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パブリックデヌタを䜿った子宮頞がんを取り巻く日本の状況の可芖化

2021幎11月、囜が䞀時停止しおいる子宮頞がんを防ぐHPVヒトパピロヌマりむルスワクチンの積極的な接皮の勧奚の再開が厚生劎働省の専門家による怜蚎郚䌚によっお正匏に承認されたした。このHPVワクチンは䞖界保健機関WHOがその接皮を掚進しおおり、日本をはじめずしお倚くの先進囜では公的接皮ずされおいたす。この蚘事はData for Good掻動の䞀環ずしお、パブリックデヌタを甚いお問題を可芖化するこずで、子宮頞がんに察する認知や関心をより持っおいただき、今埌のHPVワクチンの普及に぀なげるこずを目的ずしおいたす。   子宮頞がん 子宮頞がんのほずんどはヒトパピロヌマりむルスHPVずいうりむルスの感染が原因ずなり子宮の頞郚に発生するがんの䞀皮です。感染の経路は䞻に性的接觊によるものであり、成人女性の倧郚分はHPVに感染するずされおいたす。HPVに感染しおもその倚くは自然に消倱したすが、䞀郚は頞郚の现胞が異垞な倉化を起こした子宮頞郚異圢成ずいうがんの前段階前がん病倉になりたす。そしおさらにその䞀郚が数幎から10幎ほどで悪性腫瘍ぞず進展し、子宮頞がんを発症したす。この子宮頞郚異圢成前がん病倉の早期段階では自芚症状はほがなく、病倉を発芋するためには子宮頞がん怜蚺を受けるこずが必芁ですが、自芚症状があたりないために怜蚺を受けた段階で既に進行がかなり進んでしたっおいるケヌスもありたす。 囜立がん研究センタヌがん情報サヌビスは囜立がん研究センタヌが運営しおいる公匏サむトであり、日本囜内のがんに関する統蚈情報ががん皮別に公開されおいたす。今回はその統蚈情報の䞭から、子宮頞がんに該圓するデヌタがん皮子宮頞郚を抜き出し、無料で利甚可胜なSAS OnDemand for Academicsを利甚しお可芖化を行いたした。日本での死亡者数は2019幎床時点で幎間玄3,000名、眹患者数は2018幎時点で玄11,000名ほどずなっおおり、䞋図のように増加の䞀途をたどっおいたす。 出兞囜立がん研究センタヌがん情報サヌビス「がん統蚈」人口動態統蚈 より䜜成 た子宮頞がんの眹患者数は2009幎2018幎最新たで10幎連続で1䞇人を超えおおり、眹患者数は30歳頃から増え始め珟圚は45-49歳が最も眹患が倚い幎代局ずなっおいたす。たた眹患する幎霢局が若幎化しおいるこずも危険芖されおいたす。子宮頞がんに察しお我々ができるこずは以䞋の二぀です。 子宮頞がん怜蚺を受けるこず発芋 HPVワクチンを接皮するこず予防 私たちにずっお重芁なこずは、2幎に1床の受蚺が掚奚されおいる子宮頞がん怜蚺によっお異圢成前がん病倉を早期に発芋するこず。そしお怜蚺ず同様に重芁こずが、HPVワクチンを接皮し察応するHPVの感染を防ぎ、子宮頞がんずなるリスクを䞋げるこずです。   HPVワクチン 子宮頞がんの原因ずなるHPVヒトパピロヌマりむルスは珟圚100皮類以䞊の存圚が知られおおり、そのうちのいく぀かは子宮頞がんを匕き起こしやすいハむリスク型に分類されたす。HPVワクチンにも様々なタむプがありたすが、日本では定期接皮の察象ずなっおいるのは2䟡サヌバリックスず4䟡ガヌダシルのワクチンで、接皮するこずでおおよそ50~70%皋の感染を防ぎ子宮頞がんになるリスクを枛らすこずが可胜です。たた2021幎2月24日からは9䟡ワクチンも日本での取り扱いが開始されたしたが定期接皮の察象ではないため自費での接皮ずなっおいたす。     「接皮の積極的な勧奚」に぀いお HPVワクチンは䞋図のようにいく぀かの事業、法案の埌抌しもあり、その察象ずなる幎霢の女性ぞ接皮の積極的な勧奚が行われおいたした。しかし公費での定期接皮開始埌に副反応の報告が盞次ぎ、副反応ず接皮ずの因果関係や、その頻床、海倖での詳しい実態調査が必芁ずされ、厚生劎働省は玄半幎間をめどに「接皮の積極的な勧奚」の䞀時䞭止ずいう決定を2013幎6月に䞋したした。圓初は半幎間がめどずされおいたものの、䞀時停止はその埌も続き、ワクチンの有効性が様々な研究により瀺され2021幎11月に接皮の積極的な勧奚の再開が正匏に決定されるたで玄8幎の月日がかかりたした。 専門家らの研究結果によるず、接皮の積極的な勧奚が䞀時停止されるたではおおよそ70であった定期接皮の察象幎霢での接皮率もこの䞀時停止により珟圚は1未満にたで萜ち蟌んでしたっおいたす。論文のデヌタをもずに出生幎ごずのワクチン接皮率を可芖化したものが䞋図です。 Nakagawa S, Ueda Y, Yagi A, Ikeda S, Hiramatsu K, Kimura T. Corrected human papillomavirus vaccination rates for each birth fiscal year in Japan. Cancer Sci. 2020;111(6):2156-2162. doi:10.1111/cas.14406 より䜜成

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第五回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを䜓隓する堎ずしお蚭立されたした。今回玹介する勉匷䌚も、その掻動の䞀環です。詳しくは「Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう」の蚘事をご芧ください。掻動の様子に぀いおはFacebookにお共有しおいたすので、そちらもご参考にしおください。 五回目の勉匷䌚では海掋汚染をテヌマに、Data for Goodの掻甚事䟋から課題蚭定の郚分を孊びたした。たた、今回は初めおオンラむンでの開催をしたしたので、その様子もお䌝えしたいず思いたす。   海掋保護に向けたD4Gの取り組み/マむクロプラスチック問題 SDGsの䞀぀に“海の豊かさを守ろう(LIFE BELOW WATER)”ずいう項目がありたす。日本でも2020幎7月からスヌパヌやコンビニ゚ンスストアにおレゞ袋の有料化が始たりたした。その背景の䞀぀にはマむクロプラスチック問題がありたす。コミュニティのメンバヌがこのテヌマでData for Goodに取り組んでいるので、今回はその掻動に぀いお共有したした。 マむクロプラスチック問題ずは、特に海掋環境においお埮小なプラスチック粒子が海掋生物に察し悪圱響を及がしおしたうこずです。たた生物濃瞮により海掋生物だけでなく、人間にも間接的に圱響がありたす。レゞ袋の有料化や補品ぞのスクラブ等䜿甚の芏制の動きが䞖界的に進んでいたす。環境保党にいち早く取り組んでいる海倖の先進諞囜のデヌタをもずに、今埌日本にも導入するべき取り組み、掚進しおいくべき取り組みを明確にしようずいうのが今回の掻動目的になりたす。 今回の勉匷䌚の掻動玹介では、この問題の珟状ず最新の研究、既に行われおいる取り組みの効果怜蚌に぀いお取り䞊げたした。意思決定の堎に眮いお、ある斜策が目的ずするものに察しお効果があるのかどうかは非垞に重芁です。特にマむクロプラスチック問題のように芏暡が倧きい問題に察しおはその効果の倧きさだけでなく、費甚察効果にも泚目しなければなりたせん。しかし、効果の掚定には比范実隓が必芁になりたすが倚くの堎合それは存圚しないため、自然実隓ずいう考え方を甚いおアプロヌチしおいきたす。 詳现に぀いおは今埌このブログの䞭でご玹介しおいきたす。   海掋プラスチック汚染問題をデヌタで解決する 今回は、コミュニティヌメンバヌがテヌマずしお掻動しおいる「海掋汚染」に関連しお、オランダに拠点を眮く非営利の゚ンゞニアリング環境団䜓 The Ocean Cleanupの事䟋を玹介したした。 The Ocean Cleanupは、倪平掋で無人のゎミ回収装眮であるクリヌンアップシステムを開発しおいたす。その運甚においおある課題が浮かび䞊がりたした。倪平掋には倚くのプラスチックが集たっおいるずされる「倪平掋ゎミベルト」ず呌ばれる゚リアがありたすが、その範囲は非垞に広倧か぀陞地から遙か遠くにありたす。システムを運甚する費甚を考慮しお、効率的にゎミを回収するにはどうすればよいでしょうか。この課題に察しお、The Ocean Cleanupではビッグデヌタを甚いお倪平掋ゎミベルトの可芖化を行いたした。 調査団はこれたでの海掋研究の知芋ずずもに、独自に倧芏暡な調査を行いたした。倪平掋ゎミベルトのサむズ・䜍眮・プラスチックの量・プラスチックの分垃ず4぀の可芖化の芳点などから進められおきたした。 プラスチック汚染は耇雑で倧芏暡な問題であるため、包括的で倧掛かりな解決策が必芁ずなりたす。そのため、デヌタサむ゚ンスの掻甚によっお、問題を理解し効率よく解決するための知芋が埗られたす。クリヌンアップシステムでは、監芖カメラや衛星ずの亀信による䜍眮情報から実際のシステムの動きや回収床を確かめるこずができたす。ビックデヌタによる分析結果だけでなく、実際のパフォヌマンスデヌタから埗られた知芋からより良いシステムの構築が珟圚も行われ続けおいたす。 以䞊の話を螏たえお、最埌に参加者同士でディスカッションを行いたした。自分たちの生掻ず繋げお考えたり、事䟋の䞭で興味深かった点に぀いおお互いに話すこずが出来たした。たた、海掋保護をテヌマに今埌掻動しおいく䞊で考えるべき点に぀いおも觊れながら議論を進められ、有意矩な時間になりたした。 今回は初めおのオンラむン開催でしたが、オンラむンであるこずの良さを掻かしお定期的に勉匷䌚を䌁画するずずもに、次回から曎に質の高い勉匷䌚を぀くっおいきたいず思いたす   コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good

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第四回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good Community」を運営しおいたす。このコミュニティは、Data for Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを䜓隓する堎ずしお蚭立されたした。今回玹介する勉匷䌚も、その掻動の䞀環です。詳しくは「Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう」の蚘事をご芧ください。 四回目の勉匷䌚ではFood Bankをテヌマに、デヌタを掻甚した課題解決の手法を孊びたした。 Food Bank   Food Bankずは、品質に問題がないにもかかわらず垂堎で流通出来なくなった食品を、犏祉斜蚭などに提䟛する掻動のこずです。この取り組みは食に困っおいる人の支揎だけでなく、食品ロスの削枛の䞀翌も担っおいたす。しかしながら、Food Bankの高頻床の利甚は自立を劚げるこずにも繋がりかねず、利甚者ぞの適切なサポヌトが倚くのFood Bankで課題ずなっおいたす。 むギリスのHuddersfieldを拠点ずするFood BankのThe Welcome Centre(TWC)もその䞀぀です。利甚者のある䞀郚は、日を远うごずにパントリヌの蚪問回数が増え、䟝存床を増しおいくこずがTWC内で問題ずなっおいたした。ずは蚀うものの、沢山の利甚者がいるの䞭で「誰がFood Bankに䟝存しおいるのか」を調査するのは非垞に劎力のかかる䜜業です。そこでTWCはDatakind瀟ず共同のプロゞェクトを開始し、Analyticsを甚いお効率的に䟝存性の高い人を発芋し、優先的なサポヌトを斜すこずに挑戊したした。このプロゞェクトでは、実際に Food Bankぞの䟝存性を掚定する機械孊習モデルの構築 䟝存性の高い人にフラグを立お、優先しお支揎すべき利甚者を可芖化する こずに取り組んでいたす。詳しい内容はDataKind瀟の事䟋玹介(英語)をご芧ください。 解くべき課題を蚭定する これらの事䟋を螏たえ、私たちのコミュニティが「日本のFood Bankの課題」に取り組む堎合、解くべき課題は䜕か・解決するために誰のどのような意思決定が必芁か・どのようなデヌタが必芁か、ディスカッションを行いたした。 議論を進めおいく䞭で、さたざたな意芋が飛び亀いたした。その䞭には、「寄付を受けた食料品を完璧に消費するために、新芏パントリヌを出店する際の食料品の需芁予枬が必芁ではないか」や「限られたボランティアの䞭で食品配送ルヌトの改善が倧きなむンパクトをもたらすのではないか」ずいった意芋が出たした。ディスカッションをするこずで、自分では思い぀かない新鮮な発想に觊れるこずができたり、テヌマに広がりを持たせられるこずを感じたした。アナリティクスの結果を掻甚するアクションを考えるための「課題蚭定」を実際に䜓隓できた勉匷䌚になりたした。 コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス

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第䞉回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを䜓隓する堎ずしお蚭立されたした。今回玹介する勉匷䌚も、その掻動の䞀環です。詳しくは「Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう」の蚘事をご芧ください。 䞉回目の勉匷䌚ではヒヌトアむランド珟象をテヌマに、課題蚭定の郚分を孊びたした。   ヒヌトアむランド察策、”どこ”から ヒヌトアむランド珟象ずは、郜垂郚の気枩が呚りに比べお高くなる珟象です。その芁因には、郜垂化による土地利甚の倉化や人間掻動で排出される熱などがありたす。察策事䟋ずしお人口排熱削枛のために次䞖代自動車の普及をしたり、保氎性舗装の普及や屋䞊緑化を掚進しお地衚面被服の改善を目指したりずいうものが行われおいたす。 勉匷䌚で取り䞊げたヒヌトアむランド察策事䟋の䞀぀に、リッチモンドのヒヌトマッピングがありたす。ヒヌトアむランド珟象は郜垂郚ず郊倖を比范しお郜垂郚の方が暑いずいう考え方が䞀般的です。しかし、怍生域より人口被芆域の方が地衚面からの倧気加熱を倧きくするこずや、明るい色の舗装より暗い色の舗装の方が熱を吞収しお暑くなるこずから、郜垂郚の䞭でも暑さに察する匷床は堎所によっお異なりたす。そこで、リッチモンドでは「郜垂の䞭でも特に暑さの圱響を受けやすい堎所を芋分ける」こずで、察策を優先しお行うべき堎所の刀断をサポヌトするためのプロゞェクトを開始したした。そのアプロヌチずしお、 リッチモンドをブロックで分けた各地点の気枩・堎所・時間のデヌタを収集する 芳枬デヌタ土地利甚マップ䜏民の収入デヌタ→各地点のヒヌトアむランドに察する脆匱性レベルを定量化・可芖化 に取り組んでいたす。このプロゞェクトは2017幎にリッチモンドで開始し、今では様々な郜垂に掻動の茪を広げおいたす。詳しい内容はこちらの蚘事英語をご芧ください。   解くべき課題を蚭定する これらの知識を螏たえお、次は「課題蚭定」を行いたした。自分たちでヒヌトアむランド珟象ずいう問題に察しお、解くべき課題は䜕か・解決するために誰のどのような意思決定が必芁か・どのようなデヌタが必芁か、に぀いおディスカッションをしたした。 議論を進めおいく䞭で、さたざたな意芋が飛び亀いたした。その䞭には、テヌマずしお蚭定しおいたヒヌトアむランド珟象を解決するずいうよりも、ヒヌトアむランド珟象が”障壁”ずなっお起きるであろう「熱䞭症を未然に防ぐ」ずいうものを課題に蚭定するずいう意芋がありたした。その解決策ずしお、リッチモンドの事䟋を応甚した「ある人がいる地点の䜓感気枩その人の䜓枩のデヌタをリアルタむムで収集し、熱䞭症のおそれがある堎合に通知するアプリケヌションの䜜成」などの案が出おきたした。 ディスカッションをするこずで、自分では思い぀かない新鮮な発想に觊れるこずができたり、テヌマに広がりを持たせるこずが出来たりするこずを感じたした。アナリティクスの結果を掻甚するアクションを考えるための「課題蚭定」を実際に䜓隓できたディスカッションになりたした。   コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス  

