一般社団法人 数理人材育成協会
HUMAN RESOURCE ASSOCIATION OF MATHEMATICS

2024年2月19日㈪18：30～ 全体ガイダンス
1．（社）数理人材育成協会について
2. 提供プログラムのご紹介
3. 会員種別のご案内

3. ご入会方法、受講コースの申込方法

沿革2019年 3月
6月

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター（MMDS）を主体に設立
本店移転（大阪商工会議所 ㈳生産技術振興協会内）

豊中支部 開設（大阪大学MMDS内）

About Us

10月

東京支部 開設（東京都文京区 ㈱プロアシスト東京営業部内）

10月

HP公開 https://hram.or.jp/

2020年 4月

厚生労働省教育訓練プログラム開発事業により基礎、応用コース開講

4月

応用コースが、経産省「第四次産業革命スキル習得講座」に認定される

5月

入門コース開講

2021年 5月

初級コース開講

8月

主要事業(1) 学生、社会人を対象とした教育プログラムの開発と提供(2) 講演会、公開講座、シンポジウム、研修会の開催支援(3) 出前講義、技術相談、共同研究の斡旋(4) 産業の活性化に資する理数系人材育成に関する提言(5) その他当協会の目的を達成するために必要な事業応用コースが、厚労省「専門実践教育訓練講座」に指定される

2022年10月

AIコース、実践コース開講

2023年 8月

HRAM同窓会設立

2023年 9月

リスキリング講座チャレンジコース（MMDS高度AI人材育成PG）開講

役員紹介
代表理事： 鈴木貴（大阪大学MMDS 特任教授）

理事： 関根順（大阪大学 基礎工学研究科 教授）
瀧寛和（和歌山大学名誉教授 元学長）
特別顧問： 二宮清（ダイキン工業株式会社 社友）法人賛助会員
准正会員（伊藤佑）

個人賛助会員
准正会員（四国経済連合会）＜会員数推移＞正会員(がん研究会)
准正会員（住友電工）

正会員(シスメックス)
学生会員

准正会員（中国経済連合会）

四国経済連合会更新（28名）

450【合計304名】
法人准正会員：4法人119名
法人賛助会員：13社63名
個人会員：72名
学生会員：50名

400
350

がん研究会更新（35名）

住友電工入会(31名)

四国経済連合会参入（102名）
がん研究会更新（31名）

300

250

中国経済連合会更新（52名）

中国経済連合会参入（125名）

シスメックス入会（107名）

200

がん研究会入会（48名）

150
100
2019年3月設立
50
0
4月

6月

8月

10月

12月

2019年

2月
2020年

4月

6月

8月

＜社会人賛助会員 業種別 内訳＞

10月

12月

2月
4月
2021年

6月

8月

10月

12月

＜学生会員 内訳＞

2月
2022年

4月

6月

8月

10月

12月

2月

4月

6月

8月

2023年

＜会員種別 内訳＞

教育機関
9%
卸売・小売
2%

その他
4%

郵便・運輸
金融・保険
1%
7%
医療・福祉
3%

社会人

公務
6%

建設
3%

製造
42%

8%
情報系
10%

工学系
32%

医学系
26%
製薬
情報通信
5% 4%

学生会員
16%

個人会員
24%

大学院生

学部生

経済系
16%

学術研究・専門・技術サービス
8%
サービス
5%
教育・学習支援0%

文学系
理学系 8%

鉱業・採石業 1%

准正会員
39%

法人賛助会員
21%

正会員
0%

10月

12月

2024.01現在

2. 提供プログラムのご紹介■ リカレント講座■ リスキリング講座■ DUEX講座■ 各種イベント

■リカレント講座 ： キャリアアップを目指す学生・社会人のための教育訓練プログラム

一般社団法人

数理人材育成協会

学生・社会人向け■リカレント講座■リスキリング講座■DuEX講座■各種イベント①「初級コース」 通年開講
「リテラシーレベル」モデルカリキュラムに準拠.高校２年生までの数学知識で受講可能②「AIコース」 通年開講
「応用基礎レベル」モデルカリキュラム準拠.データサイエンスとAIに関する基礎知識と幅広い技術を身に付ける③「入門コース」 全５ヶ月間 年２回開講㈱ベネッセコーポレーションとの共同開発教材を使用. データサイエンスの基本スキルを習得④「基礎コース」 全５ヶ月間 年２回開講
基礎から応用までの幅広いデータサイエンス力を養成⑤「応用コース」 特別コース（別料金）
全６ヶ月間．年１回開講
様々な研究分野や企業でのデータ処理や解析の手法を学習し、データサイエンスの最先端の研究や実用についての知識を得る⑥「実践コース」
大阪大学の連携研究室で半年から１年半の研究指導■リスキリング講座 : 就職・転職、イノベーションを目指す企業DXのための教育訓練プログラム①「イノベーションコース」 研究プログラム
計算生物学特別講究、数理工学特別講究②「チャレンジコース」 別途費用要 即戦力人材育成
職場の課題解決、社内人材育成プログラム（出前授業）③「スキルアップコース」 ツールと資格取得の教育訓練
E-Learningコンテンツ : 生成AIの活用（パイロット授業）、Excelの裏技、Pythonプログラミング
資格試験受験指導: 統計検定（オンライン）、データベーススペシャリスト（オンデマンド）、G検定（新規、オンライン）
オンライン実習■DuEX e-Learning受講 : 大学院生向けに作成した動画コンテンツ 常時公開（金融・保険、医療・製薬、ものつくり、マーケティング等）■スタディグループ参加: 企業側から提示された課題に対し、履修生、教員、課題提供者によるワーキンググループが解決法を提案する
必要に応じて秘密保持契約を結び、事前調査、事後共同研究を実施する■AI・データ利活用研究会 大阪大学MMDSが日本応用数理学会の協力のもとに、産業界で進行するAI・データの利活用、各コース、修了要件を満たすと修了証授与

