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資料７

これからの
⼈材育成を考える
厚⽣労働省
雇⽤政策研究会
July 26, 2023

安宅 和⼈ (Kazuto Ataka)
慶應義塾⼤学SFC
Zホールディングス株式会社

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環境情報学部 教授

シニア・ストラテジスト理事・スキル定義委員⻑

⼀般社団法⼈ 残すに値する未来
代表理事

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時代観、、その1

2

230726 MHLWWorld threats
2002© Kazuto Ataka 2023, 不許複製2022

資料: UA_Flight_175_hits_WTC_south_tower_9-11.jpeg: Flickr user TheMachineStops (Robert J. Fisch)derivative work: upstateNYer, CC BY-SA 2.0 via Wikimedia Commons
CDC/ Alissa Eckert, MS; Dan Higgins, MAM, Public domain, via Wikimedia Commons; Andreas Weith, CC BY-SA 4.0 via Wikimedia Commons

3

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地球上の⽣命体の質量構成
地球上の全⽣物の質量構成

地球上の動物の質量構成

地球上の哺乳類の質量構成100% = 545Gt C（炭素換算）100% = 2Gt C（炭素換算）100% = 0.167Gt C（炭素換算）

野⽣動物

4

家畜

60
96
%

⼈間

資料︓Bar-On et al. (2018) ”The biomass distribution on Earth” PNAS June 19, 2018 115 (25) 6506-6511; 安宅和⼈分析364230726 MHLW

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世界の海洋に貯まる熱量の推移

資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020）図6-8 ; Levitus et al. ”Global ocean heat content 1955–2008 in light of recently revealed
instrumentation problems” GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL. 36, L07608, doi:10.1029/2008GL037155, 2009
ftp://ftp.nodc.noaa.gov/pub/data.nodc/woa/PUBLICATIONS/grlheat08.pdf

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永久凍⼟地帯でのクレーターの多発
Siberia

資料︓BBC “The mystery of Siberiaʼs exploding craters”
https://www.bbc.com/future/article/20201130-climate-change-the-mystery-of-siberias-explosive-craters

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Pandemicabundantな時代に

資料: 安宅和⼈「そろそろ全体を⾒た話が聞きたい２」ニューロサイエンスとマーケティングの間 2020-04-04 http://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2020/04/04/190643

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このまま温暖化が進む結果何が起こるのか︖

8

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環境省による2100年予測

東京
最⾼気温 43-44度
35度以上の猛暑⽇数 60⽇
台⾵の最⾼⾵速 90M（中⼼気圧870hPa)
資料︓環境省 2100年 未来の天気予報 夏 https://www.youtube.com/watch?v=XYgyDIDa8H09230726 MHLW

東京は⼀⾒頑強に⾒えるが、、

資料: 安宅和⼈ ⾶⾏機機内より撮影© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

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標⾼地形図
東京/横浜

資料︓国⼟地理院 デジタル標⾼地形図
https://www.gsi.go.jp/common/000190511.jpg

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⾸都⽔没は⼗分に現実的なシナリオ
狩野川台⾵ 1958年9⽉24⽇

中⼼気圧︓877hPa
⽇⾬量︓
392.5mm（東京）
死者・⾏⽅不明︓
1,269名（全国）
住家の床上・床下浸⽔︓
521,715⼾（全国）資料︓https://plaza.rakuten.co.jp/chizulove/diary/201409290000/ ; https://books.bunshun.jp/ud/book/num/9784166609802

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荒川右岸低地氾濫による被害想定結果
中央防災会議の地下鉄⽔没のシミュレーション（略）後楽園駅や神保町
駅、霞ヶ関駅、六本⽊駅など44の駅では、地上の浸⽔がなくても地下が⽔没することが判明した
⼟屋信⾏
⾸都⽔没 (⽂春新書 2014)
p.49
資料︓中央防災会議「⼤規模⽔害対策に関する専⾨調査会」平成22年4⽉ ⾸都圏⽔没〜 被害軽減のために取るべき対策とは 〜
http://www.bousai.go.jp/kaigirep/chuobou/senmon/daikibosuigai/pdf/100402_shiryo_1.pdf

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“平和” とは何か︖
これまで
定義• 戦争、紛争がない状況

鍵となる
要素

• Peace treaty• 国際協⼒資料 : 安宅和⼈ 「“withコロナ”時代を考える] 世界平和経済⼈会議ひろしま (August 8, 2020)これから• 戦争・紛争がなく、• 感染症によって破壊されず、• 天災によって破壊されていない
状況• 国を超えた学び合いと情報共有• Pandemic-ready な社会• Disaster-ready な社会
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単なるデジタル化が答えなのか︖

資料︓安宅和⼈分析15230726 MHLW

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Some perspectives
1990

1995

2000

PC普及

2005

2010

3G

2015

4G/LTEInternet普及
i-mode/写メ

2020

5G

スマホ

broadband
WiFi

Big Data/DS
DL/AI

IT化

ICT化

Society5.0
MDGs

SDGs
ESG

資料︓安宅和⼈分析16

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Smart City1.0は敗北

資料︓https://www.theguardian.com/environment/2016/feb/16/masdars-zero-carbon-dream-could-become-worlds-first-green-ghost-town ; https://sidewalklabs.com/; https://www.wired.com/story/alphabets-sidewalk-labs-scraps-ambitious-toronto-project/

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これまでとは違う
⽣活空間のvisionが必要

資料︓安宅和⼈分析18230726 MHLW

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Society5.0とESG*の交点こそを⽬指すべき
ESG*度(持続可能化)
SX

IT⽌まり
AI-ready
AI/digital-powered
真に⽬指す
べき領域
SX-powered

Society5.0度(デジタル化)DX

SX-ready
SX-以前

資料︓安宅和⼈・⽔野弘道 討議 (2020.8) ; 安宅和⼈「シン・ニホン」(NewsPicks 2020) 図6-12* 国や社会がどこまで持続可能（sustainable）かを• Environmental（環境）• Social（社会）• Governance（ガバナンス）の3つの要素から評価する枠組み
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TESLAが世界最⼤の企業価値を持つ⾃動⾞メーカーに

資料:https://techcrunch.com/2020/07/01/tesla-blows-past-toyota-to-become-most-valuableautomaker-in-the-world/ ; 安宅和⼈作成

20230726 MHLW

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Market cap trend (TSLA vs TM)

資料︓ Tesla overtakes Toyota to become worldʼs most valuable carmaker (July 1, 2020) https://www.ft.com/content/1fd51f91-ff3c-4723-995c-f75f6629c66e
Tesla Vs Toyota: Which EV Stock Is The Better Long-Term Buy (Jun. 09, 2021 9:53 AM ET) https://seekingalpha.com/article/4433865-tesla-stock-vs-toyota-better-buy

