コラムバックナンバー

「嘘をつくための統計グラフ」に多く接する毎日を送っています。「騙されないデータの見方」を周囲に説く機会も多くなりましたが、世相もあってか「統計」を学びたいというニーズは、より一層高まっていると感じています。

とりわけ、「適切なデータの集め方」「可視化グラフの適切な読み解き方」=データリテラシーは、ビジネスパーソンにとっては不可欠なスキルだと私は思っていますが、この半年ほどは、このスキルを「ビジネスパーソンになる前に学ぶ環境が日本に整ってきた」と感じています。

大学教育においては”数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム” により「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」がとりまとめられ、今後は各大学においてこれをベースとしたカリキュラムが開始されます。リテラシーとしてのデータサイエンススキルは、今後大学に進学される方たちは「ベースとなる力」として教育を受けられるようになります。数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのサイトには、このモデルカリキュラムに則した関連教材の紹介などもあり、データサイエンスの基本を学ぼうという方には大変有用ですので紹介いたします。

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによる
データサイエンス モデルカリキュラム (リテラシーレベル)

高等教育においては平成30年改訂の指導要領において「情報Ⅱ」の情報とデータサイエンス領域において、大量データの活用の必要性・有用性やAIの社会適用についてや、それを形作る技術である機械学習の基本にふれる教育が始まっています。回帰や分類、クラスタリングなどの具体的な手法がどのような場面で役立てられているかといったことや、プログラミングの実習も行われます。SSHなどの一部の高校では、データ活用コンペへの参加も活況です。こういったカリキュラムの整備が行われ、それと並行して若者のリテラシーが上がっていく、日本の未来は明るいな、と日々感じています。

社会を大きく変革させているデータ×AIの技術をリテラシーとして身につけた若者が社会に羽ばたいてくる日が近づいています。先輩ビジネスパーソンである私達も、それを迎え入れるためのリテラシーを備えておきたいですね。そのためにも上記のモデルカリキュラムは大変参考になると思います。必読です。

コラム担当スタッフ

菅 由紀子

株式会社Rejoui
代表取締役

2004年株式会社サイバーエージェント入社。2006年3月に株式会社ALBERTに転じ、データ分析業務を担当。顧客行動分析やDMP構築アドバイザリー等多数のプロジェクトを担当。
2016年9月にHR&Learning 分野専門の分析会社 Rejouiを設立。
アナリティクスアソシエーションプログラム委員、データサイエンティスト協会スキル委員。
株式会社Rejoui 代表取締役をつとめながら関西学院大学大学院ビジネススクールの非常勤講師としても活躍中。

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