そのメカニズムを解明する理論研究の調査を進めることを目的として、不定期に開催する.参加無料■出前講義（５名以上で開講）： 別途費用要相談■インタラクティブマッチング： 1週間～半年程度の企業でのインターンシップをマッチング
企業内の課題をデータサイエンスで解決する、双方にメリットのある実践的インターン制度■技術相談、共同研究の斡旋： スタディーグループへの課題提供

リカレント講座

DuEX講座リスキリング講座

学び直し
働き方改革

産業イノベーション
技術相談

共同研究
社内リーダー養成
職場の課題解決
就職・転職支援実践
社会人～博士課程後期

社会人

応用

E-learningコンテンツ
PBL（数式処理、自然言語）
スタディグループ（Bコース、Cコース）

イノベーション

棟梁レベル

共同研究プログラム
計算生物学特別講究
数理工学特別講究

即戦力人材育成
学部4年～博士課程前期

基礎

独り立ちレベルチャレンジ

入門

ツールと資格取得の教育訓練

AI

E-learningコンテンツ
生成AIの実践
エクセルの裏技
パイソンプログラミング
数理モデルの体験
使えるデータサイエンス
データベーススペシャリスト

学部3年
見習いレベル

学部2年

初級
学部1年

(a) 課題解決型セミナー（研究室配属）(b) 社内人材育成プログラム（出前授業）

スキルアップ

資格試験受験指導（オンライン）
統計検定2級（I, II）
統計検定準1級（I, II）
G検定（I, II）
オンライン実習
AI創薬・ケモインフォマティクス入門

■ 2024年度リカレント講座開講予定

スキル／レベル

見習いレベル

独り立ちレベル

棟梁レベル

ビジネス力

4-8月
基礎コース（第8期）
6-10月 入門コース（第8期）
6月-通年 初級コース
6月-通年 AIコース
7月実践コース（第3期）
9-1月
基礎コース（第9期）
10-3月 応用コース（第5期）
11-3月 入門コース（第2期）

ビジネス課題を整理し解決を見出す力

応用コース

初級コース
入門コース
AIコース

データ
エンジニアリング力
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、運用する力※ 初級コース・基礎コースⅠはA教材、AIコースはB教材、入門コースはC教材を使用
A教材：20分×3コマ＝1回、スマホ対応
B教材：座学形式オンデマンドと課題解説
C教材：ベネッセとの共同開発教材

基礎コース

実践コース
データ
サイエンス力AIコース補助教材（培風館）

応用コース補助教材（学術図書出版）

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

応用基礎
リテラシー
ITパスポート

初級コース補助教材
（培風館）

統計検定
準1級レベル相当
統計検定
2級レベル相当

エキスパート人材
研究室配属
論文執筆/学会発表

社会人向け小人数クラス
毎週スクーリング（グループワーク）
マナビDX（経産省）

基礎コース補助教材（学術図書出版）■リカレント講座✎★ 同時受講も可能！

受講コースモデル①基礎からしっかり勉強したい
学び直し、働き方改革

初級

AI②データを扱った経験があり、研究室でより実践的に展開したい

一般社会人

入門

実践
社会人～大学院後期向け

応用

実践
応用

社会人向け

基礎

基礎

学習時間
―
EL：30H
演習：30H

入門

応用

実践

概要・こんな方に大阪大学の連携研究室配属(半年～1年半）
様々な研究分野や企業でのデータ処理や解析の手法を学習し、データサイエンスの最先端の研究や実用についての知識を得る

Ⅰ.EL:15H
補講(動画):5H
RP:5回
Ⅱ.EL:無SC動画:15H

学部4年～大学院前期レベル

入門③本格的にデータサイエンティストを目指したい
基礎
応用
入門

基礎

入門

✎

EL:20H
補講(動画):5H
SC動画:5H

統計検定準１級レベル相当

データを取扱う際の数学的基礎力を養い、ツールの動作原理を取得してデータサイエンティストとコミュニケーションできるようになることを目指す方向け.
数式は一通り扱えることが前提
統計検定2級レベル相当

文系の人の訓練、理系の人の復習
実務経験はあり研修等で断片的な知識はあるものの体系的な教育は受けていない、ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ初心者でかつﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞを体験あるいは学んでみたいという方向け

学部3年レベルAI

AI

学部2年レベル初級
学部1年レベル初級

Ⅰ.EL:8H
補講(動画):2.5H
RP:1回
Ⅱ.EL:15H
補講(動画):2.5H
RP:5回
EL:15H
補講(動画):5H
RP:5回
EL:E-Learning

誰でも理解でき、知っておくと便利な内容
AI がどのような未来を引き起こすのかを理解し、 データ・AI の基礎を獲得して、数理・データサイエンス・AI の知識を自らの専門分野へ応用・活用するための大局的な視点を獲得する
ITパスポートレベル相当

基礎から学べる学部低学年レベル(ﾘﾃﾗｼｰ）
数理・ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ・AIの基礎を習得し、日常の生活や仕事の場で活用できるようになる