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よりよい未来に貢献できるかが価値創造の原点に資料︓安宅和⼈分析22230726 MHLW

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地球との共存視点での意味合い• Sustainability (持続可能性) ; Biological diversity（⽣物学的多様性）; Resilience（しなやかさ）についてのvivid
な理解は基礎教養に• 楽観性、⼼の強さ、建設的な思考を⼗分に育めているか︖• 系(system)として世の中・⾃然を理解し考えることができるか?、、システム思考

資料︓ 安宅和⼈「これからの⼈材育成を考える」 ⽂部科学省 今後の教育課程、学習指導及び学習評価等の在り⽅に関する有識者検討会（第3回）提出資料（March 24, 2023）https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/184/siryo/mext_00002.html

23

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温暖化問題について24

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エネルギー量そのものの問題ではない

⼈類の消費しているエネルギー:

太陽から降り注ぐ
エネルギー

1

:

7000 ~ 10,000

資料 : 古舘恒介「エネルギーをめぐる旅」 (英治出版 2021）、ジョフリー ウェスト「スケール」（上巻） (早川書房 2020）

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熱が逃げないこと
が真の課題
真鍋モデル

資料︓https://www.nobelprize.org/uploads/2021/10/fig2_fy_en_21_ManabesClimateModel.pdf© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

230726 MHLW

© Kazuto Ataka 2023, 不許複製相殺した流れだけを平たく直すとGtC/yr

⼤気

+60

⼟壌

△61.3

+1.6

森林

植⽣ほか

資料︓Original: Kevin Saff Vector: FischX, Public domain, via Wikimedia Commons; 安宅和⼈分析
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Carbon_cycle-cute_diagram.svg

+2

海洋

+5.5
⼈間
活動

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温暖化抑制
課題の広がり© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

⑤ ⼊を減らす③⼤気中の温室効果ガスを直接取り込み減らす④ 反射・放射(albedo) を増やす

② 地表からのCH4ほか温室効
果ガス発⽣を抑制する
i. 緑地化ii. 家畜iii. 沼地、ゴミ捨て場ほか① 地下のCを使うのをやめる
i. 化⽯燃料
ii. 鉱物精製（⽯灰⽯、ボーキサイト、鉄鉱⽯など）

資料︓安宅和⼈「真鍋モデルから考える」 2021-10-17 https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2021/10/17/135952
Manabe's climate model – Noble Prize (by Royal Swedish Academy of Sciences) 5 October 2021 https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/press-release/230726 MHLW

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様々な表⾯状態におけるalbedo%: 拡散反射した太陽光の割合

新しいコンクリート 55%

緑の草 25%

使い込まれたアスファルト 12%
新鮮なアスファルト 4%

資料︓by Hannes Grobe Wikipedia (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Albedo-e_hg.svg )をWikipedia sample albedos ( https://en.wikipedia.org/wiki/Albedo )に基づき安宅和⼈加筆

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温暖化に伴い森がCO2排出源になる可能性

At higher temperatures, respiration rates
continue to rise in contrast to sharply declining
rates of photosynthesis. Under business-asusual emissions, this divergence elicits a nearhalving of the land sink strength by as early as
2040.

資料︓Science Advances 13 Jan 2021: Vol. 7, no. 3, eaay1052
DOI: 10.1126/sciadv.aay1052© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

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温暖化対策のポイント• 脱炭素の産業化

資料︓ 安宅和⼈ 分析+• 世界の緑地化• Albedo control• 森のCO2吸収の⾒直し

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時代観、、その232

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主要先進国は⼈⼝調整局⾯に突⼊
主要先進国の⽣産⼈⼝推移（単位︓百万⼈）
1,000

250

中国
800

200

600

150

400

100

⽶国
200

50

⽇本

0
1990

2000

2010

資料:総務省統計局「世界の統計2017」

2020

2030

2040

2050

⽶国

⽇本
ドイツ
イギリス

フランス

0
1990

2000

2010

2020

2030

2040

2050

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異次元の少⼦化対策検討

資料︓朝⽇新聞 https://www.asahi.com/articles/ASR3X66S3R3XUTFK00C.html© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

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© Kazuto Ataka 2023, 不許複製Why?

資料: 安宅和⼈分析35

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豊かになれば⻑寿になるが、、

資料:Rosling, Hans; Rosling, Ola; Rosling Rönnlund, Anna. Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About The World - And Why Things Are Better Than You Think.
Hodder & Stoughton. Kindle 版.

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豊かになれば急激に⼦供が減る

資料:Rosling, Hans; Rosling, Ola; Rosling Rönnlund, Anna. Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About The World - And Why Things Are Better Than You Think.
Hodder & Stoughton. Kindle 版.

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⻑寿と少⼦化は
⼈類の繁栄の結果

資料: 安宅和⼈分析38

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インドも遠からず下がる

資料:Statistia https://www.statista.com/statistics/1033844/fertility-rate-india-1880-2020/
The Indian Express (May9, 2022) https://indianexpress.com/article/lifestyle/health/total-fertility-rate-dips-india-national-family-health-survey-calculation-7907946/

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年齢と⼥性の出産能⼒100⼈の結婚後⼥性あたりの出産数

資料:Menken, Jane. “Age and Fertility: How Late Can You Wait?” Demography, vol. 22, no. 4, 1985, pp. 469–83. JSTOR, https://doi.org/10.2307/2061583

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戦後の平均初婚年齢推移
⽇本

35
30

30.4
28.6

26.1

男性
⼥性

25
20 22.9
15
10
5
0
1945

1965

資料:内閣府 平成23年版⼦ども・若者⽩書 図・表⽬次
https://www8.cao.go.jp/youth/whitepaper/h23honpenhtml/html/zuhyo/zu1103.html

1985

2005

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豊かさと少⼦化
1. ⼦供が幼少期も⽣き延びる確率が⾼く、多めに⽣む必要がなくなる（これは良い話）
2. ⼦供を労働⼒として期待しない上、育てるためにはむしろお⾦がかかるので、多く⽣むインセンティブはそもそも急激に下る（前半は良い話）
3. 晩婚化に伴い、⽣物学的な限界にぶつかり不妊の確率が上がる
4. キャリア化に伴い、出産と⼦育てで⻑く休むことの負のインパ
クトが上がる

資料︓ 安宅和⼈「少⼦化問題を考える」(2023-04-09) https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2023/04/09/114659

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⼈⼝増を前提としない経済の維持・発展が必須に

資料: 安宅和⼈分析43

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時代観、、その344

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顔画像だけで双⼦まで明確に判別する
Megvii（Face++）• 83の特徴点を読み取り
各点間の距離で照合• 中国政府写真付き⾝分証明書7億⼈分のデー
タを活⽤• 1億7,600万台の監視カメラでの撮影データ
を解析
資料︓https://www.technologyreview.com/s/603494/10-breakthrough-technologies-2017-paying-with-your-face/• ATMの本⼈確認• 社員証の代替• アプリログイン• 切符を買うときの本⼈認証• 警察や公安が監視・捜査に活⽤45

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データドリブンに成功するstart upを予測する

資料︓https://www.weforum.org/agenda/2017/07/computer-ai-machine-learning-predict-the-success-of-startups/

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ほぼ⼈間レベルの翻訳を瞬時に⾏う

資料︓Google reseach blog A Neural Network for Machine Translation, at Production ScaleTUESDAY, SEPTEMBER 27, 2016 Posted by Quoc V. Le & Mike Schuster, Research Scientists, Google Brain Teamhttps://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html

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動画の内容を解析し数倍速でcaptionをつける

資料︓http://cs.stanford.edu/people/ranjaykrishna/densevid/48

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機械学習ベースのAIがもたらす３つの⾃動化
実⾏
予測
識別情報の判別・
仕分け・検索⾳声・画像・動画の意味理解

数値予測
ニーズ・
意図予測

表現⽣成
デザイン
⾏動の最適化作業の⾃動化マッチング

異常検知・予知
資料 : 安宅和⼈「⼈⼯知能はビジネスをどう変えるか」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2015/11)

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© Kazuto Ataka 2023, 不許複製⽣成モデルと識別モデル
識別モデル
Discriminative

⽣成モデル
Generative⽬的

Directly estimate P(y∣x)

Estimate P(x∣y) to then deduce P(y∣x)

学習内容判定の境界 (decision boundary)

データの確率分布

教師データによる分類などを⾏う

学習データを元に確率的な⽣成を⾏う

イメージ

利⽤

資料︓Stanford University CS 229 - Machine Learning Supervised Learning cheatsheet
https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-supervised-learning50

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⾔葉だけから
画像イメージを作り上げる
midjourneya beautiful valley of the windat hakuba in nagano, Japan ina Ghibli style

資料︓ https://discord.com/channels/662267976984297473/1008571069797507102 (安宅和⼈作成）51

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⾃分の考えを整理したり、思いつかなかったような企画を知ることができる

アイデア出し（ChatGPT）

資料︓Twitter投稿より

https://twitter.com/imakilo_net/status/1618590614110765057

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商品名の案出し⼊⼒

資料︓ChatGPT(https://chat.openai.com/chat)

出⼒53

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AIにより書かれ現在査読されている論⽂

資料︓Can GPT-3 write an academic paper on itself, with minimal human input?

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03701250/document54

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Coding

資料︓翁⻑朝功⽒のツイート（https://twitter.com/tomo_onaga/status/1615336720979066882）

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知的⽣産現場のuser interface (UI) 進化
a perspective

紙

黒画面

Graphical userinterface (GUI)Multi-touch
user interface

自然言語

グラフ⽤紙
原稿⽤紙

PC
Workstation

Macintosh
Windows 95

iOS (iPhone, iPad)
Android

ChatGPT
Alexa/Google assistant

鉛筆・ペン

プログラミング⾔語

マウスとキーボード

指テキスト/声

資料︓https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gdscript3.4.png (by SakuraMiyazono, CC BY-SA 4.0）; https://commons.wikimedia.org/wiki/File:XFCE-4.12-Desktop-standard.png(by Martin Wagner, CC BY-SA 3.0) ; https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Aldea_Digital_2013_01.jpg (by ProtoplasmaKid, CC BY-SA 3.0) ;https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ChatGPT_Wales_Tiananmen_Square_2022-12-30_181035.png (by Rolf h nelson) ; 安宅和⼈分析56

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キカイを使い倒し
コンテンツが無限に⽣み出される時代に

資料︓安宅和⼈分析 (Jan 29, 2023)

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２つのDS*スキル
主たる情報科学技術

先端現場での導⼊• 統計数理 (Stats)1975-• 古典的機械学習 (ML)2005-

• 深層学習 (DL)2014-

• 敵対的⽣成ネットワーク (GAN)2018-• 拡散モデル (diffusion model)

2020-• ⼤規模⾔語モデル (LLM)

2022-

資料: データサイエンティスト協会 スキル定義委員会 討議 (2023年6⽉)

スキルのイメージ

いわゆるData Analyst
DataScientist
スキル
AIを使い倒すスキル

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まずAIに関する専⾨スキルの壁が薄れ、ゆくゆくは⾔語と⾮⾔語の壁も超えていく

AI発展におけるプレイヤー変遷
AIに関わる推定⼈⼝（億⼈）

ChatGPT
利⽤者1億⼈5
4
3
Opan AI 設⽴

2

Text toImageが注⽬

⾮⾔語
データの
拡充

1
0
2006年
パイオニア

2014年
アルゴリズム深層学習研究者

2018年

2022年

専⾨スキルの壁
アーキテクチャ
スケーリング研究者

20xx年

⾔語化の壁

学⽣
開発者
クリエイター（verbal）

資料︓ Weekly Ochiai 2023年2⽉1⽇ 公開 ⽣成AI「ChatGPT」と⽇本の新たな可能性 https://newspicks.com/news/8063086/body/https://openai.com/timeline/ をもとにZHD MI室分析

幅広いネットユーザー
⾮⾔語表現クリエイター（non-verbal）
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プレイヤーの拡⼤により、AIを⽤いたユーザー体験が話題の中⼼へ

AI発展における話題の変化
ユーザー
独⾃モデルのないエンドユーザー向け
アプリケーション

独⾃モデルのエンドユー
ザー向けアプリケーションex) Midjourneyex) ChatGPT, Jasper

モデル共有のプラットフォームex) Hugging Face

クローズドな
基盤モデルex) GPT-3

オープンソースの基盤モデル

AIをユーザー向け製品として届ける
アプリケーション
MidjourneyやChatGPTの登場により⾮開発系クリエイターも巻き込んだ形で価値が⾒直されているAIを強化するモデルex) stable diffusion

クラウドプラットフォームex) AWS, GCP, Azure
ハードウェアメーカーex) GPUs(Nvidia), TPUs(Google)

AIモデルのトレーニングと推論処理を実⾏する
インフラストラクチャー

資料︓ “Who Owns the Generative AI Platform?” by Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado (andreessen.Horowitz ; January 19, 2023)
https://a16z.com/2023/01/19/who-owns-the-generative-ai-platform/ をもとにZHD MI室作成

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仕事はフロントとバックの時代に現段階の⾒⽴て• ⼤組織の中⼼をなす「ミドル*」機能は急激にリーン化する• Interpersonal skillsが本当に⼤切に、、⾮コミュではダメ• 実際にサービスやモノを⽣み出し、創る能⼒は残る
ü

