データ駆動型 DS 教育-産学官の協働活動-

表 1. 2021 年度関連科目とプログラム内容
学年
1

データサイエンス学部 教授
和泉志津恵

2

１．
「大学生のための医療統計学」の教育プロ

3

グラムの開発と実践
背景と目的： 医療系のデータサイエンティ
ストの育成について滋賀大学への期待は高い。
滋賀大学は、2016 年に「生物統計家育成支援理論編事業」（主催 日本医療研究開発機構）に竹村と和泉らが中心となり応募した。日本初のデータサイエンス（DS）学部が開設された 2017

応用編

関連科目名
データサイエンス入門、基礎データ分
析、統計学要論
回帰分析、多変量解析入門、統計数学、AI・情報理論、基礎統計活用演習
A・B、データベース、社会調査法
医療統計論、医療統計演習、質的デー
タ解析入門、ＡＩ・機械学習入門、社会調査実践演習
教育プログラムの内容
医療統計学入門、統計的有意性とP値、臨床研究デザインと統計学、レセプト
データを用いた有害事象発現リスクの評価方法、企業での分析事例、医薬品開発の流れ、変化係数モデル入門、
MESHSTATSの分析事例
医療統計学の行動基準に関する演習、医療データベース用いた演習、構造化
抄録と研究レポートの執筆・査読

年に、経済学研究科プロフェッショナル・コース データサイエンスモデルにて「医療統計学基礎特講」を担当した。2018 年に DS 学部理論編では参加者が医療統計学の実践的な内容をゲスト講師や和泉から学んだ。

自主ゼミ「医療統計・防災」を担当した。こ

応用編では参加者が母集団 100 万人の医療のように医療統計学の教育環境を整えた。

データベースを用いて、(1) データに基づき統計数理研究所との連携活動として、2019

参加者自身でデータ解析をデザインする、(2)年に「大学生のための医療統計学」の教育プ(1)の計画に沿ってデータ研磨やデータ解析

ログラムを共同開発した。これは、統計数理を行う、(3) (2)の結果を医療関係者へ説明す研究所医療健康データ科学研究センター（研る。参加者自身のノート PC を学内 WiFi（ま究所、学）の医療統計家、第一三共株式会社

たは学外から大学への VPN 接続）から専用デや味の素株式会社（企業、産）のデータサイータサーバーへリモート デスクトップ接続

エンティスト、そして和泉研究室（大学、学）し、医療データベースを利用した。患者の診の協働活動であった。教育プログラムでは、療・治療・健診データを組み合わせ、解析用大学生らが統計検定 2 級程度の知識を使い、データを加工した。医療データベースは教育

課題解決に至るまでの PPDAC サイクルの過程用の利用に限られ研究発表は不可であった。

を体験することを目的にした。

学外アドバイザーは、4 名（伊藤氏、立森

教育プログラムのデザイン： 授業は、対面氏、小山氏、徳山氏）であった。彼らはゲスでの 1 年間である。参加対象は医療系 DS にト講義の実施、参加者への助言、教育プログ興味がある 3・4 年次生である。表 1 に 2021

ラムの共同開発と改善を行った。和泉研究室

年度関連科目と教育プログラムの内容を示す。の院生らは参加者のメンターの役割を担った。

DS 学部生は、1・2 年次に記述統計や推測統コロナ禍での授業改革として、対面と ZOOM計、統計解析ソフトウェア R の演習など医療オンラインの併用、SULMS と MS-Stream を用統計学の基礎を学ぶ。3 年次に医療統計論やいて講義のオンデマンド配信、SNS を用いて機械学習など医療統計学の発展的な内容を学

