高知大学における産学官連携 AI・データサイエンス教育の取り組み
石黒 克也 1) , 佐々木 正人 1) , 佐々 浩司 1) , 拝野 晃希 2) , 由比 良雄 3)1) 高知大学 学術情報基盤図書館
2) 株式会社富士通ラーニングメディア 人材育成サービス事業部
3) 富士通 Japan 株式会社 高知支社
ishiguro@kochi-u.ac.jp

Industry-University-Government Collaboration on AI and Data
Science Education at Kochi University
Katsuya Ishiguro1) , Masato Sasaki1) , Koji Sassa1) , Koki Haino2) , Yuhi Yoshio3)
1) Library and Information Technology, Kochi Univ.
2) Fujitsu Learning Media Limited, HRD Services Division, Knowledge Services Unit
3) Fujitsu Japan Limited, Kochi Branch

概要
近年、全国の高等教育機関において数理・データサイエンス・AI に関するリテラシー教育の充実に向けた取り組みが進められている。高知大学においてもそれらについてのカリキュラムが検討されており、2021 年度から「高知大学リテラシーレベル数理・データサイエンス教育プログラム」が開始された。このプログラムに関連する授業の一つに、共通教育において開講されている「さわってわかる AI 講座〜基礎理論からクラウドサービスを使った実践まで〜」という名称の集中講義がある。この集中講義は、受講対象者を学生のみならず一般社会人としており、大学の単位認定講座であることのほか、高知県の協力による高知県寄付講座「高知県 AI 技術人材育成講座」としての側面ももっている。本稿では、産学官が連携した AI・データサイエンス教育に対する取り組みのひとつとして、高知大学にて実施された集中講義「さわってわかる AI 講座」について報告する。

理・データサイエンス・AI 教育の取り組みを奨励して1 はじめにいる。

「Society5.0」、「第 4 次産業革命」などをキーワード

高知大学（以下、本学と記す。
）もこれらの取り組みとして、2016 年、初等中等教育におけるプログラミに大きな影響を受け、データサイエンスや AI に関すング教育の必修化が決定された [1]。2020 年度の小学る新たなカリキュラムを検討している。検討されたカ校 [2] を皮切りに、プログラミング教育を取り入れたリキュラムの一部の授業については、試験的にいくつ新学習指導要領の実施が順次開始され、中学校は 2021か開講され始めたところである。本学では 2021 年度年度、高等学校では 2022 年度から実施される。また、に共通教育において、あらたに「高知大学リテラシー

2017 年には初等中等教育におけるプログラミング教レベル数理・データサイエンス教育プログラム」を立育等の IT・データ教育の実装 [3] も閣議決定されていち上げ、文部科学省の認定制度を意識した取り組みがる。近年の話題としては、 デジタル社会の「読み・書開始された。この教育プログラムでは、受講生は必修

き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」科目、選択 A 群の科目、選択 B 群の科目をそれぞれの基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる1 科目以上履修することで、プログラム修了者として分野で人材が活躍することを目標として、大学・高認定される。必修科目には、従来より開講されてきた専での「初級レベルの数理・データサイエンス・AI の「情報処理」が当てられており、そこでは大学での PC習得」を必修化する取り組みも開始されている [4]。さ利用法のほか、データサイエンス・ＡＩの基礎的概念らに、文部科学省は 2021 年に「数理・データサイエを学ぶことができるよう授業が構成されている。選択ンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベ

A 群にはデータサイエンス・AI の基礎を学ぶことのル）」 [5] を開始し、各大学・高等専門学校における数できる 2 科目、選択 B 群には実習を含めて少し進んだ25

内容の 2 科目が当てられている。このうち選択 A 群

Society5.0 の実現に不可欠なスキルを持った人材を高において、AI に関する基礎的知識や AI を利活用する知県内に輩出することを目的としている。

ための手順などを身に着けることを目的とした集中講

2.2

開講までの経緯

義「さわってわかる AI 講座〜基礎理論からクラウド本講座を本学において開講することになったきっサービスを使った実践まで〜」が開講されている。こかけは、2018 年の高知県からの一つの打診であった。の講義は高知県の協力による寄付講座「高知県 AI 技

