2025第6回後半_実践倫理「データサイエンス」

00:42:26
https://www.youtube.com/watch?v=a07FnGwDW1I

الملخص

TLDRこの講義では、データサイエンスを用いてヘルス&フィットネスを考察し、データの利活用の重要性を強調しています。特に、体力測定やエネルギー消費のデータ分析を通じて、健康管理におけるデータの役割を説明しています。また、朝食を抜くこととBMIの関係についての研究結果を紹介し、因果関係の解釈の難しさについても触れています。データサイエンスに必要なスキルや、健康管理におけるデータの活用方法についても詳しく解説されています。

الوجبات الجاهزة

  • 📊 データサイエンスはヘルス&フィットネスに重要
  • 💡 データの利活用が現代社会で求められている
  • 🏃‍♂️ 体力測定は心拍数を用いて行われる
  • 📈 BMIは肥満度を示す指標
  • 🍽️ 朝食を抜くこととBMIの関係は複雑
  • 📚 データサイエンスに必要なスキルは多岐にわたる
  • 🔍 因果関係の解釈には注意が必要
  • 📖 推奨書籍でデータサイエンスを学べる
  • 🧠 専門知識がデータの解釈に役立つ
  • 🌍 社会的背景を考慮することが重要

الجدول الزمني

  • 00:00:00 - 00:05:00

    データサイエンスの重要性と必要なスキルについて説明。現代社会ではデータの利活用が進んでいるが、適切に扱える人材が不足しているため、大学での学びが重要である。

  • 00:05:00 - 00:10:00

    体力測定の具体例として、心拍数を用いた自転車運動のデータ収集を紹介。心拍数は運動強度に応じて変化し、個人の体力を測定する指標となる。

  • 00:10:00 - 00:15:00

    心拍数の限界値を年齢に基づいて計算し、運動時の心拍数の変化をデータとして記録することで、体力を正確に評価できることを示す。

  • 00:15:00 - 00:20:00

    運動嫌いの人々に対して、日常生活での身体活動を増やすことの重要性を強調。スポーツだけでなく、日常的な動きがエネルギー消費に寄与する。

  • 00:20:00 - 00:25:00

    基礎代謝の計算方法を紹介し、性別や年齢、体重、身長が基礎代謝に与える影響を説明。基礎代謝は個人のエネルギー消費の基盤となる。

  • 00:25:00 - 00:30:00

    活動量を測定する方法として、マポ系を用いたデータ収集を紹介。活動量のデータを基に、個人のエネルギー消費を推定する。

  • 00:30:00 - 00:35:00

    朝食を抜くこととBMIの関係についての研究結果を紹介。朝食を抜く人がBMIが高い傾向にあるが、その因果関係は単純ではない。

  • 00:35:00 - 00:42:26

    データの解釈には注意が必要であり、因果関係を正しく理解するためには専門知識が重要であることを強調。データサイエンスを学ぶことの意義を再確認。

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الخريطة الذهنية

فيديو أسئلة وأجوبة

  • データサイエンスに必要なスキルは何ですか？

    数学、統計、データ倫理、データ収集・加工・分析、PCスキル、プログラミングなどが必要です。

  • 心拍数はどのように測定されますか？

    心拍数は耳にセンサーをつけて脈波を測定することで得られます。

  • BMIとは何ですか？

    BMIは身長と体重から算出される肥満度を示す指標です。

  • 朝食を抜くと太るというのは本当ですか？

    大規模調査では、朝食を抜く人のBMIが高い傾向が見られますが、因果関係は明確ではありません。

  • データサイエンスの学びを深めるための参考書はありますか？

    はい、統計分布やデータ分析の力、心理統計、機械学習入門などの書籍が推奨されています。

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الترجمات
ja
التمرير التلقائي:
  • 00:00:00
    え、実践倫理第6回のデータサイエンス
  • 00:00:03
    話題提供になります。え、2回目の登場
  • 00:00:06
    ですが、職権高科学部の山中が、ま、
  • 00:00:09
    私たちのヘルス&フィットネをデータで
  • 00:00:11
    考えるというタイトルで、え、お話をさせ
  • 00:00:14
    ていただきます
  • 00:00:16
    。現代社会では様々なデータを利活用して
  • 00:00:20
    、ま、世の中に、ま、役立てていこうと
  • 00:00:22
    いう環境が急速に整るのは事実です。一方
  • 00:00:27
    でデータを適切に扱える人材というのは
  • 00:00:30
    世の中にまだまだ補足していまして、ま、
  • 00:00:33
    そう、そうしますと、ま、そういったこと
  • 00:00:35
    を、え、大学で学んでおくことがこ今後、
  • 00:00:38
    え、必要になってくるという風に考えた。
  • 00:00:42
    で、データサイに求められる知識技能とし
  • 00:00:45
    て、ま、数学や統計額、それから、ま、
  • 00:00:48
    データについての倫理感、それからデータ
  • 00:00:51
    の収集、集計、加工、分析、それから、ま
  • 00:00:54
    、人に見せるとこですね。こういった
  • 00:00:56
    ところPCスキルとかプログラミングも
  • 00:00:59
    含めて、え、そういったスキルも必要に
  • 00:01:01
    なりますが、もう1つ大事なのはこの扱う
  • 00:01:03
    データの分野領域そのもののやっぱりある
  • 00:01:07
    程度の基礎知識がないと、え、なかなか
  • 00:01:12
    データを利活用するという意味では難しい
  • 00:01:14
    のかなという風に思いますので、今日は、
  • 00:01:18
    え、その辺りの話をしていきたいと思い
  • 00:01:20
    ます。特に、ま、本学のデータ先行では
  • 00:01:23
    主にビジネスとかそういった部分で、え、
  • 00:01:26
    役に立つデータの話が中心ですので、
  • 00:01:29
    いやいや、いろんなところでもうデータっ
  • 00:01:31
    て使われてるんですよっていう話を今日は
  • 00:01:33
    少ししてみたいと思います。で、まずです
  • 00:01:36
    ね、体力測定ですね。ま、皆さん
  • 00:01:39
    シャトルランとか握力とかそういう
  • 00:01:41
    いろんなものを使って、ま、学校でね、
  • 00:01:43
    体力測定っていうのやってきましたが、
  • 00:01:44
    通常例えばフィットネスクラブとか行き
  • 00:01:47
    ますとですね、こういう自転車Lゴメタと
  • 00:01:50
    言って、ま、あの、車輪ついてない自転車
  • 00:01:52
    みたいなものでペダルの重さは電気的に
  • 00:01:55
    こう制御できるです。で、これをやる時に
  • 00:01:58
    、ま、心拍数と書きましたが、ま、実際に
  • 00:02:00
    はこう耳にセンサーつけて脈波が分かるん
  • 00:02:03
    ですが、ま、この心拍数、これ何かと言う
  • 00:02:06
    とですね、1分間で何回心臓がドキドキ
  • 00:02:09
    するかという数なんですが、これを測る、
  • 00:02:12
    測りながら自転車恋で行って体力を測ると
  • 00:02:16
    いうことが行われます。で、これ基礎知識
  • 00:02:19
    としてですね、まずこの心拍数何もして
  • 00:02:21
    ない安時だと大体、えっと、一般的に1
  • 00:02:24
    分間に60泊から70泊になります。皆
  • 00:02:28
    さん今大体そういう状況だと思います。で
  • 00:02:31
    、これですね、ペダル行為で言って
  • 00:02:33
    だんだん重くしていくとですね、ま、辛い
  • 00:02:35
    運動になってくわけです。で、皆さん運動
  • 00:02:37
    すると心臓の白動がどんどん早く激しく
  • 00:02:40
    なるのは経験的にご存知だと思いますが、
  • 00:02:43
    じゃあ限界どこまで行くかというのはです
  • 00:02:45
    ね、実は年齢で決まっていて、ま、すごく
  • 00:02:48
    簡単に言うと220引齢で表されます。
  • 00:02:52
    すなわち年を取るごとに上限がどんどん
  • 00:02:55
    低くなってきます。皆さんですと限界まで
  • 00:02:58
    追い込むと200gまで僕だと170
  • 00:03:01
    ぐらいま、年齢ばれちゃいますが、ま、え
  • 00:03:04
    、そういう風にして、ま、その限界まで
  • 00:03:06
    追い込んだ時にどこまでペダルが重く
  • 00:03:09
    できるかっていうそのところで、ま、その
  • 00:03:12
    人がどこまでできるか、すなわち体力が
  • 00:03:14
    あるかないかっていうのを測ることができ
  • 00:03:16
    ます。これ実際にとあるおじさん自転車
  • 00:03:19
    乗って、ま、焦ぐ前は普通のドキドキです
  • 00:03:21
    。で、これがですね、え、自転車こぎ始め
  • 00:03:25
    てペダルが重くなっていくとこうやって
  • 00:03:27
    ドキドキが早くなっていきますよという
  • 00:03:30
    ことですね。で、これだんだんだんだん
  • 00:03:32
    ペダル重くしてくとどうなるかというとこ
  • 00:03:34
    です。これ実際、え、私は10年ほど前に
  • 00:03:38
    測ったデータになりますが、え、ペダルを
  • 00:03:41
    重くしていくと、え、心拍数ね、時々が
  • 00:03:44
    どんどんどんどん早くなっていきますね。
  • 00:03:48
    こういうのがきちっと取れますね。ペダル
  • 00:03:50
    が重くなると心拍数も上昇します。で、
  • 00:03:53
    これ体の反応ですのでサボれません。どう
  • 00:03:57
    いうことかというと、もう限界だ。無理で
  • 00:03:59
    すと言ってもいやいやまだまだいける
  • 00:04:01
    でしょっていうのが実はこの心拍数を取り
  • 00:04:03
    ながらやると分かってしまうということ
  • 00:04:05
    ですね。なので、ま、正確に体力が測れる
  • 00:04:09
    ということです。で、ところがこの私の
  • 00:04:12
    実速データ実は限界まで追い込んでません
  • 00:04:15
    。140パから150パぐらいのとこで
  • 00:04:18
    終わっています。なぜでしょうか?これね
  • 00:04:22
    、ここまでの段階でまっすぐほぼなんて
  • 00:04:26
    先形に上がっていくことが分かっています
  • 00:04:29
    。だからこういうこの青い実速値に合う線
  • 00:04:34
    を引いちゃえとね、引いてしまえば予測
  • 00:04:37
    できるようだとね。これ、えっと、ま、
  • 00:04:40
    統計の用語で先形会機とか会機分析と言う
  • 00:04:43
    んですが、そうすると負荷をこのまま
  • 00:04:46
    どんどん上げていくと心拍がどんどん
  • 00:04:49
    上がっていきます。で、この方年齢で限界
  • 00:04:53
    が決まっています。179が限界ですので
  • 00:04:57
    179泊の時にWでしょうということが
  • 00:05:01
    計算上求まります。すなわちにね、この
  • 00:05:06
    限界まで追い込まなくても予測ができて
  • 00:05:09
    しまうですね。で、これで、え、この方
  • 00:05:11
    206Wというのが分かります。で、ま、
  • 00:05:15
    限界の値るのもいいことなんですけど、ま
  • 00:05:17
    、人間ね、限界まで追い込むってことは
  • 00:05:20
    早そうできません。で、限界じゃなくて
  • 00:05:23
    これ限界値の
  • 00:05:26
    75%すなわち心拍数179がこの方限界
  • 00:05:29
    ですが134パグの時の値分かればいいん
  • 00:05:32
    じゃないということになりましてそこの値
  • 00:05:36
    を調べると125というのになります。
  • 00:05:40
    125Wのロードで、え、焦ぐと、ま、
  • 00:05:43
    大体、ま、限界の75%である
  • 00:05:47
    100134泊ぐらいで、え、
  • 00:05:50
    エクササイズができますよという意味に
  • 00:05:52
    なります。え、それに応じたこういう評価
  • 00:05:55
    がありましてですね、125Wだと40歳
  • 00:05:58
    から45歳の男性だと、ま、普通ですね、
  • 00:06:01
    レベル標準ですよという評価ができると
  • 00:06:05
    いうことになってます。ま、標準だから
  • 00:06:07
    良かったと思う方もいますが、ま、体育
  • 00:06:09
    教員としては同様という値ですよね。ま、
  • 00:06:12
    それは置いといて、このようにもうこう
  • 00:06:16
    いったエクササイズとかで体力を評価する
  • 00:06:18
    という時にも実はこういう統計的な考えと
  • 00:06:21
    いうのが使われていて、もう
  • 00:06:22
    エルグメーターの中に仕込まれていますね
  • 00:06:25
    。で、こういうものを使うことで正確な
  • 00:06:28
    体力測定っていうのができますよという
  • 00:06:30
    ことがすでに分かっていて、既でに活用さ
  • 00:06:32
    れています。もう1つですね、これ食権
  • 00:06:35
    科学部の会に、ま、現代人いいね、
  • 00:06:39
    エネルギー消費が少なくなってエネルギー
  • 00:06:41
    摂取が多くなるのがこれ困難な状況になっ
  • 00:06:43
    てますよと。で、これバランス取るの非常
  • 00:06:46
    に難しいですよねと。で、特に接触控える
  • 00:06:50
    のは食欲の問題があって難しいですよね。
  • 00:06:53
    という話をしました。今日はこっちの話
  • 00:06:56
    です。じゃあこのエネルギー商品ね、運動
  • 00:06:59
    を増やす。こっちもまた難しいんですね。
  • 00:07:02
    え、疲れるとか汗かきたくないとか
  • 00:07:04
    恥ずかしいとか時間ないとかそもそも運動
  • 00:07:06
    嫌いという方結構世の中に多くいます。
  • 00:07:09
    ところがですね、この運動嫌いって言っ
  • 00:07:11
    てる方々のイメージする運動ってこういう
  • 00:07:13
    いわゆるスポーツなんですね。で、競技的
  • 00:07:16
    にやったりとか自分を追い込んでやったり
  • 00:07:18
    とか苦しい思いしてやったりとかでこう
  • 00:07:22
    いうスポーツ活動っていうのは実は
  • 00:07:25
    エネルギー消費は大きいですけどもそんな
  • 00:07:27
    に長時間できません。疲れちゃう。だから
  • 00:07:30
    実はとしてのエネルギー消費はあんまり
  • 00:07:33
    増えません。で、一方で私たちの
  • 00:07:36
    エネルギー消費こうね、体を動かすことの
  • 00:07:39
    多くは日常生活の中で体を動かしてるもの
  • 00:07:42
    で成り立っています。で、ま、簡単に言う
  • 00:07:45
    とこれ両方を合わせて身体活動を増やし
  • 00:07:48
    ましょうということです。スポーツ好きな
  • 00:07:51
    人はスポーツやればいいし、スポーツ
  • 00:07:53
    あんまりっていう人は日常の中で動くよう
  • 00:07:55
    にしましょう。その中でエネルギー指定士
  • 00:07:58
    と消費のバランスが重要ですよ。え、
  • 00:08:01
    ところがですね、このエネルギー消費量
  • 00:08:03
    って私たちどのぐらい?何カロリーぐら
  • 00:08:05
    いっていうのは実はよく分かりません。で
  • 00:08:08
    、いろんなサイトとかを見るとですね、
  • 00:08:10
    まず基礎代謝というのがあります。うん。
  • 00:08:15
    で、この基礎代謝を求めるサイトとかだと
  • 00:08:18
    どういう風にして求めるかっていうと、
  • 00:08:19
    大抵ですね、性別、年齢、身長、体重
  • 00:08:23
    みたいなものを入力していくとあなたの
  • 00:08:26
    基礎代謝何カロリーボンと出るようになっ
  • 00:08:28
    ていますね。で、これ実は背後にこういう
  • 00:08:32
    、ま、推定式みたいなのが、そこに入れ
  • 00:08:35
    てるだけなんですね。で、ま、これ世界中
  • 00:08:37
