データサイエンスを活用した
地域課題への取り組み
デザイン思考 × データサイエンス
富山大学
都市デザイン学部

富山大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
令和２年度以降入学の全ての学部学生が履修

修了要件
以下の要件を満たした学生に修了証を授与＜レベル１＞基礎的素養を修得
４科目８単位以上修得＜レベル２＞より専門分野における素養を修得
８科目１６単位以上修得
・教養教育科目2科目4単位以上
・専門教育科目（データサイエンス実践演習科目を除く）3科目6単位以上＜実践活用レベル＞自らの専門分野を実践的に活用

レベル２の修了要件を満たすことに加えて，「データサイエンス実践演習科目」を３科目６単位以上修得

本プログラムの特徴
・全学部の１年生が必修科目として「情報処理」を履修

本科目は，認定制度に定める５つの項目の基本を網羅
全学生は，数理・データサイエンスと情報処理の基礎を各自がパソコンを操作しながら学修・教養教育科目(20科目)で各専門性に対応する数理・データサイエンス・AI教育の基礎を身に付ける・専門教育では，各学部の専門性に応じた科目を開講(9学部計約270科目)
・学生の多様なニーズに応える科目を開講総合大学ならではの，多彩な科目を開講
学生は他学部履修制度により，自身の興味・関心に応じて他学部の科目も履修可能富山大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
令和２年度以降入学の全ての学部学生が履修

修了要件
以下の要件を満たした学生に修了証を授与＜レベル１＞基礎的素養を修得
４科目８単位以上修得＜レベル２＞より専門分野における素養を修得
８科目１６単位以上修得
・教養教育科目2科目4単位以上
・専門教育科目（データサイエンス実践演習科
目を除く）3科目6単位以上＜実践活用レベル＞自らの専門分野を実践的に活用

レベル２の修了要件を満たすことに加えて，「データサイエンス実践演習科目」を３科目６単位以上修得

・社会におけるデータ・AI利活用
・データリテラシー
・データ・AI利活用における留意事項
・統計および数理基礎
・データハンドリング

本プログラムの特徴
・全学部の１年生が必修科目として「情報処理」を履修

本科目は，認定制度に定める５つの項目の基本を網羅
全学生は，数理・データサイエンスと情報処理の基礎を各自がパソコンを操作しながら学修・教養教育科目(20科目)で各専門性に対応する数理・データサイエンス・AI教育の基礎を身に付ける・専門教育では，各学部の専門性に応じた科目を開講(9学部計約270科目)
・学生の多様なニーズに応える科目を開講
総合大学ならではの，多彩な科目を開講
学生は他学部履修制度により，自身の興味・関心に応じて他学部の科目も履修可能富山大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
令和２年度以降入学の全ての学部学生が履修

修了要件
以下の要件を満たした学生に修了証を授与＜レベル１＞基礎的素養を修得
４科目８単位以上修得＜レベル２＞より専門分野における素養を修得
８科目１６単位以上修得
・教養教育科目2科目4単位以上
・専門教育科目（データサイエンス実践演習科目を除く）3科目6単位以上＜実践活用レベル＞自らの専門分野を実践的に活用

レベル２の修了要件を満たすことに加えて，「データサイエンス実践演習科目」を３科目６単位以上修得

・社会におけるデータ・AI利活用
・データリテラシー
・データ・AI利活用における留意事項
・統計および数理基礎
・データハンドリング

本プログラムの特徴
・全学部の１年生が必修科目として「情報処理」を履修

本科目は，認定制度に定める５つの項目の基本を網羅全学生は，数理・データサイエンスと情報処理の基礎を各自がパソコンを操作しながら学修・教養教育科目(20科目)で各専門性に対応する数理・データサイエンス・AI教育の基礎を身に付ける・専門教育では，各学部の専門性に応じた科目を開講(9学部計約270科目)・学生の多様なニーズに応える科目を開講
総合大学ならではの，多彩な科目を開講
学生は他学部履修制度により，自身の興味・関心に応じて他学部の科目も履修可能

