企む職員室。[studioあおブログ]

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7/7(日)studioあおプロジェクト報告会 ⑯最も釣れるエサを導き出せ!~データ統計による釣果の最大化~

7/7(日)に行ったプロジェクト報告会の様子を、生徒のプロジェクトごとにご紹介するブログ第16弾!
(第15弾はこちら☟)

stud-io.hatenablog.com

今回ご紹介するのは、中1の男の子が取り組む「最も釣れるエサの研究」について!f:id:stud-io:20190803205602j:image
7/7の報告会では、展示形式でみなさんに報告をしました。f:id:stud-io:20190803205555j:image

「釣りに行ったとき、絶対に釣れるようにしたい…」
昨年の自由研究で「ビッグデータによる釣り計画の最適化」を行った彼が次に目を付けたのは、エサ。
どの地域でどんな魚を狙うかによって、最適なエサは違うはず。
このように仮説を立てた彼は、手に入るエサそれぞれでの釣果を記録し、それによる最適解を割り出していくことにしました。

この研究を進めるうえで意外と難しいのが、実際に釣りに行くための段取りやデータ収集の協力者集め。
色々な道具が必要だったり、朝早く(むしろ深夜)に出発をする必要があったりと、簡単に釣りにいって研究できるというわけではありません。f:id:stud-io:20190803205706j:image
ボウズ(全く釣れないこと)はできるだけ避けたいので、潮の満ち引きや気温の予測をもとに釣りの日程を決定し、studioあおの投資システム「Pitch3」による予算の獲得や運転担当など関係各所へのお願いも自分で考えて行いました。

スタッフがもたもたしている中、スムーズにエサの準備をして釣りを始める彼。f:id:stud-io:20190803205250j:image
釣りが大好きなことが伝わってくる…!

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二回目の釣り企画では、60匹ほど魚をゲットしていました(恐るべし)

「分析」は、より多くのデータを集めることによって精度が高くなりますが、データ収集には多くの人の協力が必要になります。
釣りに行く日程を決めるなど、段取りをしっかり考えて決めていくんももちろん大変ですが、それを人にわかりやすく伝えて、動いてもらうことはさらに大変です。
はじめは「誰かに自分の思いを伝える」「こう動いてほしいとお願いする」ことが得意ではなかった彼ですが、
自分のやりたいことを達成するために「企てて、人を巻き込む」コツをひとつずつ掴んで、実践しています。f:id:stud-io:20190803205639j:image

自分の苦手に向き合い、ひとつひとつ丁寧に取り組んでいる彼には、今後さらに多くの人を巻き込んでいくことができると期待しています。f:id:stud-io:20190803205620j:image