    にいろんな式があるんですが、これ、ま、
  • 00:08:39
    世界共通で、ま、一般的に使われるハリス
  • 00:08:41
    ベネディクトの式というのを出しました。
  • 00:08:44
    ちょっと大きく表示します。で、式
  • 00:08:46
    いっぱいありますので、あの、これで求め
  • 00:08:49
    たると違う値が出ることもありますが、ま
  • 00:08:51
    、それはちょっとです。大したずれには
  • 00:08:53
    ならないはずです。どの式を使っても。で
  • 00:08:56
    、皆さんちょっとこの式を使って自分の
  • 00:08:59
    基礎代謝求めてみ
  • 00:09:01
    てね。え、これ、ま、電卓とかに
  • 00:09:04
    ポイポイポイっと入れれば求められるはず
  • 00:09:07
    ですが、この時ちょっとこの式ね、実は
  • 00:09:10
    これ重回機式と呼ばれる式で、先ほどの
  • 00:09:14
    自転車のペダルの重さと新拍数、これは1
  • 00:09:17
    対1だったんで、単階、ま、ね、直線的な
  • 00:09:21
    関係の単階というものでしたが、今度は
  • 00:09:24
    複数の数値ですね、体重、身長、年齢から
  • 00:09:28
    、ま、基礎代謝という1つの値を求めると
  • 00:09:31
    いう式になります。で、これもたくさんの
  • 00:09:34
    データ測定した上でこの式が、ま、いいん
  • 00:09:37
    じゃないというのが決められているもの。
  • 00:09:41
    でね、え、この式実はパッと見るだけでも
  • 00:09:43
    意味が結構あってですね。この体重と身長
  • 00:09:46
    のところの前についてる数字のところの
  • 00:09:49
    符号がプラスになってます。プラススって
  • 00:09:51
    いうことはどういうことかっていうと、
  • 00:09:52
    体重が増えれば増える、身長が増えれば
  • 00:09:55
    増えるほど基礎代謝は大きくなりませんと
  • 00:09:58
    いうことです。一方で年齢の前
  • 00:10:03
    のはマイナスになってます。で、これは
  • 00:10:06
    ですね、え、逆に言うと年を取ると基礎
  • 00:10:09
    代謝は下がっていきますということを意味
  • 00:10:12
    して、ま、こういう式っていうのは実はね
  • 00:10:13
    、パッと見ただけでもこういう意味があり
  • 00:10:16
    ますよということも知っておいてください
  • 00:10:18
    。皆さん求まりましたか?で、え、これ
  • 00:10:22
    あるおじさん170cm、70km、え、
  • 00:10:25
    53歳のおじさんで求めると
  • 00:10:29
    1541kcという風になります。で、
  • 00:10:31
    これですね、1日24時間×60分で
  • 00:10:36
    1440分なので、これ1本あたりに直す
  • 00:10:40
    とざっくり1カロリーちょっとになります
  • 00:10:42
    。で、皆さんは当然私よりね、体の大きさ
  • 00:10:46
    も少し小さいですし、年齢は若いんです
  • 00:10:48
    けどね。そうすると、ま、大体1カロリー
  • 00:10:51
    かちょっと1カロリー切る
  • 00:10:53
    ぐらい何にもしなくても消費してます。と
  • 00:10:57
    いうことは、ま、基礎代謝分は最低限食べ
  • 00:11:00
    ないとね、生きてくのに困りますよって
  • 00:11:04
    いうことです。次にこれに体を動かすこと
  • 00:11:08
    によって消するエネルギーが加われます。
  • 00:11:11
    で、これどのぐらいかって、これ活動量
  • 00:11:13
    っていうのを実際にマポ系みたいなもの、
  • 00:11:16
    え、使って測ることができます。で、測る
  • 00:11:20
    とこれ1週間測ってもらいました。本学の
  • 00:11:23
    生産ね。で、バーっとこのね、量が多い
  • 00:11:28
    ところは起きてる時間です。この活動量
  • 00:11:30
    少ないとこは寝てる時間です。寝てる時も
  • 00:11:32
    つけてもらったね。これで、ま、起きてる
  • 00:11:35
    のに活動量少ないとことかは授業中だし、
  • 00:11:38
    起きてて比較的ずっと活動量多いところは
  • 00:11:41
    うろうろ歩いてると、えっと、この時は
  • 00:11:43
    なんか飲食店アルバイトしてると言って
  • 00:11:45
    ましたね。ま、こんなような感じのものが
  • 00:11:47
    取れます。バーっと見てください。これ
  • 00:11:50
    赤い部分、今、あ、赤い部分にピンク色で
  • 00:11:53
    示した部分が基礎代になります。で、青い
  • 00:11:57
    部分が身体活動によるエネルギー消費に
  • 00:12:00
    なります。パっと見て平均する
  • 00:12:04
    と場合にはならないですよね。多分その
  • 00:12:07
    くらいになります
  • 00:12:09
    。なのでじゃあ身体活動はざっくりとね、
  • 00:12:15
    自分が結構アクティブに動いてる人だっ
  • 00:12:18
    たら基礎代謝を2倍すればいいでしょうね
  • 00:12:21
    。で、ま、デスクワークが中止の人なら
  • 00:12:24
    1.5倍がいいでしょう。普通の人なら
  • 00:12:27
    その中間1.75倍がいいでしょうという
  • 00:12:30
    風に言われていてね。これをま、計算式に
  • 00:12:34
    入れるとあるおじさん、さっき出てきた
  • 00:12:36
    おじさんの場合は大体2300カロリー
  • 00:12:38
    ちょっと1日に消費してるということに
  • 00:12:42
    なります。そうすると、ま、ね、この
  • 00:12:46
    くらいは摂取しても太らないはずという
  • 00:12:50
    ことになります。で、皆さんの中でですね
  • 00:12:53
    、携帯のアプリでですね、マンポ系みたい
  • 00:12:55
    なものがあって、なんて言うんですか、
  • 00:12:57
    そこに、ま、歩数だけじゃなくてカロリー
  • 00:13:00
    が出てくるってやつがあると思います。で
  • 00:13:02
    、あれ実はですね、携帯の中にもマンポ系
  • 00:13:05
    と同じようなセンサーが入ってますね。
  • 00:13:07
    どっち向いてるかで画面変わりますよね。
  • 00:13:09
    てことは重力がどう作用してるかっていう
  • 00:13:12
    のにセンサーが入ってます。で、これが
  • 00:13:14
    揺れるのをカウントしていて、大体の活動
  • 00:13:17
    量というのを測ってくれますので、ま、
  • 00:13:20
    同じような、え、データと同じような式を
  • 00:13:23
    使って消費カロリーを、ま、出してくれて
  • 00:13:27
    いるということになるわけです。で、こう
  • 00:13:29
    いう風にして様々なところでもうすでに
  • 00:13:32
    データと、ま、統計学的な考え方が、ま、
  • 00:13:35
    生活の中に入ってきてるということを覚え
  • 00:13:37
    ておいてください。え、ところがですね、
  • 00:13:40
    色々考えないと難しいよってお話を最後に
  • 00:13:43
    ちょっとします。え、皆さん朝食を抜くと
  • 00:13:45
    太るだからしっかり朝食を取りましょうっ
  • 00:13:48
    ていう話今までどっかで聞いたことあり
  • 00:13:51
    ませんか?これ本当なんですかね?って
  • 00:13:55
    いうことで、え、ま、様々な研究論文
  • 00:13:59
    ちょっと探してみます。これ、ま、
  • 00:14:02
    アメリカ合衆国の大規模な研究なんです
  • 00:14:04
    けど、国民栄養調査というね、え、1万人
  • 00:14:07
    を超える人、1万3000人ぐらいの人に
  • 00:14:10
    、え、対面と、それから電話で2回
  • 00:14:13
    聞き取り調査をして、ま、いろんなこと
  • 00:14:15
    聞くんですが、年齢とか性別とかね、そん
  • 00:14:17
    中で今日朝食か、取ってませんかみたいな
