総務省統計局の「社会人のためのデータサイエンス入門」を受講して思ったこと【感想】【Week1】
こんにちは、水無瀬あずさです。
前回の記事を書いてから、実家のことなどを考えては地味に落ち込んだりしていたのですが、ようやく何となく復活しました。こればっかりはもうどうしようもないんですが、気持ちだけはなかなかね。
さて、副業Webライターの仕事がバタついていたのですが、ようやくペースをつかめるようになって落ち着いてきました。もともとせっかちな性格なので、作業が詰まってくるとだんだんテンパってきてしまいます。もっと大人の余裕を持ちたいものです。
さて今日わたくし、総務省統計局が開講しているオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」のWeek1というものを受講しました。別に会社から受けろとか言われたわけではなくて、個人的興味ってやつです。ド文系でデータサイエンスも統計学も知見などまったくない私ですが、受講してみて勉強になったことが多く、受けてよかったと思いました。ライターとしていろいろなジャンルの記事を書いてきましたが、一次ソースとして省庁の統計データを参照する機会はかなり多いので、今後の副業で大いに役立ちそうです。
新型コロナ禍では、テレビやネットの情報に踊らされた結果、さまざまなところでパニックが起こりましたよね。情報って今や私たちの生活に欠かせないものだけど、間違った情報に踊らされることでさらなる混乱を招き、それはやがて大きなパニックとなって自分たちに跳ね返ってくるかもしれないんです。それってすごくこわいこと。だからこそ私たちは、一人一人が情報を正しく読み取り、そして分析できる力を身に付けなければならないと考えます。それこそがデータサイエンスです。
ということで今回は、「社会人のためのデータサイエンス入門」について感じたことなどをまとめてみたいと思います。みんな、私と一緒にデータサイエンスを学んで情報強者になろうぜ！（謎の誘い文句）
社会人のためのデータサイエンス入門
先月だったかにFacebookを見ていたら、たまたま広告で総務省統計局のお知らせを見つけました。データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」。
Webライターの仕事でよく政府や省庁の記事を引用しているので、その関連として広告が出てきたのかなと思います。ああこわい、私の検索傾向がきっちりと読まれている証拠ですね。ちなみにライター関連のせいで最近やたらと出てくる広告は、レバテックとUdemyとCodecademyとShopifyです。もうええがなってなるやつ。
データサイエンスってたまに聞くけどよくわからんないなと思っていたのですが、無料で何やら講座を受けれるらしい。総務省統計局が開講する講座ってことで、ちょっと面白そうかも。オンラインだし無料だしってことで、受講予約をしたわけです。なお、gaccoはドコモのeラーニングサービスらしいです。ガッコーですかね、読み方。
4週間にわたって行われる本講座、13日にWeek1が解禁されました。Week1のテーマは「統計データの活用」。6つの動画に分かれていて、1本は15分程度です。大学教授の先生が一人ずつ話をしてくれるというものになっています。全部見終わったら、テストもありましたよ。地味に難しかった･･･！
統計データを用いた分析事例を知り、統計リテラシーを学ぶ
・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由
・統計データからわかること①
・統計データからわかること②
・統計データからわかること③
・統計リテラシーの重要性
・統計を利用する際の注意点
Week1で学んだことと感想
興味のある方は実際に受講していただくとして、個人的に興味深かったこと、印象に残ったことなどをまとめてみます。
データサイエンスを学ぶ理由
まず最初に「大人がデータサイエンスを学ぶべき理由」として、慶應義塾大学の安宅和人教授から全体のオリエンテーション的なお話を聞きました。
世界のエンジニアが注目するSpaceXやテスラ、NASAやGAFAMなどの企業では、採用の条件にデータサイエンスを入れている。これからの時代、世界の覇権を握るのはデータプロフェッショナルである。データ×AIはすでに来ている未来であり、我々は情報を識別・予測・実行することであらゆる産業を自動化していける。よく「AI VS 人間」という対立構造が話題になるが、これは見当違いであり、正しくは「自分の経験からのみ学んでいる人 VS データやAIのような力を使いこなせる人」の対立が生まれるだろう。ソフトとハードを切り分けて考える時代は終わり、今は融合の時代である。社会を生き抜く基礎教養として、データサイエンスが追加されるはずだ。これからあらゆる分野で指数関数変化が生まれるが、我々の歴史においてこういった変化は幾度となくあったので、それほど恐れることはない。データAI化する社会の変化を、みんなで楽しもう。
興味深かったのは、「ここ数年はデータAIのすさまじい変革が起こるだろう、今まさにとても面白い時代が来ているんですよ！」って話されているシーンでした。技術革新は日々進んでいるけれど、まさに今、まれに見るほどの超スピードでいろいろなことが変化しているんだということを実感しましたね。私たち、すごい時代を生きているんです。ありがたや。
「AIと人間が対立構造じゃない」というのも、そうだよねと納得のお話でした。ChatGPTをはじめ、BingやらBardやら、生成系AIの覇権争いが続き、「仕事をAIに奪われる！？」っていう話はnoteなどでもよく見られますが、もはやそういうことじゃないんじゃないのって話ですね。人間の制御から外れないようにAIを監視することはもちろん必要だけど、もうこれからの時代、あらゆることをAIありきで考えなきゃいけないってことで。負けるな人間って話ですね！
あと、これからの大人に必要なのは、「データサイエンス力（情報科学）＋データエンジニアリング力（コンピュータに指示できる力）＋ビジネス」なんだとも話されていました。情報を正しく受け取り、ビジネスチャンスとして次につなげていくことが必要ってことですね。実践するのは難しそうだけど、頑張ってみる価値はあるかも。データサイエンス、奥深いです。
統計データからわかること
実際の統計データをもとに、必要な結論を導き出すためのプロセスを紹介してくれるフェーズでした。国勢調査、人口推計、国内総生産（GDP）、消費者物価指数、労働力人口などが出てきました。ニュースなどを見れば結論は簡単にわかるのですが、実際にどんなデータを見ていて、どんなプロセスで結論に導くのかってことは知らなくて、「なるほど！」ってなりましたね。すっごい難しかったけど！
ここで紹介されていた統計情報って、Webライターとして記事を執筆する際にしばしば触れたことのある内容が多くて。「あ、見たことある」ってなってなんか嬉しかったです。自分も執筆の時に、ここまで掘り下げて分析出来たらカッコいいよねえ。
統計データからわかること②では、e-Statのデータをもとに、コロナ禍の外出自粛によって経済活動がどう変化したかが紹介されました。また③では、医療現場におけるレセプト（保険の請求書）を分析することで、現在社会問題化しているヤングケアラーや介護に関するデータ分析ができるという話を聞きました。どちらも身近な話題だけに興味深く、分散された情報を集約して分析することでさまざまな結果を得られることを学びました。
統計リテラシーが大切
統計リテラシーとは、統計を使うためのイロハ＝基本的なこと。つまり、適切な情報を探せて、適切な手法を選べて、適切な結論を導き出せること。さまざまな統計情報の中から、自分の知りたい情報を得るためにはどんな情報が必要で、どう読み解くか、そういうことを適切に取捨選択して結論まで持っていけるかが大切だねっていうお話でした。
統計からさまざまな情報は分かるけれど、残念ながら統計だけで世の中のすべての事象を読み解くことはできません。だから結論は、自分が集めた情報などをもとに独自に導き出さなければならなくて、統計と考察どっちも必要なんだということを改めて感じました。自分の頭で思考することが大事なんだよな。
ライターには統計リテラシーが必要
Webライターの仕事を始めて一年半、いろいろなジャンルの執筆をしてきましたが、政府の統計情報をもとにしたビジネス系記事は価値が高いと判断されることが多いような気がします。よく使うのは厚生労働省、経済産業省、文部科学省あたりですかね。たとえば「みらぴか」のこの記事は、文部科学省の統計データをもとに書いています。
こういう統計情報を読み解いた記事を書くとき、データサイエンスや統計リテラシーについての知見があると非常に心強いです。これからビジネス系のWebライターをやるなら、データサイエンスについての知見は必要だなと感じました。
結び
総務省統計局の「社会人のためのデータサイエンス入門」Week1を受けて感じたこと、記憶に残ったことなどをまとめてみました。講座はあと3回あるようなので、よく分からないなりに知見を広げて、副業Webライターのお仕事に行かせて行けたらいいと思います。この記事で興味を持って受講した方がもしいたら、感想など教えてくださいね。それにしても、知らないことを学ぶっていくつになっても面白いです。新しい世界の扉を開くように、私も次のステップへ進めるといいなあ。
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