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 . 14

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。

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

データ駆動型社会への転換を視野に、

contents「 数理・データサイエンスと大学」インタビュー●

第 16 回 東京大学

山肩 洋子 准教授

─ シリー ズ「 活 躍 する女 性 研 究 者 」─『 実 世 界 デ ータ』をどう取 得 するか その 方 法からしっかり教えたい●

コンソーシアムの第 2 期発足に寄せてコンソーシアム議長
東京大学 数理・情報教育 研 究センター 特 任 教 授●

北川 源四郎

数理・データサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム 第２期活動開始

2022/04

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

第 16 回

東京大学 大学院情報理工学系研究科
附属情報理工学教育研究センター数理・情報教育研究部門

山 肩 洋 子 准教授
─ シリーズ「活躍する女性研究者」─

「実世界データ」を どう取得するかその方法からしっかり教えたい
山肩洋子氏はメディア情報処理技術を用いて「レシピ作成支援」や「調理ナビゲーション」など、人の食行動を支援する研究に取り組んでいる。
その研究内容や、「食」をテーマに選んだ理由、また女性のデータサイエン
ティストを増やしていくために必要なことなどを聞いた。

加工され変化する物体の「同一性」を認識させるが」の作り方が他の人とどう違うのか、より健康的な「肉じゃが」にするためにはどこを変えたらいいのかなど、その人の知りたい情報を含んだレシピが得られるようになります。また「RecipeLog」にレシピを登録しておくこと─ 山肩先生はどんな研究をされているのですか。

情報処理技術から情報ネットワーク技術、通信システ

で、材料のリストと栄養素情報との紐付けにより摂取しム技術、メディア情報技術などを総合的に扱う電子情報た栄養価などを知ることができ、記録しておくこともで学のなかで、私はメディア情報技術を活用して「食」の課きます。

題解決に取り組んでいます。
現在、ネット上には膨大なレシピが溢れています。しか─ なぜ「食」に着目されたのでしょうか。

し、調理方法が似たレシピでも、各人が独立したコンテン

料理はプランニングが非常に複雑です。出来上がりのツとしてレシピを作成しているため混沌とした状況にあ段階で冷たいものは冷たく、温かいものは温かく提供すり、せっかくのレシピ情報がうまく活かされていません。

るには高度なプランニングを要します。料理ほど挑戦しそこでレシピの違いを判別可能にする「RecipeLog（レがいのあるトピックはありません。

シピログ）」を開発しています。基本のレシピをベースに最終的には料理のナビゲーションシステムを実現できして、自分のレシピと違うところを修正するだけで、そのればと考えています。調理の仕方を一方的に指示される人独自のレシピが作成できるサービスです。一からレシと煩わしいので、調理者が分からないところ、手順で忘れピを書くのに比べ 45% ほどの労力で作成でき、元のレシているところを AI が判断して教えるようにしたいのでピとどこが同じでどこが違うのかを明確に区別するデーす。それには、調理者が何をしようとしているかをコンタセットを構築できます。これを使えば我が家の「肉じゃピュータが理解している必要があります。
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「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

例えば材料であるリンゴをコンピュータに認識させることはできます。しかし調理されてアップルパイになったとき、見た目も性質も呼び名も違っているものをどう同一と認識させるのか。掘り下げると人間の認知の問題、さらには哲学的な問題にぶつかります。
哲学で「テセウスの船」という命題があるのをご存知ですか。英雄テセウスが乗った船を保存して後世に残そうとする。ところが長い時が過ぎ、朽ちた部品を交換しているうちに、やがてすべての部品が新しいものに置き換わった。その船は果たしてテセウスの船なのか、取り除いた古い部品を集めて船を作ったとすれば、むしろそちらが真のテセウスの船なのではないか、という同一性の問題です。
料理も似ています。リンゴという材料はどこからアッ山肩洋子准教授らが開発した「RecipeLog（レシピログ）」

プルパイに変わるのか。途中で対象が変化していくものを認識させる研究はなかったので、それなら私がやってみようと思いました。

コードを組み合わせるだけでも多様なアイデアを実現できる─ 難しそうな研究ですね。変化するリンゴをどうやって同一と認識させるのでしょうか。

基本的には映像中でその物体を追跡し続ける「オブ─ 山肩先生が大学で担当されている「メディアプログラミジェクトトラッキング」という技術を用います。追跡すング」の講義ではどのようなことを学ぶのですか。

ることで、リンゴと呼ばれていたものは皮を剥かれてもまだリンゴであると認識させるのです。

私の研究領域である自然言語処理や画像認識、音響なまた、調理者が何を作ろうとしているのかを予測するどのトピックを扱います。中心となるのは機械学習で、ためには、レシピの情報を持たせ、それと照らし合わせる演習も伴います。データをたくさん集める必要があるたことで、「これはアップルパイをつくろうとしているのめ、Web サイトの中から特定の情報を集める技術「Webだ」と認識させます。

スクレイピング」の話や、著作権の話などもします。

─ まるで言葉と概念の関係を探る言語学の世界のようで─ 講義をする上で重きを置いていることは何でしょうか。

す。そうした研究もデータサイエンスの領域なのでしょ学んだ技術を自分の研究に役立てるためには、各人ごとに異なるデータを扱える必要があります。機械学習用

うか。

データのマッチングを行うわけですから、データサイにあらかじめ整理されたデータとは違って、「実世界デーエンスの話になります。レシピはもとはテキスト情報

タ」
をどのようにして取ってくるのか、その方法からしっですが、そのままでは記号列でしかないので扱いにくかりと教えています。

い。そこで自然言語処理技術を使って手順構造のグラ

私の講義は文系の学生が多いのですが、例えばカメラフの形にします。すると映像中のリンゴ領域と手順構で写真を撮ることは何を計測していることになるのか。

造グラフの中のリンゴノードが対応づけられる。グラ

黒つぶれ、白飛びなどの現象はどうして起きるのか。写フマッチングという技術でこの対応づけをやっていき真はライティングや天気によって色が変わるので、写真ます。

で記録するならカラーチャートも一緒に撮っておく必要がある。そういった知識も伝えています。

将来的には献立作りも支援したい。その家庭で日常的に作っている料理の中から栄養価などを考慮し、料理本学の学生は優秀で、発想もユニークです。音と言語の組み合わせを提案するシステムをつくりたいと思っと画像のうち、二つ以上の要素を混ぜたプログラムを組ています。

み、レポートを書くという課題で、Web 上にある文章か2

だきたい。娘さんが「理系に進みたい」と言っても、決して止めないでいただきたいのです。
─ 日本のデータサイエンスの未来については、どう見ていますか。

世界に比べ、日本は遅れています。お隣の中国はものすごく進んでいます。私の分野の国際学会では、人工知能系、画像系、自然言語処理系、どこに行っても中国人が大半を占めています。
日本に一番必要なのは、大学を出た社会ら音韻が五七五になっている文を採取してくるプログラ人を再教育するシステムです。今は優れた無料教材がたムを書いた学生がいました。ずらりと並んだ五七五の俳くさんありますし、東京大学でも講義の映像を公開して句のようなフレーズを読んでいると、何かの格言じみています。40 歳代の人でも始めようと思えばいつでもデーきて面白かったですね。

タサイエンスを学べる環境にある。ぜひ今から社会の AI化・DX 化の流れに参加してもらいたいと思います。そう

基本的には配布したコードを組み合わせてつくってもでなければ日本だけが取り残されてしまいます。

らっているのですが、それでもこんなに多様なことがで学生は一番身近な親を通して社会を見ているところがきるのだと、私の方が感心させられました。

あります。親世代が変わらないと、なかなか子どもも変われません。父親や母親が家のパソコンでプログラミン

親世代こそデータサイエンスを学んでほしい

グなどの勉強をしていれば、子供たちもきっと「あの歳でやらないといけないのであれば、私も今から勉強をしておかないと」と思うはずです。

─ データサイエンティストを目指す女性まだまだ少ないですが、この現状をどうすれば変えていけるでしょうか。

データサイエンティストの仕事はリモートワークに対応でき、子育てとの両立も図りやすい。ですが「だから、Profileがんばれ」と発破をかけるまでもなく、すでに彼女たちは十分熱意を持っています。あとは彼女たちのスポンサーである親御さんにどう働きかけ、理解してもらうかだと思っています。
時代は大きく変わりつつあります。働き方改革で、男性も残業が制限され、以前のように長時間働くことができなくなりました。男性が子育てを手伝い、女性も社会に出て働くことが当然になりつつあります。そのときに求められるスキルを女性も養っておけば、より幸せな未来を築くことができるでしょう。

やまかたよう こ

山肩 洋子

データサイエンスはあらゆる分野で必要とされていま福岡県出身。京都大学工学部情報学科に進み、画像認識に興味を持つ。2006 年、京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻修了、博士（情報学）。 国立研究開発法人情報通信研究機構ユニバーサルメディア研究センター専攻研究員
や、京都大学情報学研究科准教授などを経て、2019 年より
東 京 大 学 大 学 院 情 報 理 工 学 系 研 究 科 准 教 授。 研 究 分 野は知能情報学、教育工学、食の AI。

す。経済学しかり、文学部でも言語や文体を分析しようと思えばデータサイエンスが必要になります。データサ
イエンスの素養があることは、女性が社会に出た時にアピールポイントにつながりやすい。ご両親も、そうした社会の変化を見据えて、娘さんたちの将来を考えていた
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コンソーシアムの第 2 期発足に寄せてコンソーシアムは第 2 期に移行した。今後はこれまでのリテラシーレベルおよび応用基礎レベル教育の普及に加えて、エキスパートレベル教育およびデータサイエンス教育ができる人材育成が新たなミッションとして加わる。コンソーシアムの第 2 期ではデータ駆動型社会の実現を目指し、全会員校の積極的な取り組みに期待する。
東京大学

コンソーシアム議長
数理・情報教育研究センター特任教授

北川 源四郎

人類社会はいま様々な様相で急激な変化に直面して化したような様相を呈している。情報科学技術によっいる。その代表がデータ駆動型社会への転換である。て実現した演繹的方法と帰納的法の確立によって、理言うまでもなく、この転換の原動力は情報・計測技術の論科学、実験科学、計算科学およびデータサイエンスの飛躍的発展によって出現したビッグデータと AI を中心４つの科学的方法論が完備され、人類社会はデータ駆とするその解析技術である。かつて蒸気機関に代表さ動型社会への移行を実現しつつある。

れる技術革新が産業革命を引き起こし工業化社会と資このような歴史的変化を予見した欧米では 21 世紀初

本主義社会が成立したように、ビッグデータの出現と頭から統計教育の強化が行われ、さらに 2010 年代に入その利用技術の飛躍的発展がデータ駆動型社会への転るとオバマ・イニシアティブを契機として、データサイ換をもたらそうとしている。

エンスの教育プログラムが急速に立ち上がってきた。

資本主義社会の生産の 3 要素は土地、資本、労働力でこうした世界的潮流の中で、我が国においても遅ればあったが、現代社会ではデータにもとづく知識獲得とせながら、データ駆動型の社会実現の鍵として数理・価値創出が社会発展のための最も重要な要素となってデータサイエンス教育強化の取り組みが急速に進めらいる。
ここではこの新しい世界への移行にあたっての鍵れてきた。となるデータサイエンスの位置づけを考えておきたい。

2016 年度には文部科学省の数理・データサイエンス

20 世紀までの科学技術は理論科学と実験科学の両輪教育強化方策に基づき、北海道大学、東京大学、滋賀大に支えられてきたといえるが、情報科学技術の発展に学、京都大学、大阪大学、九州大学の 6 校が拠点校としよって既に 20 世紀終盤にはシミュレーションに基づくて採択され、それぞれの大学では全学対象の数理・デー計算科学が確立した。気象予測、バイオインフォーマ

タサイエンス教育の実施に向けた取組みが開始されティクス、流体解析、金融シミュレーション、CG など、た。さらに翌年には数理・データサイエンス教育強化

最新の計算技術を活用した第 3 の科学、すなわち計算科拠点コンソーシアム（以下、コンソーシアム）が形成さ学の成果は枚挙に暇がない。
情報科学技術の発展の影響はこれに留まることなく

表１. ４つの科学的方法論

21 世紀になるとビッグデータの出現を契機に第 4 の科研究者の才覚に依存した方法情報科学技術に依存した方法

演繹的方法

理論科学

計算科学

帰納的方法

実験科学

データサイエンス

学的方法論としてのデータサイエンスが勃興した（表1）。データから知識を獲得する方法としてのデータサ

イエンスや統計学は、生命が長い進化の過程で獲得した知的情報処理の方式をサイバー世界において実現したもので、量的な優位性を持つにすぎないともいえる。
しかし、近年の情報機器と AI 等の情報処理方式の飛躍的発展によって、人類から知的情報処理のスケールの限界から解き放ち、多くの領域であたかも量が質に転4

コンソーシアムの第 2 期発足に寄せてれて全国普及に向けた活動が開始された。この第 1 期

図２. ボトムアップとトリクルダウンによるデータサイエンス教育普及のコンソーシアムには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の３つの分科会が設置され、全国的なモデルとなる標準カリキュラムの策定、トップ関連教材の作成、教育用データの収集が行われた。

