数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】
様式１
大学等名

山口大学

プログラム名

データサイエンス応用基礎プログラム（医学部）プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件 学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
医学部④ 修了要件
１．リテラシーレベルの数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」の単位を習得すること
２．「数学Ⅰ・Ⅱ」・「医用統計学・医用ＡＩ学」・「システムバイオインフォマティクス」・「社会医学基本実習」・「医療情報・ＥＢＭ」及び「多職種連携」の単位を修得すること

必要最低単位数

8.7 単位

履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
単位数

データ科学と社会Ⅰ

1 ○

授業科目

数学Ⅰ

2

2 ○ ○

医用統計学・医用ＡＩ学

0.5 ○

○

医療情報・ＥＢＭ

0.5 ○○○○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
授業科目
単位数

1 ○

データ科学と社会Ⅱ

1 ○ ○医用統計学・医用ＡＩ学

0.5 ○システムバイオインフォマティクス 0.5 ○医療情報・ＥＢＭ

0.5 ○

多職種連携

0.7 ○

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

○ ○ ○

数学Ⅱ

データ科学と社会Ⅰ

単位数

単位数

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

○
○
○
○

○
○ ○ ○

○ ○
○ ○

○ ○
○
○

⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
必須
授業科目
単位数

医用統計学・医用ＡＩ学

0.5 ○社会医学基本実習

0.5 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目選択項目

授業科目

授業科目

1単位数

選択項目

必須

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容
数学Ⅰ・順列、組合せ、集合、数列、数学的帰納法（１回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数（３回目）【高校で履修済み】
・1変数関数の微分法、積分法 （４、１１回目）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係（４，１１回目）
数学Ⅱ
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係（３、１０回目）
・1変数関数の微分法、積分法 （３，１０回目）【高校で履修済み】
医用統計学・医用ＡＩ学
・代表値(平均値、中央値、最頻値)、分散、標準偏差（２回目）
1-6・相関係数、相関関係と因果関係（５回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布（２、３回目）
・ベクトルと行列（６回目）
・行列の演算、行列の後、スカラー場合、行列の積（６回目）
・逆行列（６回目）
・ベイズの定理（９回目）
医療情報・ＥＢＭ
・ベイズの定理（５回目）（１）データサイエ
授業に含まれている内容・要素ンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

データ科学と社会Ⅰ
アルゴリズムの表現（フローチャート）（３回目）
並び替え（ソート）、探索（サーチ）（３回目）
1-7
ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート（３回目）

データ科学と社会Ⅰ
・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）
・構造化データ、 構造化データ
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、 字コード
2-2 （３回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ（４回目）
データ科学と社会I
・文字型、整数型、浮動小数点型
・変数、代入、四則演算、論理演算・関数、引数、戻り値（３回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成
2-7（４回目）医用統計学・医用ＡＩ学・変数、代入、四則演算、論理演算（１回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成（４回目）

データ科学と社会Ⅱ
・データ駆動型社会、Society 5.0
・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）・データを活用した新しいビジネスモデル
1-1
（６回目）
システムバイオインフォマティクス
・データ駆動型社会、Society 5.0（１回目）
・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）（６，７回目）
医用統計学・医用ＡＩ学
・様々なデータ分析手法(回帰、分類、クラスタリングなど)（５，６，７回目）
・様々なデータ、可視化手法(比較、構成、分布、変化など)（２，３，４回目）
医療情報・ＥＢＭ
1-2
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル（２、９、１０回目）
・分析目的の設定（３回目）
・データの収集、加工、分割/統合（６，７回目）
システムバイオインフォマティクス
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ（４回目）
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ
・ソーシャルメディアデータ
2-1 （５回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス
・ビッグデータ活用事例（６回目、７回目）
医療情報・ＥＢＭ・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ（６、７回目）

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種
類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基
礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

