数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
v o l . 18

数 理・デ ー タ サ イエンス・AI 教 育 が 未 来 社 会 を 拓 く ︒

データ駆動型社会への転換を視野に、文理を問わず全国すべての高等教育機関の学生が、
数理・データサイエンス・AIを習得できるような教育体制の構築・普及を目指します。
同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材
および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。

contents●

ご挨拶「 数理・データサイエンスと大学 」インタビュー●

第 19 回 東北大学 データ駆 動 科 学・A I 教 育 研 究センター

早川 美徳 教授『「 数 理 」という軸を通すことで 普 遍 性のある理 論 構 築 が 可 能 になる 』●

北海道ブロックだより●

特定分野会議（理工系）
報告 モデルシラバス（理工系）について●

2023 年度●

コンソーシアム連携校の紹介

企画推進WG + 各分科会委員

2023/06

ご 挨 拶

コンソーシアム議長退任にあたって
北川源四郎
本年 3 月末をもって、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの議長を退任いたしました。議長を務めたこの 5 年半の間、拠点校の方を中心に多くの方々からの多大な支援や協力をいただきました。その結果、リテラシーレベルと応用基礎レベルのモデルカリキュラムの策定、関連
教材や教育用データ等の収集・公開、各ブロックにおける普及活動や認定制度への協力、データサイ
エンス教育の現状調査など、大きな成果を挙げることができました。
当初は 6 大学でスタートしたコンソーシアムですが、現在では 250 以上の国公私立の大学や高等専門学校が参加しており、このコアのネットワークには地域別、分野別、産学官などのネットワークが重層的に連結した NON (Network Of Networks)に発展しつつあります。これまでのコンソーシアム活動に尽力された多くの方々、特に精力的に活動された拠点校や協力校の方々およびこの活動を強力に後押しして頂いた文部科学省に感謝を申し上げます。
このコンソーシアムは、情報科学技術の飛躍的な発展とビッグデータの蓄積によって、データサイエンスや AI が今後の社会発展の基盤となるという認識や時代の要請にもとづいて設置されました。しかしながら、この間のデータサイエンスや AI の技術的発展や社会へのインパクトは予想を超えるものがあり、このコンソーシアムの活動の意義はますます高まっています。
今後も、駒木議長のもとでコンソーシアムの活動がより一層発展し、データ駆動型社会の実現に貢献することを期待しています。
最後に、このような貴重な機会を与えていただいたことに、感謝の意を表します。ありがとうございました。

コンソーシアム議長就任にあたって
駒木文保「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業は 2023 年 4 月より第２期の２年目に入りました。このたび、５年半にわたりコンソーシアムの議長として事業に尽力されてきた北川源四郎先生が退任され、議長交代の運びとなりました。
私は 2017 年の第１期の開始時より、東京大学の数理・情報教育研究センター長として本事業に取り組んでまいりました。コンソーシアムのホームページで公開されているニュースレターで今までのコンソーシアムの活動を振り返ることができます。事業の第１期には、６拠点校と全国６ブロックでの活動から始まり、さらにカリキュラム分科会・教材分科会・教育用デー
タベース分科会が設置されて様々な取り組みが進められました。その後は、拠点校だけでなく多くの国公私の大学に参加いただき、コンソーシアムは大きなネットワークに成長しました。
2022 年から開始された第２期では、文科省より拠点校１１大学、特定分野校１８大学が選定され、全国９ブロックでの活動を展開しています。コンソーシアム会員の大学・高専は現在では 250 を超えています。これまで、コンソーシアムでは、数理・デー
タサイエンス・AI 教育に関してさまざまな成果をあげてまいりましたが、まだまだ道半ばで、さらなる取り組みが必要なミッションは枚挙にいとまがありません。たとえば目下の課題として、教育支援のための取り組みの充実、応用基礎レベルモデルシ
ラバスの展開、リテラシーレベルと応用基礎レベル認定制度の普及、先導的取り組みに関する情報発信、などが挙げられます。
これまでのコンソーシアムの活動で培われた大きなネットワークを活かして、数理・データサイエンス・AI 教育の推進に取り組んで参る所存でございます。今後とも、
本コンソーシアムにご支援・ご協力を賜りますよう、
どうぞよろしくお願いいたします。

1

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

第 19 回

東北大学 データ駆動科学・AI 教育研究センター

早 川 美 徳 教授

「数理 」という軸を通すことで普遍性のある理論構築が可能になる
東北大学は 2019 年、現代的リベラルアーツとして求められる知識や技能をテーマに沿って修得する独自の教育プログラム「挑創カレッジ」を開講。数理・データサイエンス分野のプログ
ラムも含んでおり、より高度な内容を求める学生のニーズに応えている。センター長の早川美徳教授に学生の知識欲を刺激する取り組みや、ご自身の研究について聞いた。

母体となっているのは、主に 1、2 年生が学ぶ全学教育

旺盛な知識欲に応える学びの場「挑創カレッジ」のプログラムですが、その他に特徴のある科目群を複数設けています。所定の科目群を学ぶと、大学の修了に加えて「挑創カレッジ」のプログラムを修了したと認定さ─ 2019 年に「東北大学 データ駆動科学・AI 教育研究セ

れ、
デジタル証明書が発行される仕組みです。

ンター」が設立された経緯を教えてください。

本学は 2018 年に「東北大学ヴィジョン 2030」を策定し「挑創カレッジ」における AIMD 教育の正式なプログラました。21 世紀の社会を世界的視野で先導する新しい

ム名は「コンピュテーショナル・データサイエンス・プロ

リーダーを育むことが目的です。このヴィジョンにおいグラム（CDS）といい、このプログラムを通じて AIMD のて「グローバルリーダーシップ」「数理データサイエンス

全学教育を 1、2 年生に向けて行っています。ですからAI」「アントレプレナーシップ（起業家精神）」の 3 つを教全学教育のプログラムとしてはかなりしっかりしたもの

育の柱に位置づけました。そしてこれらの素養を習得すです。ベースラインとして、1 年生前期に学ぶ科目「情報る学びの場として「挑創カレッジ」を 2019 年度にスターとデータの基礎」があります。これは文理問わず各学部

ト、同時に数理データサイエンス関係の推進母体となる共通で同じ理念の元に設計されており、全員必修です。
こうしたベーシックな内容に飽き足らない、さらに旺責任部局として「データ駆動科学・AI 教育研究センター」

盛な知識欲を持つ学生に対し、上の階層として用意してが設立されました。

いるのが「挑創カレッジ」です。プログラムの中には、基─ 東北大学では数理・データサイエンス・AI 分野を、略

本的な AI の知識や実践的機械学習といった基礎的である

して「AIMD（AI、Math、DS）」と呼称していますね。「挑が重要な科目を複数用意しています。
「挑創カレッジ」の創カレッジ」で行われている AIMD 教育の内容を聞かせ

修了認定条件として必修 2 科目の他に選択科目をいくつてください。

か履修する必要があり、「挑創カレッジ」を修了した学生
2

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

触発すればいいか模索しているところです。
例えば、挑創カレッジの取り組みの一つとして、学生に対し（社）日本ディープラーニング協会が実施している機械学習や AI、データサイエンスに関する民間認定の受験に向けたサポートを始めています。同協会が実施しているのはビジネスパーソン向けの「G 検定」と、AI 機械学習
エンジニアのスキルを認定する「E 資格」。2020 年度から
これらの受験を希望する学生に、東北大学のパートナー
企業の協力を得て、市販の教育コンテンツを無料で提供
しています。
今、「ChatGPT」など生成系の AI が出てきて、第 4 次 AI
ブームの到来と言われます。従来と少しアングルを変えは、かなりの実力が備わっているはずです。挑創カレッて、そうした学生を引きつける魅力的な見せ方を考えつジに進むのは全員ではなくあくまで本人次第で、学部のつ、数学や統計の基本的なところは押さえる――そんな卒業要件にはなっていません。