RP:ﾚﾎﾟｰﾄ

SC:ｽｸｰﾘﾝｸﾞ■リカレント講座

2024年度リカレント講座
4月

5月

6月

広報

広報

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

実践コース

7月

8月

9月

スケジュール
10月

11月

全体ガイダンス

12月

1月

2月

3月

第3期開講（2024年度生）

第2期開講（2023年度生）

広報

応用コース

2024年度より7月開始
半年～１年の間に修了

修了ｱﾝｹｰﾄ

第5期開講

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

修了ｱﾝｹｰﾄ

第8期開講
広報

広報

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

広報

修了ｱﾝｹｰﾄ

基礎コース

第9期開講

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

第8期開講
広報

広報

初級コース

広報

修了ｱﾝｹｰﾄ

修了ｱﾝｹｰﾄ

入門コース

AIコース

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

通年開講（毎月末修了判定）

ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ

通年開講（毎月末修了判定）

第9期開講

修了ｱﾝｹｰﾄ

修了ｱﾝｹｰﾄ

修了ｱﾝｹｰﾄ■リカレント講座

スキル/レベル：低高HRAM会員向けリカレントコース系統図
シラバス内容データサイエンス
応用コース

データサイエンス
初級コース

ビジネス力
ビジネス課題を整理し解決を見出す力●社会で起きている変化と活用されているデータ●データ・AIの活用領域と利活用のための技術●データ・AI利活用の最新動向と扱う上での留意事項

データ
エンジニアリング力
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、運用する力●統計および数理基礎●アルゴリズムの基礎●外部講師授業●データ活用実践(教師なし学習)●データ活用実践(教師あり学習)●テキスト解析●画像解析●データ構造とプログラミング●時系列データ解析

データサイエンス
入門コース

データサイエンス
AIコース●データサイエンス概論●単回帰分析
●重回帰分析
●ニューラルネットワーク●深層学習●データエンジニアリング●データ収集・蓄積●データ加工●演習（データモデリング）●ITセキュリティ
●人工知能の歴史
●経路探索
●知識表現
●人工知能の倫理と安全性●演習（AI技術と応用分野）● AIの歴史と活用領域● AIと社会●機械学習のための数学基礎●機械学習のための数学基礎2

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力●機械学習のための数学基礎3●機械学習の基礎（特徴抽出）●機械学習の基礎と展望●機械学習の予測・判断●データを読む●データを説明する●データを扱う●機械学習の予測・判断2●言語・知識のための機械学習●身体・運動と深層学習の基礎と展望●ニューラルネットワークの学習

データサイエンス
実践コース

データサイエンスと社会●イントロダクション●実社会でのデータサイエンスの事例●データサイエンス入門1●データサイエンス入門2●R言語の基礎●Pythonの基礎

データベース●トランザクション処理●関係データベース設計と操作言語

ROC解析●ROC曲線●正答率とAUC●ROC解析の実例
統計学基礎● 数理統計1● 数理統計2● ベイズ統計● 微分● 単回帰分析● 線形代数● 重回帰分析

データの扱いの基礎●様々なデータ●データ取得での留意点●データ解析の実際
統計的決定の基礎●統計的決定●二値分類●意思決定の認知モデリング

数学基礎
・数の体系
・数理モデル・力学系
・多変数の微積分
・曲線と曲面・ガウスの消去法
・線形空間
・固有値問題・変分問題

ソリューション企画●要求分析、IT化対象の決定●既存資産の再利用検討、
ITソリューション
マルチメディア
●スパースモデリング●テキスト処理
●音声処理
●画像処理

データサイエンスの活用●機械学習(ロジスティク回帰)●機械学習(ニューラルネットワー
クの基礎)●機械学習(クラスタリング)
信号検出理論●機械学習(決定木）●機械学習(ディープラーニング) ●シグナルとノイズ●反応確率と標準得点●弁別力と判断基準●データ駆動型社会とデータサイエンス●データ分析の進め方●データ構造とビッグデータ

データ
サイエンス力

データ活用●ビジネス活用(意思決定)●ビジネス活用(施策実施)

データサイエンス
基礎コース

プログラミング● Python入門● R言語入門●特徴抽出

多次元データの可視化と分析●主成分分析の基礎●主成分分析の方法●因子分解と多次元尺度法

一般化線形モデル●ロジスティック回帰●ロジスティック回帰モデルの当てはめと評価●質的変数の扱い

データの分類I：判別分析●パターン認識とクラス分類●線形判別分析とパーセプトロン●多層パーセプトロン

データの分類II：クラスタリング●K-means●混合ガウスモデル●EMアルゴリズム

確率統計の基礎●確率的な現象●確率変数と確率分布●同時確率、条件付き確率とベイズの定理
データの可視化の基礎●データの集計●データの分布の可視化と解析●多次元データの可視化

仮説検定●信号検出としての仮説検定●様々な検定１●様々な検定２

ベイズ推定
●事後分布
●自然共役事前分布●ベイズ推定の応用

回帰分析●問題の設定と解法●回帰の評価●多重共線性
線形代数と多次元データの扱いの基礎●線形代数-ベクトル・行列●相関係数●多次元正規分布

最尤推定●尤度関数と直線回帰●二項分布●最尤推定量の特性

データエンジニアリング●構造化データ・
非構造化ツールの統計解析ツール●蓄積、加工●データウェアハウス
●非構造化データ・データベース

データサイエンス入門●ニューラルネットワークの構造と学習●データ生成過程のモデル化
情報理論の基礎●情報源符号化●データ構造●標本化、量子化●形式言語、形式手法●アルゴリズム、数値計算●自然言語処理、
分散・並列コンピューティング
機械学習の基礎●弱いAI・強いAI ●フレーム問題●探索・推論●知識表現●データの分類●変分ベイズ法●ニューラルネットワークⅠ,Ⅱ●ディープラーニングⅠ,Ⅱ■リカレント講座

