数理・データサイエンス・AI教育の紹介

東北大学のAIMD応用基礎教育
東北大学
データ駆動科学AI教育研究センターセンター長

早川美徳

東北大学大学院
情報科学研究科教授

篠原歩

東北大学大学院情報科学研究科准教授

鈴木顕１．はじめに(左から早川、篠原、鈴木）

バルリーダー育成、アントレプレナーシップ養成

何年も前の話になりますが、部局からの代表が等の現代的なリベラルアーツを、学部・学科の枠多く参加する教務関係の会議の場で、学生の英語組みを超えて学修できるカリキュラムの実現を目の実力を調査するために毎年実施している学力テ標に設定しました。この「東北大学ビジョン2030」

ストの結果を巡って、資料の点数やグラフを見なは、その後さらに更新され、2020年に「コネクがら意見を交わしていました。こうしたデータのテッドユニバーシティ戦略」を策定し、デジタル解釈はともすると主観的・独善的になりがちなも技術とデータを活用した大学の変革に一層力点がので、そんな様子を見かねたのか、数学がご専門置かれるようになっています。の先生が『私は統計関係の授業を長らく担当してこうした目標を具現化すべく、2019年度から、いるが、普段から学生にデータの平均しか見ない新入生全員に基本的なAIMD教育を実施することのは小学生並み、と指導しています…』と発言さに加え、意欲的な学生に向けた学修機会を提供すれたことを、今でも思い出すことがあります。

るため、「東北大学挑創（ちょうそう）カレッジ」

それから時を経て、データやAIに関係するリテを創設しました。これは、欧米の大学で用いられラシーの重要性を誰もが認識するようになり、有る意味でのカレッジではなく、リベラルアーツ教償・無償を問わず、教材や教育プログラムは量・育プログラムの枠組みの中で科目の新設や内容の質ともに格段に充実してきました。

見直しを行いつつ、定められた科目群から決めら筆者らが所属する本学においても、ここ数年、れた単位を取得した者を認定することにより、課AIMD（本学では、AI、Math. & Data scienceの頭題に挑戦するマインドの醸成と、現代的な素養を文字をとって、AIMDと呼称しています）[1]教育体

涵養する機会を提供しようとするものです。学部制の整備に取り組んできましたが、本稿では、そや学年に依らず、全ての学生に対して挑創カレッの中でも全学部に向けた応用基礎レベルでの事例ジの科目群は開放されています。

について紹介いたします。

当初、東北大学挑創カレッジは、グローバルリーダー育成プログラム（TGLプログラム）、企業

２．東北大学挑創カレッジ

家リーダー育成プログラム（TELプログラム）、本学では、現在の執行部体制がスタートして間

そしてAIMDをテーマとするコンピュテーショナもない2018年に「東北大学ビジョン2030」を公

ル・データサイエンス・プログラム（CDSプログ表し、「社会の転換期を生きる学生の創造力を伸ラム）の３つのプログラムからスタートしました。

ばす教育の展開」を重点戦略のひとつに掲げまし2022年 度 か ら は 、 東 北 大 学 SDGsプ ロ グ ラ ム

た。具体的な施策として、未来社会に立ち向かう（SDGsプログラム）と東北大学プルリリンガル・ための基盤となる学士課程教育を実現すべく、数スタディーズ・プログラム（TU PlusSプログラム）

理・データサイエンス・AI教育をはじめ、グローも新たに加わり展開しています。

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介

３．CDSプログラムの実施体制

るCDSの一部の科目では、担当者を見出すのは決挑創カレッジCDSプログラムは、発足当初から、して容易でない一方、受講者数は毎年順調に増加

意欲的な学生の好奇心と将来に向けての目標達成しているため、担当者を含めた時間割の調整が科に応えられるようにと、従来は学部の専門教育で目委員会の大きな任務になっています。

実施されていた高度な内容を含む科目や、今後一層重要性を増すであろうAIに関する科目を新設

４．CDSプログラムの特徴と取組みし、これらに既存の基礎科目を組み合わせること

CDSプログラムは、全学教育の一環として実施で構成されました。結果として、数理・データサされていることから、全学部の学生に開放されてイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュおり、実際に文理を問わず多数が履修しています。

ラムが正式に公表される以前から、同カリキュラ

2022年度については、CDS必修２科目の履修延ムをほぼ包含する内容を提供してきました。

べ人数は、人文社会系（文・教・法・経済学部）

CDSプログラムは、情報の基礎、統計の基礎、で169名、理工系（理・工学部）が855名、生命数学の基礎の３区分から科目群が構成されてお科学系（医・歯・薬・農学部）が63名でした。

り、「実践的機械学習Ⅰ」および「機械学習アルまた、大学院生も12名が受講しており、CDSはゴリズム概論」（それぞれ２単位）を必修として学び直しの機会としても機能しているようです。

います（表１）。これら必修科目については、次データ科学やコンピュータ科学に関する科目の殆節以降で改めて、その様子を紹介いたします。さどは５時限目に設定されているため、大学院生がらに、必修２科目に加え、情報の基礎から４単位、比較的受講しやすい時間帯であることも手伝って統計の基礎、数学の基礎からそれぞれ２単位以上いるのかもしれません。今後は分野に依らず、研を取得することが修了の要件となっています。本

究を進める上で機械学習等の知識やスキルが求めプログラム修了者には修了認定証の他、2022年られるケースが益々増えるでしょうから、高年次。の学部学生や大学院生への教育ニーズにも応えて度からは、オープンバッジを発行しています[注1]

また、これらの科目の多くは、「学都仙台単位互換ネットワーク」に提供して学外に開放されていいく必要があると考えています。
CDSプログラムでは、データ科学やAIの実社会での最新動向やユースケース、社会の変容等、多ます。
挑創カレッジの運営は、学務全般を所掌する学様な観点に接する機会を与えるべく、企業の実務務審議会のもとに置かれた挑創カレッジ運営委員家の協力を得ながら、教材開発や学修の場を設け会が行い、CDS科目の運営や改善活動は、同じくる取組みを続けています。

学務審議会の各科目委員会（情報教育委員会、数リテラシーレベルの科目「情報とデータの基礎」で用いるオンデマンド型ビデオ教材を、地元のAI学委員会）が担当しています。
各科目には、企画担当運営部局を定め、授業担人材開発企業と共同で開発したことをはじめ、教当教員の推薦等について責任を担うかたちで、全材開発にあたっては直接・間接的に実務家の意見学から授業担当教員が出動する体制をとっていまを取り入れてきました。また、大手ｅコマースかす。専門的かつ最新の内容を扱うことが求められら提供いただいた実データを、データ処理のサン

表１ 全学教育のAIMD科目群（†CDS必修科目）
科目群

科目名

情報の基礎 情報とデータの基礎、実践的機械学習Ⅰ†、機械学習ア
ルゴリズム概論†、実践的機械学習Ⅱ、データ科学・AI
概論、情報教育特別講義（AIをめぐる人間と社会の過去・現在・未来）、情報教育特別講義（AI・データ科学研究の現場）

プル用データとして、学内で公開しています。
「情報教育特別講義（AIをめぐる人間と社会の過去・現在・未来）」では、学内の教員に加え、大手IT企業、大手プラットフォーマー、AIベンチャー等から講

統計の基礎 統計学入門、数理統計学概論、数理統計学、情報教育特別講義（統計数理モデリング）

師を招き、AIと人間社会について現在進

数学の基礎 解析学入門、線形代数学入門、解析学概論、線形代数学
概論、解析学A、解析学B、線形代数学A、線形代数学Bっています。

32 JUCE Journal 2023年度 No. 3行形で考えるオムニバス形式の授業を行加えて、本学が包括連携協定を結んで

数理・データサイエンス・AI教育の紹介いる企業の協力を得ての「リアルビジネスにおけ約４割、理学部が約３割、経済学部が約１割で、るデータサイエンス/AIの活用」と題する連続セ受講者の事前知識やプログラミング経験は様々でミナーや、特に文系の学部学生を想定した内容のす。当初からGoogle Colaboratoryを用いたハンズ「AI入門講座」シリーズ等、課外の学習イベントオン形式で実施しており、突然のコロナ禍によるも企画・開催してきました。これらの講師は企業完全オンライン化や、その後の教室の収容人数制の第一線で活躍している方々で、学生の反応も良限への対応を経て、対面とオンラインを併用する好です。

現在の授業形態に落ち着きました。毎回、事前にまた、データ科学やAIのオンライン教育プラッ

Colaboratoryファイルと説明動画を公開しておき，トフォームの開発・提供で実績のある地元企業の授業時間にはハイフレックス型で演習を進め、受協力を得て、一般社団法人日本ディープラーニン

講生の質問に対して教室では対面で、オンライング協会が実施している「G検定」および「E資格」

ではSlackを用いて、ティーチングアシスタントの受験に向けた学修支援を2020年度から実施しとともに応答しています。てきました。毎年１回、CDSプログラムの履修者

前期の「実践的機械学習Ⅰ」では、Pythonの機から希望を募り、資格取得に向けて企業が有償で械学習ライブラリscikit-learnを用いて教師あり学提供しているオンラインコース（本学の教員が監習で学びます。チュートリアル用のIrisデータと修）の費用を大学側が負担する試みです（ただし、Digitsデータに対して、k近傍法や決定木、サポー受験料は本人負担）。毎年、30名程度の学生が申トベクトルマシン、ランダムフォレスト、ニューし込み、年度中に受験し合格する者はその一部にラルネットワークによる分類器を、それぞれまず留まっていますが、事後アンケートから１年以上は使ってみることを優先します。そして各種パラ経過した後に、「合格できたのは本プログラムをメータが分類結果にどう影響を与えるのかを通してご提供いただいた教材のおかげです」といMatplotlibやPlotlyによる2Dや3Dの可視化も使いったメッセージとともに、合格の知らせが届くこながら観察し、アルゴリズムの挙動を理解します。ともあり、意欲的な学生の背中を押していると強さらに踏み込んで、 k近傍法や決定木をPythonプく実感しています。

ログラムで実装することにも挑戦しています。もこうしたCDSプログラムを含むAIMD人材育成

ちろん決して容易な課題ではありませんが、まずの取組みについては、IT関連企業、大手シンクタ

その導入として、「丸暗記学習器」と呼ぶ簡単なンク、大手プラットフォーマー、宮城県、仙台市、プログラムから始めます。このとき、ちょっとし等の有識者から成るAIMDアドバイザリボードにた作法にしたがうことでscikit-learn準拠として既意見や助言を求め、点検と改善に努めているとこ存の分類器と同様に使えるようになることを体験ろです。

します。ライブラリの開発者側に立つこと自体は次節以降は、CDSプログラムのコアとも言える決して難しくないことを知るためです。この丸暗２つの必修科目について、その内容と状況につい記学習器は、その名の通り訓練例を丸暗記するだてさらに詳しく紹介することにいたします。

けで、未知のデータに対してランダムな予測を行５．実践的機械学習

うという乱暴なものですが、それでも訓練例に対して100％の精度が出てしまうのが面白いところ

この授業は、人工知能を支える基盤技術であるで、この経験から「汎化性能」の重要性を実感し、機械学習について、実際に手を動かしてプログラ評価法を学ぶ動機となることを期待しています。

ミングを行いながらそのエッセンスを学ぶことを後期の「実践的機械学習Ⅱ」では、教師なし学目標とするもので、2018年度後期に試行的に実習として階層型クラスタリングやk平均法に触れ施した展開ゼミ「実践 機械学習」の内容を拡充た後で、PyTorchを用いて深層学習に取り組みまし開講しています。受講者は年々増加し前期は約す。scikit-learnとの違いを緩和するライブラリ

250名、後期は約100名となっており、大多数をskorchを介して，徐々に多層パーセプトロンや学部１年生と２年生が占めていますが、大学院生CNNの扱いに慣れていきます。ニューロン数やや短期留学生もいます。学部別にみると工学部が中間層の数が分類精度や実行時間にどのような影JUCE Journal 2023年度 No. 3 33

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響を与えるのかを観察し、特に訓練データが少な

６．機械学習アルゴリズム概論

い場合には分類精度が大幅に落ちてしまうことな「機械学習アルゴリズム概論」は2019年度にどを確かめます。またニューラルネットワークを新設された授業科目です。この授業は、「人工知構成する重み付き和や活性化関数について、それ能や機械学習といった言葉を最近よく耳にするけらの部品を単独で使ったり同等なプログラムを書れど、何のことだかよく分からない」という学生いたりすることで理解を深めます。変分オートエを対象として、機械学習の設計図ともいえる「アンコーダや画像のスタイル変換などの応用例や、ルゴリズム」に着目しながら、機械学習の世界にさらには強化学習による迷路探索，制御問題にも連れまわすことを目的としています。

触れていきます。

初年度は50名程度しかいなかった受講者数もこのように盛り沢山な内容ですが、Python初心

年々増加し、2023年度には1,100名を超えまし

者向けの補助教材とその解説動画を併せて提供すた（図１）。学部生向けの授業ですが、大学院生ることで、多様な受講者が理解度に合わせて取組や短期留学生も受講しています。また、「学都仙めるよう配慮しています。毎回の講義では、動作台単位互換ネットワーク」や、宮城県の「高大連の確認を主目的とする基本課題に加えて、難しめ携事業」を通じて、他大学の大学生や県内の高校の自由課題もヒントとともに提供しています。こ生も受講しています。さらに、東北地区＋新潟のれに対して興味を持った受講生がかなりの時間と８国立大学からなる「東北創成国立大学アライア

労力をかけたレポートを提出してくれますので、ンス」にも本授業の教材提供が行われており、学その中から印象的なものを幾つか全体共有してい内のみならず全国の数理データサイエンス教育にます。他人の優れたレポートを閲覧するのはお互貢献しています。

