資料７211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

“シン・ニホン”

⼈類サバイバル時代における⽇本の再⽣と⼈材育成

211227 CAS

教育未来創造会議

Kaz Ataka (安宅 和⼈)

December 27, 2021

慶應義塾⼤学 環境情報学部
ヤフー株式会社 CSO© Kazuto Ataka 2021

1

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

これから起きる本当の競争
よくある誤解

本当の姿• AI vs ⼈間• ⾃分とその周りの経験だけから学び、AIやデータの⼒を使わない⼈vs• ⼿に⼊る限りのあらゆるデータからコンピュー
ティングパワーを利⽤して学び、その⼒を活⽤する⼈

中国は中等教育段
階で深層学習、
GANまでの教育を2018年に導⼊開始

資料: 安宅和⼈・⽮野和男 「⽣命に学び⼈に寄り添うAI」 ⽇⽴評論 2016年4⽉号 （http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_00_talk.pdf）
阿部豊 EdTechZine 2019.2.22（https://edtechzine.jp/article/detail/1807）

211227 CAS

AI×データ時代に向けた⼈材の増強イメージ
⽇本⼈の育成+世界の才能を集める

リーダー層• PhD学⽣• ポスドク/若⼿教員• あらゆる活動の芯棒となる⼈達を育てる• 適格*な⼈は1⼈前になるまで、⽣計を過度に気にすることなく研究や技術開発に打ち込めるように• PhD養成グラント導⼊。交付⾦・⻑期プロジェクトを増強

専⾨家層• 理⼯系学⽣・院⽣• 情報系+応⽤領域• 変⾰していくにあたって最も中核となる層を⽣み出す① データ×AI分野そのものの専⾨家（情報科学・計算機科学、
機械学習⼯学的な⼈材）② データ×AIの⼒を使いつつ様々な領域を刷新していく専⾨家

リテラシー層• ⼩中⾼• ⾼専/学部• 時代に即した基本的なリテラシーを⾝につける。
① ⺟国語、世界語でモノを考え⼈とやり取りする⼒② 課題を設定し解決する⼒③ データ×AIの⼒を解き放つ基礎能⼒（ある程度の理数、デザイン素養は理⽂・専⾨を問わず必修化）• 未来へのマインド、Exponentialな時代のモノの⾒⽅を育てる*eligibleの意味（⽬指す中で適切な才能があり、なおかつ国⼒維持・強化に必要な数の⼈）
資料 : 安宅和⼈ 経済産業省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料 (2016.1) を元に改定
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/005_haifu.html© Kazuto Ataka 2021

① 留学、就労ビザ緩和② 終⾝雇⽤を前提とした「若い⼈は低賃⾦、退職⾦もほぼ出ない」という仕組みを⾒直す③ 年齢、性別、⾔語、国籍などによる雇⽤差別を撤廃する④ 配偶者や⼦供を連れてこれるような定住サ
ポートを提供する（家族ビザ、就学、医療などの⽇常課題解決サポートほか）+技術者・エンジニア層のスキル刷新+ミドル・マネジメント層の再⽣
10〜15年に⼀度は”サバティカル”的に半年〜1年程度スキルを刷新する

2

211227 CAS必要と考えられるR&D強化(1)© Kazuto Ataka 2021

⾼等教育 & 科学・技術開発
内容

詳細・背景

• ⼤学、国研予算、、上乗せはいいが、総量を同じにして基礎予算を削ることをやめる• むやみに賃⾦を削れない、待遇を守らないといけない以上、⼈員削減しかなくなる• 基礎的な研究者は社会の宝、、、ただでさえ希少な⼈材が消えてしまう。
再育成には膨⼤な年⽉とコストがかかる• War for talentの中での⼈
員流出、停滞を⽌めるべく待遇を世界⽔準に• 研究者の待遇を世界⽔準に、、RUの研究者、また地⽅⼤学でも世界レベルの研究を⾏っている⼈には少なくとも⽶国の7がけを５年以内に実現（毎年補正）• 教職員︓スタッフ⽐率を世界⽔準に、、予算を強化• PhDレベルの⾃⽴型R&D推進⼈材を⼗分の数 創る• PhD養成グラント、、必須（同時にProfessional school以外のArts andScienceでは修⼠課程を原則廃⽌し修⼠は途中で辞める時に与えるものに）• プログラムとデパートメントを分離する、、double major可能な学部、横断型の学部/PhDプログラムを基本に• 技術⾰新の時代で誤作動を⽣みにくい⼈材体制に• Science/engineering素養を持つ官僚の強化（半数程度）• PhDを少なくとも1割に（OECDの新⼈官僚の約半分はPhD）

