データで世界を予測しよう ― 見て・触って学ぶ 2026年度版
数テラ〜数ペタバイト。ケタ違いに大きい。
文字・音声・画像・動画・位置情報など多様。
次々に生まれ、しかも超スピード。
天気を予想するための「材料（データ）」を、思いつくだけ入力してみよう。
気象衛星が宇宙から撮影。
各地の観測所で測定。
風向・風速のデータ。
雨や雪の位置をとらえる。
陸だけでなく広く観測。
過去データも予測に活用。
衛星・レーダー・観測所が世界中で収集。
物理シミュレーションで未来の空を予測。
「これからの天気」をデータ化。
だれでも使える形で公開→アプリへ。
大事なのは「データで何をするか」。気温のビッグデータから売上を予測し、お店の判断につなげよう。
都市を選ぶと気象ビッグデータをリアルタイム取得。7日間のアイス売上予測と「おすすめ生産数・出荷数」が出るよ。例）明日が32℃予想 → いつもの約2.5倍を準備！
別タブでアプリを開く →ビッグデータをAIが分析して、需要に合わせて“ちょうどいい値段”を自動で決めるしくみ。
USJ・富士急。混む日は高く、すく日は安く。来場日を分散。
名古屋・川崎・G大阪・神戸ほか多数のクラブが導入。
1時間に3〜4回も価格を更新！席の位置まで考慮。
閲覧・購入履歴を分析し一人ひとりに価格。導入年に売上+27%。
きみが「AIの値付けエンジン」になろう。プロ野球チケットの価格を、需要データで動かしてみる。
⚾💰対戦相手の人気・曜日・チームの勢い・天気予報・残り座席を動かすと、価格が¥2,400〜¥8,000で変動。AIの判断の根拠も見えるよ。
別タブでアプリを開く →IoT＝いろいろな「モノ」がインターネットにつながり、データを送るしくみ。
スマホ・時計・家電・車が現状を“見える化”。
たくさんのデータを時系列でためる。
分析して未来を予測し、役立てる。
とるデータ：心拍・歩数・睡眠。
暮らしへ：みんなのデータを分析→健康アドバイスや病気の早期発見に。
とるデータ：室温・電力の使用。
暮らしへ：地域の使用データから電力の需要を予測→節電や停電の防止に。
とるデータ：中の食材・開けた回数。
暮らしへ：売れ方をお店と共有→食品ロスや在庫のムダを減らす。
とるデータ：いつ・どこで乗ったか。
暮らしへ：混雑データを分析→ダイヤ改善や混雑案内に活用。
2つのチームに分かれて、新しいサービス・社会貢献のアイデアを考えよう。次の4つを話し合ってね。
誰の・何につけるIoT？
どんなデータをとる？
どんなサービス・社会貢献に？
心配なこと・気をつけたい点は？