©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers1

データ駆動型社会におけるデータサイエンス教育への展望
立正大学データサイエンス学部
渡辺 美智子
放送大学客員教授 BS231 データサイエンスキャリアアップ講座「データサイエンス基礎から応用」・「デジタル社会のデータリテラシー」講師

概要

１．データ駆動型社会とデータサイエンス
２．第４次産業革命技術：AIと機械学習
３．データ活用人材育成と国内外の教育改革
４．データサイエンスサイクルと協同的問題解決・価値創造

2

ＳＴＥＡＭ×アクティブラーニング

Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics
クオリティマネジメント・サービスデータサイエンス・多変量因果解析・デジタル社会のデータリテラシー『VIEW21』高校版 2019年度 2月号【特集】「学校教育デザイン」を描く今と未来

統計分析手法を活用してサービスの価値を創造し、社会実装するPBL型授業⓵聞いたことはすぐ忘れる②見せてもらったことは覚えるかもしれない③やってみたことは忘れない
重回帰分析（教師あり）
主成分分析(教師なし）・主成分
回帰分析・選好ベクトル・
コンジョイント分析
構造方程式モデリング
潜在クラス分析

自動運転・商品の自動レコメンド・AIによる自動診断・不動産テック・スリープテック・牛の発情期検出予測・
AI美空ひばり・スマートトイレ・野球サッカー等入場者予測による価格連動性・・全てがデータでつながる
Society 5.0の社会/驚異的な入試倍率となっているデータサイエンス系学部 MUSYC（アエラ2019.05）
3
データサイエンス・AIの教育を全大学・全学部で基礎～応用基礎(発展）実施（AI戦略2019による教育改革）

RESAS
大臣賞

4

副作用DB
活動量・検診
DB・・・

RESAS
大臣賞

日本バイオメカト
ロニクス学会
2021若手奨励賞

映像
トラッキング
データ

Twitterのつぶやき

楽天イーグルス
試合・観客情報

JST科学技術論文DB5

構造化データ
VS.
非構造化データ（プログラミング、専用ソフト等）
音声、テキスト、画像・・（非構造化データ）
Bag of Worsds（特徴量の設計・抽出 ＝＞構造化データ）6

情報通信審議会ICT基本戦略ボード「ビッグデータの活用に関するアドホックグループ」資料より抜粋©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers7

リアルワールドエビデンス

100%完全に成立するエキスパートルール

確率的にしか成立しない傾向
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個々の産業単位で発展＝＞Connected Industries
独立・対立・競合関係にあった産業・企業がデータで繋がり、新しいサービス・付加価値・産業の創出（ヒト×機械×システム）＝＞制御やマネジメント
ルールの高度化

9
データ駆動型超スマート社会

社会全体がCPSにより変革されるデータ駆動型超スマート社会 Society5.0

データサイエンス技術①データ収集：リアルな(現実の)対象からデータを収集、対象を多次元の特徴量データを要素とするプロファイルで捉える。
②データの蓄積・解析：
データ化されたプロファイルの蓄積(プロファイルの大量観察)から関連性の解析を通して、社会課題の解決に資する知識(ルール)を抽出

知識：
データから統計的に推論（学習）される原因と結果のルール③解析成果を現実世界へフィードバック：②のモデルを自動制御や自動レコメンド機能としてICT機器に搭載データ駆動型社会の新たなヘルスエコシステム©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers11

データ駆動型社会におけるスポーツアナリティクス©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers12©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers13©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers14©2022The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers15©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

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トラッキングデータによるスポーツアナリティクスの世界試合（対象）の流れ ＝＞ 複数のイベント（データ化した指標）のプロセスで記述 ＝＞ 何が何に寄与するのか？
指標間の関連性を分析 if **=??, then XX, else ○○．
If-then-else 型制御

