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コンテンツ概要 › デジタル変革のために教育 機関はどのようにデータを 活用するべきか › データのミッションとビジネ スにおける価値 › データ、アダプタビリティ、 アジリティ › データのアジリティ › データをどのように使用す れば私たちの組織にアダプ タビリティをもたらすことが できるのでしょうか？ › 最後に › 著者について ツールを提供する 前述のようにデータインフォームドな組織は、多くの場合でセルフプロビジョニング モデルを使用しています。よって、すぐにスタッフが様々な分析ツールやソフトウェア とサービスを利用できます。例えば、皆さんがデータに対して従来の構造化されたク エリを実行したい場合、データレイク内のデータに基づいてデータウェアハウスを設 定する、もしくは古い学校のSQL(Structured Query Language) タイプのクエリを 直接実行できるツールをプロビジョニングすることが可能です。 しかし現在は、さらに多くの可能性があります。例えば、モデリングツールを用いてデ ータの視覚化、シナリオ作成、その結果の確認などが可能となります。現在における 分析革命は、人工知能(AI, Artificial Intelligence)と機械学習に関するものです。こ れにより、結果予測、異常の特定、データ分類、感情分析、パターンの発見、ロボット誘 導などにデータを使用することで新しい可能性が開かれます。データの用途を広げる ことに加え、現在のテクノロジーは、科学において時間を劇的に短縮することができ ます。 例えば、オーストラリアのAdelaide大学(University of Adelaide)の研究者は 合計約3TBにもなる48の小麦エクソームと18の大麦ゲノム全体を分析する必 要があり、AWSパートナーであるRONINと協力しました。必要となる容量を取得 し、クラウドにハイパフォーマンスコンピューティング(HPC, high-performance computing) クラスターを作成しました。進化生物学の研究員であるNathan Watson-Haigh博士によると、小麦のエクソームの分析に2週間かかるはずでし たが、クラウドを使用して6時間で完了しました。ニュージーランドのEdTechであ る エデュケーションパーフェクト(EP, Education Perfect) は、機械学習や莫大なデ ータ分析などAWSのツールを使用しました。生徒の成長をテスト前後の期間で追 跡し、リアルタイムフィードバックなどの個別自己学習支援システムを対象者に提 供しました。Oxford大学(Oxford University)のAshmolean博物館では、30万 枚の古代ローマの硬貨をデジタル化、およびカタログ化する過程で、全世界から の閲覧を可能にしています。高等教育以外での話であれば、皆さんはSky News による英国の王室の結婚式の報道でAWSの機械学習を使用して群衆の中の有 名人の顔を識別する場面を見たことがあるかもしれません。フォーミュラ1、野球 のメジャーリーグ、ブンデスリーガなどでも機械学習を使用して視聴者のエクスペ リエンスは向上しています。これらは教育分野におけるイノベーションの可能性を 開く強力なツールです。 機械学習を適用するには、従来までのデータセットに基づいてモデルをトレーニ ングし、新しいデータに適用します。AWSでは、機械学習への3つの一般的なアプ ローチがあります:(1)画像内のオブジェクトを認識するようにトレーニングされた Amazon Rekognitionや、自然言語で表現された意図を理解するようにトレーニン グされたAmazon Lexなどのモデルを使用します。(例としてRekognitionはリモー トによる監視のサポートを目的として多くの機関で使用されています)、(2)Amazon SageMakerを使用し、機械学習に使用される一般的なアルゴリズムのいずれかに基 づいて、独自のモデルをトレーニングして適用します。(3)機械学習に熟練した従業員 がいる場合は、機械学習用に最適化されたAWSのサービスを直接使用して、独自の アルゴリズムとトレーニングアプローチを使用します。 このようなツールを使用すれば、教育機関は学部や教職員の創造性を解き放ち、新し いデータの使用方法を見つけることができます。 11