Data for Good

See how data is being used to address humanitarian issues around the world

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第二回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”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。

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第一回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。このコミュニティでは世界の絶滅危惧種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。 活動を更に加速させるために、Data for Goodのケーススタディを通じた課題設定・アナリティクスの適用法を学ぶ勉強会を開催しました。 この記事では勉強会の中で取り上げた事例を2つ紹介します。 1.ネパール地震でのIOMによる支援 1つ目の事例はSAS USが国際移住機構(IOM)と協力して行ったネパール地震における復興支援です。 2015年4月25日に起きたネパール地震では約90万棟が全半壊し、多くの住民が仮設キャンプ場での生活を余儀なくされました。IOMは現地でキャンプ場の運営等の支援活動を行っていましたが、6月から始まる本格的な雨季を前に風雨を凌げる住居の提供が喫緊の課題でした。 IOMの要請を受けたSAS USは国連商品貿易統計データベース(UN Comtrade)を利用した各国のトタン板の生産能力を分析し、その結果迅速なトタン板の供給を実現しました。この事例からは次の事が学べます。 データの可視化によって意思決定の支援ができる この事例では住宅復興支援に必要な物資の素早い調達という課題に対し、国連商品貿易統計データベースの300万件ものデータをSAS Visual Analyticsで分析し仕入れ先を可視化することで解決しています。 複雑で膨大なデータも適切に分析・要約・可視化することで経験ではない科学的根拠に基づいた新たな知見を導くことができます。 2. 大学中退率の改善 2つ目の事例はData for Goodを推進する社会団体であるDataKindが取り組んだアメリカのとある大学の中退率の改善です。 日本の大学と比べアメリカの大学は中退率が高く、 National Student Clearinghouseによると約半数近くの学生が学位を取得せず辞めていきます。DataKindは大学の依頼を受け、どの要素が中退に影響を与えるのか、また中退の危険性のある学生を事前に特定することに挑みました。 デモグラフィックデータや学業成績などの学生情報を10年分以上分析したところ、入試の成績と卒業は関連が確認できなかった一方で、GPAや専攻などが卒業に影響を与えていることが判明しました。 この結果を踏まえ20以上もの異なるアプローチのモデルを生成し改良を重ねた結果、生徒の中退を高い精度で予測するモデルを生み出しました。 詳しい内容は原文をご覧ください。この事例からは次の事が学べます。 未来を予測して事前に対処する この事例では、中退率の改善という課題に対して統計分析や機械学習を駆使し事前に中退リスクのある学生を特定することで解決を目指しています。事前の把握ができれば大学側は効率的な学生への支援が可能となるはずです。 上記以外にも参加者それぞれが事例紹介を行い、課題に対してのアナリティクスを用いたアプローチ方法を学びました。勿論データを分析のみで課題をすべて解決することはできませんが、従来の方法では成し得なかった突破口を生み出すことが実感でき、私たちの現在の取り組みに大きな示唆をもたらした有意義な会となりました。 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以下のアドレスまでご連絡ください。 JPNAcademicTeam@sas.com

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Alison Bolen 0
5 inspiring reads for Earth Day

From saving cheetahs to preserving fresh water systems, analytics plays a role in many inspiring conservation projects around the world. Read on to learn about a few of our favorites. 1. Protecting animals from extinction  Learn how analyzing footprints could help save cheetahs in Namibia and other endangered animals around

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NC HealthConnex, SAS 애널리틱스로 최신 의료 서비스를 제공하다

지난 2월, 미국 노스캐롤라이나(NC)주는 SAS 및 InterSystems와 제휴하여 주 정보기술부(North Carolina Department of Information Technology; NC DIT) 산하의 ‘건강 정보 교환 센터(Health Information Exchanges; HIE)’ NC HealthConnex의 현대화 소식을 발표했습니다. NC HealthConnex는 향상된 진료 서비스와 환자의 안전을 지원하고 진료 이전을 용이하게 하며, 주 전역에 걸쳐 4,500개 이상의 의료 시설에 관련

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Heather Hallett 0
Puzzle obsession ... piecing together a 360-degree view of a patient.

