気象データアナリスト養成プログラム2024
●目的と意義
気象や気候はさまざまな産業や社会に大きく影響し、気象データや気象情報は防災情報としてのみならず様々なビジネスや社会課題の解決に利活用できます。しかしながら、企業の多くは、経験と勘に頼り、現場で気象データを十分に利活用できていないのが現状です。Society5.0の実現のために、ビッグデータである気象データを高度なデータサイエンスと組み合わせて、地域産業の新規ビジネス創出や地域社会の課題解決に貢献できる高度人材「気象データアナリスト」の育成が求められています。
本プログラムは、気象データをビジネスや地域課題の解決に活用するために必要となる「気象データ理解力」「IT活用力」「ビジネス課題解決力」を兼ね備える気象データアナリストを養成するためのプログラムです。本プログラムは、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」および気象庁「気象データアナリスト育成講座」の認定を受けています。自然科学技術研究科エネルギー工学専攻および環境社会基盤工学専攻のいずれかの専攻に在籍し、本プログラムを履修する学生は、社会人の履修生と共に特色のある教育プログラムを通じて、
- 様々な気象要素や気象現象を理解し、気象データリテラシーを習得します。
- 気象データをサンプルとして統計分析や機械学習の原理と処理の過程を習得します。
- 様々な気象データの特性を理解し、収集・デコード・可視化の過程を習得します。
- 気象データとオープンデータをかけ合わせた分析を行い、気象データに基づく意思決定を実践します。
本プログラムを修了した学生には、岐阜大学長より「岐阜大学気象データアナリスト養成プログラム修了証書」が授与されます。
●講座プログラムの詳細
・本プログラムの詳細については，「講座プログラムの詳細」をご覧下さい。
・本プログラムの疑問点については，「よくあるご質問（ＦＡＱ）」をご覧下さい。
・本プログラムの学年歴については，「令和6年度学年歴」をご覧下さい｡
●募集要項等（社会人）
受講申請資格：日本の大学を卒業した者、または大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者。
注意：令和6年度は厚生労働省・専門実践教育訓練給付金の支給対象とはなりませんのでご留意ください。
パンフレット（社会人）
募集要項（社会人）
受講申請書（社会人）様式一式
募集要項と受講申請書は，令和5年度の内容と異なります。令和6年度の内容であることをよくご確認ください。
（募集は締め切りましたが，参考までに情報を公開しております。）
●募集要項等（大学院生）
受講申請資格：令和6年4月より岐阜大学大学院自然科学技術研究科の修士課程に在籍する入学者。
注意：名古屋大学大学院工学研究科の修士課程に在籍予定の大学院生は，岐阜大学大学院の教育プログラムに参加することはできませんが，受講した科目を名古屋大学大学院の単位として参入することができます。ただし，受講希望者数が定員を超える場合には，岐阜大学大学院のプログラム受講生の受講を優先します。予めご了承ください。受講を希望する方は，岐阜大学工学部附属応用気象研究センター事務局（amet@t.gifu-u.ac.jp）に事前にご相談ください。
募集要項（大学院生）
受講申請書（大学院生）様式一式
募集要項と受講申請書は，令和5年度の内容と異なります。令和6年度の内容であることをよくご確認ください。
（募集は締め切りましたが，参考までに情報を公開しております。）
●受講申請手続
(1) 申請期間
（社会人 ）令和６年２月１３日（火）～令和６年２月２７日（火）
（大学院生）令和６年２月１３日（火）～令和６年４月５日（金）
(2) 提出方法
申請書類の提出は，以下の手順でオンラインによる提出のみを受け付けます。
- 申請様式をホームページより入手し、「(3) 提出書類」の一式を作成してください。申請ファイルにはパスワードによる保護はかけないでください。
- 申請書類の提出は、ファイル転送用のゲストバウチャー（NII FILESENDER）の発行が必要となります。ゲストバウチャーは、以下のサイトで発行してください。