HRAMリカレント講座開講実績
初級コース
AIコース

●初級

累計

140

●AI

累計

学生

53

120

学生

27

100

社会人計

301

100

社会人計

175

50

合計

354

60

合計

202

修了者数Ⅰ

193

40

修了者数Ⅰ

39

修了者数Ⅱ

127

20

修了者数Ⅱ

24

80

0
第1期

第5期

学生

社会人計

修了者数Ⅰ

修了者数Ⅱ

第6期

第3期

学生

社会人

修了者数Ⅰ

修了者数Ⅱ

●応用

累計

学生

6

学生

76

社会人計

62

社会人計

206

合計

68

合計

282

修了者数

42

120

修了者数Ⅰ80

92

100

修了者数Ⅱ70

46

学生

57

修了者数

第4期

第2期

累計

累計

合計

第3期

第1期

●基礎

●入門
社会人計

第2期

0

入門コース

333
140

390
107

基礎コース

応用コース
25
20
15
10
5
0

60
50
40
30
20
10
0

80
60
40
20

0
第1期 第2期 第3期 第4期 第5期 第6期 第7期
学生

社会人計

修了者数

第1期
第1期

第2期

第3期

第4期

第5期

第6期

学生

社会人計

修了者数Ⅰ

修了者数Ⅱ

第7期

学生

第2期

第3期

社会人計

第4期
修了者数

■リカレント講座

実践コース
数理・データサイエンス・AIエキスパート人材育成
全学を対象とし、他大学に普及・展開する数理・データサイエンス・AI学部教育と、副プログラムを中心とする前期課程教育に立脚し、全学の連携研究室によって、学術研究と連動したエキスパート人材育成を達成して、アカデミアと産業界の人材の循環を実現する
基礎科学

情報学

システム工学AI社会工学

システム数理学

情報デバイス工学

応用ロボティクス

流体力学

計算物理学

流体情報工学

統計的機械学習

人工知能理論コンピュータビジョン

ビッグデータ工学

マルチメディア工学

アルゴリズム数理工学

知能センシング

薬学研究科
経済学研究科データベース

IoT

修士卒社会人医学系研究科

数理・データサイエンス・AIエキスパートコース

情報科学研究科

情報セキュリティ

第２ステップ第３ステップ連携研究室で共同研究

所属研究科で学位申請

第１ステップ
書面審査

理学研究科

基礎工学研究科実績
2022年度 学生・社会人

４名

2023年度 学生・社会人

５名

人間科学研究科

社会人ドクター
工学研究科

物質科学

社会科学

図1 a : 日経2 2 5 先物（ 2 0 1 6 年6 月2 4 日）

約定価格

16000

15500

15000

ナノ物性理論MMDS研究室

N o te s : 影付き のエ リ ア はBSA D F統計量が 9 5 % の臨界値を 超え て いる 期間

BSADF

原子模倣メタマテリアル設計

0 9 :0 0 0 9 :2 0 0 9 :4 0 1 0 :0 0 1 0 :2 0 1 0 :4 0 1 1 :0 0 1 1 :2 0 1 1 :4 0 1 2 :0 0 1 2 :2 0 1 2 :4 0 1 3 :0 0 1 3 :2 0 1 3 :4 0 1 4 :0 0 1 4 :2 0 1 4 :4 0 1 5 :0 0 1 5 :2 0

図1 b : B a c k w a r d su p A D F（ 2 0 1 6 年6 月2 4 日）
6

4

2

0

-2
0 9 :0 0 0 9 :2 0 0 9 :4 0 1 0 :0 0 1 0 :2 0 1 0 :4 0 1 1 :0 0 1 1 :2 0 1 1 :4 0 1 2 :0 0 1 2 :2 0 1 2 :4 0 1 3 :0 0 1 3 :2 0 1 3 :4 0 1 4 :0 0 1 4 :2 0 1 4 :4 0 1 5 :0 0 1 5 :2 0
N o te s : 破線はブ ート ス ト ラ ッ プ 法によ っ て も と めら れた 9 5 % 臨界値

計算材料設計ソフトマター工学

マテリアルズインフォマティクス

生命科学・医学
医療生体データ科学
システム生物学

国際交流

バイオインフォマティクス

メディカルロボティクス

行動経済学

人間・人文科学
倫理・法・社会

計量ファイナンス

行動計量学

計算生物学

臨床情報学
数理腫瘍学

プログラム評価■リカレント講座

就職・転職、スタートアップを目指す、企業DXのための教育訓練プログラム■ 2024年度リスキリング講座
就職・転職、スタートアップ
特徴
共同研究 社内人材育成

研究プログラム

ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ
橋梁レベル

ｵﾝﾗｲﾝｾﾐﾅｰ週1回
全体会議月１回（いずれもWEB）

イノベーション
研究プログラム

即戦力人材育成

チャレンジ

ｵﾝﾗｲﾝｾﾐﾅｰ週1回
全体会議月１回（いずれもWEB）

即戦力人材育成

スキルアップ
ツールと資格取得の教育訓練

独り立ち
レベル

ﾁｬﾚﾝｼﾞ

ツールと資格取得の
教育訓練

見習い
レベル

ｽｷﾙｱｯﾌﾟ

E-Learning
資格試験受験指導概要

計算生物学特別講究、数理工学特別講究
・数理モデルとシミュレーションによって生命動態を再現して臨床医学に応用する・計測データによる数理モデル構築とシミュレーションデータの解析による計算コストの削減に取り組む

職場の課題解決（研究室配属）、社内人材育成プログラム（出前授業）
・MMDS高度AI人材育成プログラム
・大学教員と企業からの外部講師との共同指導により、異業種に携わる少人数での実践的な課題解決型セミナーを実施。学術と実践の両面から課題発見・解決する力を身につけ、高いレベルのスキルを習得する

