導入事例

　前期の前半では「アイス」をテーマに取り上げ「日経POS情報 SCAN」のデータから「首都圏のスーパー（コンビニエンスストアを含む）15カ月分・週次」のデータを学生に渡しています。
　学生たちはデータを使って、たとえば「なぜこの商品が売れていないのか」という課題に取り組むわけですが、そこで売れていない商品だけを調べても原因がわかりません。「じゃあ、売れている商品は何なのか？」という示唆を与えると、「こういう商品が売れている」という答えが学生から返ってきます。「では、売れている商品を調べて、売れていない商品との差異を比較したら、売れていない原因がわかるのではないか」という考えに至り、また新たな分析が始まります。
　長期の時系列データでカテゴリの推移を確認したり、特定の条件の商品を抽出してデータを作成したりすることができますので、こういう細かいやり取りをしながら分析ができるという意味では、毎週の講義で調査・分析を行う効果があると思いますね。
　特に、今回の講義では日経メディアマーケティング（日経MM）と日本経済新聞社に協力いただいて、データの見方や分析のやり方、分析結果の講評などもしていただき、実践形式で講義ができています。学生にとって、非常にいい機会になると思います。やはり教員は指導を行うだけですので、社会とのつながりという意味で日経グループに協力いただいているところは重要だと思います。

　今後、カリキュラムも少し変わっていきます。1年生の前期にはさきほど話したPBLが必修課目としてありますが、後期にも必修でデータ・リテラシーの講義を入れる予定です。
　そこではデータに関する最低限のスキルの向上をめざし、データの見方、グラフの作り方、集計のやり方など基礎的な知識・技術を習得してもらいます。そういうベースができたうえで、もうワンランク上の分析を行う授業やゼミがあるとよいと考えています。
　ツールでいえば、Excelだけではなく、統計解析ソフトの「R」や「SPSS」が使いこなせるようになるとか、統計分析手法でいえば、私の専門でもあるクラスター分析を応用するとかができるようになるとよいと思っています。いずれも社会に出て役に立つスキルですから、今後、データ・リテラシーの面でボトムアップが進んでいったら、ワンランク上の講義やゼミで統計解析ソフトをしっかり扱うということもおもしろい取り組みかもしれないですね。