数理・データサイエンス・AI教育の紹介

大阪大学における数理・データサイエンス・AIプログラム（工学部と基礎工学部を中心に）

大阪大学
数理・データ科学教育研究センター
副センター長１．はじめに鈴木貴与されるプラス認定もあります。

AIに関する産業競争力強化や技術開発等につい毎年３月から５月にかけて募集があり、８月にての総合力戦略として、政府が定めた「AI戦略採否が通知されます。リテラシー、応用基礎いず

2019」では、2025年に達成すべき人材育成目標

れのレベルも実績に基づいて審査されますので、が掲げられています（図１）。「数理・データサイ

前年度までにカリキュラムとシラバスを整えて受エンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）」

講生を受け入れ、修了生を送り出していなければは、この戦略を実現するために、文部科学大臣がなりません。リテラシーレベルは2021年度に開大学・高等専門学校の数理データサイエンス教育始し、2023年８月時点で382件、応用基礎レベに関する正規課程教育のうち、一定の要件を満たルは2022年度に開始し、2023年８月時点で147した優れた教育プログラムを認定するものです

件が認定されています。認定の有効期間は、。MDASHには、学部低学年次を対象とするリ2021年度認定については５年間、2022年度以降テラシーレベルと学部高学年次を対象とする応用の認定については３年間です。

[1]

基礎レベルがあり、特に優れた取組みに対して付認定は、リテラシーレベルでは教育機関単位の

図１ AI戦略2019とモデルカリキュラムの構成

JUCE Journal 2023年度 No. 4 33

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

みですが、応用基礎レベルは学部（大学）、学科（高等専門学校）単位でも行います。本学ではリテラシーレベルが2021年度に認定され、応用基おかなければなりません。

３．カリキュラム運営の指針

礎レベルでは2022年度に全学プログラムに加えモデルカリキュラムは、在籍する学生の状況やて、工学・基礎工学・理学・経済学・法学・薬学各教育機関の設立理念に応じた多様性を重んじて部の各学部プログラムが認定されています。

いますが、同時に目標が明確に設定され、それら2023年度では応用基礎レベル認定の学部プログを実現するための標準的な授業内容や授業方法

ラムが、人間科学部・文学部・外国学部に広がり、が、具体的に述べられています。これらの方策は、さらにリテラシーレベル（全学）と、工学・基礎いずれも数理・データサイエンス・AIに関する基工学の応用基礎レベルでの学部プログラムがプラ礎的な事項にわたるものですが、本学のそれまでス認定を受けています。のリベラルアーツ、専門基礎、専門の授業の中に本学は数理・データサイエンス・AI教育強化拠は、これらを過不足なく提供する科目は見当たり点コンソーシアム（以下、全国コンソーシアム）ません。また、拠点校としてのミッションである、に拠点校として参加し、エキスパート人材の育成

リテラシーレベルや応用基礎レベルを指導できるに携わるとともに、MDASHが全国に普及するたエキスパート人材の育成を実現するためには、リめに様々な方策を実践する任も与えられていまテラシーレベルと応用基礎レベルを有機的に接続す。

し、継続的な教育体系を構築することが前提にな

本稿では、工学部、基礎工学部の応用基礎レベると考えられます。

ル学部プログラムを中心として、文部科学省事業

学部生の進路では文系は就職、理系は進学といである「数理・データサイエンス・AI教育全国展

う傾向もあり、各学部では、その特徴や実情に合開の推進」における、本学の取り組みについて紹わせた数理・データサイエンス・AI教育の実践が介します。

模索されています。こうした要件を鑑みて、リテ

２．モデルカリキュラムについてラシーレベルを「リベラルアーツ」として、応用基礎レベルをリテラシーレベルと専門教育をつな

MDASHにおいて、リテラシーレベルは「学生ぐ「専門基礎科目」として、それぞれモデルカリの数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、キュラムで謳われている要件をコンパクトに網羅適切に理解し活用する基礎的な能力を育成」を目した標準科目を新たに設置して全学に提供するこ的とするとされ、また応用基礎レベルは「文理をとが、数理・データ科学教育研究センター問わず、自らの専門分野で、数理・データサイエ（MMDS）に与えられたミッションであると、覚ンス・AIを活用して課題を解決するための実践的悟を定めました。

な能力を育成」を目的とするとされています。いMMDSは、大学院博士前期課程学生を対象としずれのレベルも、全国コンソーシアムが定めたた、学際的な副専攻・高度副プログラムである「モデルカリキュラム」に沿った実績を審査して「金融・保険」、「数理モデル」、「データ科学」を認定します。モデルカリキュラムは、リテラシー運営する部局として2015年に設立されたものでレベル「データ思考の涵養」と応用基礎レベルすが、英語名がCenter for Mathematical Modeling「AI×データ活用の実践」があります。そこではand Data Scienceとなっているように、広く数理高等教育でとり上げるべき内容や、それらのモデ科学とデー科学の教育、研究に携わる全学部局とルカリキュラムが必要となっている社会的背景、して位置づけられています[2]。社会的な動向や国各レベルでの目標、プログラムが対象とする学生の政策もあり、近年ではその活動範囲が様々な領や標準的な総単位数、望ましい授業の実施方法な域に広がり、特に、学部生、後期課程、社会人をどが記載されています。MDASH申請のプログラ対象とする数理・データサイエンス・AI教育や、ム構築に当たっては、リテラシー、応用基礎それ応用研究や産学共創研究を通した産業界や経済界ぞれのモデルカリキュラムの趣旨を生かすことがとの連携が深まってきました[3]。これらの状況を必要になり、修了認定をはじめとする事務作業や、踏まえて、MMDSはカリキュラムの運営を以下の全学的な評価委員会の運営などの要件も整備して指針に従って行うこととしました。

34 JUCE Journal 2023年度 No. 4

数理・データサイエンス・AI教育の紹介①

統計学を含む数理科学や、情報科学の研究

ルでも、全学共通・学部独自のいずれのプログラ

教育リソースを活用しつつ、MMDSがリテラムでも、選択科目にあげています。後で説明しま

シーと応用基礎の全学プログラムを提供する。

すがこの科目はメディア授業で、曜日、時限、教②同時に応用基礎においては、各学部による独自のプログラムも構築する。
③

MMDSが全てのプログラムの修了判定と、全学的な評価委員会の運営をする。

４．プログラムの概要

室は指定されていません。
②応用基礎レベルは、データサイエンスに軸足を置いた「データ科学のための数理」と、データエンジニアリングに軸足を置いた「データ・AIエンジニアリング基礎」、それぞれ２単位を選択必修としています。これらは教科書と動画が主な教モデルカリキュラムで要請されているポイント材です。教科書では共通項目として「データサイはいくつかありますが、ここでは応用基礎レベルエンスと社会」「AI」「知識表現」「数学準備」「回に関する以下の項目に着目したいと思います。

帰分析」「ニューラルネットワーク」「深層学習」①について述べ、データサイエンスでは「次元削減」リテラシーレベル「選択（オプション）」をカバーする内容である。

②

データサイエンスとデータエンジニアリン

グのいずれかに軸足を置いたものである。
③

社会の実例を題材とし、演習やPBLを効果的に組み込んでいる。
④

主に学部３、４年を想定する。

以下ではこれらの項目について、本学における「クラスター分析」「ガウス過程回帰」「データの識別」「自然言語処理」を、またデータエンジニアリングでは「データの収集・蓄積・加工」「ITセキュリティ」をとり上げています（図２右）。
この教科書の内容はやや高度ですので、オンデマンド動画は、基礎的な部分の説明と、クイズの解説に主眼を置いた教材にしています。