システムバイオインフォマティクス
・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム
・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）
・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）
3-1
（１回目）
・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）（２回目、実習２，３回目）
データ科学と社会Ⅱ
・AI倫理、 AIの社会的重要性（４回目）
・プライバシー、保護、個人情報の取り扱い（３回目）
・AIに関する原則/ガイドライン（３，４，５回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性（７回目）
3-2 医療情報・ＥＢＭ
・AI倫理、 AIの社会的重要性（４回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性（５回目）
多職種連携
・プライバシー、保護、個人情報の取り扱い（１回目）
医用統計学・医用ＡＩ学・実世界で進む深層学習の応用と発展(需要、予測、異常検知、商品、推薦など)（７回目）
・機械学習、教師あり、学習、教師なし、学習、教科学習（６回目）
・学習データと検証データ（６回目）
3-3 システムバイオインフォマティクス
・学習データと検証データ（１回目）
・過学習、バイアス（１回目）
・ホールドアウト法、交差検証法（２回目）
医用統計学・医用ＡＩ学・学習用データと学習済みモデル（６回目）
・ニューラルネットワークの原理（７回目）
システムバイオインフォマティクス
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）
3-4・ディープニューラルネットワーク（DNN）
・学習用データと学習済みモデル（２回目）
データ科学と社会I
・AIの開発、環境と実行環境（３回目）
データ科学と社会Ⅱ
・AIの学習と推論、評価、再学習（５回目）
3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み（６回目）
・複数のAI技術を活用したシステム(スマートスピーカー、AIアシスタントなど)（７回目）
医用統計学・医用ＡＩ学・AIの開発、環境と実行環境（１回目）
３ Ⅰ データエンジニアリング基礎
医学的観点を含めたデータ解析・活用スキルを習得し、疾患診断や治療の向上に貢献できる人材を育成することを目指す。実践的な学習を通じ、医療データの価値を理解し、効果的な活用方法を身につける。

Ⅰ
医用統計学・医用ＡＩ学（３）本認定制度がパブリックデータベースで得られるリアルワールド医療データ（例えば肺がん患者におけるRNA発現育成目標として掲げ量、喫煙歴など）を用いて、基本的な各種統計解析から多変量解析、相関・回帰、可視化、分布解析
る「データを人や社会にかかわる課題のなどを実施する。
解決に活用できる人材」に関する理解や
３-Ⅱ データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価
認識の向上に資する
社会課題となっている疾患の診断・治療・予防に関する解決策を企画・実行・評価する能力を育成す
実践の場を通じた学ることを目指す。実践的な学習を通じて、効果的な医療データ活用戦略の立案と実行力を身につけ習体験を行う学修項
る。
目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であ
社会医学基本実習
り、「データエンジ【社会医学基本実習のコース説明】
ニアリング基礎」、
及び「データ・ＡＩ Ⅱ 第３コース：栄養・食生活 第５コース：労働安全衛生とメンタルヘルス 第６コース：システムバイ
オロジー 第７コース：バイオインフォマティクス といった各コースそれぞれのテーマに基づいて、活用 企画・実施・評価」から構成されデータ収集方法、調査計画方法、データ解析方法などの実習を行う。
る。

第３コースでは主に食事摂取量調査データ、第５コースでは介護作業者の腰痛予防対策チェックリス
トや職業性ストレス簡易調査票などの調査データ、第７コースではパブリックデータベースで公開されている次世代シーケンスデータをといったリアルワードデータをそれぞれ解析対象として、解析手法、評価方法を検討し解析を実施し結論を導く。第６コースでは、相関関係と因果関係、条件付き確率、有向非巡回グラフ、因果ダイアグラムなどを駆使して、研究・実験立案について理解を深める。
⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）（１）データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力（２）自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点（３）AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力（４）医療分野におけるデータの取り扱いにおける倫理的問題と社会的影響の理解。
（５）医療現場におけるAI技術の結果を過不足なく捉え治療に活かす能力。

3

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式２
山口大学

大学等名

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和元年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
医学部

学生数

1,201

合 計1,201

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

男性

227 1,172 121
0000000
00000000
0000
227 1,172 121

73

73

令和3年度

修了者数

女性

合計

男性

48 121000000000
000000000048 121

73

73

履修者数

女性

合計

男性

48 116
00
0
0
0
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0000
48 116

78

78

令和2年度

修了者数

女性

合計

男性

38 116
0
00
0
0
0
0
00
00
0
00
0
0
000
38 116

78

78

履修者数

女性

合計

男性

38 1300000000000000000000
38 13087

87

令和元年度

修了者数

女性

合計

男性

43 1300000000000000000000
43 130

87

487

履修者数

女性

合計

男性

43 1160000000000000000000
43 11673

73

平成30年度

修了者数

女性

履修者数

合計

男性

女性

合計

43 1160000000000000000000
43 116734373

43000000
000000000000000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0000000000000000000000男性0履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性

0履修率

女性

483
41%
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0 483
41%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式３
大学等名 山口大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

（非常勤）
人

920

② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 篠田 晃

411人

38

人

（役職名） 医学部長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報・データ科学教育センター（責任者名） 山口真悟

（役職名） 情報・データ科学教育センター長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
山口大学情報・データ科学教育センター規則⑥ 体制の目的
情報・データ科学教育センターは、データサイエンス教育の管理、運営体制の整備及び組織的指導体制を確立するとともに、数理的思考を備え、データ分析・活用できる人材を育成し、もって社会の課題解決・発展に資することを目的とする（規則第２条）。この目的を達成するため、センターはデータサイエンス教育の開発・検証・改善の業務を行う（規則第３条）。

⑦ 具体的な構成員
情報・データ科学教育センター長 大学院創成科学研究科 教授 山口副センター長 教育学部 教授 北本 卓也
副センター長 大学院創成科学研究科 教授 西井 淳
共通教育実施部会長 センター専任教員 准教授 木下 真
データサイエンス教育専門部会長 大学院創成科学研究科 教授 間普データサイエンス教育全学調整部会長 教育学部 教授 北本 卓也
リカレント教育部会 大学院創成科学研究科 准教授 佐村 俊和
教育支援課 課長 椛村 裕二

5真悟

真吾

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
41%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
60%
70%
80%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,172
具体的な計画履修方法について、新入生や各学年のオリエンテーション等で周知している。
また、2016年にはＡＩやシステムバイオロジーを専門とする講座（システムバイオインフォマティクス講座。教授は工学博士）を医学系研究科内に設置、2018年には山口大学大学院医学系研究科及び医学部附属病院に全国でも先駆けてＡＩやデータ科学技術を医学に導入するための「ＡＩシステム医学・医療研究教育センター」を設立し、医学部生の当該分野における実践的学習をサポートする体制を整えている。
当該講座やセンター主催のデータ科学の医学応用に関するセミナーやシンポジウム（任意参加）を年に複数回開催することで、最先端の研究成果を学生・スタッフと共有し、データ科学に対する興味や学習意欲の向上を図っている。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本プログラムは、医学部のみの学部単位のプログラムである。
医学部内の医学科、保健学科の学生はすべて受講可能である。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
現状では医師国家試験におけるデータ科学関連の出題は極めて限られてはいるものの、AIをはじめとするデータ科学技術の医療への将来的な導入を見据え、当医学科においては必須科目の中でデータ科学関連項目を教育することとした。保健学科の学生には、医学科科目を卒業要件として認定できる当医学部の制度を用いて履修することをオリエンテーションなどを通じて周知し履修を促している。

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本プログラムの授業では、学修支援システム（e-YUME：山口大学医学部医学教育総合電子システム）を活用し、到達目標、テキスト、授業 のねらいと学修目標、授業のねらい、授業内容等の詳細を掲載し、学生は、予習・復習はもちろんのこと、講義中や演習・実習中にもシステムを有効的に活用できる。
学生がデータ科学の医学応用についてより実践的な研究開発を行いたいと希望する場合には、（上述の）システムバイオインフォマティクス講座ならびにＡＩシステム医学・医療研究教育センターを中心として、医学科のオープンサイエンスクラブ（選択科目）を活用して学生を受け入れ指導している。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
e-YUMEを利用して授業時間外でも資料を閲覧し、学習できるシステムを構築している。
また、システム上で学生に，講義後に講義の都度，設定された 学修目標（コアカリ）をどの程度身に付けることができたかを自己評価させることで、各学生が最終的な到達点の中でどの程度修得しているか確認している。
学生からのデータ科学にまつわる質問については、主に、システムバイオインフォマティ
クス講座ならびにＡＩシステム医学・医療研究教育センターにおいて授業時間以外でも随時受け付けている。

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

様式４
大学等名 山口大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
情報・データ科学教育センター（責任者名） 山口 真悟② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 情報・データ科学教育センター長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
本学では、全学的に修学支援システム（eYUSDL：electronic system of Yamaguchi University Self-Directed Learning）を構築し、その運用を通じて本教育プログラムを構成する科目を含めた全ての科目の履修状況、単位取得状況を収集している。これらのデータを活用することによって、プログラム希望者が当該科目を履修していることを確認している。また当該科目の単位取得状況から本教育プログラムの修得状況を把握している。

