「统计」と「机械学习」の违いが示唆する保育所保育において目指すべき滨罢导入の付加価値
- 1. 2020/2/3 1 「統計」と「機械学習」の違いが示唆する 保育所保育において目指すべき IT 導入の付加価値 （出典）「統計」と「機械学習」の違いの整理で多くの事業会社で「機械学習」が使えない理由が視えてきた！ https://qiita.com/mnoda/items/ee074d6614cd0b40525d AI とか機械学習という言葉がニュースなどを通じて、耳目に達することが多くなっている。とはいえ、AI、人工知 能、機械学習というと、グーグルのような最先端の大企業での遠い話、あるいは、むしろうさん臭い SF のような話 で、眉に唾して話しを聞かないといけないというイメージを持っている方も多いであろう。過去に何度か人工知能 ブームというものがあったものの、ものにならなかった歴史があるのも事実であり、そのような感想を持つのは、ある 意味では健全であると言えよう。 ただ、この人工知能という言葉は、その意味するところが広すぎる。目下、その発達、進化に注目が集まってい るデータ分析の技法については、機械学習、マシーンラーニング（ML）という言葉の方が、より的確な表現となる。 端的に言ってしまえば、この機械学習という技法は、統計学の応用である。勿論、従来の統計学のままというこ とではないが、データの集まり、多くの場合は、数字に置き換えたデータのパターンから傾向や関係を抽出して、 データを分類したり、予測したりするという点では、やっている「計算」は、多くの場合、共通しているのである。 gb Opinion Report 株式会社 social solutions 石塚 康志
- 3. 2020/2/3 3 学では、ヒューリスティックと呼ばれ、大きく次の３つに整理されている。 ①利用可能性ヒューリスティック 関連する情報を全て入念に調べることなく、簡単に手に入る情報に頼る。 ?子どもの発達状況の理解を、印象に残りやすい年度初めの様子とごく最近の観察だけで行っている。 ②代表性ヒューリスティック 類似性がありそうに見えるというだけの理由からもっともらしい関連性を見つける。 ?ある発達のパターンやエピソードに類似した様子を観察すると、そのまま目の前の子どもにも当てはめ てしまう。 ③「アンカリングと調整」ヒューリスティック 特定の参照点を判断のアンカー（錨）として、この参照点に合わせて選択を調整、判断する。 ?今持っている子どもの発達イメージと違う行動や状況を観察しても、それによってイメージを更新しない。 このような保育士という人が持っているかも知れない、子どもの発達過程や体調の理解におけるヒューリスティッ クを、統計的に説明されるデータ分析によって修正するということが、保育の質の向上のために有効なのではな かろうか。 機械学習やデータ分析から得られた洞察、インテリジェンス、あるいはその情報共有に基づいて、子どもの保 育のための環境構成や関わり方、保護者支援として何をすべきかを最終的に判断するのは、人間である保育士 でなければならない。そのための保育士の深い思考をサポートするような IT システム、IT 導入でなければならな いのである。 IT の導入というと、『業務の効率化』、なかんずく『ペーパーレス化』が目的、ゴールイメージとなっていることが 良くある。繰り返しになるが、「深く」はあるが、「高コスト」となってしまう保育士の思考を助ける「子どものデータ分 析」という情報生産にこそ、保育所保育おける IT 導入の「目指すべき付加価値」があるのだと思われる。是非とも、 このような認識を持って、保育所の IT 化が進むことを期待したいところだ。 ●当レポートは、信頼できると思われる各種データに基づいて作成されていますが、当社はその正確性、完全性を保証するものではありません。当レポートのご利用に際 しては、ご自身の判断にてお願い申し上げます。また、当レポートは執筆者の見解に基づき作成されたものであり、当社の統一的な見解を示すものではございません。な お、当レポートに記載された内容は予告なしに変更されることもあります。当レポートは著作物であり、著作権法に基づき保護されています。当レポートの全文又は一部を 著作権法の定める範囲を超えて無断で複製、翻訳、翻案、出版、販売、貸与、転載することを禁じます。