E-Learningコンテンツ
・生成AIの活用、Excelの裏技、パイソンプログラミング、数理モデルの体験、使えるデータサイエンス、データベーススペシャリスト

資格試験受験指導（オンライン）
・統計検定（2級、準1級）、G検定
オンライン演習
・AI創薬・ケモインフォマティクス入門■リスキリング講座

チャレンジコース

マッチングにより、ロボティクス、生命科学、人工知能、計算論的心理学などの仮想的研究室に配属し、遠隔オフィスによるオンラインセミナーを週1回、全体セミナーを月1回開催し、外部講師と学内教員による継続的な技術支援の下に、成果報告と討論、検証を行い、共同研究に繋げます。

別途受講料：お一人 ５万円（半年）
お一人 10万円（年間）会員割引あり

個人会員
一般社会人 独り立ち
（課題解決指導）

仮想的研究室に配属、半年を通して受講
MMDS高度AI人材育成プログラム
招聘研究員待遇（図書室・サーバー利用）

法人賛助会員企業社員

共同研究 社内人材育成（技術相談、ｵｰﾀﾞｰﾒｲﾄﾞﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ）

法人（企業）向けオーダーメイド授業
オンライン・対面指導・スクーリング■リスキリング講座

様式２● 毎年8月に研究室をリニューアル
半年単位で継続受講可、新規受講は随時受入● 各研究室、少人数クラス● 担当するMMDS教員による仮想的研究室に配属● プロフェッショナルから学術と実践の両面からの指導のもと、課題を発見し問題を解決していく、課題解決型セミナーによる実践教育講座＜ 仮想的研究室 ＞■リスキリング講座

スキルアップコース

・E-Learning、資格試験受験指導、オンライン演習
・2024年度は試行期間、2025年度以降に修了要件を設定■E-Learningコンテンツ
生成AIの活用、Excelの裏技、パイソンプログラミング、数理モデルの体験、使えるデータサイエンス、データベーススペシャリスト■資格試験受験指導
Ｇ検定（ｵﾝﾗｲﾝ新規）・統計検定（ｵﾝﾗｲﾝ）■リスキリング講座

