数理・データサイエンス・AI教育の紹介

武蔵野大学データサイエンス学部におけるデータサイエンス・人工知能（AI）人材育成プログラム
武蔵野大学 教授
データサイエンス学部長
データサイエンス研究科長
アジアAI研究所長

清木

武蔵野大学
研究支援部

熊谷多加史

１．はじめに康(左から清木、熊谷）ータサイエンス学部のデータサイエンス・人工知

本学は、2019年に、全国で３番目、私学では能（AI）人材育成プログラムを紹介し、あわせて初めてのデータサイエンス学部を開設しました。

「プラス」の認定の対象となった特徴あるデータ

また、2021年に大学院データサイエンス研究科サイエンス教育についても紹介します。

（修士課程）、2022年に博士後期課程を開設しました。先だって、2018年には、アジアAI研究所

２．人材育成プログラムの概要を開設し、海外の大学や研究機関と連携した国際本人材育成プログラムは、図１に示す通り、主的な教育・研究活動の環境を準備し、常にデータにデータサイエンス学部データサイエンス学科カサイエンス研究の実践を意識した、研究体験連動

リキュラム[1]の１・２年生の専門共通科目によっ型学修を推進する教育・研究体制を構築してきまて構成されています。以下、詳細に説明します。

した。これらの実績をもとに、本学部は、文部科（１）データサイエンスリテラシーの習得

学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラ

本学部は、文理融合によるデータサイエンス学

ム認定制度」おいて2023年に認定教育プログラの実現を目指しており、学際的な学業を志向したム（応用基礎レベル）「プラス」の認定を受けて学生が入学してきています。各自の情報技術、スいます[3]。本稿では、この認定を受けた本学のデキルのレベルは多様です。１年生の前期（１・２䝕䞊䝍䝃䜲 䜶䞁 䝇䞉ேᕤ▱⬟䠄䠝䠥䠅ேᮦ⫱ᡂ䝥䝻䜾䝷䝮䞉䠍䞉䠎ᖺ⏕䚸ᑓ㛛ඹ㏻⛉┠䠇ᮍ᮶๰㐀㻼㻶㻙䊠䞉♫఍㐃ᦠάືᴫㄽᴫㄽ䛷ᵓᡂ

図１ データサイエンス・人工知能（AI）人材育成プログラム

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学期）の「メディアクリエーション・データデザ

デザイン演習Ⅰ・Ⅱ」にてさらに高度な活用法をイン演習Ⅰ・Ⅱ」では、情報システムの基礎、プ学修し、「人工知能（AI）デザイン演習Ⅰ・Ⅱ」

ログラミング、データベース、Web技術等、IoTで応用的な活用法を学修します。

センシング技術など、データサイエンスリテラシ

ここ数年の生成AIの発達に対して、本学では積ーとして必要な内容を学修します。それをベース極的にその利用・活用を推進し、良い面、悪い面、として、その後の授業では、多くの実習を伴った

また、倫理しとして守らなければならない点まで課題により、提出物として、プログラム、Webなも、研究対象として、学生を指導しております。

ど、「動くもの」の作成およびその発表のトレー

このように本学では、人工知能（AI）分野に多ニングが行われます。
毎年、本学は、６月にオープンキャンパスを実くの学修時間を割り当てております。
（３）データと数理施しており、本学部では、訪問者を対象に、色々本学の数学関連の授業科目名としては、「デーなデモンストレーションを行っています。デモン

タと数理Ⅰ・Ⅱ」、「データと経済統計」、「データストレーションは、４月に入学したばかりの１年と計量経済学」があります。それらの科目では、生が担当しておりますが、見学者からはこの２ヶデータサイエンスを適用可能なテーマ、問題、課月間での上達ぶりに、毎年、驚きの声があがって題の解決を対象として、どのように数学が適用さいます。

れるのか、その手法、アルゴリズムは何かを中心

また、データサイエンスの世界への導入として、に学修します。そこでは、毎回、数学を活用した１年１学期に行われる「データサイエンス学」は、プログラミングが授業の主対象となり、さらに、オムニバス形式にて行い、各教員は各自の専門分数式の学修が行われます。