欲しい物が何かを描ける能⼒

ü

何が正しく、何が正しくないかを判断する

ü「知覚」が根源*業務・部⾨を市場フロントエンド（フロント）、サービスやモノを作るバックエンド（バック）、間をつなぐミドル に割った時の話。トップマネジメント、ミドルマネジメント、
ラインのミドルではない
資料︓安宅和⼈ G1サミット 2023 「Generative AI」セッション（Mar. 19, 2023) 登壇時の発⾔
安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017年5⽉号）

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教養がなければ間違いも⾒いだせない

資料︓ 安宅和⼈「⽣成系AIのアナロジー⼒」(2023-01-28）https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2023/01/28/113928

62

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T型、Π型⼈材の意味の変化、、⽂理を超えた真に教養の時代に突⼊
これまで

GPT4以降対応すべき広がり

広がり

深さ
専⾨性
深さ
専⾨性

あまりにもキカイが有能なために恐ろしく勉強しないといけなくなっていく(or ただキカイの⾔いなりの存在に）
資料︓ DS協会 スキル定義委員会討議における安宅和⼈分析 (Mar.21, 2023)

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AIのoutputは指⽰を出すスキルに依存
prompt engineering/prompt design

資料︓ 落合陽⼀⽒のTweet (8:52 AM · Mar 21, 2023) https://twitter.com/ochyai/status/1637965411575791616 に基づきChatGPT(GPT4) を安宅和⼈がrunした結果（⼀部）64230726 MHLW

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AIの⼒を解き放つための基礎スキル• 欲しい物、知りたいことがあること、、指⽰待ち時代の終焉（ただ答えを出すだけなら⼤半の⼈よりキカイのほうが有能）• 欲しいものの⾔語化能⼒、、、「空気」では動かない• AIが⾔うことを理解し駄⽬出しするスキル、、、広い教養と価値観が必須に• AIに適切に指示できるスキル、、、prompt engineering/design• 技術と時代の変化に対する基礎的なperspective• 機械学習ベースの「モデル」への馴染みと理解
資料︓ 安宅和⼈「AI時代に必要な教育とは︖」「AI時代に必要なスキルとは︖」（2023/03/03）ベネッセ View Next Online https://viewnext.benesse.jp/opinion/person/%E5%AE%89%E5%AE%85%E5%92%8C%E4%BA%BA%EF%BC%88%E3%81%82%E3%81%9F%E3%81%8B%E3%83%BB%E3%81%8
B%E3%81%9A%E3%81%A8%EF%BC%89/#

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⼈材育成⽅針を劇的に転換する必要•決まった答えがあるケースにおいて、与えられた問いに早く正確な答えを出すことの価値は急激に⼩さくなる、、答える⼒よりも問う⼒、健全な懐疑⼼•

作業ではなく意味や⽬的、、意思、⾃分らしさ、憧れ、、⼼のベクトル•変化を楽しみ、それを使い倒す⼒、、新しいことに対する健全な好奇⼼•

AI×データを使い倒すことは本当に読み書きそろばんに、、とはいえ、⼈が飲み込めない形で技術がやってくることはない•

AIやデータというより、⼈類と地球の共存、⼈⼝縮⼩局⾯でいかに乗り越えるかが最⼤課題、、Resilience、システム思考は基礎教養に•

⽂理分断時代の終焉、、⼈⽂系の問いをデータ×AIで解決する時代•

各⾃の才能の解き放ちができるか、、Teachingからcoaching, feedbackへ、⼗把⼀絡
げから1to1へ、教え切りからreskill & upskillへ（教師も含めて）* 参考資料「知性に関する⼀つの考察」（本deckのappendix）
資料︓ 安宅和⼈『AI時代に必要なスキルとは︖』Benesse View Next Online (2023/02/07) ; 安宅和⼈分析 (2/17/2023)

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Some perspectives

資料︓ 安宅和⼈分析67230726 MHLW

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August 2022
Netherland

資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-1030) https://kazataka.hatenablog.com/entry/2022/1
0/30/150350

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August 2022
Shinagawa, Tokyo

資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-1030) https://kazataka.hatenablog.com/entry/2022/1
0/30/150350

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22夏 新規感染者数は21夏の恐怖のデルタ状況のmax 7倍ぐらいになったが、資料︓ 東京都モニタリング会議資料 https://bit.ly/3BVaGJo70

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新規重症患者はmax1/4ぐらい

資料︓ 東京都モニタリング会議資料 https://bit.ly/3BVaGJo71

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つまり重症化率は、、

22夏
21夏

資料︓ 安宅和⼈分析

＝

１
7x4

≒

１
30

72

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Covidワクチン接種率の推移
⽇本

65歳以上

全年代*

* 65歳以上を含む値であり、特に各回の⽴ち上がり期においては65歳未満の数字はこの値よりもずっと⼩さいことに注意が必要
資料︓ デジタル庁 新型コロナワクチンの接種状況 https://info.vrs.digital.go.jp/dashboard/ (3/24/2023) より安宅和⼈作成

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ワクチンを打っていない
危険なときに⼗分マスクをせず
危険が去ったあとはマスクを外せない

資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-10-30) https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2022/10/30/150350

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HPVワクチン勧奨中⽌June 2013

資料︓⼦宮頸がんワクチン勧奨中⽌へ 厚労省、副作⽤で: ⽇本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXNASDG14052_U3A610C1CR8000
2013年6⽉14⽇ 21:50 (2013年6⽉14⽇ 22:49更新)

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結果、HPVの感染率が急増

資料: Sekine M, Yamaguchi M, Kudo R, Hanley SJB, Ueda Y, Adachi S, Kurosawa M, Miyagi E, Hara M, Enomoto T. Suspension of proactive

recommendations for HPV vaccination has led to a significant increase in HPV infection rates in young Japanese women: real-world data.
Lancet Reg Health West Pac. 2021 Oct 21;16:100300. doi: 10.1016/j.lanwpc.2021.100300. PMID: 34881375; PMCID: PMC8551838.

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HPVワクチンの有効性は⾼い

資料: Kurosawa et al., Long-term effectiveness of HPV vaccination against HPV infection in young Japanese women: Real-world data
Cancer Science (31 January 2022) https://doi.org/10.1111/cas.15282

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ガンの発⽣部位別HPVの関与割合%

がん発⽣数（/年 ; ⽶国）

⼦宮頚部

91

12,293

肛⾨

91

7,531

膣

75

879

中咽頭*

70

20,839

外陰部

69

4,282

陰茎

63

*⾆ガンを含む
資料︓ Division of Cancer Prevention and Control, Centers for Disease Control and Prevention
HPV and Cancer https://www.cdc.gov/cancer/hpv/statistics/cases.htm Last Reviewed: October 3, 2022 をもとに安宅和⼈作図

1,375

78

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いまの⽇本は空気がファクトや論理より重い、、ほぼ途上国
資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-10-30) https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2022/10/30/150350

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空気、常識、権威で判断することが正義の時代を⼀刻も早く終了させる必要がある• 空気はあくまでファクトと論理の上にあるべき• 空気で判断する⼈を育てない• 、、これが出来ない教育に意味はない（数理/DS/AI教育の前提）• その基礎的なマインドを⾼校卒業までに徹底的に打ち込むべき資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-10-30) https://kaz-ataka.hatenablog.com/entry/2022/10/30/150350

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参考

資料 : 安宅和⼈「この国ではファクトや論理より空気のほうが重い」(2022-1030) https://kazataka.hatenablog.com/entry/2022/1
0/30/150350

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取組みのポイント82

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あらゆることに対する”健全な懐疑⼼”が重要• わかることはわかる、わからないことはわからない、、これに向かい合う⼒を養成する。

• ⼤⼈（社会）はこれはこういうものだという⾔い⽅をしない。正しく向かい合う。⾃分たち⾃体がわかっていないことを認める• 確実な知識を教えることに価値があるのではなく、なぜそれが確定的な知識になったのかを教えることのほうが遥かに⼤切

資料︓ 安宅和⼈「残すに値する未来を考える」第70回 富⼭県 ⾼等学校教育研究発表⼤会 講演 (October 4, 2022）

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⾃分に対する深い⾃信と楽観的な社会に対するattitudeが基本• パニックにならない⼒、、我々が妄想するほどひどいこと•••は殆ど起きない。⼈間はそこまで愚かではない上、だいた
いのことは対処できる
フラットに受け⼊れる⼒、、そうすれば道が拓ける。指を折っていてもしょうがない
なんとかなるという⽣命⼒とjudgeする⼒
やるべきことをやっていない、当たり前の素養がないので不安になる

資料︓ 安宅和⼈「残すに値する未来を考える」第70回 富⼭県 ⾼等学校教育研究発表⼤会 講演 (October 4, 2022）

84

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問題意識、イイタイコトを⾔語化する⼒を育成する• 何でも⾔語化し、⼈に伝える訓練が必要• 空気で判断する習慣を断ち切る、、⼈に⾔葉にしてもらわないといけない⼈では振り回される• 単独の知識ではなく、受け⼿のコンテキストに合わせ、相⼿にわかるように説明できるのか、、お話を⽣み出す
⼒、、、story telling

資料︓ 安宅和⼈「残すに値する未来を考える」第70回 富⼭県 ⾼等学校教育研究発表⼤会 講演 (October 4, 2022）

85

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才能と情熱を本当に解き放てているか、、この視点でゼロベースで⾒直すべき• ⼤⼈の役に⽴たない時代、、これまでの社会が⾏ってきた判断の多くがmake senseしなくなっている• 社会倫理ぐらいしか教えることが出来ない、、そのマナー
すら若⼲以上に危険というかズレている可能性が⾼い（⻑いものにまかれろなど）• ガチガチの制服と校則は捨て去る時、、⼤⼈として扱い、彼らのクリエイティビティを解き放つべき資料︓ 安宅和⼈「残すに値する未来を考える」第70回 富⼭県 ⾼等学校教育研究発表⼤会 講演 (October 4, 2022）

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いま⼀番世界でイケている
会社の求⼈

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⽇本の理系⼤学院⽣の⼈気企業
社名

ロゴ

設⽴

年

1. ソニー

1946

76

2. アクセンチュア

1989

33

3. トヨタ⾃動⾞

1937

85

4. 旭化成グループ

1931

91

5. ⽇⽴製作所

1910

112

6. 味の素1909

113

7. NTTデータ

1988

34

8. 川崎重⼯業

1896

126

9. サントリーグループ

1899

123

10. 野村総合研究所

1965

57

資料︓ https://job.career-tasu.jp/2023/guide/study/ranking/3_01.html#anc (as of 10/25/2022) ; 各社ウェブサイト; 安宅和⼈分析

50年以下

88

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⽶国の⼯学系学⽣の⼈気企業
社名

設⽴

年

1. Space X

2002

20

2. Tesla2003

19

3. NASA*

1958

66

4. Lockeed Martin

1995*227 (110)

5. Boeing

1916

106

6. Apple

1976

46

7. Google

1998

24

8. Microsoft

1975

47

9. Northrop Grumman

1994*328 (95)

10. Raytheon Technologies

2020*42 (97)* National Aeronautics and Space Administration *2 Lockeed 1912 / Martin 1912 *3 Northlop 1927 / Grumman 1929 *4 Raytheon 1925 / UTC 1929
資料︓ https://universumglobal.com/rankings/united-states-of-america/ (as of 10/25/2022) ; 各社ウェブサイト; 安宅和⼈分析

50年以下

89

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© Kazuto Ataka 2023, 不許複製SpaceXの求⼈

資料: SpaceX社 求⼈homepage “Find your future” https://www.spacex.com/careers/90230726 MHLW

© Kazuto Ataka 2023, 不許複製SpaceXの求⼈

資料: SpaceX社 求⼈homepage “Find your future” https://www.spacex.com/careers/91230726 MHLW

© Kazuto Ataka 2023, 不許複製SpaceXの求⼈

資料: SpaceX社 求⼈homepage “Find your future” https://www.spacex.com/careers/ ; SpaceX社 Starlink homepage https://www.starlink.com/

92

（例）Tesla

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お仕事概要

• 流通センターの NAMR ネットワーク、在庫保管場所、Data Scientist, Supply Chain Strategy

クロスドック ノード、Tesla のサービスおよびエネル
ギー事業部⾨の全体的な拡張計画を構築する。
• パーツのエンドツーエンドフローの最適なソリュー
ションを分析して決定する。これには、ロジスティク
スルートとモードの設計、在庫の最適化、キャパシ
ティプランニング、クロスドッキング操作などが含まれる。

流通戦略および実⾏チームのシニア データ サイ
エンティストとして、Tesla のサービス パーツ
サプライ チェーンの流通センターのグローバル
ネットワークの進化的ロードマップの設計と規定
を担当する

スキル・
コンピテン
シー

主に扱う
データ

データ分析タスク

職種・業務• チームメンバーを指導し、社内外で協⼒してビジネス上の問題を解決する能⼒• 定量的な調査と分析を実⽤的な洞察に変換し、視覚化を準備し、影響⼒のあるストーリーテ
リングで調査結果を提⽰する能⼒••

修⼠号または博⼠号。オペレーションズ リサーチ、データ サ
イエンス、インダストリアル エンジニアリング、システムエンジニアリング、ロジスティクスにおける応⽤数学、サプラ
イ チェーン マネジメント、または同等の学位
サプライ チェーン オペレーション、ロジスティクス、E コ
マース、または製造における 5 年以上の経験。

