「数理・データサイエンスと大学」インタビュー
インタビュー

第 3 回 慶應義塾大学 環境情報学部 教授

ヤフー株式会社チーフストラテジーオフィサー（CSO）

安宅 和人 氏明日の日本が データ× A I の波に乗れるように
希望のリンゴを植えていこう
データサイエンティスト協会の立ち上げからスキル委員長として尽力してきた慶應義塾大学 環境情報学部 教授の安宅和人氏。
内閣府の官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）をはじめ、
データサイエンスや AI に関する多くの公的組織で委員を務め、ヤフー CSO でもある。
そんな安宅氏に、産業界、国、大学の現状を俯瞰し、データサイエンス教育の視点から、日本が今なすべきことを聞く。

大学が自律的な運営資金を得るためには基金が必要

高等教育に掛けられている予算も極めて貧弱。日米のトップ校同士、すなわち東大・京大と Stanford、Yale、
Harvardなどで、学生一人あたりの予算を見ると3 〜 5 倍の

─ 安宅さんは、データサイエンスをめぐる日本の現状をどのように見ていますか。

差があります。しかも日本では、予算に占める人件費の占める割合が低い。世界的に大学教員の待遇が改善する

大きな問題が二つあります。端的に言えば、高等教育

中、日本は 10 年以上に渡って据え置きで、世界的に競争への投資が足りないことと、人材育成モデルが間違って力のある給料が支払われておらず、十分にスタッフも雇いることです。

えないのです。現場の先生たちからは「プリンターのト

教育投資が不足している最大の原因は、シニア層の増ナーも買えない」と悲鳴が上がっています。

大に伴う社会福祉予算増大の歯止めが効かないからです。そのせいでデータ人材育成や基礎技術開発などの未来のためにリソース投下を増やすことができない。これ

─ シニア層の増大によって社会保障費が財政を圧迫し、高等教育に投資できないということですか。

が高等教育にも悪影響を及ぼし、まともなオファーがでそのとおり。日本の歳出はおよそ 100 兆円ですが、社きないから人材が流出する――という悪循環が起きてい会保障費、公債費、地方交付税交付金等を除いたいわゆる

るのです。

「真水」
として使えるものは 26 兆円しかなく、そこから国

日本の科学技術予算は、ここ 10 数年まったく増えてい防費の 5 兆円を引いた 21 兆円で公共事業や教育を賄ってません。2016 年の金額は 3.5 兆円で、2004 年の 3.6 兆円

いるのです。社会保障給付の大部分は介護・医療・年金でから、むしろ減っている状況です。アメリカは 15.4 兆円です。加えて、過去の社会保障費の残債というべき国債のすから、人口比率（約 2.5 倍）で言えば、日本は 6.2 兆円程度支払いが 20 兆円以上発生しています。いかに未来を担あってもいい。しかし実際は、5 倍以上の開きがあります。

う若者層へ投資できていないかわかるでしょう。

1

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー

─ 現状の課題を克服するために、日本が今なすべきことは何でしょうか。

自動車メーカーであるテスラが、世界最大級の事業規模を誇るゼネラルモーターズの企業価値を超したという人を育てるには一過性の資金を投入するだけではほとニュースが顕著な例でしょう。自動車に限らずあらゆるんど意味がありません。10 年、20 年とコミットするた産業が技術革新をテコにしたアップデートの渦中にあめには、ベースとなる基金が必要です。そこで私が提唱

り、自ら刷新することができない企業には厳しい未来がしているのが、10 兆円規模の運用基金をトップ大学の残っています。

強化費用として国が用意することです。これを運用のプロに任せて平均 7％以上の運用益を出す。同時に、税制も変えて、大学や研究機関への寄付は免税とする。アメリ─ ０から１を創出する人材とは、具体的にどのような人材像でしょうか。

カのように、自分が寄付をすると勤め先の企業などがそ

僕が考える未来の方程式は「夢×技術×デザイン」。夢

れと同額を寄付してくれる「マッチアップ寄付」などの仕や課題を技術で解いて、デザインでパッケージする――。

組みもつくるべきでしょう。

必要なのは、そういうことのできる人材です。ここで言日米の大学の総資産を比べると、東大の 110 億ドルにう「技術」は、オールドエコノミー的な技術だけではだめ

対して、ハーバード大は 3 兆 5666 億ドル。この差は、そで、情報系の技術が大きな柱になることは間違いありまもそも卒業生や富裕層からの寄付の規模が桁違いだといせん。情報を集めて処理して使う「情報のバリューチェー