資料 : 安宅和⼈ 分析

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021必要と考えられるR&D強化(2)
⾼等教育 & 科学・技術開発
内容

詳細・背景

• データ、AI系の予算を戦略的に⼤幅に増やすと共に横断型のプロジェクトを⼤幅に増やす• 世界からトップ⼈材招聘のための予算を作る（cf. Chicago⼤学の⽴ち上げ、Stanford⼤学の⽣物学のテコ⼊れ）• 情報系の国研の予算を⼤幅に増やす• 未来を⽣み出す試みを強化し、リーダー層を育成する• 国家プロジェクト、、、年間100億クラスをあと5-6本• 戦略的な国研を⽴てる１、、、CyberSecurity• 戦略的な国研を⽴てる２、、、DARPA/NASA的な機関）• 選択と集中ではなく多様性と創発に• 幅広い多様な基礎研究がinnovationを⽣み出す• 応⽤は⾜が短く、国の投資に適さない• 東⼤・京⼤だけに寄せず、地⽅の中核⼤学での⼈材育成を守る• 10兆円規模の国家的なR&D基
⾦を創り世界レベルで運⽤する（すでに着⼿）• ⼀過性の予算では⼈は⽣み出せない• 単独の機関で運⽤することは現実性がない• 世界の⼤学などへの分散運⽤委託も検討すべき

資料 : 安宅和⼈ 分析3

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COVID19の出現は何を意味しているのか

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“平和” とは何か︖
これまで
定義• 戦争、紛争がない状況

鍵となる
要素

• Peace treaty• 国際協⼒これから• 戦争・紛争がなく、• 伝染病によって破壊されず、• 天災によって破壊されていない
状況• 国を超えた学び合いと情報共有• Pandemic-ready & Disaster-ready• ⼈類の環境負荷を極⼒下げる

資料 : 安宅和⼈ 分析4211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

これらの課題に正⾯から対応しない企業や国は社会から放逐される

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

TESLAが世界最⼤の企業価値を持つ⾃動⾞メーカーに

資料:https://techcrunch.com/2020/07/01/tesla-blows-past-toyota-to-become-most-valuableautomaker-in-the-world/ ; 安宅和⼈作成

95211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

妄想しカタチにする⼒が富に直結
国富の⽅程式の変化からの要請

資料︓https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Steve_Jobs_Headshot_2010-CROP.jpg, https://www.tesla.com/powerwall?redirect=no211227 CAS

10© Kazuto Ataka 2021

“未来”の⽅程式

Equation of “the Future”

未来

Future

=

夢

Dream

×

• ほしい世界を描く⼒、
⾜りないものを⾔語化する⼒• ⼼のベクトル• 全地球的に考える• 時代環境、社会、経済の仕組みへの基礎理解

技術
Tech

×

• 道具としてのコトバ• 数学・サイエンスへの幅広い興味と素養• データ×AI素養• 専⾨分野での深いド
メイン知識

デザイン
Design/Art• 意匠• 商品/サービス設計• 系の設計

資料︓安宅和⼈ 「“シン・ニホン”AI×データ時代における⽇本の再⽣と⼈材育成」
教育再⽣実⾏会議 技術⾰新ワーキング・グループ（第４回）配布資料 (2018.11.27)をもとに安宅和⼈ 加筆・改訂
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/jikkoukaigi_wg/kakusin_wg4/siryou.html

