特集：データサイエンス教育の現場

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）

文系学部におけるデータサイエンス―データリテラシーの向上を目指して―
横山 暁†11
概要：近年，データサイエンスに注目が集まり，大学においてもデータサイエンス教育が盛んになってきている．文系学部においても特に「データリテラシー」の向上が課題となっている．本稿では，文系学部におけるデータリテラシー教育に関して現状を考察し，さらに筆者の取組みについて紹介したうえで，今後の展望についても述べる．
キーワード：大学教育，データリテラシー，PBL

1. はじめに科が設立されてきている．加えて立教大学では人工知能(AI) に特化した大学院が開設され，学部のみならず大学

本稿は，表題にあるように文系学部におけるデータサ院教育でもデータサイエンスや AI に注目が集まっていイエンス教育について寄稿したものである．近年，データることが伺える．これらの学部や大学院は理系寄りもしサイエンス学部がいくつかの大学で開設され，大学でのくは文理融合であると認識している．一方でいわゆる文データサイエンス教育に注目が集まっている．文系にお系においてもデータサイエンス教育の必要性はあると考いてもデータサイエンス教育の重要性は高まっているとえられる．

考えられるが，様々な課題があるとも感じている．文系学部で必要となる「データリテラシー」の向上について，現状を考察するとともに，筆者の経験や取り組みを紹介し，今後の展望について述べる．

2. データサイエンスを取り巻く現状
2010 年代に入りデータサイエンス (Data Science) が世界的に注目を集めている．2012 年には，Harvard Business
Review に“Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”というタイトルの論文が掲載され注目された[1]．日本においては 2013 年にデータサイエンティスト協会が設立された．図 1 および図 2 は Google トレンドで 2011 年から2019 年までの Data Science と Data Scientist，データサイ

図 1 Google トレンドにおけるData Science と Data Scientist

エンスとデータサイエンティストについてそれぞれ検索した結果をグラフにしたものである．なお，縦軸はそれぞれのワードの「検索インタレスト」と呼ばれる指標であり検索期間で 0～100 の値を取る．これらの図を見ると，英語での検索においては，細かい増減はあるもののどちらのワードも右肩上がりで数値が増加している．一方，日本
語での検索においては，「データサイエンス」は右肩上がりであるが，「データサイエンティスト」は 2013 年 7 月が突出している．これは前述したデータサイエンティスト協会が設立された時期に合致しており，日本において「データサイエンティスト」という職種に最も注目が集まった時期であるといえる．
教育業界に目を向けると，国内外でデータサイエンスやデータサイエンティストが注目されだした後の 2017 年度に滋賀大学には日本初のデータサイエンス学部が誕生した．それを皮切りに，データサイエンスを扱う学部や学

図 2 Google トレンドにおけるデータサイエンスとデータサイエンティスト
しかし，文系学部，特に私立大学の文系学部においては，データサイエンス教育の難しさがあることも事実である．筆者は 2010 年より主に私立大学の文系学部で主にマーケティング・リサーチや情報リテラシーや Excel での実習を含む情報系科目，および演習（ゼミ）科目を担当し†1 青山学院大学経営学部（連絡先 yokoyama@busi.aoyama.ac.jp）ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）ている．前述したデータサイエンス学部等に入学する学生は，高校で数学を学んできている・数学が得意と感じている学生がある程度高い割合でいると推察されるが，文系学部，特に私立大学の場合は入試で数学を選択する必要がないことが影響してか，数学を（最低限しか）学んできていない学生や，数学が嫌い・苦手と感じている学生が

3. 文系学部におけるデータリテラシー向上の取組み
3.1 データリテラシー向上の動機付け
まず，文系学部の学生に対して「データリテラシー」教育をするにあたり，データリテラシーを向上させるための動機付けをすることが肝要であると考える．「統計学」

多数を占めており，「統計」や「データ分析」と名のあるや「（統計）調査法」，「マーケティング・リサーチ」等，科目は他の科目に比べて履修を避ける傾向があると感じデータを扱う授業が設定されていたとしても，前述したる．私が担当してきた授業（「統計」や「データ分析」をように文系学部の学生の場合，必修科目やそれに準ずる直接扱わないような授業）でも，これらのワードを出すと科目でない限り，多くの学生は履修を避けてしまう．必修拒否反応がみられる学生が大多数であった．この状況に科目等であったとしても単位取得のための最低限の労力おいて，データサイエンス学部と同じようなデータサイで乗り切ろうとすることが考えらえる．これでは「データエンス教育を行うことは現実的には困難であり，また学生の就職先に鑑みても，彼らに合ったデータサイエンス教育を行う必要性があると考えられる．

リテラシー」が向上するとは考えにくい．そこで何らかの方法で動機付けをする必要がある．次節以降，データリテラシー向上の取組みについていくつか紹介する．

企業に目を向けると，近年になって企業においてデータを扱う場面やデータに基づく意思決定をする場面が増えてきたように見受けられる．学生が参加するインター

3.2 ゼミでの取り組み
3.2.1 導入時期における取り組みンに関しても，データを扱うマーケティング・リサーチ系筆者が現在所属する青山学院大学経営学部では 3 年次のインターンが増えてきた（参加する学生が増えてきた）から演習（ゼミ）が開講される．私のゼミでは企業から提印象がある．さらには企業主催のデータ分析のコンペテ供いただいたデータを集計・分析し，施策提案等を行うこ

ィションも盛んに開催されている．データ分析のコンペとを中心に活動をしている．この活動を行うためには，

ティションに関しては，経営科学系研究部会連合協議会「データリテラシー」の中の「データをきちんと集計するが主催し日本ソーシャルデータサイエンス学会が共催す能力」，つまり Excel 等を用いたデータハンドリングの能る「データ解析コンペティション」が 20 年以上前から実施されている[2]．このコンペティションは産学から多数の参加者のあるデータ分析のコンペティションであるが，それ以外にも国内外で様々なデータを扱うコンペティションが開催されている（例えば[3]）．
これらの社会のニーズの高まりに反して，データを扱力を身に付けることが第一歩である．本節では，この能力向上のための導入教育として，3 年次直前の春休みに勉強会を実施している a．内容はデータの適切な集計方法・グラフ化の方法，また Excel でのデータ集計の方法，特にピボットテーブルの使い方についての実習を含むものである．これにより最低限のデータハンドリングの能力を身うことのできる人材は不足している．それ故データサイにつけてもらう．ただし，ただ単に勉強会を実施しても動エンス学部が誕生してきていると考えられるが，高度な機付けとしては不十分であると考えられるため，この勉分析能力が求められることよりも，データをきちんと集強会の後に実施する「データ分析コンペ」や，今後のゼミ計し，正しく解釈し，正しく伝えることができる能力，つ活動をしていく上で必要となるスキルであることを周知

まり「データリテラシー」が求められるケースも多いと考した上で勉強会に臨んでもらっている．

えらえる．つまり，「データリテラシー」を身につけた人材を育てるという必要性はあり，これは数学・統計に苦手意識をもつ学生が多い文系学部においても実施可能であると考えらえる．
次節以降では，筆者が関連する「文系学生に対するデータリテラシー向上のための取組み」をいくつか紹介し，さらにその効果と今後の展望について述べる．

この勉強会の後に実施した「データ分析コンペ」は，同じ学部の他のゼミにも参加していただき，グループ対抗で，実際のデータを渡して自由に分析して発表する，という企画である．発表の評価は教員のみが行うのではなく，データ提供元の方等，外部（非教員）の方にも評価をしていたたくことにし，学生の動機付けを高めるようにした．
これまで 2018 年と 2019 年の 2 回実施したが，データは日本経済新聞社（以下，日経新聞）が提供している日経
POS 情報・SCAN CVS レシートデータ（販売代理店は日経メディアマーケティング）から「緑茶飲料」や「炭酸飲a この時点でゼミへの所属は決定している．

ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）料」等，ジャンルを絞ったデータを用いた b．成果発表のング学科では，必修科目を含むいくつかの科目で PBL場では，日経新聞の方で日経 MJ 紙面で「レシートデータ(Project Based Learning) 形式での授業を実施している．

を読む」という連載記事の執筆者陣にも評価をしていた

2019 年度に筆者が担当した「マーケティング・ワークシ

だいた c ．この取組みでは，データを渡してごく短期間

ョップ A」では，日経新聞が提供している日経 POS 情報（2018 年は約 15 日，2019 年は 1 日）でデータを集計・のデータを利用した PBL 形式の授業を実施した．

分析するため，深い分析を行うことは困難である．しかこの授業の到達目標は，し，分析テーマの決定からデータの集計，プレゼン資料作成，発表と一通りの分析手順を経験することができる．まPBL を通して，マーケティング活動における問題発た，深掘りができないという点以外は，著しくレベルの低見，調査・分析，施策提案といった一連の活動を行う

い分析や発表になるということもない印象であった．こことで，マーケティングにおける問題発見・分析力・れにより最低限の「データリテラシー」能力は身に付いた課題解決能力・プレゼンスキル等の向上を目指しまという印象がある．また，学生としても，学外の方の前です．（シラバスより抜粋）

発表し，一定の評価とフィードバックを得られた満足感・達成感，加えて，「もっとできた」といった反省が得られというものであり，ベースにはマーケティングデータをている（と期待している）．