■2024年度 DuEX講座

自習コース利用イメージ

常時公開

データサイエンティストを目指して

データサイエンティスト向け
コンテンツ
自らの業種に関連のある内容を学びたい！

業種別
コンテンツ

何から始めていいかわからない方は…

共通コンテンツ

共通コンテンツが難しいと感じる。
基礎から学びなおしたい！

学び直し
コンテンツ

■DuEX講座

■DuEX講座

E-Learningコンテンツ一覧（社会人・リスキリング者向け）
社会人の方へ、業種別おススメのコンテンツ：業種別

金融・保険向けコンテンツ

マーケティング向けコンテンツ

科目名

教材形式

科目名

DuEX

教材形式

※

※

文系のための統計学

PDF

A

A

データ科学（社会統計）I

PDF

A

PDF

A

データ科学（社会統計）II

PDF

A

Pythonを用いたデータマイニング入門I

動画（5時間）A

データ科学と意思決定I

PDF

A

Pythonを用いたデータマイニング入門II

動画（6時間）A

データ科学と意思決定II

PDF

A

Pythonを用いたテキストマイニング入門

動画（6時間）A

Pythonを用いたデータマイニング入門I

動画（5時間）A

Pythonを用いたデータマイニング入門II

動画（6時間）A

文系のための統計学

PDF

A

データ科学（社会統計）I

PDF

データ科学（社会統計）II※※

製薬・医療向けコンテンツ

製造・インフラ向けコンテンツ

科目名

教材形式

DuEX

科目名

教材形式

コース

※

※

DuEX
コース

コース

DuEX
コース

数理医学概論動画（6時間）C※

理工系のための統計学I

PPT

A

医学統計学総論（医学統計学入門）

PPT

C

※

理工系のための統計学II

PPT

A

医学統計学各論（線形回帰分析）

PPTC

理工系のための統計学III

PPT

A

医学統計学各論（ロジスティック回帰分析と一般化
線形モデル）PPTC

理工系のための統計学IV

PPT

A

数値シミュレーション法I

PPT

A

医学統計学各論（生存時間解析）

PPT

C

バイオインフォマティクス

PPT

C

バイオインフォマティクス

PPT

C

バイオインフォマティクス解析

PDF

C

バイオインフォマティクス解析

PDF

C

工学への数値シミュレーション

PPT

A

病気と健康に関する調査研究

動画（10時間）C

数理腫瘍学Ⅰ～Ⅵ

PPT＋音声（9時間）

C

PDF:資料のみ、システムよりダウンロード可PPT:資料＋ノート、ダウンロード不可※は基本コンテンツです■DuEX講座

■DuEX講座

E-Learningコンテンツ一覧（社会人・リスキリング者向け）

共通コンテンツ

データサイエンティスト向けコンテンツ
科目名

教材形式

DuEX

科目名

コース

DuEX
コース

データサイエンス基礎

※

教材形式

データサイエンスのための線形代数

PDF

A

データサイエンス基礎I

動画（10時間）A

データサイエンスのための最適化

PDF

A

データサイエンス基礎II

動画（12時間）A

機械学習のための数理with R/Python

動画（2時間）A

情報セキュリティ入門

動画（15時間）A

ベイズ統計入門

動画（6時間）A

確率的グラフィカルモデルと因果推論

動画（3時間）A

人工知能・機械学習概論

動画（18時間）A

スパース推定と機械学習への応用100問

動画（1時間）A

データ科学（機械学習）I

PDF

A

ガウス過程と機械学習入門

動画（5時間）A

データ科学（機械学習）II

PDF

A

カーネルの機械学習への応用

動画（1時間）A

Cox比例ハザードモデル

PDF

A

統計的機械学習基礎

プログラミング基礎☆

PythonプログラミングI

動画（7時間）A

医学統計学続論

PPTC

PythonプログラミングII

動画（8時間）A

診療データからの臨床研究データの蓄積

PPTC

Pythonによる機械学習プログラミング

動画（8時間）A治療の有効性・安全性の評価

PPT

C

診断法の精度評価・診断プロセスの理論

PPT

C

学び直しコンテンツ
科目名

教材形式

DuEX
コース

※

線形代数I

PDF

A

☆

離散データからの計算論的学習

PDF

A

Pythonサウンドプログラミング

PDF

A

※

データ科学のアルゴリズム

PDF

A

※

数理モデルの基礎

PDF

A

生命科学入門I

PDF

C

生命科学入門II

PDF

C

PDF:資料のみ、システムよりダウンロード可PPT:資料＋ノート、ダウンロード不可※は基本コンテンツ、☆は専門コンテンツです■DuEX講座

■ スタディグループ参加

スタディグループ紹介動画 http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/faculty/personal/suzuki/movie/MMDS_Video.mp4
スタディグループ参加者の声 https://hram.or.jp/business/pdf/comment20220113.pdf

企業側から提示された課題に対し、履修生･教員･課題提供者によるワーキンググループが解決法を提案する
ワーキングは土曜日3時間、計4回(課題定義→スタディグループ→成果発表)各ターム毎(春夏秋冬)に行う
必要に応じて機密保持契約を結び、事前調査、事後共同研究を実施する
Cコーススタディグループ 数理腫瘍学の一例
2019年実施例

2021年実施例■DuEX講座

■ 出前授業
HRAMを窓口にしてMMDS開発教材を使用し、近畿ブロック、中国・四国ブロック大学の教員が企業に授業に赴く。

【実施にあたって】◆ 講義：1回あたり60分×4コマ（個別対応可）◆ 受講者人数：5名以上、日単位で実施【料金】要相談＜実践例１＞
化学工業会社

実施期間：2019年2月～4月（計8回） 内容：
統計的観測や統計解析の基本事項について講義、記
受講者人数：9名
講義数：8回（1回あたり90分×8コマ） 述統計における解析手法や確率分布の数学的な基礎、
統計的観測・検定の具体的な方法論について触れ、
講義日数：8日
それらの意味と意義、特徴について理解を深めるこ
場所：企業内担当：江口翔一特任助教（大阪大学） とを目指す。

＜実践例3＞
内容：「ビッグデータ活用事例に関する講演会」
ビッグデータ技術で実現できたこと/できなかったことを中心に紹介する事で、聴講者にとってビッグデー
タ技術がどのような場面/用途に活用可能かを知る・
考える機会とする。

＜実践例４＞
電気機器製造会社
実施期間：2023年2月21日
2023年3月6日
受講者人数： 40 名
講義日数：２日（４時間ｘ2日）
開催形式：対面・遠隔接続・録画可
場所：企業内（京田辺市）
担当：鈴木貴副センター長

経済連合会
実施期間：2021年10月～2022年2月
受講者人数：125名
実施内容：●各月オンデマンド教材視聴3コマ ： 全15コマ 約60分／コマ 計15時間●スクーリング（3回） ： 10/30(土)、11/27(土)、1/29(土) 約1.5時間／回●ミニキャンプ（2回） ： 12月（講義）、3月（修了式）●レポート課題を毎月1回提出
スクーリング講義数：初級5回、入門5回
開催形式：ウェブ 4回
対面ミニキャンプ（広島市内）1回
担当：朝倉暢彦特任准教授（大阪大学）
上阪彩香特任助教（大阪大学）＜実践例5＞
非鉄金属製造会社

医療機器製造会社
実施期間：2022年10月11日
受講者人数：129名
開催形式：ウェブ（Teams)
担当：鈴木貴副センター長
朝倉暢彦特任准教授
野島陽水特任講師
高野渉特任教授（大阪大学）＜実践例2＞

内容：「データサイエンスとAIが拓く未来」
社会実装も含めた講義

実施期間：2023年6月20日 ２時間
受講者人数：114名
開催形式：対面＋Teams
担当：鈴木貴副センター長＜実践例6＞

内容：「ビッグデータの利活用」
基本的な記述統計と推測統計の概要とデータサイエン
スで使われている数学のあらまし。2023年度の研究開発本部のDX教育の企画として、統計学講座など、
数理基礎を学ぶプログラムとする。

医療機器製造会社
実施期間：2024年1~3月（全30時間） 内容：
受講者人数：5名「データ関連人材の育成」
開催形式：オンライン講義、
ソフトウェア開発の土台となる「アルゴリズム」
対面スクーリング、個別指導「コンピュータ・アーキテクチャの理解」「チーム開担当：鈴木貴副センター長
発、コミュニケーション、マインドセット、文化」に
朝倉暢彦特任教授
関するスキルを養成し、デジタル人材としての基本能
野島陽水准教授
力とマインドセットの両方を持ち合わせたリーダー的高野渉特任教授
存在を育成する
松原繁夫特任教授（大阪大学）
瀧寛和和歌山大学元学長■各種イベント■ AI・データ利活用研究会
大阪大学MMDSが日本応用数理学会の協力のもとに、産業界で進行するAI・データの利活用、そのメカニズムを解明する理論研究の調査を進めることを目的として、不定期に開催する．参加無料
回数

日程

内容

講師
場所
伊藤 昌毅（東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究
第47回 2023年2月24日 公共交通オープンデータの世界：可視化、分析、モビリティサービスの高度化
WEB
センター 准教授）