6211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

通常の軸に乗らない⼈材を何⼈⽣み出せるか出来た社会を回す⼈(既存企業・官僚機構)

均等に万遍なく出来る⼈材

未来を変える⼈

全く枠には収まらないがなにかに突き抜けている⼈材

資料︓ 11/16/2018 内閣府 知的財産戦略ビジョンに関する専⾨調査会での安宅和⼈投げ込み

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カギになるのは普通の⼈とは明らかに違う「異⼈」
Old Game

New Game• 問と正解が与えられる世界での競争に強い⼈（⼊試・資格試験など）• 未来を創る問いを次々に⽴て、仕掛け続けるヤバい⼈• 科学、⼯学、法律、医学など
個別領域の専⾨家（専⾨が強ければ”⾮コミュ”も可）• 専⾨を超え複数の領域をつなぎ、夢を形にして描き、語れる⼈• ⾃分でなんでも出来るすごい⼈• どんな話題でも⾃分が頼れるす
ごい⼈を知っていて、巻き込める“チャーム”のある⼈

資料︓安宅和⼈ 「“シン・ニホン”AI×データ時代における⽇本の再⽣と⼈材育成」
教育再⽣実⾏会議 技術⾰新ワーキング・グループ（第４回）配布資料 (2018.11.27)をもとに安宅和⼈ 加筆・改訂
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/jikkoukaigi_wg/kakusin_wg4/siryou.html

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現在の⼈材選出・育成は時代に完全に逆⾏

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初等・中等教育上の重要課題１
現状

あるべき姿

• 機械として育成ü 書き取り、計算ドリルに過度のリソースを投下
ü 制服と過度の校則の強制• 作業ではなく意味、⽬的を主として教える（売上とコスト、三⾓関数と波ほか）。実⽤性の視点を強化• 軍事教練的な訓練の廃⽌• 制服や⼤⼈に課せない校則の禁⽌（制服は選択性であれば可、法律で⼗分）• 意思、⾃分らしさ、憧れ、、これなしに⾏ける⾼校・⼤学（教養の根本が⽋落）• 問と正解のある世界での⼈材選
抜と育成• 体験する、モノを読む中でその⼈なりに感じることを最優先し、そこから⽣まれる気持ちを育てる（教養の基本）• 様々な近代・現代的に偉⼤な⼈の話に触れさせる• ⾃分がない⼈は⾼校以上に進学できない仕組みにする（特にリーダー層）• 空気を読む能⼒とソフトで⾓の⽴たない表現を訓練する国語• 思考・表現の武器として国語を刷新ü 分析的、構造的に理解し、課題を洗い出すü 論理的かつ建設的に物を考え組み上げる
ü 明確かつ強く考えを⼝頭及び⽂章で伝える

資料︓安宅和⼈ 分析8211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

初等・中等教育上の重要課題２
現状

*

あるべき姿

• 中３までの数学スコアは⾼いが好きな度合いは最低レベル• ⾼２で過半数の学⽣が数学/サイエンス学習を停⽌• ほぼ全くAI-readyな⼈材が⽣み出せていない• 進路、専⾨に関わらず数理*/サイエンスに苦⼿意識を持たず、道具としての有効性を理解している⼈が⼤半• ⾝の回りからデータを取り、それを使って何らかのパタンを⾒出す訓練を導⼊（サイエンス教育）• 夢×技術×デザイン視点でものやサービスを作る教育を導⼊（技術家庭を組み替え、、データ/AI実技を導⼊）• 仕事や価値を⽣み出すことの本
質を理解していないまま卒業• 付加価値（この総和がGDP）、利益を⽣み出すことの⼤切さを教えると共に、どのようにそれが⽣み出され社会を動かしているのかを体感的に理解する• 社会課題と技術⾰新の変化が早く、全くカリキュラム的に追いつかない• 2-3年に⼀度は指導要領を⾒直し• MOOCの活⽤による反転学習を導⼊• ⼩中学校の内容も含め、何度でもスキル再⽣可能な仕組みを導⼊（スキル育成期間制度、サバティカル制度など）• 教員の再⽣の仕組みも導⼊指数関数、対数関数、三⾓関数など基礎的な関数と線形代数、微積分、統計数理
資料︓安宅和⼈ 分析