MDASHプログラムの概要を説明していきます。
①リテラシープログラムは、多くの学部で卒業要件としている「情報社会基礎」「情報科学基礎」のいずれか２単位に加えて、「文理融合に向けた数理科学Ｉ」２単位を必修科目に、MMDSが提供する基盤教養科目から２単位を選択し、計６単位で修了します。モデルカリキュラムの記載項目は「文理融合に向けた数理科学I, II」で網羅しています。I、IIそれぞれ２単位で、教科書・オンデマン

図２ モデルカリキュラム準拠教科書（本学）

ド教材・グループ演習の３つを併用します。必修科目であるIは、１クラス300人を上限として、③応用基礎の全学共通プログラムは、上記選択

曜日と時限の異なる12クラスを全学に向けて開

必修科目２単位に加えて、MMDSが提供するデー講し、11学部の学生はいずれかのクラスで履修タサイエンス・データエンジニアリング・AIに関できるようになっています。この科目はオンデマするいくつかの教養科目２単位で修了となります

ンド教材視聴と毎回のクイズ自動採点によって授が、個別学部プログラムは、選択必修科目２単位

業を進め、第15週で対面によるグループワークに加えて、各学科で行われている専門科目のいくとプレゼンを行います。Iはモデルカリキュラム

つかを、学部全体に提供して選択科目とすることの「導入」「基礎」「心得」のすべてと「選択」ので構成されています。個別学部プログラムには座「統計基礎」「アルゴリズム基礎」までを取り上げ、学だけでなく、演習の要素が含まれていますが、モデルカリキュラム「選択」の残りである「時系全学共通プログラムでは、学部を越え、多様な学列データ」「時系列解析」「機械学習基礎」「特徴生のための演習を実施する必要があります。その抽出」「テキスト解析」「画像解析」「ビッグデーために「データ解析の実際」という集中科目を９

タ利活用の実際」「多変量解析（重回帰、判別分月後半に設定し、企業の協力も得て、オンライン析、数量化）」はIIで扱います（図２左）。IIはリを活用した「大学間共同PBL」を短期で実践してテラシーレベルの選択科目ですが、応用基礎レベいます。これについては次の「共同PBLの実践」

JUCE Journal 2023年度 No. 4 35

数理・データサイエンス・AI教育の紹介に、チュートリアル講演会を開催した後、大学、の項で説明します。
④MMDSが全学に提供する科目群は、全学教企業から、リテラシー・応用基礎・エキスパート育機構の「基盤教養科目」と「高度教養科目」での３つのレベルで、それぞれ１つずつ課題が出さす。本学では高度教養科目は２年次後半から開講れます。グループワークは各大学で行うのですが、されますが、応用基礎レベルの選択必修科目「デオンラインを活用して課題を共有し、受講指導にータ科学のための数理」「データ・AIエンジニア

ついて担当教員が共同で準備し、学生が他大学のリング基礎」は１年次から履修できる基盤教養科

成果発表や出題者の講評に参加することで、教員目です。

エフォートの省力化やFDを進めると同時に、受本学はキャンパスが豊中・吹田・箕面にあり、講生のデータサイエンス・AIの楽しさや難しさを２年次以降は学生が３つのキャンパスに分かれま体験して、動機を高めることを狙った試みです。

す。①で触れましたが、リテラシーレベルモデル

2023年度は香川大学、九州大学、静岡大学をオ

カリキュラムの「選択」の項目のうちで「文理融ブザーバーとして、茨城大学、愛媛大学、本学、合に向けた数理I」の残り部分を扱う「文理融合高知大学、島根大学、広島工業大学、和歌山大学に向けた数理科学II」や、選択必修の「データ科が参加し、以下の３つの課題に取組みました（図 ３）。

学のための数理」「データ・AIエンジニアリング

基礎」は、曜日・時限や教室を定めないメディア授業として、学部高学年次でも履修が容易にできるように配慮しています。これらの科目では、オ୉ࡗ୉ָ୉ࡗు‫ـ‬௪৶୉ָ‫ؖ‬੤୉ָౣࠞ୉ָ

