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“シン・ニホン”AI×データ時代における
⽇日本の再⽣生と⼈人材育成

情報・システム研究機構シンポジウム“分野を超えたデータサイエンスの広がり”
February  20,  2017

安宅宅 和⼈人
Chief  Strategy  Officer
Yahoo!  JAPAN170220  ROIS

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今のお仕事…

CSO

Chief  Strategy  Officer  (CSO)• 市場構造、変化の可視化、予⾒見見• 全社戦略略フォーカス策定• 全社横断の経営課題解決• ビッグデータ戦略略• ⼤大型提携推進 など
理理事
スキル委員会 委員⻑⾧長
理理事
特任教授「データ・ドリブン社会の創発と戦略略」
with  村井純先⽣生 +  鈴鈴⽊木寛先⽣生
1

170220  ROIS

©  Kaz Ataka 2017,  不許複製教育の標準化に向けた試み
スキル定義および
スキルチェックリストの整備

⾼高等教育プログラムの検討⽀支援

CSO

スキル標準化の検討

Biz

Sci

Eng

2

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現在のpublic  works

CSO• 経産省省 産業構造審議会 新産業構造部会• 委員• ⼈人⼯工知能技術戦略略会議 産業連携会議• 構成員• ⼈人⼯工知能 産業化ロードマップタスクフォース• 副主査• 内閣官房 第四次産業⾰革命 ⼈人材育成推進会議• 委員• 国交省省 i-‐‑‒Construction推進コンソーシアム• 企画委員• IPA  スキル標準化 データサイエンス領領域• メインリード• ⽇日経調 庄⼭山委員会（⼈人⼯工知能の影響検討）• 委員
3

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現在のrecap4170220  ROIS

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歴史的な局⾯面

CSO

産業⾰革命(18~∼20世紀)

情報産業⾰革命
（現在）

新しい
リソース

• 内燃機関• ⽯石炭と⽯石油• 電気⼯工学• ビッグデータ• ⾼高い計算能⼒力力• 情報科学の進化

起きる変化• ⼈人間と家畜を⾁肉体労• ⼈人間を⾯面倒な数字⼊入⼒力力

働、⼿手作業から開放するや情報⼊入⼿手、情報処理理
作業から開放する

資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  5170220  ROIS

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すべての産業がICT化する

CSO

場⾯面

ICT化する産業
ファッション

⼩小売

外⾷食

レジャー

観光

交通サービス、、、

街
住宅宅 AV機器 ⽩白物家電 住宅宅設備機器、、、

住宅宅
⾃自動⾞車車 ⾃自動⾞車車部品

カーナビ、、、

クルマ

健康
医療療

ヘルスケア機器

医療療サービス 医薬品、、、

資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  6170220  ROIS

２つの経営資源

資料料 :  安宅宅和⼈人 「⼈人⼯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)©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

7

170220  ROIS

©  Kaz Ataka 2017,  不許複製New  York  City  1900
CSO

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:EasterParade1900.jpg
8

170220  ROIS

©  Kaz Ataka 2017,  不許複製New  York  City  1913
CSO

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ave_5_NY_2_fl.bus.jpg
9170220  ROIS

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CSO

⼤大半の⼈人が思っているより遥かにはやく変化は起きる

10170220  ROIS

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時価総額ランキング

ICT  companies

billion  dollars

Market  cap

Ranking

1
2
3
4
5
6
７
:
13
:
20
:
29

:
:
:

資料料: World  Stock  Market  Cap  by  Think  180  around  (Dec  2016)

618  
539  
483  
402  
374  
356  
332  

（Re:）
Net  profit

1  
4  

232  

1  

217  

5  

178  

CSO

14  
17  
24  
16  

46  

18  
11

170220  ROIS

©  Kaz Ataka 2017,  不許複製時価総額と利利益の関係

CSO

billion  dollars

Market  cap

600
500
400
300
200
100
0
0

10

20

資料料: World  Stock  Market  Cap  by  Think  180  around  (Dec  2016)  をもとに安宅宅分析

30

40

50
Net  profit

12

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国富を⽣生み出す⽅方程式が本質的に変化
Old  Game

