新たな時代へのデータの活用---問題解決とPDCA--どのような思いをもって未来を担う人材を育てるべきか
2020年 2月 29日
電気通信大学鈴木和幸©K.Suzuki 2020

1目 次
1. “データ活用”の原点
2. 新たな時代
3. データの種類
4. AI と データサイエンス(DS)と統計的品質管理(SQC)
5. PDCAと問題解決
6. データ利用と倫理・道徳
7. まとめ©K.Suzuki 20202

1. “データ活用”の原点
Q1 皆様はお仕事に喜びを感じていらっしゃいますか

Q2 データの分析・活用に喜び、楽しみ、ワクワク感を感じていらっしゃいますか
Q3 糖分・塩分・脂肪分を控えていますか©K.Suzuki 2020 3

仕事の喜び３人の石工の話
Q. 何をしているのですか?
• 第一の石工 ｢私は石工で,レンガを積み重ねています｣• 第二の石工 ｢私は一時間に１５ドル稼ぐために働いているのです｣• 第三の石工 ｢私はこれから長年にわたってここに建ち続け、訪問者たちに精神的な憩いの場を提供する礼拝堂を作っているのです｣©K.Suzuki 2020

4

「人間石川馨 と 品質管理」
石川馨先生(1915年7月13日生)• 米国・・・専門家だけが行う
品質管理• 日本・・・全員参加の品質管理

人間性尊重:
自主性と創造性©K.Suzuki 20205

上司からマニュアルを与えられこれを守ることだけが仕事??!!
「経営の一番の目的は人間性尊重の経営であり，品質(Q)，コスト(C)，納期(量)(D)は，この企業目的を達成するための第2次目的である」 石川馨先生(1980 [60])
人間性尊重の経営：
動物や機械と人間とのちがう点，即ち、人から言われたからやるのではなく，自主性，自分の意思をもって，自発的に行っていく人間であり，頭を使って，良く考える。そして，人間の無限の能力を発揮させる経営©K.Suzuki 2020

6

「人間石川馨 と 品質管理」
生誕一〇〇年記念
http://www.juse.or.jp/resource/
http://www.juse.or.jp/english/archives/©K.Suzuki 2020

(全541ページ)7

結婚相談所(婚活サイト)• 希望年収 〇〇〇万円以上 / 最低年収
• 勤務先 一般上場企業• 身長 170cm• 長男,次男• 資産 〇〇〇〇万円以上• 住所 首都圏• 婚姻歴 初婚
• 年齢(30±3才)• 年上、年下©K.Suzuki 20208• 選択1
三平（平凡な年収、外見、平穏な性格）
三低(低姿勢、低依存、低リスク)
三高(高収入、高身長、高学歴)• 選択2
草食系の男性(女性)
肉食系の男性(女性)⇒データのみに基づき結婚されますか©K.Suzuki 20209

一対一 対応 [1]• 仁徳天皇： 住民が豊かな生活を送っているか
山の上から町を見下ろし、立ち上がる「炊煙の数」を数える。炊事を為しうる豊かな住民の数• 豊臣秀吉： 山の木を数える
1本1本の井に縄の布を結びつけ、その布を集めて集計• 寿司屋の板前： 料金計算
客が寿司を1つ食べるごとにメシ粒を1つずつ板台につける• 回転寿司： 料金計算
異なる色の皿の数を集計©K.Suzuki 2020

10

Statistics(統計学) の語源
ヘルマン・コンリング（1606－81,プロシア）：三十年戦争(1618-48)
ヘルムシュタット大学 “欧州最近国家学”講義
国家としての重要問題として土地、人口、行政、財政に関し、各国家別にデータを比較
人口調査：性別・年齢・職業・地位・兵役・教育レベル
国の大きさに対する兵力、戦力
国民一人あたりの兵力、戦力 → 列国の優劣を論じる→ データが国家というレベルでの知識・情報へ→ 国勢学（Statistik）, 国勢学派
→ 統計学（Statistics）©K.Suzuki 202011

2. 新たな時代
自動車の運転時間(平日)• デジタル化とデータ駆動型社会の進行
AI、IoT、ビッグデータ、自動運転
単体～コネクテッド、CASE(Connected, Autonomous, Shared, Electric)– （2017年）37億人…ネットでのつながり– （2020年）250億個…IoTでのつながり⇒どこをデジタル化するかではなく、全てデジタル化する前提
メジアン＝1.0 h
平 均 = 1.6 h• モノづくり～コトづくり (Market in～Customer in)
商品単体からソリューションへ⇒B to Bの現場に入り込み困り毎を共に考える• 経営・経済の変化 米中貿易摩擦• 地球環境の変化 ESG、SDGｓ©K.Suzuki
2020©K.Suzuki
2020

1212

実世界とサイバー空間との相互関連(Cyber Physical System)が、社会のあらゆる領域に実装され、大きな社会的価値を生み出していく社会

情報経済小委員会中間取りまとめ報告書について（METI/経済産業省）©K.Suzuki 2020
https://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shojo/johokeizai/report_001.html

13

例[ライフサイエンス]例1 患者のがん組織から約320種類の遺伝子変異を調べ、最適な薬の情報を医師に伝える。患者中心の医療を実現できる。また、不要な投薬を減らせるため医療費の削減にもつながる。

[ライフサイエンス]（日経 2018.9.28）

例2 14年に亘る住民の健康診断で蓄積した薬2000項目の健康ビッグデータにテロメアテストを加え病気のリスクを算出する。
（日経 2019.1.19）[安全・安心]例3 トヨタは、2020年までに全ての新型車に車載通信モジュール(DCM)を標準装備する（友山茂樹副社長）
既に、2018年発売のクラウン、カローラにはDCM による「ヘルプネット」機能があり、エアバックのGセンサーからの加速度情報により、事故時の衝突の激しさ、方向を測り、重症度を算定し、従来20分かかった Dr.ヘリを 3分 で呼ぶ。外傷の“ゴールデンアワー60分以内”の根本的な治療を可能に。
（日経 2019.5.27）©K.Suzuki 202014

3. データの種類
Primary Data（一次データ）：観察、実験…
vs.
Secondary Data(二次データ)
集めるデータvs.
集まるデータ
Small Data
vs.
Big Data©K.Suzuki 2020

15データ量の単位 [8]Bit(ビット)

0 または 1

二進数

Byte(バイト)

8 bits 単一文字

Kilobyte(キロバイト)～1024 bites
1 kilobyte=短編小説

Megabyte(メガバイト)

1024 kilobytes
5 Megabytes=シェイクスピア全作品
TV品質映像30秒

Gigabyte(ギガバイト)

1024 megabytes
1 Gigabyte=紙でいっぱいになったピックアップトラック
高品質TVで見る映画

Terabyte(テラバイト)

1024gigabytes
2Terabytes=1つの学術研究図書館
10 Terabytes=US議会図書館の印刷物コレクション

Petabyte(ペタバイト)

1024 terabytes
2Petabytes=US全土にわたる全学術研究図書館

Exabyte(エクサバイト)

1024 Petabytes=1,000,000,000,000,000,000bytes
5Exabytes=人間が話す全ての言葉

Zettabyte, yottabyte, xenottabyte, shilentnobyteと続く©K.Suzuki 202016

• VOLUME：量－記憶容量の増加(テラバイト、ペタバイト＝1024テラバイト、エクサバイト＝1024ペタバイト)－ 数多くのより小規模なデータセットをも容易に収集 → ウェアラブル技術－ 記憶、検索、拡張可能なアルゴリズム• VARIETY：多様性－異種の非構造化データ：テキスト(メールを書く/打つ)、発話(言語)能力、ビデオ－多くの新しいデータの出典：e-mail、苦情、チャットボックス－データの圧縮、特徴抽出• VELOCITY：速度－データの流れ：HDTV(High-definition television HDTV)ハイビジョン
VOIP(Voice over Internet Protocol)、オンラインゲーム－全てのデータ蓄積不可 → 分析とアルゴリズムを暗示©K.Suzuki 2020 17

