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Data for Good | SAS Events | Students & Educators
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第五回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを体験する場として設立されました。今回紹介する勉強会も、その活動の一環です。詳しくは「Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!」の記事をご覧ください。活動の様子についてはFacebookにて共有していますので、そちらもご参考にしてください。 五回目の勉強会では海洋汚染をテーマに、Data for Goodの活用事例から課題設定の部分を学びました。また、今回は初めてオンラインでの開催をしましたので、その様子もお伝えしたいと思います。   海洋保護に向けたD4Gの取り組み/マイクロプラスチック問題 SDGsの一つに“海の豊かさを守ろう(LIFE BELOW WATER)”という項目があります。日本でも2020年7月からスーパーやコンビニエンスストアにてレジ袋の有料化が始まりました。その背景の一つにはマイクロプラスチック問題があります。コミュニティのメンバーがこのテーマでData for Goodに取り組んでいるので、今回はその活動について共有しました。 マイクロプラスチック問題とは、特に海洋環境において微小なプラスチック粒子が海洋生物に対し悪影響を及ぼしてしまうことです。また生物濃縮により海洋生物だけでなく、人間にも間接的に影響があります。レジ袋の有料化や製品へのスクラブ等使用の規制の動きが世界的に進んでいます。環境保全にいち早く取り組んでいる海外の先進諸国のデータをもとに、今後日本にも導入するべき取り組み、推進していくべき取り組みを明確にしようというのが今回の活動目的になります。 今回の勉強会の活動紹介では、この問題の現状と最新の研究、既に行われている取り組みの効果検証について取り上げました。意思決定の場に置いて、ある施策が目的とするものに対して効果があるのかどうかは非常に重要です。特にマイクロプラスチック問題のように規模が大きい問題に対してはその効果の大きさだけでなく、費用対効果にも注目しなければなりません。しかし、効果の推定には比較実験が必要になりますが多くの場合それは存在しないため、自然実験という考え方を用いてアプローチしていきます。 詳細については今後このブログの中でご紹介していきます。   海洋プラスチック汚染問題をデータで解決する 今回は、コミュニティーメンバーがテーマとして活動している「海洋汚染」に関連して、オランダに拠点を置く非営利のエンジニアリング環境団体 The Ocean Cleanupの事例を紹介しました。 The Ocean Cleanupは、太平洋で無人のゴミ回収装置であるクリーンアップシステムを開発しています。その運用においてある課題が浮かび上がりました。太平洋には多くのプラスチックが集まっているとされる「太平洋ゴミベルト」と呼ばれるエリアがありますが、その範囲は非常に広大かつ陸地から遙か遠くにあります。システムを運用する費用を考慮して、効率的にゴミを回収するにはどうすればよいでしょうか。この課題に対して、The Ocean Cleanupではビッグデータを用いて太平洋ゴミベルトの可視化を行いました。 調査団はこれまでの海洋研究の知見とともに、独自に大規模な調査を行いました。太平洋ゴミベルトのサイズ・位置・プラスチックの量・プラスチックの分布と4つの可視化の観点などから進められてきました。 プラスチック汚染は複雑で大規模な問題であるため、包括的で大掛かりな解決策が必要となります。そのため、データサイエンスの活用によって、問題を理解し効率よく解決するための知見が得られます。クリーンアップシステムでは、監視カメラや衛星との交信による位置情報から実際のシステムの動きや回収度を確かめることができます。ビックデータによる分析結果だけでなく、実際のパフォーマンスデータから得られた知見からより良いシステムの構築が現在も行われ続けています。 以上の話を踏まえて、最後に参加者同士でディスカッションを行いました。自分たちの生活と繋げて考えたり、事例の中で興味深かった点についてお互いに話すことが出来ました。また、海洋保護をテーマに今後活動していく上で考えるべき点についても触れながら議論を進められ、有意義な時間になりました。 今回は初めてのオンライン開催でしたが、オンラインであることの良さを活かして定期的に勉強会を企画するとともに、次回から更に質の高い勉強会をつくっていきたいと思います!   コミュニティメンバー募集中! SAS Japan Student Data for Good

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小林 泉 0
SAS社員としての誇りーミツバチ・森林・絶滅危惧種の保護や医療への貢献にAI/アナリティクスを活用

