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数理・データ科学・AI (AIMD)教育アドバイザリーボード会議（２回⽬）議事録

⽇時：2023 年 3 ⽉ 17 ⽇（⾦） 11:00〜12:05
会議⽅法：ウェブ会議（Zoom を使⽤）
出席（順不同, 敬称略）
⼟井 美和⼦東北⼤学 理事
柳澤 花芽㈱野村総合研究所（NRI）⼈事・⼈材開発担当役員
⻘⽬ 隆博
第⼀⽣命保険株式会社 IT ビジネスプロセス企画部データ戦略室 ラインマネジャー
Glenn M. Keeni ㈱サイバー・ソリューションズ 代表取締役社⻑
繁⽥ 亮
Google ユニバーシティリレーション・プログラムマネージャー
久⽥ 哲弥
宮城県経済商⼯観光部新産業振興課 技術副参事兼技術補佐（総括担当）
荒⽊⽥ 理
仙台市経済局 産業政策部 産業振興課 課⻑
中尾 光之
東北⼤学副理事（AI・データ戦略担当）、東北⼤学未踏スケールデータ・アナリティクスセンター⻑
尾畑 伸明
東北⼤学総⻑特別補佐（数理・データ教育担当）、東北⼤学情報科学研究科教授
早川 美徳
東北⼤学データ駆動科学・AI 教育研究センター⻑

（会議資料）【資料１】前回議事録【資料２】数理・データ科学・AI 教育アドバイザリーボード内規【資料３】アドバイザリボード名簿【資料４-１】AIMD 教育 2022 年度の進捗状況（PPT スライド）【資料４-２】R3 年度数理・データ科学・AI（AIMD）リテラシ教育プログラム⾃⼰点検・評価書【資料４-３】MDASH-申請書

議題
１．前回議事録の確認
前回の議事録が資料のとおり了承された。
２．東北⼤学 AIMD 教育活動の現状報告および意⾒交換
早川センター⻑から、東北⼤学における AIMD リテラシー及び応⽤基礎レベルの教育の状況、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活動について、中尾副理事から⼤学院レベルの取り組みについて、令和 4 年度の活動を中⼼に資料に基づいて説明があった後、種々、議論を⾏った。その内容は補⾜資料を参照のこと。
3．その他
早川センター⻑からこれまで新型コロナの影響によりオンラインで開催してきた本委員会を、令和 5
年度からは、11 ⽉から 12 ⽉頃、東北⼤学キャンパス内の施設の視察も交え現地で開催したい旨の説明があり、了承された。

2（補⾜資料）
第 2 回 AIMD 教育アドバイザリーボード会議（発言内容の要約）（⼟井）
第 2 回⽬の数理データ科学 AI・AIMD 教育アドバイザリーボード会議を開催します。
委員⻑の東北⼤学データ戦略担当理事、⼟井です。始めに前回の議事録確認を早川先⽣よろしくお願いします。
（早川）
東北⼤学データ駆動科学・AI 教育研究センター⻑をしています。前回の議事録で所属等など改めてお気づきの点がありましたらご指摘ください。トランスクライブした部分が⻑いですが、よろしくお願いいたします。
（⼟井）
この会議の間でお気づきの点があれば教えていただければと思います。
では、本⽇ AIMD 教育活動の現状報告および意⾒交換をしたいと思います。現状報告後に皆様からご意⾒を伺いたいと思います。
（早川）★【スライド 1】東北⼤学における AI・数理・データ科学⼈材育成
私と、AI・データ戦略担当副理事の中尾、総⻑特別補佐(数理データ教育担当)の尾畑の 3 名、主に私の⽅から説明します。
★【スライド 2】東北⼤学における AIMD ⼈材育成が⽬指すところ
本学は総合⼤学ですので、情報科学を専らとする⼤学院がございます。そこを中⼼にエッジ⼈材の育成を⾏いながら、それ以外にも広く AIMD のマインドを浸透させるトリクルダウン的な発想で取り組んでいます。⾊々な⼈材を広く集め、ここにしかないドメイン・エキスパートとして育成し、地域社会のイノベーションに貢献するコンセプトで取り組んでいます。
本⽇は前回 1 回⽬の委員会からの差分の部分を主に説明しながら現状で感じている課題を共有し、委員の皆様にご意⾒や助⾔をいただければと思っています。
★【スライド 3】東北⼤学 AIMD 教育に関係した最近の動き
ここ数年間の AIMD 教育に関係した動きを年表にしました。2021 年度に今回のアドバイザリー第 1 回⽬を開きました。その後、東北⼤学が数理データサイエンスの拠点校になり、東北ブロックが新たに設けられ、東北⼤学が東北ブロックの代表を務める活動が始まりました。
左下に MDASH 応⽤基礎レベルプラスに選定とありますが、今年度に⽂部科学省の数理データサイエン
ス教育に関わる認定制度があり、そこの応⽤基礎レベルに応募して選定を受けています。
また、2021 年度に未踏スケールデータ・アナリティクスセンターが新たに設置されました。2020 年度から本格的に活動しました。センター⻑は中尾先⽣で、我々のセンターと⼀体的に活動しています。
★【スライド 4】学部教育（応⽤基礎レベル）の取り組み状況
⽂部科学省では、各⼤学の AIMD 教育について、リテラシーレベルと応⽤基礎レベル（アドバンスト・リテラシー）ですが、2 つの階層に基づいて認定する制度を⼀昨年から始めていまして、東北⼤学はリテラシーレベル⼊⾨レベルについては、既に認定を受けています。応⽤基礎という、もう少し⾼いレベルの教育活動についても今年度、認められました。
★【スライド 5】東北⼤学 AIMD 応⽤基礎教育の概要
こちらは学部レベルの東北⼤学の教育体制を⼀枚にまとめたものです。中央に三⾓形を記していますが、3教育のピラミッド的なものをシンボリックに描いたものです。基礎から専⾨教育、トップレベルと、それぞれ階層で教育をし、⼀番のボトムでは、1 年⽣全員に基礎的な授業を提供しつつ、さらに⼀段上の応⽤基礎レベルでは右側の⼤きい四⾓図に書いてあるような、コンピュテーション・データサイエンス（CDS）プログラムを提供しています。その中には機械学習、あるいは数学統計等の科⽬が⽤意され、必要な単位を履修すると認定を受ける建付けになっています。
★【スライド 6】東北⼤学 AIMD 応⽤基礎教育の特徴 1〜3
この MDASH 認定を受けるにあたって評価をいただいた点としては、例えば⺠間の AI 資格認定（⽇本ディープラーニング協会）に「G 検定」と「E 資格」いうものがありますが、その取得に向けての学修⽀援をしていることが評価をいただいた点になっています。
これは学⽣に対して、受検するためのトレーニング⽤のｅラーニングが⺠間業者さんから提供され、希望者に無償で提供してトレーニング後に受検してもらう取り組みになっています。
★【スライド 7】東北⼤学 AIMD 応⽤基礎教育の特徴 4〜6
その他、研究総合⼤学として特徴ある科⽬の開発や、地域への展開、教科書シリーズの刊⾏なども進めています。
★【スライド 8】コンピュテーショナルデータサイエンスプログラムの実施状況
応⽤基礎レベルのプログラムが開始されたのが 2019 年、本格的に認定を⾏うようになったのが、2020年度からです。その中の必修科⽬ 2 単位の科⽬が 2 つ⽤意され、機械学習関係の科⽬になりますが、棒グラフの縦軸はその履修者数の推移を表したものです。東北⼤学の新⼊学者の数は毎年約 2,500 名で、当初は数⼗⼈くらいから始まり、現在は機械学習アルゴリズム概論で 800 名を超える履修者数、実践的機械学習も 300 名近くで、エクスポネンシャルかどうかわかりませんが急激に伸びています。新⼊⽣の関⼼は⾼くなっていると思います。
また、中尾先⽣と開発した授業で、AI について研究の現場を取材しながら学⽣とディスカッションする授業も企画しています。授業評価アンケートのレーダーチャートで、ブルーが授業評価、⾚と⻩⾊が全体の平均になっていまして、⾮常に⾼い評価を受けています。
⼀⽅、履修者数は順調に伸びていますが、修了認定というのは申請ベースで⾏なっていて、残念ながら今年のデータはまだ⾒えていません。⼀昨年は 5 名、昨年は 10 名で、少々低調です。しかし、今年度からオープンバッジを発⾏し、⾒える化で少し向上が⾒込めるのではないか。それから「G 検定」と「E資格」の学修⽀援プログラムについては、毎年参加者は 30 名程度でほぼ横ばいの状態で、実際の合格者数はその半分強です。さらに底上げが必要ではないかという状況です。
★【スライド 9】教育内容の充実に向けた取り組みの例
さらにこういう取り組みを充実すべく、全学⽣を対象に課外活動を⾏なっています。学⽣さんを呼び寄せて動機付けます。それから新たな科⽬や教材の開発、試⾏を始めていて、NVIDIA の Jetson Nano というワンボードのコンピュータを使ったメイキング的な体験授業を来年度から実施する予定です。その他、教材の充実や学習オンライン環境の提供なども今年度から始めているものがあります。
★【スライド 10】分野を越えたコミュニティの形成を⽬指した「場」の提供
以上は学部レベルで、⼤学院になりますと、Kaggle Club を発⾜しました。こちらは中尾先⽣に説明していただきます。
（中尾）
⼤学院ではデータ科学国際共同⼤学院と、留学⽣の国費の特別プログラムを同時並⾏的に動かしています。本学の学⽣と海外からの留学⽣の共修環境で、実践的なスキルを⾝につけるプログラムをやっています。そのサイドフローとして、場所と環境を与えて基本的なテーマを Kaggle のコンペに限り、サロンみたいなものを最近始めています。専⽤部屋とコンピュータを備えてです。今 14 名くらいです。情報科
学研究科、⽣命、経済などの学⽣たちが集まり、Kaggle に取り組んでいるところです。
最近の⽣成系ＡＩは学⽣たちが⼀番フロントラインにいるようなシチュエーションにもなっていて、⽣成系のＡＩを使って何か遊ぶスキルに⻑けている⼈たちが、こういう場から⽣まれてくるのもありかな4と思います。
（早川）★【スライド 11】現場⽬線で感じている課題（特に学部レベル）
こういう取り組みをしながら、主に私の現場⽬線で感じている課題を述べます。先ほどエクスポネンシ
ャルかどうかと申しましたが、履修者数は順調に伸びていますが、それに対応できるリソースが限られていて、今後どうさばいていくかということが⼤変だと思っています。今、⽣成系のＡＩの話がありましたが⾮常に動きも早く、例えば教科書シリーズの刊⾏で、私も著者に⼊っている本は⼊稿して出版まで 8 ヶ⽉ほどかかり、その間に Chat GPT や GPT-4 が出て、様⼦がずいぶん変わってしまうことがあります。⾼校教科書は検定があり何年間もかける状況の中、このような教材をどういうサイクルで提供していけば良いか、⾮常に悩ましいです。
中尾先⽣が紹介してくださった活動をもう少し低学年のレベルまで拡⼤できればと、具体的な取り組みはこれからというところです。
それから「進学ブランド⼒向上に向けて」と書きましたが、AIMD 的な取り組みは⼊学者にとっても魅⼒的になる形で、かつダブルメジャー的な制度を整備し、デジタル証明や専⾨と AIMD の形で学位を出すとか、機関としての取り組みがこれから出来ればよいと思います。
★【スライド 12〜19】グローバル・産学共創による先端 AIMD エキスパート養成事業
東北⼤学数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点と全国的なコンソーシアム拠点がありまして、今年度から東北ブロックの代表校としても活動することになっています。コンソーシアム⾃体は 2017 年から発⾜し、2020 年度から第 2 期に⼊りました。これまでの成果を継承しつつ、質向上と全国展開を加速、かつ産業界とか関係団体との連携を図り活動⽅針を掲げています。
東北のブロックの現在として、このコンソーシアムの会員になっていただいている⼤学はまだ少ない状
況です。今年からの活動はウェブサイト等による情報発信や、シンポジウムの開催、ミーティング、ヒアリング等を実施しています。
また企業との連携については東北経産局に間に⼊っていただき、パイプを作る取り組みもここ１年やっています。
当センターの活動ではありませんが、経済学研究科が中⼼となってリスキリング教育のプログラムが今年度から開始し、アウトリーチ活動として⾼校⽣に向けたイベントも⾏なっています。
教科書シリーズの刊⾏とか、UDAC としての取り組みとして、⼤学院教育の縦展開と横展開に取り組みながら、AIMD の普及、展開を図っています。
★【スライド 20〜22】東北地区の⼤学等の参加状況
東北地区の AIMD についての状況を図る⼀つの指標として、各コンソーシアムの 9 つのブロックがありますが、ブロック毎に⼤学の数に対するコンソーシアムへの⼊会状況をまとめました。
各ブロックの⼤学数は Chat GPT で調べたので正確ではないかもしれません。ブルーの横線は会員校のパーセンテージで、残念ながら東北は⼀番低く⼗数パーセントです。関東は⼤学数で会員数も⼤きいけれどパーセンテージは低い状況です。増やすことが⽬標ではないにしても、もう少し⼤学間のネットワーク作りに本学としても取り組むべきと考えています。
それから産学官の取り組みについては、東北創成国⽴⼤学アライアンスという組織が既に先⾏し、各県の拠点となる国⽴⼤学を中⼼に取り組んでいます。アライアンスとも共同しながら進められたらと考えています。拠点校の仕事、役割というのも新たに増えたので、このあたりにもアイデアやアドバイスをいただければと思います。
（⼟井）
早川先⽣、中尾先⽣、ご説明ありがとうございました。東北⼤のオープンバッジというものは、科⽬修了時に紙で渡していたものをオープンバッジというリアルなものにして可視化しているもので、メタデータも読み取れ、SNS などオンラインでの履歴書などにデータを使えるようにするというものです。今

5はこの AIMD と挑創カレッジのものがあり、他 4 つくらいのプログラムでも出しています。必修科⽬でないところでも、可視化するような状況になっています。
東北⼤は研究⼤学として、世界と伍していかないといけない⾯もありますが、⼀⽅では東北地⽅のブロック、地域の⼤学の代表校としてという両局⾯を持っています。AIMD でも両局⾯が出てくるという形です。何かご意⾒をいただければと思います。
（⻘⽬）
私の今の背景というか、課題認識を⼊れさせていただきます。第⼀⽣命として企業でのデータ活⽤、AI活⽤を私の担当周辺で会社全体での使い⽅や作り⽅をリードさせてもらっています。
AI とかデータ活⽤の⼈材、特化している⼈間の⼈材不⾜はもちろんありますが、企業の中で思うのは使いこなせる⼈、いわゆる全社員がデータを⾒てどう考えるだとか、AI はこういう動きをするから、こういうことに気にしながら業務で使わなければいけないとか、使う側のリテラシーや経験値を上げていく必要があると⽇頃思っているところが課題背景にあります。
先ほどのご紹介で、コミュニティの場について⼤変良いなと思っていました。アルゴリズムやプログラムを作る⼈も勿論必要だと思いますが、それを使いこなす⼈とか使うだけの⼈、そのような教育や場があるのが良いと思いました。今後、社会に出ていく⼈間としては「使いこなす」ですね。作るというよりは使いこなす⼈を多く、教育していただけると企業側として嬉しいです。
（中尾）
私は主に⼤学院の⽅の説明いたします。情報科学研究科という情報科学を標榜する研究科が⼀つありまして、そこがハブになり、使う側の研究科専⾨性を持つ⼤学院として、⽣命科学、経済、⼯学、理学、医学等々の研究科を束ねて、データ科学国際共同⼤学院という⼤学院をしています。
基礎的な AI、あるいはデータサイエンスの原理的な講義に加え、実践的に使う側のスキル、あるいはそれを使って課題解決を実際の実データを使って⾏うプログラム、PBL といわれるものを実施します。
プロジェクト遂⾏にあたっては、それなりのコンピュータスキルや、プログラミングの技術は必要です
が、実際に定式化して解いていくかというところです。そこを重点にしたプロジェクトをまさに学⽣たちにやってもらっているところです。
相当スキルレベルに差があるので、どう平準化していくか準備が必要です。
いわゆるクロステックというのでしょうか、ドメイン・データサイエンティストの⽅向性で⼈材育成を⾏なっているところです。
（⼟井）
早川先⽣からは学部の⽅からのコメントはありますか。
（早川）
全く同感で、例えばこれまで学部教育の多くの部分、レポート提出など、そのような形で評価を⾏うなかで、⽣成系の AI を使いこなす学⽣が出てくると、学修の評価をどうするみたいな問題が新たに発⽣しています。できるように育てたい⼀⽅で、我々の古い頭では⾊々な成績評価が⾏えなくなる状況になりつつあるかなということが懸念事項です。⼤学として考えていかなきゃいけないという観点も問題意識として持っていました。
（⼟井）
早川先⽣からご説明のあったスライド 7 あたりで、AI データ科学研究の現場では⻘⽬委員からご指摘があったような、どう使いこなすかとか、現場の先⽣とのやり取りがあり、現場を⾒ていただいて、どう使っていくかというところです。倫理的な問題とかに気づいてコメントする学⽣さんもいるので、現場に基づいた教育というのは重要だと感じました。

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（⻘⽬）
ありがとうございます。例えば⽂系の領域にも、こういうコミュニティを拡げていってもらうことは良いかなと思いました。
（⼟井）
そういう鋭い質問は、やはり⽂系の学⽣さんとか、結構してくださいます。
（早川）
この科⽬というのは、かなり⽂系の学⽣も多く参加してくれていて、⾮常に鋭い意⾒を⾔ってくれます。
（⻘⽬）
たぶん仕組みを分かっていないほうが、好きなことを⾔えるのではないかと思います。
（⼟井）
そういうやり取りがあることが重要だと思います。今たぶん、⼤学でも企業でもデータを扱うのは今までの古い考え⽅で⾔うと「情シス」だよね、みたいな。⽣命保険などだと統計を扱う⽅が前⾯に⽴たれるので違うかもしれないですが、こういう教育現場でも早く気づいていけると良いと思います。
（柳澤）
私もまさにそうだと思っていました。関連した弊社内の話を披露すると、弊社にもデータサイエンスの教育を受けてきた⽅とか、他社で経験を積まれてきたという社員が多くいます。今、起きてきている問題というのが、弊社の場合は企業様の⾊々な事業上の課題や業務上の課題をどう IT を使って解決していくのかというところを⽇々⽣業にしています。コンピュータシステムというか、昔ながらの IT のシステムにおとす⼈間というのは、⾮常に昔から多くいまして、連携は上⼿くいっています。
ただ、AI だったりデータサイエンスの領域だったりというところへの繋ぎが上⼿くいっていないのです。
それは、いわゆるデータサイエンティストと⾃認している⽅々は割とアルゴリズムの在り⽅やデータサイエンスの領域に閉じた関⼼を持っていて、業務課題とか事業課題をやっている⼈間は、そこにどうアプローチしたらいいのか分からない。翻訳の作業というのでしょうか。そこが⾜りていなくて、データサイエンティストのポテンシャルを充分に発揮してもらえないでいます。
こちら側としても、⾊々とやってくれそうだけど、どう繋いでいいか分からず、⾮常にフラストレーションがたまる状況が結構起きています。使いこなすというだけではなく、翻訳していく⼈材が必要だという話もあって、少数ですがそういう⼈間が育ち始めた部署は上⼿くいっています。お互いの領域に少しはみ出したような興味・関⼼とか、スキルということができている⼈間がいるところは上⼿くいっています。
先ほどの話との共通点では、⽂系の⽅々にも少し素養を持ってもらう、あるいは数理的なところが得意で、基本はその世界が⼤好きという⼈達にも、業務⾯や事業⾯、経営⾯に関⼼を持ってもらい、すり合わせができるような形になっていくと、社会に出たとき⾮常に役⽴つのではないかと思っています。
弊社内でも、その育成は今後⼒を⼊れていかなくてはという境界領域のところで問題視しています。
あと、違う観点で質問でもありますが、AI 倫理のような観点というのは何かプログラムがありますか？