I am obsessed with jigsaw puzzles. Specifically, 1000-piece mystery puzzles, entertaining not just for their pictorial humor, but also for the challenge. Unlike traditional puzzles, you don't know what you are putting together because the completed puzzle isn't pictured on the box. Mystery puzzles are constructed so that you must

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Sian Roberts 0
Breaking down walls for science: SAS Press donates books to the world’s largest research methods library

In a move to combat "stataphobia" and foster excellence in statistics in developing countries, SAS Press last month donated 70 SAS Press titles to the Serageldin Research Library at the Library of Alexandria in Egypt. The library’s mission is to achieve statistical equity so that a student in Chad has

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第2回「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」レポート

第1回に引き続き、データサイエンティストを目指す学生向けのセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」の第2回が1/31(木)に開催されました。当日の様子について紹介します。 このセミナーはデータサイエンティストのキャリアと活躍の場や、ビジネスではアナリティクスがどのように活用されているかについて、スピーカーがこれまでの経験をもとに紹介するものです。 経営幹部候補としてのデータサイエンティスト はじめに、データサイエンティストのキャリアについて、コニカミノルタジャパン株式会社・松木さんの講演です。コニカミノルタジャパンでは、2016年にデータサイエンス推進室を設置し、コピー機の買替・故障・受注の予測などにデータ分析を活用しているそうです。 まず、成果を出せるデータサイエンティストのキャリア形成についての話です。この話題の中では「データサイエンティストとは経営幹部候補、すなわち分析・数理モデルで経営課題を解決できる人材である」という一文がとても印象的でした。松木さんは、ただ分析作業ができる・数理モデルを作成できるだけではなく、それらの優れた技術をツールとして経営課題の解決ができる人材というのがデータサイエンティストのあるべき姿と考えると言っていました。 次に、データサイエンティストに求められるスキルについてです。そのスキルとは主に、分析スキル・ITスキル・ビジネススキルに分けられますが、その中でもビジネススキルは他の2つに比べて教育が困難であり、知識と経験が必要です。そこで実際にコニカミノルタジャパンでは、分析・ITスキルをもつデータサイエンティストと、ビジネススキルを持つ他部署メンバーとが共同して分析を行う仕組み(=タスクフォースユニット)でデータサイエンティストのビジネススキルを補うことを行っているそうです。 こうして、組織単位で分析を進めるにあたって欠かせないのがコミュニケーション能力です。ここで言うコミュニケーション能力とは、単純に人と仲良くなれるという意味よりも、「相手を理解するための、幅広い知識を習得する」「相手が理解できるようにデータサイエンスの見える化をする」ことを指します。現場や他部署メンバーの考えを理解するためのビジネスにおける幅広い知識、データサイエンスの知見がない人でも一目でわかる環境の構築が必要であるとのことでした。   講演の最後には、「データサイエンティストは多種多様な専門性が必要である」というメッセージをいただきました。これまでの話にもあったように、数理モデルの開発といった場面は仕事の一部で、ビジネススキルやコミュニケーション能力を活用することでいかに他の社員に、現場に「みせる」かが重要であるということを学生に伝えていただきました。       ビジネスで活用されるアナリティクス “顧客理解” 次に、ビジネスで活用されるアナリティクスについて、SAS Japanの庄子による講演です。 「通信販売サイトから自分だけのクーポンが送られてきた」、「動画配信サービスに自分好みの動画がおすすめされる」、「携帯電話の学割があれほどまで安い」などといった例を挙げ、私たちが日常生活においてデータ分析の恩恵をどれだけ受けていると思うか?という質問を導入として講義は始まりました。また、消費者のうち64%は支払う金額よりもそのもの自体の質を重視するにもかかわらず、それを完璧に捉えることが出来ている企業はわずか6%であるという話もあり、顧客理解の重要性を直観的に感じることが出来ました。   顧客理解について、前半ではそのコンセプトの紹介です。 顧客理解とは何を理解するのか?代表的な3つの項目があります。 「顧客の優良度・リスク」:どの顧客が特に大事か、損をもたらす可能性が高いか 「顧客の嗜好」:個々に異なる顧客の好みに対して何を薦めるべきか 「顧客の行動」:顧客の生活パターンや生活圏等を考慮する この3項目について、携帯キャリアの顧客理解に関する施策を顧客の加入から解約の流れに沿って例示していました。 後半は具体的に3つの項目についてどのような分析を行っているかについて、前半にもあった携帯キャリアの顧客理解に関連する具体的な施策に3項目をそれぞれ当てはめて紹介していました。ここではその一部を簡潔に紹介します。 「顧客の優良度」:生涯価値(Life Time Value)の算出(どれくらい先まで契約の継続をしそうか、機種変更はいつ頃しそうか) 「顧客の嗜好」:テキストを用いた趣味嗜好判定 「顧客の行動」:位置情報による生活圏の特定 最後には、「企業のデータ活用はまだまだ発展途上でみなさんの活躍が企業や世の中を大きく変える」という前向きなメッセージと、情報倫理のプライバシー懸念について「倫理観が大事”Don’t Be Evil”(by Google)」という助言の両方を学生に向けたメッセージとして伝えていました。   SAS student Data for Good communityの紹介 セミナーの最後には、学生のデータサイエンティストに向けた学びとしてSAS student Data for Good communityについて紹介しました。 「Data for Good」とは多岐にわたる社会的なテーマから課題を提示し、データを活用して解決しようとするものです。これまでにブログで紹介した世界の絶滅危惧種や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和をData