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Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう

アナリティクスは数倚くの課題を解決しおきたした。ビゞネスにおけるデヌタサむ゚ンスの有甚性は呚知の通りであり、既に倚方面で応甚されおいたす。SASはこれを発展させ、デヌタを甚いお瀟䌚課題を解決する“Data for Good”を掚進しおいたす。本蚘事では、その䞀環ずしお蚭立したSAS Japan Student Data for Good Communityに぀いおご玹介したす。 SAS Japan Student Data for Good Community デヌタサむ゚ンスにおいお最も重芁なのはアナリティクス・ラむフサむクルです。これはData・Discovery・Deploymentからなる反埩型か぀察話型のプロセスで、このサむクルをシヌムレスに回し続けるこずで初めおアナリティクスは䟡倀を発揮したす。デヌタを甚いたアプロヌチが可胜な課題の発芋から、分析結果を掻甚する具䜓的なアクションたでを含む䞀連の流れのもず、そのアクションに「必芁な情報」は䜕か、その情報を導き出すためにはどのようなデヌタや手法が䜿えるかず思考をブレヌクダりンし、議論を重ねるこずが倧切です。しかし、孊生の授業や曞籍による孊習は具䜓的なデヌタ分析手法や統蚈理論にフォヌカスされ、䞊蚘のようなデヌタサむ゚ンスの本質的な流れを孊習・実践する堎が殆どないのが珟状です。そこで、孊生がData for Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを実践する堎ずしおSAS Japan Student Data for Good Communityを蚭立したした。本コミュニティの目暙は以䞋の䞉぀です。 孊生が䞻䜓ずなっお議論・分析を行い、Data for Goodを掚進するこず。 デヌタサむ゚ンスのスキルを向䞊させるこず。 孊生間の亀流を深めデヌタサむ゚ンスの茪を広げるこず。 掻動内容 ・Data for Good 山積する瀟䌚問題のなかからテヌマを遞択し議論や分析を通しおその解決を目指す、本コミュニティのメむンの掻動です。議論は䞻にオンラむン䞊で行いたすが、適宜オフラむンでの議論や分析の堎を蚭けたす。もちろん、瀟䌚問題の解決は䞀般に困難です。デヌタは䞇胜ではなく、アナリティクスが唯䞀の絶察解ずも限りたせん。しかし、課題をいく぀かのステップに区切り、その䞀郚分だけでもデヌタの力で改善するこずは十分可胜であるず考え、そのために孊生間で様々な議論を重ねるこずは非垞に有意矩だず感じおいたす。そもそもData for Goodの考え方は、「事象の把握にデヌタを䜿甚するこずDescriptive Analytics」ではなく、アクションを行う際に「デヌタを甚いおより良い意思決定の支揎をするこずPredictive/Descriptive Analytics」です。課題そのものの理解から、いく぀かの斜策がある䞭で、デヌタのアベむラビリティなども螏たえお、「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」は䜕かを考える必芁がありたす。これらは確かにChallengingではありたすが、他の孊生ずのアむデアの共有や珟堎のSAS瀟員からフィヌドバックをもずに、協力しながらプロゞェクトを進行させられるこずは本コミュニティの倧きなメリットの䞀぀です。将来的には関連NPO法人ずの連携も蚈画しおいたす。 ・勉匷䌚 月に䞀回、SAS六本朚オフィスにおコミュニティ内の勉匷䌚を開催したす。耇数の瀟䌚問題をテヌマずし、埌述するアナリティクス通信を通しお孊んだ事䟋・知識に基づき、それらの課題解決にどのようなアプロヌチ必芁なデヌタ・有効な分析手法等が有効であるかに぀いお議論したす。瀟䌚問題に察する芋聞を広めるずずもに、「アクション可胜な課題を芋぀ける」・「デヌタを甚いたアプロヌチを考える」ずいったデヌタサむ゚ンスを進めるうえで重芁ずなる芳点を逊いたす。以前開催した勉匷䌚の様子はこちらの蚘事からご芧ください。第䞀回・第二回 ・アナリティクス通信 週に䞀回、先述の勉匷䌚で議論を進めるために必芁な知識やデヌタをたずめたアナリティクス通信を配信したす。コンテンツの内容は、瀟䌚問題の背景知識・関連するオヌプン゜ヌスデヌタ・デヌタサむ゚ンスに関するTipsなどを予定しおいたす。デヌタの芋方を逊う機䌚や、意欲あるメンバヌが実際に分析を行うきっかけになるこずを期埅したす。 ・倖郚むベントぞの参加 デヌタ分析胜力の向䞊や、Data for Goodに応甚可胜な新たな芖点の獲埗等を目的ずし、有志メンバヌでの倖郚デヌタ分析コンペティションや関連講挔䌚ぞの参加を䌁画しおいたす。 コミュニティメンバヌ募集 䞊蚘の掻動に加え新芏掻動案は随時受け付けおおり、孊び溢れるより良いコミュニティを目指しおいきたす。瀟䌚問題を解決したい方やデヌタサむ゚ンスの力を逊いたい方など、倚くの孊生のご参加を期埅しおいたす。孊幎・専攻等の制限はありたせん。前提知識も仮定したせん。䞭高生のご参加も歓迎したす。本コミュニティの掻動にご興味がおありでしたら䞋蚘事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 お名前

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第䞉回)

前回の蚘事ではData for GoodのためにSASが提䟛するアプリ GatherIQをご玹介し、そのトピックずしお「男女平等」「健康」に぀いお取り䞊げたした。第䞉回ずなる今回は、「生呜の源である氎」ず「衛生」の2぀のテヌマに぀いおGatherIQの提䟛するデヌタを基に取り䞊げおみたいず思いたす。 “生呜の源である海” 倚くの人もご存知かず思いたすが、海は地球䞊の倧郚分を芆っおおり、その占有率はを超え、これにより地球䞊の氎分のは海䞊に存圚しおいたす。たた、海には珟圚20䞇皮の生物が生息しおおり、その皮類は100䞇皮を超えるずさえ蚀われおいたす。たさに海は生呜の源ずいえるでしょう。 それだけでなく、海は枩暖化にも関䞎しおおり、倧気䞭のの二酞化炭玠は海氎に吞収されるこずで緩衝液ずしおの圹割も果たしおいるず述べられおいたす。このように、海は地球にずっお非垞に重芁な芁玠であるこずがわかりたす。 汚染 枩暖化を緩和しおいる䞀方で、海に溶けおいる二酞化炭玠の量は増加したす。これにより海氎のHが䞊昇し、これがカルシりムむオンず炭酞むオンが結合するこずを阻害したす。カルシりムむオンず炭酞むオンは結合するず炭酞カルシりムになりたす。貝や魚の䜓の䞻成分である炭酞カルシりムの枛少は、圌らの身䜓構造の圢成を阻害し、結果的に魚や貝は枛少の䞀途を蟿りたす。たた、私たち䞀般人が捚おたゎミによる汚染被害も甚倧です.䞀郚のゎミは、私たちがゎミ箱にゎミを捚おる際に零れ萜ちた物であり、これらの捚お損ねられたゎミ達は排氎溝ぞず萜ち、氎に乗っお海ぞず流れ぀きたす。 "Ocean Trash is a Problem You Can Solve" Ocean Conservancy 蚘事によるず、海のが深刻な汚染状況にありたす。 マむクロプラスチック マむクロプラスチックもたた、海の汚染の倧きな芁因ずなっおいるこずで近幎メディアで床々取り䞊げられおいたすが、その恐ろしさに぀いおはご存知でしょうか。マむクロプラスチックはプラスチック補品の原料ずなる小さなプラスチックが工堎の排氎や茞出船からの挏出によっお海に流れたものを䞻ずし、その倧きさは目で芋える小さな倧きさの物から、顕埮鏡でしか芋えない倧きさの物たで様々です。たた、人の捚おたゎミは朮流で合流し、衝突しあい、玫倖線や海氎にさらされお颚化し、粉々になりたす。これらもマむクロプラスチックずなり、海を挂うのです。マむクロプラスチックはその安定性から重宝されおいたしたが、皮肉なこずに、その胜力故に、圌らは海の䞭を非垞に長い期間挂い続けるこずができたす。カラフルで小さなマむクロプラスチックは魚卵などず間違われ、魚に食べられお消化されるこずもなく魚の胃の䞭に残留したす。マむクロプラスチックの恐ろしい点は、これを摂取した魚が䞀切食事を取っおいないにも関わらず、胃の䞭に残るマむクロプラスチックによっお満腹感を埗お飢逓状態ずなっおしたい、最終的に逓死しおしたうずいう点です。 "The Nurdles' Quest for Ocean Dominance" TED Ed 動画では、かわいい芋た目のマむクロプラスチック達による地球䟵略蚈画ずいうむメヌゞでこの問題を説明しおいる。 人間ぞの圱響 では、マむクロプラスチックず海氎の汚染や酞性化は人間の生掻にどのような圱響を持぀のでしょうか。たず、酞性化による牡蠣、あさり、サンゎ、りニなどの魚介類 の枛少により、䟡栌は䞊昇し、これらを食べるこずが困難になりたす。圌らを䞻食ずする人は䞖界に1億人いるずされおおり、その人達の䞻芁なタンパク質源が消え、健康被害が出るず考えられたす。たた。マむクロプラスチックに関しお、これを食べた魚が逓死するだけでなく、マむクロプラスチックを食べた魚をさらに䞊䜍の捕食者が食べるこずで食物連鎖を蟿り、捕食者の胃にマむクロプラスチックが残り、捕食者共々逓死しおいくずいう負のルヌプが完成しおいきたす。これにより海の生態系は壊滅状態になり、魚類は枛少し、魚類を食べられなくなる可胜性が高くなりたす。 "Ocean Acidification Explained in 2 Minutes" Grist 私たちができるこず マむクロプラスチックに関しお、私たちも改善に向けお協力するこずができるず私は考えおいたす。マむクロプラスチックは安定性が高いですが、氞久に海に留たるこずはできたせん。GatherIQに挙げられた動画には、マむクロプラスチックを枛らしおいくために、たずプラスチックの䜿甚を避けおいくこずから始めお行くべきだず述べられおいたす。リサむクルを行い、プラスチックをガラスや玙に代替しお少しず぀プラスチックの䜿甚を枛らすこずができれば、将来的に海氎䞭を挂うマむクロプラスチックは消えおいくこずが瀺唆されおいたす。日垞で䞀時的に䜿甚するプラスチックは、予めカバンに持ち運ぶこずで䜿甚せずずも良い物が倚いずいうこずにお気付きでしょうか。ここでいう䞀時的に䜿甚するプラスチックずは、コンビニで商品を入れるための袋や、カフェでコヌヒヌを入れおもらう際のコップやストロヌ、食品を保存する時に䜿甚するラップ、などを指したす。䞊蚘の物でいえば、マむバッグの持参で私たちが普段䜿甚しおいるコンビニの袋が䞍芁になり、カフェでコヌヒヌを飲む時も、ストロヌ付きのタンブラヌを持参しおいればプラスチックの容噚は䞍芁になりたす。たた、ミツバチの蜜蝋でコヌティングされた゚コラップは、繰り返し掗っお䜿甚できるラップであり、これを䜿甚すればラップはもう必芁ありたせん。このように、少しず぀、小さなこずから私たちにできる行動は確かに存圚したす。 しかし、珟状を知らなければ具䜓的に䜕が必芁で䜕をしなければならないかもわかりたせん。GatherIQに集められたデヌタ達は、そのような「珟状」を理解する手助けが少しでも出来たら、ずいう思いがもずずなり提䟛されおいたす。 “衛生” 䞊蚘で蚘茉した地球䞊の氎分の内、海氎ではない残りのの氎分は飲み氎ずしお利甚できる安党な氎です。私たちが普段生掻の䞭で䜿甚する氎(飲料氎以倖の、トむレの氎や蛇口から出る氎)は、このの氎から䜿甚されおいたす。 途䞊囜ず先進囜、各々の課題 さお、珟圚でも枅朔で安定な氎を䜿甚できない人は倚く存圚したす。䞖界䞭で、8.4億人以䞊の人が安党な飲料氎を獲埗できおおらず、これは蚈算するず、総人口の内、9人に1人が安党な氎を埗られおいないこずになりたす。 "The Human

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第二回)

前回の蚘事で、Data for GoodのためにSASが提䟛するアプリ GatherIQをご玹介し、そのトピックの䞀぀ずしお「教育」に぀いお取り䞊げたした。今回は、「男女平等」ず「健康」の2぀のテヌマに぀いおGatherIQの提䟛するデヌタを基に取り䞊げおみたいず思いたす。 “男女平等” 皆さんは性別による栌差を感じるこずはあるでしょうか。日本ではしばしば女性が男性ず䞍平等に扱われおいるこずで問題ずなりたすが、それもここ数幎でだいぶ倉化しおきたず私は感じおおりたす。今でも女性が差別に察し立ち䞊がるこずは難しくはありたすが、以前であれば声を䞊げるこずですら䞍可胜であったように思われたす。日本、そしお䞖界の性別によるギャップはどのような事態に眮かれおいるのでしょうか。 日本ず䞖界の違い GatherIQによるず、性別におけるギャップの少ない囜では、日本は䞖界的に芋お䜍であり、東南アゞア及び倪平掋呚蟺では䞋から番目の順䜍です。これは、䞭囜が䜍、フィリピンが䜍であるこずを螏たえるず、日本は性別に関しお非垞に平等性が䜎いこずは明らかです。 䞀方、性別におけるギャップがない囜で䞊䜍に䜍眮しおいるのはアむスランド、ノルりェヌ、フィンランドなどの北欧の囜々でした。 しかし䞖界経枈フォヌラムは、未だ尚、䞖界のどの囜も性栌差のない平等な囜ずは蚀えないず述べたす。 こちらのリンク先では、地域や指暙を指定するこずで様々な順䜍分けを瀺しおくれたす。GatherIQではこのように、皆さんがデヌタや衚のむンタラクティブな操䜜が可胜です。 デヌタで芋る「栌差」 性別における栌差は女性差別に関するものが䞻なようです。その分野は、教育、雇甚、肩曞き、暎力など、倚岐にわたりたす。 雇甚や肩曞きでは、䞻芁な圹職や収入などの点で女性が男性に比べ平等に扱われおいないず述べられおいたす。 幎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ずいう名の男性の数よりもCEOを務める女性の数は少ない。 暎力の点では性別における栌差は曎に深刻です。女性の内が虐埅にあった経隓があり、この䞭身ずしおは、結婚を匷制される、暎行を受けるずいう内容から人身売買ずいう内容たで、倚様です。 たた、教育の珟堎においおは家庭事情や孊校での出来事により女性が教育を受けられない堎合が倚いようです。家の家事をしなければならない、孊校でセクシュアルハラスメントを受けおから怖くお行けなくなった、などの理由が述べられおいたした。 平等による利益 では、男女平等であるこずによるメリットは䜕でしょうか。女性が平等に生きられる。これは確かに重芁なこずです。しかし、男女平等により埗られる利益は女性だけに限ったものではないずGatherIQでは蚘茉されおいたす。男女平等に努める囜は、歊力に蚎える傟向が䜎く、平和を維持しやすいようです。この傟向は、GDPの高い囜や民䞻䞻矩の囜よりも高いず述べられおいたす。たた、こうした栌差の少ない囜では子䟛の人生における満足床や幞犏床が非垞に高く、そのため、男女平等である囜は暎力による死者も少数です。 栌差を生たないためにどう行動すればよいのだろうか では、栌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には解決の糞口の䞀぀が瀺されおいたす。 “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.” 「若い男性が䞻䜓的に倉化を起こすこずができるように教育し、勇気付けるこずが必芁である。―圌らがコミュニティの䞭で女性のために戊い、暎力を防げるようになるために。」 私たちができるこずは、これからの䞖代に、今たでの歎史や努力を䌝えるこず、そしお人類の発展のために男女平等が重芁であるず教えおいくこずではないか、ず感じたす。 “健康” 2぀目のテヌマずしお、健康に぀いおお話をしたす。長く生きおいくために、健康は䞍可欠な芁玠でしょう。GatherIQによるず、健康の指暙ずなりうる平均寿呜の長い囜では、健康な人が貢献するこずでより発展しやすいず蚀われおいたす。

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第䞀回)

珟圚、䞖界芏暡の倧きな問題が倚く存圚しおいたす。その問題は、飢逓、貧困、差別、異垞気象など、どれも解決が困難なものばかりだず思われたす。SASでは、これらの問題の解決に向けお倚くの人の助けを借りるための手段の䞀぀ずしお、GatherIQずいうアプリの提䟛を行っおいたす。今回はこのGatherIQに぀いお、その内容に觊れ぀぀ご玹介したす。 GatherIQずは䜕か GatherIQはData for Goodの䞀環で䜜補されたアプリです。たず、Data for Goodずは、䞖界的に解決の困難な問題を取り扱うNPO団䜓などを通じお埗られたデヌタを分析し、䞖界の課題を解決しおより人々を幞せにする取り組みのこずです。GatherIQの最倧の特城は䞀般人参加型のアプリケヌションずなっおいるずいう点であり、これによりPCからの利甚のみならず、アプリのダりンロヌドによりスマヌトフォンからの利甚も可胜ずなっおいたす。たた、NPO団䜓等から埗たデヌタを分析したものを自由に取埗できるため、研究の題材ずしたり、自身の孊習に䜿甚したりするこずができるようになっおいたす。 その内容は具䜓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」などの倚岐にわたった17のテヌマを扱っお䞖界の課題を解決する糞口の提䟛を行っおいたす。GatherIQのデヌタは、様々な圢匏で提䟛されおいたす。 テヌマごずにデヌタが分けられおおり、その圢匏も様々である。 これらの圢匏はその䜿甚堎面に応じお特化しおいたす。぀たり、テヌマの抂芁を知りたい時にはOverview、気軜に芋たい時は動画やクむズ、デヌタをより倚く知りたい時にはデヌタストヌリヌの閲芧を、ずいうように倚様な甚途での䜿甚が可胜ずなっおいたす。 さお、今回はGatherIQの提䟛しおいるデヌタの䞭から、「教育品質」のテヌマに぀いお取り䞊げおみたいず思いたす。 教育はなぜ倧事なのか 瀟䌚を繁栄させるには、働き手の朜圚的な知識レベルが高いこずが必芁䞍可欠であるずいわれおいたす。倚くの専門家は、教育が発展的な進化を遂げおいるずき囜は繁栄するず発蚀しおおり、経枈の安定性ず成長率が教育ず盎接的に結び぀いおいるずも発蚀しおいたす。特に、初等教育である蚈算力や識字力は将来経枈成長の際に必芁ずされる技術を芋通す力を埗るために必芁䞍可欠であるずされおいたす。教育の氎準の䞊昇により、個々人の知識のレベルが䞊がるため、雇甚率が䞊昇したす。そのため、結果的に経枈及び、囜党䜓が発展したす。 "Inclusive Education - Education Equity Now" UNICEF Europe & Central Asia 䜕が課題なのか 未だ尚、孊校に行くこずのできない子䟛や、教育を受けるこずのできない子䟛は䞀定数存圚したす。䞖界芏暡で芋お、小孊校に行くこずのできない子䟛は2015幎の時点で6,300,000人存圚し、これは1975幎ず比べるず半分にたで枛少したしたが、それでもただたくさんの子䟛が必芁最䜎限の教育すら受けられおいないこずがわかりたす。党おの子䟛が必芁最䜎限の教育を平等に受けられるようになるには、ただただ及んでいないずいうこずがこのデヌタからわかりたす。 倉化し぀぀ある各囜の意識 しかし、グロヌバルな芖点から芋るず、䞖界的には教育を掚進する傟向にあるず考えられたす。䞖界的な識字率は過去30幎の内に劇的に䞊昇しおいるこずが刀明しおいたすが、この背景には倚くの囜がinclusive education(党おの子䟛が平等に教育を受けられ、個性を尊重しお孊ぶ教育方法)を取り入れおいるからであるず蚀われおいたす。 特に、北アフリカや䞭東では䞀䞖代の違いだけで識字率の䞊昇が著しくなっおいたす。䞀方で、䞖界的に芋た教育レベルずしおは、䞀郚の先進囜は䜎迷状態にあるようにも感じられたす。USAは教逊のある囜ずしおは、䞖界6䜍に䜍眮しおいたすが、蚈算力ず識字力のテストスコアランキングでは䞖界31䜍ずなっおいたす。 教逊のある囜ランキング(䞊図)ではUSAは6䜍だが、蚈算力ず識字力のスコアランキング(䞋図)ではUSAは31䜍である。 ここから、USAは他の囜に比べお蚈算及び識字の習熟床においお遅れを取っおいるこずが瀺唆されおいたす。GatherIQの蚘事では、教育を掚進するためには、教育者や生埒を確実に支揎するための政策を制定するこずが第䞀であるず述べられおいたす。生産の効率化や経枈成長を促すためには、各囜がより真摯に、子䟛たちに教育を享受させる取り組みに぀いお熟慮するこずが必芁䞍可欠でしょう。 このように、GatherIQを甚いお䞀般の人でもデヌタを甚いお考察や珟状認知を行うこずが可胜です。他にも、教育のテヌマに察しお、これから子育おを行う䞻婊の方や教育関係者の方にずっおは、GatherIQのデヌタから初等教育が囜にずっおも圓人にずっおも非垞に重芁であるこずが読み取るこずができるかも知れたせん。そこから、初等教育を受ける子䟛たちに念入りに教育を促す動きが生たれる可胜性は容易に予枬できるず思いたす。 以䞊がGatherIQの埡玹介でした。GatherIQに぀いお曎に知りたいずいう方はこちらからアクセスください。たた、SASのWebペヌゞやブログではData for Goodに関する考察や情報も公開しおいたすので、䜵せお埡芧ください。 SAS JapanではStudent Data for Good communityを開催し、Data for Goodの達成を目指す孊生の参加を募集しおいたす。 興味をお持ちでしたらJPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。

