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2026/10/29

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JUHYOプログラム「AI伴走-クマを調べる-」最終回・成果発表会を開催

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10月9日（金）、JUHYOプログラム「AI伴走-クマを調べる-」の最終回として、学生による成果発表会を開催しました。 本プログラムでは、身近な社会課題であるクマの出没問題をテーマに、学生がデータサイエンスや生成AIを活用しながら、主体的な探究活動に取り組んできました。 成果発表会では、3名の学生がそれぞれの視点からクマの出没データを分析・可視化した成果を発表し、講師との質疑応答や意見交換を行いました。 学生による成果発表 ① クマの目撃地点を地図上に可視化 鈴木さんは、クマの目撃地点を地図上に表示し、出没状況を視覚的に把握することに取り組みました。 Google ColabやGoogle Drive、生成AIのGeminiを活用し、CSVデータの読み込みや地図上へのプロットに必要なプログラムを作成しました。 初めて使用するツールに戸惑いながらも、生成AIを活用してコードを作成・修正し、データの可視化を進めました。一方、背景地図が正常に表示されないエラーが発生するなど、技術的な課題にも直面しました。 質疑応答では、講師から地図ライブラリの仕様やGoogleマップを活用する別の方法について助言があり、学生からは「Googleマップにデータを移行できることを知らなかったので、試してみたい」と、今後の取組への意欲が示されました。 ② クマの出没と市街地の環境との関係を探る 日下部さんは、2025年にクマの出没に関するニュースを多く目にしたことをきっかけに、山形市における出没状況の変化に着目しました。 年度ごとの出没地点を地図上で比較したところ、2025年は市街地の広い範囲で目撃されている様子が確認できました。 さらに、クマが食べ物を求めて市街地に現れる可能性を考え、民家の柿の木や家庭菜園、集合住宅のごみ集積所などに着目。Google Earthやストリートビューを用いて491地点を一つひとつ調査し、地図上に可視化しました。 その結果、地域によって住宅環境や樹木の分布に違いがあることや、特定の道路沿いに柿の木が多い傾向などが見えてきました。 また、気象庁の風向・風速データとクマの出没地点を重ね合わせ、食べ物のにおいが風によって運ばれ、クマの行動に影響している可能性についても考察しました。 分析にはChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用しました。 講師からは、クマの出没回数と周辺環境との関係を回帰分析などの統計的手法で検証する方法や、人口密度、河川、山林などの地理的条件を組み合わせた分析について助言があり、今後の発展につながる意見交換が行われました。 ③ クマの出没と河川・森林との関係を分析 佐伯さんは、過去と現在のクマの出没状況を比較し、住宅地への出没と地理的条件との関係を探りました。 先行研究を参考に、河川や森林とクマの目撃地点との位置関係に着目。Pythonの地図可視化ライブラリ「Folium」などを活用し、平成30年から令和7年までの出没データを地図上に重ね合わせて分析しました。 分析では、河川に近い場所で目撃が集中する傾向や、森林から離れた住宅地でもクマが目撃されている状況を確認しました。こうした結果から、河川がクマの移動経路となっている可能性について考察しました。 また、生成AIのGeminiをプログラミングや分析方針の検討、発表資料の作成を支援する「共同研究者」として活用しました。 取組の過程では、文字化けへの対応や地理情報データの構造の理解、オープンデータと実際の地理的状況との違いなど、さまざまな課題に直面しました。 質疑応答では、クマの目撃件数は人がクマを発見した回数であり、人口密度や人の活動範囲によっても左右されることが指摘され、データの解釈における新たな視点が共有されました。 データ分析の先にある社会課題を考える 3名の発表後には、講師と学生による活発な意見交換が行われました。 脇教授からは、データを収集・可視化すること自体を目的とするのではなく、「何のために分析するのか」「その成果を社会でどのように役立てるのか」を考えることの重要性が伝えられました。今回のクマの出没問題についても、出没状況を明らかにするだけでなく、クマと人間の共生や被害防止にどうつなげていくのかという、社会的な視点を持つことの大切さが示されました。 また、浅井講師からは、急速に進化する生成AIを積極的に活用することの重要性とともに、人と人が直接対話し、考えや経験を共有する場の価値についてもお話がありました。 参加学生からは、「研究の進め方を学ぶきっかけになった」「仲間と協力しながら課題を探究できたことが良い経験になった」といった感想が寄せられました。 本プログラムでは、完成度の高い研究成果を求めるのではなく、学生が自らの興味や疑問を出発点に、自由な発想で試行錯誤することを大切にしています。 当センターでは、今後も学生が卒業研究などの本格的な研究活動に取り組む前段階として、気軽に探究や実践に挑戦できる機会を提供し、主体的な学びを支援していきたいと考えています。

