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

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  

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”の達成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。このコミュニティでは生物の絶滅と人類との関係の分析や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、データを活用した社会課題の解決に取り組んでいます。 二回目となる今回の勉強会では、DataKind社の事例から精神疾患に苦しむ人の生活の向上をテーマに、課題の設定方法をメインに学びました。 精神疾患に苦しむ人々に質の高いケアを提供する 今回扱った事例は、Data for Goodを推進する社会団体であるDataKind社とイリノイ州シカゴで精神疾患の患者を支援している非営利団体であるThresholdsが共同で行ったプロジェクトです。 精神疾患の患者が引き起こす傷害事件や、自殺者の増加、子どもの登校拒否など、精神疾患が原因の社会問題はアメリカにも深刻な影響を与えています。Thereholdsは治療機会や住居の提供を通して精神疾患のある人々の支援を行ってきましたが、資金/人手不足により精神疾患患者に質の高いケアを提供することは困難を極めていました。 そこでDatakind社と共同プロジェクトを開始し、「支援を優先すべき患者を把握する」ことで限られたリソースの中で質の高い支援を行うことを目指しました。このプロジェクトでは、実際のアプローチとして 患者データを一括管理できるデータウェアハウスの構築 支援者が使いやすいダッシュボードの作成 患者間のリスクスコアリングのための予測モデリングの基礎の開発 に取り組んでいます。 3の予測モデリングでは、支援を優先すべき患者を予め把握することで問題解決につなげることを目的にしています。今回のプロジェクトで予測モデリングの土台を築き上げられたことから、今後は精神疾患患者の支援に最良な意思決定のサポートができるようになる見込みです。詳しい内容は記事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 DataKind社は「支援を優先すべき患者を把握する」ことで資金や人手不足の中でも質の高いケアを提供することに挑みました。 では自分たちならこの問題のどの部分に着目して「課題設定」を行い、その課題を解くにはどのようなアプローチが考えられるのか議論しました。 その中で興味深い意見としては、 課題を「精神疾患の早期発見」と設定し、その解決策として「異変に気付きやすい周りの家族・友人が、簡易的に精神疾患をチェックでき、次にとるべき行動を示してくれるアプリケーション」 といったものがありました。 このアプローチは急な病気やけがの際にインターネット上で緊急度を確認できる救急受診ガイド(東京消防庁)と似た発想であり、どちらも限られたリソースを上手く活用するために機械で判断が可能な部分は機械に任せ、人間がより重要な仕事に時間を割けるようにする取り組みといえます。 上記以外にも様々な意見を交わし、課題の設定方法を学びました。 普段私たちは与えられた課題を解くことはあっても、自分たちで課題を設定する機会はあまりないように思えます。しかしデータ分析において課題の設定は非常に重要で、勉強会を通して意見を共有しながら議論を進められたのは、私たちが取り組んでいるプロジェクトを考える上でも参考になりました。 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 また、第４回を迎える学生向けセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」 は2019年7月25日（木）19:00～ SAS東京本社(六本木ヒルズ11F)にて開催予定です。 現場で活躍されているデータサイエンティストの方々から、具体的なお仕事の内容や学生の内に学ぶべきこと等をお伝えする予定です。 みなさんのご参加お待ちしております。