大学が取り組む「SDGs達成のためのデータ分析」【中編】
「SDGsをデータ分析で達成」をZ世代が“激推し”する納得の理由
データ分析を活用して「SDGs」の達成を支援する――。こうした構想を進める非営利団体が大学で講義をしたところ、学生がその理念を「熱烈に歓迎」したという。その理由は。
非営利団体Analytics for a Better World Institute(以下、ABW Institute)の構想は、ある教授が2冊の書籍を読んだことから始まった。ABW Instituteは、アムステルダム大学(UvA:University of Amsterdam)経済学部とマサチューセッツ工科大学(MIT:Massachusetts Institute of Technology)がコンサルティング会社ORTECと提携して設立した。データと分析を活用して、国際連合(国連)が定める「SDGs」(持続可能な開発目標)の達成を目指す組織を支援している。
Z世代が「SDGsをデータ分析で達成」を熱く歓迎する理由
併せて読みたいお薦め記事
連載:大学が取り組む「SDGs達成のためのデータ分析」
「データ分析」関連の注目トピック
団体名にも含む「より良い世界を実現するための分析」(ABW:Analytics for a Better World)という概念を提唱したのはディック・デン・ヘルトフ氏だ。ヘルトフ氏はABW Instituteの共同設立者であり、UvAでオペレーションズリサーチ(計画に対して最も効率的な選択を導き出す手法)の教授として教壇に立つ。MITのビジネス分析論の教授であるディミトリス・ベルティーマス氏と協力して、ABWの構想を発展させる作業に取り組んでいる。
UvAとMITで講義をしたところ「ABWの構想は学生から大きな反響を得た」とヘルトフ氏は話す。学生が該当する「Z世代」(1990年代半ばから2010年ごろに生まれた世代)は、目的や意義がある作業に対して高い集中力を発揮する傾向にある。「ABWの構想が熱烈に歓迎された理由は、そこにある」と同氏は考えている。
Z世代の成長とともにデータの量や種類が充実し、企業や組織はさまざまな情報を入手しやすくなった。こうした背景が、ABW Instituteの設立を後押しした。
データ分析のための実用的なシステムを開発するために、ヘルトフ氏はABW Instituteに業界の専門家を招く必要があった。「私たちの志に賛同し、ABW Instituteの設立を物資と金銭の両面で惜しみなく支援してくれるパートナーを見つけてくれたのはORTECだ」と同氏は話す。
幾つもの企業が、データ分析を使って価値を創造している。データサイエンティストは労働市場で引く手あまたな、「自由に仕事を選べる」ほど人気のあるIT専門職だ。「こうした状況自体は決して悪いことではない。だからこそ人道的で持続可能な目的にもデータサイエンスを使用できるようにしたい」とヘルトフ氏は意気込む。「データサイエンスを使用することによって、ある企業では5~10%の労力削減につながるとしたら、NGO(非政府組織)ではどのようなことができるかを考えてみてほしい」(同氏)
データサイエンス分野の人材は不足している。そのためNGOや政府機関の中には、データサイエンティストを採用できず、自組織の価値を生み出すためにデータ分析を活用できていない組織がある。「このような状況で役に立つのがABW Instituteだ。ABW Instituteは、国連が定めたSDGsの目標達成に向けて積極的に貢献したいと考えている」とヘルトフ氏は強調する。
後編はABW Instituteが取り組む、データ分析を活用した課題解決策の具体例を紹介する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 約9割が負担を実感 Salesforceのテスト業務に関する実態調査で見えた課題とは -
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 「Salesforce」開発・運用におけるAI活用実態調査レポート -
事例
[テクバン株式会社] 1画面でITサービスデスク業務が完結 太陽ホールディングスに学ぶデバイス管理 -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] ライセンス無料 Drupalベースの「多言語ECサイト開発用パッケージ」の実力は? -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] 日本発グローバル企業用Drupal「Risley(リズリー)」の実力とは?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
「レガシーシステム・老朽化システムの運用課題と刷新」に関するアンケート
-
5
脱VMwareか、継続か? 仮想化ソフト主要6製品の運用管理と統制機能を徹底比較
-
6
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
7
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
8
1回で分かる:仮想マシンを丸ごとバックアップする「VADP」の仕組み
-
9
セキュリティは「情シス任せ」が過半数 漏えい発生時やSCS評価制度の課題は?
-
10
データセンター事業者が「脱VMware」をした“例のライセンス問題”じゃない理由
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
2
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
3
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
6
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
7
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
8
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは?
-
9
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
10
生成AIの活用を阻む「5つの壁」とは? AIネイティブ組織へ変革を遂げる方法
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー