放送大学「数理・データサイエンス・AI専門講座」出演の舞台裏を紹介します！
こんにちは、Advanced Innovation Strategy Center（AISC）の橋本です。
統計教育で著名な立正大学データサイエンス学部の渡辺美智子先生よりお声がけいただき、AISCのデータサイエンスチームの三田さんが放送大学の「多変量データ分析実践の基礎 第１回 重回帰分析」に出演しました 🎉🎉🎉
数理・データサイエンス・ＡＩ 専門講座 多変量データ分析実践の基礎 第１回 重回帰分析
放送日時 3/27(月) 7:30 BS231 *BS放映後も放送大学にて視聴可能
貴重な機会ですので、三田さんに出演の舞台裏について聞いてみました。
初の動画出演の感想はいかがでしたか？
ガチガチに緊張しました！撮影当日はカメラの台数やスタッフの方の人数が思っていたよりも多く、カメラに囲まれて話す状態だったのでプレッシャーが凄かったです！
また、編集のために言葉と言葉の間隔を開けて喋る必要があり普段とはテンポが違うため普通のプレゼンテーションとは違った難しさがありました。
それから、「ちょっと失敗したな〜」と思っていることの一つはカメラへの目線です。一度最初から最後まで通しで撮り終わった後に目線がちゃんとカメラに向けられていなかったことに気づいたのですが、撮影時間が意外と押してしまっており、撮りなおすことはできませんでした…。反省点と学びが多かったです。
編集や目線など通常のプレゼンテーションとはまた勝手が違うのですね。
出演されたテーマをお知らせください
テーマは「重回帰分析」です。授業は
(1) 重回帰分析の説明
(2) 分析の演習
(3) 企業での応用事例
の3つのパートに分かれており、僕は(3)の応用事例のパートにてRENOSYが提供しているAI査定の機能を開発した際の苦労した点や工夫した点などについてお話しました。
開発時の苦労や工夫にとても関心が湧きますね。
出演に際し工夫された点があればお知らせください
技術的に難しい内容はできるかぎり避けたり用語の説明を入れるようにして、データサイエンスの初学者の方にもわかりやすくなるよう意識しました。
話の構成も、当初は「こんな課題がありました → こう対処しました → こういう結果になりました」という課題解決の流れを中心においたものにしようかとも考えていたのですが、より分かりやすくするために自分が仕事をしていたときの時系列順に寄せていきました。
初学者でもわかりやすそうな雰囲気が伝わりました。
（ここだけの話）大変だったことなどありましたか？
不慣れなことだらけで大変なことはいろいろありましたが、一番大変だったのは本番撮影の1分前に内容に関する大きめの修正要望を受けたことです。
その場で急いでプレゼンの構成を再検討して話すことを考えていきました。普段は準備しておかないと話せないアドリブに弱い人間なのですごくドキドキしながら話しました。
色々事情があったのでしょうが、それは大変でしたね・・・
私もアドリブに弱いので気持ちはよくわかります。
最後に視聴者に向けて一言お願いします。
この授業では各回で
(1) 理論の基礎
(2) どう実践したらいいのか
(3) 企業ではどう活用されているのか
をざっくりと学ぶことができて、実際にデータ分析をしてみたい方が入門するにはぴったりの授業だと思います。
実務でデータ分析をしようとすると、データの量や質の問題やビジネス的な都合による制約など、いろいろな課題と向き合う必要があります。私が出演した回でもそういった課題にどう対処していったかを述べていますが、こうしたビジネス応用も含めて話している授業はやや珍しい部類なのではないかと思います。
データ分析を実践したい方にはこの授業をぜひ最後までご覧いただき、ご自身のお仕事にもお役立ていただければと思います。
数理・データサイエンス・ＡＩ 専門講座 多変量データ分析実践の基礎 第１回 重回帰分析
放送日時 3/27(月) 7:30 BS231 *BS放映後も放送大学にて視聴可能
初の動画出演、本当にお疲れさまでした。関係者特権で私も事前に素材を見させていただきましたが、放送大学の多変量データ分析実践の基礎（全５回）、とてもわかりやすい内容でした。
ちなみに第２回 クロス集計・決定木の回では弊社がスポンサーでもある川崎フロンターレが(3) 企業の活用事例パートを担当されています。こちらも事業会社のCRM分析の事例としてとてもよい内容ですので、ぜひ、ご覧いただければと思います。
（第２回 (3) 企業の活用事例の最後に紹介されている「マルコフ連鎖を用いたセグメント遷移予測モデル」は弊社も正会員である電気通信大学 データアントレプレナーフェロープログラムの共同研究成果です。私も担当Teamのサポートをさせていただきました。）
AISCとしては国内のデータサイエンスの活性化や人材育成に少しでも貢献できればとの思いで、産学連携活動に積極参加しております。我々がお役立ちできそうなことがありましたら、お気軽にお声がけください。
*mailto: t_hashimoto@ga-tech.co.jp
最後に今回お世話になりました放送大学 石橋様、立正大学 渡辺先生、宮崎大学 藤井先生、川崎フロンターレ 黒木様・岡本様、制作会社 千代田ラフトの皆様、ならびにGA technologies 広報の清水さん、急遽ゲスト出演いただいたMtechA 藤村さん、ITANDI 細井さん、他関係者の皆様に心よりお礼申し上げます。
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