山陽高等学校工学科では、文部科学省「高等学校デジタル人材育成支援事業（DX加速化推進事業）」の採択を受け、変化の激しい社会を生き抜く力を身につけるため「学びのDX」を推進しています。
この取り組みの一環として、夏休み期間中の2026年8月21日（金）、広島工業大学情報学部の先生をお招きし、工学科の生徒を対象とした「データサイエンス講座」を本校のCAD室にて開催いたしました。
【第1部】データの活用と分析に至るプロセス ＆ RESASの利活用
講座の前半は、データサイエンスの基礎となる考え方についての座学からスタートしました。
- ビッグデータの「3つのV」とデータの品質
データが持つ特性である Volume（データ量）、Velocity（データ生成速度・頻度）、Variety（データの多様性）を学び、分析の前段階として、人間やコンピュータが処理しやすいようにデータを整える「データクレンジング」や「標準化」が極めて重要であることを理解しました。
- RESAS（地域経済分析システム）を用いた地域分析
国が提供するオープンデータ・ビッグデータを可視化するWebアプリケーション「RESAS（リーサス）」について学びました。
【第2部】Excelを用いた基本統計量の算出と「箱ひげ図」の作成
中盤からは、実習用データを用いて、データ分析の実習を行いました。
- 代表値（基本統計量）の導出
データの中心的な傾向を示す平均値、極端な値の影響を受けにくい中央値、最も頻度の高い最頻値の3つの「代表値」について、それぞれの特徴と使い分けを学びました。
- データの「ばらつき」の可視化と箱ひげ図
データの散らばり具合を数値化する「分散」や「標準偏差」の概念を学習し、最小値・最大値や第1～第3四分位数導出し、データのばらつきを視覚的に一目で把握できる「箱ひげ図」をExcel上で実際に作成しました。
【第3部】ピボットテーブルを活用した単純集計・クロス集計の作成
データの全体像を整理し、隠れたパターンを見つけ出すための集計技術に挑戦しました。
- ピボットテーブルによるクロス集計
大量のデータから行と列を組み合わせて件数や平均値を集計する「クロス集計」を、Excelのピボットテーブル機能を使って瞬時に作成しました。
- スライサーによる動的フィルタリング
特定の条件にデータを絞り込む「スライサー機能」を導入しました。これにより、たとえば「冬晴れの朝（冬の午前9時）は冷え込みやすい」といった仮説を、ピボットグラフとスライサーを連動させながら視覚的に実証する操作を学びました。
【第4部】変数間の関係を予測する「相関と回帰分析（最小二乗法）」
データサイエンスの高度な予測手法である「回帰分析」に踏み込みました。
- 散布図と相関関係
2つの変数の関係性を表す「散布図」を作成し、その関係の強さを示す「相関係数」について学びました。
- 最小二乗法による「回帰分析」
データ（点）と回帰線との差分（エラー）を2乗したものの総和を最小化する「最小二乗法」のルールに基づき、当てはまりの良い直線を引く方法を学びました。データがその予測モデル（直線）にどれだけ適合しているかを示す指標である「決定係数（重決定 R2）」の見方も教わり、データを用いた「将来予測」の科学的な手法を体得しました。
今回のデータサイエンス講座で学んだ手法（プロセスの設計、代表値やばらつきの把握、クロス集計、そして回帰予測）は、生徒たちが探究活動していくうえで必要不可欠な能力です。
本校工学科では、今後も広島工業大学様との連携を深め、社会の課題に対して自ら問いを立て、データを活用して科学的かつ論理的に問題発見・解決ができるデジタル人材の育成にいっそう努めてまいります。
素晴らしい講義をご提供いただきました広島工業大学様、ならびに本講座の実施にご尽力いただきました教職員・関係者の皆様に、心より深く感謝申し上げます。