ンデマンド教材視聴と毎回のクイズ自動採点によ߁ౣ޽‫ۂ‬୉ָって修了判定します。教務システムを使い、学生Ἔ৕୉ָࢃ޳୉ָ

への修了通知も含めてかなりの事務作業を自動化して、MMDSの少ない業務リソースでも対応でき࿪Րࢃ୉ָѬඦ୉ָるようにしています。

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このカリキュラム設定により、例えば２年次後
図３ 2023年度大学間共同プログラム参加校

期で応用基礎選択必修科目を修了した学生は、その段階でMMDSの提供する選択科目を修了すれば

全学プログラムで認定され、加えて３年次以降で①「ジェスチャーアプリを作ってみよう」MMDS指定された学部提供の選択科目を履修すれば、所②「視聴率を予測しよう！」電通

属学部プログラムでも応用基礎レベル修了が認定③「実践データサイエンティスト」日立システされます。

ムズ

本学は、リベラルアーツとして、統計学を系統最初の①は、人間行動の画像解析、機械学習、的に扱ってきた伝統があります。現在でも、学部可視化を狙ったもので、スマホカメラや動作解析

１年次においてA（文系）B（医歯薬系）C（理工アプリを活用して農作業の負担や、授業中の学生系）として、それぞれI（前期、2単位）、II（後期、の集中度を分析した発表などがありました。②の２単位）を提供しています。全学に向けたこれら目標は、視聴率寄与度予測モデルの開発ですが、の科目は、統計学Iがリテラシーレベル、統計学IIPythonプログラミングを通した機械学習・深層学が応用基礎レベルの選択科目として、全学プログ習を活用することが中心になっています。これにラムの中に組み込まれています。

対して③は、データを利用した経営課題解決の体

５．共同PBLの実践

験を目指したものです。解析手法の本質的な性質を理解していないと正確な課題が遂行できないよ

上述の大学間共同PBLは、９月の後半に、オンうに設計され、数学的・統計的な知識を前面に出ラインを用いて各大学でのPBLを共同で行うもの

すことでスムーズに解決できるようになっているです。2021年度に開始し、毎回50名から100名ものです。

程度の学生が参加しています。例年、九州大学マ大学間共同PBLは、2023年度が３回目でした

ス・フォア・インダストリ研究所の協力のもとが、例年通り各大学の担当教員が事前に課題を共36 JUCE Journal 2023年度 No. 4

数理・データサイエンス・AI教育の紹介有した後、９月20日基調講演、９月22日に最終成果発表を行いました。本学を除く他大学では担

６．工学部と基礎工学部のプログラム
ここで、応用基礎レベルでプラス認定を受けた

当教員のリソースの制約もあり、この中の課題を工学部と基礎工学部のプログラムについて見てい１つずつ選びました。2023年度での参加学生はきたいと思います。最初に、本学のリテラシーレ例年以上に、理学・工学・農学・経済学・法学なベルの履修率ですが、2023年度では大学全体とど、文系から理系まで、学部生から大学院生までして86％で、工学部（入学定員3,628）、基礎工多岐にわたりました。大学間共同PBLは文理を問学部（入学定員1,920）はともに89％です。リテわない全学的なプログラムであるとともに、大学ラシーレベルプログラムの科目の中に卒業要件と院生がTAとして参加してエキスパートレベルとなるものが入っていることがあり、履修率がの橋渡しとなります。オンラインやグループワー90％を越えている学部もいくつかありますが、クで体験を共有することで、受講生、TA、担当

工学部・基礎工学部は、大学の中で履修率が高い教員のいずれも異なる視点やアプローチに触れる学部となっています。

ことができます。

一方で応用基礎レベルの履修率は、工学部が2023年度の新しい試みとして、11月18日に51％、基礎工学部が25％です。全学では工学部MMDSが主催する「数理・データ教育研究会」をが最も履修率の高い学部ですが、基礎工学部より「全国コンソーシアム近畿ブロックシンポジウム」も履修率が高い学部として、40％台の経済学部、に重ねてハイブリッドで開催したときに、上記参薬学部、30％台の理学部があります。ただしこ