弊社では、何年か前に AI 倫理ガイドラインを作ったことがありました。⾮常にその辺りの浸透というところも、今後重要になるという認識を持っています。このあたりも論点としていかがでしょうか。
（Glenn M）
セキュリティ⾃体を結構⼤きな社会的問題として考え始めています。その観点からでも作る側と使う側について、作る側も使う側のディスカッションになっているのはとても良いのですが、それ以外にも社

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会全体に波及させるという観点が重要です。例えば、産業⾰命等の際は、結構変化のペースが遅く、何とか社会がついていけた。
でも、先ほど早川先⽣の話にもありましたが、本を出版する前に技術がガラッと変わってしまうようなこともあるということです。そこで全体的な AIMD、⼤学内の⽂系とか全学で取り組んでいるのはとても良い考え⽅だと思っています。感動していますが、多分それだけでは⾜らないと思います。今の学⽣が、社会⼈になったときの話ではなくて、今の社会⼈の⽅も、企業に⼊っている⽅も、また法律をつくっている⽅も、皆にその意識と、いわゆる LLM を今より速いペースで持ってもらうかということが特に⼤きな課題になると思います。AI エシクスのところが、今課題になっています。今回の ACM でもそこの編集員が泣いているのです。エシクスを謳っているけれど、何もしないとか。ほかの国は特に⽣物、バイオティクスとかが結構厳しいので、世界中ある程度は守られています。本当はそれよりも影響の⼤きい、強い動きにもなる AI は何か考えなくてはならない。
全体の中で学⽣らが⼊ってくるか、誰が⼊ってくるかで、AI 倫理の話も考えてもらって、⽶国では既に影響が出て、つい最近数ヶ⽉も経っていない AI の倫理とか、そういうところの⽂章が出ている。つくる段階で何かやっていかないとならない。また全社会でオープンにして、みんなのための AI とか、AI の良いこともあれば悪いこともあるとか、場合によってはバイアスが通ってしまうこともある、こういうような悪い使い⽅があるということもやっていかなければならないと思っています。
最後に、私のセキュリティ分野でも波紋を起こしているのは、ChatGPT-3（GPT-4 は出てきたばかり）で、我々みたいなディフェンスをかけている⼈より、悪い⼈らが作るところで活発な活動があり、アンダーグラウンドに売買するプラットフォームを作るとかがあって、アンダーグラウンドのいわゆるエコシステムで⼤変な悲劇を与えるということとか、恐ろしく結構⼼配な声も上がっています。
その倫理とか、何をすれば良いかとか、考えてくる時期に来ていると思います。
（中尾）
1 つは境界領域という話で、実はかなり以前から、データサイエンスが⽣まれ始めた時期、声⾼に⾔われ始めた時期から⾔われている話ではあります。
ビジネスサイドでデータサイエンスを教えるか、データサイエンティストにビジネスを教えるか、その課題はずっとあり、アカデミアでどうするかというのは⾮常に難しいです。
ユーザー、どちらかというとドメインサイドの学⽣たちと、情報技術を研いでいる学⽣たちとのコラボレーションをグループワークで、PBL の際にはやってもらっています。異質な⼈たちが集うプロジェク
トを追考していく環境の中で、最低限ではあるけれど⼈材育成の本当にイニシャルなところですが実現できればと思っています。
産学連携で、リスキリングやリカレント教育もいくつかやっていて、課題に対して⾊々な観点から解析⽅法も含めてアプローチするかということを⼼掛けた内容を遂⾏している状況です。
次に倫理ですが、⾮常にコンセプチュアルなところから、現場レベルまですごいバリエーションがある課題です。AI 倫理といったときに、どこまでマチュアしているか分からなく、議論があるのは知っているのですが、そこをウォッチしながら反映させていくことになると思います。
東北⼤学拠点になったという教育強化事業の下ではデータサイエンスにまつわる倫理とか、セキュリテ
ィとか、カリキュラムの検討と合わせて、検討するグループがありますので、何らかのアウトカムが出てくるのかなと思っています。
狭い意味でのサイバーセキュリティという意味では、データサイエンス AI とサイバーセキュリティを上⼿くバインドしたようなカリキュラムを今後提供していくようなことも考えています。
（⼟井）
先ほど柳澤委員が⾔われたインタープリターという話で、中尾先⽣からもお話がありましたが、私が企業にいた時にヒューマンインターフェイス側がその役割を担っていたと思います。ドメイン側の要求をシステムとしてどう起こすか、どういうふうに使いたいかというイメージを共有していることが⼤事な

8ので、今 AI を使うことで、新しいインターフェイスデザインの⽅とかを育成されると良いのかもしれないです。
（久⽥）
宮城県としては、特に東北⼤学の学⽣さんは、ほとんど宮城県に残らない現状があります。多分、宮城県はこのままでいくと、この分野でどんどん遅れていくと思うので、中尾先⽣からもお話がありましたが、いま宮城県で働いている⼈間へのスキルアップという形で、リスキリングあるいはリカレント教育が必要だと思っています。当然、宮城県でもそういう取り組みをしていこうとは思うのですが、やはりどうしても⼤学の皆さんのお⼒添えが必要になってきます。
今後、⽂系の皆さんに近い製造業の⽅々に向けて、どういった教育をされていくのかというところを教えていただければと思います。
（中尾）
実は同じ問題意識を持っていて、いわゆる沸き⽴つ東北、その事業のもとに東北地域は創成国⽴⼤学ア
ライアンスという取り組みがあります。これはアカデミアとして国⽴⼤学が主なのですが、新潟も含めて、産業界あるいは経済界の底上げをやっていこうという取り組みです。
現在も⽂科省の DX ⼈材の育成リスキルとかリカレント教育による⼈材育成のプロジェクトが公募になっていて応募しようとしているところです。
久⽥様がおっしゃったような、東北地域のニーズを踏まえた⼈材育成をこれまでの⼤学内での⾊々な教育資産を使ってやろうとしています。県にも市にも、経済産業局にも東経連、企業団体に⾏脚して、協⼒してくださいと申し上げています。⼆つ返事で協⼒するよと⾔っていただけると少しは進むかなと思います。よろしくお願いいたします。
（久⽥）分かりました。具体的なお話を聞かせていただき、ぜひ県で協⼒できるところはそうさせていただきた
いと思います。
（⼟井）
ありがとうございます。Google の繁⽥委員はいかがですか。
（繁⽥）
この速いペースで変化が起こっているのは、まさにその通りだと思っています。私の所属する Googleもその競争の中ですごいスピードで開発を進めているところではあります。
少し変わってきたと思うのは、今まではどんなユーザーが使っても安全安⼼に使えるとか、不正はされないように充分配慮してから出そうと⼼掛けてきたのですが、これだけのスピードで開発が進んでくると、少し未完成なことがあります。例えば Chat GPT では、正確な答えが返ってこないとか、もしかしたら悪いことに使える可能性があるという、全てを保証した状態で出すのが難しいという部分が出てくると思います。また専⾨家に向けて限定的に出すのではなく、いきなり⼀般の⽅にも触れる形で出るというふうに世界が変わってきたと思っていますので、ネットのなか過⼤評価であったりとか、逆に恐怖を煽るようなことがあったりとか、⾊々と出てくると思うのです。
それに対して、ある程度知識のある⽅々は仕分けられると思いますが、情報系に馴染みのない⽅だとその情報に流されてしまったり、何が正確なのか分からなかったり、不正確なものが混ざっているのに、本当にすべてが真実だと信じてしまうことが起こってくる気がします。
そうしたときに、いかにスピーディーに対応できるかが求められると思っています。様々な倫理教育や基礎のリテラシー教育をしていると思いますが、新しいトピックがでてきた時に、例えば緊急のシンポジウムとかワークショップやセミナーをして、新しいツールはこういうことが出来ますと、でも⼀⽅で9
