数理・データサイエンス・AI (応用基礎レベル)

モデルカリキュラム紹介

2021年8月

孝忠大輔

自己紹介
こうちゅうだいすけ

孝忠 大輔
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
モデルカリキュラムの全国展開に関する特別委員会 委員
NEC AI・アナリティクス事業部 事業部長代理（兼 AI人材育成センター センター長）
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度検討会議 構成員 および 審査委員会 委員

出典：翔泳社

出典：講談社

出典：技術評論社

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背景
文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人卒/年）が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
AI戦略2019（2019年6月策定）
各大学・高専にて参照可能な「モデルカリキュラム」

出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf

3数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの位置づけ
エキスパート2,000人/年（トップクラス100人/年）

エキスパートデータサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
AI×データ活用の実践
AI基礎

応
用
基
礎

25万人/年

応用基礎

学習

認識

予測・判断

データサイエンス基礎(高校の一部、高専・大学の50%)

言語・知識

身体・運動

データエンジニアリング基礎

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル
リテラシー（選択項目）リテ
ラシ （大学・高専卒業生全員）ー

50万人/年

統計および数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎

モ
デ応
ル用
カ基
リ礎
キレ
ュベ
ラル
ム

…

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー

導入：社会における基礎：データ

心得：データ・AI利活用（コア学修項目）

データ・AI利活用

リテラシー

における留意事項

モ
デリルテ
カラ
リシキー
ュレ
ラベ
ムル

4数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの学修目標
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、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、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること

そして、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を獲得すること

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数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの学修内容と教育方法

学習

学修内容

推奨される教育方法

AI基礎

AI・データサイエンス実践

認識

データサイエンス
基礎

予測
判断

言語知識

身体運動

データ
エンジニアリング
基礎（演習や課題解決型学習）× 各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマ設定
 社会での実例（実課題および実データ）を題材とした演習
 学生自身が実際に手を動かしてAIを体験

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数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベル モデルカリキュラム

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムにて公開
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso.pdf

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1. データサイエンス基礎
1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス(☆)
1-2. 分析設計(☆)
1-3. データ観察
1-4. データ分析
1-5. データ可視化
1-6. 数学基礎(※)
1-7. アルゴリズム(※)☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

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1. データサイエンス基礎（1/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス(☆)
データ駆動型社会とデータサイエンスの関連性について学ぶ

1-2. 分析設計(☆)
データ分析の進め方およびデータ分析の設計方法を学ぶ

1-3. データ観察収集したデータの観察方法を学ぶ
学修目標

 データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する
 分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる
 収集したデータを観察し、データの重複や欠損に気付くことができる

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1. データサイエンス基礎（2/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

1-4. データ分析
典型的なデータ分析手法を学ぶ

1-5. データ可視化
典型的なデータ可視化手法を学ぶ

1-6. 数学基礎(※)
データ・AI利活用に必要な確率統計、線形代数、微分積分の基礎を学ぶ

1-7. アルゴリズム(※)
学修目標

データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を学ぶ

 予測やグルーピング、パターン発見などのデータ分析を実施できる
 データを可視化し、意味合いを導出することができる
 データを活用した一連のプロセスを体験し、データ利活用の流れ(進め方)を理解する
 仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータにあたりをつけ、データを分析できる
 分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合いを理解できる10

2. データエンジニアリング基礎
2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング(☆)
2-2. データ表現(☆)
2-3. データ収集
2-4. データベース
2-5. データ加工
2-6. ITセキュリティ
2-7. プログラミング基礎(※)☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

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2. データエンジニアリング基礎（1/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

2-1.ビッグデータとデータエンジニアリング(☆)
ICT（情報通信技術）の進展とビッグデータについて学ぶ

2-2. データ表現(☆)
コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ

2-3. データ収集
Webサイトやエッジデバイスからのデータ収集方法を学ぶ
学修目標

 データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する
 Webサイトやエッジデバイスから必要なデータを収集できる12

2. データエンジニアリング基礎（2/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

2-4. データベース
データベースからのデータ抽出方法を学ぶ

2-5. データ加工
収集したデータの加工方法を学ぶ

2-6. ITセキュリティ
データ・AI利活用に必要なITセキュリティの基礎を学ぶ

2-7. プログラミング基礎(※)
データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を学ぶ
学修目標

 データベースから必要なデータを抽出し、データ分析のためのデータセットを作成できる
 データ・AI利活用に必要なITセキュリティの基礎を理解する
 数千件～数万件のデータを加工処理するプログラムを作成できる

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3. AI基礎
3-1. AIの歴史と応用分野(☆)
3-2. AIと社会(☆)
3-3. 機械学習の基礎と展望(☆)
3-4. 深層学習の基礎と展望(☆)
3-5. 認識3-6. 予測・判断

3-7. 言語・知識
3-8. 身体・運動
3-9. AIの構築と運用(☆)☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

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3. AI基礎（1/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

3-1. AIの歴史と応用分野(☆)
AIの歴史と活用領域の広がりについて学ぶ

3-2. AIと社会(☆)
AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点について学ぶ

3-3. 機械学習の基礎と展望(☆)
機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ

3-4. 深層学習の基礎と展望(☆)
実世界で進む深層学習の応用と革新について学ぶ
学修目標

 AIのこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する 今後、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解する 自らの専門分野にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解する

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3. AI基礎（2/2）☆：コア学修項目※：数理・データサイエンス・AIを学ぶ上で基盤となる学修項目

3-5. 認識
人間の知的活動(認識)とAI技術について学ぶ

3-6. 予測・判断
人間の知的活動(予測・判断)とAI技術について学ぶ

3-7. 言語・知識
人間の知的活動(言語・知識)とAI技術について学ぶ

3-8. 身体・運動
人間の知的活動(身体・運動)とAI技術について学ぶ

3-9. AIの構築と運用(☆)
学修目標

AIの構築と運用について学ぶ 機械学習(教師あり学習、教師なし学習)、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解する
 AI技術(学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動)を活用し、課題解決につなげることができる
 複数のAI技術が組み合わされたAIサービス/システムの例を説明できる

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数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの教育方法

17数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの実施において推奨される教育方法
 データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI基礎を学ぶ過程において、演習や課題解決型学習(PBL：Project Based Learning)等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指すことを推奨する
 各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマを設定し、社会での実例(実課題および実データ)を題材とした講義を行うことが望ましい
 AIクラウドサービス等を利用し、学生自身が実際に手を動かしてAI技術を体験できることが望ましい
 課題解決学習(PBL)では、異なるスキルセットを持つ複数の学生でチームを組むことで、専門領域の異なるメンバとのコミュニケーションやチームワークについて学べることが望ましい 個々の学生の学習歴や習熟度合いに応じて、数学基礎やプログラミング基礎を学ぶ補講等を準備することが望ましい

18数理・データサイエンス・AI

応用基礎レベルの授業科目設計イメージ

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学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ＜情報系および理工系＞
情報系（情報系学部など）
DS

DE

1. データサイエンス基礎

1. データサイエンス基礎

実社会におけるデータ(特にビッグデータ)の分析方法について学ぶ

実社会におけるデータの分析方法について学ぶ

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

2. データエンジニアリング基礎

2. データエンジニアリング基礎

実社会におけるデータ(特にビッグデータ)の収集/加工方法について学ぶ

実社会におけるデータの収集/加工方法について学ぶ

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

2-3. データ収集

2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

2-4. データベース

2-5. データ加工

2-6. ITセキュリティ

2-7. プログラミング基礎（※）

2-5. データ加工

既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている場合は、既存のカリキュラムで読み替え可能

3. AI基礎
実社会で活用が進む複数のAI技術について学ぶAI

3. AI基礎3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-5. 認識3-6. 予測・判断

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-7. 言語・知識

3-8. 身体・運動

3-5. 認識、3-6. 予測・判断、3-7. 言語・知識、3-8. 身体・運動

3-9. AIの構築と運用（☆）

教育方法

理工系（理学部、工学部など）

DS基礎、DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する

自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し学ぶ

3-9. AIの構築と運用（☆）

DS基礎、DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する

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学部系統ごとの応用基礎レベル授業科目設計イメージ＜人文学系および社会科学系＞

DS＋DE

人文学系（文学部など）

社会科学系（経済学部、経営学部など）

1. データサイエンス基礎＋2. データエンジニアリング基礎

1. データサイエンス基礎＋2. データエンジニアリング基礎

実社会におけるデータを対象とした演習等を効果的に組み入れ、一連のデータ活用プロセスを体験する

実社会におけるデータを対象とした演習等を効果的に組み入れ、一連のデータ活用プロセスを体験する

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

2-2. データ表現（☆）

1-2. 分析設計（☆）

2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-3. データ観察

2-3. データ収集

1-3. データ観察2-5. データ加工

1-4. データ分析

2-5. データ加工

1-4. データ分析

1-5. データ可視化AI

1-5. データ可視化

3. AI基礎

3. AI基礎

AIの活用領域の広がりとAIの社会的受容性について学ぶ

AIの社会実装とAIの社会的受容性について学ぶ

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-1. AIの歴史と応用分野（☆）

3-2. AIと社会（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

言語・知識など自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し体験する

教育
方法

予測・判断など自らの専門領域で必要となるAI技術を選択し体験する

3-5. 認識、3-6. 予測・判断、3-7. 言語・知識、3-8. 身体・運動

3-5. 認識、3-6. 予測・判断、3-7. 言語・知識、3-8. 身体・運動

3-9. AIの構築と運用（☆）

3-9. AIの構築と運用（☆）

DS基礎＋DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する

DS基礎＋DE基礎、AI基礎の履修後に、具体的な課題に取り組むPBL等を実施し、データサイエンス・AIを活用した課題解決プロセスを体験する

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まとめ22

AI戦略2019

再掲

文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人卒/年）が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
AI戦略2019（2019年6月策定）
各大学・高専にて参照可能な「モデルカリキュラム」

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出典：統合イノベーション戦略推進会議決定 AI戦略 2019 【概要】
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf