NEWSお知らせ

2023/12/07

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第3～5回講座を実施しました｜データ駆動型課題解決スキルセット講座

• #共同講座
• #Society5.0
• #ベクトル
• #行列
• #データ駆動型思考
• #統計学

2023年11月16日（木）に第３回、11月22（水）に第４回、11月30日（木）に第５回の「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を実施しました。第３～５回の３回にわたり、数学基礎と統計基礎について、オンライン講義形式で学びました。 本学理学部の脇克志教授が講義を担当し、Google Colaboratoryの教材を用いて説明を受けたあと、受講者は自身のパソコンでデータを読み込み、実際に手を動かしながら学習を進めました。数学基礎では、行列の計算に苦戦する様子も見られましたが、各自で黙々と提示された課題に取り組みました。 第５回講座では、実データを用いて分析手法を学びました。脇教授から、データ分析を行う際に、データの何を見ていくか、テーマ設定が重要であるとお話があり、最初の仮説立てが課題解決の一歩であると感じました。 ３回の講座をとおし、データ分析を進めるうえで必要な数学・統計のスキルを身につけ、いよいよ第６回からはグループワークによる実践演習がスタートします。社会人と学生の混合チームをつくり、データから読み取れる情報を基に、課題設定と課題解決に向けて進めていきます。

2023/11/13

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（11/9）第2回講座を実施しました｜データ駆動型課題解決スキルセット講座

• #データ駆動型
• #共同講座
• #講座
• #Society5.0
• #生成系AI

2023年11月９日（木）、第２回の「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を実施しました。 第2回は座談会形式で、各自飲み物やお菓子を用意し、カフェにいるようなリラックスした雰囲気のなかで意見交換会が行われました。 はじめに、講師の奥野貴士教授（理）から話題提供があり、「生成系AIがもたらす変化」について、社会人・学生それぞれの目線から疑問や現状が語られました。数年後の社会における生成系AI活用の展望まで話が展開し、参加学生からは、「IT系で将来も残る職業は何か」、「死ぬまでに自分のAIを作りたい」などの発言がありました。次に、奥野教授から「データ活用による業務課題へのアプローチ」の仕方、思考プロセスの情報提供を受け、学生は、大学の講義や研究におけるデータ活用の体験談や課題について意見を出し合いました。オンライン上では、多様な職種の社会人から自身の業務内容やワークライフ、自身の体験談などをお話いただき、学生たちは、専門用語や仕事に役立つスキル等について興味津々でメモを取りながら熱心に聞いていました。 第3回以降の講座を担当する脇克志教授（理）から、データ解析の学習内容について説明があり、いよいよ次週から本格的なデータ解析スキルを学習する講座に入っていきます。 第2回講座では、これからデータ活用のスキル身につける準備として、本講座で学ぶ意義や目的を全員が認識し、一人一人が考える有意義な時間となりました。

2023/11/08

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【DSCafé】12/7（木）開催！テーマは『科学－政策インターフェース×データサイエンス』?!

• #持続可能な発展
• #生物多様性
• #生態系サービス
• #科学ー政策インターフェース

2023年12月7日開催のデータサイエンスCaféは、「持続可能な地域づくりのためのデータサイエンス ―生態系サービスの活用への挑戦ー」の演題で、中央大学理工学部のホーテス・シュテファン教授にご講演いただきます。 講演概要：持続可能な社会経済の発展には、人と生態系の相互作用に関する確実な情報が必要不可欠です。この膨大な研究課題に応えるために、リモートセンシングや市民科学など、様々な手法が使われています。データ収集やデータ解析においては、情報通信技術や人工知能を含めたデータ解析手法が重要な役割を果たしています。今回は、湿地生態系を中心に、生態系サービスの定量化に向けた取り組みやその社会的合意形成における活用について紹介します。 PDFを見る お申込み 開催日時　　　　　2023年12月7日（木）17時30分～18時30分（開場：17時15分）講演タイトル持続可能な地域づくりのためのデータサイエンス　 ―生態系サービスの活用への挑戦ー講師ホーテス・シュテファン教授（中央大学理工学部）会場対面会場：山形大学農学部3号館1階103102号室【山形大学の学生と教職員限定】オンライン：Zoom配信【どなたでも】対面会場が変更になりました（2023.12.5変更）定員対面会場：35名（先着順）／オンライン：300名迄参加費無料対象学生（高校生、大学生）、教職員、一般申込方法12月6日（水）までに申込フォームからお申し込みください注意事項・今回は、都合により対面会場のご参加は山形大学の学生と教職員限定となります。どうぞご了承ください。・会場参加は申し込み先着順となりますので、キャンセルされる場合はご連絡いただきますようお願いいたします。・当日ご都合が合わない方のために、期間限定の見逃し配信を行う予定です。ご希望の方は事前にお申し込み下さい。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail: yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい

2023/11/07

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（11/2）第1回講座を実施しました｜データ駆動型課題解決スキルセット講座

• #データ駆動型
• #共同講座
• #講座
• #Society5.0

2023年11月2日（木）、第1回の「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を実施しました。 本講座は、株式会社どうぐばことデータサイエンス教育研究推進センターが主催し、受講者がデータ活用のスキルを学び、実データを用いたデータ分析から、実社会の課題解決のための一歩を踏み出すことが大きな目標となっています。今回、社会人と学生の協働による共同講座を企画した背景には、Society5.0、データ駆動型社会に対応していくデータ活用人材を育成するうえで、企業（社会人）と大学教育が抱える悩みにアプローチする学びの場を作り、社会人と学生のコラボレーションから新しいアイデアの創発やデータ活用に興味を持つキッカケを後押ししたいという主催者の思いから実現しました。 はじめに、株式会社どうぐばこ代表取締役の小林 聖志様より、受講者に向けて熱いメッセージが語られた後、本講座を担当する講師陣が紹介され、脇克志教授（理）、石川彩香講師、奥野貴士教授（理）から、それぞれコメントをいただきました。その後、社会人8名と本学の学生6名の受講者から自己紹介と講座に参加したキッカケや目標をお話しいただきました。社会人の受講者は、IT、エンジニア関連業、経営者の方など、既にお仕事として実データを扱っている方もおり、学生にとっては社会人の話を間近で聞く良い機会となりました。受講者はこの日が初対面となり、参加学生は社会人を前に少し緊張しつつも、これからの講座への期待すること、抱負を語ってくれました。これから約3ヶ月の講座をとおして、データ活用スキルを身につけ、課題解決に向かう過程の中で、どのようなアイデアや気づきが生まれるか、今から楽しみです。

2023/11/01

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【実施報告】DSCafé「生物間の見えない関係をひもとく～微生物を中心とした生物間相互作用の解析～」10/25に開催しました

• #植物
• #DNA
• #菌根菌
• #微生物
• #生物同定
• #生物間相互作用
• #バクテリア

2023年10月25日のデータサイエンスCaféは、生物学×データサイエンスをテーマに、山形大学理学部の横山潤教授に「生物間の見えない関係をひもとく～微生物を中心とした生物間相互作用の解析～」のご講演をいただきました。 ご講演では「私たちは地球上の生物多様性の実態をよく知らない」というお話からスタートしました。実は日本の陸上植物に限っても、いまだに毎年、数種類の新種が記載されています。私たちがよく知っていると思っている”桜”であっても、2018年に新種「クマノザクラ」が記載されました。世界に目を向ければ、まだ発見されていない樹木が9000種以上もあると推測されているのだそう。微生物にともなると、”種“の実体がわかっているのは、本当にごくわずか。しかも形態が単純で、識別するのは本当に困難。では、そんな微生物をどうやって調べるのか？ご講演の前半は、DNAを使って”種”を調べる方法について、ウェット（塩基配列情報の取得方法）から、ドライ（コンピューターを使って”種”を同定する方法）まで詳しく紹介していただきました。 　後半は、植物の根に共生する菌類との関係（菌根菌ネットワーク）や土壌中に存在するバクテリアを調べる方法について、先生のご研究例として、キンランの仲間とその根に共生する菌類との関係や、農学部との共同研究である水田土壌中のバクテリアと稲や共存雑草などとの関係についてをご紹介いただきました。植物と菌、あるいはバクテリアとの間に存在する生物間相互作用が生態系の中でいかに重要か、微生物が植物の生長や競争にまで影響していることなどについて、お話いただきました。 　質疑応答時間には、会場の学生からの質問を皮切りに次々と質問攻め。オンライン参加者からもQ&Aにご質問いただくなど、大変活発な会となりました。当日の参加者は、対面会場8名、オンライン19名の合計27名。高校生から一般の方まで、日本各地から様々な方にご参加いただきました。 次回は、農学部の鶴岡キャンパスで外部講師をお招きして開催予定です。皆様のご参加をお待ちしております。

2023/10/04

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山形の大切な場所で、今、何が起こっているのか？～森林のデジタル化で見えるもの～

• #ドローン
• #森林管理
• #蔵王
• #森林生態

山形県と宮城県の県境にある蔵王連峰のアオモリトドマツ（オオシラビソ）林では、ハマキガやキクイムシによる集団枯損が発生しています。これらの昆虫の大発生の原因は未解明です。２０２３年4月に行われたデータサイエンスカフェでは、「蔵王山のアオモリトドマツのデジタル化」という演題で、農学部のロペス・ラリー教授にご講演いただき、森林の衰退や樹種構成の変化には、虫だけでなく、気候変動も影響しているとのお話がありました。ご講演後、これからの森林研究におけるデータサイエンスの可能性や、研究を通して学生に伝えたいことについて、ロペス先生にお話しを伺いました。 聞き手・奥野貴士（データサイエンス教育研究推進センター長） 山形大学 Lopez Larry教授 （農学部主担当／森林生態学） なぜ、蔵王をフィールドに選んだのか？ 以前、モンゴルで研究していたときのテーマは森林火災でした。しかし、研究を進める中で、火災よりも虫の方が、森林に与える影響が大きいことに気がつきました。火災の方がニュースになりますが、虫の食害などにより弱くなった森林は、火災と大きく関係していました 蔵王に観光で行ったときに、森林が虫害で衰退していることを知りました。シベリアでは葉を食べる虫による食害なので森林は数年たつと復活する場合もあります。蔵王についても、当初は同じように復活すると考えていたのですが、現状では、自然に回復しないことがわかりました。蔵王の森林変化は非常にダイナミック。数年にわたって解析すると、毎年の変化がとてもよくわかります。しかも、画像データにすると、ビジュアル変化が分かりやすく、山形はもちろん世界の人たちに「蔵王に何が起きているか」、理解してもらえるようになるのではないかと思いました。 “データの集め方“を変えることで、期待できること 以前から、研究でドローンは活用していましたが、当初は撮影して“見る”だけでした。しかし、2018年にやってきたイタリアからの留学生が、ドローンで撮影した画像の解析ソフトを扱うことができ、活用の幅が広がりました。また、現在はパナマ大学の学生がいるのですが、彼はコンピューターサイエンスのスペシャリスト。ディープラーニングでの解析を担当しています。私の研究室には、いろいろな国の留学生が集まってきますが、一人ひとりがさまざまなアイデア、技術、経験を持ってやってくるので、研究が飛躍的に進んでいます。 日本は68%が森林ですが、実はまだまだ謎も多いです。ドローンを活用し、森林をデジタル化することで、謎が解けると期待しています。例えば、「一つの山の森林バイオマスがどのくらいあるか」、「伐採した場合の木材の価値はどのくらいか」なども、リアルタイムで予測できるようになれば、効率的な管理ができるようになるかもしれません。山形にとって、蔵王はとても大事な場所。今後は研究を進めると同時に、ドローンを使いながら地元の小学生～高校生などの若い世代にも現状を知ってもらえるような活動もできればと考えています。私にはない発想をもっているかもしれませんし、将来は大学に入って一緒に蔵王の研究をしてくれるかもしれませんしね。 森林研究を通して、伝えたいこと 私は気候変動影響の研究も同時に進めています。天候や気温、湿度などの気象データから、何がどのように変化しているのか分析しますが、森林生態系などの「環境」がどのように変わっているのか、気象が生態系にどのような影響を与えているのかは、わかりにくいものでした。ドローンを用いて連続的に記録することで、10年後や20年後にどのような変化が起こるのか、分析できるようになると考えています。広範囲の画像データを残すことができるので、研究も大きく広がります。森林の研究を進めるにあたり、フィールドを歩いて調査することはこれまで同様に大切ですが、広い目で森林を理解するためには、ドローンなどを用いたデジタル化も大切。多層的な視野を養うことで研究が発展していくのだと思います。  

2023/10/03

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【受講生募集・学内限定】データ駆動型課題解決スキルセット講座

• #機械学習
• #データ駆動型思考
• #統計学
• #マーケティング
• #売上予測
• #データ分析
• #GoogleColaboratory

社会人と学生が協働して学ぶ「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します！ （株）どうぐばことデータサイエンス教育研究推進センター（YUDS）が協働で、企業内研修制度と学生のスキルアップ講座を融合した社会人と学生の共同講座「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します。 全10回のプログラムで構成し、オンライン形式（一部対面）で行います。前半はイントロダクションと座談会の後、基礎的な統計学・機械学習のスキルを習得します。後半は、企業から提供された実データを元に分析・可視化した上で、受講者間で議論を行いながら課題を発見し、課題解決のアイデアや新たなビジネスモデルの提案を行います。 【受講いただきたい学生さん】 ・企業との交流に興味がある方 ・データ活用の実践的なスキルを身につけたい方 ・実データを用いたデータ分析に興味がある方 【ポイント】 後半のグループワークでは、企業の実データ【デニム商品の販売データ】を利用し、課題を抽出しながら、売上予測や商品開発、課題などをグラフで可視化、提案してみましょう！ PDFを見る お申込み 開講日第1回　2023年11月2日（木）｜開講式／イントロダクション第2回　2023年11月9日（木）｜受講者と講師による座談会第3回　2023年11月16日（木）｜統計解析の基礎と演習第4回　2023年11月22日（水）｜統計解析の基礎と演習第5回　2023年11月30日（木）｜機械学習の基礎と演習第6回　2023年12月7日（木）｜実データを使ったグループワークⅠ第7回　2023年12月14日（木）｜実データを使ったグループワークⅡ第8回　2023年12月21日（木）｜中間報告会第9回　2024年1月11日（木）｜実データを使ったグループワークⅢ第10回　2024年1月18日（木）｜成果発表会／修了式時間各回　16:20～17:50講師奥野 貴士教授（理学部）脇 克志教授（理学部）ほか、YUDSセンター専任教員会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）参加費無料定員10名対象山形大学生（※文系理系問わず）【推奨】学部3～4年生、大学院生申込方法10月31日（火）までに申込フォームからお申し込みください備考・開講日程は変更となる可能性があります。・カリキュラムを修了した受講者には修了証を授与します。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail:yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい

2023/09/29

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データサイエンス座談会 番外編

• #ChatGPT
• #人工知能
• #データサイエンティスト
• #シンギュラリティ

〜座談会終了後、学生の皆さんにコメントをいただきました！～ わたしが、学生時代にやって良かったこと・身につけて良かったスキル ・様々な経験（授業、バイト、イベント参加）をしたこと・プログラミングの勉強 人間にしかできないことは“意思決定”であると今回の話を聞いて学びました。そのため、様々な経験をし、様々な人と対話をすることで、自分がやりたいことを考え、自己決定するというプロセスを、残りの学生生活も大切にしたいと感じました。（4年　秋葉さん） 新しいことに積極的に挑戦しました。 データサイエンスカフェに参加したり、サイエンスコミュニケーションの授業をうける中でScienceを大学外の人に伝えたいという思いが生まれ、友人と「サイエンスカフェ」を企画しました。反響もよく、7月に第2回のサイエンスカフェを開催します。今回の対談をうけ、どういう風に話を回していくかや、専門の話を分かりやすく、楽しく伝えるにはどうしたらよいかも考えられました。（4年　高橋さん） わたしが、これから身につけたいスキル・学んでみたいこと・チャレンジしたいこと これまで以上に、データ分析の結果を自分がどう考えるかを大切にしたいと思いました。データ単体よりも、どうしてそのようになったのかという過程に目を向けたいと思いました。（2年　齋藤さん） AI等を活用し、データや資料から自分の意見を選びとることができるスキルを身につけたい！データや統計に関する高年次の授業にとても興味がわいた。（2年　富岡さん） チャットGTPやコンピュータの知識や感情に越されないように、よく考えて、人間（自分）にしかできないアイディアを出せるようにすることにチャレンジしたいです。人間が打ち込んだデータを自分で学習する人工知能にのっとられないようにします。（1年　田茂さん） もくじ テーマ1：データサイエンティストと聞いてイメージすることは？（Vol.1へ） テーマ2：いま話題の「ChatGPT」もう使ってみましたか？（Vol.2へ） テーマ3：人工知能が人間を超える「シンギュラリティ（技術的特異点）」は来ると思いますか？（Vol.3へ） 番外編：参加学生のコメント

2023/09/29

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データサイエンス座談会 Vol.1

• #ChatGPT
• #人工知能
• #データサイエンティスト
• #シンギュラリティ

玉手学長と語り合う身近なデータサイエンス 2023年5月、玉手学長と山形大学学生5名による対談が行われました。データサイエンスに関する複数のトークテーマから、サイコロを投げて出た目のテーマについて話すという形式で、会場は終始なごやかな雰囲気。話題は、身近なデータサイエンスのことから今話題のChatGPTにまで展開していきました。 参加者 秋葉 玲奈さん（理学部4年） 高橋 雅子さん（理学部4年） 齋藤 奎舜さん（人文社会科学部2年） 富岡 智史さん（人文社会科学部2年） 田茂 柚希乃さん（人文社会科学部1年） 玉手 英利学長 進 行 奥野 貴士教授（理学部 主担当/データサイエンス教育研究推進センター長） もくじ テーマ1：データサイエンティストと聞いてイメージすることは？ テーマ2：いま話題の「ChatGPT」もう使ってみましたか？（Vol.2へ） テーマ3：人工知能が人間を超える「シンギュラリティ（技術的特異点）」は来ると思いますか？（Vol.3へ） 番外編：参加学生のコメント（番外編へ） テーマ1：データサイエンティストと聞いてイメージすることは？ ❝身近な「データサイエンス」❞ 奥野：皆さん、本日はお忙しい中お集まりいただきありがとうございます。昨年度、玉手学長にデータサイエンスの学びの大切さを学生に伝える企画にご協力いただきたいとご相談したところ、玉手学長から“学生と語る場が良いのでは”というご提案をいただいたことで、今回の企画が実現しました。今日は皆さんと身近なデータサイエンスをテーマに話していきたいと思います。では、まずは玉手学長から、ひと言お願いします。 玉手：私は理学部の教員をしていた頃からクマに関する研究をしており、そこでデータサイエンスを活用していました。例えば、私が以前に発表した論文（Uno et al.2015）を紹介すると、これまでに得られた約3000のクマの出没データを分析し、川からの距離や標高などの環境要因と出没の関係性から、その確率を調べるというものです。ちなみに私は趣味でフィギュアを集めるのが好きです。（すみっコぐらしのチョコエッグを出して）これは全部で21種類あり、コンプリートを目指しています。今日は皆さんにプレゼントします。 学生：かわいい！ありがとうございます！ 玉手：データサイエンスの手法の中に「ベイズ統計」というものがあります。このカプセルトイ、いったい何個買ったら全種類が揃うと思いますか？　メーカーはできるだけ多くを売りたいけれど21種類を等確率で混ぜてしまうと、目当てのものがすぐに手に入ってお客さんは買うのを辞めてしまいます。だから、もう少しで手が届く程度に適切な比率で種類を混ぜることで、売上を伸ばすことができるというわけです。メーカーによって混ぜ方が異なるため、私は20個ほど大人買いして、そのデータから混合比率を推定して楽しんでいます。 学生：へぇ〜、おもしろい！ 玉手：レアが出たら私にくださいね。 学生：笑！ ❝データサイエンティストってどんな人？❞ 奥野：ではさっそくサイコロを投げてテーマを決めていきましょう。最初は玉手学長、お願いします。──ひとつめのテーマは「データサイエンティストってどんな人？」です。玉手学長、いかがですか？ 玉手：私のデータサイエンティストへのイメージはふたつありますね。ひとつめは、データを構造的に活用するスキルを持ったプロフェッショナルな人物像です。このようなスキルを身につけるには、大学でプログラミングについての理解を深めることが必要不可欠です。今はAIによるプログラムの自動化が進んでいますから、さらにそこから人々が喜ぶものを導き出すための構造やアプローチについて学ぶことも必要になるでしょう。 奥野：企業には大量のデータが集まります。データサイエンティストはそれを解析し、データから導かれる結論・判断や解決策を提案したり、そのデータを企業経営の意思判断に活用することもありますね。 玉手：ですから、むしろデータをどう処理するかよりも、「データを使って何ができるか」という視点で学ぶことが大切です。学部で基礎的なスキルを身につけておけば、将来に活かすことができるでしょう。そのような意味では、大学の研究者から企業でデータを活用して社会的課題に取り組む人まで、データサイエンティストと呼ぶことができると思います。 一方でふたつめのイメージは、必ずしもプロのレベルまではいかないものです。例えば、私は自身のクマの研究でデータサイエンスを意識せず進めていましたが、それが結果的にデータサイエンスの手法になっていた。そのようなレベルであっても良いと思います。 奥野：私は純粋に「データサイエンティストはすごい人」というイメージがありますね。データサイエンティストは膨大なデータを整理・分析するだけでなく、集めたデータから立てた仮説の立証・評価を繰り返し、より良い結果のための施策を出します。ITの知識だけでなく、あらゆる業界の専門的知識とデータを融合し課題解決に導く、とても魅力的な仕事です。データの量や質がそれほど多くなく複雑でなくても、データを扱い、何かを表現することもデータサイエンティストと言えるでしょう。そうなると、データサイエンティストという存在は私たちの多くに当てはまるのかもしれません。そしてそれは、社会にとって必要なスキルでもあります。 玉手：データサイエンティストにはさまざまなレベルがあります。山形大学のデータサイエンス教育はリテラシーレベルからより高度なスキルの取得まで段階的なアプローチを取っています。自分自身がどこまで進みたいか目標を見極めながら、学び進めていくことができます。 秋葉：データサイエンティストのスキルや思考は誰でも持てるものなんでしょうか？ 奥野：誰もがデータサイエンティストになれるでしょう。でも、データサイエンティストひとりだけでは仕事を完結することはできません。データを収集する人のほか、その目的や必要性を理解してデータサイエンティストとコミュニケーションができる人材も必要不可欠です。 高橋：文系と理系とでは、どちらで活躍しやすいですか？ 玉手：データサイエンティストが活躍する環境は、文系や理系に限定されることなく、どこにでもあります。データを活用して問題を解決することは、どんな業界や組織でも重要な役割を果たすからです。 ❝大切なのは、それをどう使うかを考えること❞ 玉手：山形大学の卒業生の中には、行政に就職する人も多いですよね。行政は施策の効果判断や検証にデータサイエンスやAIを活用しています。自分と違うもの、関係ないものだとは捉えず、自分もそれになりうるものだと考えていきたいですね。 奥野：皆さんは、玉手学長の話を聞く前と後で、データサイエンティストのイメージは変わりましたか？ 富岡：データサイエンティストは、資料やグラフを読み取り、その傾向から提案をする職業だと考えていました。話を聞いて、データサイエンティストはあらゆる場所で必要とされる力であり存在なんだなと思いました。 秋葉：データサイエンティストと一言で言っても、かなり幅が広いんですね。今、IT技術の発展で情報やデータが大量にある中で、そのデータの分析方法や提案を考えるという力がこれから必要になると感じました。 玉手：そうですね。データを活用するためには、それを分析するだけでなく、どう活用するかという考え方が大事です。 秋葉：以前授業で取り組んだときに、分析方法が違うだけで答えがまったく別なものになりました。そのときに、分析の方法をしっかりと考えることが大事だと感じました。 玉手：私は自分で研究していたときに一番難しいと感じたのが、データ解析の自動化が進む中での結果の解釈や、追求すべき結果の選択でした。データサイエンスとは、誰かの情報収集や分析の結果でもあります。ですから、判断に正当性を持たせるためには、その答えが導かれたプロセスや背景も知っていた方が良いでしょう。 奥野：データサイエンスティストだけで、かなり話題が広がりましたね。では、次のテーマに移りましょう。（→Vol.2へつづく） 【引用文献】Uno R., Doko T., Ohnishi N.,Tamate H.B.(2015) Mammal Study 40(4):231-244 https://doi.org/10.3106/041.040.0404