ビッグデータにおける二次データ [8](Secondary data)① すでに利用可能なデータ(ソーシャルメディアデータ)② データが集められた理由は違うものの、目的にかなう有益な情報が含まれているかもしれない③ しかし、前もっていかに有益であるかを知ることは難しい…有益の程度も様々④ データに関わる多くの問題…代表的ではない、関心のある変数ではないかもしれない(欠落データ、希薄な情報、SN比、信号対雑音比が小さい)⑤ 多くの偏りあり…観測データ：
関心のある or 予測する母集団についての統計的推測は扱いに要注意⑥ 相関 vs 因果関係
⑦ 関心のある情報、パターン、傾向、下降期と上昇期、をタイミングよく(数時間先まで)見つけたいときに、formal な推論より有用⑧ データアクセス－他者(google、facebook,etc…)が保持しているデータ、→アクセス制限プライバシーとセキュリティへの懸念⑨ ビッグチャレンジだがビッグな機会でもある©K.Suzuki 2020 18

4. AIとデータサイエンス(DS)と統計的品質管理(SQC)
コンピューター
サイエンス

AI

統計学・
数理最適化

ドメイン
(領域・範囲)知識

図 AIの位置づけ©K.Suzuki 202019

確率統計型

コンピューター
サイエンス

ML型

統計学・
数理最適化

ルール
ベース型

ドメイン
(領域・範囲)知識図

AIの分類©K.Suzuki 202020

コンピューターサイエンス

SQC

統計学・数理最適化

ドメイン(領域・範囲)知識図 SQCの位置づけ©K.Suzuki 202021

コンピューターサイエンス

データサイエンス 数理科学・統計学

ドメイン(領域・範囲)知識図 あるべきデータサイエンスの位置づけ©K.Suzuki 202022

5. PDCAと問題解決
Plan①価値・目的②標準(S) ・理論・原理・原則

Act

Do

・応急対策
・Sに着目した再発防止・Sに着目した未然防止③S通りになし得る為の教育・トレーニング④S通りの実施（作業）]Check［結果でS通りに為されたかをチェック］©K.Suzuki 2020

[3] 狩野紀昭(2005) “因果関係モデルと包括的品質管理手順,” JSQC第35回年次大会 pp.17-20 を元に改訂

23

問題解決
P0

価値の定義

社会・市場・技術の変化

A P
C D
価値を定義し、目的を明確にする

人間

P1 情報（知識）・データの収集

現象・現状・状態を把握する

AI

P2

定式化

科学的に要素を定量化
全体を構造化

人間＋AI

P3

最適化

科学的な分析・解析を通して最適解を求める

AI

P4

解釈・評価

メカニズムを究明し現実・現物へ当てはめ、妥当性の確認と振り返りを行う

人間©K.Suzuki 202024

どのようにAIと人間が分担するか
Plan

人間

①価値・目的②標準(S) ・理論・原理・原則

AI

Act

Do

・応急対策
・Sに着目した再発防止・Sに着目した未然防止③S通りになし得る為の教育・トレーニング④S通りの実施（作業）]Check［結果でS通りに為されたかをチェック］©K.Suzuki 2020 25[3] 狩野紀昭(2005) “因果関係モデルと包括的品質管理手順,” JSQC第35回年次大会 pp.17-20 を元に改訂

6. データ利用と倫理・道徳
オーストラリア
脆弱なログイン名とパスワードにより、ハッカー潜入4カ月
気付かず
2017年10月

F35A戦闘機CI (Classified Information;図面などの機密情報)
vs.
CUI(Controlled Unclassified Information; 仕様書や実験データ)©K.Suzuki 202026