2026/04/08

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【JUHYOプログラム2026】山形の魅力を形にする、超・実践型商品開発プロジェクト【参加者募集】

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データ分析を通した販売戦略立案により 売れる商品を作りませんか キミのアイデアが売り場に並ぶ 山形の魅力を形にする、超・実践型商品開発プロジェクトが始動します。 データ分析からPR、そして実際の販売まで。教科書には載っていない「リアルなビジネス」を体感する学生参加者を募集します。 ※本プロジェクトは山形大学校友会支援事業です。 実施期間　　　　　2026年6月～11月（予定）日程月1回（木曜 18:00～20:00）※計5回予定場所山形大学基盤教育３号館　共創アトリエBエントリー期間2026年5月31日（日）まで応募対象山形大学学生（学年不問）※1・2年生と3年生以上で開発商品が異なります応募方法チラシのQRコードまたはリンク先からお申し込みくださいプログラム内容【プロジェクトの注目ポイント】・本気の商品化！：開発した商品は、実際に「ヤマザワ」で販売が決定・販売戦略の立案：POSデータを基に戦略を自分たちで考える・業界の裏側に潜入：全国の食品企業が集まる展示会に参加・企業との交流・山形を再発見：特産の果物を使って魅力を全国へ発信・就活にも役立つ：実践経験＋企業の話を聞ける主催山形大学データサイエンス教育研究推進センター連携企業株式会社ヤマザワ・国分東北株式会社協力／プロジェクト運営株式会社縁と縁（大﨑 雄哉 氏）

2026/01/14

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【JUHYOプログラム2025】【受講者募集】Paizaラーニングでプログラミングを学ぶ｜2026年2月プレ開催

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文系学生・未経験者歓迎！ゼロからプログラミングを学ぶチャンスです！ 「paizaラーニング」を使ったプログラミング学習 オンライン学習サービス「paizaラーニング」を活用し、プログラミングの基礎から実践的な内容まで、参加者の学びたいスキルやレベルに応じて取り組みます paizaラーニングは、プログラミング初心者から中級者向けのオンライン学習プラットフォームで、短時間の動画を通じてプログラミングスキルを習得できるサービスです。 本プログラムは、堅苦しい講義形式ではなく、「わからないところをその場で質問できる」「周囲の学生と相談しながら進められる」「教える側・学ぶ側の双方に学びがある」そんな“ゆるやかな学習コミュニティ”です。 受講者募集PDFをみる 開催日程　　　参加者の空きコマ等の都合のつく時間　夕方16:30～19:00／出入り自由2026年2月　プレオープン2026年4月　開講※開催スケジュールは後ほどご案内します場所共創アトリエB（山形大学基盤教育3号館1階）※A5入口またはオンライン（Zoom）定員なし（会場最大40名）参加費無料対象山形大学生・院生申込方法開催ポスターの申込専用フォームからお申し込みください。注意事項都合により、オンライン開催になる場合があります。主催者等山形大学データサイエンス教育研究推進センター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

2026/01/14

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【JUHYOプログラム2025】【コーチ募集】Paizaラーニングでプログラミングを学ぶ｜2026年2月プレ開催

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理系学生・プログラミング経験者の方― 参加者の学習をサポートするコーチになりませんか？ 「paizaラーニング」を使ったプログラミング学習 オンライン学習サービス「paizaラーニング」を活用し、プログラミングの基礎から実践的な内容まで、参加者の学びたいスキルやレベルに応じて取り組みます paizaラーニングは、プログラミング初心者から中級者向けのオンライン学習プラットフォームで、短時間の動画を通じてプログラミングスキルを習得できるサービスです。 本プログラムは、堅苦しい講義形式ではなく、「わからないところをその場で質問できる」「周囲の学生と相談しながら進められる」「教える側・学ぶ側の双方に学びがある」そんな“ゆるやかな学習コミュニティ”です。 コーチ募集PDFをみる 開催日程　　　参加者の空きコマ等の都合のつく時間　夕方16:30～19:00／出入り自由2026年2月　プレオープン2026年4月　開講※開催スケジュールは後ほどご案内します場所共創アトリエB（山形大学基盤教育3号館1階）※A5入口またはオンライン（Zoom）定員なし（会場最大40名）参加費無料対象山形大学生・院生申込方法開催ポスターの申込専用フォームからお申し込みください。注意事項都合により、オンライン開催になる場合があります。主催者等山形大学データサイエンス教育研究推進センター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