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それだけでなく、、

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アイビーリーグ学部⽣の男⼥構成⽐%: Class of 2023 (2019年秋の⼊学⽣)

⼥性

男性

ハーヴァード

50.7

イェール

50.0

0.0

50.0

コロンビア

51.0

0.0

49.0

55.0

コーネル

48.6

0.7 *

45.0

0.0

ダートマス

48.8

50.8

プリンストン

50.8

ペンシルバニア

53.0

0.0

47.0

ブラウン

52.5

0.0

47.5

**
0.4

49.2

0.0

*prefer not to say 0.5%, Genderqueer/non-binary 0.2%; ** Genderqueer/non-binary
資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図2-14; The Harvard Crimson Meet the class of 2023; Statista Distribution of students in the Ivy League Class of2023 by gender; Yale News Class of 2023, Columbia undergraduate admissions class of 2023 profile; Cornell Class of 2023: A brief summary; Dartmouth Class
Profile and Testing; Princeton Admission Statistics; Penn Statistics for the Admitted Class of 2023 より安宅和⼈作成

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

⽇⽶主要⼤学 ⼥⼦学⽣⽐率 推移% 学部; プリンストン⼤学 vs. 東京⼤学
60%
50.8%

50%
47.2%

40%

34.8%

30%

Princeton

21.0%
18.7%

20%
13.3%

16.9%

10%
0%
1960

⼥性=男性

49.4%

20.1%
19.2%

18.8%

18.9% 18.8% 17.3%

19.8%

17.4%

10.6%
1.1%

1970

5.6%

東⼤

7.0%

1980

1990

2000

2010

2020

資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図2-13; Princeton Universityʼs Admission Stats Reveal Mixed Progress, Engineering Boom (Town Topics/September 6,2017）︔ Princeton Admission Statistics Statistics for Applicants to the Class of 2023 (as of July 23, 2019) ;各年『東京⼤学の概要』（ https://www.utokyo.ac.jp/ja/about/overview/book_archive.html） ; 「東京⼤学男⼥共同参画基本計画」 (2003) ; 東京⼤学 男⼥共同参画室 『東京⼤学における男⼥共同参画の取組み』(厚⽣労働省
⼥性の活躍推進協議会 2013.01.21) をもとに安宅和⼈分析1010211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

2⼈以上世帯の貯蓄状況の推移%; ⽇本; 1963-2017
100
90
80
70
60

貯蓄あり

50
40
30
20

貯蓄なし*

10
0

19

年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
63 965 967 969 971 973 975 977 979 981 983 985 987 989 991 993 995 997 999 001 003 005 007 009 011 013 015 017
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2

* 「⾦融資産の保有がない」と答えた世帯の割合。上のグレー部分は不明。
資料 :安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図2-10
⾦融広報中央委員会「家計の⾦融⾏動に関する世論調査」(https://www.shiruporuto.jp/public/data/movie/yoron/) より安宅和⼈作成

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死亡年齢分布H30(2018) 亡くなる⼈の総数が10万⼈だとした時の分布

⼀般的
な定年

88 92

5,000
⼥性

4,000
男性

3,000
2,000
1,000

0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
68
72
76
80
84
88
92
96
100
104

0

資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図2-15に加筆
厚⽣労働省 平成30年簡易⽣命表（2019年7⽉発表）より安宅和⼈作成

23~27年

11211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

才能と情熱の多くが解き放たれていない
⼥性・
性的マイノリティ• ⾼等教育機関（特に主たる研究⼤学）⼊学時における完全な男⼥均等化（gender parity）の早期実現• 男⼥から⼥/男/クィアへの社会転換と啓蒙

貧困・
社会的分断

• 塾・学費などの⽀援システムの抜本強化（⼩中⾼⼤院）• 様々な⼈に会って感じ・考える場を作る• 読書習慣、社会や経済、価値の創出について啓蒙• 情報通信環境の整備とサイバー的な脅威からの保護

シニア• 年齢性別採⽤および65歳での”伐採”禁⽌• 何度でもスキル刷新できる社会に、、サバティカル

圧倒的な不利（disadvantage）を克服し、むしろ違いが⽣きる仕組みが必要
資料︓安宅和⼈分析

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⼈材育成モデルを本質的に刷新する必要がある

2312

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

Appendix© Kaz Ataka 2021, 不許複製

市場全体としてのランドスケープ
Old economy

DX

第三種人類

New economy

資料 : 安宅和⼈「AI×データ化時代の⽣存戦略」（PHP Voice 2021年1⽉号）「⼈⼯知能はビジネスをどう変えるか」 （Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー 2015年11⽉号）

25

13

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

第⼆、第三の波が始まりつつある
データ×AI化における産業化の⼤局観

Phase II

Phase I
データ×AI化
が進展

Phase III

データ×AI化の⼆次的応⽤が進む

インテリジェンス
ネット化

活動の中⼼

• データとAI利活⽤が⼤半の産業で広がる• サービス業が萌芽• Power to the people（⼀般利⽤）の進展• サービス業の拡⼤• エコシステム構築

必要な⼈

Data professionals

専⾨性を持つ利活⽤⼈材

エコシステム構築⼈材

時間的
な⽬安

現在

2030?

資料 : 安宅和⼈ 経済産業省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料 (2016.1) を安宅和⼈改訂
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/005_haifu.html

211227 CAS

26© Kazuto Ataka 2021

これから求められるdata professional
Not this

But this• 基礎研究にしか関⼼がない⼈• 時代の変化から⽣まれるリアルな課題解決にエキサイトする⼈• 統計だけの専⾨家• 単なるデータの専⾨家• 統計的素養を持った上で情報科
学的な知恵と技を上の課題解決に使う⼈• ただ仕様書に基づきcodingをするSE、プ
ログラマー• 課題を俯瞰し柔軟にビッグデー
タ処理を実験環境から本番環境まで実現できる⼈

資料: 安宅和⼈「データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待」応⽤統計学セミナー2015.5.23 (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)

14211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

社会を⽣き抜くための基礎教養が変化
現代のリベラルアーツ

⺟国語
+
（⽇本語）
• 明確に考えを表現
し、伝え、議論することができる• 正しく⽂章や相⼿の⾔っていることが理解できる

世界語
+
（英/中）
• 同左
• 情報のタイムリー
な収集能⼒• ⾔うべきことを敬意を持って的確に
伝える⼒

問題解決
能⼒

+

データ×AI
リテラシー• 問題設定⼒• 分析的、データド• MECEに切り分け、 リブンな思考⼒と整理する⼒
基本的な知⾒• So Whatを繰り• 分析⼒
返し意味合いを出• 統計的素養す⼒• 情報科学の基本• 以上を踏まえ、実• データエンジニ
際に結果につなげ
アリングの基本る⼒

資料: 安宅和⼈「データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待」応⽤統計学セミナー2015.5.23 (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

基礎教養の刷新が必須
理系⽂系のありがちな現状

⺟国語
世界語
+
+
（⽇本語）
（英/中）

⽂系

◯

◎

問題解決
能⼒

△
実データを
取り・触る⼒理系
資料︓安宅和⼈分析○△〜☓
先端情報を得、専⾨家と働く⼒◯+

データ×AI
リテラシー☓
特に線形代数と微積
分、統計/確率（Math for DataxAI)

◯
29

15

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

データ×AIと共存する社会で求められる２つの⼒
起きる変化と意味合い

これからの共存ヒト• 総合的に⾒⽴てる• ⽅向を定める• 問いを⽴てる• 組織を率いる• ヒトを奮い⽴たせる• ⼈間が本来拠って⽴つ役割が⾚裸々に• ⼈間は⼈間らしい価
値を提供する事に集中することに• 知覚する⼒
• ⽣命⼒
• ⼈間⼒

