新入生のための データサイエンス入門

デジタル社会が進み、文系の学生にも必要とされるデータサイエンス・AI の技術と利活用を身近な事例により述べる。
Excel による体験、データを処理・分析し、可視化する方法、またデータ・AI 活用の留意点について学ぶ。
part 1 導 入

1. コンピュータでデータを作る
2. 社会の変化とデータサイエンスをみる
3. 企業におけるデータの利活用を知る

part 2 AI 入門

4. 人工知能と機械学習を知る
5. コンピュータからおすすめ情報が出る
6. 情報を可視化する

part 3 データリテラシー

7. データを読み取る
8. データを説明する
9. データを処理する

part 4 データ・AI の利活用

10. 企業にける情報システムや AI の活用を知る
11. ビックデータを収集・蓄積・活用する
12. 観光をデータから見る
13. ヘルスケアをデータから見る

part 5 データサイエンスの心得

14. 情報セキュリティと AI 利活用における留意事項
15. 個人情報を保護する

『新入生のための データサイエンス入門』は、大学に入るまで数理やデータに馴染みの薄かった新入生が、社会でのデータの使われ方、データリテラシーの基礎、AI の基本的な事項を、コンピューターの基礎知識や情報セキュリティ、個人情報保護と合わせて学ぶための教科書です。著者は豊田修一と樽井勇之の 2 名で、共立出版から 2023 年 10 月 30 日に発売されました。版元の紹介文によれば、文系の学生にも必要とされるデータサイエンスと AI の技術と利活用を身近な事例で説明し、Excel による体験を通じて、データを処理、分析、可視化する方法と、データや AI を活用するときの留意点を学ぶ本です。

5 部 15 章の構成、データを作る所から個人情報の保護まで

目次は part 1 から part 5 までの 5 部に、全 15 章を収めています。導入にあたる第 1 部は、コンピューターでデータを作る章から始まり、社会の変化とデータサイエンス、企業におけるデータの利活用へと視野を広げます。第 2 部「AI 入門」は、人工知能と機械学習、コンピューターがおすすめ情報を出す仕組み、情報の可視化の 3 章です。第 3 部「データリテラシー」は、データを読み取る、説明する、処理するという 3 つの章で構成されます。第 4 部「データ・AI の利活用」は、企業の情報システムと AI の活用、ビッグデータの収集と蓄積と活用、観光をデータから見る章、ヘルスケアをデータから見る章の 4 章で、第 5 部「データサイエンスの心得」は、情報セキュリティと AI 利活用における留意事項、個人情報の保護の 2 章です。版元が公開している詳細目次では各章の末尾に参考文献が置かれ、第 6 章には Excel による可視化の節があります。はじめにの記載によれば、第 2 章、第 3 章、第 7 章から第 9 章、第 13 章、第 15 章を豊田修一が、残りの章を樽井勇之が担当しています。

リテラシーレベルの教育プログラムに準拠した内容

はじめにでは、政府が AI 戦略 2019 で「数理・データサイエンス・AI」をデジタル時代の「読み・書き・そろばん」と位置づけ、2025 年までにすべての大学生がそのリテラシーレベルを学ぶことを目標にしたことに触れたうえで、本書を数理 / データサイエンス / AI 教育プログラム (リテラシーレベル) に準拠する内容にしたと述べています。データサイエンス は統計、プログラミング、対象分野の知識を組み合わせてデータから価値を引き出す領域です。版元のページの関連情報の欄からは実習用の Excel データと正誤表を入手でき (2026 年 10 月時点)、詳細目次にも Excel データで実習できる旨の案内があります。

おすすめ情報と可視化、AI 入門の章が扱う題材の背景

第 5 章は、コンピューターからおすすめ情報が出る仕組みを扱い、第 4 章の人工知能と 機械学習 に続く章です。可視化も同じで、同じ数値でもグラフの種類や目盛りの選び方で伝わり方が変わります。版元の紹介文は、Excel による体験を通じてデータを処理、分析、可視化する方法を学ぶ本と説明しています。

文系の新入生と初年次の授業に向く理由、合わない目的

本書が想定する読者は、はじめにの言う大学に入るまで数理やデータに馴染みの薄かった新入生と、版元の紹介文が挙げる文系の学生です。第 4 部には観光とヘルスケアをデータから見る章があります。一方で、目次にプログラミング言語を題にした章はありません。