IT・コンテンツ産業に関わる「プログラミングの入門術人材育成講座」として 2019 年度から開講されてい講座」を大学の講座として行いたい、ということで当るものであり、講座の実施は高知県の目指す「高知県初は理工学部に対して話が持ちかけられたが、理工学版 Society5.0」 [6] を実現するための重要な柱の一つ部が改組による設定計画履行期間（AC 期間）によりに位置づけられている。この講義の特徴的な点は産学対応できないため、共通教育に話がふられた。一方、官が連携して開講しているところである。主催は高知共通教育ではプログラミングなどに関わる授業 [9] を県、実業務は富士通ラーニングメディアおよび富士通行っていたものが少なく、たまたま著者のうちの一人

Japan 株式会社が担当し、本学は世話役的な立場で参に話が回ってきたことにより本講座を実施することに加している。受講対象者は本学学生、他学学生、一般なった。高知県から本学に対して打診があった後、県社会人としており、高知県全域から受講生を募集してと本学共通教育機構の間で何度か打ち合わせを実施いる。本稿では、2019 年度から本学で実施している

し、最終的には高知県寄付講座という形式で共通教育「さわってわかる AI 講座」について、AI・データサ集中講義として開講することになった。県の当初の考

イエンス教育および産学官連携の側面を踏まえて報告

えとしては「Python 入門＋ AI 入門」のような授業する。

を想定していたようであるが、共通教育の集中講義となった場合には、PC 操作やプログラミングなどにつ2 高知県 AI 技術人材育成講座
2.1

いてまったくの初心者が受講することが予想されるた

事業目的

め、プログラミング入門のような形では学生が集まら高知県では県経済の体質強化に向けた高知県産業振ない可能性を指摘し、内容を再検討した。本講義で基興計画 [7] を策定しており、その中で「高知版 Soci-礎的な部分を学生に学ばせ、興味を持った学生にはよety5.0 [6] の実現に向けた産業集積と課題解決型産業

り専門的な講座を受講して実践力を養うように促し、創出の加速化」を取り組みの柱の一つとしてかかげ、できれば高知県への定着に結びつくことが高知県の期若者の就職希望の多い IT・コンテンツ関連産業の集積待していることである。それらを踏まえて、次節に述に向けた取り組みを進めている。企業の誘致を進める

べるような AI に関する基礎的概念を学ぶことを集中にあたり人材供給が必要になることから、2017 年度よ講義の主目的とすることにした。

り IT・コンテンツアカデミー（2021 年度から「デジタルカレッジ」 [8] に改名）を開講して多数の講座を実

3 集中講義「さわってわかる AI 講座」

施し、IT・コンテンツに関する知識やスキルを持った前述した「高知県 AI 技術人材育成講座」は高知県人材の育成を進めている。特に、Society5.0 社会の要が主催し、2019 年度からの 3 年間は高知県から富士である AI 技術は非常に重要なものであり、今後、AI通 Japan 株式会社（2020 年度までは富士通株式会社）とはどういうものかを理解している人材が、システムに業務委託され、実業務は株式会社富士通ラーニングを開発している企業のみならずシステムを利活用してメディアが担当している。高知大学では科目名を「さ価値を生み出すユーザ企業でも求められ始めることとわってわかる AI 講座〜基礎理論からクラウドサービなる。こうしたことから、AI の基礎的な技術から先スを使った実践まで〜」とし、県の寄付講座として共端のクラウドサービスの活用方法などを学べる講座を通教育において集中講義形式で実施されている。

開講し、AI とは何か、どのようなシーンで活用でき

3.1

講義概要

るものか、活用するためには何が必要なのかを理解し高知県 AI 技術人材育成講座の事業目的を考慮して、た人材を高知県内に輩出することを目的としている。

高知県から講義内容に対して要求された点は以下の通本講座はそれら多数の講座の中の一つであり、AI のりである。

概要を知り、先端技術を体験することにより、受講生が興味を持ってより専門的な講座へと進み、高知県版

26• 高知県の取り組み（デジタル技術を活用した新たなサービスや製品の開発、先端デジタル技術を持3.2

講義内容つ企業の誘致など）につながる、AI に関する知識次に講義内容を紹介する。4 日間の集中講義のうち、を有し、AI を活用できる人材を育成する講座内

前半 2 日間は「データ活用リテラシー編」、後半 2 日間容を実施すること。

は「データ利活用ワークショップ編」とし、前半は主• 講座は単なる座学ではなく、ハンズオンやワークに座学による知識の習得、後半は主にワークショップショップといった体験主体の時間を設けて、AI がによるアウトプットを重視する内容とした。なお、本どんなケースに活用できるのか、また活用にはど

稿執筆時点においては 2021 年度分がまだ進行中のたういう準備が必要なのかを実感できる内容とする

め、具体的な内容については 2020 年度の実施例を中こと。

心に紹介する。

• AI を作るプログラミング技術の習得ではなく、AI を利活用するために必要な知識や手順・最低限必要となる技術の習得を中心に考え、AI を手軽に扱える最先端のクラウドサービスの体験や高知県の地域課題をテーマに AI 活用のケーススタ

データ活用リテラシー編 (前半 2 日間) の実施例

• 身の回りのデータ活用と社会課題• AI・機械学習の基礎– AI・機械学習とはディなども組み込むこと。

– 機械学習の種類

4 日間連続の集中講義を通して、AI に初めて触れる受– 回帰／分類／クラスタリング

講生が、AI を利活用できるようになるために必要な知– ディープラーニング

識や手順、最低限必要となる技術を習得することが本• AI 体験講座の目標である。

– Azure Machine Learning Studio Workspace

以上ことを踏まえて実施された 2019 年度からこれによる体験 (csv 形式のデータ（自動車の主要まで 3 年分の集中講義の実施時期、授業方式などにつスペックと価格）を用いた回帰分析、コールいてまとめたのが表 1 である。

センターの対応情報から予約成立ランクの分類、など)

2019 年度

2020 年度

2021 年度

実施時期

9月

2月

9月

授業方式

対面式

授業時間

(1 日あたり 90 分 ×4 コマ)×4 日間

puter Vision, Face, Custom Vision Service,QnA Maker, Text Analytics API, Speech

同期型オンライン形式

対象

学生・社会人

学生

受講者数

3135

表1– Microsoft Azure Cognitive Services (Com-32Services）– Lobe を活用した画像分類による課題解決• 強化学習• 最適化

集中講義の実施時期など– 組み合わせ最適化 (Microsoft Excel で解く)
• 予測
– 回帰

本集中講義は基本的には対面式で行うことを想定し– XG Boostingており、2019 年度はそのように実施したが、2020 年
度からは新型コロナ対応のため同期型オンライン形式

データ利活用ワークショップ編 (後半 2 日間) の実で実施している。受講対象者は学生および一般社会人

施例としており、受講希望者は本学学生については大学が、その他については高知県が募集を行った。最初の 2 年間は学生と社会人の受講者数が半々程度の割合であったが、2021 年度については学生の受講希望者が想定以上の数に達したため、受講者を本学学生のみとした。
これには、後述する「高知大学リテラシーレベル数理・データサイエンス教育プログラム」が本学において開始されたことが影響していると思われる。

27• 県内の課題を知る– 有識者講演（IoP）– 高知新聞社講演– テーマ設定ワーク• 課題探求ワーク 1 課題目• 課題探求ワーク 2 課題目• フィードバック