二面作戦で取り組んでいく必要があると考えています。

─「挑創カレッジ」の履修者はどのくらいいますか。

渡り鳥が V 字編隊で飛ぶのは合理性があるから

カレッジの修了認定を始めたのは 2020 年度からなので、修了した学生はまだ 100 人未満です。しかしカレッ
ジの科目を履修している学生はかなり増えてきました。
その必修科目に機械学習の座学の授業があり、昨年度は

─ 早川先生ご自身はどのような研究をしていますか。

学年 2500 人中 800 人以上が履修しました。その前年は研究室に配属になった当初は、「ランダムな樹枝状パ200 人でしたから、教える側の対応が追いつかない状況

ターンの形成とフラクタル（自己相似）」が研究テーマでです。オンライン授業などをうまく活用し、何とか学生した。金属の結晶が木の枝が延びるように成長していくの旺盛な履修ニーズに応えていきたいと考えています。

システムの特徴を掴むため、実験で形成された形を写真

当センターは AIMD 教育だけではなく、東北大学内のに撮り、当時は大型計算機センターに写真を持って行っ教育のための情報システム基盤や各種情報サービスの提てデジタル化していました。そうした過程で画像処理を供も担っています。ですから情報機器や情報サービスを含めた様々なデータ処理の経験を積んでいきました。

積極的に活用し、一度に 300 人が同時受講できるような

最近は、渡り鳥がたくさん飛来する宮城県の伊豆沼な体制をつくることも、私たちの仕事です。

どに出向いて、飛行する鳥の群れを対象に集団動力学の計測と解析に取り組んでいます。白鳥やガンは V 字に編「G 検定」
や「E 資格」の受験対策を無料でサポート─ センターが発足して以降、学生の学ぶ姿勢や学習成果に変化は見られますか。

挑創カレッジの受講者数が順調に伸びていることか
ら、学生の興味に応えられているのであろうとは感じています。また学生もこの分野の重要性は認識してきています。一方で一時は脚光を浴びていた AI もコモディティ化しつつあり、新しさを感じにくくなっています。英語
教育と同じで、ただ必要性だけ説いても学生の心に響かず、学習意欲に結びつかない。どのように学びの意欲を3

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

率的に材料を開発する「マテリアル・インフォマティク
ス」の分野で強い印象があります。

来年度から青葉山新キャンパスの「次世代放射光施設」
が稼働します。高分子素材についてナノスケールの世界まで観察できる軟 X 線向け放射光施設です。この施設から産出されるペタバイト級の量のデータをはじめとする“ 未踏スケールデータ ” の解析・分析手法を開発し、価値創出に挑んでいくために、昨年「未踏スケールデータアナリ
ティクスセンター」が設立されました。
両者の連携により、次世代放射光施設から得られる未踏スケールデータを活用すれば、マテリアル・インフォマ
ティクスの進展がさらに加速するでしょう。こうした先鋭的な研究者たちの活躍の場ができたことで、私たちのセンターも協働の可能性を広げられると思っています。
隊を組んで飛びますね。あれは前を飛ぶ鳥の翼によって引き起こされる流体の渦の効果を活用して楽に飛行する

─ 生成系の AI の登場などで今後社会の大きな変化が予想ためだろうと言われてきました。

される中、学生はどのようにデータサイエンスと向き

ただ、この論理でいけば、すべての個体がひと連なりの合うべきなのか、アドバイスをお願いします。

隊形を組むのが最も効率的なはずですが、実際は、大小の社会課題の解決には、高い専門性を持つと同時に、分野群れがあり、隊形も鈎型や直線などさまざまです。また、を渡り合い、多分野の人々と協調・協働しながら事を進め

途中で編隊同士が合体したり、分裂したりしています。

ていく必要があります。そのときに共通言語となるのがそこで、その動きの過程をモデル化しました。

AIMD です。文系でも理系でも同じ俎上で語り合え、デー
タを通じてわかり合える。そのための素養、教養としてマガンの飛行を観察していると、前方で異変が生じる

AIMD を身につけてほしいと思っています。

と後ろに伝播し、やがては飛行隊形がグラグラ揺れて壊れたりもします。なぜ安定しないのかは制御理論に基づいており、数式化することができる。高速道路のサグ（勾配が下りから上りに変わる）地点で自動車が渋滞するの

Profileと数理的にはほぼ同じ構造で、いわばマガンが空中で交通渋滞を起こしているわけです。これは、ものが連なって運動する際の背後にある共通のからくりなので、例えば複数のドローンをいっせいに飛ばす際の制御などにも応用できます。
私の研究の上で、数理・データサイエンス・AI は、どれも深く関係しています。数理という軸で見ると、普遍性のある理論構築が可能になることが一つの強みです。そのためにはデータの裏付けがなくてはいけない。データを取るには AI が強力なツールになる。そういう形で私の研究に AIMD は役立っています。

はやかわ

よしのり

早川 美徳

2000 年、東北大学大学院・理学研究科助教授。2009 年、同大学教育情報基盤センター教授。2019年より同大学デー
タ駆動科学・AI 教育研究センター教授。近年は鳥の群れの集団動力学や制御機構をテーマに研究している。著書に「数理思考演習」（共立出版、共著）、「コンピュテーショナル・
シンキング」（共立出版、共著）ほか。

AIMD の素養があれば、データを通じてわかり合える─ 東北大学は、膨大な材料データを AI などで解析して効4

HOKKAIDO

北海道ブロックだより
北海道大学（北海道ブロック拠点校）
数理・データサイエンス教育研究センター長

大鐘 武雄

北海道ブロックは、拠点コンソーシアム第 1 期に北海

さらに、道内他大学・高専には優れた取り組み・教材が道・東北ブロックとして設立され、第 2 期に東北ブロッ

多くあることもわかりました。令和 4 年 10 月に開催さ

クの拠点校が選定されたことを受けて、北海道ブロック

れた北海道ブロック会議では、ドローン自動操縦や AI ロに分割されました。2023 年 5 月 1 日現在、北海道ブロッ

ボットの制御プログラミング、地方自治体が参画したグクの会員校は 14 大学 4 高専となっています。ただ、道内ループワーク、北海道という地域性に関連した気象・医の全大学数 56 校と比較すると会員校数は 3 割に満たず、療・自治体データを用いた演習など、多岐に渡る興味深い

MDASH 認定校数の増加のためにはまず会員校を増加さ演習プログラムが行われていることや、クロスアポイン

せる努力が必要と思います。

ト制度を利用した民間企業からの実務家教員と共同して大変お恥ずかしい話ですが、私は令和 4 年 4 月に当セン

教材開発を行なった例が紹介されました。これらの貴重

ターの副センター長を拝命して初めて拠点コンソーシア

なリソースを北海道ブロック内で広く共有することがでムの活動を知りました。コンソーシアム企画推進ワーキ

きれば、MDASH 認定プログラムの拡大に貢献すること

ンググループではわからないことだらけでしたが、研究は間違いありません。

で大変お世話になっておりました京都大学の林和則先生

令和 5 年 3 月には、地域ブロックとして初めて北海道デをお見かけして、大変安心したことを鮮明に覚えており

ジタル人材育成推進協議会が発足し、文科省と経産省とます。令和 5 年 4 月にセンター長を拝命して、いよいよ身の人材育成協力体制を道内で実現する取り組みがスターの引き締まる思いです。

トしました。デジタル人材育成に必要な教員の調査結果

数理・データサイエンス教育研究センターでは、北海道を基に、実務家教員派遣のためのマッチングを行なって

大学 1 年生情報学 I 向け Python 演習システムや、数学科います。将来的には、育成した人材を産業界へ輩出する目向け自習システム WeBWorK を開発し、MDASH 認定

循環を確立する予定です。

プログラムリテラシーレベルの教育を支えてきました。

北海道大学は北海道ブロック拠点校として、会員校

そして、北海道ブロック代表校として、これらを道内大と の 情 報 共 有 や 数 理・デ ー タ サ イ エ ン ス・AI 教 育 の 振学・高専を中心にご利用頂く活動を進めており、令和 4 年興を図る責務を担っています。ただ、心強いことに、北度までの 4 年間での累積利用者数は約 12,500 名（道内 8