集計・分析するスキルを身につけることが必要となっている．

3.2.2 卒業研究での取組み

授業では，表 1 に示すように，半期を前半と後半に分

前節ではゼミに所属した直後の導入時期における取組

け 2 種類のデータに対してそれぞれ日経新聞でデータ分みについて紹介したが，その後の取組み，特に卒業研究に析を行う担当者から与えられた課題にグループワークで向けた取組みについても紹介する．

取り組んだ．履修者はマーケティング学科所属の 3 年生

ゼミでは，前述した日経 POS のレシートデータに加え，ないし 4 年生であり，多くの学生はマーケティング系のいくつかの企業様にご協力・ご提供いただいた EC サイト

ゼミに所属していた．この科目の履修時点で「統計学」及の予約等のデータや消費者のスキャンパネルデータを用

びそれに準ずる科目の単位を取得済みの学生はほぼ皆無いて，テーマを決めて分析・集計し，さらに必要に応じてであり，Excel の操作についても苦手意識を持っている学

アンケート調査を実施するなどの活動を実施している．

生が多かった印象があった．そのため，3 回目の授業の際そのためには，マーケティング・リサーチやマーケティンに，データリテラシーに関する講義を実施した．この講義

グデータ分析の理解が必要であり[4]や[5]の文献の輪読では，量的データや質的データに対する適切な集計方法・も行っている．また，1 節で述べたデータ分析のコンペテグラフ化の方法について解説するとともに，Excel でのディションに参加もしている．

ータの扱い方についての実習を行った．

特に卒業研究に関しては，企業から提供いただいたデ

第 2 回と第 9 回には，日経新聞の担当者に来校いただータを利用する場合は，担当者の方にご協力をいただき，き，課題提示をしてもらった上で，利用するデータ説明，テーマの妥当性を相談する機会や，中間発表や最終発表集計のポイントについての簡単な講義を実施してもらっをする機会を設けていただき，常にフィードバックしてた．

いただく，ということを行っている．特にデータ集計・分
表 1 授業スケジュール

析におけるビジネス的な視点，またその視点に基づいた発表方法については特に重点的にフィードバックしてい

授業回

ただいている．これにより学生自身も自分が分析してい第1回

ガイダンス・履修者確定

ることに意味を見いだすことができ，自然と「データリテ

第2回

課題提示・データ説明ラシー」の重要性の理解向上に役立っていくと考えられ

第3回

データリテラシーに関する講義

る．

第4回

グループワーク

第5回

グループワーク

第6回

グループワーク

第7回

発表会

第8回

講演会

第9回

課題提示・データ説明

3.3 PBL 形式による授業での取組み
前節では私のゼミにおける活動を紹介してきたが，本節では学部学科の授業における取組を紹介する．
現在筆者の所属する青山学院大学経営学部マーケティ

内容

b ジャンルを絞ったデータを用いないと Excel で扱うことが著しく困難になる．
c 取組みの様子は日経メディアマーケティングのウェブサイト (https://www.nikkeimm.co.jp/casestudy/detail/id=770)でも公開されている．

ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 10 回

グループワーク

さらに講演会は，前半の分析の発表とそのフィードバ

第 11 回

グループワーク

ックを踏まえ，実際の場面でどうマーケティングデータ

第 12 回

グループワークが利用されているか，実際のマーケターはどう考えてデ

第 13 回

グループワーク

ータを利用しているか等がテーマになるような形の講演

第 14 回発表会会を実施した．これも，現場の「リアル感」を学生に感じ

第 15 回

授業のまとめてもらうことを意図したものである．
これらの活動を通して，授業の目標を達成するととも前半，後半とそれぞれ 3 回，4 回のグループワークを経て，第 7 回と第 14 回に発表会を実施した．発表会にも日に，マーケティングデータ分析を通して「データリテラシー」の向上を図ることも可能としている d．

経新聞の担当者に来校いただき，各グループ 10 分から 15分程度の発表を行った上で担当者からフィードバックをしていただいた．また，第 8 回は，実際にマーケティングデータを利用して仕事をしている方に講演いただいた．
なお，前半は日経 POS 情報 SCAN データよりスーパーおよびコンビニエンスストアのアイスクリーム（プレミアムアイスを含む）の 15 カ月分の週次の集計データ，後半は日経 POS 情報・SCAN CVS レシートデータより炭酸飲料を含む 4 年分のレシートデータを扱った．どちらも「実際に発売された商品の担当者になったつもりで，当該商品の育成案を週次の売り上げデータから探る」ことや，「あるカテゴリーの商品の購買データから，店舗の売上を増やすための施策を提案する」を念頭にデータを集計・分析し発表を行った．
この取組みにおける動機付けの面での鍵となるのは，学生にいかに「リアル感」をもたせることができるかであると考えられ，そのためのポイントは以下の 3 点である．
(1) 実際のデータを利用すること(2) 発表・フィードバック(3) 講演会の実施
まず，実際のデータを利用し，具体的な課題を与えることで，学生に「リアル感」をもたせることができると考える．架空のデータや小規模なデータであると「リアル感」をもつことは難しく，集計結果が予想と反していた場合に，「どうせ架空のデータだから」と「冷めた感じ」になってしまう．実際のデータの場合，集計結果が予想と反していても，それが事実であり，そこから「なぜこうなるのか」，ということに踏み込んで考えることができるようになる．
また，発表・フィードバックも重要である．今回の取り組みでは，発表の際に，3.2.1 節でもご協力いただいた日
経新聞の方に発表を聞いていただいてフィードバックをしていただいた．これにより学生がより「リアル感」をもつことができる．