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Manuel Figallo 0
An unexpected weapon in the fight against the opioid epidemic: Graduate students

Each day, more than 130 Americans die from opioid overdoses. Combating the opioid epidemic begins with understanding it, and that begins with data. SAS recently partnered with graduate students from Carnegie Mellon University (CMU) 's Heinz College of Information Systems and Public Policy to understand how data mining and machine

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第1回「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」レポート

先日、-データサイエンティストに求められる「本当の役割」とは-のブログ記事内で紹介されたデータサイエンティストを目指す学生向けのセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」の第1回が11/30(金)に開催されました。この記事では、当日の様子をお伝えします。 セミナーの内容は、データサイエンティストのキャリアと活躍の場や、ビジネスではアナリティクスがどのように活用されているかについて、スピーカーがこれまでの経験をもとに紹介するものです。今回は初回のセミナーということで、講演前にSASが学生向けに実施している取り組みの紹介と、データサイエンティストの役割であるデータを利用しビジネス課題の解決を図るという一連の流れを確認しました。   データサイエンティストに必要な資質 はじめに、データサイエンティストのキャリアについて株式会社GEOJACKASS大友さんの講演です。大友さんは、複数の企業・大学でのデータサイエンス業務の経験がある方です。 まず、JAXAに勤務していたときの業務内容の一例ということで、月周回衛星「かぐや」と小惑星探査機「はやぶさ」のデータを扱って周回軌道の可視化などに携わっていたことを実際の画像とともに説明していました。そして、データサイエンティストの業務の大部分は可視化とデータクレンジングを含む集計作業なので、まずは可視化から始めることを意識してほしいとのことでした。 つぎに、趣味の釣りを題材としたデータ分析の話です。釣りは常に一定の成果が得られるわけではなく、全く釣れない日もあれば、突然100尾釣れる日が続くこともあります。この急上昇する時期をピンポイントで当てようとデータをもとに予測システムを構築することを考えていました。そこで釣果予測をするために観測衛星から海水温、海上風速のデータ、海上保安庁から海流のデータを収集し、自治体の管理公園やTwitter、釣具屋にアップされている情報から過去の釣果実績のデータを収集してこれらを一括で管理する仕組みをつくりました。 こうして収集、整形したデータを利用した分析結果をもとに、宮城にヒラメ釣りに行くと、8枚釣ることができたそうです。また、そのほかの魚も大漁でした。ちなみにヒラメは一度の釣りで1枚釣れたら良いと言われているそうです。このシステムは開発途中とのことですが、仕事ではなくても趣味でデータサイエンスの実践は可能だということです。さいごに、この釣果予測で使った気象データが、仕事であるデータサイエンス業務のなかで役立ったケースを挙げ、自分の趣味、好きなことややりたいことを追求するのが最も大事なことで、技術はあとからついてくる。つまり、まずは目的を持つことが重要だというメッセージを学生に強く伝えていました。   