New  Game• 付加価値/GDP• 寡占• マーケットキャップ• 未来への期待感、寄与• 既存の枠組みの中での規模と効率率率の追求• 既存の枠組みを越え、ICT、技術⾰革新をテコに世の中をアップデート• 既存のルールでのサバイバル• ジャングルを切切り開き
サバイバル

CSO

13

170220  ROIS

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妄想しカタチにする⼒力力が富に直結
国富の⽅方程式の変化からの要請

CSO

資料料：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Steve_̲Jobs_̲Headshot_̲2010-‐‑‒CROP.jpg
https://www.tesla.com/powerwall?redirect=no14

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AI×データ戦争における3つの成功要件① デバイス・領領域を超えたマルチビッグ
データの利利活⽤用

収集

CSO② 圧倒的なデータ処理理⼒力力（データセンター・技術）

処理理

出⼒力力

③ 質と量量で世界レベルの情報系サイエンティストとICTエンジニア
資料料 :  安宅宅和⼈人 産業構造審議会 新産業構造部会（第2回）発表資料料 (2015.10)
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/002_̲haifu.html

15

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データの巨⼈人たちとの戦い

CSO

⽉月間利利⽤用者数（単位：億⼈人）
検索索、ポータル

17
SNS系

10

3.2
0.70  

0.11

ヤフー
（⽇日本）

ミクシィ

eコマース

チャット

3.0  

1.6

0.39  
楽天

資料料：各種Web記事、⽇日本の各サービス利利⽤用者数はYahoo!  JAPAN調べ (2016年年11⽉月）

10  

10  

7.6  
2.2  

⽇日本のみでは

0.47
LINE

16

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©  Kaz Ataka 2017,  不許複製Protections  everywhere

CSO

Room  sharing

Car  sharing

C2C  payment

資料料：TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kaz Ataka (2016.10.22)17170220  ROIS

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CSO

データ処理理コスト⽐比較
cost  of  industrial  electricity  (yen/kwh)

×5〜10

U.S.

KyushuTohoku

Japan

資料料：

IEA Energy  Prices  and  Taxes  (OECD為替レート使⽤用）ヤフー実績値

18

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ビッグデータ技術のほとんどは海外

CSO

現在このイメージを表示できません。

資料料：TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kaz Ataka (2016.10.22)19170220  ROIS

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CSO

深層学習…すべての主要拠点は国外
NYU(Yann  LeCun)

U  Tronto(Geoffrey  Hinton)

U  Montreal(Yoshua Bengio)

Stanford  U  (Andrew  Ng)

英国 DeepMind  (Demis Hassabis)

IDSIA(Jürgen  Schmidhuber)

資料料：TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kaz Ataka (2016.10.22)20170220  ROIS

⼈人材数⾃自体に⼤大きな課題©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

ICTエンジニアの数の国別⽐比較：万⼈人

資料料：IPA（情報処理理推進機構）「グローバル化を⽀支えるIT⼈人材確保・育成施策に関する調査」 2009年年

21170220  ROIS

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エンジニアリング層の現状

CSO• ⼤大半がSIerにおけるcoderというべき⼈人材• 研究と開発のギャップを乗り越えられる⼈人*が少ない• ⾼高速データ収集、分散環境、ロギング周りの仕組みを作れ、回せる⼈人が極めて限定的*研究・実験環境を堅牢牢で⼤大規模かつリアルタイムの本番環境につなげられる⼈人材
資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  22

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理理⼯工系の学⽣生の数⾃自体が⾜足りない
Number  of  science  and  technology  graduates（10k/year）

Ratio  of  science  and  tech  major  student（％ 2012）

S  Korea

63

Germany

63

UK

45

US

31

Population（millions）

Japan 23
※理理⼯工系：⼯工学、科学、数学、物理理など（医学、薬学は含まず）

資料料：OECD

Graduated  by  field  of  education    (http://stats.oecd.org/Index.aspx?DatasetCode=RGRADSTY#)

23

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深い分析訓練を受けた⼤大卒の数も少ない
Total

CSO

Graduates  per  100  people（thousands）

資料料：Big  data:  The  next  frontier  for  innovation,  competition,  and  productivity  (McKinsey  Global  Institute;  May  2011)  24

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Number  of  Data  Science  degree  programs

CSO

500+

20~30
2015
資料料：TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kaz Ataka (2016.10.22)