ファイル転送用のゲストバウチャー発行サイト（2月13日～）
発行には1～2日程度を要することがありますので申請書類の提出前に余裕を持って手続きをしてください。ゲストバウチャーの発行期限は、社会人は2月13日（火）～2月27日（火）17:00（締め切りました）まで、大学院生は2月13日（火）～4月5日（金）17:00までです。ゲストバウチャーの発行申請だけでは、申請書類提出にはなりません。ご注意ください。 - 事務局より送付されるゲストバウチャーのバウチャーリンクをクリックして「(3) 提出書類」の全てをドラッグ＆ドロップして、件名「受講申請（岐大太郎）」メッセージ「空欄」の状態で申請期間内に「送信」ボタンを押して下さい。送信の際には、「ファイルを暗号化してより安全に送信する」のチェックボックスにチェックを入れないでください。これにより申請書類の提出が完了します。尚、バウチャーによる送信回数は１回に制限されています。提出書類の再送信・差替えは原則不可とします。同一人物によるゲストバウチャーの複数回の発行は原則認めません。
- 指定のメールアドレスに申請書類の受領確認のメールが送られることをご確認ください。申請期限を過ぎた申請はいかなる理由であっても一切受け付けません。
(3) 提出書類
（社会人 ）受講申請書（様式-1B）、志望理由書（様式-2B）、受講要件等チェックリスト（様式-3B）、面接希望調査（様式-4B）、および、顔写真データ
（大学院生）受講申請書（様式-1M）、志望理由書（様式-2M）、および、受講要件等チェックリスト（様式-3M）
- 申請ファイルはPDF形式（パスワードなし）に変換してください。ファイルは様式ごとに分割する必要はありません。
- 申請ファイルにはパスワードによる保護をかけないでください。
- 申請手続後の提出書類の内容変更は認められません。
- メール添付による申請は受け付けません。
- 書類不備の場合は申請を受け付けません。
- 申請書類は返却いたしませんので、ご了承ください。
●受講者選抜＆合格発表（社会人）
合格者の受験番号を，以下に掲載します。
令和6年度「気象データアナリスト養成プログラム（社会人）」合格者受験番号
注意事項
- 受講申請書類およびオンライン面接（Microsoft Teamsを使用予定）により厳正に審査し、プログラムの受講者を選抜します。提出された受講申請書類に基づき、令和6年2月28日（水）に１次審査結果を通知します。１次審査結果の合格者には、面接の詳細を個別に連絡します。
- 面接審査は、令和6年3月1日（金）～令和6年3月3日（土）の期間に各10分程度で実施します。この期間以外での面接の実施には応じられません。ご希望の面接時間帯を予め提出書類「面接希望調査（様式-4B）」の中で指定してください。
- 合格者（社会人）には合格通知書を郵送します。各種の手続きをお願いします。
- 合格者（社会人）には、別途、電子メールで受講意思確認フォームのリンクを送付します。令和6年3月8日（金）17:00までに受講意思を返答ください。
- 電話等による合否の問い合わせには応じかねますのでご了承下さい。
●受講者選抜＆合格発表（大学院生）
合格者の受験番号を，以下に掲載します。
令和6年度「気象データアナリスト養成プログラム（大学院生）」合格者受験番号
注意事項
- 受講申請書類およびオンライン面接（Microsoft Teamsを使用予定）により厳正に審査し、プログラムの受講者を選抜します。面接は、令和6年4月8日（月）に各10分程度で実施します。面接は免除される場合があります。面接の有無、面接時間、方法等の詳細については個別に連絡します。
- 合格者には合格通知書を送ります。各種の手続きをお願いします。
- 電話等による合否の問い合わせには応じかねますのでご了承下さい。
●お問い合わせ
本講座プログラムについてご質問がある場合には以下までご連絡下さい．
岐阜大学工学部附属応用気象研究センター事務局
住所: 〒501-1193 岐阜市柳戸1-1
E-mail: amet@t.gifu-u.ac.jp
TEL: 058-293-2431
FAX: 058-293-2431
講座実施報告＆受講者アンケート New!