うこともありますが、ここまで差がつくのは投資・運用力

ン」を扱えるデータ人材を増やさなければなりません。

の差が大きい。海外では、大学が大学発のスタートアッイノベーションは異質な分野の掛け合わせから生まれる

プに出資をして儲かれば、その運用益を基金へ入れて、まものなので、異分野をつなげる能力も必須です。また「デた投資へ回す。ハーバードの基金は年間に 10％以上のザイン」
は、全体を見て、どうしたら最も使いやすいかを利回りがあり、その多くを更に投資へ回しているのです。

考えてパッケージする力。事業の系全体のエコノミクス

日本人が想定する産学連携のような大企業の金が研究費を考える力も必要です。プロデューサー兼デザイナーのになっている部分は僅かです。これこそが本当の意味でような人です。

の産学連携だと思いますね。
─ データ人材の育成ということでは、どのような課題が今、求められるのは夢を技術で解き、デザインでパッケージできる人材ありますか。

情報科学は、数学の言葉で書かれています。この理解に必要なのは線形代数、微分、統計数理の三つ。しかし、

─ もう一つの「人材育成モデル」の問題とは。

文系はもちろん、最近では理系の学生でさえ、線形代数

多面的に見て今が技術革新期であることは間違いありの骨格である行列や一次変換を高校までに習っていなません。こうした時代にもっとも大事なのは「夢を描き、いのです。2024 年度からは、ベクトルすら教科書から落それを形にする力」です。それ以外にない、と言ってもいちるそうです。この事実を知って僕は愕然としました。

いぐらいです。0 から 1 を叩き出せる人、今ある仕組み
を新しい形に刷新できる人が求められているのです。しかし現実は、そのような人材を育てる仕組みになっておらず、今も以前のままの人材育成モデルになっています。
一刻も早く、
人材育成モデルを変える必要があります。
技術革新によって、富を生む方程式は変わりました。
これまでとは違い、企業や事業のスケール（規模）ではな
く、未来に対してアップデートできるかどうか、が決め手になっているのです。オールドエコノミーの大企業にとって、生産年齢人口の減少に伴って消費が減ることは事業価値にマイナスとして働きます。一方で、技術革新はスタートアップに大きなチャンスをもたらし、様々な分野で “ 下剋上 ” が起きている。2017 年春に新参の電気
2そのうえで、世界の最先端をいく研究をする人材も層が厚く存在している状況をつくる。
すべての業界がデータ× AI 化し、誰もが便益をあらゆるところで受けるようにする。データは鮮度が命ですか
ら、極度に特定のベンダーに依存しないシステムとし、リアルタイムに引き出せることも重要です。同時に、低廉にデータ処理ができることも必須。現状は産業用の電気代の競争力が低く処理コストがかかりすぎて、データビ
ジネスの競争力を阻害しています。処理コストを下げ、大量データ処理や AI の独自技術を育てなければなりません。そして、
AIネイティブ層があらゆる分野の刷新をリードし、ミドル層とシニア層が資金面でそれを支えるよう
これは大問題です。中国では、来年度から敵対的生成ネッにする。これらのことが実現し、十二分に AI ready にな

トワーク（GANs）を中学校で教え始めると聞いています。

るまでリソースを投下し続けなければなりません。

AI ネイティブの人材を中等教育段階から育てようとしてデータとAIが産業化する流れを大局で見ると、今はちょいる。日本は全く逆で、数理の基本さえ教えるのをやめ

うど第１フェーズが終わろうとしている段階です。これようとしているのです。

からデータと AI の二次的応用が進む第２フェーズ、インテリジェンスネット化が実現する第３フェーズがやって情報産業革命の第２、第３フェーズの波に乗るべく“AI ready”にリソースを投入し続けるきます。日本は第１フェーズには乗り遅れましたが、勝負はこれから。ルターの言葉ように、明日を信じて今日、リンゴの木を植えていかなければ、と思っています。