SASの一つの顔は、アナリティクスで営利目的の意思決定を支援 筆者は、SAS社員として、20年以上に渡りアナリティクスおよびAIで企業・組織を支援してきました。 金融機関における、リスク管理や債権回収の最適化 通信業における、顧客LTV最大化、ネットワーク最適化やマーケティング活動の最適化 製造業における、需要予測、在庫最適化、製造品質の向上や調達最適化 流通・小売業における、需要予測やサプライチェーン最適化 運輸業における、輸送最適化や料金最適化 ライフサイエンス・製薬企業における、業務の最適化 官公庁における、市民サービス向上のための不正検知 など、様々な業種・業務においてアナリティクスの適用によるお客様のビジネス課題の解決に携わってきました。営利目的(ここでは市民サービスの向上も含めることにします)の企業・組織におけるアナリティクスの活用目的は主に以下の3つに集約されます。 収益(売り上げ)の増大 コストの低減 リスク管理 アナリティクスは、いわゆる「データ分析」を手段とし、過去起きたことを把握して問題を定義し、次に将来を予測し、様々な選択肢の中から最適な予測に基づいて意思決定をしていくことになりますが、その過程の中で、起きてほしい事象を予測して促進したり、起きてほしくない事象を予測して防いだり、その予測のばらつきを管理したりということを行っていきます。 このような営利目的でのアナリティクスの活用はSASという会社が誕生した40年以上前から行われており、基本的な活用フレームワークは変わっていません。IT技術の進化によって、利用可能なデータの種類や大きさが、増えてきただけにすぎないと言えます。例えば、昨今のAIブームの代表格であるディープラーニングですが、ディープラーニングという処理方式の進化と、GPUという処理機械の進化によって、非構造化データをより良く構造化しているものであり、もちろんモデリング時のパラメータ推定値は何十億倍にはなっていますが、モデリングのための1データソースにすぎません。もう少しするとディープラーニングも使いやすくなり、他の手法同様、それを使いこなすあるいは手法を発展させることに時間を費やすフェーズから、(中身を気にせず)使いこなせてあたりまえの時代になるのではないでしょうか。 SASのもう一つの顔、そして、SAS社員としての誇り、Data for Goodへのアナリティクスの適用 前置きが長くなりましたが、SAS社員としてアナリティクスに携わってきた中で幸運だったのは、データの管理、統計解析、機械学習、AI技術と、それを生かすためのアプリケーション化、そのためのツール、学習方法や、ビジネス価値を創出するための方法論や無数の事例に日常的に囲まれていたことだと思います。それにより、それら手段や適用可能性そのものを学習したり模索することではなく、その先の「どんな価値創出を成すか?」「様々な問題がある中で優先順位の高い解くべき問題はなにか?」という観点に時間というリソースを費やすことができていることだと思います。そのような日常の仕事環境においては、アナリティクスの活用を営利目的だけではなく、非営利目的の社会課題の解決に役立てるというのは企業の社会的責任を果たす観点においても必然であり、Data for Goodの取り組みとしてSAS社がユニークに貢献できることであり、SAS社員として誇れるところだと考えています。 最終的に成果を左右するのは「データ」 そして、もう一つの真実に我々は常に直面します。クラウド・テクノロジー、機械学習、ディープラーニングなどの処理テクノロジーがどんなに進歩しようともアナリティクス/AIによって得られる成果を左右するのは「データ」です。どのようなデータから学習するかによって結果は決まってきます。 IoT技術で収集したセンサーデータは知りたい「モノ」の真実を表しているだろうか? 学習データに付与されたラベル情報は正確だろうか? 学習データは目的を達成するために必要な集合だろうか? そのデータは顧客の心理や従業員の心理をどこまで忠実に表しているだろうか? 特に、Data for Goodのチャレンジはまさにそのデータ収集からスタートします。ほとんどの場合、データは目的に対して収集する必要があります。そして、下記の取り組みのうち2つはまさに、我々一人一人が参加できる、市民によるデータサイエンス活動として、AI/アナリティクスの心臓部分であるデータをクラウドソーシングによって作り上げるプロジェクトです。 Data for Good: 人間社会に大きな影響を及ぼすミツバチの社会をより良くする 概要はこちらのプレスリリース「SAS、高度なアナリティクスと機械学習を通じて健康なミツバチの個体数を増大(日本語)」をご参照ください。 ミツバチは、人間の食糧に直接用いられる植物種全体の75%近くに関して受粉を行っていますが、ミツバチのコロニーの数は減少しており、人類の食糧供給の壊滅的な損失につながる可能性があります。この取り組みでは、IoT, 機械学習, AI技術, ビジュアライゼーションなどSAS のテクノロジーを活用し、ミツバチの個体数の保全/保護する様々なプロジェクトを推進しています。この取り組みは以下の3つのプロジェクトから成り立っています。 ミツバチの群れの健康を非侵襲的に監視 SASのIoT部門の研究者は、SAS Event Stream ProcessingおよびSAS Viyaソフトウェアで提供されているデジタル信号処理ツールと機械学習アルゴリズムを用いて、ミツバチの巣箱の状態をリアルタイムで非侵襲的に追跡するために、生物音響監視システムを開発しています。このシステムによって養蜂家は、コロニーの失敗につながりかねない巣箱の問題を効果的に理解し、予測できるようになります。 関連ページ:5 ways to measure

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SAS Japan 0
アナリティクスでハチを数えて保護しよう!