海道ブロックでは北見工業大学が特定分野校として拠大学 2 高専、道外 4 大学）に達しています。

点コンソーシアム活動を支えています。さらに、他大学・高専もブロック会議やブロックワーク
ショップを通して、各大学・高専の取り組
み紹介だけでなく、教材共有などの提案など、積極的にご協力頂いております。今年
度は北海道ブロック内の協力体制をさらに大きく強化できるのではないかと期待を膨らませています。
末尾になりますが、令和 5 年 2 月に開催したブロックワークショップ（写真）では、文科省木谷慎一様、大阪大学鈴木貴先生に遠方よりご参加・講演頂きました。この場を借りまして、
再度感謝申し上げます。
5特定分野会議（ 理 工 系 ）報告
モデルシラバス（理工系）について

はじめに

特定分野会議（理工系）の歩み

特定分野会議（理工系）は、2022 年度からの数理・データ

2022 年 6 月に、専門教育課から特定分野会議担当拠点校

サイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム（第 2 期）の活に対して「モデルカリキュラム作成イメージ」が提案されて動の一環として、理工農の特定分野校（13 校）と担当拠点校

きた。その方策は以下の通りである。

（大阪大学）によって運営されている。コンソーシアムから

1（応用基礎レベル）の学部・学科単位の申請を促す提示された、本会議の役割は
1

2

3

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度

各分野（理学、工学、農学）におけるモデルカリキュラ

2
1

学部ごとのカリキュラムを策定する

ムの構築

3

授業科目等の例示によって応用基礎レベルの授業プロ

各分野における教材開発、データベース等の教材コングラムを構築していない大学に対して、構成授業科目

テンツの収集（応用基礎レベルを想定）のイメージをつかみやすくする

構築、収集した教材コンテンツ等の地域ブロック（拠一方、理工系担当拠点校（大阪大学）
は、同年 5 月に特定分点校）への共有野校（理工系）へのアンケートを行っていた。6 月の専門教の 3 つである。

育課との打ち合わせを通して、拠点校は「応用基礎レベルで2022 年 4 月に特定分野会議が設置された後、担当拠点校の理工系の数理・データサイエンス・AI 教育を展開・普及し（大阪大学）はコンソーシアム企画推進ワーキング、同カリて、全国的な 25 万人体制の中核構築に貢献する」という本会

キュラム分科会、文部科学省専門教育課と連絡を取り、意見

議のミッションを改めて認識し、アンケート結果も踏まえを交換した。その結果 2022 年度は分野別モデルカリキュて、このミッションを特定分野校（理工系）間で共有するこラムの構築を目指すこととし、特定分野校へのアンケートとが先決であると考えるに至った。そこで、7 月前半に理依頼、個別ヒアリング、個別打ち合わせ、全体会議、グループ

工系特定分野校である 13 校と個別にヒアリングを行うこと

ワーク、取りまとめ校との個別確認等の手順を進め、2023とした。ヒアリングではカリキュラム分科会の河合主査、
林

年 1 月にモデルシラバス（理工系）を作成し、全国の大学・高副主査、専門教育課木谷課長補佐が同席し、ヒアリング終了

専に提案させていただいた。

後、今後の取りまとめ方についてそのつど意見を交換した。
13校とのヒアリングを通じて、各校が実施しているカリキュ

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/activities.html

その後、同年 2 月には特定分野校、拠点校が個別に近隣校

ラムやリソース、地域との関り、学生の育成として目指すとこに説明に伺った。ちょうど各大学・高専においてシラバス

ろが思いのほか多様であること、同時に、いくつかに層別化すを策定している時期であったため、個別面談では多くの大ることで、多くの大学が意欲的であると同時に無理のない形学に喜んでいただくことができた。1 月から 3 月、また 4 月

で応用基礎レベルに参画するカリキュラムが構築できそうで以降もコンソーシアム総会の他、いくつかの地域ブロック

ある、という感触を得ることができた。そこで、特定分野会議

主催のワークショップやセミナーで概要を説明する機会を（理工系）
として、個々の大学の実情に合わせたカリキュラムをいただき、質疑を承っている。

いくつか用意し、それらを構成する授業科目のシラバスを「モ

このニュースレター記事では、モデルシラバス（理工系）

デルシラバス」
として提示することを目指すことにした。

の策定経緯、概要、当面の特定分野会議（理工系）の活動計画

漸く 7 月後半から本格的に活動を開始し、まず、2 回目のについて報告することとしたい。本稿がコンソーシアム参アンケートを取って、13 校の実情と対応可能事項につい加校の活動に資するとともに、多くの方々のご意見を伺うて調査した。次いでこの資料に基づいて、8 月前半に北川ことで今後の特定分野会議（理工系）運営の参考とさせていコンソーシアム議長、河合企画推進 WG 主査と打ち合わせ、

ただく機会となれば幸いである。

以下の点を確認、合意した。
6

特定分野会議（理工系）報 告

12

モデルシラバス（理工系）について認定制度（応用基礎レベル）申請の推進対象となる全国3の大学・高専を、その成立経緯、理念、社会的役割、

業大学）

教育・研究リソース、学生の進路等を考慮して 3 つの高度情報スキルをもつ学生を擁する大学・高専においグループに分けるて、大学院進学、産学連携と絡めたデータサイエンス

それぞれのグループに適合したカリキュラムを提案す

専門人材を育成するため、実践的科目モデルカリキュ

るため、特定分野会議（理工系）に 3 つのワーキンググ

ラム（コア科目 1、演習・実習科目 1 程度）を作成する

ループを設置する
3

グループ 3（電気通信大学、九州工業大学、長岡技術大学、北見工各グループからは、これらのミッションを踏まえ、さらに静岡大学（代表小西教授）、茨城大学（代表岡山教授）、

志の高い答申を数多く受け取ることができた。以下はその電気通信大学（代表西野教授）の 3 校に各グループの取一例である。

りまとめを依頼する

1

グループ 1 からは、専門領域においてデータサイエン
スがどのように活用されているかを具体的に扱う広範

8 月後半には各グループ取りまとめ校への事前依頼の手なシラバスが寄せられた。

順を踏み、8 月 22 日に第 1 回の全体会議を開催して、上述のワーキンググループを立ち上げ、スケジュールを確認した。

2

グループ2からはフィールドワークやグループ学習など、

次いで 9 月から 10 月にかけて取りまとめ校と定期的なミー

学生自らの実践を涵養する科目や、防災など地域の特色

ティングを行いつつ、ワーキングを進め、11 月 11 日の第 2を生かした題材を取り上げたシラバスが寄せられた。

回全体会議で 3 つのワーキンググループからの答申を得た。

3

グループ 3 からは、予想通りの高いレベルの教科内容
とともに、学生のチャレンジ精神を生かした演習の実

この時のワーキンググループの答申では、個別事例と多様

践シラバスが寄せられた。

性が未だ混在しているところも多々見られた。そこで拠点
校はワーキングの成果を生かしつつ、全体的に組み直すこと

これらの答申を受けて、拠点校は下のような方針でこれにした。その結果、1単位ごとの必修・選択・演習という組み

らを3つのカテゴリーに組み換え、加筆修正した。その結果、合わせと工学系、理学・農学系、情報系の3つのカテゴリーに奇しくも 2022 年 6 月に専門教育課から提案されたものと分けることを大筋とした原案を作成した。3 つのカテゴリー

類似の体裁のシラバスとなり、モデルシラバス作成に尽力

は各ワーキングの答申を統合し、横断的に組み直したものでしてこられた木谷課長補佐、河合主査ともども非常に驚いある。12 月に取りまとめ校 3 校との個別面談で了承を得てたような次第であった。

2023年1月10日の第3回全体会議で了解を取ることができた。

モデルシラバス
（理工系）
の策定

1

分野（学部）別に再編する

2

組み立ての自由度が広がるように1単位ごとに分割する

3

必修（コア）、選択、演習の別を明記する

2022年9月から10月のワーキングおいて、特定分野校（理モデルシラバス（理工系）の概要

工系）はその特色あるプログラムを惜しみなく提供するとともに、精力的に意見交換を重ねた。この議論が現行のモ

本会議でとりまとめたモデルシラバス（理工系）は 3 つのデルシラバスの骨子となっている。拠点校が最初に 3 つのカテゴリーに分かれているが、いずれも以下のような体裁グループにお願いしたミッションは以下の通りである。