グループ活動の対話支援、MS-Power Automate

ぶ。教育プログラムのデザインは過去の実施と SULMS を用いて参加者の学習状況を時系列状況をふまえ改善を繰り返した。

的に解析し、参加者の学習支援に役立てた。

結果と効果： 2019 年度は、和泉研究室のゼの履修者約 30 名（1 年次）である。

ミ生 8 名・経済学部生 1 名が高血圧症患者へ

演習の参加者は (1) 社会の身近な課題にの処方薬に関する課題に取り組んだ。処方薬

気づく、(2) 課題の解決に向けたデータ解析

ディオバンに関わる臨床研究論文不正事件のをデザインする、(3) (2)の計画に沿ってオー影響を調べた学生もいた。国立精神・神経医

プンデータを収集する、(4) データ研磨や解療研究センターにて、データ解析結果をもと析を行った結果を表や統計グラフにまとめる、に課題解決策を提案し医療関係者と意見交換(5) 結果を解釈し大津市へ説明する。
(1)ではした。2020 年度は、ゼミ生 17 名・経済学部

大津市役所を見学し EBPM の事例を学ぶ。

生 1 名が高血圧症や糖尿病の患者への処方薬

学外アドバイザーは大津市役所の 3 名であに関する課題に取り組んだ。2021 年度は、ゼった。彼らは大津市役所見学の実施、参加者

ミ生 14 名が糖尿病や高脂血症の患者への処への助言、演習の共同開発と改善を行った。

方薬に関する課題に取り組んだ。統計数理研

コロナ禍での授業改革として、対面と ZOOM

究所医療健康データ科学研究センターからのオンラインの併用、SULMS と MS-Stream を用

2021 年度最優秀賞が「高脂血症患者のメバロいて大津市役所見学のオンライン化を行った。

チンの処方」（3 年次）と「2 型糖尿病患者に結果と効果：対するグリメピリド処方の実態調査」（4 年次）

2019 年度の「アニメの聖地としての「OTSU」の発表者に授与された[1,2]。
教育プログラムの魅力」、2020 年度の「大学生が考えるデー修了生 4 名がデータサイエンス研究科に入学

トプラン IN 大津“心を密に♡”」の発表者にした。

授与された[1,3]。NHK や新聞・雑誌社が授業

大津市長からの最優秀賞がの様子を報道した[4]。広報誌「しがだい」に授業と最優秀賞受賞者が紹介された。2021 年
度に演習デザインを調整し 2022 年度春学期の「質的データ解析入門」にて実践を再開した。
図 1．2021 年度成果報告会の対面参加者
２．大津市との EBPM 教育演習の開発と実践
背景と目的： 国・地方公共団体において活躍するデータサイエンティストの育成についても滋賀大学への期待は高い。大津市との連携活動として、2019 年に Evidence-Based
Policy Making (EBPM)教育演習を共同開発した。これは、大津市（行政、官）と和泉研究室（大学、学）の協働活動であった。演習では、大学生らが PPDAC サイクルをまわし、データに基づき課題解決策を提案することを目的にした。
EBPM 教育演習のデザイン： 授業は、対面での半年間である。参加対象は「DS 入門演習」

謝辞
次の指導・助言者(五十音順)に感謝を申し上げる。
池之上辰義氏・山本祐二氏（滋賀大学）、伊藤陽一氏（北海道大学病院、元 統計数理研究所）、大津市役
所政策調整部、小山暢之氏（第一三共株式会社）、佐藤彰洋氏（横浜市立大学）、佐藤恵子氏・佐藤俊哉氏・福間真悟氏（京都大学）、立森久照氏（慶応義塾大学）、徳山健斗氏（中外製薬株式会社、元 味の素株式会社）、冨田哲治氏（県立広島大学）、中村治雅氏（国立精神・神経医療研究センター病院）、松井茂之氏（統計数理研究所医療健康データ科学研究センター）。
参考文献・参考 URL
1. 小学館．(2020)．
「理系脳」はどう作る？AI 時代に求められる子どもの思考力を鍛える方法．
https://dime.jp/genre/922316/2. 滋賀大学 DS・AI イノベーション研究推進センター．(2022).「大学生のための医療統計学」2021 年度
報告．Data Science View, 6: 50.
3. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2021).大津市役所へ政策案を提言．Data Science View, 5: 39.
4. NHK 大津放送局．(2021). 大学生データ分析で大津市に提言．https://www.nhk.or.jp/otsu/