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはLee Ellen Harmerによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 ハチを減少から救うために本当に必要なこととはなんでしょうか。 ハチの減少は目新しいニュースではありません。これまでにも、メディアによって農作業の工程や農薬がハチに影響を与えていることが取り上げられています。また、スタートアップ企業がハチの個体数を再び立て直そうと取り組んできた例があります。しかし依然として、ハチは世界的に重大な減少の一途を辿っているのです。 ハチを守るためには、養蜂家らが彼ら自身で出来る以上のことが必要とされています。養蜂家は自身の所有するハチやの巣箱の状態について熟知していますが、より大きな環境におけるハチについての知識は持ち合わせていません。そこは、市民科学者や一般市民らが力を発揮できるところです。 今日のハチの個体数の状態について理解し、減少を食い止めるためには、まず初めに私達のまわりにいるハチの実態を明らかにせねばなりません。ハチの保護を可能にするためには、ハチを“数える”ことが必要なのです。ハチの世界的な個体数を計数することは、地球上のハチの未来を守る第一歩です。ハチの計数作業によって集められたデータによって、ハチの種属ごとの生息地、そしてその生息地にハチがどのように分布しているのかといった重要な情報が明らかになります。SASはアパラチアン州立大学と共同でその取り組みを進めています。 ハチの保護に不可欠なテクノロジー 花粉媒介者であるハチとその環境を守るためには、私達はもはや伝統的な手法だけに頼ることはできません。その代わりとして使用されるのが、テクノロジーなのです。データの収集は始めの一歩でありますが、そのデータを可視化することで、養蜂家と研究者に迫り来る脅威を最も早く警告することができます。この指示器は、ハチに関するコミュニティの意思決定者に、これまで不可能と思われていた洞察を与えることができます。 その技術を実現するためのデータを集めるには、皆さんの助けが必要です。World Bee Countアプリケーションを通じて、人々はハチの計数に貢献し、周囲の環境にいるハチの写真を送信することができます。 “World Bee Countによって、私達はクラウドソーシングでハチのデータを集めることができます。それを使って、地球上のミツバチの個体数を可視化し、今日のミツバチに関する最大級の有益なデータセットを作り上げることができるのです。” アパラチアン大学 分析研究・教育センター理事 Joseph Cazier教授 SASは世界の最も逼迫した問題を解決することに意欲的であり、ハチを守ることも無視することはできない問題であると考えています。これまで、私たちは分析によってハチの健康を促進させようと試み、そしてData for Goodへ情熱を注いできました。つまりこのパートナーシップは、好奇心と探究心を持って世界的な問題を解決しようとするSASの本質的な精神を反映しているのです。 アナリティクスをすべての人に SASは世界花粉媒介者マップを作成しました。これは、World Bee Countアプリを用いて”ハチを数える“ことで、市民科学者や養蜂家からクラウドソーシングで集められたデータを視覚化したものです。このプロジェクトの後の段階では、研究者は作物の収穫高や降水量、その他ハチの健康に関係する重要なデータポイントを重ね合わせます。そうして、私達の世界でもっとも重要な花粉媒介者について、より包括的な理解を集約させます。 多くの人がデータを追加し、相関関係が導き出されるような豊富なデータセットを作成することで、可視化によるアナリティクスが実現できます。ハチのデータの単純な可視化から始まる取り組みは、ハチの個体数やその減少に繋がる要因の研究、そしてどのようにして私達がハチ全体の健康を促進させることが可能かといったような研究に対して、無限の機会を提供できるでしょう。   アプリをダウンロードして始めよう アプリケーションで写真を送信することは小さなことですが、ハチを保護するための活動として重要な役割を果たします。ハチは蜂蜜という素晴らしい自然の恵みを与え、私達に彩り豊かな朝の食卓を提供すると共に、私達の健康を促進させてくれます。5月20日は世界蜂の日として制定されています。beescount.orgからアプリをダウンロードして蜂の日を祝うと共に、見つけたハチの数をカウントしてみませんか? 今月だけでなく6月や7月、そしてその先のハチ月を超えてこの活動を続けていけたらいいですね!  

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SAS Japan 0
森林破壊とAIの出会い ―休校中のこどもたちでもできること―

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはLucy Kosturkoによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 あなたは今まで、実際に現地に行かなくても熱帯雨林を助けることは出来ないかと考えたことはありますか?考えたことがないでしょうか。 でも今がチャンスです。地球をまもるための活動もバーチャルで実施することがでる時代です。私たちの熱帯雨林プロジェクトでは、人工知能(AI)について少しずつ学びながら熱帯雨林を保護する機会を、家で過ごしている児童・生徒の皆さんに提供します(もちろん、大人の方にもご協力いただけます!)。こちらがご自宅でもできる学習ステップガイドです。 このガイドは4つのステップに分かれています: Step1: AIが人類のためにどのような役割を担うのか理解しよう Step2: 熱帯雨林のためにどのようにAIを活用するか見てみよう Step3: 画像の分類に力を貸してください Step4: さらにAIを用いて解決できる他の問題を見つけよう   Step 1: AIが人類のためにどのような役割を担うのか理解しよう 私たちは、電気によって生み出された力やインターネットを通じて形成された世界全体の繋がりから、人類の歴史や人々の生活・労働上での技術の転換を知ることができます。AIはそれらの技術の最先端に過ぎません。いわゆるスマート家電から電気自動車まで、AIは私たちが考えていた働き方・運転の仕方・学習など多くのことを変化させてきました。 AIは人間と機械の長所をつなぎ合わせます。コンピュータの処理速度と高い継続性に人間の知性を組み合わせることで、それぞれだけでは実現できないものを作り上げることができます。AIを用いると、私たちは人間にとっては危険なこと(危険な環境の探索など)をコンピュータに実行させるようにトレーニングすることや、監視カメラの管理など人間が継続し続けることが難しい作業をコンピュータに任せることができます。これらは、ルールを設定することが容易な直感的な問題ではなく、未知で予測不可能な状況が溢れている問題です。プログラマーはコンピュータが必要とするルールを開発するのが困難なので、AIを使用して命令を開発します。 例として、複数選択と記述で答える質問がある学生の課題を採点するために開発されたコンピュータプログラムについて考えてみましょう。 複数選択式の質問には4つの選択肢がありますが、その中で正解は1つです。プログラマーは、その学生の回答が正解かどうかを評価する従来のコードを作成します。そのルールは簡単で、「Q:生徒の回答は正解と一致しますか」「A:はい、または、いいえ」です。 では、記述式の質問はどうでしょう?記述の正解は1つではありません。その記述が正しいかどうかを判断するルールも存在しないかもしれません。「記述は何文字以上必要か」「段落の数はいくつか」「必要な単語・用いてはならない単語はあるか」など、記述を適切に採点するためのルールを作成する方法はなく、そのルールは様々な判断と細かい評価が影響してきます。 この場合、プログラマーは従来のコードの代わりにAIを使用します。この問題を解決するために、プログラマーはまず評価の高い記述と低い記述のサンプルを集めます。そのサンプルは多い方が望ましいです。そのサンプルに機械学習アルゴリズムを用いて、コンピュータが優れた記述の基準を識別できるようにします。コンピュータにあらかじめ指示すべきルールはわかりませんが、そのルールが有効かどうかを判断することが出来ます。別のサンプルを用意して、先ほど作成したルールを適応したときに評価の高い記述と低い記述に分類されているかどうかを確認することで、ルールの基準をテストできます。 森林破壊など、世界規模の問題に取り組む際も同様の手法を適用することが出来るのです。   Step 2: 熱帯雨林のためにどのようにAIを活用するか見てみよう SASはIIASAと提携し、AIの専門知識と科学システム分析を統合して、地球を見るための新しい「目」を作りました。この提携によって、惑星映像から森林破壊の領域を自動的に検出できるようになります。コンピュータは何百万もの衛星画像を調べることにより、森林破壊の影響を受けた熱帯雨林の範囲を科学者に警告します。これにより、400万㎢を超える熱帯雨林を短期間で調査し、衛星画像が更新されるたびに調査を繰り返すことが出来ます。