となっている。

1

グループ 1（静岡大学、秋田大学、宇都宮大学、鹿児島大学）

1

必修
（コア）
・選択・演習それぞれ 4半期
（8回）
で1セット

5 割程度が大学院進学を志向する工学系学部・学科を

2

各シラバスは対象（学部、学年）、予備知識、担当教員有する大学・高専において、データサイエンスと専門

プロフィール、達成目標、各回（8 回分）の授業計画と知識の掛け算ができる人材を育成するため、最新のモデルカリキュラム・スキルセット・応用基礎コアとデータサイエンス手法を視野に入れた専門科目シラバの対応を記載ス（コア科目 1、演習・実習科目 1 程度）を作成する
2

応用基礎レベルモデルカリキュラムには「4 単位程度」と

グループ2（茨城大学、山形大学、富山大学、香川大学、島根大学）

いうことが記載されているので、申請にあたってはモデル

地域貢献型人材育成の中核を担う大学・高専において、シラバス（理工系）を参照の上、各大学（学部）の特色を生か

理工農情教を含む幅広い分野のデータサイエンス教育

した科目を付け加えると良いと思われる。

を実施するため、多様な専門科目群を設計したモデル

最初にモデルシラバスで授業計画に対応させている 3 つカリキュラム（コア科目 2 ～ 3 程度）を作成するの資料についてその位置づけを示しておきたい。
7

特定分野会議（理工系）報 告

1

モデルシラバス（理工系）について

モデルカリキュラム（応用基礎）：2021 年 3 月にコン請に向けた有効な方策の 1 つである。

ソーシアムが策定した。基本的考え方、学修内容、教

2

3

3

育方法について記載した上で、AI 基礎を中核にして選択の二つのセットと、ベーシックとアドバンストのデータサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎

演習 2 科目を提案している。情報科学は進展が極めてのそれぞれに軸足をおいた科目を提案している。モデ

速い分野であり、基礎はできるだけ早く身に付けておルシラバス（理工系）ではこのうちの「コア学修項目」にくことが望まれる。第 1 セットは情報系学部で行われ重きを置いて、必修（コア）科目の授業計画を策定した。

る標準的なデータサイエンス、第 2 セットはプログラ

スキルセット：カリキュラム分科会が、海外の例も詳

ミング力を生かした実践・体験型のシラバスである。

細に調査してデータサイエンスの学修項目を大分類、中いずれも情報系学部の大半の教員にとってなじみ深い

分類、小分類に分類し、レベルを記したものである。モ

内容であり、学部のプログラムとして是非実現して欲デルシラバス（理工系）では、毎回の授業計画に該当する

しい。演習 2 科目については、Kaggle コンペ挑戦と、

スキルセット中分類を記載して、データサイエンスにお過去問を使った練習の 2 本立てである。

ける当該授業の位置づけ理解の参考に資している。

最後に補足資料について簡単に述べる。

応用基礎コア：モデルカリキュラムと認定プログラム

1

補足資料 1（大学間共同 PBL）：ウェブを使って大学間でとの関係を簡潔に図示した資料である。認定教育プロ

協力することで教員の負担を軽減すると同時に、学生

グラムの要素と、モデルカリキュラムとの対応を記載の興味を喚起する試み。地域の中核大学や企業の協力している。モデルシラバスでは、授業計画が認定教育を仰ぐことが可能である。

プログラムを逸脱したものでないことを明示するため

2

補足資料 2（参考シラバス）：特定分野校（理工系）で行われている授業。公開されているのでカリキュラム構築に、本資料を参照している。

次に各カテゴリーについて解説と補足説明をしてみたい。
1

第 3 カテゴリー：情報系学部を対象に、必修（コア）・の参考にして欲しい。

第 1 カテゴリー：工学系学部を対象に、必修（コア）・

3

補足資料３（データセット）補足資料４（e ラーニングコンテ

選択・演習 1 科目ずつの 1 セットを提示している。必ンツ）：データベース分科会、教材分科会で調査、管理修（コア）は AI 基礎とデータエンジニアリング基礎を簡しているものでいずれも公開されている。授業での反潔に座学で扱う科目、選択は工学系学生の興味と特色

転学習教材や演習の題材として活用でき、担当教員のを生かした新しい話題を扱い、演習では各自のプログ

授業設計でも参照できる。

ラミング力の範囲で現実の問題を解決していく授業を想定している。数理・情報の専門家でなくとも、AI、デー

今後の取り組みについて

タサイエンスにふれたことがある教員であれば十分に2担当可能である。必修（コア）科目については、リテラ特定分野会議間の連絡調整は、コンソーシアムにおいて本

シーレベルを扱うリベラルアーツ担当教員の助力を得会議設立当初より謳われている。理工系の第 1 回全体会議

ることもできよう。

では人社系会議担当拠点校（滋賀大学）にもオブザーバーで

第 2 カテゴリー：理学系・農学系学部を対象にしてい参画していただいた。また医歯薬の特定分野校（東京医科歯る。農学系・生命科学系を念頭に置いた必修（コア）・科大学）にも何回か全体会議にご出席いただいてきたが、今選択科目と、理数系を念頭に置いた必修（コア）・選択

後は本会議の正式メンバーとして、ともに医歯薬系のモデル

科目と、共通の演習科目の2セットを提示した。農学系・シラバス作成に尽力することとなっている。

生命科学系ではデータとその扱いに親しむことを重視

医歯薬系モデルシラバス以外の 2023 年度の活動として、し、グループワークやフィールドワーク実践も謳ってデータベース分科会の進めるＰＢＬアーカイブ作成への協いる。理数系では、必修（コア）科目において必要に応力を考えている。また大学間共同ＰＢＬについては本学もじて数式を加えた理解や、プログラミング概要の習得、含めた近畿、中国、四国地域の一部で実施してきたが、新たな選択科目において学科の協力によるオムニバス授業にネットワーク構築に意欲的な特定分野校もあり、本年 9 月開よる視野の広がり、演習においてサイエンスとしての催に向けて多くの大学のオブザーバー参加を歓迎している。

側面を重視した実技を提案している。オムニバス授業のように、各学科に所属する教員の協力のもとに、学

大阪大学部全体としてのプログラムを構築することも、認定申数理・データ科学教育研究センター（MMDS）
副センター長

8

鈴木

貴（文責）

2023 年度

企画推進 WG + 各分科会委員

企画推進ワーキンググループ

Planning and Management Committee

河合 玲一郎東京大学 数理・情報教育研究センター（主査）林 和則

京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター（副主査）

大鐘 武雄

北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター

来嶋 秀治

滋賀大学 データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター

中澤 嵩

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター

内田 誠一

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

カリキュラム分科会

Curriculum Subcommittee

河合 玲一郎東京大学 数理・情報教育研究センター（主査）林 和則

京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター（副主査）

教材分科会

Educational Materials Subcommittee

来嶋 秀治

滋賀大学 データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター（主査）内田 誠一

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター（副主査）磯邉 秀司

東北大学 データ駆動科学・AI 教育研究センター

駒水 孝裕

名古屋大学 数理・データ科学教育研究センター

若木 宏文

広島大学 AI・データイノベーションセンター

教育用データベース分科会

Educational Database Subcommittee

中澤 嵩

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター（主査）大鐘 武雄

北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター（副主査）川島 宏一

筑波大学 システム情報系

関嶋 政和

東京工業大学情報理工学院

調査研究分科会

Needs Assessment Subcommittee

河合 玲一郎東京大学 数理・情報教育研究センター（主査）原 尚幸

京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター（副主査）小澤 誠一

神戸大学 数理・データサイエンスセンター

9

コンソーシアム連携校の紹介

コンソーシアムでは、地域や国公私立大学等を跨いだネットワークを構築し、数理・データサイエンス・AI 教育の全
国普及に向けた活動を推進しています。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は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」事業に選定された拠点校および特定分野校を含め、コンソー
シアム会員校全体として、250 を超える大学等に参画いただいています。以下では、新たに連携校として参加された
19 大学等を紹介します。2022 年度から開始された第 2 期のコンソーシアムでは、拠点校、特定分野校、連携校が一体となって実施する 9 ブロックでの活動が重要になっており、多くの大学等のご参画を期待しています。
連携校は随時募集していますので、連携校となることを希望する国・公・私立大学・短期大学、公私立高等専門学
校は、各ブロック代表校までお問合せください。

