2023情報I　3学期
第2回　授業の振り返りより

質問より

データベース実習支援ツールのsAccessでは、購入した人の年齢層まで表示されていましたが、それを実際に行うとすると、レジの人が会計の度にパッと見た感じで年齢層を判断するのですか？/コンビニで誰が買ったのかをどのようにして判別しているのか。（年齢、性別）

セブンイレブンでは現在も[客層ボタン]を押しているようです。見た目と雰囲気で判断するようです。でも最近はポイントカードの利用が多く、そこから得られるデータと結びつけているようです。

POSシステムは、コンビニなどでも使われていると聞きますが、そのときコンビニはその人の年齢や性別なども予測して集計していますが、これはどのような利点があるのですか？

どういう客層なのかがわかりますよね。学校のそばなら若い人が多いでしょうから、若い人向けの商品を充実させたら売り上げが上がりますよね。何が売れ筋なのかもよくわかります。経営に大きなメリットがあるんです。

sAccessではきちんとできたがエクセルでのデータ整理の方法を知りたいです。

sAccessもExcelでもデータによって整理の仕方が違います。授業で扱ったように他のデータが扱えるとは限りません。いくつかの典型的なケースは授業でもやりますが、結局ケースバイケースです。

POSシステムについて調べてみたところ、レガシーPOSとクラウドPOSの二種類が出てきたのですが、レジ自体に導入されることとタブレット端末に導入されること以外で何か違いがあるのですか。また、広く使われているのはどちらのタイプですか。

どちらでしょうね。コンビニを経営していないのでわかりません。ここでいうPOSはシステムの問題でなく、POSで何ができるかを学ぶことが大切です。

Gmailは・決まった形式（データモデル）で整理されたデータの集まり? 関連するデータを同じ書式で表現? 大量に蓄積をすべて満たしてるように感じるのですが、データベースとは言いますか？

裏でデータベースが動いているのは間違いないですよ。

ATMで、恐慌などが起こって取り付け騒ぎが起きたとき、お金を取り出すことはできますか？

ATMはお金の印刷機じゃないので、入っている現金がなくなれば引き出せなくなります。

データベースへの負荷が大きくなりすぎたら、データがとんだり流出したりすることってあるんですか？

そうならないようなシステム構築がされていると信じましょう。

sAccessで平均を求める時、このコマンドを一番上に持ってこなければエラーになり、上に持っていくとその下にあるコマンドが全てエラーになるのはなぜですか？

平均を求めたら、どんなテーブルが出力されましたか？項目名と平均点だけです。そのテーブルから選択、できますか?できませんよね。

データベースにはどのような種類があるのですか。また種類ごとにどのような違いがあるのでしょうか？

一般的に情報の授業で扱うデータベースとしてはRDBがあります。これ以外は専門的な学習やソフトウェアが必要なので、大学で学んでください。トピック集のP177にちょっとだけ紹介されています。

なんで日本はバーコードが49から始まるのには何か法則があるのですかなんでバーコードは13桁か８桁なのですか

そう決めたのです。日本で言うJANコード、国際的にはEANコードといわれるコードがあり、商品を販売したい人は申請して番号を取り、商品にバーコードとして付けるのです。桁は13桁と8桁があります。

教科書の1つのデータベースと分散データベースが対比されている図で、分散データが雲（クラウド？）を経由しているのはなぜか、実際のどのような現象が図として表されているのか知りたいです。

雲の絵が出てきたら、クラウド上＝インターネットを使っていると考えてください。データが1カ所でなく複数の場所に保管され、それを一つのDBMSで管理していると考えてください。

POSシステムでは商品のバーコードを読み取って販売数を記録、売り上げデータを管理していますが、アマゾンなどのネット通販のおすすめ機能などはこれを利用しているものですか？

AmazonはPOSのデータではなくASINという独自の番号で購買情報を記録しています。これを使っておすすめを表示しています。

なぜATMはデータのやり取りだけで、成り立つのか。

データのやりとりだけで成り立つ取引もありますが、実際にお金を引き出すこともありますよね。銀行間の取引でも実際のお金を動かさなくても±のデータがあればいいわけです。お金を動かすのって危険ですから。

チェックデジットを計算する際に、レジの機械の中で時間がかかってしまい、遅延が生じるということはないのですか。

ありません。決まった計算方式で、リーダーの読み取り速度とほぼ同時に計算ができます。

誤ったデータを効率的に取り除く方法を知りたいです。

データサイエンスの専門家の方が、「一番やりたくないけど、絶対やらなければならないこと」が、データクレンジングだそうです。効率よく取り除く方法がないから、大変なんです。大切なのは誤ったデータを入力しないようにすることなんですよね。

最後のExcelで13文字あるいは8文字であるかを選別するにはどのような操作をしたらいいのですか。

LENという関数で文字数を求めることができます。

バーコードの番号が8桁のものと10桁のものとではどのような違いがあるのですか。

バーコードは8桁か13桁です。メーカーがどちらを申請するかで決まるようです。チロルチョコに13桁のバーコードは付きませんよね。小さい商品向けに8桁も用意されているのです。

POSシステムは商品の管理以外のところにも用いられているのですか。

商品の販売管理システムですから、商品と売り上げの管理ができますよね。その他に流用しているかどうかは、わかりません。

感想より

sAccessの使い方がかなり難しく、こんなことを店員さんはやっているのかと慰労の念を感じた。

やってません。販売分析をする人がやっていることですよね。そういう人たちは店員さんよりもたくさんお金をもらっていると思います。

世にあるアンケート調査などもこんなふうに間違ったデータを取り除くのに苦労しているんだろうなと思った。手作業じゃ到底無理だし、本当に間違ったデータを全て取り除けているか分からないしで、この作業本当に嫌だなと少しやっただけで思った。

入力時に正しいデータしか受け付けないようにしておくことが大切なのですが、あえてそうしていません。多数の人でデータを集めると、ダメなデータが集まりやすいことが学べましたよね。

オープンデータは政府や国連などが何をしているのか分かるようになっていて、その情報を活用して誰でも利用できるようになっていることを学んだ。このことは、行政などが何をしているのか見張る上ではよい使い方ができるかもしれないが、完全に個人情報が漏れないようになっているという訳ではないので政府が集めたアンケートなどの個人情報をもとにして資料を作る際にそのような危険性があるため政府だけでなく自分たちもむやみに情報を書くことはよいことではないと感じた。しかし、逆に考えてみれば政府の中で留めておかなければならない秘密の情報などが漏れてしまう可能性もゼロではないのでオープンデータは政府から見ても私たちから見ても便利ではあるがリスクもあるものであるため、互いに慎重に活用すべきである。この考えを互いに持てば（機械的な問題ならば仕方がないが）オープンデータによるトラブルは減るのではないかと思った。

ちょっとオープンデータについて勘違いしているようです。行政が持っている公開できるデータを公開しているので、個人情報に関するものは全くありません。すべてを公開しているわけではないのです。

コンビニのデータを分析する時に自分で数えるんじゃなくてパソコンに任せて並び替えてもらうと言うことが楽しかった。また、これからの社会は少子高齢化で人が少なくなると思うので出来る限りパソコンに任せて作業したい。

そう、そういう時代だからこそ、コンピュータが使えることや、情報の知識が活用できることが、あなたの生活や仕事に役立つんです。

コンビニのレジの客層のボタンは初めて知りました。コンビニは仕事が多いのに客層を記録するのも店員の仕事と知ってとてもハードな仕事だなと思いました。調べてみたらファミリーマートやローソンなどは客層ボタンを廃止して店員の負担軽減に動いているみたいです。そのかわりにTカードやポンタカードを利用して客層を調べているみたいです。でも、最近は無人のレジなども増えていてそのときはどうやって客層を調べているのか疑問に思いました。データベースは使えるデータではないと意味がないというのがバーコードの表を見てとてもよくわかりました。よく刑事ドラマなどで運転免許証の照合や前歴者の照合などをしているシーンを見ますが、あれは書式が整っているから優秀なんだなと思いました。

セルフレジは電子マネー限定のことも多く、その情報を使っている可能性がありますよね、また、セルフレジにはカメラが付いているものもあります。ここから性別や年齢を推定している可能性がありますよね。

ネット上での送金といったお金の移動は実際移動しておらずネットの中で管理されてるという当たり前のことだが先生が話していて確かにと思った。また、その管理の中に介入できないように強固な防御がされているが、このお金の移動はできないとしてもハッカーなどはどうやって管理の中に介入できるのか気になった。

銀行のシステムに侵入した話、聞いたことありますか？私はないです。必要以上に不安に思う必要はないと思います。

データベースの使い方もプログラミングの1種なのかなと思いました。

一般的なRDBの操作にはSQLという問い合わせ言語が使われます。これをプログラミングの中に組み込んで、プログラムからデータベースに問い合わせるという使い方をします。

どんなアプリでも''あなたへのおすすめ''みたいな機能はあるけれどそれはどうやって流れてくるのか不思議だったのが今日わかった気がする。けれども、もしTwitterなどでいいねと言った機能を使わずに見ていたらその人のおすすめとして出てくるものはその人に本当に合うのか疑問に思った。データとして残らないから関心事が機械には分からないと思う。

いいねを押すことでデータベースにデータを入力しているんです。で、他のいいねを付けた人のデータを参考におすすめを表示します。いいねを押さなくても、表示している時間の長さや、フォローしている人の組み合わせなどからおすすめを選ぶのではないでしょうか。

ダメなバーコードを何個か送ってしまったかもしれない。すみませんでした。

本当は「こういうデータを集める」と丁寧に宣言して、間違ったものが入力できないようなフォームで集めればいいのですが、今回はデータを集める実習として、うまくデータを集める方法を考えるために皆さんに協力してもらいました。だめデータが入らないようにするにはどうしたらいいかを考えてください。

データベース（sAccess）のコマンドの操作の仕方が、とても楽しかった。日本語でコマンドが打てるのはすごいと思った。これまでのデータだけでこれからどんな商売をしていけばいいのかわかるということを知って、商売はデータ量の勝負だなと思った。

オープンデータは何のためにあるのか分かりづらかったけれど、個人情報を切り離して共有することで新たな考え方・発想が生まれたり、行政の情報開示を求めるための手段として有効だということを学び、とても納得出来た。

兄がコンビニで働いているので、よくPOSシステムの話をしてくれるので身近に感じました。兄はマスクをつけてる人も多くて本当に見た目だけでは全く年齢が分からないとぶつぶつ言ってます笑

POSシステムがとても便利な仕組みだなと思い調べてみたのですが、機能としては売上登録や分析だけでなく、レシート発行や決済ポイント管理やテーブル予約など本当に様々な機能が備わっていてPOSシステムを導入することで、業務の効率化や経営戦略の精度を高めることができるのはとても良いと思いました。また、POSシステムにも大型なものやハンディーターミナル型など様々なタイプがあるので会社の規模にかかわらずその会社に逢ったタイプでどんどんPOSシステムを積極的にたくさんの会社が導入するといいと思いました。

色々なバーコードを見て、立高生でもこんなにミスが多いのだから、すべての人に条件を伝えるは難しいんだなと思いました。

POSシステムを活用するのとしないのでは、その店の売り上げが大きく違ってくると思った。データを集めることの大切さを学んだ。

sAccessを使って、データを見るのが面白かった。順に欲しいデータの条件を絞って並び替える作業が、順序立ててものを整理するという意味で、エクセルでやったプログラミングの授業に似ていると感じた。

やたらめったらにいれただけのデータでは、並べ替えたり、データとして使ったりすることが難しいと知って、データを集めても、それをきちんと線引きして整理することが重要なんだな、と納得した。

「コンビニは育てられる」は名言に聞こえました……。なんかRPGみたいですね。何日もかけて自分好みにしていくのが同じですね。

データベースを構成するにしても冬休みに集めたバーコード番号のなかに条件とは一致しないものがあったりと蓄積したデータのなかから不適当なものを除いていく作業は想像以上に骨が折れることがわかった。

データクレンジングという言葉を知り、これをコンピュータができれば楽だが、結局その不適切なデータの定義付けを人間が行いコンピュータが取り除く、もしくは人間が１つ１つ探して取り除く必要があると知り、不適切データの影響の大きさがよく分かった。ただ、有効に使えるようになると便利だと思うので、使い方に気を付けるべきだと思った。

データベースにすることで情報を整理でき、可視化しやすくなることが分かりました。sAccessでコマンドを作成して表に表し集計する過程を実際にやってみると理解しやすくて面白かったです。文で読んだだけでは全然わからなかったので自分でチャレンジして経験することが大切だと改めて気づきました。

書式が定まってるとこんな簡単なコマンド4つくらいでデータの分析ができてしまうのかと感動しました。

バーコードには、傷や汚れによって、別の商品と間違えて読み取らないように、複雑な計算方法を用いたチェックデジットのたった一桁を追加するだけで、格段に読み取りミスが減ると感じた。

データベースを駆使することでお客さんのニーズにあった商品を仕入れ、品切れや商品の余りをなくすことができると思った。データベースはただデータを蓄積するだけでなくそこから分析することが重要だと思った。

サービス利用者の私たちはデータベースにアクセス出来ない、という仕組みがよく分かった。コンビニのデータベースから知りたい情報を抜き出す作業が難しかったが、理解できると楽しかった。

今回のある程度やり方が指定されているようなデータの入力でもダメなものが出てしまうのであれば、実際に莫大なデータベースを作成する際は正確性が求められるので、ただデータを集めるだけでは活用までたどり着けないことを感じた。

今回実際やってみたコンビニの売り上げのように、曜日や年齢層などの情報が大量のデータとしてあればこの時間帯にはこれが売れる、売れないなど判断する材料になり、店側がそれを知ることで利益がだせるようになっているのだと思った。データが多ければ多いほど信憑性が高い統計データが得ることができるので、大きい企業にはかなり良いものが得られるのではないかと思った。

データクレンジングについて、今回はバーコードは１３桁か８桁という性質を使ってある程度データを取り除いたけれど、実際は多様で複雑な原因が関わっているから、データクレンジングをするだけでも、それぞれのデータについて深い知識がないといけないと思った。

自己評価集計

ワードクラウド

３つのキーワード

---

感想や気づき

---