敬和学園大学のデータサイエンス教育
小竹向日葵
敬和キャンパスレポ。この番組は、新発田市富塚にある敬和学園大学の大学生が、大学に関わるイベントや人、新発田のことなどをテーマにお届けします。
敬和キャンパスレポは、実践するリベラルアーツ、敬和学園大学の提供でお送りします。
皆さん、こんばんは。この番組は、敬和学園大学から大学のことや新発田、新潟のことを伝える30分番組です。
今日の進行は、国際文化学科3年の児竹ひまわりと、
江口愉空
国際文化学科2年の江口悠久です。どうぞよろしくお願いいたします。
今日は、敬和学園大学のデータサイエンス教育についての話題のようです。
児竹さんは、データサイエンスに対してどんなイメージがありますか?
私は、先ほどちょっとアドバイスをもらったんですけど、統計とか、株とか、数字とかのイメージですね。
小竹向日葵
株とか特にそうですよね。
江口愉空
株のデータのグラフがピコピコ。
小竹向日葵
今日は、敬和学園大学国際文化学科教授で、
AIやデータサイエンス科目を担当されている伊藤学先生にお話をお願いしました。
どうぞよろしくお願いします。
伊藤学
お待たせしました。いや、お待たせしすぎたのかもしれません。伊藤学です。よろしくお願いします。
小竹向日葵
よろしくお願いします。待ってました。
待ってました。やっと来てくれましたね。
江口愉空
ついに来てくれましたね。
小竹向日葵
伊藤先生は、最近AIミュージックの制作に力を入れているとお聞きしました。
来年度からスタートする敬和学園大学の国際教養学科の6コースをテーマにしたり、
今年も開催された新発田寺開きをテーマにしたりと、実に幅広い内容を曲にされているそうですね。
M'認定制度の重要性
小竹向日葵
今回取り上げるAI、データサイエンスについても曲にされていて、
敬和学園大学のYouTubeチャンネルに公開されています。
小竹向日葵
伊藤先生、AIミュージックはどんなサービスを利用して制作されているのですか。
伊藤学
これはクラウドアプリなんですけど、SUNOという生成音楽アプリがあります。
これを使っているんですけれども、これに出会ったというのも、
私がAI、今日のテーマであるデータサイエンスに関わることになって、
こういった音楽も自動で生成できるんだなと思って、まずは体感してみようというところから始めました。
最初は無料版で作っていたんですけど、有料版のプロプランに今は切り替えています。
というのも、プロプランにすると著作権が私のものになるので、
例えば敬和学園大学で音楽を流すとか、中で使うとか、
商業ベースのところでも音楽を出せることになってくるので、
プロプランに切り替えたというところがあります。
数十ドル払って買いました。
曲なんですけれども、
キーワードとかその人のイメージだったりとか、
伝えたいことなど十何行くらい書くんですけれども、
それでさっきのコースの曲を作ったりとかはしています。
その他にもリベラルアーツの曲とか、
大学のアンセムみたいなとか、
私のゼミの曲とか、
就職活動応援ソングとか。
江口愉空
ちょっと欲しいな。
伊藤学
どんどんどんどん行って、私野球部の監督してるんですけど、
その野球部のテーマ曲を始めます。
江口愉空
さて、今回取り上げる競技学園大学のAIデータサイエンス教育についてです。
こちらは文部科学省が設定している
数理データサイエンスAI教育プログラムという制度に関係しているとのことですが、
そもそもこの制度はどのようなものなんでしょうか。
伊藤学
通称M'ということで文科省が定めているんですけれども、
この背景がですね、実は日本人が数学が弱いと。
今ネット社会の中で、
ネットの中にあるアプリとかサービスっていうのは全部海外に牛耳られている。
GoogleとかAmazonとか。
画波的な。
日本のそういったプラットフォーマーがない。
プラットフォームがないんですよ。
分かんないですよ。
多分今Yahoo!ぐらい頑張ってやってるかなぐらいですけど、
そういうようなところでは、
結局Googleを見るとかAmazonで何かを買うとかいうと、
お金が海外に流れていくじゃないですか。
江口愉空
なるほど、確かに。
伊藤学
それじゃまずいよということで、
日本の数学というかデータサイエンスレベルを上げましょうということで、
文科省が動き始めたのがこのM'という認定制度になります。
江口愉空
はい。
伊藤学
これは皆さんの年代、つまり今の学生の年代の皆さんは、
全員が身につけてくださいとまで言われている内容になってますので、
この文系の競話題においてもこれは対象外とはならないわけですよ。
皆さんにM'の入り口のところだけでもぜひ勉強していただかないと、
社会に出たときに周りの人がみんなM'を持ってマスターって言ったら嫌でしょ。
江口愉空
そうですね。
伊藤学
なんで俺だけないのみたいな。
そうそうそうそう。
そういうことにならないように認定をまず文科省から競話題が認定を受けるための書類を書いて認定を受けました。
私が2回の講義を皆さんにして単位を取ると認定証をお渡しできるということになります。
江口愉空
なるほど。ありがとうございます。
小竹向日葵
じゃあ競話学園大学がさっきおっしゃっていただいたんですけど、
M'のリテラシーレベルに認定されたんですよね。
これはどういうことなんですかね。
伊藤学
まずデータサイエンスっていうのは昔からある学問なので、
特に文科省から認定を受けなくても授業をしようとできるんですが、
そうしてしまうと各大学で温度差が出ますよね。
入門編、上級編ってなったときに入門編はここまで学んでなきゃいけないのに、
学んでないじゃん。となるとまずいわけですよ。
大学での差がある。
大学で差が出ちゃうので、そこを設定してくれて認可してくれる文科省が後ろにいるのであれば、
競話としても新潟大学とか近隣の大学ですよね。
同じの授業内容をご提供できますよというお墨付きがもらえるってことです。
なるほど。
だからみんな同じことやってますよって並んでる内容は。
単位を取ればもらえますっていう状況を文科省はこれでいいですよ競話さんということで
ドンと反抗してくれたみたいな感じになってますね。
小竹向日葵
じゃあ競話でもコンピュータリテラシーとかデータサイエンスの入門実習すると
M'修了っていう認定をもらえることができるってことですね。
AIとデータの活用方法
伊藤学
もちろんです。
実際目の前にいる江口さんは初年度の外交初年度の認定者になってます。
江口愉空
実はM'しました。
小竹向日葵
M'1いいですね。いいなあ。私もM'になる。
伊藤学
これを聞いて数学とかの要素もちょっと入ってくるんですけど、
あまり手を動かす前からシャッターを閉めないでほしいなと。
まず来て。江口さんそんなに難しいこと話してませんよね。
江口愉空
聞いてれば聞いてれば。
江口さん聞いてましたもんね。
小竹向日葵
一番後ろで聞いてたよね。
江口愉空
一番後ろでもちろん。
スクリーン見て、これがデータサイエンスかと思いながらやってましたよちゃんと。
小竹向日葵
素晴らしい。
伊藤学
M'これ略語なんですけど、
マスマティックスデータサイエンス&AIスマートハイヤーエディケーション。
長いんですよこれ。
小竹向日葵
もう忘れてしまいました。
江口愉空
マスなんたらしか覚えてない。
小竹向日葵
&ありましたよね。
伊藤学
データサイエンス&AIスマートハイヤーエディケーション。
小竹向日葵
教育。
江口愉空
これがM'か。
伊藤学
そうだ。
江口愉空
さて、ではここで1曲お届けします。
今日の曲はこちら。
バブルガムブラザーズ ウォントビーロング。
こちらの曲はバブルガムブラザーズ10枚目のシングルで1990年にリリースされています。
もともとは公演時阿波踊りをモチーフに作った曲です。
リリース直後はさほどテレビで注目されませんでしたが、後にテレビ番組などで話題になり、1991年から1992年にかけてヒット、ミリオンセーラーとなりました。
それでは聴いてみましょう。
バブルガムブラザーズ ウォントビーロング。
小竹向日葵
敬和キャンパスレポ。
お届けした曲はバブルガムブラザーズ ウォントビーロングでした。
今日の敬和キャンパスレポは、けいわ学園大学のAI・データサイエンス教育について国際文化学科情報メディアコース教授の伊藤学先生にお話を伺っています。
後半もよろしくお願いします。
前半では、けいわ学園大学がM'のリテラシーレベルの認定を受けたというお話をしました。
この認定を受けて、2025年度からデータサイエンス入門とAI・リテラシー、2つの科目がスタートしています。
江口さんはどちらも受講されているんですよね。
江口愉空
前期にデータサイエンス入門を一周して、今後期でAI・リテラシーをやっているところです。
データサイエンス入門でやったのが、データの活用、社会で活用されているデータはどんなものか。
調査データだったり、実験データだったり、人の行動ログ、データみたいなやつをやっていって、それがどうやって活用されているか、社会に活用されているかを学びました。
行動ログというのは、例えばマンポ系みたいな感じですかね。
マンポ系は、行動ログ、人がどういうとこに行って、ここの知育の人がここに行くみたいな、そういうデータサイエンスを学びました。
小竹向日葵
あとは、AIについて、データをどう学習してAIを活用していくかみたいな話があった記憶があります。
江口愉空
AIもいろんな使い方ができますもんね。
そうなんですよ。
2つの科目をそれぞれどのように学ぶのか、もう一回学ぶ先生から教えていただきたいと思います。
はい。
小竹向日葵
弘一さん、ちゃんと受講されていろんな知識を身につけているようで、私もほっとしております。
小竹向日葵
ありがとうございます。
伊藤学
今話にあったデータサイエンス入門とAIリテラシティなんですけど、これストラクチャーって言うのかな、
ストラクチャーって言うのかな、
江口愉空
まずはデータサイエンス入門で入門編をまず学びましょうと、広い意味でのね。
伊藤学
それを受けた後にAIリテラシティということで、ちょっと狭い、ちょっとテクニカルな方を学びましょうということで、
AIリテラシティの方がだいぶ大きく変わってきましたね。
はい。
とても苦戦しました。
ただ、文系の皆様の講義ですので、複雑な数式をバーンと前に出さないように、
なるべくエクセルで簡単に説明していただきたいと思います。
はい。
はい。
はい。
はい。
はい。
はい。
はい。
なので、なるべくエクセルでグラフにして、これから出てくる意味は何ですか、みたいなところを突き詰めてもらいたいなと。
このグラフの影に隠された課題は何ですかと。
楽しそう。
AIリテラシティじゃなくて、最初のデータサイエンス入門の時のテストって覚えてます?
どんなデータが。
江口愉空
そうですね。データの名前がめっちゃ出てきた。名称が。
伊藤学
ちょっと言いますと、アイスの売り上げ、年代別のアイスの売り上げをグラフにしてくださいという問題を出したんですね。
だから若い人から高齢者さんまで売れる数が決まってくるんですけど、それを見て考察してくださいという問題を出して。
江口愉空
考察ですか。
年齢下がってきてるみたいな高齢者のアイスが、高齢者がめっちゃアイス食べてるみたいなのをやった記憶。
小竹向日葵
へー、なるほど。
伊藤学
つまり凹んでるところでまだアイスメーカーとしては売れるチャンスなんですよね。
だからここにこれを販売量を伸ばすには、さてこの年代に刺さる何かってなんだろうなみたいなのを考えましょうねみたいな裏にはあるんですけど、
それが皆さんが大学生に入ってから考える課題解決のベースラインなんですよ。
そういうことを私たちはこのグラフというかAIのリテラシーを使って表現しましょうね。
ただなんとなく砂糖これを入れすぎじゃねとかじゃなくて測って検査して食べてもらって数値化して売れるようにしましょうみたいなところをちゃんとデータで管理しましょうということをお話ししたのがデータサイエンス入門です。
小竹向日葵
そうなんです。
伊藤学
AIリテラシーとなってくると今度は解析がちょっと入ってきます。
小竹向日葵
難しそう。
伊藤学
例えばちょっと皆さんの肌身に近い話をすると、大学の入試とかあるじゃないですか。
テストの成績、内進店、面接、あといろいろありますよね。
学地化みたいな。
あれはどういうふうに採点されて、なんであの人は合格で値は切られたんだろうみたいな。
ときにあれもデータサイエンスの中で計算するんですよ。
パーって並べてこちゃこちゃなってるんですけど、それをスパッてここまで上からずっと合格合格合格ここで終わり。
これ判別分析っていう手法を使うんですけど、そういったことを使われてます。
江口愉空
それもデータサイエンス。
伊藤学
そうすると今は言ってます。
僕らの頃はただの判別分析っていう。
ただの言い方がだんだん今かっこよくはなってますけど、
使ってる数式とか解析手法なんていうのは19世紀前からある。
江口愉空
それは変わらない。
AIとデータサイエンスの基礎
小竹向日葵
呼び方がどんどんちょっと変わってってるってことですよね。
伊藤学
今受けがいいように変わってってる。
小竹向日葵
なるほど。
江口愉空
そのときのトレンドに合わせて名前を。
伊藤学
ただとは言いながらも社会の中でAIはこれからどんどん出ていくので、
私の講座の中ではこの2つを通じて世の中どういうふうに回ってるのかなっていうのをAIを使って解析できるようになってくれれば、
解析というかどうやって分けたんだろうなとかね。
分けたか。
例えば3等分しましたとか。
どうやって分けたんだろうって。
例えばコンビニで言うと顔認証から20代から80代までの年齢が分かるんですよ。
顔で。
顔で。
じゃあ29歳と30歳の微妙なところってどうやって分けたんだろうとかね。
江口愉空
そういうことなんですよ。
伊藤学
それを判別していく。
それを気になってもらえるといいなと。
なるほど。
社会に眠っているこの数字を分かってもらえるとすごく面白いかなとは今思ってるんですが、
皆さん、私の年代だと今54なので、あとは衰退していくだけなんですけど、
まだまだです。
皆さんはもうAIの世界から抜け出せないですから。
江口愉空
確かに。
伊藤学
どっぷり入ってくる年代なので、他人事だと思わないで本当に身につけないと。
小竹向日葵
置いてかれちゃいますよね。
江口愉空
取り残されてしまう。
追いつかないと。
伊藤学
結婚してお子さんできて、そんなの知らないの?みたいなこと言っちゃうんですよ。
江口愉空
やだな。
伊藤学
あともう一つ特にデータサイエンスなんて言うと横文字じゃないですか。
馴染みないですよね。
なので家に帰ってまで復習しろとか予習してこいっていうのはかなり酷な話であって、
どちらかというと英語とか音楽の方に力を入れてほしいなと私も思うんですね。
江口愉空
なるほど。
教育における実践
伊藤学
だから授業中になるべく記憶の底に残るように、何回やったか覚えてます?
アクティブリコールってやったんですけど覚えてます?
江口愉空
アクティブリコール。横文字だ。
毎回。
伊藤学
覚えてないですか?
コピー用紙を皆さんに配って、今日出てきた授業のキーワードでもいいし、
江口愉空
やりましたね。やってました。
伊藤学
話したのでもいいから片っ端から書いてみって。
書かされた。
小竹向日葵
アウトプットして。
伊藤学
で、それを回収して収支的にしたんです。
小竹向日葵
なるほど。
伊藤学
だと第一回目からずっとそれを皆さんにやってるじゃないですか。
後半になってくると書いてる量が多くなるんですよ。皆さん。
そういうこと必ずするからってバレてるんですけど、
でも教科書閉じて、中閉じて、全部何も見ないまま書かれてるので。
そうなの?
一回記憶に眠ったやつを掘り起こす。一回だけ。
一回掘り起こせば、あと3回、4回、5回って掘り起こしてもあんま変わらないので。
江口愉空
書いてたな、毎日。
伊藤学
特にこのね、わけのわかんない英語の3文字熟語みたいなとこね。
江口愉空
なんだこれ。
小竹向日葵
確かに。
江口愉空
なんだこれと思いながら書いてた記憶。
こんなのやった。でも聞きそがれる記憶に残ってるんですよ、単語は。
小竹向日葵
出したらより記憶に残るもんね。
江口愉空
そのM-Literacyレベルに認定されている大学、短大、高専は、
今年の8月時点で590校に上るそうです。
多くの大学でAI、データサイエンスを学んでいるということは、
社会全体としてもこれらの領域に関心が高まっているということなんでしょうか。
伊藤学
まさにナイスショットですね、ここは。
そのまんまです。
素晴らしい。
皆さんが思っている以上にこのスピード早いですからね。
江口愉空
置いてかれちゃう。
伊藤学
今回のエンジニアだけ、企業だけじゃないので、
今は小学校でも中学校でもタブレット持ってやってるじゃないですか。
小竹向日葵
確かに。
江口愉空
妹がタブレット持ってる。
伊藤学
あそこには学習AIが積んでるんですよ。
わからない問題を繰り返し出してくれる。
そういうこともすると、じゃあ学校の先生は
AIとかIT知らなくていいのかってわけにいかなくなるわけですよ、今度。
農業だってそうでしょ、今。
基本とかデータを持って、今植えた方がいいよみたいなところ。
江口愉空
時期がわかるわけですね。
伊藤学
そして仕事だけじゃなくて、生活でもAI使ってるじゃないですか。
天気予報を見たり。
クックパッド。
小竹向日葵