  • 00:14:22
    ことも聞きます。で、取ったとすると何
  • 00:14:23
    取ったかね、え、夕食、え、昼食どんなの
  • 00:14:27
    取ったか全部聞きます。そうするとですね
  • 00:14:29
    、ま、1万3000人ぐらい聞いて、1万
  • 00:14:31
    人ぐらいは2回、2回の聞くで、2回とも
  • 00:14:33
    今日朝ご飯食べましたって答えるんですが
  • 00:14:35
    、2000人ぐらいは片方1回だけ食べた
  • 00:14:39
    。1回は食べてませんって答え。え、2回
  • 00:14:41
    とも食べてませんって答える人も700人
  • 00:14:43
    ぐらいいたということです。で、これ注目
  • 00:14:46
    して欲しいのはこのBMIっていうところ
  • 00:14:48
    なんですが、え、これBMIっていうのは
  • 00:14:51
    身長と体重から、え、ま、大体の肥満度を
  • 00:14:54
    、え、示す指標でこれ後で自分の計算して
  • 00:14:58
    みてください。注意はですね、分母の身長
  • 00:15:00
    はメで示してください。だからさっきの
  • 00:15:03
    おじさんの場合170じゃなくて1.7で
  • 00:15:06
    計算します。で、え、皆さんも同じように
  • 00:15:10
    計算して大体ですね、え、18.5から
  • 00:15:14
    25が標準と呼ばれています。さっきの
  • 00:15:16
    おじさんだと23ぐらいです。で、皆さん
  • 00:15:19
    も大体そのぐらいになると思いますが日本
  • 00:15:22
    ではですねを超えると軽度肥満とか
  • 00:15:25
    暇満一度とかって呼ばれるんですが、ま、
  • 00:15:27
    アメリカ合衆国は30を超えたところで
  • 00:15:31
    オビティという風に悲という風に言われ
  • 00:15:33
    ます。です。これ30以上の方見るとです
  • 00:15:36
    ね、朝食を抜いてる人が30以上の方の
  • 00:15:39
    割合が増えてくるんですね。すなわち大
  • 00:15:43
    規模調査研究だと確かに朝食抜いてる分に
  • 00:15:47
    BMIが、え、高い人が多いという結果が
  • 00:15:50
    あります。ところがですね、この調査他に
  • 00:15:53
    も色々取ってて実は3軍でですね、え、
  • 00:15:56
    性別、年齢、え、それから人種ね、収入、
  • 00:16:02
    え、教育歴、え、雇用形態こういったもの
  • 00:16:05
    も均一じゃないんですね。例えば分かり
  • 00:16:08
    やすいとこからと教育歴なんかは朝食抜き
  • 00:16:11
    の人がやっぱり大学卒業が少なくなります
  • 00:16:15
    ね。それから、え、雇用形態見ますと、え
  • 00:16:18
    、朝食抜きの人、え、交代勤務とか夜勤の
  • 00:16:22
    人が増えてき、ま、当然ちゃ当然ですよね
  • 00:16:24
    。だから朝食取らないとかね。え、
  • 00:16:27
    すなわちこのBMAの差っていうのは単に
  • 00:16:31
    朝食を取ってるか取らないかとかそういう
  • 00:16:34
    問題じゃないんじゃないっていうことが
  • 00:16:36
    考えられるわけです。それでこの研究は実
  • 00:16:39
    はさらに分析してこの真ん中の人たち1回
  • 00:16:42
    だけ朝食摂取をしたって人たちの朝食を
  • 00:16:46
    取った人抜いた日でそれぞれの食事でどん
  • 00:16:49
    ぐらい食べてるかと比べました。で、この
  • 00:16:52
    1番色がこういうとこが朝食で取った
  • 00:16:55
    カロリーで、2番目にこういうところが昼
  • 00:16:58
    のカロリー、夕食のカロリー、それ以外の
  • 00:17:01
    完食のカロリーでパっとみかにちょっと
  • 00:17:04
    ずつ増えてるんですが、昼食、夕食、完食
  • 00:17:08
    ね。ところが朝食を取った分だけは
  • 00:17:12
    フォロー分フォローしきれていないんです
  • 00:17:15
    ね。送量で見ると朝食抜いた日のが実は
  • 00:17:18
    摂取カロリー少ないですね。ね。え、
  • 00:17:23
    じゃあなんで朝食抜く人は食べてない人は
  • 00:17:27
    BMI高いんだろうねっていうことを考え
  • 00:17:29
    なきゃいけないです。で、これ聞き取りな
  • 00:17:32
    んで結構いい加減なんじゃないかという
  • 00:17:35
    ことで実際に実験的に調べるということ
  • 00:17:38
    やってる人もいるですね。人数軍少なく
  • 00:17:39
    なります。24人で8人3軍に分けます。
  • 00:17:43
    ある1軍は朝食なし。残りの2軍は
  • 00:17:46
    ちょっと朝食の種類変えるんですけど、
  • 00:17:48
    大体300kcちょっとの朝食を取って
  • 00:17:50
    もらいます。で、お昼まずっと実験室に
  • 00:17:54
    行ってもらってですね、昼食はビュッフェ
  • 00:17:56
    を提供します。好きなだけ食べてきます。
  • 00:17:58
    で、昼食べた量を比べるとね、どうなる
  • 00:18:01
    かっていう実験したものです。で、これ
  • 00:18:04
    パネルAは、え、お腹空いてる主観です。
  • 00:18:07
    朝食抜いてる時は当然お腹空いてますね。
  • 00:18:11
    ところが実際に食べた量は変わらないん
  • 00:18:13
    ですね。3軍朝食と昼食合わせると当然
  • 00:18:16
    ですが足りなくなるね。で、これ夕食まで
  • 00:18:22
    さらに追跡したんですが、やっぱり
  • 00:18:25
    フォローはしきれないという結果なんです
  • 00:18:27
    ね。すなわちね
  • 00:18:29
    、何が言いたいかというとですね、ま、
  • 00:18:33
    ある調査なり実験なりするとある結果が出
  • 00:18:35
    ます。その結果を、ま、もちろんその結果
  • 00:18:39
    自体は通じて出てるので正しいんですが、
  • 00:18:41
    その背後に何があるかとかいうのを
  • 00:18:43
    やっぱりしっかりちゃんとふらっと考える
  • 00:18:46
    必要があるということですね。そこをよく
  • 00:18:49
    、え、理解していただければと思います。
  • 00:18:52
    というところでまとめです。え、ま、前半
  • 00:18:55
    では健康や体力分野でどのようにデータが
  • 00:18:58
    使われているかを見てみました。いろんな
  • 00:19:00
    ところですでにね、データを取ってそれを
  • 00:19:04
    統計的な考え方を使ってデータサインスの
  • 00:19:07
    考え方を使って処理されてもう日常生活で
  • 00:19:10
    利用されているということをしていて
  • 00:19:12
    ください。で、2つ目は朝食を抜くと太
  • 00:19:15
    るって本当かっていう話をしながら、ま、
  • 00:19:18
    データをね、取ったデータをどう解釈する
  • 00:19:22
    か、その背後に何があるのかということを
  • 00:19:24
    考えることが必要ですよという話をします
  • 00:19:27
    。で、最後に、ま、ね、そのことまとめて
  • 00:19:30
    ありますが、その分野専門知識ね、さらに
  • 00:19:34
    はもっと広い視点でいろんなことを考える
  • 00:19:36
    能力っていうのが結局データを利活用する
  • 00:19:39
    際に重要ですよと。で、皆さんそれぞれ
  • 00:19:42
    専門分野を持っていろんなことを学んで
  • 00:19:44
    ますので、その上でデータサイエンスを
  • 00:19:48
    学ぶことていうのがすごく大事なことかな
  • 00:19:50
    ということを理解していただければと思い
  • 00:19:53
    ます。この辺りで私の話題提供は終了とし
  • 00:19:57
    たいと思います。データ副先の、え、担当
  • 00:20:02
    されている、え、木村琢磨先生に来て
  • 00:20:04
    いただきました。木村先生よろしくお願い
  • 00:20:06