こういうことが出来ないとか、ここは注意しましょうとか、上⼿く早い段階から情報発信していけると今後は⽟⽯混沌、⾊々なものがリリースされていくと思うので、そこに対してもできること、できないこと、気を付けるべきことをいかにタイムリーに発信できるかなと思います。⼤学としては⾮常に難しい⽴場だと思います。そうした部分ができると⾮常に良いのではないかと感じています。
（⼟井）
先ほど早川先⽣から説明があった、教科書では間に合わないという部分をどう埋めていくかという話だと思いますが、リテラシーとして教員だけではなく、Google の繁⽥委員のような⽅に協⼒していただき、危険性などを教育していただく機会を設けられるといいですね。その時には⾊々とご協⼒を仰ぐことが多々あると思います。荒⽊⽥委員はいかがでしょうか。
（荒⽊⽥）
仙台市だと、仙台市内の IT 企業様が⼀定程度集積して、宮城県情報サービス産業協会、MISA という団体があります。仙台市の産業構造でいうと圧倒的に商業、⼩売や飲⾷、宿泊というところに従業員が多く固まっています。なかなかデータサイエンティストとか、情報系の学⽣がこの地域に残るというのは難しい状況もありまして、いかにその地域に実相していくかが⼀番⼤きく、我々にとっても課題になっています。
仙台市では経営層の⽅々に AI を始めとした技術で何が出来るかを理解していただく事業を⼀つやっています。「G 検定」はどちらかというと企画部⾨や営業の⽅々が⾃分たちの会社に持ち帰っていただき、AI でどういうことが出来るのか理解して、その繋ぎ役になる⼈たちを育てていきます。「E 資格」は情報系の企業の皆さんに学んでいただき、AI や⾃社の新しいビジネスにつながるような、ソリューションを開発していただき、両⽅から取り組みを進めています。多くの企業さんがいらっしゃいますので、どこをどう押せば地域に広がるかというのが、⼀つの課題になっています。
地域のロールモデルとか、リーディング企業、昨年度頃から協⼒いただいているのは、仙台経済同友会の地域の社⻑さんたちの集まりがありますが、若⼿の社⻑にもご参加いただき、ボウリングのセンターピンになるような⽅を押して、それが波及して仮説のもとに事業を進めているのですが、そう簡単にいきません。特に中⼩企業の中で IT とか専⾨の⽅を雇うということ⾃体が難しいです。ある程度、⼤きな企業になると情報室のようなものがあり、新しい技術を⼊れる際に例えばパソコン⼀台⼊れるのも中⼩企業は苦戦します。そういう企業にも幅広くＤＸを進めて、特にリーディング企業にはデータ活⽤やＡＩ活⽤を進めていく取り組みをしています。
昨年度は中尾先⽣にもご協⼒いただいて、クロステック事業の中で⾏なっていただきました。ビジネス化というところも進めていますけれど、様々な課題があるなかで進めているのが現状です。
（⼟井）
そういう意味ではＮＴＴはじめリモートワークで、東北地⽅は住みやすいし⾷べ物も美味しいので、マルチワークで地元でも活躍いただくことが可能となってくると思います。アジャイルな動きの中で地⽅⼤学として東北⼤学が何か⽀援できるといいですね。
貴重なご意⾒をありがとうございます。全部反映するのは難しいですが、少しずつ反映していければと思っています。
（早川）
引き続きどうぞよろしくお願いいたします。今年度はコロナもまだ収束してなく、オンライン開催としましたが、来年度は 11 ⽉から 12 ⽉くらいを想定しています。委員の皆様⽅には東北⼤に来ていただいて中の様⼦をご覧いただきながら、⾊々とご意⾒やコメントを頂戴できればと考えています。その節は是⾮よろしくお願いいたします。

10（⼟井）東北⼤学次世代放射光ナノテラスや東北メディカルメガバンクなど、データセットとしては有名なものを持っていますので、⾒学などしていただければと思います。
新幹線に乗れば 1 時間半ですので、ぜひ現地でお会いする機会を来年は得られたらと思います。
来年度も引き続きよろしくお願いいたします。どうもありがとうございました。

以上。