大学教育×AI学習
AIスキルを身につけるための第一歩とは

2023年4月、千葉経済大学ではAI学習の一貫としてPrediction Oneを導入いただいています。今回お話を伺った村田准教授のゼミでは、「専門性×テクノロジーの活用」として、経済学を通してAIを学び、将来的に実務で活躍するためのスキルセットの学習機会を提供しています。
なぜAIスキルを学生に身につけてもらおうと考えられたのか。千葉経済大学の取り組みについて紹介します。

千葉経済大学がAI学習にPrediction Oneを導入した理由

なぜゼミ内にAI導入を行おうと考えられましたか？

今後、経済学を学ぶ文系人材にもAIスキルが必要になってくると感じ、学生たちが実際に自分の手を動かしてAIを理解することで、将来的に社会で活躍するための一つのスキルセットになれば思い、Prediction Oneの採用を決めました。
千葉経済大学内にはIT関連のコースもあり、経済・経営や一般教養の先生の他、データサイエンティストも在籍しています。

彼らは主にPythonを活用しており、大学内のパソコンにはソフトウェアが標準装備されています。もちろんPythonなどのプログラミング言語の学修は重要だと思いますが、私が講義を通じて学生たちに伝えたいことは「技術をまずは使いこなす」ということです。技術やツールを生み出していくだけではなく、今ある技術を上手に使い、生産性向上のためには何ができるかを考えることも貴重な学びではないかと思います。

Prediction Oneを導入した決め手について教えてください

AIに興味を持った数年前からソフトウェアのリサーチをしていましたが、高価格帯のソフトウェアが多く、導入を諦めていました。
そんな中で昨年秋に訪れた「Nextech Week」というオフラインイベントでPrediction Oneの存在を知り、ソニーのデータ解析担当者が開発に携わった点や、ソニー自社開発のソフトウェアであるにも関わらず、価格帯を抑えて提供しているというお話を伺いました。
Prediction Oneは大学としても導入が行える価格帯であったことと、操作性がシンプルでAI初心者でも分かりやすい設計になっていたことが決め手となりました。

AI導入に対する学生たちの反応

導入について、学生たちの反応はどうでしたか？

私のゼミではスタート時にはまず、全ゼミ生にAIにまつわる書籍を課題図書として読んでもらうようにしています。
書籍を通じて、生徒たちにAIや生産性向上の必要性を認識してもらうことが狙いです。AIの仕組みや必要性についてある程度理解してから、実際にAIに触れるという流れでゼミを進めています。
今回はハンズオン形式でのトレーニングがセットとなったプランを選択していたため、学生たちは「やっと自分たちでデータ分析にチャレンジできる！」と貴社のデータサイエンティストによるオンライン講義をとても楽しみにしている様子でした。

学生はこれまでデータ分析の経験がないからこそ、仕組みを理解するのに時間がかかるかと思いますが、実際に手を動かして「データ分析を行う」という体験をしてほしいと考えています。私はAIを活用する上で一番重要なのは「使い方を正しく理解すること」であり、AIは便利なツールではありますが、データ分析の結果が良くも悪くもすぐに出るので、正しい使い方を学ばないと、十分な理解ができていないにも関わらず「使いこなしている感」を持ってしまうという懸念があります。
ですから、AIの仕組みがブラックボックス化しないように留意しながら学生に対してAI活用の重要性を説いていけたらと思っています。

実際にハンズオントレーニングを受けた学生の皆さんの感想はいかがでしたか？

「思ったよりも簡単で自分でも使えるかも」と感じた学生もいて、AIをより身近なものだと感じてもらえる良い機会となりました。
トレーニングはAIの基礎的な説明から始まりました。一口にAIと言っても様々なものがあり、Prediction Oneはどんなことができるのかについて詳しく教えていただきました。その後、Prediction Oneでできる二値分類・多値分類についてご説明いただき、最後に練習問題を通じて実際にAIを活用するという流れで進みました。「AUC」や「Accuracy」などの専門用語も丁寧に解説してくださり、大変助かりました。

▲ハンズオントレーニング資料（一部紹介）

また、二値分類では「マーケティング部門におけるコール施策のコンバージョン率向上を目指しROIを改善したい」というテーマで各顧客がプレミアムサービスを購入する確率を予測しました。どのようなデータがなぜ必要なのか、分析のプロセスはどうなっているのかなど、根本的な仕組みを理解できるように教えていただきました。
ハンズオントレーニングの内容やPrediction Oneの基本的な使い方については、多くの学生が理解できていたようです。

一方で、学生がAI初学者なこともあり、難しいと感じた学生もいましたが、貴社のデータサイエンティストの丁寧な進行と初学者にもイメージしやすい具体例を交えた説明などのおかげで、スムーズにトレーニングを終えることができました。

トレーニング終了後のアンケート結果（一部抜粋）

Q1. ハンズオントレーニングの内容（Prediction Oneの基本的な使い方）について、理解することはできましたか？

Q2. Prediction Oneを触る前後でAIへのイメージはどのように変わりましたか？

• ・正直なところ、今まではAIは難しいと思い込み、説明されても理解できる自信がなかったのですが、今回のセミナーを通じて思ったよりも簡単にツールを用いた分析や予測ができることを知りました。
• ・とても難しい高度なツールだと思っていましたが、ハンズオントレーニングの説明がわかりやすくて、AIをこれからもっと使っていきたいという印象を受けました。
• ・AIツールというとプログラミングなど高度な専門知識が必要だと思っていましたが、Prediction Oneは初学者でもとても使いやすく、実際に体験してみて大変楽しかったです。

Q3. これからも進歩していく技術に飲まれず活用していくには、どんな考え方やスキルが必要になると思いますか？

• ・一度の分析結果だけではなく、複数の結果を重ね合わせ結論を出すことが必要になってくると思います。
• ・AIが導き出してくれる答えが必ずしも正しいとは限らないので、データの見方や誤差などを自分で見極めるスキルが必要になると思います。
• ・「まずは使ってみる」ことが大切で、新しい技術を怖がらずに受け入れ活用していくことが大事だと考えます。

教育現場でのAI学習について

ハンズオントレーニングを終え、その後のゼミでのPrediction Oneの活用についてはどのようにイメージされていますか？

私の専門である「アジアの中の日本」というテーマで、オープンソースのデータを用いて、アジアの国々を選択して比較分析や需要予測に取り組みたいと考えています。
今まで取り組んできたテーマや経済社会的な課題に対して、AIを活用するとどのように解決することができるのか、「経済×AI」の視点で学びを深めていきたいと思っています。

学生たちは現在、アジア各国の経済について学んでいます。多角的な視点で経済を捉えられるよう、世界銀行のデータを用いてPrediction Oneで予測を行い、従来ではわからなかった各国の経済課題の発掘やマクロ経済のモデルの分析に取り組んでいく予定です。

教育現場でAIについての学習を取り入れることについてのお考えを改めて教えてください

教育を提供するからには、社会で活躍する人材や社会に求められる人材を育成したいと考えています。そのため、学生たちには未来を先取りする技術や知識であるAIリテラシーをインプットしてもらい、難しいからと拒絶せず、積極的にチャレンジしてほしいと思っています。