4. 今後の取り組みについて
前節では，ゼミや授業での取り組みについて紹介をしてきた．本節では，これまでの取り組みを踏まえ，今後の取り組みについて触れる．
青山学院大学経営学部マーケティング学科では 3.3 節で紹介した「マーケティング・ワークショップ A」の取組
みの他，いくつかの授業で PBL 形式の授業を実施している．加えて，様々な授業やゼミの中で何らかの課題解決に取り組むことを行っている．その中で，課題解決に向けて，文献やウェブ等で様々な情報を調べ，解決への筋道を論理立てていくことになるが，学生を見ていると筋道が論理破綻を起こしていることがしばしば見受けられる．
つまり論理的思考が不十分であることになる．特に「相関関係」と「因果関係」の区別がついていない場合や，「疑似相関」になっているケースがある．これはデータに基づいた思考が不十分であることが一因と考えられる．これを解決する一つが「データリテラシー」の向上にあると考えている．
青山学院大学経営学部マーケティング学科では，1 年次後期必修科目としてデータリテラシーの向上を目指す授業を導入することとなっている．この授業では，マーケティングにおける様々な場面でのデータ利活用ができるようになるための知識・能力の向上を目指すものであり，「主に Excel 等のデータ分析ソフトウェアを用いてデータの集計や簡単な分析ができるようになること」，「データ処理・分析を行って得られた結果に対して，正しい解釈を行い，人に伝えることができるようになること」を授業の到達目標にしているものである．授業では主に，「データの集計方法とグラフの作成」として Excel でのデータ集計とグラフ作成を実習で学ぶとともに，適切なグラフと不適切なグラフについて扱うことや，「クロス集計と検定」として，データをクロス集計したのちに検定を学ぶこと，また前節で触れたように実際のデータを課題をもって分析し発表する，ということを行う予定である．これにより，「データリテラシー」が少しでも向上し，論理的思考

d なお，この取組みも日経メディアマーケティングのウェブサイト（https://www.nikkeimm.co.jp/casestudy/detail/id=1292）で公開されている．

ⓒ2020 Japan Social Data Science Society

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第 4 巻 第 1 号（2020 年 3 月）ができるようになることで，その後の授業やゼミ活動でたいと考えている．この原稿が少しでも皆様の参考にな

この能力を活かしていけるようになることを期待していれば幸いです．

るものである．
謝辞

5. 最後に
本稿ではデータサイエンスを取り巻く環境，特に文系学部におけるデータサイエンス教育，データリテラシー教育について，筆者の経験を中心に述べた．私自身，自分の考えや活動を改めて文字にしたわけであるが，改めて文系学生に対するデータリテラシー教育の難しさを感じた．
「データリテラシー」と「数学」は異なるものである
が，学生にとってはそういう印象はないようで，「データリテラシー」向上のモチベーションがなかなか上がらないように日々痛切に感じている．その中で，いかにモチベーションを上げるように教育していくか，勉強の毎日である．今後も様々な企業の担当者や他大学の先生方と連この原稿の執筆の機会を与えていただいた関係者の皆様にはここに深く感謝いたします．

参考文献[1] Davenport, T. H., and Patil, D. J., “Data Scientist: The Sexiest Jobof the 21st Century,” Harvard Business Review, Vol. 90, No. 10,
pp. 70-76 (2012).
[2] 「データ解析コンペティション」. 経営科学系研究部会連合協議会. https://jasmac-j.jimdofree.com/ （2020 年 3 月 1 日閲覧）
[3]「EDGE - データ分析に基づいたマーケティング戦略立案コンテスト 2019」. マクロミル.
https://www.macromill.com/s/edge/ (2020 年 3 月 1 日閲覧)
[4] 星野崇宏，上田雅夫，「マーケティング・リサーチ入門」， 有斐閣 (2018).
[5] 生田目崇，「マーケティングのための統計分析」，オーム社(2017).

携して学生の「データリテラシー」の向上を目指していきⓒ2020 Japan Social Data Science Society12