開催日：2024年12月4日（水）14:00～17:00
イベント概要
| 開催日時 | 2024年12月4日（水）14:00～17:00 |
| 場所 | 大阪教育大学 天王寺キャンパス みらい教育共創館 〒543-0054 大阪市天王寺区南河堀町4-88 https://mirai.osaka-kyoiku.ac.jp/access/ |
| 費用 | 無料 |
| 共催 | 産総研AI技術コンソーシアム（AITeC）・大阪教育大学 |
◆概要
《第一部》
大学や研究機関、また企業の皆様に、機械学習、ベイジアンネットワークなどのご利用事例および論文や実業務でご活用いただけるポイントなどをご紹介します。
《第二部》
要因間の相関関係や依存関係を可視化した、共起ネットワークとベイジアンネットワークの可視化結果を読み解くワークを行います。
《第三部》
クイックに現場の要因を適切に把握し、因果的関係を定量的に明らかにするための因果的モデリングの考え方や事例をご紹介します。
◆プログラム詳細
13:30 開場
14:00 【第一部】データサイエンスで使えるアルゴリズムと活用のコツ
【株式会社NTTデータ数理システム 武藤 雅基】
ツール：Alkano、BayoLinkS、Text Mining Studio
14:30 【第二部】《ワーク：相関分析と要因分析》
共起ネットワークとベイジアンネットワークの違いを読み解く
【株式会社NTTデータ数理システム 岩本 圭介】
ツール：Alkano、BayoLinkS、Text Mining Studio
15:00 休憩・質疑応答
15:15 【第三部】
教育現場の潜在ニーズや暗黙知のベイジアンネットワークによる因果的モデリング
【大阪教育大学 特任准教授 安松 健】
16:15 【第四部】
質疑応答・交流会
17:00 閉会
◆各講演概要
【第一部】データサイエンスで使えるアルゴリズムと活用のコツ
様々な機械学習アルゴリズム、テキストデータからの知識発掘に役立つテキストマイニング、そしてグラフィカルに要因分析が行えるベイジアンネットワークの手法を、昨今の生成系AIの活用のヒントや、論文や授業などでもご活用いただける事例を交えてご紹介いたします。
【第二部】《ワーク：相関分析と要因分析》
共起ネットワークとベイジアンネットワークの違いを読み解く
要因間の相関関係や依存関係を可視化することは、物事の複雑な関係を把握するうえで大きな助けになります。第二部では、分析結果を読み解くワークを通じて、相関関係をとらえることで理解できること、加えてベイジアンネットワークによる要因分析の効果を体験します。
【第三部】教育現場の潜在ニーズや暗黙知のベイジアンネットワークによる因果的モデリング
教育現場には、教員が自身では気づいていない「暗黙知」や、学習者自身も理解・意識できていない「潜在ニーズ」「学習課題」が数多く存在します。
教育の質の向上のためにも、また、教育DXを推進していくためにも、現場の要因を適切に把握して、因果的関係を定量的に明らかにしていくことは必要不可欠です。
本講演では、人間の活動をモデリングする際に有用なベイジアンネットワークの特徴を紹介した上で、教育現場の問題解決のための因果的モデリングを紹介します。
◆講演者
・株式会社 NTTデータ数理システム 主任研究員 武藤 雅基
・株式会社 NTTデータ数理システム 主幹研究員 岩本 圭介
AITeC運営委員
・大阪教育大学 特任准教授/株式会社エボルブ Chief Assemblage Officer 安松 健
AITeC運営委員、日本創造学会理事
2001年大手金融機関に入社し、顧客行動の調査・分析を担当。
その後、人材開発事業会社にて、マーケティング、財務などの
問題解決型研修の企画・運営、ビジネスリーダーの能力開発に従事。
現在は、調査分析からコンセプトデザインまでを担当し、
新商品サービス/新規事業開発、AI開発、業務改革などの
創造的協働プロジェクトをファシリテート。
2020年7月より大阪教育大学 特任准教授。
過去のインタビュー記事、授業風景はこちらからご覧いただけます。
株式会社NTTデータ数理システムでのインタビュー記事
（株式会社NTTデータ数理システム社のwebサイトへ移行します）
https://www.msiism.jp/article/ogis-behavior-observation.html
データサイエンス授業風景
（大阪教育大学付属高等学校池田校舎のwebサイトへ移行します）
https://f.osaka-kyoiku.ac.jp/ikeda-h/subject/2023-ds-former/
