自己研鑽（学び続けること）の大事さについて
2022年 2月 4日
日本電気株式会社

情報処理学会 CITP SIG 2022

井川淳司

1

自己紹介（井川淳司）

日本電気(株)にてソフトウェア開発プロ
ジェクトマネジメント、及びソフトウェアエンジニアの育成に従事。
CITPコミュニティにて高等学校の情報教育支援活動中。
年齢による体力低下を感じながら専門性の維持・向上に悪戦苦闘中。
ＡＩ関連（顔認証、救急緊急度判定、等）の仕事をしていて「若い時に統計学（確率論・回帰分析・判別分析・ベイズ統計・等）をもっと勉強しておけば良かった・・・・」とつくづく思う。
モットーは「人事を尽くして天命を待つ」
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2

ＡＩの技術は難しい●従来の技術はネットで情報検索・専門書を読解して開発経験で身に付けた知識を応用すれば理解できたが、ＡＩの技術は過去の経験・知識が生かされないことが多い。
●ＡＩをブラックボックスで活用していてはビジネス現場で十分な成果を発揮できない。開発現場では品質リスクをマネジメントできない。
ＩＴ技術者はＡＩで使われている理論を理解する必要がある。
●世の中にはＡＩ採用をうたう製品があふれているが、ＡＩとは言い難い機能の製品もあり本物のＡＩを見極める力が必要。

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3

ＡＩの技術は難しい
ＡＩの顔認証・自動運転・医療解析・需要予測、気象予測、等で使われている判別分析・時系列解析・回帰分析・主成分分析・ベイズ統計・等の理論を理解し、これらの理論で使われている確率・微分・積分・行列・ベクトル・等を学び直す必要がある。
基礎知識
ベクトル
行列
分散

判別分析

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ベイズ統計
ＡＩ

対数等々

順列
組み合わせ

推定・検定

顔認証・自動運転・医療解析・需要予測、気象予測、等

主成分分析
時系列解析
指数

集合理論

クラスター分析
因子分析

相関

確率

分割表
等々

極限

回帰分析
分散分析

微分積分4

国の動向
国(内閣府）の「ＡＩ戦略2021」では、グローバルに活動して世の中を変える人材を育成、及び「数理・データサイエンス・ＡＩ」に関する基礎的な能力を習得する人材を多く排出する取り組みを行う方針。
ＡＩ戦略2021(https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_honbun.pdf P11,12)

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5

情報処理学会 CITPの動向
情報処理学会では昨年ＣＩＴＰ認定にデータサイエンティスト資格（ITSSレベル４相当）を含む企業認定制度を制定し、データサイエンティスト人材の育成に取り組んでいる。
https://www.ipsj.or.jp/release/20210913_DSstrategy.html

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高校の情報教育の高度化●2022年4月から開始される高等学校新学習指導要領の情報教育(「情報Ⅰ(必修)」・「情報Ⅱ（選択制)」(次頁参照))では、若い世代でのコンピュータサイエンス（プログラミング・データサイエンス・等）の知識習得が期待されている。
●「情報Ⅰ」が2025年大学入学共通テストから試験科目に採用。
●「情報Ⅱ」ではデータサイエンス、セキュリティ、システム設計、テスト手法、等、高度な専門技術を扱う予定。

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7

「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」学習内容(文部科学省発行 高等学校情報科教員研修用教材より抜粋)
情報Ⅰ(必修)（2022年4月開始）

情報Ⅱ(選択制)（2023年4月開始）

章

章

章タイトル

1 情報社会の問題解決

No

学習内容

章タイトル

情報社会の発達と社会や人への影響

2

情報セキュリティの必要性

3

コミュニケーション手段の多様化

4

コンテンツの創造と活用の意義

4 情報社会におけるコミュニケーションのメリット・デメリット

5

人に求められる資質・能力の変化

5 情報技術の発展

6

将来の情報技術と社会

7

コンテンツの分析とメディアの組み合わせ

8

プロトタイプの作成

9

コンテンツの制作と改善

2 情報セキュリティ
3 情報に関する法規，情報モラル

2 コミュニケーションと情報デザイン

6 デジタルにするということ

2 コミュニケーションとコンテンツ

7 コミュニケーションを成立させるもの
8 メディアとコミュニケーション，そのツール
9 情報をデザインすることの意味
3 コンピュータとプログラミング

10 コンテンツの発信と改善
3 情報とデータサイエンス

11 データと関係データベース

10 デザインするための一連の進め方

12 大量のデータの収集と整理・整形

11 コンピュータの仕組み

13 重回帰分析とモデルの決定
14 主成分分析による次元削減

12 外部装置との接続

15 分類による予測

13 基本的プログラム

16 クラスタリングによる分類

14 応用的プログラム

17 ニューラルネットワークとその仕組み

15 アルゴリズムの比較
16 確定モデルと確率モデル

18 テキストマイニングと画像認識
4 情報システムとプログラミング

19 情報システム全体の情報の流れ
20 情報システムの情報セキュリティ

17 自然現象のモデル化とシミュレーション
4 情報通信ネットワークとデータの活用

学習内容

1

1 情報やメディアの特性と問題の発見・解決

1 情報社会の進展と情報技術

No

21 情報システムの表し方

18 情報通信ネットワークの仕組み

22 情報システムの分割と設計

19 情報通信ネットワークの構築

23 分割したシステムの制作とテスト

20 情報システムが提供するサービス

24 分割したシステムの結合とテスト

21 さまざまな形式のデータとその表現形式

25 情報システムの評価・改善

22 量的データの分析
23 質的データの分析
24 データの形式と可視化
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5 情報と情報技術を活用した問題発見・解決の研究

