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The Recommendations for DX in Commercial Eeducation

seastar3
November 03, 2022

The Recommendations for DX in Commercial Eeducation

The Efforts Report of Special Research on Industrial Education Improvement for 3 Years Certified by CCPIE

seastar3

November 03, 2022
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Transcript

  1. 新たな商業教育のDXのために
    -産業教育振興中央会産業教育改善特別研究3カ年の取組-
    [email protected]
    日本商業教育学会第32回全国(愛媛)大会
    2022年8月21日(日)自由論題研究報告

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  2. はじめに

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  3. アジェンダ
    はじめに
    1.具体的な研究活動の概要
    (1) 機械学習の習得と財務諸表分析への応用
    (2) 教材開発・公開
    (3) 研究発表及び論文公開
    (4) 商業科目の授業での研究成果実演
    (5) その他の新技術や先進事例の学習
    2.機械学習(ディープラーニング)の研究
    (1) 機械学習とは
    (2) 機械学習の捉え方と可能性
    (3) 簿記会計分野での機械学習的捉え方
    3.ブロックチェーンの研究
    (1) ブロックチェーンとは
    (2) ブロックチェーンのとらえ方
    (3) ブロックチェーンの教材化
    4.今後の構想および予想
    おわりに

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  4. 研 究 の 経 緯
    年 度 内 容
    昭和60年度 全商協会主催全国商業教育研究大会全体会発表「ネットワークを活用した総合実践システム」
    平 成 8 年 度 全商協会主催全国商業教育研究大会第4分科会発表「新しい総合実践のあり方」
    平 成 9 年 度 ハンディブックコンピュータ(オーム社刊)執筆委員
    平成20年度 日本商業教育学会機関誌掲載「簿記の記帳と財務諸表作成へのXML技術の応用」
    平成21年度 日本商業教育学会機関誌掲載「オブジェクト指向プログラミング教育法序説」
    平成22年度 日本商業教育学会全国大会研究発表「ネットワークプログラミング指導法事始め」
    平成22年度 韓国商業教育学会全国大会研究発表「XBRL技術の簿記への導入 XBRL 기술의 부기에의 도입」
    平成23年度 XBRL国際会議への出席
    平成25年度 日本商業教育学会全国大会研究発表「XBRL教授法のすすめ」
    平成25年度 (財)産業経理協会主催経営戦略会計研究委員会研究報告「XBRLの概要とその可能性」
    平成28年度 全商協会懸賞論文佳作入賞 「商業教育レガシーのJavaプログラミング指導への継承」
    平成29年度
    全商協会主催全国商業教育研究大会第3分科会発表
    「Javaプログラミング授業の蘊蓄 -プログラミング教育における商業教育レガシーの継承-」
    令 和 元 年 度 産業教育中央振興会産業教育改善特別研究3年継続指定 「中等教育への最新ICT分野の導入の研究」
    令 和 3 年 度 韓国経営教育学会春期総会研究発表 「機械学習とブロックチェーンの指導法の研究」

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  5. 1.具体的な研究活動の概要

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  6. (1)機械学習の習得と財務諸表分析への応用
    1.具体的な研究活動の概要

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  7. Python言語によって決算データを人工知能に判定させるコード
    # 2,773社の財務諸表データを並べたfr_df データセットでMLP判定モデル操作
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(fr_df, fr_df['icd'], random_state = 25)
    # MLPの2層の隠れユニットの分類を[50,50]として、重みalphaを0.1に設定する。
    mlp = MLPClassifier( solver=‘lbfgs’, activation=‘tanh’, random_state=0,
    hidden_layer_sizes=[50,50], alpha=0.1)
    # MPL分類モデルに訓練データを機械学習させ判定モデルを構築する。
    mlp.fit(X_train, y_train)
    # 判定モデルの精度を検証する。
    print("判定モデルの訓練データでの適合率: {:.2f}".format(mlp.score(X_train, y_train)))
    print("判定モデルのテストデータでの適合率: {:.2f}".format(mlp.score(X_test, y_test)))

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  8. 機械学習を操る高次元空間のグラフ操作 3Dグラフ
    最短コースでわかる ディープラーニングの数学
    赤石 雅典 著(日経BP刊)のコード実行例