加大学から学生を５名まで選抜して、担当教員、れらの学部は、所属学生のために提供している専

出題者とともに本学に来ていただきました。各グ門科目が小数で、受講生の多くが全学プログラム

ループでの取組みの発表、出題者の意図の解説、を履修しているため、学部プログラムとしては、１時間の自由討論を行った後、最後に来賓としてプラス認定の申請に至っていません。いずれにしおいでいただいた、統計数理研究所の岩崎学先生ても、本学では応用基礎レベルの履修率は、まだの講評があり、受講生や担当教員にさらに上級をまだこれから伸びていくことが期待されます。

目指す動機付けとなりました。

工学部と基礎工学部は、それぞれデータエンジニアリングとデータサイエンスに軸足を置いた特徴あるプログラムを構築しています。工学部の学図４ 工学部カリキュラムマップ（本学）JUCE Journal 2023年度 No. 4 37



数理・データサイエンス・AI教育の紹介

図５「基礎工学部カリキュラムマップ（本学）」部プログラムでは、高度教養科目としてMMDSがの高度な基礎として、学部専門科目を指定したも全学に提供する選択必修科目である「データサイのです。ここでは回帰分析や正則化法等の代表的エンスのための数理」、「データ・AIエンジニアリなデータ解析法についての幾何学や統計的推測をング基礎」に加えて、選択科目として「制御系設通した普遍的な解釈とともに、計算科学で扱われ計理論」、「空間情報学」、「環境設計情報学」、「情る様々なデータ構造に対して機械学習を行う際に報工学演習」、「数値解析学」、「環境・エネルギー必要不可欠なアルゴリズムを学びます（図５）。

数理」他を指定しています。これらは計算工学、大学間や部局間の枠組みを通して、国際連携も環境エネルギー工学、量子科学、生物工学、材料進めています。日本とドイツの両国間の学生・研工学の各分野に数理・データサイエンス・AIを応究者の交流の促進や共同プログラム等を実施する用する内容です。また「計算機とプログラミング」、

日独６大学アライアンス（HeKKSaGOn）の枠組「確率統計」では、自然や社会における様々なデみでは、ゲッチンゲンが主催するデータサイエンータを統計的・確率的に扱うための基本的な概スサマースクールに工学部・工学研究科、基礎工念・理論・演算方法を習得すると同時に、計算機学部・基礎工学研究科の学生・大学院生が参加の仕組みとプログラミングの基礎・アルゴリズムし、エキスパートレベルとの橋渡しにも活用され設計・計算機へのインプリメンテーションといっています。

たプログラミングに必要不可欠な能力を自習形式で学習できるように設計し、選択必修科目の講義内容を専門的に学習する機会を提供しています（前ページ図４）。

７．エキスパート人材の育成
MMDSは「数理・データサイエンス・AIエキスパート人材育成プログラム」（以下エキスパート

一方、基礎工学部の学部プログラムでは、「知プログラム）も運営しています。エキスパートプ

識工学」、「統計解析」、「社会数理」という選択科

ログラムは、全学の研究室が連携して、学術研究目があり、人工知能や金融市場モデルのような専と連動したエキスパート人材を育成して、アカデ門分野で、数理・データサイエンス・AIを応用すミアと産業界の人材の循環を実現するものでする内容になっています。また「データ構造とアル（次ページ図６）。

ゴリズム」、「データ科学」は、データサイエンス

38 JUCE Journal 2023年度 No. 4

現在、連携研究室は全学の研究科や研究所の数理・データサイエンス・AI教育の紹介੦ຊఐ৾崟崡崮嵈ੵ৾
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図６ エキスパートプログラム

38研究室に広がっています。MMDSは、本学にリカレント講座には、リテラシーレベルと応用在籍する学生、研究員と数理人材育成協会基礎レベルに相当し、スマホ対応や字幕を備えた（HRAM）個人会員、法人賛助会員を対象として、コンテンツを活用する「初級コース」と「AIコー受講生を募集し、マッチングを行って連携研究室

