2026.06.23

【イベントレポート】『データサイエンティスト』ってどんなお仕事？東福岡高等学校1年生へのデータサイエンティスト体験授業レポート（2026年6月3日）

学生委員会が取り組んでいるデータサイエンティスト体験授業（以下、DS体験授業）を、東福岡高等学校1年生医進・サイエンスコースの皆さん（31名）に向けて実施してきました！東福岡高等学校での授業は、2025年度に続き2回目の開催となります。お声かけいただいた先生方、ありがとうございます！

東福岡高等学校 HP = https://www.higashifukuoka.ed.jp/highschool/

【体験授業の内容】

今回の授業は、以下の4つのパートを実施しました。

データサイエンティストって何？ ― お仕事紹介
お仕事体験（グループワーク・プレゼン）
実務での分析手法の紹介
質疑応答

1.データサイエンティストって何？ ― お仕事紹介

まずは「データサイエンティストって何をする仕事か知っていますか？」という問いかけからスタート。皆さんあまりピンとこない様子でしたが、むしろそのような学生さんにデータサイエンティストにを知っていただくための講義です。ここからデータサイエンティストの魅力を伝えていきます！

講義では、インフラや医療、webの広告など身近なデータを例にどのようにデータサイエンスが活用されているかを紹介しました。続いて講師それぞれの業務内容を紹介し、データサイエンティストの仕事を具体的にイメージしてもらいました。高校生には少し馴染みのない業界も含めて、製造や航空、広告など、様々な場面での仕事やデータ活用事例の紹介では、皆さん興味深そうに話を聞いていました！

2.お仕事体験（グループワーク・プレゼン）

座学の後はいよいよデータサイエンティストのお仕事体験です。恒例となっている「コンビニの新規出店地を考える」をテーマにした分析ワークを実施しました。グループに分かれて、既存店舗の条件と過去の売上データをもとに、新規店舗の候補地を提案してもらいます。

分析ワークでは、初めに講師が散布図の作り方やデータの読み解き方を説明しました。どのようにデータを見ればよいかのヒントを得ると、皆さん積極的にデータを可視化して、売上と条件の関連性についてそれぞれの視点で分析を進めてくれました

最初は各々集中してデータを見ていた皆さんですが、データの理解が進むとグループ内での議論も活発になり、「この条件の数値が高いと売り上げが高いと思っていたけど、データを見ると傾向が違った」「この条件も大事だけど、ほかの条件も含めて候補地を考えた」など、新しい気づきや複数のデータを見てどう判断したかなど、講師顔負けのデータ分析のセンスを感じる意見の共有が多く印象的でした。

最後は全チームがクラスメイトと講師に向けて分析結果を発表しました。少し緊張も感じられましたが、どのチームもデータに基づいて判断した分析結果について、散布図や表を使って分かりやすく説明してくれました！

3.実務での分析手法紹介

発表の後は、講師からヒートマップで相関を可視化する方法や、重回帰モデルなど実務で使われる分析手法をいくつか紹介しました。「プログラミングや数学の知識も必要なのは大変そう…」という感想もありましたが、最近は生成AIでコード作成の自動化が進んでいる話もしつつ、様々な分析手法を使うことで、できることが増えることを体感してもらい、講義後の生徒からのフィードバックでは「難しそうだけど、面白そう！」「データサイエンティストが何なのか全く知らかなったけど、興味が出てきた」といった感想もいただけました。

4.質疑応答

授業の最後の質疑応答では、生徒さんからいくつか質問をいただきました。「データサイエンティストになるためには、どんなことを勉強しておけば良いか」「どのようなことを重視して大学進学の分野を決めたら良いのか」といった質問があり、講師陣がそれぞれの経験をもとにアドバイスをお伝えしました。

5.まとめ

今回のDS体験授業では、身近なテーマを題材にして、直観的に判断するのではなくデータに基づいて分析し、根拠を持って他者に伝える ―― そんなデータサイエンティストの仕事の一連の流れを生徒の皆さんに体験してもらいました。この時間の中で感じた「データを活用するとこんなことが分かるんだ！」という気づきや学びが、今後の皆さんの学びやキャリア選択につながればうれしく思います！

以上、東福岡高等学校1年生向けDS体験授業のイベントレポートでした！

【ご案内】

体験授業の実施をご検討の先生方へ

学生委員会ではデータサイエンティスト体験授業を「出前授業どっとこむ」に掲載しています。「自校でも実施してみたい」という先生がいらっしゃいましたら、お気軽にお問い合わせください。

出前授業どっとこむ

「数理・データサイエンス・AI モデルカリキュラム（リテラシーレベル）」における一つの PBL（Project Based Learning）や仮説思考トレーニング教材としての活用や、DX ハイスクール構想における専門家人材による体験授業として提供できます。

また、先生が同様の授業を行えるように資料も公開しておりますので、興味のある方はぜひご連絡、ご確認ください。

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