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  9. AIによる2019年決算公告企業の
    決算書の産業判定成績
    判 定 内 容 訓練データの
    正解率
    テスト(検証)
    データの正解率
    3産業の判定 (乱数シード 11) 50% 45%
    3産業の判定 (乱数シード 27) 54% 57%
    製造業-商業の判定 (乱数シード 11) 64% 65%
    製造業-情報産業の判定 (乱数シード 27) 71% 66%
    商業-情報産業の判定 (乱数シード 27) 70% 62%

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  10. (2) 教材開発・公開
    ア 機械学習用語クイズ
    イ ブロックチェーン用語クイズページ
    ウ ブロックチェーン説明用GIFアニメ
    エ 機械学習の課題研究講座紹介動画
    オ AWS上のバンキングシステムの開発

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  11. ア 機械学習用語クイズ 出題例

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  12. ア 機械学習用語クイズ 出題例 正解

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  13. イ ブロックチェーン用語クイズ 出題例

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  14. イ ブロックチェーン用語クイズ 出題例 正解

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  15. ウ ブロックチェーン説明用GIFアニメ

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  16. オ AWS上のバンキングシステムの開発
    オンラインバンキングシステム操作画面1 振込伝票

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  17. (3) 研究発表及び論文公開
    研究報告活動
     産業教育中央振興会令和3年度研究成果集
     日本商業教育学会令和2年度論集
     韓国経営教育学会2021年春季学術会議発表資料集
     令和2・3年度校内研究紀要

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  18. 令和2年度日本商業教育学会商業教育論集第31集掲載原稿

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  19. 令和3年度校内研究紀要掲載原稿

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  20. 第1回関西STEM教育EXP(令和元年9月)参加ノート

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  21. (4) 商業科目の授業での研究成果実演
     機械学習用語クイズ
     ブロックチェーン用語クイズ
     機械学習の課題研究講座紹介動画
     ブロックチェーン説明用GIFアニメ
     AWS上のバンキングシステムの実演 など
    コロナ禍での時数不足、一方で
    リモート授業の導入。
    授業のDXは進んだ。

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  22. (5) その他の新技術や先進事例の学習
     フロントエンド技術
     ノーコードAIツール
     SolidityプログラミングとNFT
     Web3とメタバース など

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  23. フロントエンド技術
    例 Vew.js の動的コンポーネントの活用
    <br/>var vm = new Vue({<br/>el: '#area',<br/>data: {<br/>selected: '',<br/>fluits:[<br/>{ id: 0, name: 'null',price: 0},<br/>{ id: 1, name: 'りんご',price: 100},<br/>{ id: 2, name: 'みかん',price: 200},<br/>{ id: 3, name: 'バナナ',price: 300}<br/>],<br/>price: 0,<br/>i: 1<br/>},<br/>computed: {<br/>gatPrice: function() {<br/>return this.fluits[this.i].price<br/>}<br/>},<br/>methods: {<br/>getIndex: function() {<br/>this.i = this.selected<br/>},<br/>}<br/>});<br/>
    サーバ側のデータとの非同期
    の連携も開発しやすい。

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  24. ノーコードツール Humanome Eyes による
    画像認識AIの簡易操作 (チョコ菓子の分類判定)
    ヒューマノーム研究所チュートリアル記事
    【初心者向け】はじめての画像認識AIテキスト:第2回「ものをみつけるAIの作り方」の実習結果

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  25. ノーコードツール Humanome CatData による
    統計分析AIの簡易操作 (アヤメの品種判定)
    ヒューマノーム研究所ノーコード機械学習ツール
    CatDataオンラインマニュアル
    のあやめの品種予測実習チュートリアルの実習結果
    あやめの花の計測データ

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  26. SolidityプログラミングとNFT
    contract MyNFT is ERC721 {
    mapping(uint256 => string) public tokenName;
    constructor(string memory name, string memory symbol)
    ERC721(name, symbol)
    {}
    function createToken(uint256 tokenId, string memory name) external {
    _safeMint(msg.sender, tokenId);
    tokenName[tokenId] = name;
    }
    function getTokenName(uint256 tokenId) external view returns (string memory) {
    return tokenName[tokenId];
    }
    }
    • Solidityプログラムを活用して、適切なブロックチェーンにNFTを発行(デプロイ)する。
    • 様々な情報のデジタル鑑定証として一意性を保証される。

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  27. Web3とメタバース
    Web3は、世代の分散型のネットワークの概念。
    ブロックチェーン技術を応用し、GAFA等の巨大企業の寡占状態のインターネット経済の状況を
    変える可能性をもつ。
    メタバース上で現実の隔たりを越えたコミュニケーションや
    創作物が生まれる。

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  28. 2.機械学習(ディープラーニング)の研究

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  29. (1) 機械学習とは
    2.機械学習(ディープラーニング)の研究

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  30. (1) 機械学習とは
    機械学習とは、大量の既得データを使った反復
    学習により自動的に意味のある判定を出力するし
    くみを導き出すやり方である。

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  31. 機械学習の空間的とらえ方
    実体(機械学習モデル)と投影された影絵(訓練モデル)

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  32.  機械学習
     教師あり学習
     教師なし学習
     強化学習
     データマイニング
     スクレイピング
     ディープラーニング
     ニューラルネットワーク
     多層パーセプトロン
     活性化関数
     損失関数
     訓練データ
     テストデータ
     Numpy
     Pandas
    etc.
    機械学習(ディープラーニング)の基本用語 1

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  33.  Scikit-learn
     Matplotlib
     Jupyter
     Notebook
     過学習
     勾配消失問題
     局所最適解留まり問題
     SGD法
     Momentum法
     AdaGrad法
     Adam法
     LightGBM法
     GPU活用
     並列化処理
     量子コンピュータ
     自然言語処理
    etc.
    機械学習(ディープラーニング)の基本用語2

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  34. (2) 機械学習の捉え方と可能性
    2.機械学習(ディープラーニング)の研究

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  35. 3つの喩え
    ア 好みの曲や漫画の判定
    イ 共 感 覚
    ウ 観音の字義

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  36. ア 好みの曲や漫画の判定のしくみ
    繰り返し鑑賞しできあがった脳内の
    判定用回路で作品の真贋を鑑定する。
    AI(人工知能)の
    学習モデルを作る
    ことに通じる。

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  37. イ 高次元の認識と共感覚との共通性
    共 感 覚

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  38. ウ 観音と高次元の認識との共通性
    音を聴くように観よ

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  39. (3) 簿記会計分野での機械学習的捉え方
    2.機械学習(ディープラーニング)の研究

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  40. 資 産





    A社
    B社
    C社
    D社
    E社
    財務諸表の空間的な表現図(人工知能的な捉え方)
     個々の棒が、各社の収益か費用の
    額を示し、その柱の上部のブロッ
    クが純損益額を示す。
    B社のみ費用がかさみ純損失を表
    している。
     その柱の水平面上の位置が、資産
    と負債の金額を表し、財政状態を
    示している。

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  41. 資 産





    A社
    B社
    C社
    D社
    E社
    財務諸表の空間的な表現図(人工知能的な捉え方)

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  42. 財務諸表の空間的な表現図(人工知能的な捉え方)
    資 産





    A社
    B社
    C社
    D社
    E社

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  43. 財務諸表の空間的な表現図(人工知能的な捉え方)
    資 産





    A社
    B社
    C社
    D社
    E社

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  44. 財務諸表の空間的な表現(機械学習的な捉え方)
     決算書の指導を介して、帰納的に複式簿記の総合的概念
    を学び取らせている。
     このように、各社の5大要素の金額を空間的に
    一括して捉えるような発想が、機械学習の原理
    に通じるのである。

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  45. 3.ブロックチェーンの研究

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  46. (1) ブロックチェーンとは
    3.ブロックチェーンの研究

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  47. (1) ブロックチェーンとは
    ブロックチェーンとは、仮想通貨を支える
    技術であり、最近ではNFTの基盤として
    ビジネスで重要になっている。

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  48. 機械学習(ディープラーニング)の基本用語
     ブロックチェーン
     ブロック
     ハッシュ値
     ビットコイン
     暗号資産
     サトシ・ナカモト
     ソフトフォーク
     ハードフォーク
     マイニング
     ビザンチン将軍問題
     イーサリアム
     スマートコントラクト
     Solidity
     NFT
     WEB3
     DAO
     レンディング
    etc.