データ活用とアナリティクス・ライフサイクル つぎに、ビジネスにおけるアナリティクスについてSAS Japanの畝見による講演です。 導入では、アナリティクスに関するキーワードである「機械学習」「ディープラーニング」「人工知能(AI)」などを一枚の図に整理し、それぞれの単語について説明をしていました。 前半は、ビジネス課題の解決にアナリティクスが活用されている事例の紹介です。「顧客理解・マーケティング分析」分野では、ダイレクトメールの配信を効果的にするためにどういった顧客をターゲットにすればよいかを探索する事例、商品の購入履歴や商品への評価をもとに顧客へおすすめ商品を提案するため用いられている決定手法の説明がありました。「不正検知」分野では、マネーロンダリングなどの不正行為を検知するために用いられている複数の手法の説明があり、「品質管理・異常検知」分野では、教師なし学習による異常検知の説明と、実際に航空会社においてエンジン部品故障を予測するために部品のセンサーデータを利用し、修理が必要な状態になる20日以前に故障の予兆を検知し可視化することを実現した事例の紹介がありました。また、品質管理ではブリヂストンにおけるタイヤ生産システムを自動化し品質のばらつきを低減した事例や、ある半導体メーカーは、従来の品質管理の取り組みに加え、ディープラーニングを取り入れた画像認識技術を追加して品質管理を強化しているなどアナリティクスの進化が応用されている事例の紹介がありました。 他にも、スポーツ関連企業では、スタジアムにあるカメラでサッカー選手の背番号を撮影し、各選手のパフォーマンスを分析するため、ディープラーニングによる画像認識が用いられているなどさまざまな業務・業種でアナリティクスが利用されているとのことです。 後半は、AIとアナリティクス活用の課題と対策についての話です。まず、とある企業でAI・機械学習を導入するプロジェクトがうまくいかなかったストーリーを提示して、データ活用とアナリティクスで成果を出せない理由を以下の3つに分類しています。 データハンドリングの課題(取得・加工・品質・準備) モデリングの課題(スキル課題や結果の一貫性など) モデル実装の課題(価値創出とガバナンス、実行と評価) ここで、「データ活用とアナリティクスで成果を出す=ビジネス課題の解決」には、 Data:アクセス、クレンジング、準備 Discovery:探索、分析、モデル生成 Deployment:モデル管理、組み込み、モニタリング の一連のプロセスからなる循環的な取り組み(アナリティクス・ライフサイクル)が必要だとし、ひとつひとつのステップについての説明がありました。そして、ビジネス価値の創出には、「"問い"→データ準備→探索→モデリング→"問い"→実装→実行→評価→"問い"」という8の字のアナリティクス・ライフサイクルも効果的であるという説明がありました。 さいごに、データサイエンティストの役割として求められることはビジネス価値の創出に貢献することで、そのためにはアナリティクス・ライフサイクルを迅速かつ丁寧に進めることが重要だと伝えていました。   SAS student Data for Good communityの紹介 セミナー内では、学生によるデータサイエンスの学びの例ということで、データを活用して社会的な課題を解決する「Data for Good」への取り組みを発表しました。そして、学生が集まってData for Good活動をするサークル「SAS student Data for Good community」を発足することと、その活動内容や意義についての説明をしました。第2回セミナーで追加的な情報をお伝えする予定です。   講演のあとには、軽食をとりながら講演者と参加者で歓談をしました。さまざまな専攻・学年の方が参加しており、講演者への質問や参加者どうしの会話が絶えず貴重な交流の場となりました。   次回の学生向けセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」は1月31日(木)に開催予定です。みなさんの参加をお待ちしております。  

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