日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

データサイエンス分野における人材育成のあり方〜オープンデータ活用研究部会の活動を通して〜

水野 信也†1

1. はじめに

2. データサイエンスの役割

現在，世界的に人口増加が急激に進み，食料や化石燃料

ここではまずデータサイエンスの技術範囲について確認

不足などが問題視される中，日本においては急激な人口減する．データサイエンスは図 2 のように，コンピュータの少が見込まれ，2100 年には日本の人口が 6400 万人になる処理性能，ネットワーク帯域の大容量化などの情報基盤のと言われている [1]．2018 年 は 18 歳人口の減少が再び始進歩と ICT の浸透から蓄積されたデータ活用，そして確率

まり，2025 年には団塊世代が後期高齢者に達し，若年層人過程，統計，機械学習といった成熟した理論とディープラ

口のさらなる減少とサポートを必要とする人口増が同時にーニング活用の相乗効果で成り立っている．これらの技術起こる．日本国内では既に人材不足が問題となり，この状を融合させることで，今まで人が経験値を基に決めてきた

況は年々悪化すると考えられる．また ICT 環境整備が進み，ルールを，莫大なデータ，成熟した理論，大容量計算を可人工知能を中心とした多くの話題提供もあり，人工知能，能にした情報基盤から自動的に算出できるようになった．

データサイエンスに注目が集まっている．日本政府としても，未来投資戦略 2017 を掲げ，図 1 のように Society 5.0 の実現に向けた改革を進めている [2]．

図 2 データサイエンスの技術範囲
図 1 日本経済再生本部 これまでの「日本再興戦略」について（抜粋）

図 2 からも AI（人工知能）とデータサイエンスはカバーする技術範囲が重なっているが，AI とデータサイエンスの違いは図 3 のように考えられる．データサイエンスはデー

これらの技術を現場で利用することで，人材不足解消だ

タを利用することで意思決定に寄与する解析結果を提供す

けでなく，蓄積されたデータから新しい知見を発見し，イることを目的とし，アウトプットとしては新しいルール，ノベーションに繋げていくことが重要となる．同時にその計算エンジン，戦略といった論理的なものが主である．一

基盤技術を担うデータサイエンス分野の技術者育成も急務

方 AI は，データサイエンスで得られたルールを自動化し，となっている．しかしながら，様々なキーワードやバズワ自律的に運用可能とし，ロボットなどでの物理的な表現まードが飛び交い，教育機関，企業，自治体の枠に関係なく，で目的としている．

現場での混乱が見られる．本稿では今おかれている環境を一度整理し，今後データサイエンス分野でどのような人材育成が必要かを検討していく．

†1 静岡理工科大学 (連絡先：mizuno.shinya@sist.ac.jp)ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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図 3 データサイエンスと人工知能の違い

3. データサイエンス活用：経験値を戦略へ（徹底的な可視化）

図 4 データサイエンス活用例：アイトラッキング
図 5 はオープンデータの活用する場合のフローと境界線

データサイエンスを実施する時，まず手がけるのがデー情報を可視化したものである．オープンデータは主となるタの可視化である．データの可視化によってデータがわか

解析データを補助する役割を担い，非常に効果的である．

りやすくなり，様々な角度からディスカッションが可能に

図 6 は浜名湖ガーデンパークを，Unity を用いて仮想空間なる．このディスカッション機会を提供することで，それ上に作成したものである．ここで実際に訪問者の動きや動ぞれの立場から得られた経験値が意見に反映され，今後の線を仮想空間でシミュレートすることで，幅広い立場の人方向性を見出すヒントとなる．ここで得られた仮説が今後達にモデルを容易に説明できる．この他にも，情報基盤にの戦略の要素となり，仮説の証明を次のステップで実施しおけるネットワーク量，アクセス頻度，セキュリティ脅威ていく．また可視化したデータが当然のものとして捉えら情報を可視化することで，安全なネットワーク運用を行うれてしまう場合も多々あるが，当然と思われていたことがヒントとなる．

データで証明されたことになり，根拠を示したことになる．
この可視化を実施することで，今までの状況評価を実施することと同様であり，今後の戦略を実施したときの評価指標にもなる．
[データサイエンスの役割]
・可視化によるディスカッションの場を提供

・

勘や経験値を可視化

・様々な視点から仮説を構築

・意思決定に寄与する解析結果を提供

データサイエンス活用例は次のようなものがある．図 4 は麻酔科医の視線をアイトラッキング装置で評価したものである．アイトラッキングで可視化をすることで，特定の症状が発生した場合の医師の経験値によって着目点に差が生じることが明確になった[3]．

図 5 オープンデータを利用した可視化ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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図 6 浜名湖ガーデンパークの仮想空間(Unity で作成)

4. データサイエンス活用：個人から組織へ（明確な評価:PDCA）
データサイエンスを効果的に実施する場合，重要な点が

図 8 データサイエンスからイノベーションへ
データサイエンス技術者を育てるためには，次のような流れが考えられる．
[育成準備]

いくつか考えられる．例えば，データサイエンスで得られ数学，英語の基礎力の徹底（変わらない知識の獲得）た解析結果はそれだけでは一時的なものでしかない．解析

データサイエンス像の理解，IT への興味（進み続ける技結果を意思決定に反映させ，さらに実行に移していくには術の獲得）組織体が必要となる．図 7 はデータサイエンスを行う場合，必要と思われる点である．解析者は結果を示す場合，スト[Step1] : ビッグデータの扱いから可視化までーリー性を持たせることで，説得力のある結果を示すこと