    いたします。よろしくお願いします。
  • 00:20:08
    え、ではまず最初にちょっと木村先生の方から、えっと、感想その他お願いいたします。
  • 00:20:13
    はい。え、そうですね。あの、まずデータ
  • 00:20:16
    サてというのが、ま、基本的にはこう、
  • 00:20:19
    あの、分析が4、4タイプありまして、え
  • 00:20:22
    、現状どうなってるかって話と、あと何が
  • 00:20:25
    原因でこの結果になったのかっていうのと
  • 00:20:27
    、あと次に何が起こるのか、あと具体的に
  • 00:20:31
    何をすればいいのか、この4つの分析が
  • 00:20:33
    あるんですが、え、ま、今日頂いたお話
  • 00:20:35
    ですと、ま、現状がどうなってるかって
  • 00:20:37
    ことに関わると、例えば日本人の、え、
  • 00:20:40
    BMIとかそういう体型とかどうなってる
  • 00:20:42
    か、ま、もっとシンプルに身長どれぐらい
  • 00:20:45
    、何セぐらいの人が多いかとかですよね。
  • 00:20:47
    え、そして何が原因でこうなってるの
  • 00:20:49
    かって言うと、え、例えば2つの国で
  • 00:20:51
    BMIにだいぶ違いがあると、ま、日本と
  • 00:20:53
    アメリカとかだいぶ違うと思うんですけど
  • 00:20:55
    、なんでこの国はこちらの国よりBMIが
  • 00:20:58
    高い人が多いのかとか、ま、そういうよう
  • 00:21:00
    な分析になると思います。え、それで、
  • 00:21:03
    あの、え、ご説明いただいた内容っていう
  • 00:21:06
    のはその因学関係を明らかにするっ
  • 00:21:08
    てことの、ま、重要性とですね、あと難し
  • 00:21:11
    さというか、あと落とし穴みたいなんです
  • 00:21:13
    ね。落としやなみたいな。え、こういうの
  • 00:21:15
    あの示されてるなと思っていて、え、
  • 00:21:18
    やっぱりこうあの、ま、データでこう増え
  • 00:21:20
    たとか減ったっていうこともちろん大事な
  • 00:21:22
    んですけども、やっぱりこう何か問題を
  • 00:21:24
    解決していこうとか対策立てようってなる
  • 00:21:26
    と、え、重要な原因は何なのかっていう、
  • 00:21:29
    なぜこれが起きてるのかすごい大事なこと
  • 00:21:31
    だと思うんですよね。ですけど、あの、
  • 00:21:33
    統計学って理由が分からない、理由は
  • 00:21:35
    明らかにしないっていうことに言われて
  • 00:21:37
    まして、データが得られても、あの、因果
  • 00:21:40
    関係見えたように見えて実は見えてないっ
  • 00:21:42
    ていうことがあって、そこにも、あの、
  • 00:21:44
    背景となる専門知識ってのはすごい重要な
  • 00:21:47
    のかなと思います。え、これ、あの、
  • 00:21:49
    ちょっと、あの、私ここ、あの、え、趣味
  • 00:21:52
    の範囲で運動とか心拍書とか好きなんです
  • 00:21:54
    けど、あの、実は、え、ま、科学的に
  • 00:21:57
    正しく分かってるわけじゃないので、あの
  • 00:21:58
    、突っ込んだりしていただきたいんです
  • 00:21:59
    けども、例えば、あの、運動強度が上がる
  • 00:22:02
    と心拍数が上がるって話があって、こ
  • 00:22:04
    れって割とイ価関係明明確ですよね。
  • 00:22:07
    やっぱり振動の働きに関する知識多分もう
  • 00:22:10
    確立されてますし、え、心拍数が上がっ
  • 00:22:13
    たら運動強度が上がるわけじゃないと思う
  • 00:22:14
    んですよ、やっぱり絶対。え、そうですよ
  • 00:22:17
    ね。
  • 00:22:17
    それとあと身長や体重が大きいと代謝が多いっていう
  • 00:22:40
    はやはやその体が大きいとこの動かす対象が体動く体が大きいからま、エネルギー量も増える。ま、これも因果関係明確だと思うんですよね。え、ま、その代謝が増えたから体がでかくなるとかあんまいわけじゃないと思うんではい。で、あの、ま、難しいところがこれですよね。あの、朝食を抜く人の方が
  • 00:22:41
    BMIが高い。これってなんかこう簡単層
  • 00:22:45
    に見えて難しいものですよね。この、え、
  • 00:22:49
    なんで朝食抜くとBMIが高くなるの
  • 00:22:52
    かっていうメカニズムって結構難しくて、
  • 00:22:55
    え、あの、例えばこう逆を考えられますよ
  • 00:22:59
    ね。BMI高い人が朝食抜きダイエット
  • 00:23:02
    やって、やってるみたいな。朝食抜き
  • 00:23:04
    ダイエットが流行るとこの結果出ちゃい
  • 00:23:06
    ますよね。ね。で、こういう、あの、ま、
  • 00:23:09
    私の専門も、あの、結構人の心理とか行動
  • 00:23:12
    とかやるんですけども、あの、この手の
  • 00:23:15
    フィールドって多分いろんな人がいろんな
  • 00:23:18
    ことを素人ななりに語れると思うんですよ
  • 00:23:20
    ね。ですからこうデータが出た時にあの、
  • 00:23:24
    なんかこの勝手な画関係を作っちゃうん
  • 00:23:27
    じゃないかなと思うんですよね。
  • 00:23:29
    ええ、なので朝食抜く人がBM
  • 00:23:36
    が高いってなったら多分自分の経験とか照らしちゃっちゃって私がもし朝食の時ダイエットやってたらですね、それは
  • 00:23:37
    BMI
  • 00:23:37
    高い人は原料してるもんみたいなそういうそういうような話になりそうな感じがあるんですよね。
  • 00:23:43
    え、やはりその健康管理、え、とか、ま、
  • 00:23:47
    今日頂いたお話ももちろんそうなんです
  • 00:23:50
    けども、そのやっぱりこう因果関係が実は
  • 00:23:52
    難しい話って結構たくさんあるんじゃない
  • 00:23:54
    かと思いまして、え、その辺のその検証と
  • 00:23:57
    かのですね、こう、ま、え、その仮説の
  • 00:24:01
    謝りだとか、え、こう世の中の混乱だとか
  • 00:24:04
    、ま、そういうのって、あ、色々あるん
  • 00:24:06
    じゃないですかね。ちょっとそこら辺は
  • 00:24:09
    そうですね。えっと、まず最初のところ
  • 00:24:11
    ですね。えっと、ま、ま、BMI
  • 00:24:14
    の話ですけど、ま、平均値っていうのは大体日本では、日本ではっていうか、世界共通で一般に、
  • 00:24:20
    えっと、18.5から25
  • 00:24:22
    が標準っていう風に言われて
  • 00:24:24
    あ、はい。ええ。はい。
  • 00:24:25
    うん。で、えっと、25
  • 00:24:33
    を超えると、えっと、日本ではけ、あの、満一度とか言うんですけど、えっと、ま、世界的には
  • 00:24:34
    25
  • 00:24:35
    以上はオーバーウェイトと言って、ま、ちょっと体重多いよというはい。うん。
  • 00:24:40
    で、えっと、BMIが30
  • 00:24:45
    超えると、えっと、ま、世界的にはOBC
  • 00:24:50
    いわゆる悲という風に言われるようになってるんですけど、日本だともう
  • 00:24:51
    30超える人は数なんですね。
  • 00:24:54
    で、25を超える人が、ま、ちょっと特に
  • 00:24:57
    あの成人の男性で結構増えてきていて、
  • 00:25:01
    増えてきてつってもまだあの多分えっと
  • 00:25:05
    そんな半分とかっていうほどではなくて、
  • 00:25:07
    まあ2割行くかなぐらいのところで結構、
  • 00:25:11
    ま、社会と社会問題というか、え、ま、
  • 00:25:14
    生活習慣病の予防とかでここを減らし
  • 00:25:16
    ましょうっていうような感じで動いてるん
  • 00:25:18
    ですけども、これアメリカ合衆国だとです
  • 00:25:22
    ね、えっと
  • 00:25:24
    30を教会にして30