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第四回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good Community」を運営しています。このコミュニティは、Data for Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを体験する場として設立されました。今回紹介する勉強会も、その活動の一環です。詳しくは「Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!」の記事をご覧ください。 四回目の勉強会ではFood Bankをテーマに、データを活用した課題解決の手法を学びました。 Food Bank   Food Bankとは、品質に問題がないにもかかわらず市場で流通出来なくなった食品を、福祉施設などに提供する活動のことです。この取り組みは食に困っている人の支援だけでなく、食品ロスの削減の一翼も担っています。しかしながら、Food Bankの高頻度の利用は自立を妨げることにも繋がりかねず、利用者への適切なサポートが多くのFood Bankで課題となっています。 イギリスのHuddersfieldを拠点とするFood BankのThe Welcome Centre(TWC)もその一つです。利用者のある一部は、日を追うごとにパントリーの訪問回数が増え、依存度を増していくことがTWC内で問題となっていました。とは言うものの、沢山の利用者がいるの中で「誰がFood Bankに依存しているのか」を調査するのは非常に労力のかかる作業です。そこでTWCはDatakind社と共同のプロジェクトを開始し、Analyticsを用いて効率的に依存性の高い人を発見し、優先的なサポートを施すことに挑戦しました。このプロジェクトでは、実際に Food Bankへの依存性を推定する機械学習モデルの構築 依存性の高い人にフラグを立て、優先して支援すべき利用者を可視化する ことに取り組んでいます。詳しい内容はDataKind社の事例紹介(英語)をご覧ください。 解くべき課題を設定する これらの事例を踏まえ、私たちのコミュニティが「日本のFood Bankの課題」に取り組む場合、解くべき課題は何か・解決するために誰のどのような意思決定が必要か・どのようなデータが必要か、ディスカッションを行いました。 議論を進めていく中で、さまざまな意見が飛び交いました。その中には、「寄付を受けた食料品を完璧に消費するために、新規パントリーを出店する際の食料品の需要予測が必要ではないか」や「限られたボランティアの中で食品配送ルートの改善が大きなインパクトをもたらすのではないか」といった意見が出ました。ディスカッションをすることで、自分では思いつかない新鮮な発想に触れることができたり、テーマに広がりを持たせられることを感じました。アナリティクスの結果を活用するアクションを考えるための「課題設定」を実際に体験できた勉強会になりました。 コミュニティメンバー募集中! SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。 興味をお持ちでしたら下記の事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 大学名 / 高校名 名前 メールアドレス

