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大学生はAIをどう活用しているのか? 次世代人材に向けたテクノロジー教育最前線 #devsum...

大学生はAIをどう活用しているのか? 次世代人材に向けたテクノロジー教育最前線 #devsumi / 20240216

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風音屋 (Kazaneya)

February 16, 2024
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Transcript

  1. 目次 3 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  2. 目次 14 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  3. 自己紹介 16 横山 翔(@yuzutas0) • 株式会社風音屋 代表取締役 • リクルートやメルカリにてデータ活用を推進、AWSを経て、現職 •

    東京大学 経済学研究科 金融教育研究センター 特任研究員を兼任 主なコミュニティ活動 • 1,000人以上が参加するSlackコミュニティ「datatech-jp」の立ち上げ・運営 • 延べ参加者10,000人以上の勉強会「Data Engineering Study」の立ち上げ・モデレーター • Pythonのカンファレンス「PyCon JP 2017」にてベストトーク優秀賞を受賞 • Googleが認定する技術エキスパート「Google Cloud Champion Innovators」に選出 主な執筆・出版 • 内閣府「経済分析 第208号 - 景気動向分析の新たな潮流」 • 技術評論社『実践的データ基盤への処方箋』 • 技術評論社『Software Design 2020年7月号 - ログ分析特集』 • インプレスR&D『個人開発をはじめよう!』 • 風音屋『データマネジメントが30分でわかる本』
  4. 目次 19 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  5. 目次 26 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  6. 記載している所属情報は実施当時のものとなります。 授業の概要 27 内容 Python によるデータ分析の実践 実施場所 東京大学 経済学部(東京都文京区) 授業名

    渡辺努ゼミ プロアクティブラーニングセミナー(単位の出るサブゼミ) 期間 2023 年5 月 〜 2023 年 7 月 参加者 学部 3 年、4 年の学生 14 名 講師 横山翔 ゲスト NE株式会社 マーケティング統括部執行役員 三原信基 NE株式会社 データマネジメント部 熱田亮 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 カスタマーエンジニア 山田雄
  7. 週1コマ(105分)x 3ヶ月(GW明け〜テスト期間前だから正確には2ヶ月かも…)で ①②プログラミングとデータ分析を学び、③④リアルなデータを分析して成果発表する 授業のスケジュール 29 STEP 日程 教材 実施内容 ①

    初日 神戸大学 春山鉄源先生 「Pythonで学ぶ入門計量経済学」 https://py4etrics.github.io/ Python の基本的な紹介とハンズオン ② 5月 - 6月 計量経済分析(パネルデータ分析まで) ③ 6月 - 7月 ・ネクストエンジンの取引データ ・オープンデータ(例:天候データ) 実証分析 ・外部データと組み合わせた重回帰分析 ・カテゴリ別の物価指数の推移の可視化 ④ 最終日 成果発表会
  8. 目次 31 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  9. 目次 38 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  10. NE株式会社(https://ne-inc.jp/) • 複数ネットショップを管理する SaaS 型 EC Attractions「ネクストエンジン」を提供 • EC 市場

    13.2 兆円のうち、1 兆円を超える流通データを保有 • dbt によるデータモデリングや LLM によるカテゴリ判定 (風音屋TechTalk #4 や Google Cloud Day ‘23 にて発表) • 一部マスキング済みデータを授業に提供 利用データ(企業提供) 39 https://ne-inc.jp/news/article/seminar_ne_googlecloudday23_2305
  11. 独立したクラウド環境を構築。SnowflakeやBigQuery、troccoといったデータテクノロジーを活用して、 企業マスキングデータやオープンデータを統合し、Pythonの実行環境(VertexAI)にデータを連携。 データ分析環境の構築 41 BigQuery 取引データ Analytics Hub BigQuery オープンデータ

    Snowflake オープンデータ Analytics Hub Snowflake Marketplace BigQuery Snowflake trocco NE社 BQ FUN truestar社 風音屋(オープンデータ基盤) Analytics Hub 授業用のデータ分析環境 BigQuery VertexAI Workbench Cloud Logging Report XXXXXXXX XXXXXXXX XXXXXXXX XXXXXXXX データ 分析 監査ログ 監査 報告
  12. 【学習教材】 • 公開されている学習コンテンツ(必要に応じて修正提案のPull Request) • 無料で利用できるプログラム実行環境 • 授業で扱っている教科書(必要に応じて補講資料を作成) 【分析環境】 •

    民間企業で開拓してきたベストプラクティスをアカデミアに横展開 • クラウドインフラを活用し、短期間でセキュアかつ利便性の高い環境を構築 • 各社やコミュニティが普段からデータを整備しているからこそスムーズなデータ連携が実現可能 “知の高速道路” を活用する② 43
  13. 目次 45 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  14. 生産性は 26 倍? もちろん取り扱う範囲や体系的に知識を身に付けるといったゴールもあるので一概には比較できないが。 同じプログラミング未経験者で比較すると…… 46 対象者 1週間で投下する時間 期間 最終的なアウトプット