• 識別
• 予測
• 実⾏

データ
×AI

• 基礎要件• リテラシー

資料 : 安宅和⼈ 「⼈⼯知能はビジネスをどう変えるか」 Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー (2015/11)
安宅和⼈ 「“シン・ニホン”AI×データ時代における⽇本の再⽣と⼈材育成」 教育再⽣実⾏会議 技術⾰新ワーキング・グループ（第４回）配布資料 (2018.11.27)
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/jikkoukaigi_wg/kakusin_wg4/siryou.html

211227 CAS

数学のスコアとを学ぶことが好きな度合いの国別⽐較© Kazuto Ataka 2021

TIMSS 2015 : Mathematics 8th grade（中学2年相当）
とても好きと答えた割合%50
45
40

カザフスタン

35
30

シンガポール

25
20

⾹港

15
10
5

⽇本

スロベニア

0
0

100

200

300

400

500

600

700

スコア
Achievement Score
資料 :安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図4-4 ; TIMSS 2015データ、Student AchievementおよびStudent Engagement、より安宅和⼈作成
Students Like Learning Mathematics Grade 8 http://timss2015.org/timss-2015/mathematics/student-engagement-and-attitudes/students-like-learning-mathematics/
Mathematics Student Achievement Grade 8 http://timss2015.org/timss-2015/mathematics/student-engagement-and-attitudes/students-like-learning-mathematics/

16

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

課題を解決する基本であるサイエンスについての素養が⽋落している⼈も多い
現状• パタンを⾒出すことが科学であることがほとんどの⼈に理解されていない• ⼤きさの桁によって分野が棲み分けていることもわかっていない• 個々の領域の⼈間にとっての意味も伝わっていない• 50年後の⼈類の持続維持可能性の深刻さも伝わっていない

⼤学の基礎教養までにカバーすべき広がり• サイエンスの本質と広がり、棲み分け• サイエンスとテクノロジーとの関係• 古典⼒学、質量、エネルギー• 放射、熱、波動• 電磁⼒学、量⼦⼒学、重⼒と空間• 化学基礎と物性• 有機化学（⽣命科学、⾷品科学とセットに）• 分⼦細胞⽣物学• 環境及び⽣態学、、、熱、⼟壌といったサステ
ナビリティ課題もセットに• 情報理論と応⽤の基礎

資料︓ 安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) pp.230-233

211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

2015年春検討

資料 : https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu23/002/shiryo/__icsFiles/afieldfile/2015/11/19/1364662_002.pdf

33

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211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

すべての⾼等教育学⽣に数理/DS/AIリテラシーを

資料 :⽂部科学省が語る。「AI教育」が「リベラルアーツ」になることで変わる学⽣の未来｜Peakers journal

https://journal.peakers.jp/1004012015/© Kaz Ataka 2021, 不許複製

⼈材・技術開発関連

各種政策の成⻑率への効果

才能と情熱の解き放ち関連

年率%

0.60

学力の世界トップレベルへの上昇
企業間の新陳代謝効果の倍増

0.40

研究開発投資対GDP1%ポイント上昇

0.3~0.4
0.16

60歳以上男女の就労率5%ポイント上昇
25～44歳女性の就労率5%ポイント上昇

0.08

法人税率10%ポイント引き下げ

0.1~0.2

環太平洋パートナーシップ（TPP）協定

0.07~0.16

農林水産業の生産性上昇率の米国並みへの向上

0.04

外国人就業者の増加率倍増

0.02

対内直接投資（外資系企業ストックの倍増）

0.01~0.02

社会保障負担・給付の拡大 -0.10
人口減少による集積の経済効果の低下 -0.10
原発ゼロ -0.10
資料 :安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-4
森川正之 経済産業研究所（RIETI)・副所⻑ 「経済成⻑政策の定量的効果について︓既存研究に基づく概観」(2015.2)