エキスパートレベル

2019 年 に な る と 国 の AI 戦 略 2019 に よ っ て、AI
Ready な社会を実現するために、すべての高等教育機

トリクルダウン

関の学生を対象にデータリテラシーの涵養を図り、すべての人々が AI の恩恵を最大限享受できるような社ボトムアップ会にするという明確な方向が示された。これに対応し応用基礎レベルて、コンソーシアムでは文系を含むすべての学生を想リテラシーレベル定したリテラシーレベルおよび応用基礎レベルのモデルカリキュラムの策定・公開を行うとともに、モデルカリキュラム準拠教材を作成した。この間 2019 年度にした活動ができるようになる。さらにダイバーシティ推は全国全大学への普及を加速するために 20 の国立大進校やサイバーセキュリティ教育推進校も選定された。

学が協力校として採択され、これを機に全国を６つのデータ駆動型社会への転換に向けて、全国のすべてブロックに分けて、各ブロックではデータサイエンスの学生にデータリテラシーの涵養を図り、同時にトッ教育の導入事例や課題と解決法などの情報共有とともプレベルのデータサイエンティストを育成するためのに、教授法、教材作成法、評価方法に関する FD や研究会体制整備は我が国の高等教育にとって極めて挑戦的など、地域に密着した形でデータサイエンス教育の普な目標であり、またこの実現を目指して設立されたコ及に向けた取り組みが行われてきた。さらに 2020 年ンソーシアムの活動も極めて挑戦的である。会員校そ度には協力校 3 校、特定分野協力校 7 校と多くの公私れぞれの積極的な取り組みと創意工夫は不可欠である立大学や高等専門学校が会員校に加わり、現在では約が、それだけで実現できるようなことでもない。この挑150の高等教育機関が参画する大きな組織に発展した。

戦の社会的意義を理解して頂き、コンソーシアムのす

このように、社会発展の基盤とは言え、データサイエンべての会員校が一体となって、全国の教育システムをスという特定分野の教育実現に向けて、全国の協力体変革する覚悟で積極的に取り組むことを期待したい。

制が実現できたことは，稀有なことであり、ご協力いた
だいたすべての会員校の方々にお礼申し上げたい。

Prof il e

4 月からはコンソーシアムの第 2 期が始まっている。
第 2 期ではこれまでのボトムアップのアプローチ、すなわちリテラシーレベルと応用基礎レベル教育の普及展開だけでなく、エキスパートレベルやトップレベルのデータサイエンティストの人材育成によってトリクルダウンを目指すトップダウン型のアプローチも新たなミッションとして加わった（図 2）。データ駆動型社会の確立には、データサイエンスを推進するデータサイエンティストの育成とその成果を享受できる基盤のきたがわ

げん し ろう両者が必要であるが、このボトムアップのアプローチ

北川 源四郎とトップダウンの人材育成によって、ようやくその実福岡県出身。理学博士。東京大学大学院理学系研究科数学専攻博士課程を中退。統計数理研究所で時系列解析、統計的モデリングの研究に従事。統計数理
研 究 所 長、 情 報・ シ ス テ ム 研 究 機 構 機 構 長 を 経 て、2017 年より東京大学 数理・情報教育研究センター特任教授となりコンソーシアムの議長を務める。

現に近づくことになる。
第 2 期になってコンソーシアムの体制も強化された。
拠点校はこれまでの 6 校から11校となり、また従来の 6ブロック体制は9ブロック体制となって、より地域に密着

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数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム第２期 活 動 開 始文部科学省から「数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開の推進」
拠点校 11 校、特定分野校18 校が選定されました。
拠 点 校 ： 北海道大学、東北大学、東京大学、筑波大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、滋賀大学、大阪大学、広島大学、九州大学
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）、秋田大学（理工農）、山形大学 ( 理工農）、茨
城大学（理工農）、宇都宮大学（理工農）、東京医科歯科大学（医歯薬）、お茶の水女子大学（人文科学・教育、ダイバーシティ推進）、電気通信大学（理工農、サイバーセキュリティ推進）、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）、静岡大学（理工農、ダイバーシティ推進）、和歌山大学（社会科学）、島根大学（理工農）、香川大学（理工農）、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）※各拠点校、特定分野校の紹介は、次号 vol.15 に掲載予定です。

数理・データサイエンス・AI はデジタル社会の基本的な素養として、あらゆる分野で活躍するために必要となる知識・技術です。本コンソーシアムは、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。

沿革2017 年度

文部科学省より数理及びデータサイエンスに係る教育強化の拠点校として選定された 6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）がコンソーシアムを形成。

2019 年度

数理・データサイエンス・AI 教育の全国展開を加速するため、国立大学 20 校が新たに協力校として参加し、これを機に全国を６ブロック ( 北海道・東北、関東・首都圏、中部・東海、近畿、中国・四国、九州・沖縄 ) に分担して普及活動を開始。