  • 00:25:27
    以上でえっと全人口の1/3なんですよ。
  • 00:25:30
    おお。うん。
  • 00:25:32
    それでえっと25
  • 00:25:34
    をあの基準にしちゃうと2/3
  • 00:25:36
    になっちゃうんですね。ああ。
  • 00:25:38
    で、これもうま、だから社会が違う、国が違う、民族が違う、いろんな理由があるんで、ここはまた非常に難しいんですけど、ま、このなんて言うんですかね。このわゆるもう満というもの自体のええ、なんて言うんですかね。
  • 00:25:53
    うん。え、もう、
  • 00:25:55
    あの、ちょっとあまり綺麗な言葉ですけど、若い人の言葉で言うとやばさが全然違っていてですね。
  • 00:26:01
    やばさが事実を捉えるっていう面ではこの指標はすごく世界共通なので身長と体重だけで
  • 00:26:09
    うん。
  • 00:26:11
    分かるので生きてくる。で、なんでこうなるのかっていうことはやはり
  • 00:26:15
    うん。いろんな
  • 00:26:17
    多面的な見方をしていく必要があって、国によってどう違うかとか、そういうところも見ていく必要があるのかなと思います。
  • 00:26:24
    で、えっと、もう1つのそのいわゆる因果
  • 00:26:27
    と言いますか、あの、その部分の難しさっ
  • 00:26:30
    ていうのが本当に、えっと、なんて言うん
  • 00:26:32
    ですかね、先ほど木村問しちゃったんです
  • 00:26:34
    けど、まさにこういろんな人が勝手なこと
  • 00:26:37
    を言えるという部分があって、で、そのね
  • 00:26:41
    、BMIが、え、高い人ほど、あの、要は
  • 00:26:48
    大規模調査するとBMIが高い人は朝食を
  • 00:26:53
    、え
  • 00:26:53
    抜いてる人が多いっていうのは、ま、調査の結果を解釈する上は事実ですよね。だ、それが朝食を抜いてることが原因で、
  • 00:27:02
    え、はい。うん。
  • 00:27:03
    取るのかっていうところは実はそっち向きのところはあの間をきちっと考えていかないとやっぱりよくわからない。
  • 00:27:11
    で、ま、これ間もやっぱりなんて言うん
  • 00:27:13
    ですかね、ちゃんと考えなきゃいけなくて
  • 00:27:15
    、で、ま、この動画のお話の中でも少しし
  • 00:27:18
    ましたが、実は他のいろんなプロフィール
  • 00:27:21
    を調べているといろんな部分で例えばその
  • 00:27:25
    、え、朝食を抜いてる人がそもそもあの
  • 00:27:29
    交代性とか夜間金働いてる方が多いである
  • 00:27:32
    とか、え、ま、学歴で考えるとちょっと
  • 00:27:36
    なんて言うんですかね、あまり長い教育を
  • 00:27:38
    受けてない方が多いとか、ま、こう
  • 00:27:40
    いう色々な、え、要素がありますから結局現実的にはそういうなんて言うんですかね、様々な要素からまず解釈をするってことですよね。結局
  • 00:27:52
    推定をするというか、その作業が1
  • 00:27:55
    つ重要になると。で、もう少、もう1
  • 00:27:56
    つは今度そのメカニズムを本当に生物の中での
  • 00:27:59
    うん。そう、体の中でのメカニズムを
  • 00:28:01
    例えば、えっと、朝遅くまで寝てると
  • 00:28:05
    ホルモンの状況がこう変わって、血液の
  • 00:28:07
    状況がこう変わって、消化吸収がこう
  • 00:28:09
    変わってとかそういうところまで、え、
  • 00:28:12
    今度あ、考えていく必要があるんですけど
  • 00:28:14
    、それはまた次の段階かなと思います。で
  • 00:28:17
    、こういうところをしっかり考えていか
  • 00:28:18
    ないと本当のところっていうのは分から
  • 00:28:20
    ないので、だから、ま、あの、え、こう
  • 00:28:23
    いった、あの、統計額っていうのは、ま、
  • 00:28:26
    便利ではありますけども、あの、やっぱり
  • 00:28:29
    解釈十分注意しなきゃやっぱりいけないと
  • 00:28:31
    。で、その中でやっぱりその分野のですね
  • 00:28:34
    、例えばそういうあの体の中でどういう
  • 00:28:36
    ことが起こってるかを知るには生物学とか
  • 00:28:39
    え、医学とかそういうのの基本的な知識が
  • 00:28:41
    それから
  • 00:28:43
    あの社会全体のその枠組の中で捉えると
  • 00:28:46
    するとやはりなんて言うんですかねえ、
  • 00:28:48
    アメリカの社会と日本の社会の違いである
  • 00:28:51
    とかあのそういうところのなんて言うん
  • 00:28:54
    ですかね本当の
  • 00:28:55
    いわゆる一般的な社会的な知識というのが
  • 00:28:59
    やはり必要になってくる
  • 00:29:01
    その要はあの数字だけを折っていくと忘れちゃうようなところをやっぱりしっかりちょっと引いた目で見るということがすごい大事なのかなという風には思います。で、そこを見ないでこうなんて言うんですかね。え、ネットとかであのバーンとなんかこうそれっぽいみ出しが出てると
  • 00:29:19
    そうですね。うん。
  • 00:29:22
    それに踊らされてしまうっていうか、そこがやっぱり
  • 00:29:23
    1
  • 00:29:23
    番問題なのかなという風には思います。うん。
  • 00:29:25
    はい。うん。あと、あの、お話していて1
  • 00:29:27
    つ、あの、本当に根本的なことを思ったんですけども
  • 00:29:31
    はい。その世の中で色々こうBMI
  • 00:29:33
    だとか、
  • 00:29:40
    あとちょっと分野違いましたけど、幸福度とかいろんな指標が出てきて、上がった下がった日本が高い、アメリカが高いって話になると結構その例えば
  • 00:29:41
    BMI
  • 00:29:41
    の場合だとあの悲の非常に関係しますよね。
  • 00:29:44
    そうするとBMI
  • 00:29:48
    が高い低いこれは悲を表せるというとその
  • 00:29:49
    BMI
  • 00:29:49
    イコール満とかそうなってて、そのどうってるかっていうのをあの考えないで色々こう世の中の人が議論していくっていうのが思わると思うんですよ。例えば幸福度なんかもどうやって測ってのかわかんないのになんかアメリカ日本が不幸合わせだみたいな話と
  • 00:29:58
    [音楽]
  • 00:30:04
    はい。で、BMI
  • 00:30:05
    って身長と体重で測ってる非常にシンプル
  • 00:30:10
    あ、そうです。そう、あの、その日だけなんですよ。
  • 00:30:11
    結局新長退場の日で結局最終的には決まるので
  • 00:30:15
    で、あのこれ実は昨年も
  • 00:30:18
    この動画をえっと昨年のに見ていただいた時に
  • 00:30:22
    やっぱりそういう質問がありました。中身を全然
  • 00:30:25
    はい。うん。
  • 00:30:26
    あのと、あの考慮に入れてないだからこんなの絶対使っちゃいけませんみたいなことを感想で書いてきた方がでそこまであの
  • 00:30:38
    ちゃんと理解されてることはすごく大事なことだと思うんですね。
  • 00:30:41
    だ一方であのじゃあ中身を測るって言った時に今度はえっといわゆる脂肪率みたいなものを日本だと体脂肪系体脂肪系付き体重系っていうのがまに復及していて
  • 00:30:56
    でそれ乗ると何パセンって出てくるんで
  • 00:30:59
    あのそれを使えばいいじゃないかってパッと考えると思うんですけど今度あのそれも正確なの
  • 00:31:06
    うんところがあるんですよ。
  • 00:31:07
    で、日本にある対脂受付体重系っていうのは多くは実は軽く
  • 00:31:12
    美弱な電流して電気抵抗測ってるだけなんですね。
  • 00:31:15
    はい。うん。
  • 00:31:16
    で、電気がえっと水は電気流れて
  • 00:31:20
    うん。で、油は流れないので
  • 00:31:23
    あ、
  • 00:31:23
    あの、あの、油が多い人は流れにくいんですよ。
  • 00:31:26
    うん。
  • 00:31:27