─“未来方程式”を実行できるデータ人材を増やすために、大学は何をなすべきでしょうか。

まずは層を厚くしなければなりません。小・中・高校および大学の教養課程までに、データリテラシーのある人

Profileを育てる。次に、大学の専門課程および大学院で専門家を十分に育てる。大卒層の 1 割ぐらいは専門家になってほしいですね。さらにその中から、この分野で日本の次世代リーダーとなるトップ層を育てる――。これが全体像です。
大学では、理系・文系、専門にかかわらずデータ技術やデザイン素養をもった応用型の人材を育成する。専門分
野を横断し、経験を柔軟にミックスできる人材育成システムが必要です。大学は情報科学系のプログラムを学部・学科を通じて横展開するべきでしょう。
─ 安宅さんは、
内閣府の「人間中心のAI社会原則検討会議」
で「AI ready」の概念を提唱されていますね。

今、日本にまず必要なのは「AI ready化」
だと僕は思っています。これこそが、夢を実現するために AI やデータの力を解き放つこと。未来方程式の具現化です。具体的に挙げてみましょう。まず、データサイエンスの基本を中等教育までに教え、誰もが使うことができるようにする。
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あ たか

かず と

安宅 和人
1968 年、富山県生まれ。東京大学大学院生物化学専攻にて修士課程修了後、マッキンゼー・アンド・カンパニーに入社。４年半の勤務後、イェール大学脳神経化学プログラムに入学。2001
年に学位取得（Ph.D.）取得後、マッキンゼー復帰に伴い帰国。2008 年９月ヤフーへ移り、COO 室長、事業戦略統括本部長を経て 2012 年７月より CSO。データサイエンティスト協会理事。2018 年 9 月より慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス（SFC）
環境情報学部教授。文部科学省の高等教育プログラム検討支
援や、情報処理推進機構のスキル標準化の検討など、教育の標準化に向けた取り組みに尽力。国の人工知能技術戦略会議の産業化ロードマップ副主査、官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）運営委員など多くの公的な役割を担う。著書に『イシューからはじめよ』（英治出版）がある。

数理・デ ータサイエンス教育強化拠点案内

北海道大学
数理・データサイエンス教育研究センター
https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/

センター長

長谷山 美紀（大学院情報科学研究科）

センターの目的と構成
学内共同教育施設である当センターは、文系・理系を問わず全学部生に向けて裾野を広げた、数理・データサイエンスの基礎教育を展開し、数理的思考やデータ分析力を駆使して社会の諸問題に取り組むことのできる人材の育成を目指します。
センターが取り組む教育の特長
１年生を対象とした「一般教育プログラム」、学部
２〜４年生を対象とした「専門教育プログラム」、
及び卒業研究等の学生を対象としたオーダーメイ
ド型の「実践教育プログラム」を実施します。
「一
般教育プログラム」では、全ての１年生が必修科目として「情報学Ⅰ」を受講します。

センターの取組概要
北海道大学では、文理を問わず 2500 名を超える全入学者を対象として、数理・データサイエンスに関する基礎的素養を醸成する教育を展開します。さらに、幅広く提供されたデータや実社会からの課題を活用した実践的な教育を通して、課題解決力を有する人材を育成します。
「北海道データサイエンスネットワーク」
を構成する道内の大学・高専（小樽商科大学、帯広畜産大学、旭川医科大学、札幌学院大学、北海学園大学、北海道科学大学、北海道情報大学、旭川高専、釧路高専、
苫小牧高専、函館高専）から招へい教員が参画し、横展開が可能な実践的教育プログラムの実現に向けて検討を進めています。
また、センターでは、効果的なデータサイエンス教育を実現するICT 基
盤として、「数理・データサイエンス教育プラットフォーム」を開発しています。e-ラーニングを効果的に取り入れた修学環境を整備し、プログラ
ミング演習やオンラインテストの実施も可能とします。当センターは、全国６大学コンソーシアムの「教育用データベース分科会」において主査を務め、各大学で使用する教育用データの収集や利用環境の整備に向けた議論を牽引しています。

東京大学
数理・情報教育研究センター

センター長

駒木文保

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp /（情報理工学系研究科）

センターの目的と構成
数理・情報教育研究センターは、情報理工学系研究科を責任部局、総合文化研究科、理学系研究科、工学系研究科、数理科学研究科、情報学環を連携部局とする連携研究機構です。数理と情報を横糸に、応用展開を縦糸にして、数理的手法、統計的手法、データサイエンス及び情報技術の総合的な教育基盤を整備し、社会における課題抽出、問題解決、価値創造ができる人材を育成しています。
センターには、数理情報部門、数学基礎教育部門、基盤情報部門、応用展開部門の４部門を設置しています● 数理情報部門では、数理及びデータサイエンスを中心とした体系