データセットの取得解読 → データ構造の決定 → デーができる．

タクリーニング → データベース構築 → データの取り出
し → データの可視化 → 当該分野の専門家とディスカッション[必要な知識・技術]
サーバ構築（クラウド環境，データベース運用，計算環境），データベース知識（構造決定），プログラミング技術(集計，グラフ作成)，プレゼンテーション技法[Step2] : 目的に合わせた解析手法の選択と分析(分類・予測)

図 7 データサイエンスに重要な点

・全体の傾向をつかみたい → 統計処理

・

シミュレーションをしたい → 確率過程

・最適化をしたい → 数理計画

・予測をしたい → 機械学習

目的に合わせた手法の選択が必要
そしてデータサイエンスを利用し，PDCA サイクルから組織内の戦略を評価する．図 8 のように，このプロセスと[Step3] : 結果の検証とモデル改善

人材の育成・登用を並列的に進め，イノベーションへと発分析結果 → 専門家とディスカッション → 修正展させていく．

を繰り返す
意思決定に寄与する結果 → 必要なデータの提案
また解析手法の選択は解析対象によって使い分けないといけない．一般的な解析手法 [4] は表 1 のようになる．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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表 1 解析手法の選択と分析

Feedback

各省庁データ

政府方針▼

広く学術的な貢献

オープンデータ

ソーシャルデータ

情報戦略 推進組織

A

情報戦略

外部評価

情報基盤

▼

解析データ
運用方法
解析手法

運用・倫理
組織化

C 調査・分析DB

情報戦略会議センター

P 将来像,次期戦略

教育データの共有
高度ICT人材育成の立案
中学・高校
中学・高校

D 情報戦略の実施

データサイエンスを中心とした高度 ICT 技術者を育成するためには，これまで述べた手法・プロセスに加え，新規専門学校専門学校専門学校▼大学

Feedback

図 10 データサイエンスと情報基盤，人材育成との連携分野との連携がイノベーションの観点で必要となる．特にVR (Virtual Reality) といった新しい表現方法は，広い分野で影響を与えている．図 9 のようなデータサイエンスを基軸とした育成カリキュラムに VR，デザイン思考，語学力といった分野を連携させていくことが必要である．

5. おわりに今後の変わりゆく社会で，蓄積したデータを解析し，意思決定に寄与する解析結果を提供するデータサイエンスの役割は大きいと考えられる．組織内でデータサイエンスを始めるには本稿で述べたデータの徹底的な可視化を実施することで，組織内でのディスカッションが生まれ，それぞれの経験値，様々な視点から効果的な仮説が導ける．仮説の証明，戦略立案，戦略評価の PDCA サイクルを回し，人材育成と共にイノベーションへ繋げていく．また情報基盤との連携でどのようなデータを取得するべきかといった要求も反映でき，データサイエンスの戦略が明確になる．このようにデータサイエンスを動かす組織体，そこから生まれる情報戦略，そして情報基盤と人材育成の三位一体で連携することで，今後の変わりゆく社会に対応し，特徴ある

図 9 高度 ICT 技術者育成環境
データサイエンスを推進していく場合，データ分析，戦略立案，評価を一元的にできる図 10 のような組織体が望ましい．そこにはデータ収集・分析に欠かせない情報基盤と連携することで，実施がスムースになると期待できる．
現在やられているデータサイエンスは現実的に蓄積されたデータから新しい知見を見出すデータマイニングに近いものである．データサイエンスは結果を得るためにはどのようなデータが必要かといったデータ取得のための戦略も重要である．これにはデータ取得を担う情報基盤が欠かせない．また人材育成と連携することで，組織内でデータサイエンスに関する活性化が生まれ，組織の好循環が期待できる．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

組織として活躍できると期待できる．

参考文献[1] 国立社会保障・人口問題研究所. “将来人口推計とは ―その役割と仕組み―,”http://www.mhlw.go.jp/shingi/2006/06/dl/s0630-4h.pdf （2018 年2 月 28 日アクセス）[2] 日本経済再生本部. “未来投資戦略 2017―Society5.0 の実現に向けた改革―,”
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/miraitousi2017_t.pdf（2018 年 2 月 28 日アクセス）[3] Ohba, H. and Mizuno, S., “Monitoring Assessment ofAnesthesiologists during Operations Using Eye Tracking,” ISMI
2018 & IEEE SMILE 2018 International Symposium on
Semiconductor Manufacturing
and Intelligence&IEEE
International Conference on Smart Manufacturing, Industrial &Logistics Engineering, February 7-9, 2018, Hsinchu, Taiwan,
Program and Abstract Book, p.50 (2017).
[4] 加藤エルテス聡志, 機械脳の時代―データサイエンスは戦略・組織・仕事をどう変えるのか？」ダイヤモンド社 (2017).
[5] 雑賀美明, 「人工知能×仮想現実の衝撃 第 4 次産業革命からシンギュラリティまで」, マルジュ社 (2017).
[6] 大角暢之, 「革命の衝撃」, 東洋経済新報社 (2016).

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