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第三回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを体験する場として設立されました。今回紹介する勉強会も、その活動の一環です。詳しくは「Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!」の記事をご覧ください。 三回目の勉強会ではヒートアイランド現象をテーマに、課題設定の部分を学びました。   ヒートアイランド対策、”どこ”から? ヒートアイランド現象とは、都市部の気温が周りに比べて高くなる現象です。その要因には、都市化による土地利用の変化や人間活動で排出される熱などがあります。対策事例として人口排熱削減のために次世代自動車の普及をしたり、保水性舗装の普及や屋上緑化を推進して地表面被服の改善を目指したりというものが行われています。 勉強会で取り上げたヒートアイランド対策事例の一つに、リッチモンドのヒートマッピングがあります。ヒートアイランド現象は都市部と郊外を比較して都市部の方が暑いという考え方が一般的です。しかし、植生域より人口被覆域の方が地表面からの大気加熱を大きくすることや、明るい色の舗装より暗い色の舗装の方が熱を吸収して暑くなることから、都市部の中でも暑さに対する強度は場所によって異なります。そこで、リッチモンドでは「都市の中でも特に暑さの影響を受けやすい場所を見分ける」ことで、対策を優先して行うべき場所の判断をサポートするためのプロジェクトを開始しました。そのアプローチとして、 リッチモンドをブロックで分けた各地点の気温・場所・時間のデータを収集する 観測データ+土地利用マップ+住民の収入データ→各地点のヒートアイランドに対する脆弱性レベルを定量化・可視化 に取り組んでいます。このプロジェクトは2017年にリッチモンドで開始し、今では様々な都市に活動の輪を広げています。詳しい内容はこちらの記事(英語)をご覧ください。   解くべき課題を設定する これらの知識を踏まえて、次は「課題設定」を行いました。自分たちでヒートアイランド現象という問題に対して、解くべき課題は何か・解決するために誰のどのような意思決定が必要か・どのようなデータが必要か、についてディスカッションをしました。 議論を進めていく中で、さまざまな意見が飛び交いました。その中には、テーマとして設定していたヒートアイランド現象を解決するというよりも、ヒートアイランド現象が”障壁”となって起きるであろう「熱中症を未然に防ぐ」というものを課題に設定するという意見がありました。その解決策として、リッチモンドの事例を応用した「ある人がいる地点の体感気温+その人の体温のデータをリアルタイムで収集し、熱中症のおそれがある場合に通知するアプリケーションの作成」などの案が出てきました。 ディスカッションをすることで、自分では思いつかない新鮮な発想に触れることができたり、テーマに広がりを持たせることが出来たりすることを感じました。アナリティクスの結果を活用するアクションを考えるための「課題設定」を実際に体験できたディスカッションになりました。   コミュニティメンバー募集中! SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。 興味をお持ちでしたら下記の事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 大学名 / 高校名 名前 メールアドレス  

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Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!

アナリティクスは数多くの課題を解決してきました。ビジネスにおけるデータサイエンスの有用性は周知の通りであり、既に多方面で応用されています。SASはこれを発展させ、データを用いて社会課題を解決する“Data for Good”を推進しています。本記事では、その一環として設立したSAS Japan Student Data for Good Communityについてご紹介します。 SAS Japan Student Data for Good Community データサイエンスにおいて最も重要なのはアナリティクス・ライフサイクルです。これはData・Discovery・Deploymentからなる反復型かつ対話型のプロセスで、このサイクルをシームレスに回し続けることで初めてアナリティクスは価値を発揮します。データを用いたアプローチが可能な課題の発見から、分析結果を活用する具体的なアクションまでを含む一連の流れのもと、そのアクションに「必要な情報」は何か、その情報を導き出すためにはどのようなデータや手法が使えるかと思考をブレークダウンし、議論を重ねることが大切です。しかし、学生の授業や書籍による学習は具体的なデータ分析手法や統計理論にフォーカスされ、上記のようなデータサイエンスの本質的な流れを学習・実践する場が殆どないのが現状です。そこで、学生がData for Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを実践する場としてSAS Japan Student Data for Good Communityを設立しました。本コミュニティの目標は以下の三つです。 学生が主体となって議論・分析を行い、Data for Goodを推進すること。 データサイエンスのスキルを向上させること。 学生間の交流を深めデータサイエンスの輪を広げること。 活動内容 ・Data for Good 山積する社会問題のなかからテーマを選択し議論や分析を通してその解決を目指す、本コミュニティのメインの活動です。議論は主にオンライン上で行いますが、適宜オフラインでの議論や分析の場を設けます。もちろん、社会問題の解決は一般に困難です。データは万能ではなく、アナリティクスが唯一の絶対解とも限りません。しかし、課題をいくつかのステップに区切り、その一部分だけでもデータの力で改善することは十分可能であると考え、そのために学生間で様々な議論を重ねることは非常に有意義だと感じています。そもそもData for Goodの考え方は、「事象の把握にデータを使用すること(Descriptive Analytics)」ではなく、アクションを行う際に「データを用いてより良い意思決定の支援をすること(Predictive/Descriptive Analytics)」です。課題そのものの理解から、いくつかの施策がある中で、データのアベイラビリティなども踏まえて、「アナリティクスで解くべき(解きやすい/解く意味のある)問題」は何かを考える必要があります。これらは確かにChallengingではありますが、他の学生とのアイデアの共有や現場のSAS社員からフィードバックをもとに、協力しながらプロジェクトを進行させられることは本コミュニティの大きなメリットの一つです。将来的には関連NPO法人との連携も計画しています。 ・勉強会 月に一回、SAS六本木オフィスにてコミュニティ内の勉強会を開催します。複数の社会問題をテーマとし、後述するアナリティクス通信を通して学んだ事例・知識に基づき、それらの課題解決にどのようなアプローチ(必要なデータ・有効な分析手法等)が有効であるかについて議論します。社会問題に対する見聞を広めるとともに、「アクション可能な課題を見つける」・「データを用いたアプローチを考える」といったデータサイエンスを進めるうえで重要となる観点を養います。以前開催した勉強会の様子はこちらの記事からご覧ください。(第一回・第二回) ・アナリティクス通信 週に一回、先述の勉強会で議論を進めるために必要な知識やデータをまとめたアナリティクス通信を配信します。コンテンツの内容は、社会問題の背景知識・関連するオープンソースデータ・データサイエンスに関するTipsなどを予定しています。データの見方を養う機会や、意欲あるメンバーが実際に分析を行うきっかけになることを期待します。 ・外部イベントへの参加 データ分析能力の向上や、Data for Goodに応用可能な新たな視点の獲得等を目的とし、有志メンバーでの外部データ分析コンペティションや関連講演会への参加を企画しています。 コミュニティメンバー募集! 上記の活動に加え新規活動案は随時受け付けており、学び溢れるより良いコミュニティを目指していきます。社会問題を解決したい方やデータサイエンスの力を養いたい方など、多くの学生のご参加を期待しています。(学年・専攻等の制限はありません。前提知識も仮定しません。中高生のご参加も歓迎します。)本コミュニティの活動にご興味がおありでしたら下記事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 お名前

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社会課題の解決に向けて一緒に考えてみよう~GatherIQの魅力~(第三回)

前回の記事ではData for GoodのためにSASが提供するアプリ GatherIQをご紹介し、そのトピックとして「男女平等」「健康」について取り上げました。第三回となる今回は、「生命の源である水」と「衛生」の2つのテーマについてGatherIQの提供するデータを基に取り上げてみたいと思います。 “生命の源である海” 多くの人もご存知かと思いますが、海は地球上の大部分を覆っており、その占有率は70%を超え、これにより地球上の水分の97%は海上に存在しています。また、海には現在20万種の生物が生息しており、その種類は100万種を超えるとさえ言われています。まさに海は生命の源といえるでしょう。 それだけでなく、海は温暖化にも関与しており、大気中の30%の二酸化炭素は海水に吸収されることで緩衝液としての役割も果たしていると述べられています。このように、海は地球にとって非常に重要な要素であることがわかります。 汚染 温暖化を緩和している一方で、海に溶けている二酸化炭素の量は増加します。これにより海水のpHが上昇し、これがカルシウムイオンと炭酸イオンが結合することを阻害します。カルシウムイオンと炭酸イオンは結合すると炭酸カルシウムになります。貝や魚の体の主成分である炭酸カルシウムの減少は、彼らの身体構造の形成を阻害し、結果的に魚や貝は減少の一途を辿ります。また、私たち一般人が捨てたゴミによる汚染被害も甚大です.一部のゴミは、私たちがゴミ箱にゴミを捨てる際に零れ落ちた物であり、これらの捨て損ねられたゴミ達は排水溝へと落ち、水に乗って海へと流れつきます。 "Ocean Trash is a Problem You Can Solve" Ocean Conservancy 記事によると、海の40%が深刻な汚染状況にあります。 マイクロプラスチック マイクロプラスチックもまた、海の汚染の大きな要因となっていることで近年メディアで度々取り上げられていますが、その恐ろしさについてはご存知でしょうか。マイクロプラスチックはプラスチック製品の原料となる小さなプラスチックが工場の排水や輸出船からの漏出によって海に流れたものを主とし、その大きさは目で見える小さな大きさの物から、顕微鏡でしか見えない大きさの物まで様々です。また、人の捨てたゴミは潮流で合流し、衝突しあい、紫外線や海水にさらされて風化し、粉々になります。これらもマイクロプラスチックとなり、海を漂うのです。マイクロプラスチックはその安定性から重宝されていましたが、皮肉なことに、その能力故に、彼らは海の中を非常に長い期間漂い続けることができます。カラフルで小さなマイクロプラスチックは魚卵などと間違われ、魚に食べられて消化されることもなく魚の胃の中に残留します。マイクロプラスチックの恐ろしい点は、これを摂取した魚が一切食事を取っていないにも関わらず、胃の中に残るマイクロプラスチックによって満腹感を得て飢餓状態となってしまい、最終的に餓死してしまうという点です。 "The Nurdles' Quest for Ocean Dominance" TED Ed 動画では、かわいい見た目のマイクロプラスチック達による地球侵略計画というイメージでこの問題を説明している。 人間への影響 では、マイクロプラスチックと海水の汚染や酸性化は人間の生活にどのような影響を持つのでしょうか。まず、酸性化による牡蠣、あさり、サンゴ、ウニなどの魚介類 の減少により、価格は上昇し、これらを食べることが困難になります。彼らを主食とする人は世界に1億人いるとされており、その人達の主要なタンパク質源が消え、健康被害が出ると考えられます。また。マイクロプラスチックに関して、これを食べた魚が餓死するだけでなく、マイクロプラスチックを食べた魚をさらに上位の捕食者が食べることで食物連鎖を辿り、捕食者の胃にマイクロプラスチックが残り、捕食者共々餓死していくという負のループが完成していきます。これにより海の生態系は壊滅状態になり、魚類は減少し、魚類を食べられなくなる可能性が高くなります。 "Ocean Acidification Explained in 2 Minutes" Grist 私たちができること マイクロプラスチックに関して、私たちも改善に向けて協力することができると私は考えています。マイクロプラスチックは安定性が高いですが、永久に海に留まることはできません。GatherIQに挙げられた動画には、マイクロプラスチックを減らしていくために、まずプラスチックの使用を避けていくことから始めて行くべきだと述べられています。リサイクルを行い、プラスチックをガラスや紙に代替して少しずつプラスチックの使用を減らすことができれば、将来的に海水中を漂うマイクロプラスチックは消えていくことが示唆されています。日常で一時的に使用するプラスチックは、予めカバンに持ち運ぶことで使用せずとも良い物が多いということにお気付きでしょうか。ここでいう一時的に使用するプラスチックとは、コンビニで商品を入れるための袋や、カフェでコーヒーを入れてもらう際のコップやストロー、食品を保存する時に使用するラップ、などを指します。上記の物でいえば、マイバッグの持参で私たちが普段使用しているコンビニの袋が不要になり、カフェでコーヒーを飲む時も、ストロー付きのタンブラーを持参していればプラスチックの容器は不要になります。また、ミツバチの蜜蝋でコーティングされたエコラップは、繰り返し洗って使用できるラップであり、これを使用すればラップはもう必要ありません。このように、少しずつ、小さなことから私たちにできる行動は確かに存在します。 しかし、現状を知らなければ具体的に何が必要で何をしなければならないかもわかりません。GatherIQに集められたデータ達は、そのような「現状」を理解する手助けが少しでも出来たら、という思いがもととなり提供されています。 “衛生” 上記で記載した地球上の水分の内、海水ではない残りの3%の水分は飲み水として利用できる安全な水です。私たちが普段生活の中で使用する水(飲料水以外の、トイレの水や蛇口から出る水)は、この3%の水から使用されています。 途上国と先進国、各々の課題 さて、現在でも清潔で安定な水を使用できない人は多く存在します。世界中で、8.4億人以上の人が安全な飲料水を獲得できておらず、これは計算すると、総人口の内、9人に1人が安全な水を得られていないことになります。 "The Human