化された教育基盤の整備を行います。

● 数学基礎教育部門では、数学の基礎の構造化と体系化された数学基礎教育の整備を行います。

● 基盤情報部門では、応用システムの実現に必要となる情報学的基盤の整備とシステム構築に必要となる教育体系の構造化を行います。

● 応用展開部門では、文系分野も含む様々な分野への展開を推進します。

センターの取組概要
教員 33 名を配置。うち専任教員 12 名（教授 3、特任教授３、准教授４、特任准教授１、講師１）♦ 学部横断型教育プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」
を新設
し本年度 12 科目を実施♦ e-learning 教材（講義資料・動画）を公開（6 科目、1講演）♦♦

大学間の協力によるデータサイエンス入門シリーズを編纂♦

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの幹事校として活動を推進♦

産業界コンソーシアム「UTokyo MDSコンソーシアム」
を設立

東京大学データサイエンスイニシアティブを開設し、データサイエンス関連
講義の可視化・構造化へ向けた取り組みを開始♦ 各部局での学部後期課程進学生の数学理解度アンケートを実施し、各部局へのフィードバックを準備
♦

4

滋賀大学
データサイエンス教育研究センター

センター長

https://www.ds.shiga-u.ac.jp/dscenter/

竹村彰通
センターの目的と構成

データサイエンス教育研究センターは、データの利活用により付加価値を生み出す新事業・新サービスの創出が重要となっている現代社会において、様々な分野におけるビッグデータ解析・利用の機運が高まっている中、2016 年 4 月に設立されました。
当センターは、膨大なデータから有用な知見を引き出し、
新たな価値を創造するデータサイエンスに関する先端的な教育研究活動を行うとともに、企業や自治体との連携、多様な大学間連携を通じて、様々な分野における新たな価値創造、社会貢献、教育開発を行っています。
現在、多くの企業・官公庁等において、収集された多くのデータを有効利用しようと試行錯誤が続けられています
が、データサイエンスのスキルを持つ人材が少なく、デー
タの活用は十分行われていません。本センターでは、データ分析に関する相談、助言、分析、共同研究等、多面的な角度から企業等との連携を行い、我が国におけるデー
タ利活用の促進に尽力します。

センターの取組概要
プログラミング、データ構造とアルゴリズム)♦

専任教員の着任助教 6 名♦

その他データサイエンス学部専任の教授 (10)、准教授 (6)、講師 (2)が併任♦

企業連携によるPBL 演習教材作成♦♦

全学共通教養教育等における数理・データサイエンス教育への取組♦♦

Eラーニング教材ポータルサイト構築
・・

MOOC 作成
講義動画作成 ( 統計数学、多変量解析、Rによるデータ解析、Python

・

チュートリアル動画作成 ( 統計的因果推論・スパースモデリング )教育用データベースの構築
教科書シリーズ
・ コンソーシアム参画大学を中心に共同編纂 : データサイエンス入門シ
リーズ ( 講談社 )・

滋賀大学教科書シリーズ: データサイエンス大系 ( 仮 ) ( 学術図書 )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
http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/

センター長

山本章博

（情報学研究科）

センターの目的と構成
データ科学イノベーション教育研究センターは、論理力の涵養を根幹とした２１世紀の基礎教養としての統計学・情報学・数理科学の学問分野に関する基盤教育を、学部における全学共通教育から大学
院における高度専門教育までの各段階に応じ、効果的かつ全学的に提供できる体制を整備し、データ科学者の養成や産業全般で同時進行する第４次産業革命をトップレベルで支える人材育成を行うことを目的としています。
学部教養・共通教育及び大学院共通・横断教育の運営を総括す
る国際高等教育院の附属センターとして、様々な部局に在籍する教員から構成されるデータ科学部会と連携しながら、広く全学の学部と大学院の学生が専門分野の枠を超えて履修できるよう、系統的な教育カ
リキュラムを編成し、実施しています。センターの専任教員は、それぞれ研究科を兼務しており、各研究科・学部における教育も担当することで、一貫したデータ科学教育の提供を目指しています。

センターの取組概要
♦
♦

♦
♦
♦

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専任教員が着任（特定教授 1 名、特定講師５名、特定助教１名）
データ科学部会の企画のもと、データ科学科目として、学部教養・共通
教育科目９科目（３３クラス）、大学院共通・横断科目５科目を提供
教育用ソフトウェアとデータの整備を開始
E-learning 教材の開発を開始
データ科学部会との連携のもと、各学部・研究科における開講科目におけるデータ科学関連内容の体系化と新設共通科目の設計（文系理系を問

