[ 第15号 ] 株式会社TSテクノロジー/レノファ活動報告第1報/県高度産業人材奨学金返還補助制度/回帰
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山口大学情報・データ科学教育センター メールマガジン
第15号・2022年6月発行
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皆さま、こんにちは！
情報・データ科学教育センターです。
青空が恋しい今日この頃、皆様いかがお過ごしでしょうか。
日本気象協会の「2022年梅雨明け予想」によりますと、
今年の中国地方の梅雨入りは平年より８日遅く、
梅雨明けは平年より早くなるそうです。
梅雨の間は毎日、雨ばかりで憂鬱になりがちですが
実際、雨の日の割合はどれくらいなのでしょうか？
2021年の山口市の場合、梅雨の期間は62日、
そのうち雨が降った日は40日でしたので、64.5%となります。
年間の雨の日の平均割合は30%程度ですから、
梅雨の間は雨の日が倍以上となります。
梅雨の期間が短くても、集中豪雨となることもありますので
油断はできません。ハザードマップを確認しておくなど、
大雨への備えを心がけましょう。
▼ 日本気象協会「2022年梅雨明け予想」▼
https://tenki.jp/rainy-season/
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「データ科学と社会II」のご紹介
機能性材料開発におけるコンピュータシミュレーション・AIの活用実態
株式会社TSテクノロジー
代表取締役社長
山口 徹 様
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株式会社TSテクノロジーは、先端的な化学技術と情報化技術を駆使し、
研究者には、最高の知的創出の場を、経営者には、最も効率的な研究開発投資の場を
提供することを通じて、新しい知恵の創造と知恵による豊かな人類社会の実現を
目指しています。
「データ科学と社会II」の講義では、弊社の事業について紹介した後に、
計算機化学、量子化学、反応解析、ケモインフォマティクスとは何か、
それらは実用面においてどのように役立つのかについて解説しています。
特に計算機を用いたシミュレーションによって、化合物の製造効率を改善できる こと、
化合物の性能の違いについて、分子の挙動の違いを視覚化（動画化）して解説し ています。
化学の分野においても、データサイエンスが重要なツールであることを
専門外の方にも具体的に分かりやすく解説していますので、ぜひ講義ビデオを
ご覧ください。
▼ ビデオ教材はこちら▼
https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/moviedata/po-login/06eng_03_tstcl/R3_TS_yamaguchi.mp4
▼ 株式会社TSテクノロジー様のリンクはこちら▼
https://www.tstcl.jp/ja/
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レノファ山口ファンマーケティングプロジェクト活動報告 第1報
国際総合科学部 1年 長濱 由成 さん
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6月12日（日）にレノファ山口ファンマーケティングプロジェクトの一環として、
維新みらいふスタジアムで行われたファジアーノ岡山戦を観戦しました。
私自身、サッカーの観戦は初めてでどんな雰囲気なのかなと緊張していましたが、
スタジアムに着くとレノファ山口のイメージカラーであるオレンジ色を基調とした
出店が並んでいたり、オレンジ色に染まったたくさんのサポーターが居たりと
レノファ山口の雰囲気の良さを感じました。
試合が始まると、初めて見に来た私達も自然と応援を始めてしまうほどサポーター
の方々の熱気があり、レノファ山口というチームが地域に愛されていることを
強く感じました。
ファンマーケティングでは、チームとサポーターが互いに高め合うことがとても
重要なのでレノファ山口は良い形なのではないかなと試合観戦を通じて感じました。
一方で、スタジアム内の案内やイスの距離などには課題点も見られました。
今後のファンマーケティングでは、今回得た改善点や他チームの事例などを活用した
学生主体の取り組みとして進めていきたいと考えています。
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山口県高度産業人材奨学金返還補助制度のご案内
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山口県からの奨学金返還補助制度のご案内です。
山口県では、地方創生の取組の一環として、県内産業を支える高度な
専門知識を有する人材を確保するための奨学金返還補助制度を創設し、
理系大学院生等を対象に募集を行っています。
これまでは製造業に就職した学生のみが対象でしたが、昨年度から
情報サービス業に就職した学生にも対象を拡大しておりますので、
本制度をぜひ、活用してください。
本制度の詳細や応募方法等については、以下URLにてご確認ください。
「山口県高度産業人材奨学金返還補助制度（理系大学院生・薬学部生対象）」
https://www.pref.yamaguchi.lg.jp/soshiki/34/14084.html
募集期間：２０２２年５月９日（月）～２０２２年９月３０日（金）
応募先・問い合わせ先
山口県 産業戦略部 総務調整班
Tel 083-933-2465 Fax 083-933-2469
E-mail a11400@pref.yamaguchi.lg.jp
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知っちょる？「回帰」
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回帰（分析）は数値データの間の関係性を表す関数
Y = f(X)
を見出すことです。ここで X を説明変数、Y を目的変数といいます。
回帰では分析者が説明変数から目的変数への因果関係を仮定して分析を行います。
説明変数が一つの場合を単回帰、複数の場合を重回帰といいます。
この関数を導くには、これまで統計的手法が使われてきましたが、
教師ありの機械学習も使われるようになっています。
導き出した関数は未来の数値を予測するために使うことができます。
回帰の応用には，
・売上予測
・人口予測
・需要予測
・不正検知
など様々なものがあります。
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Voice -みなさまの声をカタチに-
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情報・データ科学教育センターでは、学内外の方々と連携を進めながら
サービスを高めていきたいと考えております。
数理・データサイエンス・ＡＩに関連するご意見やご要望などが
ございましたら、下記の連絡先までメールか電話でご連絡ください。
ご協力をよろしくお願いいたします。
＝＝＝ 最後までお読みいただき、ありがとうございました。 ＝＝＝
〇編集・発行 山口大学情報・データ科学教育センター
メール：dsm@yamaguchi-u.ac.jp
ウェブ：https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/
電 話：083-933-5986（内線:5986）