1
2016

2017
25

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海外トップスクールでは計算機科学はデフォルト化©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

#  of  undergraduate  computer  science  major  in  US  top  schools

資料料：MIT  CSAIL  Prof.  Daniela  Rus “Toward  the  Fourth  Industrial  Revolution”  （経産省省 産業構造審議会 フォローアップ会議 2016.7.14)

26

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初級的コース履履修者は爆発的増加©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

#  of  introductory  computer  science  enrollment  in  US  top  schools

資料料：MIT  CSAIL  Prof.  Daniela  Rus “Toward  the  Fourth  Industrial  Revolution”  （経産省省 産業構造審議会 フォローアップ会議 2016.7.14)

27

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我が国の新卒層の課題
基本的な問題解決
能⼒力力の⽋欠落落• 問題を定義できない• 結論論を出すことができない

数字のハンドリングの基本が⽋欠落落• 指数と実数の使い分けができない• 指数を指数で割ったりする

分析の基本ができていない
基礎的な統計的素養がない• 数字を並べることと分析の違いがわかっていない• 軸を⽴立立てるということの意味がわ
かっていない• 平均を鵜呑みにする• サンプリング、統計的な有意性のCSO

⾼高等教育を受けたはずの⼈人が基本的なサバイバルスキルを⾝身につけていない

概念念の⽋欠落落

情報処理理、プログラミングについての基本的な理理解がない
資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  28

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⽇日本の若若者たちは持つべき武器を持たずに戦場に出ていっている29

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CSO

サイエンス層・専⾨門家*層の現状• そもそもいない• どこにいるのか分からない• いても実社会での利利⽤用に
関⼼心のある⼈人が少ない•供給強化だけでは不不⼗十分•内向きのオタクではなく世界を変えようとする
geek/hackerが必要！

*機械学習、⾔言語処理理、画像処理理、⾳音声処理理、データ可視化など
資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  30

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CSO

シリコンバレーの創業者たち

Jerry  Yang

Larry  Page

Stanford
BS/MS
Electrical  engineering

資料料：各社HP、Wikipediaより引⽤用

Sergey  Brin

Stanford
PhD  program
Computer  scienceAndy  Rubin

Mark
Zuckerberg

Elon
Musk

Utica  College
BS
Computer  science

HarvardBS
Psychology  &  Computerscience

Stanford
PhD  program
Applied  physics31

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ミドル層・マネジメント層の現状

CSO• そもそものチャンスと危機、現代の挑戦の幅と深さを理理解していない• ビジネス課題とサイエンス、エンジ
ニアリングをつなぐアーキテクト的なヒトがいない

このままでは• ⽣生き延びるためにはスキルをだらけの社会に

renewしなければいけないが、⾝身につける⽅方法がわからない上、学ぶ場がない「じゃまオジ」

資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  32

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CSO

Not  even  a  competition
勝負になっていない
33

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Like  164  years  ago164年年前と同様

34

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1960年年代以来の⽔水準
GDP  per  capita  Ranking(unit=current  US$)
1

CSO

4

0

20

3

7    ⽶米国
8 シンガポール
14 英国
19 ドイツ24 フランス

26
24

40

26

25

60

71

中国

80
100
120

インド

2014

2011

2008

2005

2002

1999

1996

1993

1990

1987

1984

1981

1978

1975

1972

1969

1966

1963

1960

140

132

GDP  per  capita  is  gross  domestic  product  divided  by  midyear  population.  
Source:  World  Bank  national  accounts  data,  and  OECD  National  Accounts  data  files.  Excluded  countries  which  data  is  not  available in  2015.  

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5年年でドイツに並ばれかねない状況
Trend  of  GDP
(Top  30  countries  in  2015,  unit=current  billion  US$)

CSO

20000
⽶米国

15000

中国

10000

5000

2014

2011

2008

2005

2002

1999

1996

1993

1990

1987

1984

1981

1978

1975

1972

1969

1966

1963

0

1960

ドイツ

GDP  is  at  purchaser's  prices  Source:  World  Bank  national  accounts  data,  and  OECD  National  Accounts  data  files.  Excluded  countries  which  data  is  not  available in  2015.  

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半ば⼀一⼈人負け

Trend  of  GDP  per  capita(Top  30  countries  in  2015,  unit=current  1,000 US$)

CSO

140
120
100
80
60
40

2014

2011

2008

2005

2002

1999

1996

1993

1990

1987

1984

1981

1978

1975

1972

1969

1966

1963

0

1960

20

GDP  per  capita  is  gross  domestic  product  divided  by  midyear  population.  
Source:  World  Bank  national  accounts  data,  and  OECD  National  Accounts  data  files.  Excluded  countries  which  data  is  not  available in  2015.  

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CSO

産業⾰革命の三段階（⼤大局観）
1750~∼
新エネルギーと技術

1900~∼
⾼高度度な応⽤用

1960~∼

recap

エコシステム構築

資料料 :  安宅宅和⼈人 経済産業省省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料料 (2016.1)  http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/005_̲haifu.html
TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kazuto  Ataka (2016.10.22)  https://www.youtube.com/watch?v=G6ypXVO_̲Fm038

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⽇日本は第⼆二の波から参加
1750~∼
新エネルギーと技術

1900~∼
⾼高度度な応⽤用

CSO

1960~∼
エコシステム構築

資料料 :  安宅宅和⼈人 経済産業省省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料料 (2016.1)  http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/005_̲haifu.html
TEDxTokyo 2016  “Shin  Nihon”  by  Kazuto  Ataka (2016.10.22)  https://www.youtube.com/watch?v=G6ypXVO_̲Fm0

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CSO

第⼆二、第三の波に備える必要がある
データ×AI化における産業化の⼤大局観
Phase  I

recap

Phase  II

データ×AI化
が進展

Phase  III

データ×AI化の⼆二次的応⽤用が進む

インテリジェンス
ネット化

活動の中⼼心• データとAI利利活⽤用が⼤大半の産業で広がる• サービス業が萌芽• Power  to  the  people（⼀一般利利⽤用）の進展• サービス業の拡⼤大• エコシステム構築

必要な⼈人

Data  professionals

専⾨門性を持つ利利活⽤用⼈人材

エコシステム構築⼈人材

時間的
な⽬目安

現在

2025?

資料料 :  安宅宅和⼈人 経済産業省省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料料 (2016.1)  http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/005_̲haifu.html

2035?
40

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CSO

この国はスクラップ&ビルドでのし上がってきた。
今度度も⽴立立ち上がれる。
赤坂秀樹
内閣官房長官代理（『シン・ゴジラ』より）
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CSO

どんな⼈人が必要になるのか？

42

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CSO

これから起きる本当の競争
よくある誤解

本当の姿• AI  vs  ⼈人間

• ⾃自分とその周りの経験だけから学び、AIやデータの⼒力力を使わない⼈人
vs• ⼿手に⼊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利⽤用して学び、その⼒力力を活⽤用する⼈人

資料料:  安宅宅和⼈人・⽮矢野和男 「⽣生命に学び⼈人に寄り添うAI」 ⽇日⽴立立評論論 2016年年4⽉月号（http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_̲04_̲00_̲talk.pdf）

43170220  ROIS

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社会を⽣生き抜くための基礎教養が変化
現代のリベラルアーツ

⺟母国語+（⽇日本語）

世界語（英語）• 明確に考えを表現
し、伝え、議論論することができる• 正しく⽂文章や相⼿手の⾔言っていることが理理解できる• 同左• 情報のタイムリーな収集能⼒力力• ⾔言うべきことを敬意を持って的確に伝える⼒力力

+

問題解決
能⼒力力

+

データ
リテラシー

• 問題設定⼒力力• 分析的、データド• MECEに切切り分け、 リブンな思考⼒力力と整理理する⼒力力
基本的な知⾒見見• So  Whatを繰り• 分析⼒力力
返し意味合いを出• 統計的素養
す⼒力力• 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
る⼒力力

資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  44

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データの⼒力力を解き放つための3つのスキルセット

CSO

ビジネス⼒力力(business  problem  solving)

データ
サイエンス(data  science)
情報処理理、⼈人⼯工知
能、統計学などの情報科学系の知恵を理理解し、使う⼒力力

課題背景を理理解した上で、ビジネス課題を整理理し、解決する⼒力力

データ
エンジニアリング(data  engineering)

資料料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10)  http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運⽤用できるようにする⼒力力45

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これまでとは似て⾮非なるdata  professional⼈人材が必要
Not  thisBut  this• 基礎研究にしか関⼼心がない⼈人• 時代の変化から⽣生まれるリアルな課題解決にエキサイトする⼈人• 統計だけの専⾨門家• 単なるデータの専⾨門家• 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
タ処理理を実験環境から本番環境まで実現できる⼈人

資料料:  安宅宅和⼈人「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」応⽤用統計学セミナー2015.5.23  (http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf)  

CSO

46

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境界・応⽤用領領域にこそ⼈人材が必要(1)

CSO

ニーズが発⽣生した瞬間を検出し、打ち込む機能
意図
Google  Micro-‐‑‒Moments

知りたい
瞬間

⽂文脈

即時性

向かいたい
瞬間

やりたい
瞬間

買いたい
瞬間

• 広告であっても、その⼈人が必要な時に提⽰示することができれば、その「広告」は⾮非常に有⽤用な「情報」になる

資料料 :  https://www.thinkwithgoogle.com/micromoments/intro.html
https://think.storage.googleapis.com/docs/micromoments-‐‑‒guide-‐‑‒to-‐‑‒winning-‐‑‒shift-‐‑‒to-‐‑‒mobile-‐‑‒download.pdf

47170220  ROIS

境界・応⽤用領領域にこそ⼈人材が必要(2)©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

⾼高度度な熟練を要する⽪皮膚がん診断の⾃自動化

資料料：http://www.nature.com/articles/nature21056.epdf

48

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©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

Data  Scientist以外のビッグデータ⼈人材も必要

CSO

ビッグデータ利利活⽤用に必要な専⾨門⼈人材の広がり
ロギングシステム
開発部隊

レコメンドエンジン
開発部隊

転送システム
開発部隊

⼊入⼒力力
(収集)

グリッド系
開発部隊

処理理

データインサイト
部隊

部隊

⾃自然⾔言語処理理・テ
キスト処理理システ
ム部隊

出⼒力力

(サービス・ビジネス)(加⼯工)
データサイエンティスト
ウェアハウス
開発部隊

サービス
ソリューション部
隊

アクセス解析系
開発部隊

マーケティング
ソリューション部
隊

サービス運⽤用部隊
動画・画像・⾳音声
処理理システム部隊

資料料：安宅宅和⼈人 ⾔言語処理理学会第21回年年次⼤大会(NLP2015)  招待講演「Yahoo!  JAPANにおけるビッグデータの活⽤用とその舞台裏裏」 (2015.3.17)49

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その上での⾒見見る⼒力力、決める⼒力力、伝える⼒力力が⼤大切切になる

CSO

意味合いとこれからの共存

起きる変化と意味合い• ⼈人間が本来拠って⽴立立
つ役割が⾚赤裸裸々に• ⼈人間は⼈人間らしい価
値を提供する事に集中することにこれからの共存ヒト• 総合的に⾒見見⽴立立てる• ⽅方向を定める• 問いを⽴立立てる• 組織を率率率いる• ヒトを奮い⽴立立たせる

データ
×AI
資料料 :  安宅宅和⼈人 「⼈人⼯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)

• 識識別
• 予測
• 実⾏行行50

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ほぼ全ての⾰革新は若若者によって⾏行行われてきた
初特許（創業）1868

CSO

相対性理理論論 1905
東通⼯工創業 1946

吉⽥田松陰
1859

Thomas  Edison  21歳電話の発明 1875

Larry  Page  25歳Sergei  Brin 25歳

Apple創業 1976

松下電器創業 1917

明治維新の思想的指導者
29歳没

資料料:  Wikipedia,  安宅宅和⼈人分析

Albert  Einstein  26歳

井深⼤大 38歳
盛⽥田昭夫 25歳

Google創業 1998

Graham  Bell  28歳

松下幸之助 24歳
井植歳男 16歳

Steve  Jobs  21歳Steve  Wozniak  26歳51

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Entrepreneurship教育も⾼高校、学部からデフォルトで⾏行行うべき

資料料:  http://scet.berkeley.edu/undergrad/,  http://extreme.stanford.edu©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

