受講生の声 - 酒田 朋之さん
酒田 朋之さん
経済学部 経済学科 ２年(2024年度)
２年後期 データサイエンス活用２
”文系の私でも楽しく授業を受けられた！”
授業を受けてみようと思ったきっかけ、授業前に準備したこと
「データサイエンス活用２」の授業を受けようと思ったきっかけは、「DataRobot」というAIツールを自分たちで使用しながら学べるというのが魅力的だったからです。日々AIが進化していく中、AIが行う分析はどのような手順で行われているのかという知識と、自分たちで試行錯誤しながら実際にAIツールを使うという経験は社会に出るときに私の大きな武器になると思いました。
授業を受ける前は準備として「データサイエンス活用１」で使った「DataRobot」を使いこなせていなかったので、「データサイエンス活用１」の授業のレジュメを復習しました。
授業で取り組んだ課題について
「データサイエンス活用２」 ではAIツールとして、「DataRobot」を使用しました。そこで正確な予測のために必要な特徴量の取捨選択の判断や、データの品質評価や混同行列から計算する評価指標などを学びました。これらの知識を生かし、最終課題のミニプロジェクトとして週刊少年ジャンプなどの実際にある週刊誌のマンガのデータから、私たちで特徴量を作成して、アニメ化されるか否かを「DataRobot」で予測し、アニメ化したかどうかの特徴量予測ターゲットと照らし合わせて、アニメ化に重要な要素を考察しました。予測結果や考察、そこに至る過程をまとめ た発表スライドを作成し、クラス内での発表会と発表の相互評価を行いました。
授業で印象に残ったこと、苦労したこと
印象に残っているのは、授業で常にグループ単位で作業していくので、わからない点などがあってもすぐにグループの方に相談しやすい環境でした。また、グループごとに先生が１人ついて指導していただいたので、課題の疑問点やAIツールで使い方がよくわからないときでも気軽に質問できました。
努力した点は、「DataRobot」の予測結果が想像以上に予測ターゲット特徴量とずれてしまったときに、なぜ想定通りにいかなかったのかを考え、新しく仮説をたて特徴量セットを新しく作成し、「DataRobot」で予測結果を出し先ほどの予測ターゲットと比較検証する。これを何度も繰り返して、できる限り予測ターゲットに近づけていく作業です。繰り返し行うことで私自身「DataRobot」についての理解が深まり有用な特徴量が分かり、最終発表では論理的に説明することができました。
授業を通じて「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと
今回のデータから私自身で特徴量を作成し、AIツールで予測し仮説検証を行い、影響力の大きい特徴量を明確にし、それをプレゼン形式で発表するという経験は役に立つと思いました。知識で知っているだけと実際に経験したことがあるのでは、次にこのプロセスを行うときに効率に大きな差がでると思っており、特に知識が必要なAIツールを自ら考えながら使えたことは大きな経験だと考えています。したがってこの授業でこのプロセスを経験できたことは将来大きく役に立つと思いました。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
私は経済学科に所属しています。経済学ではGDPや失業率、インフレ率など様々な数値を取り扱います。これらの数値は様々な要因がかかわって変化するため予測することは困難ですが、今回の授業で学んだデータ分析の仕方や考え方を活かすことで、より正確な予測や、GDP上昇の重要な要素や今後の為替レートなどを筋道立てて説明できるようになるのではと考えています。また今回の授業での仮説検証を繰り返し、論理的に説明を行うことは、今後のゼミの少人数で学んでいく場での活動に大きく役に立つと考えています。
これから授業を受ける方へ
この授業はデータを入力する作業や、AIにデータを読み込ませる作業や仮説検証を繰り返し行うので、１つ１つ作業することが苦にならない人が向いていると思います。授業の難易度も一回聞いただけでは難しくてわからなくても、少人数グループで授業をおこなうためグループの人や先生に質問しやすい環境なので、文系の私でも楽しく授業を受けられました。データサイエンスって難しそう、と思っても身構えず、少しでもAIなどに興味があるなら受講することをお勧めします。