    で、えっと、水、あの、筋肉多い人は流れやすいので、それで、ま、全身推定してるに過ぎないものであって、で、それはそれでまた問題を抱えてると
  • 00:31:36
    うん。うん。例えばああいう、ま、世界で
  • 00:31:39
    のそういうデータ比較する場合は、ま、
  • 00:31:41
    1番シンプルに、えっと
  • 00:31:44
    、緊張と体重だけ測ればいいっていう、ま
  • 00:31:47
    、BMIっていうのが、ま、WHOでも
  • 00:31:49
    使われてるのは、えっと、ま、そういった
  • 00:31:52
    事情も考えると、ま、なところなのかなと
  • 00:31:55
    思うんですけれども、ただそ、あの、うん
  • 00:31:57
    、先生おっしゃったようにこれ自体は単に
  • 00:31:59
    身長と体重から見て、この身長の割に体重
  • 00:32:03
    多いよね。体重ないよね。で、
  • 00:32:07
    いわゆる私たちが考えてる満
  • 00:32:09
    うん。
  • 00:32:10
    いわゆるあの生活習慣病にすぐたどり着いちゃいそうなんかね、あの体脂肪溜まっていてみたいな状況とはちょっと違う。
  • 00:32:20
    うん。
  • 00:32:20
    それを示してるわけではないっていうところもしっかり
  • 00:32:24
    あの理解しておかないといけないのかなという風に
  • 00:32:27
    そうですね。やっぱり使いところかなとも思うんですよね。
  • 00:32:37
    ま、その実、ま、実践って言ったら実践の場があるんですけど、例えばその国全体の傾向を知りたいとか地域全体大きいタイで見たら
  • 00:32:38
    BMI
  • 00:32:42
    っていうのは結構あの有だと思うんですよ。ま、シンプルだしあとあの
  • 00:32:43
    BMI
  • 00:32:50
    が高い人でもいろんな人がいるじゃないですか。体型がそれも数集めれば大体均等化されると平均化されるだけど、あの、例えば私の
  • 00:32:51
    BMI
  • 00:32:52
    が高い時に、あの、いきなり満って言われると
  • 00:32:56
    うん。
  • 00:32:57
    うん。ま、暇だろうって言われたらちょわかんないですけどね。
  • 00:32:58
    みんなどう?あの、
  • 00:33:00
    多分それです。あの、結構筋肉いっぱいついて、
  • 00:33:05
    え、私あれなんですよ。あの、こいだ健康診断で
  • 00:33:06
    BMI測って暇満てれたんですよ。
  • 00:33:09
    で、あの、皆さん学校で見かけたらどう見てください。どうでし?え、ま、あの、ま、筋トレやってるんでね。あの、多分それだと思うんですけど。
  • 00:33:15
    そうなるんですよ。はい。はい。
  • 00:33:27
    ええ、なんでその例えばこのデータっていうのってその全体を分析正するのを実践にする人もいればその個別にその人ごとの対応する方もいると思うんですよね。そういう専門。
  • 00:33:28
    そうするとじゃ、じゃ、その時にBMI
  • 00:33:30
    で例えば30の人、アメリカ人30
  • 00:33:32
    では満ですねって言ったけども実はアメリカ人って結体鍛えてる人多いから
  • 00:33:37
    はいはいはい。そういう人は30
  • 00:33:39
    になっちゃうかもしれませんよね。スポーツ選手とかそういうのってやっぱり個人のために使うデータと全体を捉えるデータとか、ま、そこで指標の特徴、長所、単所っていうの、そういうのも考えていかないと
  • 00:33:52
    はい。
  • 00:33:52
    データに踊らされてしてしまうっていう
  • 00:33:54
    はい。ね。え、はい。
  • 00:34:03
    ま、まさに木村先生はおっしゃったようにそのなんて言うんですかね、あの、その数字だけに踊らされるっていうのが多分
  • 00:34:04
    1番うん。危険なところだと思うので、
  • 00:34:07
    そこを、ま、やはりしっかりあの、
  • 00:34:11
    ベーシックな知識を身につけていくことで、え、そこの危険性をやっぱり回避していくっていうんですかね。ま、そこもすごく大事なところかなと思います。
  • 00:34:21
    はい。そうですね。ま、因果関係がうん、
  • 00:34:24
    あの、100
  • 00:34:24
    って話だと、あの、ま、私の専門分野でも結構あって、あの、ま、多分皆さん、あの、聞いてる皆さんも経験があると思うんですけど、あの、カリスマ性って話があって、
  • 00:34:32
    [音楽]
  • 00:34:35
    あの、カリスマのある人っていうのがあって、あの、大体こうカリスマ性がある人がリーダーとして成果を出すみたいな話があって、これずっと言われてきたんですけど、あの、実はあの成果が出てるからカリスマが感じられるだけじゃないかという話があってですね、実はこ
  • 00:34:37
    [音楽]
  • 00:34:53
    リーダーとリーダーそのカリスマ性とその
  • 00:34:55
    リーダーの成果っていうのが、ま、あの、
  • 00:34:58
    あんまりこう時期をずらさないでデータ
  • 00:35:00
    取られてて、大体同じような時期にデータ
  • 00:35:02
    取っちゃってるんで、え、そこが実は因果
  • 00:35:04
    が分からないっていうのがありますよね。
  • 00:35:07
    ま、そんなあのことがあって、あの、意外
  • 00:35:10
    とこうなんか素朴に思えることもですね、
  • 00:35:12
    素朴にこう信じてる因果関係の割と実際
  • 00:35:16
    考えてわかいかなと。そうですね。
  • 00:35:19
    あのうん。いわゆる関係がある
  • 00:35:22
    はい。召喚っていうものとじゃそれがどっちが原因でどっちが結果か
  • 00:35:27
    ていうとで場合によったら両方結果で原因は別にあったりすることもあるですね。ですね。
  • 00:35:33
    だからうん。
  • 00:35:39
    その辺りをやはりましなんて言うんですかね。
  • 00:35:40
    そのデータを正しく使うっていう上では
  • 00:35:43
    やはりそうただ単にデータを、え、
  • 00:35:47
    取り扱う知識とスキルがあるだけではなく
  • 00:35:50
    て、その背景にある様々なんですかね、
  • 00:35:55
    も物事をとにかくあの見聞きあの理解
  • 00:36:00
    するってことがすごく大事っていうことですよね。
  • 00:36:02
    そうですね。ええ、はい。
  • 00:36:08
    ちょっとこう、あの、ま、え、ま、我々もそうなんですけど、ま、あの、学習してる皆さんにとって
  • 00:36:09
    1つの1
  • 00:36:10
    つの私、あの、やってる方法があって、
  • 00:36:13
    あの、映画環境思い込まない方法が1
  • 00:36:14
    つあって、まず、ま、シンプルに逆にしてみるんですよね。
  • 00:36:21
    [音楽]
  • 00:36:24
    あの、さっきの、え、カリスマ性とってことを考えたら、あの、ま、私がそれを信じてるとして、いや、ちょっと逆にしてみようかなって。
  • 00:36:26
    業績上がったからカリスマって風になんないかなって。
  • 00:36:27
    それ逆にしてみるっていうのが1つとあと
  • 00:36:30
    はあの例えばあのこれやったらプラスだ
  • 00:36:33
    けどプラス例えばそうですねえあのまの
  • 00:36:37
    その女性の出世する人ってどんな人なのか
  • 00:36:40
    あのみたいな話があってえこの女性がその
  • 00:36:44
    女性らしい人の方が出世しやすいのかそれ
  • 00:36:46
    とも男性的な人が出世しやすいのかみたい
  • 00:36:49
    なまそういうのがあるんですよね。
  • 00:36:51
    で、結構日本で優勢な議論って、あの、女性が割と男性の管理職っぽいこの言葉遣いだとか立しないとこう男社会に能できないから出世できないみたいな話があって、で、その男なん、女性のなんて言うんですか?男っぽらしさ、男っぽさみたい。それが出にプラスになるみたいなあるんですけど、例えばこれもなんとなくそれっぽいんですけど、これもちょっと実はマイナスじゃないかなって考えてく。
  • 00:37:15
    うん。
  • 00:37:15
    男性ぽい人って実はその男社会で受け入れられないんじゃないかなみたいな。
  • 00:37:20
    あの、それ、あの、無理やりにでもいいと
  • 00:37:22
    考えてみると、あの、男性ってなんか
  • 00:37:24