52

170220  ROIS

Exponential  thinkingが基本

資料料：https://www.weforum.org/agenda/2017/01/google-‐‑‒sergey-‐‑‒brin-‐‑‒i-‐‑‒didn-‐‑‒t-‐‑‒see-‐‑‒ai-‐‑‒coming/©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

53

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3層+2で育て、加えて世界の才能を取り込むべき

CSO

AI×データ時代に向けた⼈人材の増強イメージ

⽇日本⼈人の育成

海外の才能を集める

次世代リーダー層育成• 国家プロジェクトの始動など
研究資⾦金金の増強• 就労ビザや定住の緩和（家族ごと⻑⾧長期ビザを出すなど）

専⾨門家育成• 理理⼯工系学部⽣生・院⽣生を増やす• 情報系だけでなく応⽤用領領域
⼈人材を⼗十分に増やす• 留留学規制緩和

ベースリテラシーを上げ、未来へのマ
インドを育てる• 現代の基礎教養としてのデータリテラシー教育• アントレプレナーシップ、未来を⽣生み出す教育• Exponential  thinkingも基本として流流し込む（⼩小中⾼高+⼤大学教養）+  ICTエンジニアの再教育+  ミドル・マネジメント層の再教育

資料料 :  安宅宅和⼈人 経済産業省省 産業構造審議会 新産業構造部会 第5回資料料 (2016.1)  を元に安宅宅和⼈人改変
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/005_̲haifu.html

54170220  ROIS

千載⼀一遇のタイミングを活かすべき

資料料：https://twitter.com/masahiro_̲ono/status/826885171995512832©  Kaz Ataka 2017,  不許複製

CSO

55

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教える⼈人が⾜足りなければ連れてくるのが基本
仏教の導⼊入時（8世紀、奈奈良良時代）

CSO

終戦後
(1945~∼)

明治の開国（19世紀）

鑑真和尚

コンドル建築学エドワーズ・デミング

メッケル少佐ベルツ
医学

仏教の三宝（仏法僧）をもち世界に認められる国家になる

産業⾰革命に追いつき
富国強兵を成し遂げる

資料料：Wikipedia,  佐々⽊木閑/⼤大栗栗博司「真理理の探求」（幻冬舎新書 2016),  安宅宅和⼈人分析

⽣生産性の視点を導⼊入し焼け跡から⽴立立ち直る
56

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CSO

若若者へはデータ
リテラシー教育を
ただやればいいのか？

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思考、表現の武器としての国語の刷新が第⼀一
Not  thisBut  this• ⼩小説、随筆の書き⼿手の理理解、⾔言いたいことの推測• 分析的、構造的に⽂文章や話を理理解し課題を洗い出す• 感想⽂文。感じたことの書き連ね。建設性のない批判• 論論理理的かつ建設的に物を考える• 複雑な敬語。ソフトで⾓角の⽴立立たない表現“国語”
資料料：安宅宅和⼈人分析

CSO• 明確かつ⼒力力強く考えを伝える“コミュニケーション”
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基礎と⾃自信を⾝身につける中等教育の質をいかに担保するか、、、数学、英語、ICT

資料料 :http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170210-‐‑‒00000001-‐‑‒kyt-‐‑‒l26
http://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2016/06/post-‐‑‒5365.php

CSO

59

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©  Kaz Ataka 2017,  不許複製CSO

専⾨門層・リーダー層の育成について60170220  ROIS

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このままでは⽶米中と戦うことは⾮非現実的にCSO

2016年年末に
ホワイト
ハウスから
相次いで
出された
AI⽩白書
資料料 :  http://japanese.joins.com/article/294/216294.html
http://www.nikkei.com/article/DGXLZO11372310W7A100C1MM8000/
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_̲files/microsites/ostp/NSTC/preparing_̲for_̲the_̲future_̲of_̲ai.pdf

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国⼒力力に⾒見見合ったグランドチャレンジを複数掲げるべき
科学技術分野における⽇日⽶米の⼤大型プロジェクト
1980s