    今回の ケース 文系学生 (と呼ぶと語弊はあるが) 週1コマ(1.5h) + 宿題 3ヶ月の授業 最終日にデータ分析の結果を プレゼンテーション よくある ケース IT企業の 新卒社員 フルタイム(8h*5d=40h) + 自己学習 3ヶ月の研修 最終日に開発・分析結果を プレゼンテーション
  15. 新卒研修よりもOJTで身に付いている説 47 きちんと学ぶ人もいるが 理解が曖昧なままで 何となく過ごす人もいる スキルのある同期に ほとんど作ってもらって 何とか研修課題を突破 (自力では出来ない) 隣の席の先輩に助けてもらいながら

    徐々に手を動かせるようになっていく 書籍を読んで体系的に 理解できるようになる (研修と同じ内容) 新卒研修(3ヶ月) 1年目の現場配属&OJT(9ヶ月) 2年目の自己学習 理解度 プログラムを書く量 なんとなく分かったような、 分からないような状態 (俺たちは雰囲気で実装している)
  16. 【学習教材】 • 公開されている学習コンテンツ(必要に応じて修正提案のPull Request) • 無料で利用できるプログラム実行環境 • 授業で扱っている教科書(必要に応じて補講資料を作成) 【分析環境】 •

    民間企業で開拓してきたベストプラクティスをアカデミアに横展開 • クラウドインフラを活用し、短期間でセキュアかつ利便性の高い環境を構築 • 各社やコミュニティが普段からデータを整備しているからこそスムーズなデータ連携が実現可能 【チャットAI】 • OJT期間で隣の席に座っている先輩のように、チャットAIにPythonの書き方を教えてもらう • 講師は質問の仕方やキーワードなど「魚の釣り方」をガイドする • 質疑応答は共有ページに記録していき、学びをチームにシェアしていく “知の高速道路” を活用する③ 52
  17. 目次 54 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  18. • 計量経済学の基礎的なことから、Python でのデータ分析について実際のデータを使用して実践的な分 析をすることができ、とても良い経験になりました。なかなか思い通りに行かず苦労することが多 かったですが、最後はなんとか形になってよかったです。物価やプログラミングについてさらに知識 をつけて、もっといろいろ分析したいなと思いました。あっという間でしたが、非常に充実していた と思います。 • 実際のデータを見せていただいたことで、統計の学習という枠から抜け出してさまざまな応用方法の 想像をすることができたように思います。

    • データの結合、重回帰分析など、実践的なデータ分析の方法を体験することができた。最終的に発表 の機会を頂けたことで、学びを形にしなければというモチベーションが生まれた。 • 膨大なデータを提供くださり、それを分析するという大きな目標を目指して Python を用いる貴重な 経験ができて、大変であったが達成感を得られた。分析する技術そのものだけでなく、知りたいこと が分かるような分析方法の検討という、方針だての段階から学ぶことができて面白かった。 • パネルデータの特徴など計量経済学の授業で学んだことを Python で手を動かしながら確認すること ができました。 授業アンケート結果①(一部抜粋) 56
  19. • サブゼミの最初の方では、コーディングや統計手法を難しく感じていましたが、実際に分析を始めて みると、何をどのように分析してそこから考察する方がよっぽど難しかったです。 • データ分析のプロセスについても伺うことができ参考になりました。今学んでいる分析手法の活用先 を知ることができ、モチベーションが上がりました。 • 最終回にはマーケティングの最前線で働かれている方々の前で成果発表をして、FB をいただくことが できたことは貴重な機会だったなと感じました。

    • 実際のデータ分析の雰囲気を体験できて楽しかったです。データ量が多く分析が難しかったですが、 調べながらやれば意外とできるんだなと思いました。 • お世話になりました。私は Python による実践的な分析をするのが今回が初めてだったため、手探り の中コードを書いたり、よくわからないエラーに立ち向かったりと非常に成長できたサブゼミになり ました。ぜひ来年度もよろしくお願いいたします。 授業アンケート結果②(一部抜粋) 57
  20. 目次 60 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  21. 目次 65 • プロフィール • 本日のセッションについて • 担当した授業のご紹介 • プログラミングとデータ分析を学ぶ

    • リアルなデータを分析して成果発表する • チャットAI活用による爆速学習 • 成果発表と振り返り • インターンでの活躍 • デベロッパーの生き方と「知の空港(ターミナル)」
  22. <コンテンツ委員の打ち合わせ> • Aさん「ChatGPTすごいですね〜。」 • Bさん「そのうち新入社員が、ChatGPTでプログラミングを勉強した、と言い出したりして!」 • Cさん「GPTネイティブ!いや〜、恐ろしい!」   ゆずたそ「あーー、既にいますね。私が大学の授業でやったのがまさにそれです。」 •

    Aさん、• Bさん、• Cさん「!?」   ゆずたそ「学部4年生は3月卒業だから、次の4月には、その世代が入社してきますよ。」 • Aさん、• Bさん、• Cさん「4月!? 目の前に新時代が来ていた!?」 このセッションが企画された舞台裏 66