The Recommendations for DX in Commercial Eeducation

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

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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－ seastar@orion.nifty.jp 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
2. はじめに
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
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」
5. １．具体的な研究活動の概要
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
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)))
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
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%
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
11. ア 機械学習用語クイズ 出題例
12. ア 機械学習用語クイズ 出題例 正解
13. イ ブロックチェーン用語クイズ 出題例
14. イ ブロックチェーン用語クイズ 出題例 正解
15. ウ ブロックチェーン説明用GIFアニメ
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
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
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
19. 令和3年度校内研究紀要掲載原稿
20. 第1回関西STEM教育EXP(令和元年9月)参加ノート
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。
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
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 <script> var vm = new Vue({ el: '#area', data: { selected: '', fluits:[ { id: 0, name: 'null',price: 0}, { id: 1, name: 'りんご',price: 100}, { id: 2, name: 'みかん',price: 200}, { id: 3, name: 'バナナ',price: 300} ], price: 0, i: 1 }, computed: { gatPrice: function() { return this.fluits[this.i].price } }, methods: { getIndex: function() { this.i = this.selected }, } }); </script> サーバ側のデータとの非同期 の連携も開発しやすい。
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
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
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。
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。
28. ２．機械学習（ディープラーニング）の研究
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
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。
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）
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
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
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
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
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。
37. イ 高次元の認識と共感覚との共通性 共 感 覚
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
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
40. 資 産 収 益 ・ 費 用 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。
41. 資 産 収 益 ・ 費 用 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）
42. 財務諸表の空間的な表現図（人工知能的な捉え方） 資 産 収 益 ・ 費 用 A社 B社 C社 D社 E社
43. 財務諸表の空間的な表現図（人工知能的な捉え方） 資 産 収 益 ・ 費 用 A社 B社 C社 D社 E社
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。
45. ３．ブロックチェーンの研究
46. (1) ブロックチェーンとは ３．ブロックチェーンの研究
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。
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.
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
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。
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 })
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。
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”
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
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
56. オンラインバンキングシステム操作画面1 振込伝票
57. オンラインバンキングシステム操作画面2 取引ログ
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
59. ４．今後の構想および予想
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
61. おわりに 新たな商業教育のＤＸのために
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
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
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
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－ seastar@orion.nifty.jp 新たな商業教育のＤＸのために おわり おわり
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
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/cryptography@metzdowd.com/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
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
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