野や担当する授業科目の紹介を行います。データ

データサイエンス学の学修において、数学は重サイエンス学科にて学修する内容、学び方、学科要ですが、新入生の数学の知識や興味の度合いは科目を俯瞰的にみることができようにしていま多様であり、数学関連の授業科目は主に２年生かす。

ら開始することとし、１年生時は色々な授業や、１年後半（３・４学期）の「データサイエンス研究体験を通じて、数学学修へのモチベーション

プログラミング演習Ⅰ・Ⅱ」では、イーラニングを引き上げる工夫をしています。

ツール（PyQ）を利用してPythonを学修します。

（４）ソーシャルイノベーション

各自のレベルに合わせて習得する指導により、毎データサイエンスを学修する目的の一つに、社年、数名PyQの全てのコースを終了してしまう学会的なイノベーションを起こす方法論の構築があ生がいます。

ります。自らテーマやイシューを見つけ、それら本学では、冒頭に述べました通り、実践を重視に取組み、解決する知識とスキルを身に付けるこした研究体験連動型学修を推進しています。したとが重要です。本学では「ソーシャルイノベーシがって、実装力が重要です。色々なアイデア、問ョンの起こし方」を１年１学期から学修します。

題解決の手法などを考案し、これを自身でプログ

ソーシャルイノベーションの事例、背景、解決方ラミングし、実装し、デモンストレーションする法について、毎回の講義にて様々な実例を学び、スキルを身に付けるため、1年生では、データサその解決策について各自の考えをまとめ、発表すイエンスリテラシーの学修をインテンシブに行っることを行っています。ています。
（２）人工知能（AI）・機械学習の習得
本学の特徴として、色々な課題解決に対して人工知能（AI）・機械学習を活用することとを主としています。
「人類と人工知能」では、今までの人工知能の１年２学期には「グリーンエコノミー基礎」があり、データサイエンスの視点からSDGsへの取り組むための意識付けを行います。
２年次からは、「マーケティングデータ分析」「サ イ バ ー フ ィ ジ カ ル シ ス テ ム 」「 複 合 現 実 」「Webテクノロジ」など、より専門的な分野の学

歴史から、最新の生成AIの内容、活用法、また問修をします。

題点を学び、「機械学習と深層学習」にて専門的（５）未来創造プロジェクトと社会連携活動概論なことを学修します。２年次からは、「機械学習（１）〜（４）までの授業科目と「未来創造プ

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数理・データサイエンス・AI教育の紹介ロジェクト」「社会連携活動概論」の授業科目が、っています。これは、各企業の分野や価値観の違文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プ

い、企業文化を反映した事象と推測されます。こログラム認定制度」の認定教育プログラム（応用の事象は、学生諸君にとって、データサイエンテ基礎レベル）の概要となりますが、本学ではさらィストは色々な分野で必要とされ、自身の価値をに、「プラス」の認定に繋がった、次章に示す特発揮するフィールドの多様性、個を大事にする重徴的な学修を行っています。

要性を認識する良い機会になっています。この事

３．特徴あるデータサイエンス教育

象は、教員にとっても成果発表会から学ぶ要素として、重要になっています。

（１）実践教育を先導する未来創造プロジェクト
未来創造プロジェクトは、１年生の後期から始まる少人数制の授業科目で、全教員が担当します。
各学生は、自ら社会の課題を発見し、自身のテーマを決め、担当の教員の指導を受けながら、テーマに向けてのイシューは何かを考え、データサイエンス・人工知能を探求、応用して、その解決策を考えて提案する研究に取り組みます。解決するためには何を学ばなければならないか、自身のスキルセットとして何が必要か、常にモチベーションが与えられることにより、能動的に学修する習慣を身につけていくことができます。