ス」、ベネッセと共同開発したコンテンツを使用に配属します。連携研究室では個別指導をします

する「入門コース」、厚生労働省事業で開発したが、この際にMMDSより教育活動支援費が配分さ社会人向け標準教材を改良したコンテンツを使用れます。

する「基礎コース」と「応用コース」がありま

また、MMDSは３か月ごとにオンラインで全体す。

ミーティングを行って進捗状況を確認し、１年間初級コースとAIコースは、社会人の学び直しのを標準（半年の期間延長、短縮も可）として学会他、学生や教員が、大学での数理・データサイエ発表または論文執筆を要件として修了判定しま

ンス・AI教育プログラムの内容理解を深め、授業す。要件に達した受講生に対しては、全連携研究設計の参考とするために活用されています。

室、全HRAM会員を参加可能対象とした公聴会で2024年６月からは、メンタリングボックスでのの審査で、最終修了認定を行います。

質問受付は継続しつつ常時公開し、視聴履歴とレHRAMは次項「８．」で述べるデータ関連人材育成事業（D-DRIVE）自走のために関西地区コ

ポート課題の自己採点で毎月自動修了判定することになっています。

ンソーシアム（DuEX）が設立した一般社団法人

入門コースと基礎コースは５か月のプログラム

で、主に社会人を対象として、学び直しを目的とを年２回開催、応用コースは５か月のコースを年した「リカレント講座」、産業イノベーションを１回開催し、2024年３月では入門、基礎、応用目指す「DuEX講座」、課題解決を通して転職・就でそれぞれ7期107名、7期138名、4期108名の職を支援する「リスキリング講座」の３つの講座修了生を輩出しています。ちなみに初級コース、を、会員の年会費によって非営利で運営していまAIコースはそれぞれ６期220名、３期63名です。

す（次ページ図７）。３つの講座それぞれに、コ

MMDSのエキスパートプログラムは、応用コース

ースやコンテンツがありますが、常時300名程度の上の「実践コース」として、HRAMリカレントの会員が何らかのコースを受講しています[4]。

コースに組み込まれ、MMDSのエキスパート人材

JUCE Journal 2023年度 No. 4 39

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図７ HRAM社会人向け講座

育成プログラムは、この枠組みによって社会人受

学部２年生で、産業科学研究所の「知能推論研究講生を受け入れています。連携研究室と受講生の分野」研究室で研鑽を積んで、学会発表を行った

マッチングを設定する前の書類審査では、学生にものです。内容は理論の開拓によるデータサイエ

ついてはMDASHプログラム、大学院博士課程前ンスの新規手法の提案と実験による検証で、指導期副専攻、高度副プログラム受講状況で行い、社教員からはもう少し実験を重ねれば国際誌に論文会人についてはHRAMのリカレント講座、DuEXが掲載される内容であるという講評がありまし

講座、リスキリング講座の習得状況を参考にしてた。もう１名はHRAM応用コースを修了した社会います。

人で、こちらも因果推論によるデータ分析によっ

MMDSエ キ ス パ ー ト 人 材 育 成 プ ロ グ ラ ム とて学会発表を行っています。

HRAM実践コースは、これまで第１期生４名、第HRAMには十数社の企業が法人賛助会員として２期生5名を受け入れてきました。これまでは10参加し、数理・データサイエンス・AIを活用した月開講でしたが、MMDSからの配分予算が年度ごビジネス展開、社内業務改善、研究開発も進めてとになっていることを配慮して、2024年度ではいます。賛助会員企業の中には、マーケッティン開講を早めて７月開講を予定しています。また第グや技術支援等の専門職で、大学院博士課程前期１期生の募集時に学部生の応募があったのを機会修了者が携わることが多く、これらの社員に対しに、「奨励コース」として修了要件を課さず、大て会社として学位取得を期待していることも少な学院進学後再度受講できる制度も設置しました。

