AI データサイエンスリテラシー入門(エーアイデータサイエンスリテラシーニュウモン)

政府による AI 戦略 2019 において、文系・理系を問わず全ての大学・高専生が、初級レベルの「数理・データサイエンス・ AI 」を習得することが目標として掲げられました。そして、モデルカリキュラムが策定され、「数理・データサイエンス・ AI 教育プログラム認定制度」も創設されました。本書は、数理・データサイエンス・ AI 教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠し、「導入:社会におけるデータ・ AI 利活用」、「基礎:データリテラシー」、「心得:データ・ AI 利活用における留意事項」を体系的に学習する入門書です。第 2 章において、 Excel の基本的操作方法を学習しながら実データを用いた実践的な演習を行い、データリテラシーである「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を体験できる構成となっているのが本書の特徴です。半期 1 コマの授業に対応し、コンピュータリテラシーの Excel の授業の一環として、「数理・データサイエンス・ AI 」のリテラシーに関する実践的な授業を実施することができます。
第 1 章 ［導入］社会におけるデータ・ AI 利活用
1-1 社会で起きている変化
1-2 社会で活用されているデータ
1-3 データ・ AI の活用領域
1-4 データ・ AI 利活用のための技術
1-5 データ・ AI 利活用の現場
1-6 データ・ AI 利活用の最新動向

第 2 章 ［基礎］データリテラシー
2-1 Excel の基本的な操作方法
2-2 時系列データの可視化
2-3 平均の算出とその可視化
2-4 標準偏差の算出とその可視化
2-5 大量のデータを扱う方法
2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図
2-7 度数分布表とヒストグラムの作成
2-8 散布図の作成と相関係数の算出
2-9 定性データの扱い方とクロス集計

第 3 章 [心得] データ・ AI 利活用における留意事項
3-1 データ・ AI を扱う上での留意事項
3-2 データを守る上での留意事項

政府の「 AI 戦略 2019 」は、文系か理系かを問わず、全ての大学・高専生が初級レベルの数理・データサイエンス・ AI を習得することを目標に掲げ、モデルカリキュラムと教育プログラムの認定制度が整備されました。 2022 年 9 月に技術評論社から刊行された本書は、この認定制度のリテラシーレベルに準拠した入門教科書です。著者は吉岡剛志氏、森倉悠介氏、小林領氏、照屋健作氏の 4 名で、カリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に対応する 3 章構成を取ります。

導入の章では社会におけるデータ・ AI 利活用を概観し、心得の章ではデータを扱う際やデータを守る上での留意事項を押さえます。本書の特徴が最も出ているのは基礎の章で、 Excel の基本操作を学びながら実データを使った演習を行い、時系列データの可視化、平均や標準偏差、箱ひげ図、ヒストグラム、散布図と相関係数、クロス集計までを手を動かして体験します。プログラミングは使わないため、数学に自信のない学生でも取り組める難易度に抑えられています。

半期 1 コマの授業に対応した分量で、コンピュータリテラシーの Excel 授業の枠内でデータサイエンス教育を実施したい大学教員には採用しやすい設計です。学生以外でも、統計の専門書に入る前に「データを読む・説明する・扱う」の 3 動作を Excel で一巡させたい社会人の独習に流用できます。