https://www.rieti.go.jp/jp/publications/nts/15p001.html

18

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⽶国の歴史的なR&D予算の増⼤FY2018部⾨

2018予算vs 2017

NIH

$37B

+$3B

NSF

$7.8B

+$295M

DoE office of science$6.3B+$868M

NASA$20.7B+$1.1B

NOAA*

$5.9B

+$234MNIST**$1.2B+$247M

Geological survey

$1.1B

+$63M

農⽔省研究

$1.2B

+$33M

EPA***$8.1B

n/a* National Oceanic and Atmospheric Administration, ** National Institute of Standards and Technology ***Environmental Protection Agency
資料:安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-1; http://www.sciencemag.org/news/2018/03/updated-us-spending-deal-contains-largest-research-spending-increase-decade211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

⾼等教育、、全く競争⼒のない予算
⽇⽶のトップ⼤学の学⽣辺り予算と⼈件費率
⼤学の総⽀出*/学⽣(100ドル/学⽣: 2015）

総⽀出に占める⼈件費率**（%: 2015）

Stanford

3,309

MIT

2,960

Yale

2,729

63%
49%
63%

Harvard

2,141

50%

Princeton

2,096

53%

東⼤

837

42%

京⼤

712

41%

• 国際的競争⼒のない給与• スタッフ不⾜• リノベーション
されないビル群* Operating expense (簡便のため$1=¥100で換算） **給与に加えbenefit（諸⼿当）含む
資料:安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-6; 各校financial report、学⽣数 (学部、院のenrollment) に基づき安宅和⼈分析3719

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⼤学教員の給与は数⼗年据え置き
⽇⽶トップ３⼤学*の常勤教授の平均年収推移（単位︓千円）

30,00022,30820,0002倍

10,000011,197

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

*Times Higher Education「World University Rankings 2018」より各国上位３⼤学の平均
⽶国︓カリフォルニア⼯科⼤学、スタンフォード⼤学、マサチューセッツ⼯科⼤学
⽇本︓東京⼤学、京都⼤学、⼤阪⼤学
資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-7
THE CHRONICLE of Higher EducationCHRONICLEDATA（⽶国）、各⼤学の財務報告資料（⽇本）※⽶国数値は、1ドル=107円で換算

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主要国で唯⼀PhD取得にお⾦がかかる
PhD学⽣の年あたりコスト (2017)

⽶国（Yaleの場合）
学費
⽣活費、
書籍費、
学会参加
費、健康
保険ほか
実費

$41,000

⽇本 (東⼤の場合)$71,250(約800万円)
全て⼤学奨学⾦でカバー返済義務、付
帯条件ナシ

Stipend$30,250

年240万にすぎな
いが学費もここから出す必要があり、バイトも禁⽌︕

約80万円*
⽣活費240万円**
書籍・学会
費・旅費
20万円

0円

*⼊学⾦ + １年⽬の学費**⽉20万円の場合
資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-9; http://www.u-tokyo.ac.jp/stu04/e03_j.html ,https://gsas.yale.edu/funding-aid/tuition-living-costs, https://gsas.yale.edu/funding-aid/fellowships/university-fellowships

学振か特殊な
奨学⾦が取れなければ、働くか、借⾦するしかない△340万円3920

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統計数理研究所*の運営交付⾦と経費推移
億円: 年度ベース

2009年 vs 2016Δ%

運営交付⾦計**

その他基礎
運営資⾦
スパコン費

16.9

5.5
2.9

15.8
5.0
2.7

15.9
4.9
2.7

15.6
5.0
2.7

14.8

14.9

4.2

3.7

2.5

3.4

2.6

2.9

3.0

2.7

14.2

-13.0

14.7

-39.2

4.9
⼈件費***

8.5

8.1

8.4

8.0

8.0

8.6

8.8

8.4

-2.1
H21
H22
H23
H24
H25
H26
H27
H28
(2009) (2010) (2011) (2012) (2013) (2014) (2015) (2016)