前半 2 日間の「データ活用リテラシー編」では、数するのかについて、当事者からヒアリングし、関連す学の苦手な学生が受講しても問題のないように、数式る情報を新聞社の記事情報から提供してもらうことにをなるべく使わずに AI・機械学習の基礎を学び、既存より、グループワークのテーマを具体化していった。の AI アプリやクラウドサービス等を使って実際に動回転寿司というほとんどの人がイメージしやすい題材作体験をすることが主な内容であった。ここでは、受であり、また当事者も交えてのグループワークでは想講生は AI の基礎的知識を修得し、動作体験を通して、像以上に活発な議論が行われた。

AI に関する概念をつかむことを想定している。後半 2日間の「データ利活用ワークショップ編」では、まず3.3使用したデジタルツールについて有識者講演として、高知県や高知大学が参画している初年度の対面形式の講義では、アンケートや理解「IoP（Internet of Plants）が導く Next 次世代型施設

度テスト用に Google Form、また情報交換用に LINE

園芸農業への進化プロジェクト」 [10] に関わっているオープンチャットなどのデジタルツールを使用した。

研究者による講演を実施し、実際にどのような場面で2 年目以降のオンライン講義では表 2 のようなツールAI が使われているのか、どんなところが問題であるのを使用して実施した。

かを学ぶ機会を作った。その後、前半 2 日間で得られツール

用途ワークに取り組んだ。グループワークでは社会人と学Zoom

講義・グループワーク生が混在した 5 人程度のグループをいくつか作り、そSlackた知識をもとにして、高知県の課題に対するグループ事務連絡・資料共有・質問・グループワークの中でテーマを決め、どのようにデータを収集するか、どのような AI 技術を使うのかなどを考察することとMiro講義・グループワークした。また、グループワークの各グループにサポート

Google Form

アンケート・理解度テスト

表2

講師つけ、議論を円滑に進めるよう工夫した。

使用したデジタルツール

グループワークの課題として、初年度は「中山間における農業課題の検討」という題材を取り上げた。こ

講義のためのオンライン会議システムには Zoom をのテーマは高知県においては喫緊の課題であり、AI を使用し、ブレイクアウトルームを用いてグループワー含めたデジタルツールなどを用いた解決が期待されてクを実施した。事務連絡や資料共有、受講生からの質いるものであるが、農業に興味のある学生であればま問受付には Slack を用いた。講義中の受講生への問いだしも、そうではない学生にはなかなか取っつきにくかけやグループワーク時には、オンラインホワイトいテーマであったようである。特に高知県出身者でなボードである Miro を活用した。図 1 はオンラインホい場合には県内の実情がわからず、課題そのものを思ワイトボードを用いたグループワークの様子を表していつかないこともあり、グループワークでは主に社会いる。また、Google Form を使ってアンケート調査や人（県内出身者）がリードして進めていたような印象理解度テストを実施した。いずれのツールも学生、社を受けた。2 年目は高知新聞社の協力により、高知県会人ともに問題なく使いこなしており、各自のネット内の課題として新聞記事からいくつかの内容を事前にワーク環境に由来する不具合を除けば、特に問題なく提供していただき、それをもとにして具体的テーマを講義を進行することが可能であった。

考えていくこととした。課題としては新型コロナに関するものを取り上げた。具体的には、高知新聞社から2 名参加し、コロナ関係のここ 2 年ほどの記事を提供いただき、それをもとにテーマを決定した。オンラインでのグループワークであったため、Zoom のブレイクアウトルームでグループに分け、各グループはオンラインホワイトボード Miro 上でワークシートに記入しながら議論を進めていった。3 年目は高知新聞社および地元企業のサニーフーズ（回転寿司店などを経営）の協力により、課題提供がなされた。地方の回転寿司店における課題や要望に対してどのように AI を活用

28

図 1 Miro を用いたグループワークの様子

3.4

成績評価

図 3 は講義の難易度に関する調査結果である。「少成績評価の対象は本学学生のみとし、共通教育の授し難しい」から「難しい」を選択したものが大半であっ業として本学で単位認定を行った。主に次の 4 点によたが、その主な理由は、講義内容が豊富であり、一つり評価を実施した。