参加者数
101人

第48回 2023年3月31日 コネクテッドワーカーによる現場DX

関 喜史（Fairy Devices株式会社）

WEB

37人

第49回 2023年5月12日 率的介入に基づく因果効果とその推定方法

山本 倫生（大阪大学 大学院人間科学研究科 准教授）

WEB

116人

第50回 2023年5月19日 統計的因果探索の概要と役割

清水 昌平（滋賀大学 データサイエンス学系 教授）

WEB

204人

倉橋 貴彦（長岡技術科学大学 技学研究院 機械系 准教授）

WEB

88人

小池 敦（東北大学 大学院情報科学研究科 特任准教授）

WEB

191人

第51回 2023年6月9日

逆解析（ カルマンフィルタ，随伴変数法，教師あり機械学習 ）における測定データの利用

第52回 2023年6月23日 機械学習モデルの挙動を解析する技術

マルチエージェントシステムにもとづく交通流シミュレータの開発と社会的課
藤井 秀樹（東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 准教授 ） WEB
題解決への応用朴 鐘旭（株式会社明治 乳酸菌研究所 研究員、医薬基盤・健康・栄養研究
第54回 2023年7月21日 腸内細菌データを用いたデータ解析
WEB
所 AI健康・医薬研究センター 客員研究員）
野々村 拓（東北大学学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 航空システム
第55回 2023年8月4日 多自由度系のデータ駆動型低次元モデルとスパースセンサ最適化
WEB講座 ）第53回 2023年7月7日

79人
80人
53人

第56回 2023年8月25日 シミュレーションで加速させる自動運転/ADAS、ロボティクスのAI活用

福地 伸晃(MathWorks シニアアプリケーションエンジニア)

WEB

40人

第57回 2023年9月15日 生成AIシステムの倫理的・法的・社会的課題（ELSI）と政策動向

岸本 充生（大阪大学 データビリティフロンティア機構 教授 (兼任) 社会WEB
技術共創研究センター センター長）

107人

第58回 2023年10月13日 異なるドメインの知識を利用するための転移学習の基礎

松井 孝太（名古屋大学大学院医学系研究科 講師）

WEB

148人

第59回 2023年10月20日 WAIC/WBICの数理 -渡辺澄夫ベイズ理論-

鈴木 讓（大阪大学大学院基礎工学研究科 教授）

WEB

184人

第60回 2023年11月10日 仮想実社会データを用いたリアルスケール社会シミュレーションの実現

村田 忠彦(大阪大学 サイバーメディアセンター 教授)

WEB

71人

第61回 2023年11月17日 AI/MLシステムの継続的な管理・運用を実現するNECのMLOps技術
第62回 2023年12月8日 球面上の均等な点配置について

松野 竜太、佐久間 啓太、亀田 義男（NECデータサイエンスラボラト
WEBリー）
中口 悦史（大阪大学 スチューデント・ライフサイクルサポートセンター
WEB
教授）

49人
45人

第63回 2024年1月19日 計算統計の観点からのベイズ統計と頻度論の融合 ― Bayesian IJKとWカーネル 伊庭 幸人（統計数理研究所 教授）

WEB

153人

第64回 2024年2月9日

野津 裕史（金沢大学 理工研究域 数物科学系 教授）

WEB

71人

川村 秀憲（北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 教授）

WEB ■各種イベント

物理系の微分方程式を用いたリザバー計算

第65回 2024年2月16日 人工知能の未来 ChatGPTの先に待っている世界

3. 会員種別のご案内

START
学生

学生ですか
社会人ですか個人でのご入会・入会金: 不要
・会員期限: ID・PW発行日から1年後の月末まで
学生会員は年度末の3月末まで

社会人

個人でのご入会ですか
企業・団体でのご入会をご希望ですか
DuEX・リカレント・リスキリング 全講座受講

企業・団体でのご入会
リカレント講座のみ

DuEX・リカレント 全講座のご受講をご希望ですか

企業・団体でのご入会人数は何名ですか

4-30名

4名未満

企業・団体でのご入会人数は何名ですか

31名以上

37名迄

38-74名

75名以上※ DuEX講座 PBL・スタディグループ受講を含む、より実践的内容

学生個人会員

社会人個人会員

法人賛助会員

法人正会員(議決権あり）

准正会員C

准正会員B

准正会員A

１万円/人

５万円/人

１法人7万円+3万円/人(50名迄) 100万円(50名超) 2万円/人(25名迄) 25万円
(25名超) 2万円/人(50名迄) 50万円
(50名超) 2万円/人(100名迄) 100万円(100名超) 2万円/人