写真２ 未来創造プロジェクト成果発表会（２）実社会を学ぶインターンシップ
本学では、連携企業の協力の下に、２年生の後期からインターンシップを授業科目として実施しています。社会連携活動概論は、２年生の１学期の必修科目であり、ここではインターンシップにて学ぶ重要性、意義の意識付けを行い、企業からのゲストスピーカーによる講演等の機会を設定しています。
実際のインターンシップは、データサイエンス

写真１ 未来創造プロジェクト

社会実践学修（短期・中期・長期・海外）の選択

また、１年生の後期末の毎年２月には連携企業科目になっており、インターンシップが終了したを招待し、未来創造プロジェクト成果発表会を実際に企業からの成果報告とインターンシップ担当施しています。今年度も、連携企業から20社、約教員からの採点結果により、単位を与えています。

40名以上の方々に参加いただきました。成果発

インターンシップで学ぶ目的は、その企業のジ表は、学生各自のポスターセッションの形式で実ャンルに関連する対象に接し、実社会でのデータ施しています。１年生の段階では、まだ、各自のサイエンティストとしての職務を体験することあ

研究は始まったばかりですが、企業からからの質ります。また、インターンシップに取り組むこと疑に対応し、またコメントをいただくことで、実により、企業が進めるAIやDXなどへの取組みに社会からの評価を学業の早い段階で受けることに接し、データサイエンティストとしての活動の場より、データサイエンティストになる意識を高めとして、企業研究を行うことができ、将来の就職る重要な機会となっています。各参加企業からは、の選択にも大いに役立てることができます。本学

企業賞を設定いただいており、それぞれの企業の学生はプログラミングやデータベース構築、Web視点から優秀者を選んで頂き、成果発表会の最後デザインを１・２年生から実践しており、また未に表彰式を実施しております。

来創造プロジェクト成果発表会のみならず、授業各企業が選ぶ優秀者は、毎年、特定の学生に偏においても、課題等のプレゼンテーションを行っる傾向に無く、教員にとっても興味深い事象となており、自身のアピール力が強く、インターンシ
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数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ップの受け入れ先企業からも大きな評価を受けて提示される課題につおります。

いて、５人１組のグ学生がスムーズにインターンシップに取り組め

ループにて、議論課るように、連携企業とのインターンシップマッチ題解決に取り組みまングイベントを実施しています。そこでは、各企す。授業の最後に、業による企業紹介やインターンシップ実施内容の各グループでどのよ説明機会を設定し、学生諸君は、企業からのプレうな議論を行い、課ゼンテーションを聞くことに加えて、各自のポー題を解決したのかにトフォリオサイトを作成し、自身のスキルセットついて、発表を行いや興味のある分野のアピールを発信します。そのます。

後、企業から、のインターンシップの募集の詳細について、学生諸君に展開します。時には、企業

また、本学部では写真４ グループワーク

能動的な学修を支援から、特定の学生の参加の希望が示されることもするための様々なコミュニケーションツールを導あります。

入し、授業時間外での教員・学生や学生間コミュ企業とのマッチングを行うため、専任のコーデニケーションに活用しています。

ィネーターを雇用し、マッチング、開始、終了報

・Zoom：グループ内での議論、教員からの指導告の授受を行っています。また、新たにインター・Slack：日常的な連絡、質問事項のやりとりンシップを開始したい企業との調整も行っていま

・Google Classroom：教材・課題の提示。課題提出

す。このコーディネーターが、インターンシップ

データサイエンス学部開校の2019年より、このスムーズな運用のための大きな役割を果たしてれらのコミュニケーションツールを本学内のシスします。

テムとして取り入れていたことにより、新型コロ

大抵の企業では、インターンシップ終了後、企ナウイルスの発生で2020年の新学期から全面オ業内での成果発表会が行われています。コーディ

ンライン授業になった際においても、多くの大学ネーターや担当教員が参加し、時に、企業によっではその準備のため１ヶ月遅れて授業開始を余儀ては役員も参加する機会であり、成果発表会にて、なくされる等の中、本学は全学部にて従前のスケものおじせず、堂々と発表する学生には、高い評ジュール通り４月から授業を開始することがで価が与えられています。現在、インターンシップ

き、全学的な貢献となりました。

への参加企業は、約30社にのぼっています。

（４）学外への積極的な発信、海外大学との連携
本学では、未来創造プロジェクトでの自身の研究がどのレベルにあるか、学外ではどのような評価を受けるのかを知るために、研究成果を学外に積極的に発信する指導を行っています。
2022年度は査読付き国際学会に14件の論文が通り、内１件のBest Paper Award、２件のStudent
Best Paper Awardを受賞しています。国内の学会にも多数論文を投稿しています。

写真３ 企業でのインターンシップ成果発表会（３）能動的な協調学修自らテーマや課題を見つけ、それらの解決方法に取り組む学修を身に付けるため、本学部では、全ての授業科目で、グループワークを導入しています。
各授業では教員の説明を前半に集約し、後半は、46 JUCE Journal 2023年度 No. 4

写真５ 本学２年生がBest Paper Awardを受賞

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５．終わりにまた、研究のみならず、自身のアイデアをプログラミングやアプリケーションと完成させるスキ本学のデータサイエンス学部の設置の趣旨は、ルや知識を評価してもらうために、ハッカソンやデータサイエンスの高い知識、スキル、リテラシアイデアソンにも積極的に参加しており、2022ー、分析力を持つ人材を育成するとともに、「知年度は８件が入賞しました。の創造」を目的とする新しい学術としてのデータ

さらに、データサイエンス学部・研究科に付属サイエンスを志向し、創造性の向上と、多様な応するアジアAI研究所が主導している海外大学との用を開拓できる、高い理念を持った人材を育成す連携活動にも積極的に参加しています。特に、海ることにあります。一貫した研究体験連動型学修

洋プラスチックゴミ問題は世界的な課題であり、にて常にテーマを発見し、課題を見極め、率先し複数の海外大学とデータサイエンスを活用した課て、それらを解決する方法論の構築に向き合い、題解決に取り組んでいます。学生には海洋プラス個々のスキルを向上させ、リーダーシップを発揮

チックゴミ問題の重要性を学ぶとともに、国際連する人材の輩出を目指しています。また、日々、携活動についても学ぶことができます。

楽しく学修する雰囲気作りも重要です。本学部は、各人が日々研鑽を重ね、新しい学術としてのデータサイエンスの発展を志向していきたと思います。

関連URL[1] 武蔵野大学データサイエンス学部データサイエ
ンス学科紹介（カリキュラム）
https://www.musashino-u.ac.jp/academics/faculty/
data_science/data_science/curriculum.html[2]武蔵野大学データサイエンス学部データサイエン
ス学科紹介（学科の特徴）
https://www.musashino-u.ac.jp/
academics/faculty/
data_science/data_science/features.html[3]武蔵野大学データサイエンス学部
データサイエンス・人工知能（AI）人材育成プ
ログラム
https://sites.google.com/ds.musashino-u.ac.jp/
datascience-ai-edpg/

写真６ タイでの海外連携大学との活動

４．エキスパートレベルへの橋渡し
本学部は、３年次からは、エキスパートレベルとしての知識、スキルを身に付けるため、専門コースを設定し、研究テーマ設定や課題解決の素養と海外挑戦の意識を身に付ける機会を応用基礎レベルとして形成しています。
専門コースは、図２に示す通り、$,6RFLHW\&UHDWLRQ$,ऀճ૓ଆ

３コースを基軸とし、各学生がどのコースのエキスパートになりたいか志向し、選択するようにしています。本学部として

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２のコースをメジして、選択するよʤ̑ʥλʖεϡϩ΢όϗʖεϥϱʀαʖηυʖνϑζϋηɼήϨʖϱ‫ࡃܨ‬ɼηϜʖφετΡ‫༽׈‬ɼࠅࡏ࿊‫ܠ‬ɼΨʖϕϱΦυϣίʖεϥϱ'6 $,(QJLQHHULQJυʖνγ΢Φϱη$,ΦϱζωΠϨϱή

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図２ ３コースを基軸とした専門コース（エキスパートレベル）

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