● 東北 ● 関東■ 宮城学院女子大学 ■https://www.mgu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

宮城学院女子大学は、1886 年に創立された私塾「宮城女学校」を

本学の教育の柱の１つに、「MGUスタンダード」
があります。MGUス

源流とし、1949 年に開学しました。仙台の地で、福音主義キリスト

タンダードは、建学の精神を基盤とし、キリスト教精神を理解する科目、教の精神に基づいた教育を通じ、幅広い教養をそなえた女性を養成

女性としての生き方を考える科目、すべての学問探究の基礎となる科することを目的として活動を行っています。

目、グローバル社会に対応するための科目などで構成されています。

現在は、現代ビジネス学部、教育学部、生活科学部、学芸学部の 4 学

この科目群の新たな要素として、世界的な潮流である AI・データサ部 9 学科および大学院人文科学研究科と健康栄養学研究科の 2 研究

イエンス教育を組み込むべく、全学を挙げて推進しています。具体的科を擁する大学です。

には、「リベラルアーツ基礎」という全学共通科目をデータサイエンス

2022年に「愛のある知性を。
」
を新しいブランドメッセージに据え、プログラムの中心科目として開講し、そこに学科独自の情報教育を組

急激に変化する世の中にあっても、自ら問を立て、自らの答えを出す

み込むことで、MDASHリテラシーレベルの認定を目指しています。

ことのできる女性となるための教育体制を再構築しています。

本学らしいリベラルアーツとデータサイエンスが融合した教育を通じて、豊かな教養と幅広い視野を持つ人材の育成が可能となると考えています。

■ 学習院女子大学 ■https://www.gwc.gakushuin.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

学習院女子大学は国際文化交流学部を置き、日本文化学科、国際コ

本学では 2023 年度から「データサイエンス教育プログラム」を設置

ミュニケーション学科、英語コミュニケーション学科の３つの学科をし、所定の要件を満たした学生には、情報学の基礎とともにデータサ設けています。それぞれの学科で専門性を高めていきますが、３学科

イエンス・AI の教養を修得したことを証明する修了証を発行する制度を貫く共通の目的は、豊かな教養と地球的視野をもち、文化の交流とを開始しました。本プログラムの設置にあたり、データサイエンス・

相互理解を通じて国際社会に貢献する人材の育成です。そのために、

AI の基礎を学ぶ科目と実践を行う科目を新設してデータサイエンス

多くの科目や、国際交流を進めるうえで必要な語学教育の重層的なプ

分野の教育を強化するとともに、既設の情報科目との関係を整理しま

ログラムが、学科を跨いですべての学生に広く開かれています。

した。本プログラムをもとに、文部科学省「数理・データサイエンス・グローバルな視点を重視し多様性に開かれた学びの空間で、予測がAI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」の申請を予定してい難しい時代を生き抜いていく力、他者と協力しあいながら新たな社会ます。今後は、データサイエンス・AI を活用して本学の特色を生かすを構成していく力を育んでいきます。

ために、学際領域への展開、産学連携の強化、交流プログラムや語学といった国際的な視野の涵養を目指していきたいと考えています。

10

● 関東

■ 順天堂大学 ■https://www.juntendo.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は 2022 年度より、数理・データ科学教育研究センターを中心と順天堂大学は、1838 年（天保 9 年）に佐藤泰然が江戸・薬研堀に開設した蘭医学塾（和田塾）を起源としています。

して、文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」のリテ「不断前進」の理念のもとに学是「仁」を大切にしながら、出身校、ラシーレベルの教育に取り組み、2023 年度に文部科学省の認定を申国籍、性別のない “ 三無主義 ” を学風として掲げ、8 学部（医学部、請しています。

スポーツ健康科学部、医療看護学部、保健看護学部、国際教養学

専門教育とデータサイエンスやAI分野の可能性との接続のために本学部、保健医療学部、医療科学部、健康データサイエンス学部）、4のプログラムでは、医療や健康に関する話題やデータを扱い、学生の興味や

大学院研究科を東京都、千葉県、静岡県にまたがる 4 キャンパス

関心の高いプログラムを意識しています。リテラシーレベルのプログラムに展開しております。

については、従来ある情報処理や統計学等の科目をもとにデータサイエン

大学は、医学部 6 附属病院を有し、「健康総合大学・大学院大学」とスやAIの要素を取り込み、新たな科目として実施しています。また各学部

して教育・研究・医療そしてリベラル・アーツを通じて国際レベルでとセンターが共同で発展的なプログラムの開発を進めており、将来的に専の人材育成と社会貢献を進めています。

門科目の中にデータサイエンスやAIが取り込まれる方向で進んでいます。

■ 白百合女子大学 ■https://www.shirayuri.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は 2022 年度より「白百合白百合女子大学は1965（昭和40）年東京都調布市緑ヶ丘に文学部 3

数理・データサイエンス・AI 教育プ

学科の女子大学として開学いたしました。17 世紀末にフランスの寒村

ログラム」を開始しました。「はじめてのデータサイエンス」を全学科で誕生したシャルトル聖パウロ修道女会を設立母体とし、キリスト教、特対象の遠隔授業（オンデマンド）として新設し、翌年には開講数を増設にカトリシズムの世界観による人格形成を基本理念に、他者の苦しみやし、2024 年度の入学生からは必修科目として開講する計画を進めて痛みに寄り添い、修得した知識を愛に変えて社会に貢献する、知性と感性います。これに伴い学生が目標をもって継続して学べるように、情報の調和のとれた自立的女性の育成を使命としています。その後、1990

スキルアップのための履修パスを作成し、2022 年度より情報系の国

年に大学院文学研究科を設置、2016 年には、言葉や文化から人間の本

家試験やベンダー系 IT 資格取得などにも対応する科目を複数開講し質を探る文学部と、人への理解と支援を目指す人間総合学部の2 学部 6ました。さらに、プログラミングやコンピュータ概論、情報ネットワー

学科に改組を行いました。
「こころ」の通い合う少人数教育により、学生

クとセキュリティなどの情報通信技術の基礎科目を開講し、全学生がの個性を大切にしながら、他者のために社会のために何ができるのかを、専攻を問わず自分の興味にあわせて学べる環境を提供することで、将学生・卒業生とともに探求しつづける大学でありたいと願っています。

来を担う AI・IT 人材の育成を目指したいと思っています。

■ 東京女子大学 ■https://www.twcu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

東京女子大学はキリスト教精神に基づくリベラル・アーツ教育を標榜する女2021年 6月に文理融合データサイエンス教育の普及に資することを目子大学である。5学科12専攻を擁する現代教養学部では、キリスト教の精神的として、お茶の水女子大学との覚書を締結した。データサイエンス分野に基づく人格教育を教育の根本方針とし、
リベラル・アーツ教育による「広い識の教育研究機会の創出・強化、教員の交流機会を設けること、両大学のデー

見と創造性を有し、専門性をもつ教養人」を育成している。国際的な視野、女タサイエンス教育に資する教育課程に係る協議や教材の相互提供などを行性としてのリーダーシップの育成、社会のステークホルダーとのつながり、学生

うこととしている。2022年度には、お茶の水女子大学のカリキュラム、教材の自己確立とキャリア構築など、これからの女性に求められる資質育成するこ提供を受けた「文理融合データサイエンスI」「同IIA」を開講するとともに、とを定めた「東京女子大学グランドビジョン育成する人物像」
において、
「高度