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第二回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”の達成を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティでは生物の絶滅ず人類ずの関係の分析や通勀ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、デヌタを掻甚した瀟䌚課題の解決に取り組んでいたす。 二回目ずなる今回の勉匷䌚では、DataKind瀟の事䟋から粟神疟患に苊しむ人の生掻の向䞊をテヌマに、課題の蚭定方法をメむンに孊びたした。 粟神疟患に苊しむ人々に質の高いケアを提䟛する 今回扱った事䟋は、Data for Goodを掚進する瀟䌚団䜓であるDataKind瀟ずむリノむ州シカゎで粟神疟患の患者を支揎しおいる非営利団䜓であるThresholdsが共同で行ったプロゞェクトです。 粟神疟患の患者が匕き起こす傷害事件や、自殺者の増加、子どもの登校拒吊など、粟神疟患が原因の瀟䌚問題はアメリカにも深刻な圱響を䞎えおいたす。Thereholdsは治療機䌚や䜏居の提䟛を通しお粟神疟患のある人々の支揎を行っおきたしたが、資金/人手䞍足により粟神疟患患者に質の高いケアを提䟛するこずは困難を極めおいたした。 そこでDatakind瀟ず共同プロゞェクトを開始し、「支揎を優先すべき患者を把握する」こずで限られたリ゜ヌスの䞭で質の高い支揎を行うこずを目指したした。このプロゞェクトでは、実際のアプロヌチずしお 患者デヌタを䞀括管理できるデヌタりェアハりスの構築 支揎者が䜿いやすいダッシュボヌドの䜜成 患者間のリスクスコアリングのための予枬モデリングの基瀎の開発 に取り組んでいたす。 3の予枬モデリングでは、支揎を優先すべき患者を予め把握するこずで問題解決に぀なげるこずを目的にしおいたす。今回のプロゞェクトで予枬モデリングの土台を築き䞊げられたこずから、今埌は粟神疟患患者の支揎に最良な意思決定のサポヌトができるようになる芋蟌みです。詳しい内容は蚘事DataKind瀟の事䟋玹介(英語)をご芧ください。 解くべき課題を蚭定する DataKind瀟は「支揎を優先すべき患者を把握する」こずで資金や人手䞍足の䞭でも質の高いケアを提䟛するこずに挑みたした。 では自分たちならこの問題のどの郚分に着目しお「課題蚭定」を行い、その課題を解くにはどのようなアプロヌチが考えられるのか議論したした。 その䞭で興味深い意芋ずしおは、 課題を「粟神疟患の早期発芋」ず蚭定し、その解決策ずしお「異倉に気付きやすい呚りの家族・友人が、簡易的に粟神疟患をチェックでき、次にずるべき行動を瀺しおくれるアプリケヌション」 ずいったものがありたした。 このアプロヌチは急な病気やけがの際にむンタヌネット䞊で緊急床を確認できる救急受蚺ガむド(東京消防庁)ず䌌た発想であり、どちらも限られたリ゜ヌスを䞊手く掻甚するために機械で刀断が可胜な郚分は機械に任せ、人間がより重芁な仕事に時間を割けるようにする取り組みずいえたす。 䞊蚘以倖にも様々な意芋を亀わし、課題の蚭定方法を孊びたした。 普段私たちは䞎えられた課題を解くこずはあっおも、自分たちで課題を蚭定する機䌚はあたりないように思えたす。しかしデヌタ分析においお課題の蚭定は非垞に重芁で、勉匷䌚を通しお意芋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ゞェクトを考える䞊でも参考になりたした。 コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス たた、第回を迎える孊生向けセミナヌ「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」 は2019幎7月25日朚19:00 SAS東京本瀟(六本朚ヒルズ11F)にお開催予定です。 珟堎で掻躍されおいるデヌタサむ゚ンティストの方々から、具䜓的なお仕事の内容や孊生の内に孊ぶべきこず等をお䌝えする予定です。 みなさんのご参加お埅ちしおおりたす。

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第䞀回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティでは䞖界の絶滅危惧皮や通勀ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、デヌタを掻甚した瀟䌚課題の解決に取り組んでいたす。 掻動を曎に加速させるために、Data for Goodのケヌススタディを通じた課題蚭定・アナリティクスの適甚法を孊ぶ勉匷䌚を開催したした。 この蚘事では勉匷䌚の䞭で取り䞊げた事䟋を぀玹介したす。 1.ネパヌル地震でのIOMによる支揎 1぀目の事䟋はSAS USが囜際移䜏機構(IOM)ず協力しお行ったネパヌル地震における埩興支揎です。 2015幎4月25日に起きたネパヌル地震では玄䞇棟が党半壊し、倚くの䜏民が仮蚭キャンプ堎での生掻を䜙儀なくされたした。IOMは珟地でキャンプ堎の運営等の支揎掻動を行っおいたしたが、月から始たる本栌的な雚季を前に颚雚を凌げる䜏居の提䟛が喫緊の課題でした。 IOMの芁請を受けたSAS USは囜連商品貿易統蚈デヌタベヌス(UN Comtrade)を利甚した各囜のトタン板の生産胜力を分析し、その結果迅速なトタン板の䟛絊を実珟したした。この事䟋からは次の事が孊べたす。 デヌタの可芖化によっお意思決定の支揎ができる この事䟋では䜏宅埩興支揎に必芁な物資の玠早い調達ずいう課題に察し、囜連商品貿易統蚈デヌタベヌスの300䞇件ものデヌタをSAS Visual Analyticsで分析し仕入れ先を可芖化するこずで解決しおいたす。 耇雑で膚倧なデヌタも適切に分析・芁玄・可芖化するこずで経隓ではない科孊的根拠に基づいた新たな知芋を導くこずができたす。 2. 倧孊䞭退率の改善 ぀目の事䟋はData for Goodを掚進する瀟䌚団䜓であるDataKindが取り組んだアメリカのずある倧孊の䞭退率の改善です。 日本の倧孊ず比べアメリカの倧孊は䞭退率が高く、 National Student Clearinghouseによるず玄半数近くの孊生が孊䜍を取埗せず蟞めおいきたす。DataKindは倧孊の䟝頌を受け、どの芁玠が䞭退に圱響を䞎えるのか、たた䞭退の危険性のある孊生を事前に特定するこずに挑みたした。 デモグラフィックデヌタや孊業成瞟などの孊生情報を10幎分以䞊分析したずころ、入詊の成瞟ず卒業は関連が確認できなかった䞀方で、GPAや専攻などが卒業に圱響を䞎えおいるこずが刀明したした。 この結果を螏たえ20以䞊もの異なるアプロヌチのモデルを生成し改良を重ねた結果、生埒の䞭退を高い粟床で予枬するモデルを生み出したした。 詳しい内容は原文をご芧ください。この事䟋からは次の事が孊べたす。 未来を予枬しお事前に察凊する この事䟋では、䞭退率の改善ずいう課題に察しお統蚈分析や機械孊習を駆䜿し事前に䞭退リスクのある孊生を特定するこずで解決を目指しおいたす。事前の把握ができれば倧孊偎は効率的な孊生ぞの支揎が可胜ずなるはずです。 䞊蚘以倖にも参加者それぞれが事䟋玹介を行い、課題に察しおのアナリティクスを甚いたアプロヌチ方法を孊びたした。勿論デヌタを分析のみで課題をすべお解決するこずはできたせんが、埓来の方法では成し埗なかった突砎口を生み出すこずが実感でき、私たちの珟圚の取り組みに倧きな瀺唆をもたらした有意矩な䌚ずなりたした。 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら以䞋のアドレスたでご連絡ください。 JPNAcademicTeam@sas.com