2023/09/29

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データサイエンス座談会 Vol.2

• #シンギュラリティ
• #ChatGPT
• #人工知能
• #データサイエンティスト

テーマ2：いま話題の「ChatGPT」もう使ってみましたか？ ❝ChatGPTってどんなもの？❞ 奥野：さて、次のテーマは（学生がサイコロをふり）──。今話題のChatGPTですね。 玉手：皆さんと話してみたかったテーマのひとつです。 奥野：それは楽しみですね。では、この中でChatGPTを使ったことがある人はどんな風に使っていますか？使ったことがない人は、どんなイメージを持っていますか？ 田茂：私はまだ使ったことがないのですが、ChatGPTにキーワードを入れて指示し、小説を作ってもらうテレビ番組が印象に残っています。人間だけが感情を使って思考しているのかなと思っていましたが、AIも感情のようなものを使って書いてくるのがおもしろいなと思いました。 玉手：単純に答えが返ってくるのではなくて、読んでる人の感情が動かされるからすごいですよね。 奥野：人の感情というのは「良い」とか「悪い」ということですよね。ChatGPTを始めとする生成型のAIツールは、その感情をスコアで表して、スコアがひとりで歩けるように勉強させています。一番最初にそのスコアを人間が付け、今度はそのスコア付けをするプログラムをつくります。そうすると、そのプログラムが自動でスコア付けを繰り返し、莫大な量のデータを蓄積します。そしてそこから導き出された言葉を人が読むと「いいね」と感じる。そんな世界です。富岡君はどうですか？ 富岡：僕はChatGPTがニュースで大々的に取り上げられるまでは、企業サイトによくある質問ページのチャットAIのようなイメージを持っていました。質問を入力してもなんだかちょっとズレた回答が返ってくるような。でも小説を書いたり会話をしたりできるのは大きな進歩ですね。 玉手：今まで未来だったイメージがすぐそばにありますよね。齋藤君は？ 齋藤：自分が見たのはオモシロツールとしての使い方です。突飛な質問をして、何かおもしろい答えが返ってきたり、自分には彼女ができますか？と質問して、できませんという回答をSNSで自虐ネタとして投稿したり。 玉手：実用的でなくても、感情が豊かになるおもちゃのような一面もありますね。 奥野：使ったことがある人はどうですか？ ❝ChatGPT、どんなふうに使ってる？❞ 高橋：私はちょうど昨日初めてChatGPTを使って感動したんです。友人と一緒に、高校生の探求学習のサポートをしていたのですが、高校生たちは自分が何に興味があるか、何を調べたらいいかがわからなくて困っていたんです。そこでChatGPTを使ってみることにしました。 玉手：探求学習ですか。どんなふうに使ってみたんですか？ 高橋：まずはChatGPTに「言語の探求について考えています。おすすめはありますか？」と聞いてみました。すると「言語の中でもどんな言語が良いですか？」「文法と文法的なものだと何が良いですか？」など、どんどん質問が出てきて。答えていくと、ChatGPTがどんどん話題を膨らませていきました。そのときに「AIって人間よりもスゴイのでは？」と感じましたね。皆さんはどんなふうに使っていますか？ 秋葉：私はChatGPTに人工知能に関するおもしろい論文はあるかを聞いてみたところ、10選ほど紹介してくれました。あとは就活の自己分析をするのにも使えましたね。 奥野：私は企画を考えるとき、まとまった草案をもとに自分の考えにない視点を加味して、思考を整理するのに使っています。玉手学長はどうですか？ 玉手：私はChatGPTがレポートの課題をどこまで自動的に書けるのかが気になり、実際に試してみたことがあります。自分が受け持つ基盤共通教育と、さらに理学部の3年生の授業で同じように試してみました。結果は、基盤共通教育の一般的な話題ではほぼ正解、一方で3年の専門知識になるとまだまだ間違いが多くありました。でも、いずれは後者の知識レベルにも追いつくでしょう。 秋葉：挨拶文や講演文の作成にも使えると聞いたことがあります。玉手学長は人前でお話をする機会が多いかと思いますが、ご自身の講演や挨拶の際にChatGPTは活用されていますか？ 玉手：そうですね、使うこともあります。ただ、これからますます多くの人々に対してメッセージを発信する機会が増える中では、自分自身の明確な言葉を伝える必要があり、ありきたりなことはAIが言ってくれます。だからこそ自分自身のメッセージは何かを確かめるためにChatGPTを使えますね。これは本質的なテーマなのではないでしょうか。 秋葉：確かにその通りですね。 ❝データが財産になる時代、注意すべきこと❞ 奥野：今、技術が急速に発達し、産業が大転換するほどのことが起こっています。確実に世の中は変わっていく。少しだけでもその世界の流れに興味を向けてみてもよいかもしれません。ChatGPTを使うときの注意点を山形大学のホームページに載せています。新しく生み出される技術をどんなふうに使っていくとよいのか、ぜひ考えてみてください。 高橋：ChatGPTを使うときの注意点は、なにかありますか？ 玉手：これからはデータ自体が本当の価値となる時代です。個人のデータは自分自身の財産です。今、大手企業がこぞって生成型のAIツールを一般公開し、多くの人に無料で使わせているのはなぜでしょう。それは実は、個人が持っている貴重なデータを収集しているからです。だから今、企業機密データや個人情報はChatGPTに出してはいけないという規制がかかっています。皆さんもChatGPTを使うときは、自分の貴重なデータが吸い取られないように注意しなければなりません。固有名詞や自分の名前は入れないようにしましょう。自分たちのためにデータをどのように使っていくかを考えることも、データサイエンティストの役目でしょう。 高橋：なるほど。自分の名前や友人や家族の個人情報を入れないように気をつけます。 奥野：ChatGPTは、人間の言語をモデル化した「言語モデル」であり、人間と同じような思考や意識を持っているわけではないということを理解した上で、使い方を考えることが大事です。こんなふうに使えるのでは？どんなところで使えるのか？ といった意識が出てくるとおもしろいですね。 （→Vol.3へつづく） もくじ テーマ1：データサイエンティストと聞いてイメージすることは？（Vol.1へ） テーマ2：いま話題の「ChatGPT」もう使ってみましたか？ テーマ3：人工知能が人間を超える「シンギュラリティ（技術的特異点）」は来ると思いますか？（Vol.3へ） 番外編：参加学生のコメント（番外編へ）