2020 年度

全国展開の活動をさらに加速するために、協力校 3 校と特定分野協力校 7 校を加えるとともに、公私立大学校等および国立高専機構を連携校として加えた。

2022 年度

文科省において、拠点校11校および特定分野校18校を選定し、コンソーシアムの第2期が開始された。

事業内容

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数理・データサイエンス・AI 教育の普及に向けての活動
リテラシー・応用基礎レベル教育の普及・展開

先進的取組みエキスパート～トップ人材の育成●●●

FD 等の教育強化・改善活動の推進
ネットワーク オブ ネットワークスの形成

ダイバーシティ推進
サイバーセキュリティ分野の教育強化●

教育活動状況や課題に関する調査研究
ニーズの的確な把握・活動の重点化のための調査研究

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情報発信

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コンソーシアム 第２期（2022 年度〜）活動⽅針
国公私立⼤・短⼤・⾼専の連携体制を効果的に活⽤するとともに、産業界・関係団体等との連携を継続的に図り、第１期における成果を発展的に継承しつつ、数理・データサ
イエンス・ＡＩ教育の質向上と全国展開を加速

先導的取組・トリクルダウン

⽔平展開・ボトムアップ

エキスパート〜トップ⼈材の育成

リテラシー・応⽤基礎レベル教育の普及・展開● 応⽤基礎レベルとエキスパートのブリッジ● 教材（スライド・講義動画・教科書等）の拡充● トップ⼈材の養成・情報発信【拠点校】● 教育に活⽤できる実課題・データの拡充

ダイバーシティ推進● 各分野（理⼯農学、⼈⽂科学・教育学、医⻭● ⼥⼦学⽣の参画促進など、ダイバーシティ推薬学、社会科学）のモデルカリキュラム・教材・進に資する取組の普及・展開【ダイバーシティ実データ等の整備【特定分野校】

推進校】● 学習指導要領改訂に伴うモデルカリキュラム● ロールモデル・インタビューシリーズ、学部・の⾒直し検討

学校訪問等● DX による教育システム改⾰サイバーセキュリティ分野の教育強化

FD 等の教育強化・改善活動の推進● サイバーセキュリティ分野の教育強化に資す● ワークショップ・セミナー等の展開

る取組の普及・展開【サイバーセキュリティ推進校】● 特定課題や横断的課題に対応したWG 等の設置
● 認定制度（MDASH）との連動● 教えることができる教員の育成

ニーズの的確な把握・活動の重点化

ネットワーク オブ ネットワークスの形成

調査研究● 地域別９ブロック：会員校・⾮会員校のニーズ吸い上げ、会員校の拡⼤、地域における● 各⼤学の教育活動状況や課題

国公私を越えた⼤学間、産官学間ネットワー● 海外の教育動向

ク形成● 企業の⼈材ニーズ● 放送⼤学、⼤学⼊試センター、⼤学共同利⽤機関法⼈等との連携● 産学官連携の可視化による⼤学・地域を越えたネットワーク構築

情報発信● ニュースレター、SNS 等、シンポジウム、協賛事業等

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構成組織

各ブロックの担当地域および拠点校、特定分野校

ブロック名

担当する都道府県拠点校

特定分野校

北海道大学

北見工業大学 ( 理工農・サイバーセキュリティ推進）

北海道

北海道

東北

青森、岩手、宮城、秋田、
東北大学
山形、福島

秋田大学 ( 理工農）、山形大学 ( 理工農）関東

茨城、栃木、群馬、埼玉、 東京大学
千葉、東京、神奈川、筑波大学
山梨
東京工業大学

茨城大学（理工農）、宇都宮大学（理工農）、東京医科歯科大学（医歯薬）、お茶の水女子大学（人文科学・教育、ダイバーシティ推進）、
電気通信大学（理工農、サイバーセキュリティ推進）

北信越

新潟、富山、石川、福井、
長野

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）東海

岐阜、静岡、愛知

近畿

京都大学
三重、滋賀、京都、大阪、
滋賀大学
兵庫、奈良、和歌山
大阪大学

和歌山大学（社会科学）

中国

鳥取、島根、岡山、広島、
広島大学
山口

島根大学（理工農）四国

徳島、香川、愛媛、高知

香川大学（理工農）

福岡、佐賀、長崎、熊本、
大分、宮崎、鹿児島、
九州大学
沖縄

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）

九州・沖縄

名古屋大学

静岡大学（理工農、ダイバーシティ推進）

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/