プログラムの履修・修得状況本学では、修学支援システムに授業評価アンケート機能を構築し、運用している。またe-YUMEにおいても、授業毎に設定された 学修目標（コアカリ） をどの程度身に付けることができたかを自己評価させることで、各学生が最終的な到達点の中でどの程度修得しているか把握することが出来ている。その結果を医学部及び情報・データ科学教育セン
ターで共有し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。

学修成果

各授業の最後に受講者全員に、授業毎に設定された 学修目標（コアカリ） をどの程度身に付けることができたかを自己評価させることで、各学生が最終的な到達点の中でどの程度修得しているか確認している。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本教育プログラムは、受講者全員に授業評価アンケートを実施しており、後輩学生がより興味を持ち理解を深められるよう、その評価を活用している。

学生アンケート等を通じた後輩等他の学生への推奨度

本学情報・データ科学センターにおいて履修者数，履修率を把握し，医学部と連携しながら計画達成を目指す。

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【応用基礎レベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
本学では卒業生調査システムを構築しており、その運用を通じて本教育プログラムを修了した卒業生の進路先や活躍状況を把握する仕組みができている。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考することによって、産業界からの視点を取り入れて教育プログラムを設計している。本教育プログラムを構成する「データ科学と社会Ⅱ」には地元企業の方を講師とした授業があり、教育プログラムの内容に産業界の視点を含めている。「データ科学と社会Ⅱ」の学外講師を中心に地域の自治体や企業およそ２０団体とデータサイエンス教育の協力体制を構築し、学外の意見を取り入れる仕組みがある。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

本教育プログラムを構成する「データ科学と社会Ⅰ」では、データサイエンティストによる講演や地元企業の講師による活用成功事例を紹介してもらい、学生のモチベーションを高める授業内容を設けている。また、それに続く「データ科学と社会Ⅱ」では、それぞれの専攻分野における数理・データサイエンス・ＡＩの活用事例を紹介してもらい、それらを学ぶことの意義を理解させる授業内容にしている。
また、医学部横断的なDS関連講義で講義することで、データ科学の最新医学応用などを紹介し、データ科学に関する興味を高めている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること山口大学ではデータサイエンティスト協会が定めたスキルチェックリストを参考にデータサイエンス教育レベルを開発し、それに基づいて本教育プログラムや専門課程プログラムを構築しており、教育内容と水準を維持している。
情報・データ科学教育センターは、受講生からのアンケートの結果、企業や自治体からの意見を参考に、各学部の専門性を考慮して学生に「分かりやすい」授業となるよう、定期的に会議を開催し、授業の改善に取り組んでいる。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

9

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１. 名称

データサイエンス応用基礎プログラム（医学部）

２. 身に付けることのできる能力（１）データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力（２）自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点（３）AIの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、AI技術を活用し課題解決につなげる能力（４）医療分野におけるデータの取り扱いにおける倫理的問題と社会的影響の理解。
（５）医療現場におけるAI技術の結果を過不足なく捉え治療に活かす能力。

３. 受講対象

医学部学生

４. 修了要件・リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラムの「データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ」を修了していること。
・「数学Ⅰ・Ⅱ」・「医用統計学・医用ＡＩ学」・「システムバイオインフォマティクス」・「社会医学基本実習」・「医療情報・ＥＢＭ」及び「多職種連携」の単位を修得すること

５. 構成する授業
科目

授 業 科 目 データ科学
コア要素
1-6．数学基礎
Ⅰ データ表 1-7. アルゴリズム
現とアルゴリズム 2-2. データ表現
2-7. プログラミング基礎と社会Ⅰ

データ科学と社会Ⅱ〇〇〇

システムバイ

数学Ⅰ

数学Ⅱ

〇

〇

医用統計学・オインフォマ
医用ＡＩ学
ティクス

〇

医療情報・EBM

多職種連携

〇

〇

1-1．データ駆動型社会とデータサイエンス〇〇〇

1-2．分析設計
2-1．ビッグデータとデータエンジ
ニアリング

〇
〇

Ⅱ ＡＩ・
データサ
イエンス 3-1．AIの歴史と応用分野
基礎
3-2．AIと社会〇〇〇

3-3．機械学習の基礎と展望
3-4．深層学習の基礎と展望
3-9．AIの構築と運用

社会医学
基本実習

〇〇

Ⅲ ＡＩ・ Ⅰ．データエンジニアリング基礎
データサ
イエンス Ⅱ．データ・ＡＩ活用 企画・実施・
評価実践

〇〇〇〇
〇〇〇

〇

88〇