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社会課題の解決に向けて一緒に考えてみよう~GatherIQの魅力~(第二回)

前回の記事で、Data for GoodのためにSASが提供するアプリ GatherIQをご紹介し、そのトピックの一つとして「教育」について取り上げました。今回は、「男女平等」と「健康」の2つのテーマについてGatherIQの提供するデータを基に取り上げてみたいと思います。 “男女平等” 皆さんは性別による格差を感じることはあるでしょうか。日本ではしばしば女性が男性と不平等に扱われていることで問題となりますが、それもここ数年でだいぶ変化してきたと私は感じております。今でも女性が差別に対し立ち上がることは難しくはありますが、以前であれば声を上げることですら不可能であったように思われます。日本、そして世界の性別によるギャップはどのような事態に置かれているのでしょうか。 日本と世界の違い GatherIQによると、性別におけるギャップの少ない国では、日本は世界的に見て111位であり、東南アジア及び太平洋周辺では下から4番目の順位です。これは、中国が99位、フィリピンが7位であることを踏まえると、日本は性別に関して非常に平等性が低いことは明らかです。 一方、性別におけるギャップがない国で上位に位置しているのはアイスランド、ノルウェー、フィンランドなどの北欧の国々でした。 しかし世界経済フォーラムは、未だ尚、世界のどの国も性格差のない平等な国とは言えないと述べます。 こちらのリンク先では、地域や指標を指定することで様々な順位分けを示してくれます。GatherIQではこのように、皆さんがデータや表のインタラクティブな操作が可能です。 データで見る「格差」 性別における格差は女性差別に関するものが主なようです。その分野は、教育、雇用、肩書き、暴力など、多岐にわたります。 雇用や肩書きでは、主要な役職や収入などの点で女性が男性に比べ平等に扱われていないと述べられています。 2017年における女性の平均収入は男性のおよそ半分である。CEOを務めるJohnという名の男性の数よりもCEOを務める女性の数は少ない。 暴力の点では性別における格差は更に深刻です。女性の内35%が虐待にあった経験があり、この中身としては、結婚を強制される、暴行を受けるという内容から人身売買という内容まで、多様です。 また、教育の現場においては家庭事情や学校での出来事により女性が教育を受けられない場合が多いようです。家の家事をしなければならない、学校でセクシュアルハラスメントを受けてから怖くて行けなくなった、などの理由が述べられていました。 平等による利益 では、男女平等であることによるメリットは何でしょうか。女性が平等に生きられる。これは確かに重要なことです。しかし、男女平等により得られる利益は女性だけに限ったものではないとGatherIQでは記載されています。男女平等に努める国は、武力に訴える傾向が低く、平和を維持しやすいようです。この傾向は、GDPの高い国や民主主義の国よりも高いと述べられています。また、こうした格差の少ない国では子供の人生における満足度や幸福度が非常に高く、そのため、男女平等である国は暴力による死者も少数です。 格差を生まないためにどう行動すればよいのだろうか? では、格差を少なくするにはどのようにすればよいのでしょうか。GatherIQには解決の糸口の一つが示されています。 “Boys and young men need to be educated and encouraged to be agents of change--to fight for the girls in their communities and prevent violence.” 「若い男性が主体的に変化を起こすことができるように教育し、勇気付けることが必要である。―彼らがコミュニティの中で女性のために戦い、暴力を防げるようになるために。」 私たちができることは、これからの世代に、今までの歴史や努力を伝えること、そして人類の発展のために男女平等が重要であると教えていくことではないか、と感じます。 “健康” 2つ目のテーマとして、健康についてお話をします。長く生きていくために、健康は不可欠な要素でしょう。GatherIQによると、健康の指標となりうる平均寿命の長い国では、健康な人が貢献することでより発展しやすいと言われています。

Data for Good | Students & Educators
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社会課題の解決に向けて一緒に考えてみよう~GatherIQの魅力~(第一回)

現在、世界規模の大きな問題が多く存在しています。その問題は、飢餓、貧困、差別、異常気象など、どれも解決が困難なものばかりだと思われます。SASでは、これらの問題の解決に向けて多くの人の助けを借りるための手段の一つとして、GatherIQというアプリの提供を行っています。今回はこのGatherIQについて、その内容に触れつつご紹介します。 GatherIQとは何か? GatherIQはData for Goodの一環で作製されたアプリです。まず、Data for Goodとは、世界的に解決の困難な問題を取り扱うNPO団体などを通じて得られたデータを分析し、世界の課題を解決してより人々を幸せにする取り組みのことです。GatherIQの最大の特徴は一般人参加型のアプリケーションとなっているという点であり、これによりPCからの利用のみならず、アプリのダウンロードによりスマートフォンからの利用も可能となっています。また、NPO団体等から得たデータを分析したものを自由に取得できるため、研究の題材としたり、自身の学習に使用したりすることができるようになっています。 その内容は具体的にどのようなものなのか? GatherIQでは「貧困の根絶」や「男女平等」、「健康」などの多岐にわたった17のテーマを扱って世界の課題を解決する糸口の提供を行っています。GatherIQのデータは、様々な形式で提供されています。 テーマごとにデータが分けられており、その形式も様々である。 これらの形式はその使用場面に応じて特化しています。つまり、テーマの概要を知りたい時にはOverview、気軽に見たい時は動画やクイズ、データをより多く知りたい時にはデータストーリーの閲覧を、というように多様な用途での使用が可能となっています。 さて、今回はGatherIQの提供しているデータの中から、「教育品質」のテーマについて取り上げてみたいと思います。 教育はなぜ大事なのか? 社会を繁栄させるには、働き手の潜在的な知識レベルが高いことが必要不可欠であるといわれています。多くの専門家は、教育が発展的な進化を遂げているとき国は繁栄すると発言しており、経済の安定性と成長率が教育と直接的に結びついているとも発言しています。特に、初等教育である計算力や識字力は将来経済成長の際に必要とされる技術を見通す力を得るために必要不可欠であるとされています。教育の水準の上昇により、個々人の知識のレベルが上がるため、雇用率が上昇します。そのため、結果的に経済及び、国全体が発展します。 "Inclusive Education - Education Equity Now" UNICEF Europe & Central Asia 何が課題なのか? 未だ尚、学校に行くことのできない子供や、教育を受けることのできない子供は一定数存在します。世界規模で見て、小学校に行くことのできない子供は2015年の時点で6,300,000人存在し、これは1975年と比べると半分にまで減少しましたが、それでもまだたくさんの子供が必要最低限の教育すら受けられていないことがわかります。全ての子供が必要最低限の教育を平等に受けられるようになるには、まだまだ及んでいないということがこのデータからわかります。 変化しつつある各国の意識 しかし、グローバルな視点から見ると、世界的には教育を推進する傾向にあると考えられます。世界的な識字率は過去30年の内に劇的に上昇していることが判明していますが、この背景には多くの国がinclusive education(全ての子供が平等に教育を受けられ、個性を尊重して学ぶ教育方法)を取り入れているからであると言われています。 特に、北アフリカや中東では一世代の違いだけで識字率の上昇が著しくなっています。一方で、世界的に見た教育レベルとしては、一部の先進国は低迷状態にあるようにも感じられます。USAは教養のある国としては、世界6位に位置していますが、計算力と識字力のテストスコアランキングでは世界31位となっています。 教養のある国ランキング(上図)ではUSAは6位だが、計算力と識字力のスコアランキング(下図)ではUSAは31位である。 ここから、USAは他の国に比べて計算及び識字の習熟度において遅れを取っていることが示唆されています。GatherIQの記事では、教育を推進するためには、教育者や生徒を確実に支援するための政策を制定することが第一であると述べられています。生産の効率化や経済成長を促すためには、各国がより真摯に、子供たちに教育を享受させる取り組みについて熟慮することが必要不可欠でしょう。 このように、GatherIQを用いて一般の人でもデータを用いて考察や現状認知を行うことが可能です。他にも、教育のテーマに対して、これから子育てを行う主婦の方や教育関係者の方にとっては、GatherIQのデータから初等教育が国にとっても当人にとっても非常に重要であることが読み取ることができるかも知れません。そこから、初等教育を受ける子供たちに念入りに教育を促す動きが生まれる可能性は容易に予測できると思います。 以上がGatherIQの御紹介でした。GatherIQについて更に知りたいという方はこちらからアクセスください。また、SASのWebページやブログではData for Goodに関する考察や情報も公開していますので、併せて御覧ください。 SAS JapanではStudent Data for Good communityを開催し、Data for Goodの達成を目指す学生の参加を募集しています。 興味をお持ちでしたらJPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。

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