気象データアナリスト養成プログラム2024の実施報告
●プログラム受講生：
大学院生M2：5名
大学院生M1：5名
社会人：29名
●プログラム修了生：
大学院生：5名
社会人：28名
●気象データアナリスト養成プログラム2024の修了式の模様
プログラム修了者アンケート集計結果
アンケート実施日：令和7年3月1日～3月16日
有効回答者数：28名/32名
5. 全員の方にお伺いします。受講した講座の教材、カリキュラム、指導内容等が満足（不満足）であった理由を記載してください。（自由記載）
- 概ねわかりやすかった。どのような気象データがあり、どのように使うべきなのかを勉強できたことが良かった。データ基礎の細かいコードが、どれをどのようにしたらいいのかあまり理解できなかった点があった。
- 丁寧な説明と、実務で役に立つ内容で満足しています。
- GRIB2など複雑な気象データ分析手法については、非常にテクニカルな内容も含まれており勉強になった。一方で、機械学習における時系列データ分析については、カリキュラム全体を通してあまり触れられていなかったため、気象データアナリストに必須の教養として時系列データ分析の基礎が学べるようにカリキュラムを強化すべきだと感じた。その点以外は、気象現象の物理法則やPythonプログラミングなど、大変高度な内容が含まれており、またとない勉強の機会となったので、満足している。
- カリキュラム構成、タスクの良質とも適切にされており、特段に不足を感じる点はありませんでした。
- 格別に有意義なため、公務員など幅広い補助の助成に広げてほしい。
- 学びたいと思っていた気象とそれを活用するデータサイエンスの基礎を習得することができた
- 使用機材やプログラムが業務に役立つよう設定されており、自学研鑽に加え、職場の業務にも使用可能であることから、大変満足であった。
- 気象学については自学や放送大学の科目として学んだ程度であったが、基本的なところから説明があり理解しやすかった。PBL実習はとても貴重な体験で全く環境の異なる人と協力し学び作り合えたことに満足している。社会人向けの1年詰め込みはタイトではあるが会社員のスケジュールなどへの影響を考えるとありがたい。全体的にスケジュールの後半、特に後期の後半に向かうにつれてタイトな日程だと思った。これは自分のことではあるがテキストを使っての予習がなかなか難しかった。気象データサイエンス論の学んだ内容を気象データ応用への活かすつなぎが甘いように感じる。このあたりは各自の予習復習が必須なんでしょうが。
- 独学では到達することが難しい、もしくは膨大な時間を要したであろう内容について知識を深めることが出来たためです。気象データを活用したビジネスモデルにかねてより興味がありましたが、自身でデータを扱う方法は全く分かっていませんでした。本講座を受講出来たことで大きな一歩を踏み出すことができたと感じているため満足しています。
- 実際にデータを用いて分析を行う等、具体的な気象データの活用方法を実践的に学べる点が良かったと思います。また、「気象データをどのようにビジネスに活用するか」という点について、単なる座学形式ではなく、グループワーク形式で（チームで）考えるというカリキュラムも、大変面白く感じました。
- 受講した講座の教材、カリキュラム、指導内容について、４つの講座ごとに書き留めます。＜気象データサイエンス論＞・気象データアナリストとして必須の「準備運動」という位置づけの講座でした。・数値計算のための環境構築からスタートして、Pythonの概要、統計の基礎、機械学習へと学習が進む講座内容で、多岐にわたる分野の実践的な知識が１６回の講義で学べる、大変有意義な講座でした。毎回の教材は毎回の課題を含め、非常によく練られたものと感じました。・教材、指導内容ともに大変満足しています。＜気象学特論＞・気象データアナリストとして習得すべき物理的な観点から気象学の基礎を学ぶ必須の講義だと思いました。気象予報士受験の基礎的な知識の習得にも有効だと思いました。・講座では毎回のように、ご自身の研究分野のお話や気象観測の現場での体験談がお聞きできたのは有意義でした。＜気象データ基礎＞・気象庁から配信される様々な数値データの分析を実践的に学ぶ、気象データアナリストとして、様々な場面で活用できる情報満載の教材が毎回提供され、非常に有意義な講義でした。・このレベルで講義を展開しているのは、我が国において最高クラスの教育内容で、それを受講できたことに満足し、感謝しています。＜気象データ応用＞・気象データアナリストとしてビジネス展開する上で最低限必要な知識や分析方法をオンラインのグループワークで進めるという、独特な講義でした。最初は、その進め方に戸惑いもありましたが、講義を進めていくに従い、オンライン受講生間の交流も進み、印象に残る講座でした。よく考えられた教材とカリキュラム（毎回の講義の進め方）で、今後の教室人数を対象とするオンライン講義では有効な講義のあり方だと思いました。指導内容にとても満足しています。
