こんにちは、AI Strategy Center（AISC）の橋本です。
AISCではAI・データサイエンス領域の活性化に貢献すべく、産学連携の取り組みにも力を入れています。今日は2017年度から行っている滋賀大学データサイエンス学部での講義を紹介します。

国立大学法人 滋賀大学データサイエンス学部との関わり

一般社団法人データサイエンティスト協会での活動がご縁で、滋賀大学データサイエンス学部とは学部設立以前よりお付き合いがあり、2017年の学部設立の初年度からデータサイエンス実践論の講義を担当しています。

コロナ以降はオンライン講義ですが、データサイエンス学部がある彦根キャンパスは彦根城のお堀の風景がとても素晴らしく、毎年、散策が楽しみでした。

データサイエンス実践論：「PropTech（不動産テック）におけるAI・データサイエンス活用」

我々が講義を担当しているデータサイエンス実践論は1年生が対象です（カリキュラム）。本講義（90分×2コマ）の狙いは以下になります。

• ビジネスにおけるデータサイエンス活用事例から、データサイエンティストの職業イメージを具体化いただく

• データサイエンスを活用した部屋探しの演習※を通じて、データの力や分析の楽しさを体感いただく 　※1Room・1Kの家賃データから、滋賀大学に通うことを想定し、おすすめ物件や自分の家賃の適正評価などを行う

データサイエンスの修得には”データに触れる”のが一番との考えから、演習にこだわっています。

• 定形の演習でなく、データ駆動型PBL演習（Project Based Learning）

• 受講生が自分ごと化して取り組めるテーマの設定（来年入学予定の後輩に向けてデータサイエンスを活用しておすすめ物件を提案）

• 実際の不動産データを講義に提供

• 演習時間をできるだけ長く設定（180分のうち、140分演習）

今年度の実施報告

今年度は2024/2/3(土)の午前に講義しました。（土曜日の朝早くから参加いただいたみなさま、ありがとうございました。）
今年の特徴として、２年生以上や社会人が参加されていたこともあり、Excel以外に、Python、Rと多様な分析Toolを使いこなしていたのが印象的でした。

受講生の発表サマリ

• Team1：緯度経度から大学までの距離を算出し、物件提案に活用

• Team2：家賃×部屋面積×駅距離でクラスター分析を行い、当てはまるクラスターから物件を抽出

• Team3：重回帰分析で家賃を予測し、家賃の予実の差異からおすすめ物件を提案

約２時間ほどの演習にも関わらず、各Teamで多様な分析を使いこなしており、驚きました。
国内のAI・データサイエンス領域の活性化に向け、また来年も講義できればと思います！

謝辞

初めて講義した2017年からお世話になっている滋賀大 竹村先生、須江先生、椎名先生、姫野先生、GA technologiesのCDC（広報）、ESC（人事）のみなさん、いつも講義を一緒に担当してくれているAISC 福中さんに心よりお礼申し上げます。