較■Python⇐⇒機械学習編R2
Python

機械学習編R2

プログラミング×
プログラミングが必要〇
プログラミング不要。
マウスで全て操作可能

解析ストーリー
機能×なし

あり
解析ストーリーに沿ったタブ・機能構成で解析を進めやすい〇大規模データ可△
中規模データ制限はありますが、1,000変数(列) ×100,000サンプル(行)までのデータ分析が可能

×なし〇
全て自社開発であるため、保守契約を結んでいただくことで質疑応答の対応が可能

扱うことのできるデータ

ユーザサポート※本比較は弊社独自の評価です26©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

表計算ソフト，PythonとStatWorksの比較■Python⇐⇒機械学習編R2
Python

機械学習編R2

プログラミング×
プログラミングが必要〇
プログラミング不要。
マウスで全て操作可能

解析ストーリー
機能×なし

あり
解析ストーリーに沿ったタブ・機能構成で解析を進めやすい〇大規模データ可△
中規模データ
制限はありますが、1,000変数(列) ×100,000サンプル(行)までのデータ分析が可能

扱うことのできるデータ

ユーザサポート〇×
全て自社開発であるため、なし
保守契約を結んでいただくことで機械学習編R2ではプログラミング不要！
質疑応答の対応が可能

機械学習が手に届く※本比較は当社独自の評価です27©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

人材育成での豊富な実績

品質管理の人材育成においてStatWorks/V5は豊富な実績(一財)日本科学技術連盟にて、・品質管理セミナーベーシックコース
・多変量解析法セミナー活用コース
・技術力で差をつけるための実験計画法実践セミナースタンダードコース 等、各種SQCセミナーの教材として「JUSE-StatWorks/V5」が使用されています。

https://juse.or.jp/src/seminar/detail/99/26097

https://juse.or.jp/src/seminar/detail/99/26101

また、社内研修等でも使用されています。
28©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

人材育成での豊富な実績

機械学習編も教材として使用されました(一財)日本科学技術連盟にて、「モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース」が開講されました。
機械学習編が教材として使用されています。

http://juse.or.jp/src/seminar/detail/99/26036

弊社にて「機械学習入門セミナー」「機械学習活用セミナー」を開催しております。
29©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

企業でのデータサイエンス普及に是非StatWorksをご活用ください

StatWorks/V5でデータサイエンススキルをレベルアップ

機械学習編R2で機械学習の手法を多くの人に。

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ活用

StatWorks
機械学習

表計算ソフト
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
教育開始
30

StatWorksでレベルアップ©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorksについては
本シンポジウムのJUSE-StatWorks/V5の活用に役立つ！
近年強化した機能・サービスのご紹介をご覧ください。

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