一つにかけられる時間が少なく感じたというものが多かった。本講義で扱った内容は、前述したように AI に

• 出席状況関する様々な事柄にまたがっているため、多くの知識• 理解度テストを修得し、かつ多くの体験ができる構成になっている• グループワークのワークシート• 個人レポート（個人課題にてワークシート作成）

が、その半面進行が駆け足になってしまう部分もあり、部分的に未消化のまま進んだと感じた受講生が多くい上記 4 点のうち 2 点に関係するワークシートについてたようである。また、本講義には受講生に学生と社会はルーブリック表を用いて評価を実施した。データ活人が混在していたため、各人の持っている知識レベル用リテラシー編で学習した AI の知識をふまえ、高知の差および受講意欲の違いが大きく、難易度の設定が県の課題に対して AI を用いる適切なアイデアを提案難しいという面もあった。学生はやる気のあるものかし、それを論理的に説明できることを評価のポイント

ら、単位が取れればよいというものまで受講意欲の差とした。下記にルーブリック表の一部を抜粋する。まが幅広く、一方有料で参加している社会人の場合にはた、図 2 は提出された個人レポートの一例である。

やる気のあるものがほとんどであったと思われる。

• 目的展開設計– AI で取り組むべきアイデアを選別できている– 仮説検証のやり方が明示されている• AI に関するデータ設計– データの取得が現実的に考慮されている– 説明変数（または特徴量）が正しく設計できている• 論理性– 発表あるいはレポートが論理的なストーリー

図3

難易度になっている– 課題やアイデアが現実に即したものになっている

本講義を受講する際には、受講生各自に何らかの目的があって受講していると思われるが、その目的がどれだけ達成されたのかについての回答状況が図 4 である。

図4
図2達成度

個人レポートの一例

また講義の満足度についての回答状況が図 5 である。

3.5

アンケート結果

学生、社会人ともにグループワークにおける互いの交講義終了後には受講生に対して、本講義に関するアンケート調査を実施した。

流などで大いに刺激を受けたことが高い満足度につながったようである。

29

A 群に分類されている。
前述したように、2021 年度の本集中講義においては、前年までの 2 年間と異なり、学生の受講者数が大幅に増加した。増加した理由の一つとして、本教育プログラムが開始されたことが挙げられる。本講義は夏季集中講義として 9 月に開講されたものであり、第 1学期に開講された本プログラム関連授業内での宣伝活動なども大きく影響していると考えられる。
図5

満足度

5 おわりに
本稿では、高知大学において 2019 年度より開講し4 数理・データサイエンス・AI 教育プログている集中講義「さわってわかる AI 講座〜基礎理論

ラム認定制度からクラウドサービスを使った実践まで〜」について、文部科学省が 2021 年に開始した「数理・データサ産学官が連携した AI・データサイエンス教育に関するイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシー取り組みという視点から報告した。これは本講義が高レベル）」 [5] に対応するため、本学でもリテラシーレ

知県の協力による寄付講座であること、また本学におベルの教育プログラムを実施している。本学では、まいて実施している「高知大学リテラシーレベル数理・ずプログラムの前段階として、2020 年度より共通教育データサイエンス教育プログラム」の一部になってい必修科目「情報処理」の内容のうち 2 回分をデータサることなど、いくつか特徴的な点を持っているからでイエンスにあて、本学で独自に作成した動画を利用すある。