上記2科目を含む「データサイエンス副専攻」を開設した。文部科学省「数理・情報化社会に対応できる女性」を掲げることから、
2022年度より新たにAI・デー

データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度( リテラシーレベル)」に相当

タサイエンス教育研究センターを設置するとともに、教育課程に「データサイする第１区分、データサイエンスを学ぶにあたって必要となる数学や統計のエンス副専攻」を設置した。データサイエンス副専攻では専門分野の学びに基礎を学ぶ第２区分に加え、各専攻での学びにデータサイエンスを応用す役立てられる統計的、情報処理的手法を身につけることを目的としている。

る第３区分を用意している点が本学教育プログラムの特徴となっている。

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● 関東 ● 北信越■ 明治大学 ■https://www.meiji.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

明治大学は『権利自由』『独立自治』を建学の基本理念として、「質明治大学は、数理・データサイエンス・AI（Artificial intelligence、人工

実剛健」「新しい知の創造」「時代の要請」に応える人材の育成に努知能）を実践的に活用できる人材を育成することを目的として、明治大学めてきました。近年は建学の精神をもとに『「個」を強くする大学』ののすべての学部（文理10 学部）の学生を対象とした2つの教育プログラ

スローガンを掲げ、各界の中枢で活躍する多くの卒業生も、社会的にム「数理データサイエンス 人工知能リテラシーレベルプログラム」
・「数

高く評価されています。

理データサイエンス 人工知能応用基礎レベルプログラム」を2022 年 4月から開始しました。明治大学は、2007 年に数理科学の世界的水準の現在、駿河台キャンパス・和泉キャンパス・生田キャンパス・中野キャンパスの４つのキャンパスにて、法学部・商学部・政治経済学部・文学研究拠点として、研究・知財戦略機構に先端数理科学インスティテュー

部・理工学部・農学部・経営学部・情報コミュニケーション学部・国際日ト(MIMS)を設立し、2013 年には中野キャンパスに総合数理学部を開

本学部・総合数理学部の 10 学部および大学院 12 研究科と、高度専門職設するなど、
数理科学の発展と普及を図ってきました。

業人の養成を図る専門職大学院（ガバナンス研究科、グローバル・ビジ

本プログラムは、そうした中で培ってきた研究・教育の知見を明治大学のすネス研究科、会計専門職研究科、法務研究科（法科大学院））があります。

べての学生が履修可能な教育プログラムとして体系化したものとなります。

■ 立正大学 ■https://www.ris.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

立正大学は、1872 年の「小教院」設立を起点として 2022 年に開校

本学が 2021 年に設置したデータサイエンス学部では、データサイ

150 周年を迎えた歴史ある大学です。2021 年にはデータサイエンス

エンスのさまざまな分野の科目を提供し、実務と強く結びついた教育学部を設置し、
現在 9 学部 7 研究科で構成されています。

を行っています。また、同学部を本学の数理・AI・データサイエンス教

本学では、「『モラリスト×エキスパート』を育む。
」を学園メッセージ

育の拠点とし、2023 年度より、全学共通で数理・データサイエンス・として掲げており、このメッセージは、仏教精神に根ざしたモラルと高AI 教育プログラム（リテラシーレベル）の授業を開講しています。こ等教育によって培われた専門性を兼ね備え、モラルを踏まえて知識と技の授業は、データサイエンスやAIなどの知識を広く学べる内容となっ術を駆使することのできる人材の育成を意味しています。デジタル化ており、2023 年度以降に入学した全ての学生がデータサイエンスやが進む社会において、このモラルと知識・技術を掛け合わせた人材育成

AI に関する教育を受けることができます。また、本学が会員の埼玉は重要であると考えます。各学部学科の教養・専門教育に加え、全学的

東上地域大学教育プラットフォーム（通称｜ TJUP）に参加する大学

なデータサイエンス教育において、立正精神を理念とする建学の精神のの学生にもデータサイエンス系科目を開放しています。今後も本学もと、モラルと知識・技術を身につけた人材育成を進めてまいります。

のデータサイエンス教育をさらに発展させることを目指しています。

■ 北陸先端科学技術大学院大学 ■https://www.jaist.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

1990 年に開学した独立大学院大学です。2016 年には知識科学・情報

１研究科統合時に、新たに全学必修講義を開講しました。学生が目科学・マテリアルサイエンスの３研究科を統合し、先端科学技術研究科の指す知識科学・情報科学・マテリアルサイエンスの学位に関わらず、石１研究科体制としました。学部を持たないため、総学生数は1200 名程度

川キャンパス・東京サテライトの博士前期課程と博士後期課程の１年の小規模な大学です。自然豊かなメインキャンパスは石川県能美市にあ生全員が受講する講義であり、日本語と英語で、春と秋の入学時に実り、約半数が留学生で社会人経験者も多い、ダイバーシティに溢れた居施しています。開講当初は、本学の特色でもある知識科学的方法論の住環境です。キャンパスは都市部から離れた場所に立地し、学生の多く

全学展開を軸に、全学生の人間力、創出力の向上を図りましたが、時代が学内の寮に住んでいますが、日本海側では最大規模のスパコン群や強の流れを見ながら講義内容を改訂することとし、数理・人工知能・デー

力なネットワーク環境など、高度なデジタルインフラを有している先進的

タサイエンスを扱える人材の育成を目指し、講義内容を改訂したとこな学修環境の中で、学生は研究に没頭できます。また、都心で働く社会ろです。現在、高校・大学・大学院の各校で情報系の科目の拡充が進ん人向けに、JR 品川駅至近の東京サテライトにて東京社会人コースを開でいますが、本学としても大学院大学のパイロットスクールとして、設しており、社会人の期待に応える学修プログラムを提供しています。

特色ある教育プログラムの開発をして行きたいと考えています。

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● 北信越■ 新潟医療福祉大学 ■https://www.nuhw.ac.jp
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

全国でも数少ない、看護・医療・リハビリ・栄養・スポーツ・福祉・医療

数理・DS・AI 教育に関しては、今後、医療・福祉・スポーツの分野でもIT を学ぶ６学部１４学科の医療系総合大学です。２０２３年４月に重要性を増すことが予想されるため、それらの分野の中心となる本学は「はり師」「きゅう師」を養成する鍼灸健康学科を新設しました。まが、数理・DS・AI 教育の役割を果たして行くことが求められると考えた、２０２４年４月に新たな学科として、国内でも非常に珍しい、基礎ております。そのために、地域に対しても、大学間においても、情報交

心理学・臨床心理学・運動（スポーツ）の３つの心理学領域を学べる学

換のパイプを持つことは必要不可欠なものであり、今後ネットワーク

科「心理健康学科」の開設を予定しています。本学では、医療系総合大を形成のための活動を行っていく予定です。本学は、これから、数理・学というメリットを最大限に活かし、学科の枠を超えて学ぶ「連携教DS・AI 教育の実施を開始します。まずは、データサイエンスのリテラ育」を４年間通じて実施し、医療の現場で必要とされている「チーム医シーレベルの内容の教育を行います。データリテラシーにおいては、療」を実践的に学ぶことができます。さらに、スポーツ系学科を有す

Python などのプログラムにも触れます。数理・DS・AI 教育は始めた

る本学ならではの環境を活かし、「スポーツ」
×「医療」「リハビリ」「栄ばかりですが、今後、充実を図っていきたいと思います。よろしくお養」など、
スポーツと融合した学びを展開しています。

願いいたします。

■ 新潟薬科大学 ■https://www.nupals.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

新潟薬科大学は、40 年にわたり「くすりと健康」の専門家を育成し2021 年入学生から開始した本学の「数理・データサイエンス・AI 教てきた薬学部、食品・バイオ・環境分野に関する最先端の教育・研究を

育プログラム」は、医療科学や生命科学分野の専門人材が AI を効果的展開する応用生命科学部、個別化医療に貢献できる臨床検査技師を育に活用するための知識とスキルを習得することを目指しています。一

てる医療技術学部、薬系大学の独自性を活かした高度な看護人材を育方、医療人としての創造性や柔軟性、共感力、協働・協力意識を育成する

成する看護学部の 4 学部を擁しております。これらの学部を通じて、ため、グループワークに重点を置いた授業も実施しています。具体的「生命と健康」の科学的な探求をあらゆる角度から目指し、全国でも有には、1年次共通科目として「情報リテラシー基礎」と「情報リテラシー
応用」の 2 科目 4 単位を必修とし、ネットワークの仕組み、情報セキュリ

