問いを立てる人を育てる——日本統計学会 統計教育賞の受賞に寄せて

株式会社Rejoui、2026年の日本統計学会 統計教育賞を頂戴いたしました。2021年にもWiDS（Women in Data Science）の活動で私個人が賞をいただきましたが、今回はRejouiとして、企業・組織としての受賞です。今回、組織として受賞できたこと、たいへん嬉しく、光栄に思っております。

Rejouiの教育事業における教材開発は、下記のようなポリシーを持って行っています。

【基本の設計ポリシー】
-　産業界で実務家が実際に行う題材であること
-　プロセスにストーリーを持たせること
-　思考を伴い「価値創造」と「変革」に至るものであること

【3つのスキルカテゴリの設計ポリシー】
価値創造スキル・・・学習者にとって徹底して「身近」な課題であること
データサイエンス力・・・理論を徹底して学ぶものであること
データエンジニアリング力・・・実践（手習い）しつつ「考える」ものであること

ただでさえ「親しみにくい（とっつきにくい）」「小難しそう（＝数式がたくさん出てきそう）」と感じられるデータサイエンスを少しでも身近に感じてもらうにはどうしたら良いか、という工夫の結果です。

学習者にとって徹底して身近であること：
ちょうど先週プレスリリースを出した広島県教育委員会の題材がまさにこれですが、広島県内の高校生および高校の先生向けということで「野球・サッカー・バスケットボール」「世界遺産」「お好み焼き」などの題材や、登場人物の名前についても広島の方であれば親しみのある名前のオマージュでこれを作成しています。登場するサービスの名称や人物が少しでも馴染みのあるものであれば、心の障壁が少し下がると期待してのことです。ビジネスの題材であっても、洋菓子店の需要予測や、物流センターの人材配置、洋服ブランドの出店地選択など「本当にデータサイエンティストが向き合うビジネス課題」であり、かつ「自分の生活に存在している」をテーマにしています。

理論を徹底して学ぶものであること：
統計や機械学習のモデルについては概念が伝わりやすくなる図表を用いたり（私が絶対に大切だと思っている）基本統計量、回帰、相関などについては十数件程度の値を計算する過程を見せて理解できるように工夫しています。AI時代に入り計算することそのものは楽に（不要に）なっても、分散が大きいと分布がどうなるのか、回帰式のあてはまりとは何を示すのか、なぜ絶対値ではなく二乗するのか、などといった数学的な理解は、むしろこれからもっと高いものが求められると私は考えています。もちろん対象の範囲によって数学的な説明も様々ですが「絶対に外してはならない理論」はエッセンスをしっかりと入れています。

実践（手習い）しつつ「考える」ものであること：
今後はAIにいかにプロンプトを渡すかという技術になってしまうかもしれませんが、コードを書けること、計算機を使いこなすスキルは実際に手を動かしてこそスキルとして身につくものです。見るだけ、言うだけではスキルとして身につきません。「書くこと」「書いたことを共有すること」「レビューを受けて更に見直すこと」が肝要です。さらには「出力結果を読み解くこと」を重視することを心がけています。データサイエンティストにとって私が一番大切だと思っているスキルは「論理的に思考するチカラ」です。簡単にモデルを作り、データを活用できる時代になってきているからこそ考えるチカラを養う必要があります。もちろん、思考する部分もAIが様々な視点をあたえてくれるようになってきていますが、AIに問えないテーマこそ課題解決、価値創造に大きく繋がる可能性があるはずで、これは対象の課題に真摯に向き合う人にしか考えられないもののはずだからです。

問いを立てる人”を育てる
問いとは、思いつきのテーマではなく、現状と目的のあいだにある構造を捉え、情報ギャップを定式化することだと考えています。誰が、何を、いつ、どんな基準で判断するのかが見えてはじめて、データは意思決定のために使えるものになります。そのため、教育では関心や違和感を出発点に、社会の背景を広く捉え、構造化し、仮説を持ち、データで確かめる経験を重ねることが重要です。これは学校の探究学習だけでなく、企業や行政の現場にも共通します。分析結果を出すことがゴールではなく、その結果を意味に変え、意思決定者に届け、次の行動につなげるところまでがデータサイエンスです。一度で正解にたどり着く必要はありません。問い、分析し、解釈し、提言し、また問い直す。その循環を通じて、問いの質は上がっていきます。価値創造できる人材は、このサイクルを自分で回せる人だと考えています。これからの時代に求められる「問いを立てる人」を生み出す仕組みを、これからもRejoui として追求していきたいと思います！

最後に、本賞の選考に関わってくださった日本統計学会の皆さまに、心より御礼申し上げます。また、Rejouiの教育事業をともに作り、支えてきたメンバー、実務課題に向き合う機会をくださった企業・行政・学校の皆さま、そして学びの場で問いを投げかけ続けてくださる受講者・生徒・学生の皆さまに感謝いたします。この賞は、皆さまとともにいただいたものだと感じております。この評価と感謝を励みに、これからも統計・データサイエンスを価値創造につなげ、社会に還元してまいります！