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  49. (2) ブロックチェーンのとらえ方
    3.ブロックチェーンの研究

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  50. 織り込みずみと貸借平均の原理
    織り込みずみ
    日常でも織り込みずみとよくいう。
    物事が設定済みで抜かりない意味合いで、ブロック
    チェーンの発想の元ともいえる。
    貸借平均の原理
    簿記は貸借平均の原理により、間違いを防ぎ、ごまか
    せないようになっている。
    ブロックチェーンも矛盾はゆるされず、ごまかせない。

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  51. イーサリアム言語で自作のContract01 プログラムを
    ブロックチェンにデプロイ(搭載)するコード
    > Contract01Tounyuu
    = Contract01.new ({ data: bytecode,
    from: web3_instance.eth.accounts[0],
    gas: 4700000
    })

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  52. デジタル技術による絶対的な真贋保証
    NFT = デジタル鑑定証
    物事の真贋判定は、政府や権威ある団体などのお墨付
    きを根拠にしてきたが、これからはデジタル鑑定証とでも
    いうべきブロックチェーンのスマートコントラクトでも保
    証されるようになった。
    ユニークさの付加価値の追求
    暗号通貨の実用化を端緒に、デジタルアートの高騰や
    VR上の取引の活発化などが進んでいる。

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  53. デジタルコンテンツの高付加価値
    最初のつぶやきが290万ドル
    2021年3月に、ジャックドーシー氏の世界最初のツ
    イッターのつぶやきが約290万ドル(約3億7千万円)で
    落札された事例が、NFTのしくみの可能性を示している。
    “Just setting up my twttr”

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  54. (3) ブロックチェーンの教材化
    3.ブロックチェーンの研究

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  55. ハッシュ値
    ブロック内のすべての記録
    の特徴を反映した数値。
    簿記の総額主義とブロックチェーン
     どちらも途中の記録を改ざんできないしくみ。
    記録 n
    直前のブロック
    のハッシュ値
    ハッシュ値
    記録2
    記録1
    ブロック
    記録 n
    直前のブロック
    のハッシュ値
    ハッシュ値
    記録2
    記録1
    ブロック
    記録 n
    直前のブロック
    のハッシュ値
    ハッシュ値
    記録2
    記録1
    ブロック
    記録 n
    直前のハッシュ値
    ハッシュ値
    記録2
    記録1
    記録 n
    直前のハッシュ値
    ハッシュ値
    記録2
    記録1

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  56. オンラインバンキングシステム操作画面1 振込伝票

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  57. オンラインバンキングシステム操作画面2 取引ログ

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  58. オンラインバンキングシステム
    AWSモジュール構成の初期設計

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  59. 4.今後の構想および予想

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  60. 今後の構想及び予想
    ① B/L等式・P/L等式の機械学習実習
    ② 待ち行列の窓口増減判断AIの作成実習
    ③ 総合実践の会社登記・売買契約・流管理
    ・送金システムの登録のNFT化
    ④ 検定合格証のNFT化
    ⑤ 自然言語処理での自動取引システム運用
    ⑥ 進路指導でのAI活用
    ⑦ ノーコード機械学習ツールの教材化
    ⑧ 地域統計の機械学習モデル作成 など

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  61. おわりに
    新たな商業教育のDXのために

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  62. まとめ
    1.具体的な研究活動
    ・最新技術の研究と発表・論文公開
    ・教材開発と実演
    ・さらなる先端技術の習得とフィードバック
    2.機械学習の研究
    ・機械学習の捉え方と可能性
    漫画音楽の判別・共感覚・観音の字義
    ・簿記の空間的捉え方と機械学習の原理
    3.ブロックチェーンの研究
    ・ブロックチェーンのとらえ方・教材
    4.今後の構想および予想

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  63. 私のICT遍歴スパイラル
    IT講習会指導
    ネットワーク会計
    システム開発
    Webプログラ
    ミング習得
    第1種情報処理
    技術者試験合格
    商業科教員採用
    FORTRAN習得
    ブロックチェーン研究
    XBRL研究
    CIO業務担当
    第2種情報処理
    技術者試験合格
    インターネット
    研究
    機械学習研究

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  64. 商業教育イノベーション
     経営管理能力の育成
     国際的に通用するコミュニ
    ケーション能力の育成
     問題解決能力の基盤となる
    情報処理能力の育成
    商業教育イノベーションの図
    専門教育の
    必要性の定着
    生徒の多様化
    生徒数減少
    点数主義教育
    の弊害 ITイノベーション
    文化的に充実した
    生活の確立
    高度情報化
    社会の推進

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  65. -産業教育振興中央会産業教育改善特別研究3カ年の取組-
    [email protected]
    新たな商業教育のDXのために
    おわり
    おわり

