身近な社会課題をデータサイエンスで解決!

社会課題を起点にしたAI・データ活用
データサイエンスというと、グローバルな環境変動分析や企業のマーケティング分析をイメージするかもしれません。実際には、もっと身近な社会課題への応用が広がっています。例えば、都市部では天候によってビニール傘が大量にポイ捨てされることが問題になっています。そこで、ドローンを活用して捨て置かれた傘のデータを集め、風雨による移動をAIで予測する技術を開発し、ポイ捨て防止や撤去に役立てる研究が進められています。区や市といった具体的な地域の環境問題解決に取り組むには、その地域での実際のデータの収集・分析に基づいた対策立案が欠かせないのです。
ユーザーに合わせて必要な技術を必要なだけ
社会課題解決に情報技術を活用する際には、最新技術にこだわらず、ユーザーの情報処理能力に合わせて「必要な技術を必要なだけ」用いることも重要です。その成功例に、保育実習記録のデジタル化システムがあります。
保育実習の記録は監督官庁の指示で紙媒体を使いますが、学生の振り返りや教員間での指導法の共有が難しいという問題がありました。それを解決するために、スマートフォンで記録紙を写真撮影して共有するシステムが開発されました。使い始めやすいことから狙い通りに活用されて、教育効果が格段に向上しました。この成功を契機に、学修成果の可視化システムの構築なども進行中です。
社会課題解決に欠かせない文理融合カリキュラム
データサイエンスの教育分野では、システム構築だけではなく、「データサイエンスを活用するカリキュラムの開発」も重要な研究対象です。心拍計測などのデータ収集技術とその心理学的分析を教育に活用し、文科省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」認定を取得した例があります。
ここで挙げた事例に共通するのは、理系だけではなく、文系の知見も必要なことです。文理の垣根を越えて「社会課題発見」を重視し、人と人、人と地域、人と自然の共生社会を実現するデータ活用人材の育成が求められているのです。
※夢ナビ講義は各講師の見解にもとづく講義内容としてご理解ください。
※夢ナビ講義の内容に関するお問い合わせには対応しておりません。
先生情報 / 大学情報