令和３年８月 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」 認定

富山大学 数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進
事業名称：地方創生・SDGs達成を通した数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開

概要

事業の概要：応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育カリキュラムを整備するとともに，富山市におけるデータの収集・分析とPBLを通した地域課題解決プログラムを構築する。そのプログラムを通じて得られたデータセットや教材を整備して，全学での数理・データサイエンス・AI教育に用いるとともに，全国に公開してデータサイエンス関連分野の教育に役立てる。

富山大学 数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進概要
事業名称：地方創生・SDGs達成を通した数理・データサイエンス・AI教育の普及・展開

事業の概要：応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育カリキュラムを整備す事業の概要：応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育カリキュラムを整備するとともに，富山市におけるデータの収集・分析とPBLを通した地域課題解決プログラムを構築する。そのプログラムを通じて得られたデータセットや教材を整備して，全学での数理・データサイエンス・AI教育に用いるとともに，全国に公開してデータサイエンス関連分野の教育に役立てる。
るとともに，富山市におけるデータの収集・分析とPBLを通した地域課題解決プログラムを構築する。そのプログラムを通じて得られたデータセットや教材を整備して，全学での数理・データサイエンス・AI教育に用いるとともに，全国に公開してデータサイエンス関連分野の教育に役立てる。

都市デザイン学部＝
コンパクトシティなどの先進的な取り組み

都市・交通
デザイン学科•目標1「貧困をなくそう」•

目標2「飢餓をゼロに」•

目標3「すべての人に健康と福祉を」•

目標4「質の高い教育をみんなに」•

目標5「ジェンダー平等を実現しよう」•

目標7「エネルギーをみんなに•

目標11「住み続けられるまちづくりを」•目標16「平和と公正をすべての人に」そしてクリーンに」SDGsを中心とした学際融合

高低差 4,000 mのユニークな自然環境•

目標6「安全な水とトイレを世界中に」•目標13「気候変動に具体的な対策を」•目標14「海の豊かさを守ろう」•目標15「陸の豊かさも守ろう」

地球システム
科学科

理・工・社会科学・芸術文化の学際融合による地域創生，安全・安心都市の創出

アルミ産業を 中 心 と し たものづくり

材料
デザイン • 目標8「働きがいも経済成長も」• 目標9「産業と技術革新の基盤をつくろう」
工学科• 目標10「人や国の不平等をなくそう」• 目標12「つくる責任つかう責任」

都市デザイン学部のDS教育の取り組み
デザイン思考チームでアイデアを生み出す思考法
観察，分析，発想，試作，評価のプロセスを繰り返しながら，異なる分野の人間の知識や経験を融合する技術の学修
都市デザイン学総論

デザイン思考基礎

地域デザインPBL

１年次

２年次

３年次

データサイエンスⅠ

データサイエンスⅡ

データサイエンスⅢデータサイエンス「現代の読み・書き・そろばん」
様々な情報を収集・分析する技術の学修

申請中データサイエンスⅠ（確率・統計）
【必修】
対象
科目分類

データサイエンスⅠ（確率統計）
学部１年生
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」
応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」

達成目標

1. 確率の概念を理解し，様々な確率密度関数について理解する．
2. 標本から母集団に関する様々な統計量の推定ができる．
3. 母集団の様々な統計量に関する仮説を標本から検証することができる．

講義回

授業計画

スキルセット（中分類）との対応

第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回

ガイダンス，基礎知識
確率の定義と性質
条件付き確率
確率変数と確率分布関数
期待値と分散共分散と相関係数
2項分布
ポアソン分布，多項分布，超幾何分布
中心極限定理と正規分布
母集団と標本，統計量の性質
正規母集団に対する標本分布
点推定と区間推定
仮説と検定，母数の検定

データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
情報倫理・情報セキュリティ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ

第14回

適合度と独立性の検定

教師あり学習，教師なし学習，時系列データ

第15回

最小2乗法と相関係数の推定・検定

教師あり学習，教師なし学習，時系列データ

データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
情報倫理・情報セキュリティ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データデータサイエンスⅡ（多変量解析）
データサイエンスⅡ（多変量解析）
対象
科目分類

