東京理科大学：全学の教学データを集約するデータ分析基盤を Google Cloud 上に構築し、個別最適化した教育の実現へ
利用しているサービス：
BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storage、Partner Interconnect、VPC Service Controls、Vertex AI、Data Catalog、Data Portal
利用しているソリューション：
処理性能、拡張性、そして安全性の高さが Google Cloud を選んだ理由
「学修者本位の柔軟な教育 IT 環境の実現により、学びの質向上を加速させる」という目標を掲げ、学生のためのネットワーク、コンピューター利用環境整備に注力してきた東京理科大学。近年では広報活動の一環としてメタバースを活用し、学長をリアルアバターで登場させるなど時代を先取りしたユニークな試みも意欲的に行っています。そんな東京理科大学が今、特に力を入れているのが「学びの質的転換を達成するための教育 DX」です。今年度から教育開発センターを教育DX推進センターに改組するなど、全学をあげたその取り組みについて、同センターを統括する教育支援機構の機構長も務める教育担当副学長 井手本 康氏と、同センターを推進する中心メンバーの 1 人である教育支援機構 教職教育センター 教授 渡辺 雄貴氏は次のように説明します。
「教育DX推進センターの最大のミッションは、急激に変わりつつある社会情勢を受けた、教育のあり方の検討や新しい教育方法の開発です。このたび文科省の Plus-DX事業に採択された取り組みは、本学の DX 推進計画 3 つの重点目標である ”教育プログラム改革” と ”教育手法の開発”、そして ”教育環境整備” のうち、”教育手法の開発” と ”教育環境整備” に焦点を当てたものであり、具体的には AI を活用した個別最適化による学修支援システムや、学修到達度測定 WEB テストの開発などを行っています。」（井手本氏）
「この取り組みにおいて最も重要なのは『すべてを学生に還元していく』ことです。大学が保有するさまざまなデータを、個別最適化を目指した教育支援にどう活かしていけば良いのか、そこが出発点でした。そのためには、どのようにして学内に点在する教学データを集め、クレンジングして一元管理するか、どのようにしてデータ分析の成果を学生一人ひとりに適切に還元していくのかという課題をクリアしなければなりません。今回はそこに Google Cloud を活用しています。」（渡辺氏）
「このプロジェクトでは短期間かつ低コストにシステムを立ち上げるということも重視していたため、パブリック クラウドの利用は必須でした。それらの中から Google Cloud を選んだのは、BigQuery の処理性能が優れていたことに加え、将来的に授業動画や音声など、さまざまなデータを蓄積・分析していく上で Cloud Storage を容量無制限で使えるコスト・拡張性のメリットが大きかったこと、そして既存オンプレミス環境と安全に閉域網接続できることなど、求められたセキュリティ要件を満たしていたからです。またデータ分析ツールの Vertex AI は将来の MLOps など考慮すると非常に魅力的なツールでした。」（大和総研 コーポレートシステム部 内山 知道氏）
「従来から本学では多くの教職員、研究者が Google Workspace をはじめとした Google プロダクトを活用しており、機能面だけでなく心理的にも Google Cloud との親和性が高いと感じていました。また、我々は現在、学内 IT 環境のフルクラウド化を推進しており、今回のようなデータ分析基盤は特に他のシステムと連携しやすいものにしたいという思いがあります。Google Cloud ならば、そうして集約されたデータをもとに、高度なリアルタイム分析や情報の可視化などを行えると聞き、採用を決めました。今後もより一層のリアルタイムな分析が求められる現状を踏まえ、このデータ分析基盤に東京理科大学のデータを集約していくことを構想しています。」（東京理科大学 経営企画部 広報課 課長 松田 大氏）
統合されたデータを AI で分析し、各学生にパーソナライズされた教育へ
「Vertex AI の各プロダクトの中で、今回特に重宝したのが AutoML 機能です。限られた開発期間で、効率的に分析のための仕組み作りを行っていかねばならない中、前処理でのデータ自動カテゴリ推測や欠損値の通知、補完など一連の作業をスムーズに進められるようになっているところがフィットしました。」（大和総研 システムインテグレーション部 末安 俊也氏）