活動例１

情報社会と情報技術

活動例２

コミュニケーションのための情報技術の活用

活動例３

データを活用するための情報技術の活用

活動例４

コンピュータや情報システムの基本的な仕組みと活用

8

ＣＩＴＰ

高校情報教育支援活動●ＣＩＴＰメンバー7名で神奈川県を主体に高校情報教育の支援活動中。高校情報教育の関係者との対話を通じて「ＣＩＴＰとしてどのような貢献ができるか」を検討してきた。
●活動方針はＣＩＴＰの高度な専門性を生かせる「情報Ⅱ(2023年4月開始)」について教育支援活動を行う方針。
今年は「情報Ⅱ」の教育コンテンツ（動画・資料）作成、等、教育準備活動の支援を実施する。
●現在「情報Ⅱ」の教育コンテンツのアイデア３件（次頁以降参照）について内容の具体化を図っており、高校情報教育の関係者と「情報Ⅱの準備の進め方」について意見交換を実施中。

情報処理学会 CITP SIG 20229

情報Ⅱ教育コンテンツ案１(CITP 内藤大輔様)【アイデア１:天気予報を通して学ぶ情報システムの利活用】
コンピュータや情報システムの活用例として、実際の天気予報で利用されている気象シミュレーションがどのように行われるかを学ぶ。数値シミュレーションは、様々な条件変更を容易に行うことが利点である。
そこで、様々な条件変更に対する影響を思案し、その結果をシミュレーションによって実際に確認できることで理学的な理解を深めるとともに、情報システムの利活用の事例に触れる。

情報処理学会 CITP SIG 202210

情報Ⅱ教育コンテンツ案２(CITP 菊池修様)【アイデア２:新しい本人確認システムの仕組みを考える】
SNSや社会システムの認証における本人性、真正性や認証要素の現状と課題について触れ、個人情報の定義、法規制などを適切に把握し、その取り扱いについて要件定義・検討フェーズの一部を体験することで理解を深めるとともに、情報技術を活用した問題発見・解決の探求に対する思考力・判断力の向上を図る。
・要件を考える・実現性を考える
・費用対効果を考える
・個人情報の取扱いについて考える
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情報Ⅱ教育コンテンツ案３(CITP 井川淳司)【アイデア３:データサイエンスを学ぼう】
データを分析して潜在している課題を発見して課題解決の行動につなげることを学ぶ。
例題として、2019年と2021年の春のセンバツ高校野球大会の31試合の結果（得点、安打、本塁打、四球、奪三振、失策、等）のデータ分析（ｔ検定、回帰分析、等）を行い、コロナ前とコロナ後で高校野球がどのように変わったかを比較検証する。
【2021年【2019奪三振】
40

得点／攻撃力自由度調整済
決定係数350.71343025

外れ値
星稜 奥川（現スワローズ）

201510スモール
ベースボール

500

2.5

5

7.5

1012.5

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1517.5重回帰分析】

AIC

77.8334

偏回帰係数の95%信頼区間

偏回帰係数の有意性の検定

説明変数 偏回帰係数 標準誤差

下限値

t 値

P 値

安打

0.32000.09270.13430.50573.45220.0011二塁打

0.89340.21350.46581.32104.1854 P < 0.001

三塁打

1.53020.41410.70082.35973.6957 P < 0.001

四死球

0.42240.08150.25920.58565.1847 P < 0.001

盗塁

0.30450.2311-0.15840.76751.3178定数項-2.4776

0.6818-3.8435-1.1118-3.6338 P < 0.001

上限値

0.192912まとめ●７年後、高校で「数理・データサイエンス・ＡＩ」の基礎を学び、大学では専門性の高いコンピュータサイエンスを学んだ新入社員が入ってくる。
受け入れる企業側でも「数理・データサイエンス・ＡＩ」の知識を身に付けることが当然のように求められる。
●基礎知識は短期間で勉強しても身に付かない。日々の勉強の積み重ねによって身に付く。
週末に当週に理解できなかった技術・理論を復習して、次週の予習をするという「学びの習慣」が大事。
コロナ禍でテレワーク主体となる中、課題解決のスピードを上げるには特に「予習」が重要。
自己研鑽(学び続ける)により新しいスキルを身に付けよう!!
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