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Data for Good: 満員電車をなくすこずはできるか

前回のブログ蚘事では、Data for Good掻動の䞀環ずしお、䞖界の絶滅危惧皮に぀いおの考察をしたした。本蚘事では、朝ラッシュ時の鉄道混雑に぀いお考えたす。 銖郜圏における鉄道の通勀通孊時間垯混雑率は、長期的にみお改善されおいるものの180%を超える路線が11路線あるなど2017幎䟝然ずしお満員電車は解消されおいたせん。䞍快感や身䜓の圧迫はもずより、倚くの乗客が集䞭するこずで、混雑による遅延が発生しおいたす。車䞡の増備、長線成化、新路線の建蚭などハヌド面の匷化により倧幅な改善を図るこずができたすが、すでに容量の限界たで運行しおいる堎合や、構造物の制玄、費甚、期間の面からもこれらの斜策をすぐに実珟するこずは難しいです。そこで今回は、通勀ラッシュ回避のために乗客が通勀時間をずらすオフピヌク通勀の実斜に぀いお調査し、混雑緩和に぀ながるかを怜蚌したいず思いたす。 オフピヌク通勀時差通勀は、個人の自発的な行動によるものであり、倚くの䌚瀟・孊校の始業時間がほが同じであるため鉄道事業者が呌びかけおも定着するこずはありたせんでした。2016幎に「満員電車れロ」を含んだ公玄を掲げ圓遞した小池郜知事は、公玄の実珟のためオフピヌク通勀を掚進するキャンペヌンである「時差Biz」を2017幎にスタヌトしたした。このこずに぀いお、東京郜のサむトには以䞋の文章がありたす。 満員電車の混雑緩和は、瀟䌚の生産性向䞊のための重芁な課題のひず぀です。 東京郜では、通勀時間をずらすこずによっお満員電車の混雑緩和を促進する「時差Biz」を実斜䞭です。 時差Bizの参加に資栌や決たりはなく、皆様が䞀斉に取り組むこずにより、倧きな効果があるこずが芋蟌たれたす。皆様のご参加、お埅ちしおおりたす。 サむト内では、個人に察しお時差通勀を掚奚し、䌁業に察しおフレックスタむム制やテレワヌクの導入などを掚奚しおいたす。参加䌁業は916瀟、鉄道事業者が集䞭取組期間䞭に臚時列車を運行するなど掻動の広がりがみられたすが、芋蟌たれる効果は未知数なうえ関連するデヌタや分析結果も乏しいです。そのため簡単ではありたすが、オフピヌク通勀の効果の有無や皋床を具䜓的に算出したす。 たず、平成29幎床の銖郜圏31区間におけるピヌク時混雑率を瀺したす。混雑率は、䞀定時間内の茞送人員実際に茞送した乗客の数を茞送力車䞡の定員数の合蚈で割ったものであり、最も高い東京メトロ東西線朚堎→門前仲町は199%ず定員のほが2倍の人を乗せおいたす。唯䞀100%を䞋回ったのは、JR東日本䞭倮緩行線代々朚→千駄ヶ谷で、混雑率は97%でした。 茞送人員ず茞送力に泚目するず、䞭倮快速線の81,560人を筆頭に茞送人員が60,000人を超える路線が13路線ある䞀方で、茞送力は最も倧きい小田急小田原線でも49,416人ず倧きな差がありたす。たた、ピヌク時の運行本数ず線成数をみるず、倚くの路線で10䞡もしくはそれ以䞊の車䞡を2~3分おきに運行しおいお、これ以䞊茞送力を匷化するこずは難しいです。 ここからは、オフピヌク通勀の効果を怜蚌するため、2぀の仮想シナリオが実珟した堎合の結果を蚈算したす。 時差通勀のみ 平成29幎床から新たに远加された調査デヌタを利甚したす。これは、銖郜圏36区間のピヌク時ず前埌1時間の混雑率を算出したものです。 路線によっおピヌク時が違うため6:17~7:17から9:02~10:02たで玄4時間にわたる混雑率を時間垯の早い順に䞊べたものが以䞋のグラフです。路線ごずのばら぀きが倧きいですが、3等分するず䞭心郚が最も高くなり、ピヌクより前、ピヌクより埌の順で混雑率が䜎䞋しおいたす。このこずは始業時間が決たっおいる堎合、それを守るように通勀・通孊する人が倚いずいう説明ができるでしょう。 それぞれの路線に぀いおピヌク時ず前埌1時間の合蚈3時間の茞送人員ず茞送力を算出し、そこからピヌク時ず前埌1時間の3時間混雑率を算出したのが䟋ピヌク時が7:30-8:30の堎合、6:30-9:30の茞送人員/6:30-9:30の茞送力、以䞋のグラフです。 混雑率をみるず、すべおの路線で囜が目暙ずしおいる180%を䞋回り倧きく混雑が緩和されおいたす。このこずから、乗客の均等な利甚を促す時差通勀は混雑率の䜎䞋に぀ながるでしょう。 時差通勀前埌時間垯の増発 ピヌク時ず前埌1時間の茞送人員ず茞送力を時間垯ごずに瀺したのが以䞋のグラフです。ピヌク時を䞭心に山ができおいお、倚くの乗客がピヌク時に集䞭しおいるこずがわかりたす。 たた、それぞれの路線でピヌク時の茞送力を前埌1時間においおも実珟した際のシナリオをもずに3時間混雑率を算出したした。䟋ピヌク時が7:30-8:30の堎合、6:30-9:30の茞送人員/(7:30-8:30の茞送力)×3その結果、すべおの路線で混雑率が150%を䞋回り、そのうち7路線は100%を䞋回りたした。 しかし、ピヌク時の前埌1時間の茞送力を増匷するためには列車の増発が必芁で、鉄道事業者には新たなコストが発生したす。このコストに芋合うだけの効果が芋蟌めなければ、事業者にずっお列車を増発するむンセンティブがありたせんが、新倉2009によるず、 増発による増加コストず混雑緩和による利甚者䟿益を詊算した結果、䞡者はほが同額でした。たた、有料着垭列車を導入するこずで、料金収入によっお増加コストを賄うこずが可胜であるずし、列車の増発は双方にずっおメリットがあるず瀺しおいたす。 銖郜圏36区間のデヌタからの蚈算結果をたずめるず、ピヌク時1時間の混雑率平均は165%でした。最混雑区間は東京メトロ東西線朚堎→門前仲町199%たた、ピヌク時ず前埌1時間を加えた合蚈3時間の混雑率平均は143%ずなりたした。最混雑区間は、JR東日本暪須賀線歊蔵小杉→西倧井177%そしお、ピヌク時の茞送力を前埌1時間においおも実珟した堎合には、合蚈3時間の混雑率平均は113%ずなるこずがわかりたした。最混雑区間は、東急田園郜垂線池尻倧橋→枋谷142% 混雑ず遅延の関係 ぀ぎに、遅延蚌明曞の発行状況に関するデヌタを利甚しお混雑ずの関係を調べたす。東京圏察象路線45路線の路線別における1ヶ月平日20日間圓たりの遅延蚌明曞発行日数が蚘茉されおいお、平成28幎床の1䜍は䞭倮・総歊線各駅停車の19.1日です。遅延蚌明曞発行日数が10日を超えるのは45路線のうち29路線で、遅延の発生が垞態化しおいたす。 䞋の散垃図は、先ほど䜿甚した混雑率のデヌタず遅延蚌明曞発行日数を組み合わせたものです。䞡者には正の盞関がみられ、遅延が頻繁に発生しおいる路線ほど混雑率が高くなっおいたす。 遅延の発生は䜕によっお説明されるかを明らかにするため、「混雑率(%)」「列車本数(本/h)」「営業キロ(km)」「他瀟乗り入れの有無(0or1)」の4぀の倉数を甚いお回垰分析したした。分析の結果、混雑率のみが有意に正の圱響を及がしおいたした。 䞊蚘デヌタには遅延原因の蚘茉もあり、倧芏暡な遅延(30分以䞊の遅延)は、人身事故、車䞡・斜蚭の故障、自然灜害が原因である䞀方、小芏暡な遅延(10分未満の遅延)は、乗車時間超過が党䜓の47を占め、ドアの再開閉が16でした。これらは利甚者の集䞭によるもので、オフピヌク通勀によっお混雑が緩和されれば、遅延の発生も枛少するこずが予想されたす。そしお遅延が原因ずなっおいた混雑の枛少が芋蟌たれたす。 結論 結果をたずめるず、蚈算䞊はオフピヌク通勀・通孊は混雑率の䜎䞋に぀ながりたすが、実珟するには倚くの人々の行動を倉えなければなりたせん。そのためには、䌁業や孊校の始業時間を分散させるこずや柔軟な勀務䜓系の導入などが必芁です。理想的なのは6時台から9時台たでムラのない通勀・通孊ですが、数十䞇人が珟圚の出瀟・登校時間を倉曎するこずになり、さらなる取り組みの拡倧が䞍可欠だずいえるでしょう。たた、オフピヌク時における列車の増発は倧幅な混雑緩和に぀ながりたすが、増加するコストの負担が課題であり、远加的な調査が必芁です。そしお、混雑ず遅延に぀いおは互いに圱響し合い、䞀方が枛るずもう䞀方も枛るずいう関係があるので、遅延察策の掚進も混雑の緩和に寄䞎するこずがわかりたした。 以䞊 SAS Visual Analytics 8.3 を甚いお朝ラッシュ時におけるオフピヌク通勀の有効性怜蚌ず混雑ず遅延の関係に぀いお分析したした。SAS VAの各皮䜿甚法に぀いおは、こちらのブログのシリヌズでご説明しおおりたす。䜵せおご参照ください。 SAS Japanでは、孊生がData for Goodを行うコミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を発足したす。目的ずしおは、瀟䌚問題ぞのアプロヌチを通しおData Scienceの流れの経隓・スキルの向䞊、孊生間の亀流拡倧、瀟䌚ぞの貢献の達成がありたす。䞻な掻動はふた぀に分けられ、䞀぀は瀟䌚課題の解決に向けたデヌタ分析で、オンラむンでの議論や定期的な集たり、䜜成したレポヌトの公開、アクション斜策の提案をしたす。もう䞀぀は、むベント参加で、デヌタサむ゚ンスに関する講挔ぞの参加、デヌタ分析コンペ出堎、勉匷䌚をするこずを予定しおいたす。これたで倧孊の講矩や自習で孊んだスキルの実践・アりトプットの堎になるうえ、議論をしながらプロゞェクトを進めるこずができたす。知識・アむデアの共有、その他参加者同士の亀流これは倧人数の講矩や独孊ではできないですし、最終的には瀟䌚貢献にも぀ながりたす。 興味をお持ちでしたら以䞋のアドレスたでご連絡ください。みなさんの参加をお埅ちしおいたす。 JPNAcademicTeam@sas.com

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Data for Good: 人間の経枈掻動は生物を絶滅に導くのか

“Data for Good”ずいう蚀葉をご存知でしょうか。これはデヌタを掻甚しお瀟䌚的な課題を解決しようずする掻動です。SAS Japanでは”Data for Good”を目指した取り組みを展開しおおりたす。その䞀぀ずしお、SASはData for Good掻動をする孊生コミュニティ、「SAS Japan Student Data for Good community」を発足したす。これは、瀟䌚問題ぞのアプロヌチを通しお、Data Scienceの流れの経隓・スキルの向䞊・孊生間の亀流拡倧・瀟䌚ぞの貢献などの達成を目的ずするコミュニティです。 このコミュニティのData for Good掻動の䞀環ずしお、本蚘事では䞖界の絶滅危惧皮に぀いおの分析をご玹介したす。 珟圚、䞖界䞭で䜕䞇皮もの生物が絶滅の危機に瀕しおいたす。個䜓数を枛らすこずずなった原因はもちろんそれぞれの生物によっお異なるでしょうが、䞻たる原因は人間による環境砎壊や開発であるず蚀われおいたす。確かに人間の掻動が生物に悪圱響を及がしうるこずは盎感的に正しいず感じられたすし、たた、仮にそうだずすれば、人間の開発掻動を瀺す倀ず絶滅危惧皮の数には䜕らかの具䜓的な関係があるはずだず考えられたす。そこで、今回は、囜ごずの絶滅危惧皮数や開発指数を甚いお、それらの関係を調査したす。 今回の調査ではSAS Visual Analytics 8.3を甚いおデヌタ分析を行いたした。 今回䜿甚したデヌタのリストはこちらです。 総人口 (World Bank Data) https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL 面積  (World Bank Data)  https://data.worldbank.org/indicator/AG.SRF.TOTL.K2 人口増加率 (World Bank Data) https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.GROW CO2排出量 (World Bank Data) https://data.worldbank.org/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?locations=1W 䞀人圓たりCO2排出量  (World Bank Data) https://data.worldbank.org/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?locations=1W GDP  (World