個人

個人

法人

法人

法人

法人

法人

DuEX講座DuEX講座DuEX講座DuEX講座e-Learning
ｽﾀﾃﾞｨｸﾞﾙｰﾌﾟ参加

e-Learning
ｽﾀﾃﾞｨｸﾞﾙｰﾌﾟ参加

e-Learning
ｽﾀﾃﾞｨｸﾞﾙｰﾌﾟ参加

e-Learning
ｽﾀﾃﾞｨｸﾞﾙｰﾌﾟ参加

リカレント講座

・リカレント講座
・リスキリング講座

・リカレント講座
・リスキリング講座

・リカレント講座
・リスキリング講座

リカレント講座
DuEXｺﾝﾃﾝﾂ
資格試験受講指導

リカレント講座
DuEXｺﾝﾃﾝﾂ
資格試験受講指導

リカレント講座
DuEXｺﾝﾃﾝﾂ
資格試験受講指導(一部別途費用要）・AI利活用研究会

・AI利活用研究会(一部別途費用要）（一部別途費用要）・出前講義（別途費用要相談）
・AI利活用研究会
・ｲﾝﾀﾗｸﾃｨｸﾞﾏｯﾁﾝｸﾞ

・出前講義（別途費用要相談）
・AI利活用研究会
・ｲﾝﾀﾗｸﾃｨｸﾞﾏｯﾁﾝｸﾞ

・出前講義（別途費用要相談）
・AI利活用研究会
・ｲﾝﾀﾗｸﾃｨｸﾞﾏｯﾁﾝｸﾞ

・出前講義（別途費用要相談）
・AI利活用研究会
・ｲﾝﾀﾗｸﾃｨｸﾞﾏｯﾁﾝｸﾞ

・出前講義（別途費用要相談）
・AI利活用研究会
・ｲﾝﾀﾗｸﾃｨｸﾞﾏｯﾁﾝｸﾞ

・技術相談、共同研究の斡旋

・技術相談、共同研究の斡旋

・技術相談、共同研究の斡旋

・技術相談、共同研究の斡旋

・技術相談、共同研究の斡旋

Ⅰ．法人正会員

Ⅱ．法人准正会員
リカレント講座のみ

Ⅲ. 法人賛助会員

Ⅳ. 個人賛助会員

入会金

無料

無料

無料

無料

会員の種類

正会員(法人）准正会員(法人）

賛助会員(法人)

賛助会員(個人)

議決権

有

無

無

無

資格

法人

法人

法人

個人

参画メンバー

法人正会員の社員

法人准正会員の社員－

個人(一般社会人)・学生
法人賛助会員の社員

年会費

100万円
法人正会員の社員：50名まで（50名超）2万円/1人

法人准正会員の社員：
A. 100名まで 100万円
B. 50名まで 50万円
C. 25名まで 25万円
（所定人数超）2万円/1人

7万円/1企業

一般社会人：5万円
法人賛助会員の社員：3万円（３年目3万円、4年目2万円、5年目以降1万円に割引※）
学生：1万円

DuEX講座e-learning受講

○無料

〇無料

〇無料

○無料

スタディグループ※1

課題提供
参加

課題提供

課題提供
参加

課題提供
参加

出前講義※2(5名以上で開講)○別途費用要相談○別途費用要相談○別途費用要相談－

公開講座への参加※3

○無料

○無料

〇無料

○無料

リカレント講座の受講※4

○無料

○無料

個人会員で受講○無料

リスキリング講座の受講○ﾁｬﾚﾝｼﾞｺｰｽ別途費用要－○ﾁｬﾚﾝｼﾞｺｰｽ別途費用要○ﾁｬﾚﾝｼﾞｺｰｽ別途費用要

インタラクティブ
マッチング参加※5

○無料

○無料

○無料

○無料

（ID発行日より１年間有効）※1 企業側から提示された課題に対し、履修生･教員･課題提供者によるワーキンググループが解決法を提案する。ワーキングは土曜日3時間、計4回(課題定義→スタディグループ→成果発表)
各ターム毎(春夏秋冬)に行う．
必要に応じて機密保持契約を結び、事前調査、事後共同研究を実施する．
初回「課題定義」及び最終回「成果発表」は会員様以外の方でもご参加頂けますが、ワーキングにご参加頂く場合には、会員資格が必要です．
※2 数理人材育成協会(HRAM)を窓口にしてMMDS開発教材を使用し、
近畿ブロック、中国･四国ブロック大学の教員が企業に授業に赴く．
※3 HRAMが主催するデータサイエンススプリングキャンプ、
医療情報公開講座等の1日または2日の座学公開イベント※4 キャリアアップを目指す社会人のための教育訓練プログラム、
e-Learning受講と、スクーリング動画視聴、レポート提出など（コースにより一部例外あり）がセットになった、全5ヶ月間のコース※5 博士課程学生をインターンシップに派遣するため、企業の方々に参加頂き、学生が10分程度のプレゼンテーションを行う．
企業の求めるものと学生の研究がマッチした場合にインターンシップを実施．学生は2週間(難しい場合は1週間）から３ヵ月かけて提案企業に通い、与えられた課題に取組む．

4. ご入会方法
リカレント受講コースの申込方法

ご入会方法HRAM HPの各「入会申込」フォームよりお申込ください。
URL: https://hram.or.jp/

https://hram.or.jp/

自動返信メールに記載の振込先に年会費をお振込下さい。
年会費の入金確認が出来次第、e-Learning受講に必要なID・パスワードを送信致します。
（法人入会に際しては、別途名簿を頂き請求書を送信致します。）

ご入会後、リカレント講座ご受講には、お申込が必要です（准正会員様を除く）

教務システム「KnowledgeDeliver」より、
ID・PWをご入力してe-Learningコンテンツをご受講頂きます。
システムの操作方法案内動画をご覧頂けます。
https://hram.or.jp/guidance/movie/KnowledgeDeliver_howtouse.mp4※この動画はAIコースを例として案内しています。

リカレント講座は、初級・AIコースは通年、入門・基礎コースは年間２回、応用・実践コースは年間1回開講しております。
通年開講している初級・ＡＩコースを除くコースにつきましては、開講前になりましたら、会員様宛にメールで開講案内をお送り致します。
受講を希望されるコースの「申込」ボタンより、お申込下さい。
（准正会員様は、お申込みは不要です）
各コースシラバスなどの詳細は、「詳細：」URLよりご確認下さい。

お問い合わせ〒560-0043 大阪府豊中市待兼山町1-3
大阪大学 数理・データ科学教育研究センター内
一般社団法人 数理人材育成協会事務局（豊中支部）
電話：06-6850-8392
メールアドレス：info@hram.or.jp
URL: https://hram.or.jp/