ることによりデータサイエンス教育を実施した。2021

講義は「データ活用リテラシー編」および「データ年度からは表 3 のような科目構成で「高知大学リテラ利活用ワークショップ編」の 2 部構成となっており、

シーレベル数理・データサイエンス教育プログラム」「データ活用リテラシー編」では AI に関する基礎的なを開始している。

知識を修得し、「データ利活用ワークショップ編」において知識をアウトプットすることにより理解を深め

区分

科目名単位数るよう進行した。また、ワークショップでは高知県の必修

情報処理

2

課題と AI を絡めることにより、地域や実社会と AI・DX とビジネス創出

2

さわってわかる AI 講座

データサイエンスのつながりを意識できるよう努め

2

データ活用のためのプログラミング入門

2

データサイエンス実践課題演習

2

題が明確になり、グループワークや個人ワークに対す高知大学リテラシーレベル数理・データサイる意欲を高めることができた。もともと対面式を想定

選択 A
選択 B

表3た。特に地元企業の協力により、受講生にとっては課していた授業形式は、コロナ禍により 2020 年度からエンス教育プログラム

オンライン形式となってしまったが、講義で扱う題材
この教育プログラムでは、受講生は必修科目、選択を Raspberry Pi などのハードウェアを用いるものか

A 群のいずれか 1 科目および選択 B 群のいずれか 1

らソフトウェアを用いるものに変更することで対応し科目を履修することにより、プログラム修了者としてた。ただし、受講生に多くのことを学んでもらいたい認定される。必修科目には「情報処理」が当てられてことから多くの事柄を講義に取り込み過ぎてしまった

おり、そこでは大学での PC 利用法のほか、データサ部分もあるため、より内容を厳選することも必要であ

イエンス・AI の基礎的概念を学ぶことができるよう授る。またオンライン対応として Zoom や Slask、Miro業が構成されている。選択 A 群にはデータサイエンなどいくつかのデジタルツールを組み合わせることにス・AI の基礎を学ぶことのできる 2 科目、選択 B 群

より、オンラインでも AI を使った様々な体験を提供には実習を含めて少し進んだ内容の 2 科目が当てられすることが可能となった。オンラインでのインタラクている。本稿で取り上げている「さわってわかる AI

ティブな講義は、対面式よりも受講生からアウトプッ講座」は、その内容が AI やデータサイエンスの基礎トする機会が増え、その結果受講生の中で知識の整理的な事柄を理解するものになっていることから、選択が進んだという一面も見られた。一方、オンライン上

30

での AI 体験ワークは受講生のレベル差のためあまり

施設園芸農業への進化プロジェクト, https://

時間を取りすぎると講義のコントロールが効きづらく

kochi-iop.jp/（2021 年 9 月 28 日閲覧）なるため、知識修得と体験ワークのバランスを吟味することも必要である。
今後は AI・データサイエンスの理論や実装といったより応用専門的なコースにつなげる工夫が必要である。また、受講生が地域の身近な課題に興味を持ち、その課題に対して技術を適用するための思考力を養う方向に進めることも検討すべき事項である。

参考文献[1] 日 本 再 興 戦 略 2016、http://www.kantei.
go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/2016_
zentaihombun.pdf、（2020 年 9 月 27 日閲覧）[2] 文 部 科 学 省,

https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1375607.
htm、(2020 年 9 月 27 日閲覧)
[3] 未 来 投 資 戦 略 2017、http://www.kantei.
go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/miraitousi2017.pdf、（2020 年 9 月 27 日閲覧）．

[4] 総 合 科 学 技 術・イ ノ ベ ー シ ョ ン 会 議（ 第 43回）, https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui043/haihu-043.html、（2020 年 9 月 27日閲覧）[5] 数 理・デ ー タ サ イ エ ン ス・AI 教 育 認 定 制 度 、
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm（2021 年
9 月 28 日閲覧）
[6] 高 知 県 版

Society5.0、https://www.pref.

kochi.lg.jp/soshiki/120801/files/2020041600210/file_202157514167_1.pdf（2021 年 9 月 28 日閲覧）

[7] 高 知 県 産 業 振 興 計 画 、https://www.
pref.kochi.lg.jp/soshiki/120801/
sanshin-dai4ki.html（2021 年 9 月 28 日閲覧）

[8] 高 知 デ ジ タ ル カ レ ッ ジ,//kochi-digital-college.jp/（2021https:年9 月 28 日閲覧）
[9] 石黒克也、佐々木正人、佐々浩司、 共通教育における教養科目としてのプログラミング入門 、

2019 年度大学 ICT 推進協議会年次大会論文集、
TH1-5 (2020)[10] IoP（Internet of Plants）が導く Next 次世代型

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