データサイエンス
なにそれおいしいの？
KOF20212021-11-13 14:00-14:50

奥村晴彦＠三重大学教育学部特任教授

Twitter: h̲okumura

To understand God's
thoughts we must study
statistics, for these are themeasure of his purpose.
Florence Nightingale
1820–1910

Hal Varian (2008):
the sexy job in the next ten years will be statisticiansPeter Naur (1928–2016)

Peter Naur
“The Science of Datalogy”
Letters to the Editor
Communications of the ACM
Vol. 9, No. 7, July 1966

Peter Naur, “Data and their applications” (1974),
in Computing, A Human Activity (1992)

林知己夫・鈴木達三『社会調査と数量化（増補版）̶̶国際比較におけるデータの科学̶̶』(1997)林知己夫『データの科学』（2001年）William S. Cleveland (1943–)

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(PDLOZVF#UHVHDUFKEHOOODEVFRPUQWilliam S. Cleveland (2001)
Data Science: an Action Planfor Expanding the Technical
Areas of the Field of Statistics

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柴田里程『データ分析とデータサイエンス』(2015)
p.77 傍注

fi

The Fourth Paradigm:
Data-Intensive Scienti c Discovery(2009)

https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

学習指導要領
中学校（2008年告示，2012年度〜全面実施）「資料の活用」返り咲く（資料＝データ）
高校（2009年告示，2012年度〜学年進行）
必履修の「数学I」に「データの分析」が入る

2016年の入試センター試験
数学I（全問必答）13ページ中7ページが統計分野
数学I・A
必答問題8ページ中4ページが統計分野
選択問題（3問中2問）の一つは確率

第5期科学技術基本計画（2016年1月22日閣議決定）

Society 1.0 狩猟社会
Society 2.0 農耕社会
Society 3.0 工業社会
Society 4.0 情報社会
Society 5.0 サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会スマート社会計画「ソサエティー5.0」、肝はデータ
新井紀子 日経新聞2016-04-12
https://www.nikkei.com/article/DGXKZO99346090W6A400C1X12000/……
私が参加しているシステム基盤技術検討会では、その実現のための基盤となる仕組みを検討している。例えば、3次元地図情報。全地球測位システム（GPS）の盲点となっている地下街の地図も含めて、機械可読（機械が意味を理解できるよう）な地図情報を整備することにより、震災やテロの中でも、スマートフォンや電動車椅子を通じて人々を安全に誘導することが期待されている。
この話を動かすための肝は何か。つい技術革新に目が向かいがちだが、それよりも大切なことがある。それはデータである。出発点になるデータが集まらなけ
ればこの話は絵に描いた餅になる。
集まってきたデータは、人ではなく機械に処理させるので、機械可読な形式に整っていなければ意味がない。つまり、データの量と質を確保できるか否かに、この計画の成否がかかっているのである。

2016年8月：文部科学省に「数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会」が設置される
2016年12月：「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」が公表される
2016年12月：「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）が選定
うちが騒ぎ出したのは2018年10月・・・

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

小学校 プログラミング
小・中学校 1人1台端末

PPDACサイクル！

新学習指導要領

中学校

・資料の活用→データの活用
・四分位範囲・箱ひげ図が高校「数学I」から中学2年に降りてきた

箱ひげ図

a

最小値

中央値
第1四分位数（25%点）

第3四分位数（75%点）

最大値

2022年度からの学習指導要領
現行
数学III
平面上の曲線と複素数平面
極限
微分法
積分法

（数学活用）
数学と人間の活動
社会生活における数理的な考察

数学II
いろいろな式
図形と方程式
指数関数・対数関数
三角関数
微分・積分の考え

数学B
確率分布と統計的な推測
数列
ベクトル

数学I（必履修）
数と式
図形と計量二次関数
データの分析

数学A場合の数と確率整数の性質
図形の性質

高校数学

改訂案
数学III
極限
微分法
積分法

数学C
ベクトル
平面上の曲線と複素数平面
数学的な表現の工夫

数学II
いろいろな式
図形と方程式
指数関数・対数関数
三角関数
微分・積分の考え

数学B
数列
統計的な推測数学と社会生活数学I（必履修）
数と式
図形と計量二次関数
データの分析

数学A
図形の性質
場合の数と確率数学と人間の活動

2022年度からの学習指導要領
情報I（必履修）(1) 情報社会の問題解決(2) コミュニケーションと情報デザイン(3) コンピュータとプログラミング(4) 情報通信ネットワークとデータの活用

ググ

プ

デ

情報II（選択）(1) 情報社会の進展と情報技術(2) コミュニケーションとコンテンツ(3) 情報と ータサイエンス(4) 情報システムと ロ ラミン

高校情報東京都立高校情報I教科書別学校数

Python JSVBAScratch

2019年4月18日

第43回総合科学技術・イノベーション会議

https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui043/haihu-043.html

リテラシー教育
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」
である「数理・データサイエンス・AI 」の定着に向けて、小学生から社会人まで各段階において長期的に取り組む
認定制度・資格の活用
社会人
大学・高専
大学入試
高校
小中学校

理数の興味関心向上

全ての高校生が基礎的リテラシーを習得「情報Ⅰ」の採用の拡大

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得

AI活用スキル習得
就職・待遇への活用

初等中等教育、高等教育、リカレント教育の長期的取組

2

大学におけるリテラシー・応用基礎教育

2025年までに全学生（50万人/年規模）が「数理・データサイエンス・AI 」の基礎を習得可能となる大学教育へ改革
AI ×専門分野のダブルメジャーの促進等によるAI を応用する基礎力の習得

入試

学習

教員

環境

y 大学入学共通テストでの「情報Ⅰ」
出題
y 取組状況に応じたインセンティブ（助成金等）y 標準カリキュラム・教材・教育プログ
ラムの開発と全国展開
y 優れたコースの政府認定
y 取組状況に応じたインセンティブ（運交金、助成金等）

y 拠点大学での研修
y 産業界、研究機関等との連携（講師派遣、共同研究等）

y AI ×専門分野のダブルメジャーを可能とする制度改正
y MOOC、放送大学等の活用支援
y 留学生の受け入れ促進3

AI（人工知能）
統計学

機械学習

ニューラルネット

データサイエンス（学際的）なにそれおいしいの？
̶̶コロナ下のデータサイエンスhttps://www.washingtonpost.com/business/2020/05/08/awful-reason-wages-appeared-soar-middle-pandemic/日本の超過死亡

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/japandeaths.html

東京の超過死亡

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/tokyodeaths.html

97.6%？

https://toamit.jp/products/seki̲checker/

検査の感度・特異度

感度80%

特異度95%

新型コロナワクチンの有効性とSimpsonのパラドックス

ffi

https://www.covid-datascience.com/post/israeli-data-how-can-e cacy-vs-severe-disease-be-strong-when-60-of-hospitalized-are-vaccinatedワクチン打つ

重症化しにくい

高齢ワクチン打つ

重症化しやすい偽の相関