講義回
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回

学部２年生
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」
応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」
授業計画＊2コマを1回とするガイダンス，Excelを用いた数値計算
単回帰
重回帰
回帰分析結果の統計的有意性
ロジスティック回帰
主成分分析
クラスター分析総合演習(1) 単回帰分析，重回帰分析などの多変量解析について，基礎的達成目標 な手法を理解する。
(2) 実際のデータを用いて，簡単な数値計算を行う。

スキルセット（中分類）との対応
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
情報倫理・情報セキュリティ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ

主成分分析
生麺：生うどん・そばへの１世帯当たり年間支出金額（２人以上の世帯）
外食：うどん・そば外食への１世帯当たりの年間支出金額（２人以上の世帯）（2016年~2018年平均）

総務省統計局「品目別都道府県庁所在地および政令指定都市ランキング」

主成分分析
生麺：生うどん・そばへの１世帯当たり年間支出金額（２人以上の世帯）
外食：うどん・そば外食への１世帯当たりの年間支出金額（２人以上の世帯）（2016年~2018年平均）
高松市

那覇市

総務省統計局「品目別都道府県庁所在地および政令指定都市ランキング」

主成分分析
生麺：生うどん・そばへの１世帯当たり年間支出金額（２人以上の世帯）
外食：うどん・そば外食への１世帯当たりの年間支出金額（２人以上の世帯）（2016年~2018年平均）
uv

高松市v
u

那覇市

総務省統計局「品目別都道府県庁所在地および政令指定都市ランキング」

クラスター分析（ウォード法）
都道府県庁所在地および政令指定都市の2人以上の世帯の電気代，ガス代，灯油代（2016年~2018年平均）

総務省統計局「品目別都道府県庁所在地および政令指定都市ランキング」

データサイエンスⅢ（ビックデータ解析基礎）
データサイエンスⅢ（ビッグデータ解析基礎）
対象
科目分類

講義回
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

学部３年生
応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」

達成目標

授業計画
ビッグデータとデータエンジニアリング
プログラミング基礎
データ表現
データ収集
データベース
データ加工
IT セキュリティ
AI の歴史と応用分野、AI と社会
機械学習の基礎と展望１／決定木／分類木
機械学習の基礎と展望２／決定木／回帰木
機械学習の基礎と展望３／階層型クラスタリング
機械学習の基礎と展望４／k-means 法
深層学習の基礎と展望
身体・運動
AI の構築と運用

1. データエンジニアリング、人工知能の必要性を理解し、代表的な知識、技術を説明することができる。
2. ビッグデータ解析の基本的手法を理解して、課題に対応することができる。
3. 指定された課題に対して、その解決方法をまとめることができる。

スキルセット（中分類）との対応
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
情報倫理・情報セキュリティ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
データ管理とデータ形式，モデリングによる課題解決
情報倫理・情報セキュリティ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ
教師あり学習，教師なし学習，時系列データ

［分類］機械学習の基礎と展望

一般によく使われているirisとよばれるアヤメの種類と特徴量に関するデータセットを用いて、基本的な機械学習手法を，パラメータを変えながら実際に試すことで，過学習や汎化の概念を理解する。
サポートベクタマシンを使った分類例
過学習

［回帰］

California Housingデータセットを用いて，所得、築年数、部屋数、寝室数、人口、世帯人数、緯度、経度という説明変数から住宅価格を予測することで，回帰で使われる基本的な機械学習手法を理解する。

回帰木を使った回帰の例

実測値
ー予測値

住宅価格

学科の特性に応じたデータサイエンス教育（地球システム科学科の例）【必修】
対象

地球計算機実習

学部２年生(1) データや数式のグラフ作成ツールであるGnuplotおよ
達成目標

科目分類 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」

びGMTの基礎的な使い方を修得する。
(2) プログラミング言語Fortran90またはCを用いて，基礎的なデータ処理を行う。

モデルカリキュラムとの対

講義回

授業計画

第1回

ガイダンス，gnuplot (1)：1次元図，2次元，スタイルの変更，スクリプト

1-6(※)，1-2(☆)