「人・社会の満足」に向けての目的設定の七視点

普遍的目的：人・社会の満足

目的設定のための3カテゴリーと7視点

背景・想い

真理

法則、因果、メカニズム、再現性のある方法、体系（知識、システム） 等智

存在とその認識

持続可能性、多様性、環境、全体最適

仁

倫理・道徳

皆の幸福、礼儀、中庸

正義

公平、平和、勇敢、献身

誠実

信用、信頼、安心、安全、努力等

信

情感の美

感動、楽しさ、面白さ、嬉しさ

等

楽

知覚・感覚の美

美しさ、美味しさ、快適さ、心地よさ

対象

志向

動機

関連する
東西哲学

等

等

真

礼等

義等

悦

善

美

東西哲学から抽出した上記の7視点とそれらを分類し抽出した3本柱を目的設定のトリガーとして用いる．

©K.Suzuki 2020

文献：山下雅代・鈴木和幸(2017)：日本品質管理学会 第47回年次大会 pp.31-34

27

「人・社会の満足」に向けての目的設定の七視点

普遍的目的：人・社会の満足

目的設定のための3カテゴリーと7視点

背景・想い

真理

法則、因果、メカニズム、再現性のある方法、体系（知識、システム） 等
自分に厳しく、人には優しく智存在とその認識(厳しくなければ・・・)
持続可能性、多様性、環境、全体最適

仁

倫理・道徳

皆の幸福、礼儀、中庸

対象

志向

動機

正義

関連する
東西哲学等

等

礼

道を忘れた技術や学問は人を不幸にする
公平、平和、勇敢、献身 等（安岡正篤（1969））

義

誠実

信用、信頼、安心、安全、努力等

信

情感の美

感動、楽しさ、面白さ、嬉しさ等

楽

知覚・感覚の美真

楽しくなければ続かない

美しさ、美味しさ、快適さ、心地よさ

等

悦善

美

東西哲学から抽出した上記の7視点とそれらを分類し抽出した3本柱を目的設定のトリガーとして用いる．

©K.Suzuki 2020

文献：山下雅代・鈴木和幸(2017)：日本品質管理学会 第47回年次大会 pp.31-34

28

二宮翁夜話• 道徳を忘れた経済は罪、経済を忘れた道徳は寝言(二宮尊徳)• 論語と算盤（渋沢栄一）©K.Suzuki 202029

7. まとめ
AI、DS、Big Data、SQCは目的に非ず
GAFAがどのような緻密なビッグデータを獲得しようとも、そのデータを活用しうるモノづくり力(コトづくり力)
現場力
問題解決力
そして、人間としての確固たる目的が必要
社会・顧客第一主義vs.自国第一主義vs.自分第一主義©K.Suzuki 2020 30

参考文献[1] 米山高範(1974)：「データは語る」 ，日科技連出版社[2] 真壁肇・ 鈴木和幸・ 益田昭彦(2002)： 「品質保証のための信頼性入門」 ，日科技連出版社[3] 狩野紀昭(2005) “因果関係モデルと包括的品質管理手順,” 日本品質管理学会第35回年次大会（大阪）
研究発表要旨集pp.17-20[4] 石川馨 (1989)：「第三版 品質管理入門」，日科技連．
［5］ 安岡正篤 (2007)：『[新装版]活眼活学』，PHP文庫．
[6 ］ 清 水 直 樹 , et al. （ 2018 ） ： 「 自 動 運 転 に お け る AI 活 用 課 題 」 , 自 動 運 転 技 術 の 動 向 と 課 題 ：科学技術に関する調査プロジ ェクト報告書, 国立国会図書館［7］ 小林雅一 (2017):「AIが人間を殺す日」, 集英社［8］ 鈴木和幸・椿広計(2019)：「ビッグデータ、機械学習、データサイエンスの近年に見られる発展と今後の展望 (Vijay Nair 講演概要)」,品質 ,Vol.49, No.1, pp.29-34［9］江﨑浩(2019)：「サイバーファースト」,インプレスR&D[B1] 前田浩(2017)：“最強の野菜スープ”、マキノ出版社[B2] 和田 洋巳(2016): “ がんに絶対勝ちたい! 和田式食事法”、宝島社[B3] 藤田紘一郎(2016):”50歳からは炭水化物をやめなさい”、大和書房[B4] 藤田紘一郎(2016):”がんにならない整腸術”,PHP文庫⇒奥様へ⇒過労の方へ⇒全員の方へ必読[B5] 安保徹(2010):“疲れない体をつくる免疫力”、三笠書房©K.Suzuki 202031