あれもAI。
伊藤学
AIというか、そういうサイトもあるんですよ。
つまり材料を入れると。
江口愉空
材料を入れるとそれが出てくる。
それで作れるものが。
伊藤学
材料、人参、ジャガイモ。
カレーになっちゃうね、それじゃない。
バーって入れて、冷蔵庫に残ってるものをバーって入れると
こんなんどうするかって出てくる。
チャットGPTみたいな感じですよ。
江口愉空
すごいな。ハイテクだ。
伊藤学
出てきますし、あと子育て。
江口愉空
学習塾。
伊藤学
もう逃げられない。
小竹向日葵
逃げられないですね。
伊藤学
そのうち皆さんが買う車にもAI乗りますからね。
江口愉空
もうまだ乗ってないんですかね、AIの車に。
伊藤学
AIと呼ばれる、今はアンチロックブレーキとか
アイサイトみたいな衝突回避装置ぐらいまでですけど
あれを超えてきますから。
小竹向日葵
手放し運転だ。
自動運転の時代か。
自動運転だ、それが言いたかった。
江口愉空
手放し運転はちょっと悪いやつですよ。
伊藤学
自転車の話ですね。
小竹向日葵
自転車の話か。
伊藤学
ということでぜひ関心を持っていただいてというのと
この敬和学園大学人文学部でも
データサイエンスを勉強できるっていうのは
すごく私的には学生さんいいなと思うんですよ。
確かに。幅広く。
江口愉空
いろんなことを学びますね。
伊藤学
工学のスペシャリストがデータサイエンスができますよって言ったら
就職担当者なんかえ?ってなるでしょ。
確かに。
江口愉空
例えばITパスポート持ってますなんて言ったら
伊藤学
なんでなんでってなるじゃないですか。
確かに。
小竹向日葵
でも留学も行ってますし
伊藤学
英語も韓国語もできますよみたいなとか
すごくいいことだと思うんですよ。
だから人文学部かけるデータサイエンスのセットで
どういう未来が待っているかっていうのを
今キャリア開発とかと一緒に考えてますが
人事担当者からすると見栄えはいいですよ。
そうですよね。絶対。
江口愉空
なに?ってなるでしょ。
伊藤学
こいつやるな。
英研何級とか大事ですけど
データサイエンス。
江口愉空
なに?データサイエンスだと?
伊藤学
急に横目で来たぞみたいな。
かっこいいってなりますよね。
逆は辛いんですよ。
大学にいる人がデータサイエンスリテラシー入門編ね
持ってますって書いても
でしょうね。
それはそうだ。
理系の人たちは全く違う
人類文化学みたいなね。
ヨーロッパ文化にすごい詳しいよね。
インパクトを持たせなきゃいけないんですよ。
皆さんは2つの授業にクリアするだけで
未来の職業とスキル
伊藤学
データサイエンスの認定書がもらえる。
もらえてしまう。
最高ですね。
小竹向日葵
リビラルアーツの良さが出てますね。
伊藤学
これ経営ならではなのかもしれないですね。
またいで勉強できる。
ありがとうございます。
江口愉空
今日のK-WAキャンパスレポは
小竹向日葵
敬和学園大学のAI
データサイエンス教育について
これらの科目を担当している
国際文化学科の伊藤学先生に
お話を伺いました。
どうもありがとうございました。
ありがとうございました。
江口愉空
ありがとうございました。
小竹向日葵
さてエンディングです。
江口愉空
小耳に挟んだんですが
伊藤先生はK-WAキャンパスレポの
番組紹介メルマガで
最後の編集講義に乗っている
ダジャレにこっそり応募しているそうですが
それは本当ですか。
じじじ。
伊藤学
どうなんでしょうね。
よくわからないですね。
僕ね。
なんか遅れてきたルーキーさんだという
小竹向日葵
噂もあるんですけれども。
小竹向日葵
あー。
伊藤学
多分ですね。
それはもう一人の伊藤が
ダジャレっていうのは
こうするんだぞって言って
こういう感じで
無意識のうちに手が動いて
送信ボタンを押している。
こんな感じになっているのかな
ということで
ちょっと聞いてみます。
江口愉空
いやまじで。
そのもう一人の伊藤さんと話してみたいです。
話してみたい。
では今日の放送はこの辺で
K-WAキャンパスレポは
エックス、note、Instagram、
ユーチューブなどで
番組情報を発信しています。
番組名
チャンネル登録よろしくお願いします。
今日のK-WAキャンパスレポ
終了のお時間です。
皆さんお休みなさい。
K-WAキャンパスレポは
実践するリベラルアーツ
敬和学園大学の提供でお送りしました。