くありません。このような事情から、実践コース

このプログラムは、データを分析したい受講生を社会人ドクターの前段階として活用することをや研究室とドメイン知識を得たい受講生と相互に検討している企業があり、大学にとりましても、交流して学術研究のイノベーションを進めること拠点校が課せられたミッションを果たす一助となで、数理・データサイエンス・AIでの教育、研究り得るものではないかと考えています。

をリードできるエキスパート人材を育成することを目指しています。2024年３月までに第１期生

８．データ関連人材育成コンソーシアム

２名が公聴会に臨んでいますが、１名は配属時に文部科学省の「データ関連人材育事業」（D-40 JUCE Journal 2023年度 No. 4数理・データサイエンス・AI教育の紹介$,ਅറਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५‫؞‬$,ઇ୘ਘ৲ುਡ॥থ९‫ش‬३॔঒জॸছ३‫ૢؚش‬৷੦ຊ‫ؚ‬ग़य़५ঃ‫ॺش‬ૢ৷੦ຊऊैग़य़५ঃ‫ॺش‬ऽदभ৑ग़य़५ঃ‫ॺش‬ദ࢞ਕࡒૢ৷੦ຊজॸছ३‫ش‬

図８ D-DRIVE事業とDuEXDRIVE）は、高い潜在能力を持つ博士人材に対し学が参画機関となっています。６つの大学は、大て、データ産業界へのキャリアパスを切り開く支学間協定によって単位互換協定を結び、データ基援を行うものです[5]。ここで、博士人材とは、大礎コース（A）、データ実践コース（B）、医療デ学院博士後期課程在籍者と博士号を持つ社会人をータ基礎実践コース（C）を共同で運営していま指しますので、AI戦略2019で述べている、年間す。

25万人輩出の応用基礎レベルと年間2,000人輩出

各大学の担当教員は、DuEX事業の一環として、のエキスパートレベルの間に位置するものとなりAコース、Cコース受講生向けのテキスト・動ます。したがいまして、この事業はデータサイエ

画・スライドの形態で、50科目以上のe-Learning

ンティスト育成ではなく、専門領域（ドメイン）教材を開発してきました。DuEXの了解のもとで、でデータサイエンスとの掛け算ができる人材の育HRAMはこれらを共通・学び直し・業種別・デー成を目的とするものです（図８）。

タサイエンティスト向けの４つのカテゴリーに分また、このプログラムの運営主体は、個別の大学ではなく、いくつかの大学と企業や研究所で構類し、DuEX講座e-Learningコンテンツとして会員に無償提供しています[6]。

成するコンソーシアムです。コンソーシアムは全DuEXの特徴的なプログラムとして、Bコース部で５つあり、それぞれ北海道大学、早稲田大学、の イ ン タ ー ン シ ッ プ 、 Bコ ー ス ・ Cコ ー ス の東京医科歯科大学、電気通信大学、本学を代表機PBL・スタディグループがあります。DuEXのイ関としています。さらに「D-DRIVE全国ネット

ンターンシップは、当初は２〜３名の学生と企業ワーク」（全国ネットワーク）は、本学が幹事機のマッチングを定期的に開催するものでしたが、関となり、これらの代表機関と、協働機関である

これに加えて、全国ネットワークによって本学と東京大学、HRAMによって構成されています。

東京大学が交代で年２回開催する全国合同インタ「データ関連人材育成関西地区コンソーシアム」

ーラクティブマッチングや、一般社団法人C-（DuEX）は、本学を代表機関とするコンソーシア

ENGINEによるインターンシップと連携し、多様ムで、本学の他に、滋賀大学、奈良先端科学技術なニーズやシーズに応える形態に移行していま

大学院大学、大阪公立大学、和歌山大学、神戸大

す。

JUCE Journal 2023年度 No. 4 41

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

PBLは、期待される答えが用意されている課題学・基礎工学・経済学・情報科学の5つの研究科に対して受講生が取り組むもので、DuEXのBコを連携部局とし、全学に及ぶ38の連携研究室、ース・Cコースには、非常勤講師やソフト開発会60の兼任教員が参加しています。