国⽴⼤学法⼈
運営交付⾦ (参考)-6.4

* 創⽴75周年（1944年設⽴）を誇る国⽴研究所。多数の統計数理学の研究者を有する国内唯⼀の機関であり、統計研究の中核的存在** 当初配分額。H23からH27まで毎年1%減（5年間）H28, H29は毎年1.6%減（2年間）***退職⾦を含まない執⾏実績値
資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-8; 情報・システム研究機構 統計数理研究所 経営協議会 資料; 国⽴⼤学協会会⻑ ⼭極壽⼀ 『平成31年度
予算における国⽴⼤学関係予算の充実及び税制改正について(要望) --国⽴⼤学が我が国の発展に貢献し続けるために-』（平成30年8⽉7⽇）

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GDPに占める⼈材育成投資⽐率の国際⽐較% : OJTを含まず

1995-2000

2001-2010

0.77

ドイツ

1.84

フランス

1.52

1.58

イタリア

1.59

1.56

イギリス

1.23

1.45

アメリカ

1.28

1.41

日本

0.42

0.23

資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図2-16; 経済産業省 「雇⽤関係によらない働き⽅」に関する研究会
https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/data/pdf/20170330001-2.pdf

報告書 平成29 (2017) 年3⽉ p.27

21

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国⼒に⾒合ったR&D投資ができていない
単位︓10億円

科学技術予算（名目：各年の平均為替相場換算）
20,000

⽶vs中
1.3倍

16,00012,000

アメリカ
中国

中vs⽇
3.7倍

8,000

ドイツ
日本
韓国

4,000

0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図5-2
・⽂部科学省 科学技術・学術政策研究所、「科学技術指標2017」
・全国科技经费投⼊统计公报 http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201710/t20171009_1540386.html
・Science http://www.sciencemag.org/news/2018/03/updated-us-spending-deal-contains-largest-research-spending-increase-decade211227 CAS

年間数兆円で未来は変わる

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未来を変えるコストの概算• 国家Endowment• 研究者の待遇改善• PhD学⽣の育成グラント• 初等・中等教育のAI-• いわゆる予算とは異なるB/S側の仕組みで対応可能• 約2万⼈ x 1000万 = +2000億円① 旧帝⼤の先⽣の7がけ（約2万⼈×0.7= 1.4万⼈）② その他⼤学・国研（約6千⼈)• 約7.5万⼈ x 500万 = +3750億円• 年1.5万⼈。１⼈年500万円。5年で終了を想定• 約3万校 x 1500万 = +4500億円①⼩学校2万校、中学1万校②各学校1500万（HW&SW導⼊/刷新+反転学習費⽤）

ready化

少なくとも10年前の⽔準に戻す +3000億円
研究に集中できるレベルまでスタッフの増員 +1000億円
BPRおよびICTによる業務改善 約100機関 x 1億 = +100億円
⽶国並みにする場合 +約5000億円• 科学技術予算補正

•
•
•
•

• ⼤学⽣の学費と⽣活費補助• RU11の国⽴⼤の学部学⽣の4割に学費と⽣活費• ３割にその半分のサポートがいるとすると +2200億円• 若い⼈たちへの年⾦積⽴（後述）• １⼈⽉5千円（年後万円）を⽣まれたときから積⽴運⽤する• 年間100万⼈、20学年分で1.2兆円• ⼤学・国研への交付⾦• スタッフ教科と業務改善計

約2兆円（本⽂参照）+ 1.2兆円 = 約3.2兆円

資料 :安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks 2020) 図5-2422211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

⼤学における部⾨とプログラムの分離が必須、、、講座制による予算組みシステムからの開放
部⾨
情報科学
計算機科学

Program

基礎物理
応⽤物理

化学
⽣命科学

建築
デザイン

電気⼯学
⼟⽊⼯学

法律
経済

…

Undergraduateプログラム
Professional degree プログラム (MD/JD/MBA/MFA etc.)
PhDプログラム

資料︓安宅和⼈『シン・ニホン』(NewsPicks Publishing 2020) 図4-8211227 CAS© Kazuto Ataka 2021

ヒト善と地球善
これまで

ヒト善
Human

これから

地球善
Earth

ヒト善
Human

地球善
Earth

資料︓安宅和⼈分析23