第2回

gnuplot (2)：3次元図，データの描画

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第3回

gnuplot (3)：まとめ，GMT (1)：地図，地点データ，等値線，投影法

1-6(※)，1-2(☆)

第4回

GMT (2)：観測データの描画，スタイルの変更

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第5回

プログラミング(1)：コンパイル，標準入出力，変数の型

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第6回

プログラミング(2)：分岐・繰り返し

1-6(※)，1-2(☆)

第7回

プログラミング(3)：組込関数，配列

1-6(※)，1-2(☆)

第8回

プログラミング(4)：基本アルゴリズム(1)1-6(※)，1-2(☆)

第9回

プログラミング(5)：基本アルゴリズム(2)1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第10回

総合演習(1)：ファイルの入出力(1)1-6(※)，1-2(☆)

第11回

総合演習(2)：ファイルの入出力(2)1-6(※)，1-2(☆)

第12回

総合演習(3)：gnuplotとの連携(1)：時系列データ解析

1-6(※)，1-2(☆)

第13回

総合演習(4)：gnuplotとの連携(2)：統計計算

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第14回

総合演習(5)：GMTとの連携(1)：時空間データ解析

1-6(※)，1-2(☆)

第15回

総合演習(6)：GMTとの連携(2)：総合課題

1-6(※)，1-2(☆)

応

スキルセット（中分認定プログラム（応用類）との対応基礎コア）との対応

学科の特性に応じたデータサイエンス教育（地球システム科学科の例）
【必修】
対象

地球情報学
(1)地理情報システム（GIS）の発展

学部２年生の歴史を理解する。
達成目標

科目分類 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」

講義回(2)地理情報システムの仕組みを理解する。

授業計画(3)地理情報データベースの構成と利スキルセッ 認定プログラ
モデルカリキュラムとの対
ト（中分 ム（応用基礎応類）との対 コア）との対

第1回

地理情報システムの発展の過程1-6(※)，1-2(☆)

第2回

地理情報システムの仕組み

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第3回

地理情報データベースの構成と利用法

1-6(※)，1-2(☆)

第4回

地形学１：地形学の基礎と地形図

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第5回

地形学２：地形学と全地球測位システム

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第6回

地形学３：地理情報システムの地形学へ応用（地形解析，地形分類，侵食モデル）

1-6(※)，1-2(☆)

第7回

地質学１：地質学と衛星リモートセンシング

1-6(※)，1-2(☆)

第8回

地質学２：地質情報データベース（地質規格の標準化，ボーリングDB，活断層DB）

1-6(※)，1-2(☆)

第9回

地質学３：地理情報システムの地質学へ応用（地下資源分布，地質構造解析）

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第10回

災害研究１：地理情報システムと災害研究の進歩

1-6(※)，1-2(☆)

第11回

災害研究２：国土地理院の統合災害情報システム（DiMAPS）

1-6(※)，1-2(☆)

第12回

災害研究３：地理情報解析による災害シミュレーション（津波，地震被害想定）

1-6(※)，1-2(☆)

第13回

都市研究１：都市研究の基礎と地理情報データ

1-6(※)，1-1(☆)，1-2(☆)

第14回

都市研究２：地理情報システムの都市研究への応用（人口解析，土地利用解析）

1-6(※)，1-2(☆)

第15回

都市研究３：地理情報科学と都市計画（立地解析，商圏解析，最適立地モデル）

1-6(※)，1-2(☆)