イベントストリーミング分析
事象と事象間の関連性を確率的な傾向で捉える（統計モデリング）

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データとは？
データサイエンス
データ

データから知識（役に立つルール）を学習する方法とスキル

分析対象（単位）ex. 顧客、商品、企業、試合、選手、画像、音声、文章、動画 …

プロファイルを特徴づける複数の変数（指標）：
パスの精度

シュート球の速度

83 %

118

パスの回数

選手1人の防御範囲

4410 km
試合 ＝＞ 複数のイベント（データ化した指標）のベクトル

分析 何が何に寄与するのか？ 変数（指標）間の関連性を分析
制御 If-then-else 型制御

if

X＝**,

then

Y=××,

©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

else

Y=＃＃．
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行政におけるEBPM（Evidence Based Policy Making)① 課題への気づき・データで解ける問題に設計
行政職員資格 統計アナリスト，統計アナリスト補問題の重要度を測るKPI・アウトカム(結果指標)の決定
原因を結果に至るプロセスから探るロジックモデル、KPIツリー、特性要因図（５W1H）静岡県ふじのくに少子化
突破戦略事
業（合計特殊出生率に影響を与える要因の見える化）
第2回「地方公共団体における統計利活用表
彰」総務大臣賞
県・市町における少子化対策施策の独自の取り組みの加速化©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersデータサイエンティストの需要拡大
データサイエンス（専門職能）
データから価値を生み出すルール（知識）を学習するスキル

データサイエンティスト（デジタル時代の新しい職業）
世界中で需要が供給を大幅に上回っている
人材育成・教育システムの提供：世界的な課題

データは「21世紀の石油」
枯渇しない経済・産業・社会資源©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

20情報通信審議会ICT基本戦略ボード 「ビッグデータの活用に関するアドホックグループ」資料

1990年代以降、世界各国が問題解決型の統計・データハンドリング教育のK-16の体系化、ICTの活用、Real（ビッグ）データ、Real課題中心での活用・実践力、高等教育に関しても、教育方法論での研究会や政府助成、学位プログラムがるなど、強化。
2000年のドイツのNew
Statistics, 全国
2111大学連携世界時価総額ランキング2020.04

2018年6月総理大臣声明
第4次産業革命に突入
人材育成改革の政府方針

2021.10デジタル革命が急速に進展する中で、平成元年
Top5を含め50位中に日本は32社価値を生み出すデータや人材をめぐる熾烈な争奪戦が世界で繰り広げられている。
日本はこのまま手をこまねいていてはならない。
Society5.0に向かって、我が国こそが、世界データサイエンスサイクルをリードしていかなければならない。この数年が勝負。
本年を第四次産業革命元年とし、生産性革命の実現をあらゆる分野で推進（自動運転、ヘルスケア、デジタルガバメントなど）加えて、こうした社会変革を実現の基盤となる、大胆な規制改革に挑戦するとともに、ＡＩ人材の育成を始めとした教育システムの改革、大学改革などイノベーションを生み出す
22
エコシステムづくりを進める。

未来投資会議2018年

AI時代の人材育成
文部科学大臣
提出資料
情報Ⅰ：共通必履修 ・情報Ⅱ（DS)
大学入学共通テスト （新科目情23
報Ⅰ）

明確な数値目標の設定©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers24データサイエンス教育体系化・学習指導要領改訂と高大接続

25国語： 論理国語（図・表・概念図など）
英語： 統計グラフ・図・表の読取り
絵グラフ

ヒストグラムドットグラフ
統計的確率
棒グラフ

折れ線
クロス表

箱ひげ図
四分位数

数学的確率
円グラフ
帯グラフ

標本調査

アメリカの教科書とは違う？

数学：
数学Ⅰ（必履修）データの分析
仮説検定の考え方）
数学A（頻度確率・期待値：意思決定）
数学B（統計的な推測(推定・検定）：文脈, 数学と社会生活、単回帰分析）
数学C（数学的表現：社会日常の事象を図，表，統計グラフ，離散グラフ及び行列などを用いて数学的に表現し，考察）
情報Ⅰ（必履修；データの活用）Ⅱ（情報とデータサイエンス）

社会系：公民・地理（GIS）
理数探究基礎・理数探究 （探究のプロセス）
度数分布表
26代表値(平均・中央値・最頻値） 総合的な探究の時間(必履修）数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
モデルカリキュラムと認定
大学教育の改革

2021年
3月公表

2020年
4月公表
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数理・データサイエンス
教育強化拠点コンソーシアム©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers28©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers29©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers30©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

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内閣府・文部科学省・経済産業省の３府省連
携認定©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers32©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers33©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers34

大学学部レベルカリキュラムと教育方法の変革
米国統計協会2014
育成すべきコアコンピテンシー
 データに基づく思考力
Think with Data 現実の課題を統計的な仮説におとし、統計的に仮説の検証ができる
Pose and Answer
Statistical Questions©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

ポイント① データサイエンスの要素の拡大
Rなどの統計ソフトスキル、データハンドリングスキル、データベースやプログラムスキル、問題解決スキル② 現実の複雑なデータを扱う
経験、データ取得デザイン③ 予測モデル・要因分析
デザイン・交絡・バイアス④ 統計コンサルティング・
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ビジュアリゼーション

米国（大学院）＊データサイエンスの需要は大きい。 ＊多くの企業が求めるのは、知識ではなく活用経験・実績 ＊MOOC等オンライン授業の提供のみでは用を足さない
この5年間で、多くのデータサイエンス教育プログラムが溢れている（500大学、830プログラム… 応用統計、データサイエンス、ビジネスアナリティクス）
経験・実績不足への対応に関心が移行
Statistics Practicum:

Placing 'Practice' at theCenter of Data ScienceEducation
by Eric D. Kolaczyk, Haviland
Wright, and Masanao Yajima
Published onJan 29, 202
Harvard Data Science Review36©2022 he Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers日本のAI戦略 VS.中国

AI上の魔法の動物たち
科学的探究
実態（対象）を観察・特徴量をまとめ、機能に落とし込む

ネコの光る眼しゃべる象
キリンの伸びる首37

科学的探究能力の育成重視の転換点• アメリカの科学教育スタンダード (NSES, 1996)
物理，地学，生命科学，科学技術の社会への応用等の領域に加えて，科学的探究 (Scientific Inquiry) が独立の領域として設置。強調されたのは，「既存の科学的知識の習得を薄くし，科学の本性(の理解と探究能力の開発により重点を置く」
・身近な諸現象に対する科学的な接し方，記述や説明などの科学的表
現力，データや考えをまとめるための統計的処理の概念やスキル
・教育の早期段階から学年を追って体系的に教育する枠組みを具体的に提示学校までの毎学年で統計的内容が体系的に示されている
数学教育との関連：イギリスのMath．Sciences Edu｡Board(1990)，アメリカの数学教師協議会(1989，2000)，OECD の生徒の学習到達度調査 (PISA, 2003) な
どで，統計と確率，不確実性の数理の領域の相当重要な位置際の文脈に沿って活用する力，いわゆる統計的思考力の育成により重点を置くことが世界の流011 年全米共通コアカリキュラム数学：統計内容拡充，、2012 年、2013年全米学術研究協議会 (NRC)
次世代科学教育スタンダード (NGSS) ビッグデータを意識した科学的探究，データサイエンス教育の体系化・データサイエンティスト・プロフェッショナル育成の制度化

仮説：，科学的に検証が可能な仮説，また，「データ間の因果をつなぐ論理」または「現象間の連関を予39想」とあるように，因果に関する仮説と（ターゲット指標の変動を説明するルール、パターン）

小学校から高校までの統計教育の方法（企業教育・海外の学校教育）全体の問題解決のフレームワークを先に学び，どのステップでどのような（統計）の手法を用いればよいのか、をケースを通して学ぶ

統計的課題探究，統計リテラシー，確率ニュージーランド

対象データのレベルと使用する統計スキルを上げながら，毎学年で繰り返されている（数学の時間数の3分の１を占める）©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers40放送大学BS231「デジタル社会のデータリテラシー」©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers42静岡県ふじのくに
少子化突破戦略事業

放送大学BS231「データサイエンス基礎から応用」

多種多様な複数のデータセットの突合ビジネスへの戦略的な見通し

ビジネスの文脈と優先順位で結果を可視化、実行可能なビジネス・ストーリーを一般向けに語る

データクレンジング

パターンと特徴量の抽出
統計モデルによる予測・分類／モデルの評価・改善

データサイエンスプロセス（サイクル）と各ステップの要素

https://medium.com/the-mission/deconstructingdata-science-breaking-the-complex-craft-into-itssimplest-parts-15b15420df21|

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データに基づく探究プロセス

ノースカロライナ州立大学
NSF 研究費
統計・DS教師の指導力向上
教育のための統合オンライ
ンプラット
フォーム

InSTEP:

データの背景の文脈

コミュニケーション・協同的・創造力・批判的な見方©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

Invigorating
Statistics
Teacher
Education
Through
Professional
OnlineLearning
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２１世紀スキル
パートナーシップ
教育機関：
ＡＡＳＬ（学校図書協会）
ＩＳＴＥ（科学技術教育国際協会）
ＣｏＳＮ（学校連携コンソーシアム）
等

企業：マイクロソフト、シスコ、アップル、オラ
クル、インテル、テキサ
ス・インスツルメンツ、デル、フォード、タイム・ワーナー等©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

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産業界と教育者との協働
統計的問題解決力
教育に関する産業界からの要望
科学技術・経済に関する国際競争の激化（人材育成）変化が激しく、予測が難しい現代社会では、未知の問題に答えを生み出すための「思考力」、多様な価値観を共有する他者との対話を通して現実の問題を解決できる「実践力」が必要
２１世紀型ワークスキルの議論
米国 スキャンズレポート （1992年）
イギリス デアリングレポート（1997年）

OECD DeSeCoプロジェク
多様性・複雑化 PISA型学力
21世紀型スキル（ACT21）
思考の方法 とイ問題解決、意思決定

日本： 経産省 社会人基礎力
文科省
学士力

JSQC/TQE(瀧澤氏資料）

47

47

Quantitative methods in process improvement-Competencies for
key personnel and their organizations—Six Sigma & Lean Implementation–
実務・業務のプロセス改善のための数量的手法と組織と個人の能力(コンピテンシー）認証の国際規格
シックスシグマ ： DMAIC プロセス
① Define the problem② Measure the process➂ Analyze the process④ Improve the process⑤ Control the process

協働的問題解決力（コンピテンシー）はどうやって育成するのか？ 21世紀型
Teacher
モデラー
ファシリ
テーター
21世紀型

Learner
Transmission Model of Learning

Constructive, Collaborative andCooperative Learning Model

Teacher
知識の水平展開

21世紀型FD；Project Kaleidoscope (PKAL) is AAC&U’s STEM higher education reform center©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers4921世紀型
Teacher
モデラー
ファシリ
テーター
21世紀型

Learner
Constructive, Collaborative andCooperative Learning Model
21世紀型FD；Project Kaleidoscope (PKAL) is AAC&U’s STEM higher education reform centerTransmission Model of Learning©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & EngineersTeacher
知識の水平展開50

文系・理系の枠を越える基礎的なリテラシー
思考力・判断力・表現力©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers51

2014 ICME
国際数学教育者会議 ソウル

Real Data, Real Problem Real Learning,
Transferable Skill (転用可能な力）

専門職能に繋がる

最も重要なスキル： Storytelling with data52

なぜ協働的なのか？

ICTを活用したデータに基づく問題解決の成否は科学的・協働的問題解決
分析技術が高度であれば良いということではなく、－＞チームの多様性
分析の前段階現象への理解と仮説の形成
分析の後段階現象の文脈に沿った結果の解釈
エビデンスに基づく意思決定の適切性で決まる。そのため、個人の専門知識で対処より、情報を他者と共有しながら、議論することを通じて多様な考えを統合し協働することで、効果的に達成される。
ICTを活用した科学的・協働的問題解決力の育成
ICTのスキルや数理的・統計的技法などの個別の方法論の習得に重点が置かれがちになるが、並行して、科学的（数理的・統計的）および協働的作業を含めた問題解決の一連のプロセスへの理解主体的なグループ活動を通してそのプロセスを具体的に経験するアクティブ・ラーニングの機会を設ける必要がある。
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「ＡＩ時代に対応した人材」とは、単一ではなく、・最先端のＡＩ研究を行う人材
・ＡＩを産業に応用する人材・中小の事業所で応用を実現する人材・ＡＩを利用して新たなビジネスやクリエーションを行う人材などのカテゴリーに分かれるが、いずれにしても、各々のカテゴリーでの層の厚い人材が必要となる。

人材の増大には、女性も含む多様な人材や、海外から日本を目指す人々も含め、それぞれの層に応じた育成策、呼び込み策が重要である。
そのため、今後、先進的な教育プログラムの構築が重要であり、さらに、これを海外にも提供できるレベルにまで充実させることも必要になる。
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Women in …

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56©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

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