いに良い刺激になっているようです。
ブラックボックスにみえるAI・機械学習も、その中で行われているのはプログラムの実行によるデータ処理に他ならず、予測や分類には誤差が含まれていること、学習に用いるデータが異なると挙動が全く変わること、したがってもしもデータの前処理を間違ってしまうとその結果は全く無意味であり、また実行結果だけからその誤りに気付くのは極めて困難であることなど、データサイエンスの基本的な事項を受講生が専門分野に進む前に体感できる機会になればと願いながら授業を進めています。

図１ 「機械学習アルゴリズム概論」の受講者数の推移（その他には本学の大学院生・短期留学生の他、他大学の学生や県内の高校生等が含まれます。
）

授業を行う上で最も大切にしていることは、受講生との直接的なやり取りです。単に筆者が教壇でしゃべり続ける一方的な授業とならないよう、様々な工夫をしています。その取組みのひとつとして、受講生には毎回授業の最後に、内容で気になった点、感想、疑問点などを自由に書いて提出してもらう時間を設けています。集まったコメン
トから、いくつかピックアップして、次の授業の写真１ ハイフレックス型で実施中の「実践的機械学習 」の授業風景際にフィードバックを行っています。受講生は自身のコメントが授業内で取り上げられると嬉しいようで、特に強制はしていないにも関わらず、毎34 JUCE Journal 2023年度 No. 3

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回８割以上の受講生からコメントが寄せられています。

ご紹介して、本稿を閉じたいと思います。
「数学の基礎」の科目群では、宿題等の時間外

本授業は受講生の増加に伴い、2023年度から学習に、数学用ｅラーニングとして実績のあるはオンライン授業となりました。そのため、オンWeBWorKを活用しています。全学のLMSとLTIラインの特性を活かして、反転授業を導入してい（Learning Tools Interoperability）によって連携すます。具体的には、受講生はオンデマンドで事前ることで、全ての学生が簡単に利用できる環境を動画を視聴し、その後コメントを提出してもらい、提供するとともに、標準的な問題について、大学コメントの内容に基づいてフィードバック形式で院生が実際に解いてみせるショート動画を制作

授業を行っています。また、授業がオンデマンドし、オープンコースウェアとして一般に公開していとなったことにより、受講する時間の自由度も増ます[2]。

したため、以前は他の授業との兼ね合いで受講できなかった学生も受講しやすくなりました。

最近、とみに生成AIが各方面で注目されるようになりましたが、データ駆動科学・AI教育研究セ

授業では実際のデータを用いた実践や、最近ニンターの教員が中心となり、少人数制の課外講座

ュース等で話題になった最新技術の解説など、受「人工知能技術のためのプログラミング入門」を講生が意欲を持って取り組めるよう様々な工夫を毎年開講しており、AIによる自然言語処理の進ん行っています。特にソートアルゴリズムを解説すだ話題にも触れる機会を提供しています。この講る際には、コンピュータ内部と同様の動作を行う、座の修了者には、2023年度からオープンバッジ手作りの実験装置を作成して、視覚的に理解を深を発行し、習得したスキルを認定する予定です。

めるための実演を行っています（写真２）。また、また、学生の多様な興味に応えるべく、2024

先述の通り、受講生は高校生から大学院生までと年度からは「情報の基礎」科目群に「情報教育特幅広く、持ち合わせている前提知識にも大きな差別講義（実践的量子ソリューション創出論）」をがあるため、初めての人を置き去りにすることな加え、実データを用いつつ、量子コンピューティ

く、一方では、ある程度知識を持つ人が退屈しなングの基礎から応用までを学部１年生の段階からいように、基礎から丁寧に解説しつつも、向上心学ぶことが可能となります。

がある人に向けた発展的な情報を発信する等、メリハリをつけた授業構成に尽力しています。

以上のように、全ての学生に応用基礎レベルまでのAIMD教育を提供する試みの、当初の目標は概ね達成しましたが、限られたリソース（時間割や教員数）の中で、いかに高度な質を確保しつつ受講者数の増加に対応するかが、喫緊の課題となっています。コンソーシアム活動等を通じて、機関の取組みや課題を共有しながら、適応性と持続性を兼ね備えたAIMD人材育成を目指したいと考えているところです。

注
写真２ ソートアルゴリズムの実演の様子

７．まとめ
東北大学CDSプログラムは、2022年度に文部科学省数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）に認定、加えて、同レベルのプラスにも選定いただくことができました。
最後に、その後の新しい取組みについても一部[注1] こうした取組みにより、本学は社団法人オープンバッジネットワークより「オープンバッジ大賞優秀賞（教育機関部門）」を受賞。

関連URL[1] 東北大学AIMDウェブサイト：
https://aimd.cds.tohoku.ac.jp/[2] CDSオープンコースウェア：
https://ocw.cds.tohoku.ac.jp/

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