地理情報システム（GIS)
都市・交通デザイン学科の学生も多く受講

GISを使った自由課題の例（１）
年最深積雪量
物流の拠点
高速道路
緊急輸送道路GISを使った自由課題の例（２）

GISを使った自由課題の例（３）呉羽山断層
富山市内に存在する活断層

地域デザインPBL（デザイン思考・DS教育の集大成）
市民• 問題点の把握• 議論様々な地域課題

DS，デザイン思考を基にした主体的・対話的な教育• 調査・意見伺い• 発表

地域デザインPBLのテーマ（2022年度）• 「伝統産業×万葉線×食文化」から考える高岡の魅力発信 （高岡市）• 栴檀山地域を守るために私たちができること（砺波市）• 楽しい・新たな「まち歩き」をデザインする（富山市）• 災害ハザード情報の見える化を考える（富山市，高岡市など）• 運河などを現代に活かすまちづくり（富山市）• 地域を活性化する城端線のLRT化をデザインする（砺波市，南砺市など）• 廃棄されていくバスの再利用と高機能化を考える• 交通まちづくりにおけるゲーミフィケーションによる地域活性化（富山市）• 大自然の地下に眠るエネルギー資源の利活用• 資源循環社会構造のデザイン（富山県）

地域デザインPBLのテーマ（2022年度）• 「伝統産業×万葉線×食文化」から考える高岡の魅力発信 （高岡市）• 栴檀山地域を守るために私たちができること（砺波市）• 楽しい・新たな「まち歩き」をデザインする（富山市）• 災害ハザード情報の見える化を考える（富山市，高岡市など）• 運河などを現代に活かすまちづくり（富山市）• 地域を活性化する城端線のLRT化をデザインする（砺波市，南砺市など）• 廃棄されていくバスの再利用と高機能化を考える• 交通まちづくりにおけるゲーミフィケーションによる地域活性化（富山市）• 大自然の地下に眠るエネルギー資源の利活用• 資源循環社会構造のデザイン（富山県）

交通まちづくりにおけるゲーミフィケーション*による地域活性化＊ゲームの考え方を，ゲーム以外の社会的な活動やサービスに利用すること

１．問題意識・富山市内の公共交通機関（路面電車）の利用をゲームとし，自動車から公共交通への転換を目指す・ゲームとしての楽しさ，社会問題の解決効果を検討
２．デザイン思考を基にした解決策の提案
どんなゲーム？
Repaint City
プレイヤーがチームに分かれて路面電車を利用し，制限時間以内に回った範囲（色を塗る）の広さから勝敗を決定
ゲームマスター（審判）
位置情報から移動した範囲を判定し，「結果」を作成

３．DS要素を取り入れた解決案
・勝敗の判定にGPSデータを使用
・位置情報を処理し，「結果」を判定
現在位置を送信™Line co. ltd.

競技者：まちなかを移動
位置情報の計測（スマホ、GPSロガー）™Snap co. ltd.

時間ごとの結果をプレイヤーにフィードバックデータサイエンスの実践を増やすために今年度のPBLテーマ案
・誰も取り残さない防災を実現するために私たちは何ができるか？
富山県砺波市栴檀山地域

・データから見えてくる富山大学生協の課題と対策とは何か？
購買データ

⇒

販売促進，サービス向上

・データから考える富山大学の電力状況の改善策
学内に設置したセンサーで取得するデータ，電力利用データ

⇒

省エネ

高岡市
富山市
砺波市

金沢市

射水丘陵
栴檀山地域

砺波市栴檀山地域でのタブレット使用の普及に向けてなぜ，習慣化が進まないのか？

データに基づく客観的な考察が必要なのでは？

どのようなデータが必要か？

検討データサイエンスの実践を増やすために今年度のPBLテーマ案
・誰も取り残さない防災を実現するために私たちは何ができるか？
富山県砺波市栴檀山地域

・データから見えてくる富山大学生協の課題と対策
購買データ

⇒

販売促進，サービス向上

・データから考える富山大学の電力状況の改善策
学内に設置したセンサーで取得するデータ，電力利用データ⇒省エネ富山市内，富山県内でのデータ取得
富山市内

富山県内

富山市センサーネットワーク

アメダス観測点
空白地域での独自気象観測（2021~）

LoRaWAN+FIWARELPWA通信システムで市内居住地域の98.9%をカバー
気象観測センサー ⇒ 学校
まちづくり，地域づくりに向けたセンサー

道路カメラのデータ（AI画像認識で交通量を評価可能）