90s
ヒトゲノム

2000s

2010s

CSO

2020s

$3B

1984〜～2003

Brain  Initiative  $3B  2013〜～

Decade  of  Brain

⽶米
国

1990〜～2000

Human  Brain  Project  Ph1 $10+B
Strategic
Computing  Initiative$1B 1983〜～1993

1993〜～2004

Human  Brain  Project  Ph22004〜～2013

NIH  Blueprint  for  Neuroscience  Research  2005〜～

inspire⽇日
本

第五世代
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ¥570億
1982〜～1992

リアルワールド
コンピューティング¥570億
1992〜～2001

15年年間にわたる⽋欠落落

資料料 :  安宅宅和⼈人 産業構造審議会 新産業構造部会（第2回）発表資料料 (2015.10)をもとに安宅宅和⼈人改訂http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_̲sangyoukouzou/002_̲haifu.html

AI  Initiative
2015〜～2020

AI技術戦略略会議¥100億 x  10年年
2016~∼

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⾼高度度⼈人材育成のための原資強化も必須

CSO

政府の科学技術予算の⽇日⽶米⽐比較（億ドル）

日本

米国
2000

1500

1428

4分の1
以下*

1000

500

310  

*  ⼈人⼝口は約2.5分の１(2013)
資料料：⽶米国：2014年年度度⼤大統領領予算教書における研究開発予算の概要、⽇日本：⽂文部科学省省「科学技術予算に関する資料料」、117円/$で換算

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014

0

63

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⽇日⽶米の⼤大学の資⾦金金⼒力力の差は⼤大きい
⼤大学の総⽀支出*/学⽣生(100ドル/学⽣生:  2015）

総⽀支出に占める⼈人件費率率率**（%:  2015）

Stanford

3,309  2,960  

MIT2,729  

Yale

CSO

63%
49%
63%

Harvard2,141  

50%

Princeton

2,096  

53%

東⼤大

837  

42%

京⼤大

712  

41%

*  Operating  expense  (簡便便のため$1=¥100で換算） **給与に加えbenefit（諸⼿手当）含む
資料料:  各校financial  report、学⽣生数 (学部、院のenrollment)  に基づき安宅宅和⼈人分析

• 国際的競争⼒力力のない給与• スタッフ不不⾜足• リノベーション
されないビル群64170220  ROIS

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この結果の⼀一つが研究・教育環境の違い

CSO

研究開発⼈人材の環境⽐比較研究者のコメント「⽶米国から⽇日本に帰ってくると極端に雑務が多く、しかも政府の委員などの仕事が多く到底まとまった仕事ができない」（分⼦子⽣生物学者）「シンガポールの⼤大学のFacultyに⼊入ると事務員だけでなく、⼤大学ス
タッフにかなり専⾨門的な知識識と経験を持ったひと（中にはPh.D.  holder
も）がたくさんいる。この時期、⼊入試にかかりきりの⽇日本の⼤大学では考えられない環境」（情報系研究者）
資料料:⼭山中伸弥博⼠士 内閣府 総合科学技術会議（第105回）説明資料料2  http://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihu105/haihu-‐‑‒si105.html ,  安宅宅和⼈人ヒアリング65170220  ROIS

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最⼤大のギャップは投資・運⽤用益>  800

⼤大学別収⼊入内訳/学⽣生*（100ドル/学⽣生:  2015）
学費ほか
Stanford
MIT
Yale

529
296
262

グラント
委託研究費

寄附

>  400

運営
交付⾦金金

医療療収⼊入ほか
893

国のR&D運営
298

199

0

622

148

0

565

136

0

188

0

295

0

0

327

0

448

379

Princeton

138

356

115

投資・運⽤用益*

SLAC

563

Harvard

CSO

827
622

829

444
639

0

Lincoln  laboratory

1127
831
1159

東大

58

155

28

330

242

0

24

京大

60

152

19

265

216

0

0

*  ⼤大半がendowmentの運⽤用資⾦金金
資料料:  各校financial  report、学⽣生数 (学部、院のenrollment)  に基づき安宅宅和⼈人分析(簡便便のため$1=¥100で換算）66

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⼈人材開発に向け国家的なendowmentを⽴立立ち上げるべき
⼤大学別endowment総額⽐比較学⽣生⼀一⼈人あたりendowment⽐比較（$ million  :  2015）
Stanford（千ドル/学⽣生:  2015）
22,200  MITYaleHarvard513

2,071  35,666  Princeton

289

1,165  25,543  403

1,625  

671

21,595  

東大

110  

4  

京大

n/a
0  

n/a
0  

各校兆円単位の運⽤用資⾦金金

When
東⼤大=1
340

1,371  

13,182  CSO

2,708  

1n/a

学⽣生1⼈人億円単位

資料料:  各校financial  report、学⽣生数 (学部、院のenrollment)  に基づき安宅宅和⼈人分析(簡便便のため$1=¥100で換算）

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国⼒力力強化に向けた国家endowment構築（案）CSO

1. トップ研究⼤大学*  (research  university)  強化費⽤用として運⽤用基⾦金金として10兆円程度度準備
2. 世界トップクラスの運⽤用professionalを任命、、、平均7%以上の運⽤用益創出を⽬目指す
3. 基⾦金金の3.5%程度度（運⽤用益の半分）を予算化。基本
1/2を教員・サポートスタッフの⼈人件費、1/4を⼈人材育成グラント**、1/4は施設のリノベーションに
4. ⼤大学などの教育研究機関***への寄付に対する免税措置 (education  gift)
5. 企業が従業員や配偶者のこれらの寄附にマッチして寄附することも免税 (matching  gift)*  希釈を避けるため10校以下が望ましい。世界的な研究⼒力力、優秀なPh.D.を⽣生む能⼒力力、施設の⽼老老朽化などの必要性を鑑み指定（旧帝⼤大+東⼯工⼤大+総研⼤大など）**学費補助のスカラーシップ、⽣生活費（stipend）⽀支給など（⽶米国同様、⽇日本国⺠民、永住権保持者を優先） ***  幅広く対象
資料料：Harvard  University  financial  report  FY16,  https://ces.commerce.yale.edu/givingtoyale/gifts.cgiをもとに安宅宅和⼈人試案

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(参考)  ⽶米連邦政府の研究開発委託

CSO

Federally  Funded  Research  and  Development  Center  (FFRDC)

名称

委託元
活動

年年間予算

NASA

国防省省

国防省省

エネルギー省省

エネルギー省省

NASAの無⼈人探査機等の研究開発
及び運⽤用空防に関する
先端技術開発ネットワークシステムの防御エネルギー及び
環境課題に質的変容をもたらす
解を提供する

⾼高エネルギー物理理実験により宇宙の理理解を再定義する$1759M

$956M

$346M

$785M

$448M

(2015)(2016)(2015-‐‑‒20平均)(2014)(2016)

運営

資料料:  各校financial  report、 https://www.sei.cmu.edu/news/article.cfm?assetid=442332&article=209&year=2015,  http://www.lbl.gov/about/,  各研究所ホームページ、Wikipedia,  安宅宅和⼈人分析

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国家の経営としてのリソース最適化を検討すべき

国家功労者
だが引退層

巨⼤大なレガシーコスト
年年⾦金金 約60兆円/年年
医療療費40兆円のうち2/3を投下

勤労層

産業が痩せている中⽣生産性が上がらない

未来を担う層

未来を担う⼈人材だが教員も施設も奨学⾦金金も⾜足りない（居住地、親の経済⼒力力により⼆二極化）

資料料：The  Economist,  安宅宅和⼈人分析

CSO

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まとめ

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1. 国富を⽣生む⽅方程式が変化、、、妄想⼒力力とそれを形にする⼒力力がカギ

CSO

2. ⽇日本は情報産業⾰革命の第1フェーズで⼤大敗、、、⼈人材課題は多⾯面的に深刻。勝負は第２、第3フェーズ
3. データの持つ⼒力力を解き放った上で、⾒見見る⼒力力・決める⼒力力・伝える⼒力力が重要になる、、、これまでとは似て⾮非なるdata  professionalが必要
4. 3層+2で育てるべき① 若若者に武器を、、、データリテラシーとアントレプレナーシップ② 境界・応⽤用領領域を含む専⾨門家層とリーダー層は必須③ ICTエンジニアとミドル/マネジメントを再⽣生
5. 千載⼀一遇のチャンスを活かし世界の才能を取り込む
6. 基盤となる思考、表現の武器としての国語の刷新、⼈人材開発に向けた
国家的なendowmentを⽴立立ち上げるべき
7. 以上の実現に向け、国家全体のリソースの最適化を検討すべき71