社に委嘱して自然言語処理やバイオインフォマテ

これらの教員・研究員は学部低学年（リテラシィクスなどの題材を扱う科目があります。一方、ーレベル）、学部高学年（応用基礎レベル）、博士

スタディグループは企業や研究所から提示される前期課程（副専攻・高度副プログラム）、博士後課題に対して、短期間のグループワークによって期課程（D-DRIVE）、専門人材（エキスパート）

数理・データサイエンス・AIを用いた解決法を提にわたる人材育成プログラムと、数理モデリング示するものです。とデータサイエンスに係る基礎・応用・実用研究

課題は、学会や研究プロジェクトでの討論、に従事しています。MMDSのミッションは、学問DuEXや全国ネットワークの技術相談窓口などか分野、業種、地域による横の垣根、職層、学習歴ら提出されます。スタディグループ運営の流れはによる縦の垣根を乗り越え、学術研究と産業の活いくつかありますが、課題に対してMMDS担当者性化、人材育成とその循環、社会の幸福と活力をがヒアリングして企画するのが通例です。最近で増進することにあります。横断的な個々のプログは、電気工業会社からの課題に対して、担当者がラムと、それらを有機的に結合した縦断スキーム

情報科学、データ科学、数理科学の３つのアプロによって、縦と横の垣根に縛られない、頼もしいーチを考え、MMDS所属の教員、招聘研究者、人材の育成を目指しているところです。

DuEX参画機関研究者に説明して具体的解決策を紙数の関係で、成長分野における即戦力人材輩考えていただいた後、Bコース受講生の前でそれ出事業、生成AI教材の開発、特定分野会議の主催ぞれの方法と学術的背景をプレゼンして、参加メと理工系モデルシラバス・医歯薬系実践手引きのンバーを募ってグループ分けするという方式を取取りまとめについては紹介できませんでした。本

った例があります。

報告に少しでも有益な情報がございましたら幸い

全国ネットワークの活動として、全国合同インターラクティブマッチングがありますが、その他に各コンソーシアムプログラムの広報と連携に主眼を置いたものがあります。コンソーシアム間で合同企画したシンポジウムや若手研究交流会もありますが、最新の学術研究や製品・システムの紹介講演1時間と質疑応答１時間で構成し、日本応
用 数 理 学 会 ・ HRAM・ MMDSと 共 同 運 営 す る「AI・データ利活用研究会」（利活用研究会）、キャリアパスを考える学生のために、日常業務を気鋭の若手データサイエンティストが報告して参加者とのパネルディスカッションで構成する、データサイエンティスト協会との共同イベント「DDRIVEデータサイエンスセミナー」（DSセミナー）は、どなたでも無料でオンライン参加できるものです [7]、[8]。毎回利活用研究会は40名から200名、DSセミナーは30名から60名の参加者があります。

９．まとめと補足
MMDSは、本学において数理・データサイエン
ス・AI教育を担う全学部局です。現在5名の教員と2名の研究員が専属で所属し、加えて理学・工42 JUCE Journal 2023年度 No. 4です。

関連URL

[1] 文部科学省 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm[2] 大阪大学 数理・データ科学教育研究センター(MMDS)
https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp[3] MMDS魅力発信サイト
https://www-mmds.sigmath.es.osakau.ac.jp/faculty/for_all_organizations_and_persons/for-corporate/index.html[4] 数理人材育成協会（HRAM）
https://hram.or.jp/[5] D-DRIVE全国ネットワーク
https://ddrive.jp/organization[6] データ関連人材育成関西地区コンソーシアム
https://duex/jp[7] AI・データ利活用研究会
https://www-mmds.sigmath.es.osakau.ac.jp/structure/activity/ai_data_index.ph[8] D-DRIVEデータサイエンティストセミナー
https://ddrive.jp/event/workshop/117.html