BZ

⾏列理論、シミュレーション、⻑期予
測、異常検出、クラスタリングなどのオペレーションズリサーチとデータサ
イエンスのスキル

倉庫保管、
流通、ロジ
スティクス

必要な業務経験・ドメインスキル

よく使うDSスキル• 数理計画法（LP、⾮LP、MIP）、待ち

•

DS

DE

• 少なくとも
1 つのオブジェクト指向⾔語 (Java など) と 1
つのスクリプト⾔語 (Python など) によるプログラミング
スキル• 統計ソフトウェア(R)、データベース⾔語 (SQL)、シミュレーション ツール (ARENA、AnyLogic、FlexSim)、データ•

視覚化ツール (Tableau、Power BI、d3.js など)、予測モ
デリング/ML ツール (Scikit Learn、 R) およびソルバー(Gurobi、CPLEX、または Xpress)
Llamasoft、AnyLogistix、i2/JDA、Oracle ASCP、SAPAPO などの⾼度な計画システムとツール

資料: データサイエンティスト協会 9th シンポジウム スキル定義委員会発表 (2022/11/14) ; Tesla Careers https://www.tesla.com/careers/

この職務に向く性格や志向性• 急速に変化し、常に進化する⾼成⻑な環境で成⻑できる⼈93

（例）Tesla

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お仕事概要

• 製造および設計の対象分野の専⾨家と協⼒して、アセンブリおよびテスト

Manufacturing Engineer, Data Scientist•••

テスラの製造エンジニアリング組織の下で、製造エンジニアは、テスラの最先端の⾞両パワートレ
インとエネルギー貯蔵を⽣産する最先端の製造設
備の設置、試運転、⽴ち上げを主導する

スキル・
コンピテン
シー

主に扱う
データ

データ分析タスク職種・業務プロセスを認定および強化し、プロセスの能⼒と安定性、サイクル タイ
ム、初回通過歩留まり、パフォーマンス、可⽤性、スクラップ、コスト、および製品の品質と信頼性を向上させるための分析⽅法を開発する。
製造データ ソース/スキーマを構築し、ETL (Extract Transform Load)
パイプラインを作成する。
重要な製造指標、分析、およびダッシュボードの開発と展開をします。
ML/AI ⼿法の使⽤を含む⾼度な分析を構築して、製造プロセス、設備、ラインのパフォーマンス、および製品の品質と信頼性を向上する。

• 記載なし•••コンピュータ サイエンス、統計学、機械⼯学、またはその他の STEM 分野の理学⼠号
⼤量⽣産環境でデータ分析を適⽤した 3 年以上の実務経験
ダッシュボードや分析レポートを作成し、実際の製造上の課題をデータで解決した経験

BZ

A/B検定、推測統計、因果分析• 異常検出と信号処理、時系列データの分析とモデリング、従来の機械学習⼿法、コン
ピューター ビジョン、ディープ ラーニング、
CNN

製造データ

必要な業務経験・ドメインスキル

よく使うDSスキル• 時系列分析、多変量モデル、仮説検定、•DS

この職務に向く性格や志向性DE• データベースと取得 (SQL)、

統計分析 (JMP)、視覚化(Tableau)、および汎⽤プログ
ラミング (Python、R)

資料: データサイエンティスト協会 9th シンポジウム スキル定義委員会発表 (2022/11/14) ; Tesla Careers https://www.tesla.com/careers/• 記載なし

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⼤半の職種がドメイン知識を持つ
data professionalに

資料︓ 安宅和⼈分析95230726 MHLW

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これから起きる本当の競争
よくある誤解

本当の姿• AI vs ⼈間• ⾃分とその周りの経験だけから学び、AIやデータの⼒を使わない⼈vs• ⼿に⼊る限りのあらゆるデータからコンピュー
ティングパワーを利⽤して学び、その⼒を活⽤する⼈

中国は中等教育段
階で深層学習、
GANまでの教育を2018年に導⼊開始

資料: 安宅和⼈・⽮野和男 「⽣命に学び⼈に寄り添うAI」 ⽇⽴評論 2016年4⽉号 （http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_00_talk.pdf）
阿部豊 EdTechZine 2019.2.22（https://edtechzine.jp/article/detail/1807）96

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今求められている⼒
データサイエンティストのミッション「データとAIの持つ⼒を解き放つ」

資料 :データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdfを改変

97

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社会を⽣き抜くための基礎教養が変化
現代のリベラルアーツ

⺟国語
世界語
+
+
（⽇本語）
（英/中）
• 明確に考えを表現
し、伝え、議論することができる• 正しく⽂章や相⼿の⾔っていることが理解できる• 同左• 情報のタイムリー
な収集能⼒• ⾔うべきことを敬意を持って的確に
伝える⼒

問題解決
能⼒

+

データ×AI
リテラシー• 問題設定⼒• 分析的、データドリブンな• MECEに切り分け、 思考⼒と基本的な知⾒
整理する⼒
• 分析⼒
• So Whatを繰り• 統計的素養
返し意味合いを出• 線形代数・微積
す⼒• 情報科学の基本• 以上を踏まえ、実• データエンジニアリング
際に結果につなげの基本
る⼒• Prompt engineering

資料: 安宅和⼈「データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待」応⽤統計学セミナー2015.5.23 (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf) を⼀部修正98230726 MHLW

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AI×データの⼒を解き放つための3つのスキルセット
ビジネス⼒(business problem
solving)

データ
サイエンス(data science)
統計数理、分析的な素養の上、情報処理、⼈⼯知
能などの情報科学系の知恵を理解し、使う⼒

課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、
解決する⼒

データ
エンジニアリング(data
engineering)

資料︓データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運⽤できるようにする⼒99230726 MHLW

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AI×データ化における産業化の⼤局観
Phase I
データ×AI化
が進展

Phase II

Phase III

データ×AI化の⼆次的応⽤が進む

インテリジェンス
ネット化

活動の中⼼

• データとAI利活⽤が⼤半の産業で広がる• サービス業が萌芽• Power to the people（⼀般利⽤）の進展• サービス業の拡⼤• エコシステム構築

必要な⼈

Data professionals

専⾨性を持つ利活⽤⼈材

エコシステム構築⼈材

時間的
な⽬安

現在︖

2035?

資料 :安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図2-31;安宅和⼈ 経済産業省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料 (2016.1)
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/005_haifu.html

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すべての産業がAI×データ化する
場⾯

産業
ファッション

⼩売

外⾷

レジャー

観光

交通サービス、、、

街
住宅 AV機器 ⽩物家電 住宅設備機器、、、
住宅
⾃動⾞ ⾃動⾞部品

カーナビ、、、

クルマ
ヘルスケア機器

医療サービス 医薬品、、、

健康
医療

資料: 安宅和⼈「データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待」応⽤統計学セミナー2015.5.23 (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)

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AIには⼊⼝と出⼝の話がある
AI as a Service (AIaaS)

垂直型
AI(aaS)

⼩売 APIs

ヘルスケアAPIs

産業 APIs⾦融 APIs

出⼝側
狭域の
⽔平型
AI(aaS)

CRM APIs

HR APIs︖ APIs予測 APIs
⼊⼝側

汎⽤的な
⽔平型
AIaaS

⾳声処理 APIs
⾃然⾔語処理 APIs
画像処理 APIs

資料︓Goldman Sachs Global Investment Research｜EQUITY RESEARCH November 14, 2016102

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AIはverticalゲームに
AIのSaaS化 (AIaaS)

垂直型
AI(aaS)

狭域の⽔平型
AI(aaS)

汎⽤的な
⽔平型
AIaaS

特定⽤途・垂直型 AIaaS（⼩売／ヘルスケア／⾃動⾞／製造／⾦融／農業／その他産業）

狭域⽤途向けアプリケーション的 AIaaS（CRM／SFA／HR／ERM／その他の⽬的）

⽔平型処理モジュール的 AIaaS（画像処理／⾃然⾔語処理／⾳声処理／予測／その他の処理）

汎⽤的な処理・計算環境
資料 : 安宅和⼈分析103

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従来の腕時計 vs スマートウォッチ

堅牢
数年に⼀度電池交換
クオーツ内蔵ハードなデザイン
中⼼はハードspec

⽣活防⽔
毎⽇充電
通信で時計合わせデザイン⾃由中⼼はSW

資料 : Kansai explorer, CC BY-SA 3.0 <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>, via Wikimedia Commons; 安宅和⼈撮影104

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これから求められるdata professional
Not this

But this• 基礎研究にしか関⼼がない⼈• 時代の変化から⽣まれるリアルな課題解決にエキサイトする⼈• 統計だけの専⾨家• 単なるデータの専⾨家• 統計的素養を持った上で情報科
学的な知恵と技を上の課題解決に使う⼈• ただ仕様書に基づきcodingをするSE、プ
ログラマー• 課題を俯瞰し柔軟にビッグデー
タ処理を実験環境から本番環境まで実現できる⼈

資料: 安宅和⼈「データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待」応⽤統計学セミナー2015.5.23 (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)

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市場全体としてのランドスケープ
Old economy

DX

第三種⼈類
(第三勢⼒)New economy

資料 : 安宅和⼈「AI×データ化時代の⽣存戦略」（PHP Voice 2021年1⽉号）; 安宅和⼈「DXとは何か」2020-07-25 (https://kazataka.hatenablog.com/entry/2020/07/25/004032) ; 安宅和⼈「電魂物才ではなく物魂電才」 2022-10-10 (https://kazataka.hatenablog.com/entry/2022/10/10/085536) ; 安宅和⼈ 「⼈⼯知能はビジネスをどう変えるか」 （Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー 2015年11⽉号）

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Old economyの再⽣だけを考えていると推進⼒が失われる

資料︓ 安宅和⼈分析107

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参考）AI×データ時代に向けた⼈材の増強イメージ
⽇本⼈の育成+世界の才能を集める

リーダー層• PhD学⽣• ポスドク/若⼿教員• あらゆる活動の芯棒となる⼈達を育てる• 適格*な⼈は1⼈前になるまで、⽣計を過度に気にすることなく研究や技術開発に打ち込めるように• PhD養成グラント導⼊。交付⾦・⻑期プロジェクトを増強

専⾨家層• 理⼯系学⽣・院⽣• 情報系+応⽤領域• 変⾰していくにあたって最も中核となる層を⽣み出す① データ×AI分野そのものの専⾨家（情報科学・計算機科学、
機械学習⼯学的な⼈材）② データ×AIの⼒を使いつつ様々な領域を刷新していく専⾨家

リテラシー層• ⼩中⾼• ⾼専/学部• 時代に即した基本的なリテラシーを⾝につける。
① ⺟国語、世界語でモノを考え⼈とやり取りする⼒② 課題を設定し解決する⼒③ データ×AIの⼒を解き放つ基礎能⼒（ある程度の理数、デザイン素養は理⽂・専⾨を問わず必修化）• 未来へのマインド、Exponentialな時代のモノの⾒⽅を育てる*eligibleの意味（⽬指す中で適切な才能があり、なおかつ国⼒維持・強化に必要な数の⼈）
資料 : 安宅和⼈ 経済産業省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料 (2016.1) を元に改定
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/005_haifu.html© Kazuto Ataka 2023, 不許複製

① 留学、就労ビザ緩和② 終⾝雇⽤を前提とした「若い⼈は低賃⾦、退職⾦もほぼ出ない」という仕組みを⾒直す③ 年齢、性別、⾔語、国籍などによる雇⽤差別を撤廃する④ 配偶者や⼦供を連れてこれるような定住サ
ポートを提供する（家族ビザ、就学、医療などの⽇常課題解決サポートほか）+技術者・エンジニア層のスキル刷新+ミドル・マネジメント層の再⽣
10〜15年に⼀度は”サバティカル”的に半年〜1年程度スキルを刷新する

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そもそも知性とは何か︖

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情報処理システムの3要素

1.⼊⼒
（収集）

2.処理
(加⼯）

3. 出⼒
（活⽤）

資料 : 安宅和⼈ 「ビッグデータvs．⾏動観察データ︓どちらが顧客インサイトを得られるのか」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2014/8)

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思考とはインプットをアウトプットにつなげること

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情報処理のバリューチェーン
川上（⼊⼝側）⼊⼒(input)感覚(sensation)

対象理解・
イミ理解

⼊ってくる情報の理解・識別川中

川下（出⼝側）

つなぎ込み・統合（メタ認知・知覚）

判断・実⾏

出⼒
(output)

具体的な⾏動につなげる

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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知性とは︖
川上（⼊⼝側）⼊⼒(input)感覚(sensation)

対象理解・
イミ理解

川中

川下（出⼝側）

つなぎ込み・統合（メタ認知・知覚）

判断・実⾏

⼊ってくる情報の理解・識別出⼒(output)

具体的な⾏動につなげる

I/Oをつなぐ⼒ = 知性
資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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川上・川中のほぼ全てが「知覚」
川上（⼊⼝側）⼊⼒(input)感覚(sensation)

対象理解・
イミ理解

川中

川下（出⼝側）

つなぎ込み・統合（メタ認知・知覚）

判断・実⾏

⼊ってくる情報の理解・識別知覚 (perception)

出⼒(output)

具体的な⾏動につなげる

認知（cognition）

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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© Kazuto Ataka 2023, 不許複製「知覚」とは︖• 対象のイミを理解すること• 知覚情報を統合し解釈
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ある⼀枚の絵

資料 :安宅和⼈撮影116

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視覚の最も著しい現象の⼀つは、輪郭だけの画を確認できる能⼒である
ノーバート・ウィーナー“サイバネティクス”
資料 :ノーバート・ウィーナー「サイバネティクス - 動物と機械における制御と通信」岩波⽂庫 2011 p.259;
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Norbert_wiener.jpg

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我々の知覚は驚異的な情報処理

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実際とてつもなく複雑
⼊⼒(input)
外部からの
刺激・環境
• 画像
• ⾳声
• ⽂字
• 気温ほか

想起された
記憶• イメージ• ⾔葉

感覚(sensation)
五感（視覚、嗅覚、触覚ほか）川上

対象理解・イミ理解

対象の理解・識別
環境の理解・識別

体性感覚
⾳声・⽂字
（筋⾁、平衡ほか） の認識

単語・⽂章
の理解
論理
把握

配置・構造・パターンの認識
快・不快（痛い、まずい
など）

感情・性格
の識別

川中
つなぎ込み・統合（メタ認知・知覚）
常識・倫理
状況理解
• ⾞の故障• 化学的理解• 場の空気など
論理評価• 流れ• ⽭盾・⽋落• 論点・⼒学関係
美の評価• デザイン• ⾳楽• テキスト• 数式、法則など
緊急度評価

川下
判断・実⾏

出⼒
(output)

グルーピング・切り分け
課題定義
問いの設定

軸出し・分析
フレーミング

特徴把握・抽出
複合的な視点
での⾒⽴て• コンテキスト• 多層の総合

モデル作成
診断

複合的な実⾏（運転・⼿術・演奏ほか）

論理構築
⾃分なり
の翻訳

判別・
予測

プレゼン・説明

作品づくり（⽂章・絵・⾳楽ほか）

意味合い理解知覚 (perception)

認知（cognition）

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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スーパーマーケットとトヨタ⽣産⽅式

⼤野耐⼀

トヨタ元副社⻑
1912-1990

資料 : Original: lyzadangerDerivative work: Diliff, CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Fredmeyer_edit_1.jpg);
トヨタ⾃動⾞⼯業株式会社社史編集委員会, Public domain, via Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ohno-Taiichi-1.jpg);
https://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Toyopet_Crown_RS41_001.jpg

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我々は価値を理解していることのみ知覚できる

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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A key question

意味や価値の理解は
How⽣まれるのか︖

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知覚は経験から⽣まれる• 先天性⽩内障の治療が10歳以上まで遅れると、⾊覚は正常でも、形に関する視⼒は永遠に回復しない• ⽣後3~6ヶ⽉間、暗闇で育てたサルは、どれだけ訓練しても丸と四⾓のような簡単な形すら識別できなくなる• 「⾊」を先天的に盲⽬の⼈に伝える⽅法はない

資料 : Kandel, Schwartz, Jessel “Essentials of neural science and behavior” Appleton & Lange 1995 (p.470) より安宅和⼈作成

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３つの経験

知的体験

⼈的体験

• 新しい知的概念、体系の理• ⼈との付き合いからの• 新しいものを⾒たり体験す• ⼈と⼈との関係、⼒学• ⽂脈特有の意味合い、

解（例︓化学結合、脳神経科学ほか）
る（例︓お店、動物園、旅⾏ほか）• 計算や解析で解き明かした体験、⼿間や快感• 概念をグルーピングしたり、切り分けする経験

気づき

アナロジー

• ⾃分のいる空間からの学び• ⾔語を通じてのやり取
りの体験

思索の深さ

経験

• 知的、⼈的な経験の深さの上で、多⾯的、重層的に物を⾒て、関係性を整理すること• 課題解決や⼈的な経験を更に推敲してメタ的な理解を深めること

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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知覚の全体観感覚(sensation)

川上
対象理解・イミ理解

川中

川下

つなぎ込み・統合（メタ認知・知覚）

判断・実⾏

情報処理

インプット
感覚への
翻訳

対象理解

知的
体験

出⼒
より⾼度な
理解

⼈的
体験

評価的な理解思索の深さ

経験
資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある (perception represents intelligence」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017/5)

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アウトプットを⽣み出す時に求められるもの126

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何を⾒ようとするか︖

資料 : 安宅和⼈撮影

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何を⼤切だと思うか︖

どの局⾯でも約80通りの⼿があるが、２­３の⼿が浮かぶ。
これはカメラで⾃然にこれを撮ろうという⾏為に近い
⽻⽣善治
将棋棋⼠ 永世七冠
資料 :Shogiplayersru, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Habu_at_ISF_2011_02.JPG );経友会フォーラム (2018.2.19での⽻⽣善治⽒ご発⾔）128

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どんな未来がほしいか

資料 : 安宅和⼈×Future Society 22「ブレードランナー」な暗⿊未来を迎えるのか、豊かな「⾵の⾕」を創るのか (http://www.future-society22.org/blog/ataka); 安宅和⼈撮影129

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深い知覚に基づき
これが欲しいものだ
という感覚

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参考

資料 : 安宅和⼈ 「知性の核⼼は知覚にある」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2017年5⽉号）

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参考

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主たる近年のpublic works• 科学技術外交推進会議• ⼤学の数理・DS教育強化⽅策推進検討委員会• 教育未来創造会議• マイナンバー制度及び国と地⽅のデジタル基盤

• 委員
• 委員

• CSTI 世界と伍する研究⼤学専⾨調査会• 数理・DS・AI教育プログラム認定制度検討会• デジタル・防災技術WG 未来構想チーム• ⼈間中⼼のAI原則会議• PRISM AI技術領域• 新AI戦略検討会議• i-Construction推進コンソーシアム

• 委員
• 副座⻑
• 座⻑
• 構成員
• 運営委員• 委員• 企画委員• 未来社会協創TF / AI活⽤原則TF• デジタルエコノミー推進委員会 web3 TF

• 委員
• 委員

• 情報・システム研究機構• 経営評議会 委員• 衛星地球観測コンソーシアム (CONSEO)• 幹事会 構成員

抜本改善ワーキンググループ

• 構成員
• 委員

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策定に深く関わった検討（例）https://www.meti.go.jp/press/2017/05/
20170530007/20170530007.html

https://www.keidanren.or.jp/policy/
2018/095.html

https://www.rois.ac.jp/open/pdf/bd_houkokusho.pdf

https://www.keidanren.or.jp/policy/
2019/013.html

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tit
eki2/kettei/chizai_vision.pdf

https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itssplus.html#s
ection1-5

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数理・DS・AIモデルカリキュラムと⼤学認定制度

資料︓ 数理・DS・AI 教育拠点強化コンソーシアム http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html
⽂科省 https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

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教育指導要領⾒直しへの投げ込み

資料︓⽂科省 https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/184/siryo/mext_00002.html© Kazuto Ataka 2023, 不許複製