数の医療・健康系総合大学としてその地位を確立しています。

ティ、基本アプリの利用法、AIに関する調査・発表、基本的な記述統計

本学は、独自の特長を活かし、多様な専門家の育成により、人類の健康増進と生活の質（QOL= クオリティー・オブ・ライフ）の向上に寄与

や推定統計を学びます。私たちは、学生がプログラムでリテラシーレ

することを使命としております。私たちは、教育と研究を通じて、社ベルを習得した後に、日常生活において自ら情報リテラシーを継続的会に貢献し続けることを目指しています。

にアップデートできるようになることを最も重要な目的としています。

■ 金沢星稜大学・金沢星稜大学女子短期大学部 ■https://www.seiryo-u.ac.jp/u/https://www.seiryo-u.ac.jp/c/

大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

本学は「誠実にして社会に役立つ人間の育成」を建学の精神とし、本学では 2022 年度より大学全学部および短期大学部の共通科目と1967（昭和 42）
年に金沢経済大学（現金沢星稜大学）、1979（昭和 54）

して「数理・データサイエンス・AI リテラシー」を開講しました。2023

年に星稜女子短期大学（現金沢星稜大学女子短期大学部）として開学し年度には文部科学省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

ました。金沢星稜大学は、経済学部、人間科学部、人文学部の 3 学部 5 学（リテラシーレベル）」に申請予定です。

科で、「自分を超える力をつける」
を合い言葉に、社会に役立つための知

開講科目は全学部の1年次を対象としており、本学のすべての学生が、識・技能・スキルや判断力・決断力・実行力を身につけ、多様化する社会

学術的のみならず社会的にも活用できるデータサイエンスの知識を身にに貢献できる人間となることを目指した教育を行っています。金沢星

つけ、問題解決のための手法や考え方を身につけることを目指していま

稜大学女子短期大学部は、地域社会で輝く女性人材の育成の教育理念

す。本教育プログラムを全学生が修了できるようにするために、開講科のもと、「2 年で 4 年を超える」
をスローガンに地域を支える社会人とし目はオンデマンド形式で実施しています。教育実践の具体的方法としてて、また女性として大きく成長するために求められる知識・教養マナー

も、対談形式の教材動画の配信や学生のコメントに対するフィードバッ

と専門的なビジネス知識やスキルを身につける教育を行っています。

クなど、受講生の学習意欲を喚起する工夫や取り組みを行っています。

13

● 東海

■ 岐阜大学 ■https://www.gifu-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

清流の国と称され豊かな自然に恵まれた岐阜の地では、東西文化が岐阜大学ではデータサイエンスの基礎的な知識とスキルの修得を目

接触する地理的条件や歴史を背景に多様な文化が育まれるなか、新た指す授業を行っています。同一法人の名古屋大学と連携して、同一教な技術・技能が創造され、脈々と伝承されてきました。国立大学法人材による同質な数理・データサイエンス・AI 教育を実施し、データサイ

東海国立大学機構・岐阜大学は、このような岐阜の地の特性を継承す

エンスや AI への関心を高め、理解し、適切に活用するための基礎的な能るとともに、洗練された「人が育つ場」の中で、社会を牽引し、未来を創力を養います。講義では統計などのデータ処理について基本的概念を学び、演習では実際に Excel や R 言語、Python を使用してデータ分析

造しうる
「学び、
究め、
貢献する」
人材の輩出を使命としています。

やプログラミングを行います。オンデマンドで学び、オンラインで教

また、全ての学部・研究科が１つのキャンパスにある特徴と、同一法人を構成する名古屋大学との連携を教育・研究の両面に活かし、特に、員とやり取りが可能なため、意欲や習熟度に応じて効率的にデータサ

高度な専門職業人の養成に主眼を置いた教育，教育の基盤としての質

イエンスのリテラシーを身に付けることができます。また、令和 5 年 4の高い研究、地域に根ざした国際化を展開します。さらに、これらの成月1日から教育推進・学生支援機構に教学 DX 推進センターを新設して果を地域還元することにより、「地域活性化の中核拠点」
を目指します。

更なる数理・データサイエンス・AI 教育の推進に取り組む予定です。

■

愛知みずほ大学・
愛知みずほ短期大学

https://www.mizuho-c.ac.jp/■

https://www.aichi-mizuho.jp/

大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

愛知みずほ大学は、1993年に建学の精神「科学的思考に基づき、健を

本学では、2021年度より愛知みずほ大学において、
データサイエンス

探究できる人材の育成」を基盤に設立しました。教育目標を「AI時代の教育を開始しています。2022 年度より愛知みずほ大学・愛知みずほ短健を科学的に探究する」とし、AI時代において、人間性の涵養を重視し、期大学の連携科目として、数理・DS・AI教育プログラムのリテラシーレベ

健康を科学的に探究する力を磨き、社会の求める人材を育成しています。

ルに準拠したカリキュラムでデータサイエンスの講義を実施しており、

愛知みずほ短期大学は、1950 年に「保健衛生の学びを基に、科学的2023 年度のリテラシーレベル認定を目指しています。講義では、学生が思考のできる女性の育成」
を基盤に、教養ある社会人として、また自覚主体となって身の回りの課題解決を目指しながら学修することをテーマ

ある職業人として、専門知識・技術を実践の場で活かすことができるとしており、さらに愛知中小企業家同友会との連携により今後は実社会のデータの導入も目指しています。コンソーシアム会員校に参画させて女性を育成しています。

いただくことで、教育する側も常にスキルアップを図り、本学における教いずれも人間の健康について、
「身体」
「心」
「社会」
の三つの側面から捉え、人間とその生活環境、社会・文化環境との関係などの関係諸科

育体制の強化・充実、ならびに名古屋市瑞穂区を中心とした地域におけ学を学際的・総合的に考究し、社会に貢献することを目指しています。

る数理・DS・AI教育の普及・促進へ寄与するよう努めます。

■ 名古屋経済大学 ■https://www.nagoya-ku.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

名古屋経済大学は、1907 年に女子の商業教育を目的として設立さ本学では令和 5 年度より全学において「数理・データサイエンス・AI

れた名古屋女子商業学校をその礎とし、創立者・市邨芳樹の教えであ教育プログラム（リテラシーレベル）」を実施します。この教育プログラ

る「一に人物、二に伎倆」
を建学の精神として定め、人物教育を主眼とムは全学部1年生が履修する「情報リテラシー」と選択科目の「統計学入門」の２科目で構成されます。これら2 科目を履修し単位を取得するこ

して実践的人物を育成することを第一の教育目標としています。

とで、プログラムを修了したとみなされ、認定を受けることができます。

また、グローバル化の時代にあって、地域社会に根ざしグローバル

情報リテラシーでは、情報活用能力の土台となる知識と技術を習に活躍できる「グローカル人材」を養成することを第二の教育目標と得し、情報化社会におけるルールやセキュリティを理解します。

し、アジアからの留学生を積極的に受け入れ、日本人学生と留学生と統計学入門では、データの扱い方や読み解き方の基礎を学び、幅広が互いに切磋琢磨して成長する環境を作ってきました。

い分野で必要不可欠な統計学を実習により身につけます。

本学は、豊かな自然と文化を持つ愛知県犬山市に根ざし、グローバ

このプログラムをとおして、社会において、データ・AI の利活用に関ルな視野で物事を考えられる環境を整備して、好奇心旺盛な若者が集する知識や、データを読み解き統計的に推測する能力を養成します。

う大学として発展してまいります。

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● 関西 ● 四国 ● 九州・沖縄■ 摂南大学 ■https://www.setsunan.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

摂南大学は、1922 年開学の関西工学専修学校を前身とし、1975

摂南大学への求人のみならず、本学教育研究活動の連携先企業から

年に工学部 1 学部で開学しました。学園（現・常翔学園）の建学の精神

も「データ（できれば AI 技術）がわかる人材」への希求・渇望が増してに則る人材を育成すべく、1982 年に文系 2 学部と翌年に薬学部を相います。文理を問わず、本学の新たな人材 - 実践的 DX 人材 – のタイ

