大学等における数理・データサイエンス・AI教育の推進
北信越ブロック 第4回シンポジウム
令和6（2024）年8月23日（金）文部科学省高等教育局専門教育課
専門官 今川 新悟

本日の話題１．我が国のデジタル人材を取り巻く現状について
２．文部科学省における取組について1

不足するIT人材
ＩＴ人材需給に関する試算では、人材のスキル転換が停滞した場合、2030年には先端ＩＴ
人材が54.5万人不足。
（万人）

ＩＴ人材需給に関する試算

180.0
160.0
140.0
120.0
100.0

2.0
20.0

4.4
21.7

7.8
22.6

10.8
20.6

15.1
17.5

9.4

10.8

12.2

13.8

15.5

93.7

93.8

93.7

93.2

92.6

20.2
13.6
17.4

26.1
9.0
19.5

39.2

45.3

50.4

53.7

54.5

21.7

24.1

26.7

29.4

32.2

35.1

89.3

87.3

85.2

82.9

80.5

78.2

-1.1

-5.5

-8.9

-10.4

-9.7

32.6
3.8

80.0
60.0
40.0

91.7

90.6

20.0
0.0
-20.0

従来型ＩＴ人材数

先端ＩＴ人材数

従来型ＩＴ人材不足数

先端ＩＴ人材不足数（出所）経済産業省委託調査「ＩＴ人材需給に関する調査（みずほ情報総研株式会社）」（2019年３月）より作成。

2

日本のデジタル競争力
日本のデジタル競争力は64か国中32位と低下。
特に「デジタル・技術スキル（63位）」「ビッグデータとアナリティクスの活用（64位）」が低迷
世界デジタル競争力ランキング（2023）
総合順位 Top32

日本のランキング推移

1 アメリカ

9 台湾

17 アイスランド

25 ニュージーランド

2 オランダ

10 香港

18 エストニア

26 ルクセンブルク

3 シンガポール

11 カナダ

19 中国

27 フランス

4 デンマーク

12 UAE

20 イギリス

28 リトアニア

5 スイス

13 イスラエル

21 アイルランド

29 カタール

6 韓国

14 ノルウェー

22 オーストリア

30 サウジアラビア

7 スウェーデン

15 ベルギー

23 ドイツ31 スペイン

8 フィンランド

16 オーストラリア

24 チェコ

32 日本

2017

2018

2019

22
27

2020

2021

2022

2023

23
27

28

29
32

【日本】指標毎の順位（一部抜粋）
高等教育での教員一人当たりの学生数3位

デジタル・技術スキル

63位

高等教育修了率（25－34歳人口比）

6位

ビッグデータとアナリティクスの活用

64位

高等教育の学位を持つ女性

6位（出所）IMD「World Digital Competitiveness Ranking」（2023）より作成。

3

現状と課題：DXの人材不足（出典）DX白書2023（情報処理推進機構（IPA））

4

採用の観点から、大卒者に特に期待する資質・能力・知識
文理の枠を超えた知識・教養や、数理・データサイエンス・AI・ITの専門知識の習得を期待。

（出典）採用と大学改革への期待に関するアンケート調査結果（R4.1.18 日本経済団体連合会）

5

学修者本位の大学教育の実現に向けた今後の振興方策について（概要・抜粋）

背景

令和５年２月24日
中央教育審議会大学分科会

 「2040年に向けた高等教育のグランドデザイン（GD答申）」（H30.11）は、2040年を見据えた目指すべき姿として、高等教育機
関が多様なミッションに基づき、学修者が「何を学び、身に付けることができるのか」を明確にし、学修の成果を学修者が実感できる「学修者本位の教育の実現」を掲げている。
 GD答申以降の高等教育改革の進捗や課題等も踏まえて、主として学士課程教育を念頭に、以下の３つの論点について検討。

論点1

主専攻・副専攻制の活用等
を含む文理横断・文理融合
教育の推進

2

「出口における質保証」の充実・強化3

学生保護の仕組みの整備

１ 主専攻・副専攻制の活用等を含む文理横断・文理融合教育の推進＜文理横断・文理融合教育の意義＞＜文理横断・文理融合教育の推進に向けた方向性＞

 予測不可能な時代にあって、社会経済課題の多様化・複雑化が進み、単独・少数の専門分野の知による課題解決がますます困難。従来の専門分野の枠を越えた「文理複眼」的な思考ができる人材の育成が求められる。

 文理横断・文理融合教育の推進に当たり、学位プロ
グラムの機動的な実施、学部等連係課程制度の活用、教育研究体制の多様性と柔軟性の確保、レイト
スペシャライゼーションの考え方に基づく取組等が有効。特に地方・小規模大学等では大学等連携推進
法人の組成等による人的・物的リソースの共有化も有効。

 文理横断・文理融合教育において学生が学ぶべき「文」と「理」は、各大学がディプロマ・ポリシー（DP）
等を踏まえて整理し位置づけるべき。
 専攻分野を問わず、新たなリテラシーとして、数理・
データサイエンス・AIに関する教育の推進が求められる。

 国においては優れた取組への支援、普及・展開に引き続き取り組むことに加え、新たな基金を活用した新学部設置等への機動的かつ継続的な支援の実施が重要。

6

本日の話題１．我が国のデジタル人材を取り巻く現状について
２．文部科学省における取組について

7

AI戦略2019【教育改革に向けた主な取り組み】

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍
エキスパート

主な取組
先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備

 若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充
 実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成

育成目標【2025年】
トップクラス育成

100人程度/年

2,000人/年

応用基礎

AI応用力の習得

 AI×専門分野のダブルメジャーの促進 AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）認定制度・資格の活用

 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築
 国家試験（ITパスポート）の見直し、高校等での活用促進

リテラシー

学習内容の強化大学の標準カリキュラムの開発と展開（MOOC※活用等）


 高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

小中高校における教育環境の整備

 多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中校は4校に１人以上）
 生徒一人一人が端末を持つICT環境整備

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）※Massive Open Online Course：大規模公開オンライン講座

8デジタル田園都市国家構想基本方針～デジタル人材の育成目標の実現に向けて～5年間(2022~2026年度末）で230万人育成

デジタル推進人材
ビジネス
アーキテクト

年17万人(応用基礎レベル)【文部科学省】エンジニア・
オペレータ

サイバー
セキュリティ
スペシャリスト

2024年度末までに年16.6万人

2024年度末までに

大学・高専
卒業生

データ
サイエンティスト

(2024年度末までに年間45万人の育成体制を構築)

DX推進施策(DX銘柄・DX認定等)を通した人材育成促進【経済産業省】

特定分野におけるデジタル人材育成施策【農林水産省、国土交通省、総務省】

UI/UX
デザイナー

年13.5万人

2024年度末までに

ポータルサイトを通した
適正コンテンツの紹介

・教育訓練給付・情報処理技術者試験
・民間検定試験・民間教育コンテンツ・人材開発支援助成金【経済産業省】【厚生労働省】・公的職業訓練+

民間企業等が独自に取り組む
DX人材育成※全受講者の３割程度がデジタ
ル分野の訓練を受講することを目指す。

リテラシー人材

新社会人（年100万人）

現役社会人（6,800万人）

9（出典）第2回デジタル田園都市国家構想実現会議（令和3年12月28日開催）資料1-2から抜粋・加工

9

デ ジ タ ル 人 材 育 成 推 進 協 議 会
目的：成長分野の国際競争力を支えるデジタル人材の産学官連携による育成
政府・地方公共団体・産業界・大学等が連携して、デジタル人材育成強化に関する課題を協議し、一丸となって人材育成を推進するための合議制の会議体を令和4年9月に設置し、以下の事項等について協議。
◆ 産学官連携による大学・高専のデジタル人材育成機能の強化
・大学・高専の学部・学科の増設等の促進（初期投資と開設年度からの継続的な運営への支援等）
・トップ大学による新たな時代をけん引するトップレベルのデジタル人材育成の支援
等◆ 地域ごとの人材ニーズの把握・検討・産業育成の促進
・各地域におけるデジタル人材のニーズの把握・検討と産業育成に向けた地域コンソーシアムの設立
・最先端の教育研究を行うための実務家教員の供給体制の地域ごとの確立
等と

産

大学・高等専門学校

業

界

産学官、文科省・経産省が連携

地 方 公 共 団 体（１）構成委員（五十音順、敬称略） ※令和5年9月15日時点
浅井 清文
大村 秀章
齊藤 裕
神宮 由紀
関

聡司

田中 愛治
谷口 功
西尾 章治郎
橋本 健一
平井 淳生
平松 浩樹

一般社団法人公立大学協会 副会長（名古屋市立大学 学長）
全国知事会 文教・スポーツ常任委員会委員長（愛知県知事）
独立行政法人情報処理推進機構 理事長
公益社団法人経済同友会 幹事・教育改革委員会副委員長（フューチャーアーキテクト株式会社 代表取締役社長）
一般社団法人新経済連盟 事務局長
（楽天グループ株式会社 執行役員渉外室 ジェネラルマネージャー）
日本私立大学団体連合会 会長（早稲田大学 総長）
独立行政法人国立高等専門学校機構 理事長
一般社団法人国立大学協会 理事（大阪大学 総長）
彦根商工会議所 常議員・IT推進研究会委員長（株式会社橋本建設 代表取締役）
一般社団法人電子情報技術産業協会 常務理事
一般社団法人日本経済団体連合会 教育・大学改革推進委員会企画部会長（富士通株式会社 執行役員EVP CHRO）（政府関係者）
池田 貴城 文部科学省高等教育局長
野原 諭
経済産業省商務情報政策局長（２）開催状況
第１回デジタル人材育成推進協議会


日時等 ：令和4年9月29日（木）14：00～15：30（文部科学省）
議事：(1)デジタル人材育成推進協議会について(2)デジタル人材育成の支援強化方針について

第２回デジタル人材育成推進協議会



日時等
議事

：令和4年12月26日（月）16：00～17：30（オンライン）：(1)大学・高専等におけるデジタル人材育成の加速に向けて(2)地域の産学官の連携による人材育成のあり方について

第３回デジタル人材育成推進協議会



日時等
議事

：令和5年9月15日（金）10：00～11：45（オンライン）：(1)政策動向を踏まえたデジタル人材育成の取組について(2)地域の産学官の連携による人材育成のあり方について

10

初等中等教育段階から始まるデジタル関連教育

小中学校（2020年～）高校（2022年～）

大学・高専（2020年～）（2022年～）

コンピュータの基本的な操作や論理的思考力を身に付ける「プログラミン
グ教育」の必修
化・拡充

プログラミングのほか、ネットワーク（セキュリティ）やデータベー
スの基礎等を学び、問題の発見・解決を行う「情報Ⅰ」の必修化

文理を問わず、全学部の学生が基礎的・実践的な能力を育成する 「数理・全てのビジネスパー
ソンが身に付けるス
キ ル 「 DX リ テ ラ
シー標準」 とDXを推進する人材定義※GIGAスクール※DXハイスクール

データサイエンス・
AI教育」の推進※MDASH認定制度※コンソーシアム

社会人「 DX 推 進 ス キ ル標準」を展開11

高等教育段階におけるデジタル人材育成の取組（R6現在）
人文・社会科学系

自然科学系

大学 院

高度情報専門人材育成の機能強化

人文・社会科学分野等のデジタル人材育成
デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業～X（クロス）プログラム～
人文・社会科学系等分野の研究科等で、数理・データサ
イエンス・AIに関する知識・技術を習得し、課題解決や価値創造ができる文理横断的な学位プログラムを構築。

大学・高専機能強化支援事業（支援2）
デジタル分野に係る大学院研究科・専攻の定員増等に伴う体制強化や高等専門学校の学科・コースの新設・拡充
により、理工農分野における高度情報専門人材の育成・確保の取組を強化。

学部再編等による特定分野（デジタル・グリーン等）への転換等
学部・高専

大学・高専機能強化支援事業（支援1）～成長分野をけん引する大学・高専の機能強化に向けた基金～
デジタル・グリーン等の成長分野であって、理工農分野の学位を授与する公私立大学の学部・学科の設置（学際系学部等も可）や収容定員の増加による学部再編等を促進。

文理を問わず数理・データサイエンス・AI教育プログラムを推進数理・データサイエンス・AI（MDA）教育プログラム認定制度
大学・高専のMDAに関する正規課程教育のうち、一定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定し、多くの学生
がMDA教育を学ぶことができる教育体制の構築を推進。（目標：リテラシーレベル50万人、応用基礎レベル25万人）

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム（ネットワーク形成）
 モデルカリキュラムやモデル
シラバスの策定・公表

 デジタルコンテンツ・教材の提供

 演習用の実データの収集・公開

 シンポジウム・ワーク
ショップ・FD実施

12数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」とも言われる「数理・データサイエンス・AI」教育について、全国の大学・高等専門学校へ普及・展開を実施
全国の大学・高専により「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」を形成し、コンソーシアム活動を通じて普及・展開を促進

コンソーシアム活動の例

全国９ブロックで活動
・ 各ブロックに地域ブロックの代表校を置き、各ブロックにおける数理・データサイエンス・AI教育を普及・展開
・ 経済産業省の取組と連携し地域におけるデジタル化の取組を促進

全ての大学等が参照可能なモデルカリキュラムの策定
 モデルカリキュラム（リテラシーレベル）【2020.4公表】

北海道ブロック（北海道大学）・ カリキュラム、教材、教育用データベース等の整備に関する継続的な活動

東北ブロック（東北大学）

北信越ブロック（金沢大学）

中国ブロックｚ

モデルカリキュラム完全準拠の教科書の作成（京都大学）

関東ブロック（広島大学）（東京大学）

東海ブロック
（名古屋大学）（香川大学）

九州・沖縄ブロックｚ（九州大学）

全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発
 教科書シリーズの刊行

近畿ブロック

四国ブロック モデルカリキュラム（応用基礎レベル）【2021.3公表】• 「AI戦略2019」の具体目標。産業界、公私立大学、関係団体等の有識者からなる特別委員会を設置し検討
 モデルカリキュラム（両レベル改訂）【2024.2公表】

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム

 デジタルコンテンツ・教材の提供• 教材ポータルサイトの構築• eラーニング教材、講義動画などを公開• 放送大学との連携によるオンライン授業の作成

 講義等に活用可能な実データの収集・公開

約300校の会員校により構成

シンポジウム等の開催・先進事例の共有

・多くの国公私立の大学・高専が参画し、シンポジウム等の開催を通じて好事例等を共有

 シンポジウム・地域別ブロックでのワークショップの開催

・一般に公開されているものとは別に、会員校限定で閲覧が可能な教材や会議資料等を提供

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/• モデルカリキュラム・教材、大学での実践例の紹介、個別相談等

各地域ブロックと地方経済産業局との連携
 各地域における人材育成、DX促進の連携策について検討• 相互の取組状況の紹介、活動方策の検討、課題の共有等

13

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
拠点校：11校
特定分野校：18校※国公私立の大学・高専が参画し、令和6年3月時
点で約300校の会員校により構成

北海道

赤字は地域ブロック代表校（拠点校・特定分野校より９校を選定）

九州・沖縄ブロック
拠点校：九州大学
特定分野校：九州工業大学（理工農）鹿児島大学（理工農）琉球大学（社会科学、ダイバーシティ推進）

北海道ブロック
拠点校：北海道大学
特定分野校：北見工業大学(理工農・サイバーセキュリティ推進）

北信越ブロック
特定分野校：金沢大学（社会科学）
長岡技術科学大学（理工農）富山大学（理工農）青森秋田

近畿ブロック
拠点校：京都大学、滋賀大学、大阪大学
特定分野校：和歌山大学（社会科学）

中国ブロック
拠点校：広島大学
特定分野校：島根大学（理工農）

岩手

山形 宮城
新潟

福島

東北ブロック
拠点校 ：東北大学
特定分野校：秋田大学(理工農）、 山形大学(理工農）

富山
群馬 栃木
石川
茨城
長野
埼玉
福井
岐阜
東京
山梨
千葉
鳥取
神奈川
島根
兵庫 京都 滋賀
愛知
静岡
岡山
広島
大阪
奈良 三重
香川
山口
徳島
和歌山
愛媛 高知
福岡
関東ブロック
佐賀
大分
拠点校：東京大学（コンソーシアム幹事校）、
長崎
熊本
筑波大学、東京工業大学
宮崎
特定分野校：茨城大学（理工農）、宇都宮大学（理工農）、
東海ブロック鹿児島
東京医科歯科大学（医歯薬）
拠点校：名古屋大学
お茶の水女子大学（人文科学・教育、ダイバーシティ推進）
特定分野校：静岡大学
四国ブロック
電気通信大学（理工農、サイバーセキュリティ推進）（理工農、ダイバーシティ推進）
特定分野校：香川大学（理工農）沖縄

14数理・データサイエンス・AI教育プログラム（MDASH）認定制度
AI戦略2019（令和元年６月統合イノベーション戦略推進会議決定）

AIに関連する産業競争力強化や技術開発等についての総合戦略を策定。
この中で2025年までの人材育成目標を設定

制度概要
大学・高等専門学校の数理・データサイエンス・AI教育に関する正規課程教育のうち、一定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定し、取り組みを後押し！
大学・高専
学生に選ばれる企業に選ばれる

育成目標【2025年】
エキスパート

トップクラス育成
100人程度/年

2,000人/年

応用基礎

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）

学生

数理・データサイエンス・AIの素養のある学生を輩出

企業【 応用基礎レベル 】
文理を問わず、自らの専門分野で、数理・データサ
イエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成

リテラシー

2022年度より、応用基礎レベルの認定開始→ 147件の教育プログラムを認定（2023年8月時点）
５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm【 リテラシーレベル 】
学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力を育成
2021年度より、リテラシーレベルの認定開始→ 382件の教育プログラムを認定（2023年8月時点）

15数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度
認定及び選定件数（令和５年8月時点）
背景
リテラシーレベル認定382件（プラス選定 25件)

【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】

・ 国立大学 66件（16件）
・ 公立大学 22件 （1件）

8月末～9月
令和6年度認定結果
公表予定

・ 短期大学30件（0件）・ 高等専門学校

55件（2件）・ 私立大学 209件 （6件）
応用基礎レベル 認定147件（プラス選定 16件)
【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】① 大学等単位：59件（9件)

応用基礎レベルは学部・学科単位での申請が可能② 学部・学科単位：88件（7件）

4件 （0件）・ 国立大学・ 公立大学44件 （5件）
2件 （1件）・ 私立大学23件 （2件）

・ 私立大学36件 （1件）

・ 短期大学1件 （0件）・ 短期大学0件 （0件）・ 高等専門学校

4件 （0件）・ 高等専門学校

6件 （0件）・ 国立大学27件 （7件）

・ 公立大学16

各地域ブロックにおける認定状況（令和5年９月1日時点）
北海道ブロック（54大学等）
リテラシーレベル：17件（17大学等）＜ブロックにおける認定割合31.5％＞
応用基礎レベル：7件（7大学等）＜ブロックにおける認定割合13.0％＞

リテラシーレベル：382件（382大学等）＜全大学等における認定割合32.5％＞
応用基礎レベル：147件（105大学等）＜全大学等における認定割合8.9％＞
大学等単位：59件（59大学等）
学部・学科単位：88件（51大学等）※5大学等が両単位で認定

北海道ブロック（北海道大学）

北信越ブロック（84大学等）
リテラシーレベル：29件（29大学等）＜ブロックにおける認定割合34.5％＞
応用基礎レベル：13件（10大学等）＜ブロックにおける認定割合11.9％＞
東北ブロック（東北大学）

九州・沖縄ブロック（128大学等）
リテラシーレベル：46件（46大学等）＜ブロックにおける認定割合35.9％＞
応用基礎レベル：17件（17大学等）＜ブロックにおける認定割合13.3％＞

中国ブロック（81大学等）
リテラシーレベル：31件（31大学等）＜ブロックにおける認定割合38.3％＞
応用基礎レベル：21件（7大学等）＜ブロックにおける認定割合8.6％＞

北信越ブロック（金沢大学）

関東ブロック
東海ブロック（東京大学）（名古屋大学）

中国ブロックｚ（広島大学）

九州・沖縄ブロックｚ

東北ブロック（84大学等）
リテラシーレベル：28件（28大学等）＜ブロックにおける認定割合33.3％＞
応用基礎レベル：4件（4大学等）＜ブロックにおける認定割合4.8％＞

近畿ブロック関東ブロック（370大学等）
リテラシーレベル：110件（110大学等）＜ブロックにおける認定割合29.7％＞
応用基礎レベル：42件（35大学等）＜ブロックにおける認定割合9.5％＞（京都大学）

四国ブロック（香川大学）（九州大学）

四国ブロック（36大学等）
リテラシーレベル：16件（16大学等）＜ブロックにおける認定割合44.4％＞
応用基礎レベル：1件（1大学等）＜ブロックにおける認定割合2.8％＞

近畿ブロック（223大学等）
リテラシーレベル：75件（75大学等）＜ブロックにおける認定割合33.6％＞
応用基礎レベル：33件（18大学等）＜ブロックにおける認定割合8.1％＞

東海ブロック（116大学等）
リテラシーレベル：30件（30大学等）＜ブロックにおける認定割合25.9％＞
応用基礎レベル：9件（6大学等）＜ブロックにおける認定割合5.2％＞（ブロック名右の括弧内に記載している大学等数は、学校コード（230731版）に記載のある
各地域ブロックに本部を置く国公私立大学・高等専門学校の数であり、その数を基に割合を算出）

17

モデルカリキュラム改訂について
改訂の背景

 小中学校でのプログラミング教育の実施、高等学校における「情報Ⅰ」の必修化⇒大学・高等専門学校における人材育成への期待が高まる
 生成AIなどの技術の進展により、社会から求められる知識・スキルの増加や変化が生じている⇒最新技術についても活用法やリスクなど基礎的な理解が求められる
 行政・企業などのDX化が更に進むことで、デジタルに関する基礎的な知識に加え、文系・理系を問わず社会での活用を見据えた実践力を備えた人材への需要が高まる⇒学生が自分事として学ぶための工夫や社会との繋がりを意識した教育がより重要となっている「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」に設置された特別委員会で改訂検討を実施
18

参考資料

数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム の 改訂（令和6年2月）

初等中等教育段階でのプログラミング学修の導入や情報Ⅰの必修化、生成AIを始めとする技術の進展など、モデルカリキュラム策定（リテラシーレベル R2.4/ 応用基礎レベル

R3.3）以降、大きく変化した社会動向に対応するため、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムにおいて、リテラシーレベル・応用基礎レベルのモデルカリ

キュラムの改訂を実施した。なお、各レベルの基本的な考え方や位置づけには変更はない。
各校には、各大学・高専の教育目的、分野の特性等に応じ、改訂されたモデルカリキュラムの内容を踏まえ、適切かつ柔軟に教育プログラムを実施することを期待する。

本改訂によって新たに追加された観点

応用基礎レベルリテラシーレベル・「生成AI」など最新技術の基礎的な理解「生成AI」など最新動向を踏まえたキーワードを追加し、その効果的な活用法やそれに伴うリスク等についての議論、などで最新技術の理解を深める。

・社会で活用される技術の実体験

データ・AIの身近な活用例を含む演習を行うとともに、実際に利用することで、実感を伴った学修とする。

・「情報Ⅰ」の教育内容との関係を整理
学生の理解度を踏まえ、「情報Ｉ」の既習事項の復習や深化学修を行う。

・「生成AI」に係る学修項目の追加「生成AI」に係る学修項目を追加。生成AIの基本概念や応用例、リスク、脅威などについての学修、学生自らの専門分野における活用法の検討を行う。

・産業界や地域、自治体等との連携

社会のニーズを踏まえた教育の実施・強化に向けて、産学官の連携、社会・ビジネスの課題解決を意識した演習を行う。

・「情報I」の教育内容との関係を整理

学生の理解度を踏まえ、「情報Ｉ」の既習事項の復習や深化学修を行う。

改訂版モデルカリキュラムを踏まえた教育の推進

コンソーシアムでの普及・展開

認定制度の活用

大学・高専によるコンソーシアムの連携を強化し、数理・データサイエンス・AI教育の普及・全国展開を目指す

認定制度の運用を通じて、高等教育の現場でのモデルカリキュラムを踏まえた教育の導入・定着を目指す

・ 各大学等、専門分野での好事例、応用事例を紹介・共有する
・ 教材の共有を行い、効果的に教育を普及・展開する
参考：「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」
https://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

・ 学修項目を更新、最新動向に関する学修の導入・工夫を促す
・ 文理問わず学生が自分事として理解を深めることを目指す
・ 社会（出口）を意識した教育の定着を目指す
参考：「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
https://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

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参考資料

改訂版モデルカリキュラムの主な変更・追加箇所の紹介①
数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル／応用基礎レベル）の位置づけ
エキスパート2,000人/年（トップクラス100人/年）

エキスパートデータサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
AI基礎

応用基礎

25万人/年

応用基礎

学習

認識

予測・判断

データサイエンス基礎(高校の一部、
高専・大学の50%)

生成

言語・知識 身体・運動

データエンジニアリング基礎

応用基礎レベル
モデルカリキュラム

AI×データ活用の実践

リテラシー（選択項目）
リテラシー

50万人/年（大学・高専卒業生全員）

統計および
数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎…

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー（コア学修項目）

導入：社会における
データ・AI利活用

基礎：データ
リテラシー

心得：データ・AI利活用

リテラシーレベルモデルカリキュラム

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル

における留意事項

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参考資料

改訂版モデルカリキュラムの主な変更・追加箇所の紹介②★「生成AI」に関連するキーワード ＜リテラシーレベル＞

1.社会における
データ・AI利活用

学修内容

キーワード（知識・スキル）

1-1. 社会で起きている変化

社会で起きている変化を知
り、数理・データサイエンス・
AIを学ぶことの意義を理解する
AIを活用した新しいビジネス/サービスを知る

・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの⾮連続的進化
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせたAIサービス
・人間の知的活動とAIの関係性
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方

1-3. データ・AIの活用領域

さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る

1-4. データ・AI利活用のための技術

データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など
・対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディング支援など生成AIの
応用
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、モデル化とシミュ
レーション・データ同化など
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、
挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ
・認識技術、ルールベース、自動化技術
・マルチモーダル（言語、画像、音声 など）、生成AIの活用（プロンプトエンジ
ニアリング）

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参考資料

改訂版モデルカリキュラムの主な変更・追加箇所の紹介②★「生成AI」に関連するキーワード ＜リテラシーレベル＞

3.データ・AI利活用における留意事項
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項

学修内容

キーワード（知識・スキル）

データ・AIを利活用する
上で知っておくべきこと・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social
Issues）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、
オプトアウト・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）・データバイアス、アルゴリズムバイアス
・AIサービスの責任論
・データガバナンス
・データ・AI活用における負の事例紹介
・生成AIの留意事項（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コンテンツの生成・氾濫 など）

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参考資料

改訂版モデルカリキュラムの主な変更・追加箇所の紹介③★「生成AI」に関連するキーワード ＜応用基礎レベル＞

３．ＡＩ基礎
〇学修目標
・生成AIの基礎的な概念を理解し、自らの専門分野での応用について学ぶ（☆）
学修項目

学習内容

キーワード（知識・スキル）

オプション（高度な内容）

3-5. 生成AI 生成AIの基本的 ・実世界で進む生成AIの応用と革新
・Transformer、注意機構、自己教師あり学習の基礎と展望 な概念と応用につ （対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディ ・敵対的生成ネットワーク（GAN）（☆）
いて学ぶ
ング支援など）・Vision Transformer、CLIP
・基盤モデル、大規模言語モデル、拡散モデル
・スケーリング則
・生成AIの留意事項（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コ
ンテンツの生成・氾濫など）
・マルチモーダル（言語、画像、音声など）
・プロンプトエンジニアリング
・ファインチューニング
☆：コア学修（必須）項目

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参考資料

改訂版モデルカリキュラムの主な変更・追加箇所の紹介④★数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムP28 教育方法より抜粋

教育方法（例）

５．生成AIを授業で活用 授業の中で、生成AIを実際に利用し、効果的な活用アイデアや、それに伴うリスクについてグルー
プワークを実施することで、身近な課題として理解を促すことが考えられます。
 文章や動画の生成に係るツールを紹介し、動画等のフェイクニュースが作られるなど、生成技術の進歩に伴う新たな問題等に注意することを理解させ、あらゆる場面において、生成AIの適切な利用を意識させることが考えられます。
理解する・ 何ができる？
・ 気を付けることは？
・ 仕組みは？
生成AIについて基本的な仕組みを学習し、その適切な使用について考える

事例を学習する

様々な分野で生成AIが効果的に利用されている事例を学習する

ディープフェイクなどの負の事例を学習する<TIPS>
専門分野に応じた身近な事例（医学部なら医療現場での活用など）を盛り込むことや動画教材を用いるなど、自分事として考えさせるような工夫が有効的です。

触れる・議論する

文章、画像などを生成するAIを実際に利用し、誤った出力があることや、適切なプロンプトの必要性などを理解するグループワークを実施し、生成AIを効果的に活用する方法や、リスク等について理解を深める<TIPS>
実際に利用する場合には、各大学等の方針などを踏まえて、適切に利用することが求められることに留意してください。

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参考資料
大学・高専機能強化支援事業（成長分野をけん引する大学・高専の機能強化に向けた基金）
令和4年度第2次補正予算額

3,002億円

事業創設の背景• デジタル化の加速度的な進展や脱炭素の世界的な潮流は、労働需要の在り方にも根源的な変化をもたらすと予想。
• デジタル・グリーン等の成長分野を担うのは理系人材であるが、日本は理系を専攻する学生割合が諸外国に比べて低い。
※ 理系学部の学位取得者割合【国際比較】 日本 35%、仏 31％、米 38％、韓 42％、独 42％、英 45％【国内比較】 国立大学 57%、公立大学 43%、 私立大学 29%（注）「理・工・農・医・歯・薬・保健」及びこれらの学際的なものについて「その他」区分のうち推計• デジタル・グリーン等の成長分野をけん引する高度専門人材の育成に向けて、意欲ある大学・高専が成長分野への学部転換等の改革を行うためには、大学・高専が予見可能性をもって取り組めるよう、基金を創設し、安定的で機動的かつ継続的な支援を行う。

支援の内容① 学部再編等による特定成長分野（デジタル・グリーン等）への転換等（支援１）【事業スキーム】

 支援対象：私立・公立の大学の学部・学科（理工農の学位分野が対象）
 支援内容：学部再編等に必要な経費（検討・準備段階から完成年度まで）
定率補助・20億円程度まで、原則８年以内（最長10年）支援
 受付期間：令和14年度まで

文部科学省
基金造成
(独)大学改革支援・学位授与機構（NIAD-QE）② 高度情報専門人材の確保に向けた機能強化（支援２）

助成金交付

 支援対象：国公私立の大学・高専（情報系分野が対象。大学院段階の取組を必須）
 支援内容：大学の学部・研究科の定員増等に伴う体制強化、高専の学科・コースの新設・拡充に必要な経費

大学・高専

定額補助・10億円程度まで、最長10年支援※ハイレベル枠（規模や質の観点から極めて効果が見込まれる）は20億円程度まで支援
 受付期間：原則令和7年度まで

25

参考資料

令和6年度予算額

5億円（前年度予算額5億円）

デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業～Ｘプログラム～
現状・課題
 我が国において、デジタル系の人材が不足すると言われるなか、あらゆる企業、自治体、教育現場等では、出身学部・研究科の専門分野に関わらず、数理・
データサイエンス・AI（MDA）の知識・技術等を活かして社会で活躍する人材が必要
 理工農医学などの分野のみならず、人文・社会科学系分野を含むあらゆる専攻分野において、高度なMDAの素養への需要が増加
 蓄積されたデータの分析や生成AIなどの最新技術を専門分野において利活用することができる、社会ニーズを踏まえた高度で文理横断的なデジタル人材の輩出が喫緊の課題

事業内容
 人文・社会科学等の分野を専攻する研究科等における、人文・社会科学系分野
等と情報系分野の要素を含む学位プログラムや、企業・行政等との協働・連携により、専門分野にMDA教育を掛け合わせた実践的な教育を実施する学位プログラムの構築を支援

経済財政運営と改革の基本方針2023（令和５年６月16日閣議決定）
第２章 新しい資本主義の加速 ２．投資の拡大と経済社会改革の実行（４）官民連携を通じた科学技術・イノベーションの推進
デジタル化やグローバル化など社会の急速な変化への対応を加速し、文理の枠を超えた多様性のあるイノベーション人材の育成強化や国際的な人的交流の活性化を図る。

＜採用の観点から企業が期待する能力・知識＞

 教員養成・芸術（アート、デザイン）・ビジネス・文化・スポーツなど多様な分野における情報分野と掛け合わせた文理横断的な教育の実施を促す
 専門分野に応じたMDAに関する高度な知識・技術を習得した、社会が求める各分
野をけん引するデジタル人材を継続的に輩出し、多様なイノベーションを促進する
 支援対象：大学院（専門職大学院含む）を有する国公私立大学
 支援内容：MDA教育に係る人件費、学位プログラム構築・実施の事業費

6大学／約56百万円

事業実施期間

実務家教員派遣
課題・データの提供＜事業イメージ＞

令和4年度～令和9年度

・選定校：滋賀大学、岡山大学、広島大学、九州大学、東北学院大学、名古屋商科大学

導入・強化

連携
実施大学の研究科【令和6年度公募】
件数／単価（出典）採用と大学改革への期待に関するアンケート調査結果（R4.8 日本経済団体連合会）

企業・学校
自治体等

【令和4年度選定】
件数／単価

等

3大学／約40百万円

事業実施期間

令和6年度～令和11年度・構築する大学院の学位プログラムに接続する学部の情報教育の強化を行う取組も対象とする専門分野で活躍する
人材を輩出

MDA教育等（担当：高等教育局専門教育課）

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参考資料

高等学校DX加速化推進事業（DXハイスクール）令和5年度補正予算額

100億円

現状・課題

大学教育段階で、デジタル・理数分野への学部転換の取組が進む中、その政策効果を最大限発揮するためにも、高校段階におけるデジタル等成長分野を支える人材育成の抜本的強化が必要

成長分野の
担い手増加

事業内容

情報、数学等の教育を重視するカリキュラムを実施するとともに、ICTを活用した文理横断的・探究的な学びを強化する学校などに対して、そのために必要な環境整備の経費を支援する

デジタル等成長分野の学部・学科への進学者の増●支援対象：公立・私立の高等学校等●補助上限額：1,０00万円/校（1,000校程度）●補助率：定額補助○求める具体の取組例
・情報Ⅱや数学Ⅱ・B、数学Ⅲ・C等の履修推進（遠隔授業の活用を含む）
・情報・数学等を重視した学科への転換、コースの設置（文理横断的な学びに重点的に取り組む新しい普通科への学科転換、コースの設置等）
・デジタルを活用した文理横断的・探究的な学びの実施
・デジタルものづくりなど、生徒の興味関心を高めるデジタル課外活動の促進
・高大接続の強化や多面的な高校入試の実施
・地方の小規模校において従来開設されていない理数系科目（数学Ⅲ等）の遠隔授業による実施
・専門高校において、大学等と連携したより高度な専門教科指導の実施、実践的な学びを評価する総合選抜の実施
等の高大接続の強化

・大学段階における理工系学部
・学科の増・自然科学（理系）分野の学生割合５割目標・デジタル人材の増【事業スキーム】

文部科学省
補助

学校設置者
○支援対象例
ICT機器整備（ハイスペックPC、３Dプリンタ、動画・画像生成ソフト等）、遠隔授業用を含む通信機器整備、理数教
育設備整備、専門高校の高度な実習設備整備、専門人材派遣等業務委託費 等（担当：初等中等教育局参事官付（高等学校担当））

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御清聴ありがとうございました
文部科学省高等教育局専門教育課
senmon@mext.go.jp