    女の子っぽい人が好きみたい。女の子っぽ
  • 00:37:26
    いって言い方よくね、女性らしいとことで
  • 00:37:29
    、で、その女性らしい人が好きっていう、
  • 00:37:31
    そういうあの話もあるんですよね。女性は
  • 00:37:33
    女性のイメージに合ってる人がいいみたい
  • 00:37:35
    な。え、それがもし優勢だとすると、あの
  • 00:37:38
    、男性っぽい人はあまり上の人に好かれ
  • 00:37:41
    ないから出世しにくいという風には考え
  • 00:37:42
    られて、じゃあこれ実際どっちの可能性も
  • 00:37:45
    考えて調べてみようとかですね。
  • 00:37:47
    ま、こういうのはできると思うんですよね。なのでこう逆にするってこととそのプラス逆にしてみるっていうか、え、こうやってこう自分の考え方に思い込みにこう自分で批判をしていくとかですね、ま、こんなのもいいかなと思いますね。
  • 00:37:51
    [音楽]
  • 00:38:01
    はい。
  • 00:38:02
    これなんかいろんな見方を知るっていう感じでニュースとか見るといいと思いますよね。それがこう結論だとかこうそれが理論だって話じゃなくてえですよね。
  • 00:38:11
    はい。ました。
  • 00:38:17
    ではちょっとこのこの辺りで、えっと、木村先生との、え、議論は終了したいと思います。ありがとうございました。
  • 00:38:24
    ありがとうございました。
  • 00:38:27
    え、それでは、え、スー理データサインス副先行プログラムの概要と学びを深める上で役立つ参考をご紹介します。
  • 00:38:35
    え、全額共通教育センターは一般共用、
  • 00:38:38
    外国語、教職、え、そして本日お話し
  • 00:38:42
    する理、データサンス、え、4つの教育
  • 00:38:44
    セクションを設けています。え、これらを
  • 00:38:46
    通じて多面的な共容の形成を目指してい
  • 00:38:49
    ます。え、数理データサイエンス
  • 00:38:52
    セクションが掲げる主な目標はデータや
  • 00:38:55
    人口知能を、え、多的に活用、え、そして
  • 00:38:58
    分析に用いて、え、現実社会における課題
  • 00:39:01
    解決に結びつける力の要請です。
  • 00:39:07
    全額共通教育センターのデータサイエンス
  • 00:39:09
    副先行プログラムは、え、所定の科目軍
  • 00:39:12
    から合計11単位以上を習得すると副先行
  • 00:39:16
    終了書が重与される仕組みです。え、
  • 00:39:19
    スライド左側の、え、データサンス小科目
  • 00:39:22
    、え、データサンス入門、データサンス
  • 00:39:25
    演習1、データサンス演習2、データ
  • 00:39:29
    サンス演習3、え、これらの各科目を利習
  • 00:39:33
    する必要があります。え、演習にはA、B
  • 00:39:36
    、Cの3種類がありますが、え、これらの
  • 00:39:38
    うち1つです。演習にはこれらのうちの1
  • 00:39:41
    つです。
  • 00:39:43
    え、さらに右側に記載された一般に関わる
  • 00:39:46
    科目も合わせて利習すれば、え、副先行
  • 00:39:49
    終了に必要な条件を満たすことができます
  • 00:39:51
    。
  • 00:39:53
    え、データサインスにこれから挑戦したい
  • 00:39:55
    という方はもちろんですが、え、すでに
  • 00:39:57
    ある程度学んできたけども、え、体型的に
  • 00:40:00
    スキルを高めたい、え、もしくは自分の
  • 00:40:02
    スキルを体系化したいと、え、そういう方
  • 00:40:04
    にもこのプログラムは非常に有益です。え
  • 00:40:07
    、科目を順に追って立していけば問題あり
  • 00:40:10
    ませんので、え、着実に進めていただけれ
  • 00:40:12
    ばと思います。
  • 00:40:17
    え、続いて、え、データサイエンスの、え
  • 00:40:19
    、の世界の、え、理解を深めるための、え
  • 00:40:22
    、推薦図書4冊ご紹介します。え、いずれ
  • 00:40:25
    も小学者から中級車まで、え、幅広い
  • 00:40:27
    レベルの学びに、え、役立つ内容となって
  • 00:40:30
    います。
  • 00:40:33
    え、1冊目は、え、統計分布を知れば世界
  • 00:40:35
    が分かる。え、この書籍では、え、測定
  • 00:40:39
    すること、え、すなわち、え、数値化する
  • 00:40:41
    ことというのが、え、社会の理解にどの、
  • 00:40:44
    どのようにつがるのか、え、これを分かり
  • 00:40:46
    やすく説明しています。え、例えば、え、
  • 00:40:49
    身長や体重といった、え、数値を統計的に
  • 00:40:52
    、え、分布として、え、捉えますと、え、
  • 00:40:54
    見えてくる世界が変わってきます。
  • 00:40:57
    え、第2冊目、え、データ分析の力。え、
  • 00:41:01
    こちらは統計額の技術というよりも、え、
  • 00:41:03
    どのようにデータを捉えて、え、どのよう
  • 00:41:05
    に考えるのか、え、といった思考法に焦点
  • 00:41:08
    を当てています。え、特にあの因関係を
  • 00:41:12
    どのように見極めるか、え、そういった
  • 00:41:14
    テーマに関心がある方にはお勧めの1冊
  • 00:41:16
    です。
  • 00:41:18
    え、3つ目、え、ストーリーで分かる心理
  • 00:41:20
    統計。え、タイトルは心理統計ですけども
  • 00:41:23
    、え、実際には統計学全般の基礎、え、
  • 00:41:27
    ストーリーを通して、え、解説する入門書
  • 00:41:30
    です。え、統計学に馴染みのない人にも
  • 00:41:34
    大変読みやすい内容になっています。
  • 00:41:39
    え、4冊目、え、機械学習入門。え、
  • 00:41:42
    イラストと対話形式で、え、気軽に機械
  • 00:41:45
    学習の基礎が学べる本です。え、機械学習
  • 00:41:48
    というのは、え、現代の人口知能技術の、
  • 00:41:50
    え、主役となっている技術のことです。え
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    、具体的にはAIの炙りとか、ま、生成
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    AIの基礎となっている技術です。え、
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    この本はシリーズ化されていますので、え
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    、これを読んだら次にも進んでいくといい
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    と思います。
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    え、どの書籍もですね、え、単なる、え、
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    知識の習得にとまらないで、え、データ
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    サインスの背景にある発想だとか、え、
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    考え方、え、それを学ぶのに、え、最適な
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    ものとなっておりますので、え、是非、え
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    、この機会に手に取ってみてください。
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    え、データサインスの説明は以上です。
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