次ぎ開設、2023 年現在、9 学部 17 学科を要する総合大学へと発展しムリーな輩出戦略の一環として、速やかに MDASH を取得すべく 2 つました。「人間力と実践的能力をもち、多様な人々と協働して社会にの全学プロジェクトを遂行しています。一つは 2024 年度にリテラ貢献できる人材を育成する」ことを本学教育理念とし、学修者自らがシーレベル準拠の共通科目を開講し、2025 年度のリテラシーレベ

DP の達成を認識し客観評価できる「学修者本位の教育」の構築に注力

ルの取得を目指すこと。もう一つは特定の文系学部において同じくしています。本学は 2023 年度より全学教育機構を新たに立ち上げま2025年度までに応用基礎レベルを取得することです。学内での調整・した。全学教育推進戦略の策定をはじめ、FD・SD 活動や学修支援、統一作業は困難を極めますが、本コンソーシアムでの情報交換等を通

共通教養教育、文理横断の教育、グローバル教育などを組織的に推進じて、速やかな MDASH 取得を達成したい所存です。

し、全学および学部学科教育の深化を目指しています。

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徳島文理大学・
徳島文理大学短期大学部■

https://www.bunri-u.ac.jp/

大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

1895( 明治 28) 年、村崎学園創立者、村崎サイは「女性の自立」を唱

本学では創立130周年に向け「全学的に文理融合を掲げる数理・デー

え、［自立協同］
を建学の精神として本学園を創立しました。徳島文理

タサイエンス・ＡＩ教育を実践する。
」というビジョンが示され、大学・大学は、その精神のもと「人間の自立と学芸の独立」
を掲げ、今日まで短期大学の全学部・全学科の１年生を対象に全学共通教育科目の「文多くの優秀な人材を社会に送り出してきました。現在本学（大学・短理学」に「数理・データサイエンス・ＡＩ入門」を新設し、情報処理系科期大学）は、徳島・香川両キャンパス併せて９学部・27 学科からなり、目とあわせて「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラ

文系、理系、医療系の３分野にわたる幅広い学びの場を提供していま

シーレベル）」の認定を目指す教育プログラムとして 2023 年度から実す。それぞれの学部・学科は固有の専門領域における高品質の教育・施しています。さらに香川キャンパスの理工学部では学部のすべて

研究活動を展開するとともに、学部を越えた全学共通教育を強く推進の２年生が履修できる３科目の内容を見直し、応用基礎レベルの教育

しています。また、2025 年 4 月、
「香川キャンパス」
は「高松駅キャン

プログラムとして、また、徳島キャンパスの人間生活学部においてもパス」（都市型キャンパス）として、現在のさぬき市志度からＪＲ高松

メディアデザイン学科の専門科目を応用基礎レベルの教育プログラ

駅北西部隣接地に全面移転します。

ムとして学部生に開講し、ともに 2024 年度の認定を目指しています。

■ 福岡教育大学 ■https://www.fukuoka-edu.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

福岡教育大学の起源は、明治６年に設置された学科取調所（後の福令和５年度から「令和の日本型学校教育」を担える教員養成の実現

岡師範学校）に由来し、昭和 24 年に福岡県内にあったいくつかの師範等を目指し、新カリキュラムを編成し、令和７年度から、数理・DS・AI学校を包括して、新制大学「福岡学芸大学学芸学部」として発足し、令教育に関する授業科目が全学的な共通科目として開設できるように

和元年度に 70 周年を迎えました。その間、大学の名称を福岡教育大

検討を始めたところです。
また、令和５年４月から教育改革や教学マネジメントの基盤となる学に、学芸学部を教育学部に改称するとともに、福岡県内に分散して「教学共創マネジメントセンター」を設置し、教育委員会や企業、他大

いた大学キャンパスを宗像市赤間の地に統合移転しました。
九州・沖縄地方における教員養成の拠点大学として、教育学部には学と連携しながら先導的な教員養成プログラムを共創することとし初等教育教員養成課程、中等教育教員養成課程、特別支援教育教員養ており、本コンソーシアムに参加することにより、教員養成大学とし成課程を置き、小学校、中学校、高等学校、特別支援学校等の各学校種ての数理・DS・AI 教育の展開について、検討・実施できるようにネットの教員に求められる資質・能力、実践力を確実に修得するカリキュラ

ワークを形成していきたいと考えています。

ムを編成し、
我が国の教育界を支える優秀な人材を輩出しています。

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● 九州・沖縄■ 国立大学法人佐賀大学 ■https://www.saga-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

佐賀大学は、1949 年に創立された国立総合大学であり、6 学部 6

佐賀大学では、2016 年度の教養科目「チャレンジ・インターンシッ研究科を有し、約 5,700 名の学部学生と約 800 名の大学院生を教育しプ（データサイエンス）」を皮切りに、データサイエンス教育を開始しています。佐賀市内に 2 キャンパス、有田町に 1 キャンパスあり、地ました。2018年度には、教養科目や大学院教養教育プログラムにデー域に根ざした教育環境を整備しています。佐賀大学では、学部学生がタサイエンス関連科目が開設されました。2019 年度には、理工学部卒業までに身につける能力を「佐賀大学 学士力」として定め、これをの改組に伴い、必修科目「データサイエンスⅠ・Ⅱ」が開設され、大学院学生に身につけさせることを目標として教育を行っています。また、にデータサイエンスコースが設置されました。2020 年度には、「佐賀将来構想「佐賀大学のこれから―ビジョン 2030―」において、第 4 次

大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）」を策定

産業革命や Society5.0 などの予測困難な時代を見据え、教育・研究・社

し、地元企業と協力して教材を作成しました。2021 年度からは、同プ

会貢献・大学運営の 4 領域からなるビジョンを策定しています。この

ログラムが全学展開され、2022 年度には全学必修化されるとともに、ビジョンにより、「誇れる大学」、「選ばれる大学」、「期待・信頼される大理工学部で応用基礎レベルも開始しました。今後は、応用基礎レベル

学」の 3 つの大学像を実現することを目指しています。

のさらなる学内展開が予定されています。

■ 熊本大学 ■https://www.kumamoto-u.ac.jp/
大学や組織の紹介

取 組 概 要 ・ 計 画または抱負・ 挨 拶など

熊本大学は、明治２０年に設立された旧制第五高等中学として創設

データサイエンス教育を全学展開するため、教養教育を所掌する大学

された「第五高等学校」（明治２７年改称）などをもとに昭和２４年に教育統括管理運営機構に平成31年1月に附属数理科学総合教育センター

新制総合大学として設立されました。キャンパスには五高記念館なを設置しました。本センターと各部局が連携し各学士課程教育プログラ

ど複数の重要文化財があり、当時の面影を残しています。地域と世界ムに即した科目群を展開することにより、「教務委員会数理・データサイエに開かれ、共創を通じて社会に貢献する教育研究拠点大学とし、教育

ンス・AI教育プログラム専門委員会」
が中心となり、令和４年８月に「数理・研究を行っています。

データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」（リテラシーレベル）の認

現在、文、教育、法、理、医、薬および工学部の７学部に加え、教育組織

定を受けました。今後、リテラシーレベルプラスや応用基礎レベルの認定としての大学院として教育学研究科・社会文化科学教育部・自然科学を目指し、複数の既存学部とともに、
令和6年度設置予定のDS 総合コース

教育部・医学教育部・保健学教育部・薬学教育部が設置されており、学及びDS半導体コースからなる新しい教育組織「情報融合学環 *」において

部総定員 7,170 名、大学院総定員 1890 名の学生が学んでいます。

データサイエンス分野の更なる教育体制強化を目指しています。
* 設置計画は予定であり、変更の可能性があります。

編集委員

内田誠一（九州大学）、河合玲一郎（東京大学）

発行元

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム事務局
東京大学 数理・情報教育研究センター〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail: cerist@mi.u-tokyo.ac.jp http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

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