わず）
を開始
♦
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♦

統計数理研究所等の学外研究所と連携を開始
学内の様々な研究所等の教員・研究者の協力を得ることにより、データサイエンス・スプリングスクール、サマースクール等の実施
数理・データサイエンス教育強化コンソーシアム、データ関連人材育成
関西地区コンソーシアム、日独６大学ネットワークHekksagonデータサイ
エンス部会との連携を開始

大阪大学
数理・データ科学教育研究センター

副センター長

http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/

鈴木貴

センターの目的と構成
大阪大学数理・データ科学教育研究センター（MMDS）は、大阪大学における数理・デー
タ科学の基盤教育を担うため、全学の教員・研究者が専門分野を越えて協働する組織です。
MMDS は理学、工学、基礎工学、情報科学、経済学の 5 つの研究科を連携部局とし、学部教育を担当する２つのユニット（数理科学、データ科学）と、大学院副プログラムを運営する3 つの部門（金融・保険、モデリング、データ科学）から成り立っています。またMMDSは大阪大学デー
タビリティフロンティア機構（ＩＤＳ）と連携し、滋賀大学・京都大学・大阪大学・神戸大学・和歌山大学・奈良先端科学技術大学院大学によるデータ関連人材育成プログラム関西地区コンソーシアム（ＤｕＥＸ）において、博士人材（学位取得者・博士課程在籍者）
を主な対象としたデー
タ関連人材育成プログラムを提供しています。

センターの取組概要
ユニットは 6 名の専属教員（特任教授２、准教授１、特任講師１、特任助教２）と若干名の兼任教員、非常勤教員が、「数理・データ アクティブ
ラーニングプラン」として数理・データ科学についての高度教養教育に関連する教育研究を実践します。本年度は 25 科目を提供し、プラン全体で1440 名の履修者を受け入れています。部門は 60 名程度の兼任教員と若干名の専属教員、非常勤職員が「金融・保険」「数理モデル」「データ科学」の 3 つの大学院副専攻・高度副プログラムを運営しています。本年度は全体で 14コースを提供し、670 名の履修者を受け入れています。DuEXでは A（データサイエンス基礎コース）、B（データサイエンス実践コース）、C（医療データ基礎実践コース）の 3コースに科目を提供し、本年度はコンソーシ
アム全体で 70 名（博士人材 35 名、インターンシップ 20 名）の履修者を目標としています。

九州大学
数理・データサイエンス教育研究センター

センター長

http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/（システム情報科学研究院）

内田 誠一

センターの目的と構成
数理・データサイエンス教育研究センターは、“Open Science and Open Education with Open Mind”をスローガンに、分野間の垣根を超えた教育研究を志向し、あらゆる部局の学生と教員、研究者をサポートしています。
センターには「数理・データサイエンスコア部門」「他分野連携部門」「学外連携部門」の３部門を設置しています● 数理・データサイエンスコア部門は、数理・データサイエンスに関する教育プログラム、教材及び指導方法の開発、それらの学部・大学
院教育への提供と普及活動を行っています。

● 多分野連携部門は、様々な部局固有の数理・データサイエンス課題や利用される技法を収集・整理し、基本教育プログラムを部局固有のデマンドや教育実施状況に応じて改変・最適化を図ります。

● 学外連携部門は、教育プログラムの他大学等への提供、実践教育に関する企業等との連携、拠点校コンソーシアムへの参画を通じて、学外とのネットワークを構築します。

センターの取組概要♦

専任教員 8 名を、人文学、芸術工学、工学（アジア防災）、病院、統合新領域（ライブラリサイエンス）、マスフォアインダストリ、システム情報科学に配置♦

数理・データサイエンスの全学的教育科目４科目を新規開講、１科目の開講準備中♦

地域企業向け集中セミナーを実施、九州他県からも含め50 名が聴講♦

２高専にてデータサイエンスの出前講義実施♦

データサイエンス関連講義の全資料を無償コンテンツとして公開中

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産業界ニーズ把握と教育のためのスタディグループを開催
センター専任教員および連携教員が集まって、２日間にわたる異分野協調
合宿を実施
全学の様々な学術分野のデータ解析関連研究者が集まり「数理・データサイ
エンスに関する教育・研究支援プログラム 研究成果発表会・交流会」
を開催
学内各部局における数理・データサイエンスのニーズとシーズを共有

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