- 実際の気象データを用いて、分析の手順を学べたことはよかった。（自分のペースで、自分のできる範囲でといった）全体的に主体性を重んじるカリキュラムであったように感じたが、小テストや課題の順位付けなど、受講者の着実なスキルアップやモチベーションを向上させる仕組みがあってもよいと思う。ビジネスへの応用という点について、他学部（経済学や社会システム）の先生からレクチャーを受けるカリキュラムがあってもよいのではないか。
- 質問しやすい環境が整っている．教材や教材も分かりやすく自習にも適している
- 専門性がある分野のため、すぐにわかりやすい教材であることは難しいと思います。本講座でもそうでしたが、適切な指導とカリキュラムにより、複数回繰り返し学ぶことで、理解が深まっています。このため、満足度が高いです。
- 講座ではデータサイエンス×気象という専門性の高い内容でありながら、非常に分かりやすく学べた点が良かった。特に「気象データ基礎」では、各データの算出過程についてかなり詳細に説明されてた点がとても勉強になった。また、グループワークではさまざまな年代の方々と意見を交わすことができ、他業種の方々と触れ合う貴重な体験を通して、異なる視点や考え方を吸収できたことが良かった。
- 提供された講義資料やプログラムで講義や演習を進めるにあたって必要な情報は、ほとんど網羅されており悩まずに進めることができて満足でした。また、グループワークなどでも、教材で必要なものがある程度そろっていたので意思疎通が取りやすくありがたかったです。指導内容に関しても、本題から少し外れるような細かな話題であっても丁寧にご対応いただき非常に学びになりました。
- 毎講義で連携される資料、かつ講師の方の説明が丁寧て分かりやすかったため。
- 講座の内容がちょうど興味のあるテーマであった。講義の内容が抽象的な理論だけではなく、具体的な事例や実データによるものであったため、具体的な理解ができた。また、内容のレベルや課題の難易度も、自分のレベルにちょうどあっていた。週2回のペースも働きながら受講するためには、ちょうどよい頻度であった。
- 業務で気象データの測定や分析を何度か行ったことがあり（気温、湿度、風向、風速を業務の観点から分析する程度でしたが）、もっと体系立てた教育資料がないものかと考えていました。その中で本講座のことを知り、受講させていただきました。気象そのもの（気象学特論）、Pythonによる分析（気象データサイエンス論）、気象データとその分析（気象データ基礎）、ビジネスへの応用（気象データ応用）と明確な目標とカリキュラムが用意されており、Python初心者の私でも最後は何とか気象データの処理と分析ができるようになったのでとても満足しています。早速、一部の知見やスキル（気象データ、Pythonそのもの、Pythonを使った分析など）が業務に役立っています。欲を言えば、気象データの観測方法や精度についてもっと詳しく知りたいと思いました。期間が1年の社会人を対象にした講座では限界があると思いますので、気象学特論で紹介いただいた内容をきっかけにして深めていきたいと思っています。
- 内容には大満足なのですが、配布教材(参考書)の量が多く、可能であればこちらも電子教材の配布(もしくは紙と電子の選択制)にしていただけると嬉しいです。
- Pythonに慣れていなかった自分でもこの講座を通して基礎的な知識から教えていただき、研究でも役立てることができた。
- 深層学習の一つとしてランダムフォレストを学んだが、現在kaggle 等でよく使用されているLightGBMなどの勾配ブースティング木もカリキュラムに含めて欲しかった
- 受講した講座の教材、カリキュラムについて、受講開始当初は、正直申し上げますと内容についていけるか不安でしたが、前・後期ともに先生方が懇切丁寧に指導して下さり、何とか修了することができました。改めまして深く感謝申し上げます。誠にありがとうございました。中でも、最も満足した点は、それぞれ働く時間が異なる社会人の受講生を相手に、疑問点や質問のレスポンスが迅速かつ的確で、ストレスなく理解を深めることができたことです。今後は、学んだ内容を現在の業務にいかすとともに、業務を通じて、気象データアナリストの必需性を広く伝えていきたいと思っています。今後ともよろしくお願いいたします。
- 大方が気象に関わる題材で学習できたので実用的ではないかと思います。講師の方々には質問に対してスピーディな指導を頂いたことに感謝しております。講師の方々からは、気象データアナリストとしてのミッションへの熱い思いが授業で伝わってきました（圧倒されました）。グループワークにおいても多様な考え方や手法に触れることができ、このつながりは今後も大切にしたいと思います。ありがとうございました。
- 教材や指導していただいた先生、カリキュラムは問題なかったと思うが、自分自身の状況が変わって、講座を受ける余裕があまりなくなり、授業についていけなくなったので、ライフスタイルの変化など、先を読んで講座を受講するのは難しいなと感じた。グループワークの中で、異なるグループの方と意見を交わす機会があるとさらに有意義なものになると感じた。
- ・スキルアップできた・オンラインなので遠隔地でも時間を選ばず学習できた・テキストベースで講師にたくさん質問できた・同志とグループワークしながら人間関係深められた・内容と比較して受講料がお得 などなど
E-mail : amet@t.gifu-u.ac.jp