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  66. 今回の研究に関する参考書籍一覧
    1. 最短コースでわかる ディープラーニングの数学 赤石 雅典 著(日経BP刊)
    2. Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる 涌井 良幸 著(技術評論社刊)
    3. ゼロから作るDeep Learning —Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 斎藤 康毅 著(オライリージャパン刊)
    4. Pythonではじめる機械学習 —scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller 著(オライリージャパン刊)
    5. Solidityプログラミング ブロックチェーン・スマートコントラクト開発入門- (KS情報科学専門書) Ritesh Modi 著(講談社刊)
    6. Pythonデータ分析ライブラリPandas速習入門: python3系(Ver3.6.5対応) 辛島信芳 著(Kindle版)
    7. 統計学が最強の学問である[実践編] 西内 啓 著(ダイヤモンド社刊)
    8. データ分析の力 因果関係に迫る思考法 伊藤 公一朗 著(光文社新書)
    9. 東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」 松尾豊・ 塩野誠著(KADOKAWA/中経出版刊)
    10.Ethereum+Solidity 入門 Web3.0を切り拓くブロックチェーンの思想と技術 (impress top gear) Chris Dannen 著(インプレス刊)
    11.ブロックチェーン 仕組みと理論 増補改訂版 赤羽喜治 編著(リックテレコム刊)
    12.SolidityとEthereumによる実践スマートコントラクト開発 ―Truffle Suiteを用いた開発の基礎からデプロイまで Kevin Solorio/Randall
    Kanna/David H. Hoover著(オライリージャパン刊)
    13.ブロックチェーンdapp&ゲーム開発入門 Kedar Iyer/Chris Dannen著 (翔泳社刊)
    14.NFTの教科書 ビジネス・ブロックチェーン・法律・会計まで デジタルデータが資産になる未来 天羽健介・増田雅史 著(朝日新聞出版刊) 他

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  67. 今回の研究の参考WebページURL一覧
    1.赤石雅則氏のGitHubページ(ディープラーニング処理サンプルコード)
    https://github.com/makaishi2/math_dl_book_info
    2.森山直人氏のニューラルネットワーク入門のスライド
    https://www.slideshare.net/naotomoriyama/ss-62582878
    3.㈱ヒューマノーム研究所AI教材紹介note記事一覧 https://note.com/humanome/
    4.【保存版】課題から探すAI・機械学習の最新事例52選 https://sorabatake.jp/11124/
    5.決算プロ http://ke.kabupro.jp/
    6.金融庁暗号資産ページ https://www.fsa.go.jp/policy/virtual_currency02/index.html
    7.Satoshi Nakamoto論文アーカイブ
    https://www.mail-archive.com/[email protected]/msg09959.html
    8.ブロックチェーン解説 https://www.nttdata.com/jp/ja/services/blockchain/
    9.コントラクト指向言語Solidity紹介ページ https://book.ethereum-jp.net/solidity
    10.Solidityプログラミング実習サイト日本語版クリプトゾンビ
    https://cryptozombies.io/jp/course

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  68. SEASTAR 開発 機械学習教材関係ページ
    ア 機械学習用語クイズ
    https://bit.ly/3mXLZ5z
    イ ブロックチェーン用語クイズページ
    https://bit.ly/3n0aCyG
    ウ その他の開発クイズ一覧ページ
    https://bit.ly/3ScXtBL
    エ ブロックチェーン説明用GIFアニメURL
    http://seastar.la.coocan.jp/ss/wp-content/uploads/2021/04/BlockChain01.gif
    オ 機械学習の課題研究講座紹介動画URL
    https://youtu.be/lqhvyFDYQTw
    カ AWS上のバンキングシステムの開発(ソースコードURL)
    https://github.com/seastar3/sg_banking

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  69. 今回の研究成果の研究発表及び論文リスト
    および公開PDFのURL
    1. 産業教育中央振興会「産業教育に関する特別研究成果集(第59集)」掲載予定
    2. 日本商業教育学会令和2年度研究論集
    http://seastar.la.coocan.jp/download/TheResearch_DeepLearning_Blockchain_forTeachingMaterials.pdf
    3. 韓国経営教育学会2021年春季学術会議発表資料集(251ページから258ページ)
    https://waf-e.dubudisk.com/kabe.dubuplus.com/anonymous/O18Bk8A/DubuDisk/public/2021년도%20춘계학술대회.pdf
    4. 令和2・3年度校内研究紀要
    http://seastar.la.coocan.jp/download/MachineLearning_Blockchain_study2.pdf

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