「数理・データサイエンスと大学」インタビュー「数理・データサイエンスと大学」インタビュー
インタビュー

第 13 回

文部科学省 高等教育局専門教育課企画官

服部 正氏

プログラム認定制度のスタートで
データサイエンス人材の育成を加速
文部科学省は今年、内閣府、経済産業省と連携し「数理・データサイ
エンス・AI 教育プログラム認定制度」をスタートさせた。政府が策定した「AI 戦 略 2019」に基づくものだ。データサイエンス教 育における国の狙いや、認定制度の内容について、文部科学省の服部正氏に聞いた。

国際的な学力テストの結果を見れば、日本の学生は数─ リテラシーレベルの認定には、2 種類あるそうですね。

学や理科の学力で決して劣ってはいません。しかし、社優れたプログラムに対する「MDASH-Literacy（エム

会の変化に即応した能力・知識を習得させるという教育

ダッシュ リテラシー）」と、先導的で特色あるプログラム

体制面では諸外国と比べて遅れが生じています。

に対しての「MDASH-Literacy ＋（エムダッシュ リテラ

例えば、文系においてもデータサイエンス教育は不可欠との認識はあっても、なかなかカリキュラムの変革に踏み出せないでいるのが実情です。

シー プラス）」です。
前者は「全学に開講していること」、「学修目標を定めそれを学生や社会に対してアピールする仕組みが設けられそうした中、例えば、早稲田大学の政治経済学部が今年ていること」などの基本的要件を満たせば認定されます。

の入試から数学を必須科目としました。このように変革

後者については「履修率が全学生の 50％を超えているに一歩踏み出した大学もあります。ただ、それによってこと」「特色のある効果的な取り組みであること」など

志望者が減るかもしれず、大学にとってはリスクもありの要件を追加し、有識者の審査によって選定を行います。

ます。チャレンジしている大学を、私たち文部科学省は

申請書類は少し増えますが、2 つ同時に申請することもしっかり支えていく必要があると思っています。

可能です。
すでに申請の受付を開始しており、順次審査を行い認定します。「プラス」の選定は 7 月以降になる予定です。

認定取得により大学のブランド力を上げる─ 今年からスタートする「数理・データサイエンス・AI 教認定制度を応援する
サポーター企業を募集

育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」の狙いについて教えてください。

「Society5.0」への移行やSDGs の実現を目指して「AI 戦略 2019」において、数理・データサイエンス・AI に学生を採用する側の企業がこの認定制度を応援してい関する人材については「リテラシーレベル」「応用基礎レ

ただけるようになれば、学生も認定を取得した大学に進ベル」「エキスパートレベル」の 3 つのレベルに区分してみたいと考えるようになります。そこで経済産業省と協います。

働して認定制度を応援してくれる企業を募っていきま「リテラシーレベル」の人材育成目標は、大学・高専生のす。サポーター企業が増えていけば、大学や学生にデー

AI の社会実装に本腰を入れて取り組まなければならない

卒業者数と同じ年間 50 万人、つまり、全ての大学・高専生

タサイエンスの重要性を気づいてもらえます。また認定という危機意識のもと「AI 戦略 2019」が策定されました。

に身につけてもらうということです。

校の出身で、社会の様々なセクターで活躍している人材

これまでの文部科学省のビジネスモデルは、優れた教─ 政府が「AI 戦略 2019」を策定した背景となっている日─「AI 戦略 2019」の戦略的目標の１つに、「AI の研究開発、

育モデルをつくった大学を拠点校として選定し、その優本の AI 活用の現状について、どのように見ていますか。

人材育成、SDGs の達成を加速すること」とあります。

良モデルを広報することで他の大学にも広めていく方法

デジタル技術の進展により、私たちの社会は従来の情AIとSDGsの結びつきをどう捉えればよいのでしょうか。

を採ってきました。ただ、この仕組みだけでは、補助金を報化社会から、ビッグデータを活用してイノベーション

多様性を内包した持続可能な社会を実現するために得られなかったその他の大学にとってはインセンティブを創出する「Society5.0」へと移行しつつあります。企業

は、非常に多くのステークホルダーを巻き込んだ取り組への期待値である時価総額の企業ランキングを見ても、みが求められます。それには納得できる目標やエビデン

そこで数理・データサイエンス・AI 教育に熱心に取り組

10 年前はトップ 10 内に入る IT 関連企業はマイクロソフスが必要になります。その解を導くために不可欠なのがむ大学の教育プログラムを文部科学省が認定し、それにト 1 社のみでした。それが現在は 10 社中 7 社を IT 系企業

データサイエンスであり、AI なのです。

よって大学のブランド価値、競争力を上げていただこうというのがこの制度です。SNS の「いいね！」のように、このような大きな変化がなぜ起きたのかと言えば、理」
が問われます。データをどう使うのか、プライバシー

評価が誰からも一目瞭然であることがポイントです。補

データはあらゆる産業、社会インフラに変革をもたらすや公平性、透明性などへの配慮が求められます。そうし助金と違って予算の枠を設ける必要がなく、条件を満たからです。AI の活用は人間の認知能力を拡張し、意思決た点からも AI は SDGs と深く関わってきます。

せば全ての大学・高専を認定することができます。数理・
データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデル定を高度化することができます。
しかしながら AI を含めデジタル技術やその活用に関して、わが国は十分な競争力を有する状態にはありません。
1にもスポットを当てて広報していこうと考えています。

が働きません。

そして、私たちが AI を活用していくにあたっては「倫が占めるほどになっています。

─ 認定の価値をどのように広報していきますか。

─ 日本のデータサイエンス教育における課題はどこにあると見ていますか。

カリキュラムと、この認定制度の両輪で取り組みを進めていきます。
2

そのとおりです。文学や法学、経済の分野におけるアカデミックのエビデンスは、

応用基礎レベルのモデルカリキュラムの公表

これまで過去の著作や論文に負っていました。なぜなら社会実験をしようにも現実的に難しいからです。
そこにデータサイエンスが入ることで、仮想的な社会実験のデータが取れるように

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムでは、コンソーシアムの下に、産業界、公私立大学、なります。データによるエビデンスに基づ関係団体等の委員からなる「モデルカリキュラム（応用基礎レベル）全国展開に関する特別委員会」を設置

いた新しい学問的価値が生み出せるようにし、数理・データサイエンス・ＡＩに関する応用基礎レベルの教育内容の検討を行ってまいりましたが、このなる。これまでの研究スタイルが確実に変度意見募集を経て「モデルカリキュラム」を公表いたしました。

わっていくでしょう。
─「応用基礎レベル」の認定制度については？

このモデルカリキュラムでは、応用基礎レベルの教育の基本的考え方、学修目標・スキルセット、教育方法等を取りまとめています。各大学・高専におけるカリキュラムの具体化に当たり参照して頂ければ幸いで─ オープンサイエンスの推進にもつながるのでは。

内閣府の認定制度検討会議において制度に関する報告

誰もがデータを扱うスキルを持っていなければ、オー書が、加えて、数理・データサイエンス教育強化拠点コン

プンサイエンスは実現できません。一方で、過去の知識ソーシアムの特別委員会においてもモデルカリキュラムを電子化する地味な作業に投資する必要があります。

がとりまとめられました。

データが電子化され、容易に加工でき、関連性を持たせて「応用基礎レベル」の人材育成目標は年間 25 万人。リテ分析できるようにしておかないといけない。では、どのラシーレベルと違い、実践面に重きを置き、各専門分野で分野のどこからデジタル化に手を付けていくか。プライ

使いこなすための基礎知識を身につけてもらいます。各

オリティに関しては戦略的に考えておかないと、無駄な分野共通のコアになる部分と、分野ごとに選択的に身に投資になる恐れがあります。資源配分する立場のわれわ

つけるべきポイントについても、モデルカリキュラム内

れとしては、その設計をどうしていくかがこれからの課で参考例を示していきます。

題ですね。

す。今後、本コンソーシアムでは、モデルカリキュラムに対応した教材の開発・公開、教育に活用可能な実データ等の収集等に継続的に取り組むとともに、ワークショップ等の活動を通じて各大学・高専と連携・協力し、数理・データサイエンス・AI 教育の普及・展開を推進する所存です。

●背

景

政府の
「ＡＩ戦略 2019」（2019 年 6 月策定）において、リテラシーレベルに加え文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約 25 万人卒 / 年）
が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応用基礎力を習得」することとされていることを踏まえ、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムではリテラシーレベルのモデルカリキュラムに続き、応用基礎レベルのモデルカリキュラムを検討・策定することとしました。

─ 応用基礎レベルに入ると、専門分野によってカリキュ
ラムに違いが出てくるわけですね。

そこが一番難しく、モデルカリキュラムを整備する特別委員会でも苦労された部分でした。

● 数理・データサイエンス・A I 教育
（応用基礎レベル）の学修目標・カリキュラム実施にあたっての基本的考え方

Profile【学修目標】

応用基礎レベルの対象は学部の 3、4 年生。当然、既存

数理・データサイエンス・AI 教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にの専門教育のカリキュラムもあるので「数理・データサイ

フィードバックする能力、AI を活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること。そして、自らの専門分野に数理・デー

エンス・AI」としては最大 4 単位程度を想定した議論が行

タサイエンス・AI を応用するための大局的な視点を獲得すること。

われました。その上で既存科目に関しても、データサイ【基本的考え方】

エンスと関連づけられる部分は活用してカリキュラムを

1

組みましょうという考え方です。それによって大学側も、基礎的な数理的素養を含めリテラシーレベルの「選択（オプション）」をカバーする内容としたうえで、データサイエンス、
データエンジニアリング、AI に関する知識・スキルを適切に補強することにより、自らの専門分野において数理・デー

専門教育とデータサイエンスの関係性を意識的に考える

タサイエンス・AI を応用するための大局的な視点を身に付ける。

ようになる良い効果が生まれると思います。

2

実データ、実課題を用いた演習など、社会での実例を題材とした教育を行うことで、現実の課題へのアプローチ方法および数理・データサイエンス・AI の適切な活用法を学ぶことを組み入れる。

データによるエビデンスに基づいた研究スタイルへ変化
─ 文系教育にデータサイエンスを導入することで、企業活動だけでなくアカデミアの世界にも変化が期待でき
ますね。

3

はっとり

まさし

服部 正

文部科学省 高等教育局 専門教育課 企画官。大阪大学大学院・
原子力（修士）卒。2002 年文部科学省入省。主に、科学技術行政に従事。在カナダ日本国大使館一等書記官（科学・教育担当）、内閣府にて統合イノベーション戦略、バイオ戦略の策定などをこれまで担当。現職においては、高等教育における数理・
データサイエンス・AI 教育、DX、インターンシップなどを担当。

3

主に学部３、４年を想定しつつ、個々の大学の実情、専門分野や進路等の多様性、意欲・能力のある学生の学修機会の確保を考慮し、柔軟にカリキュラムを設計する。

4

各大学・高専においてカリキュラムを実施するにあたっては、各大学・高専の教育目的、分野の特性、個々の学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、本モデルカリキュラムの中から適切かつ柔軟に選択・抽出し、有機性を考慮した教育を行う。

5

各専門分野の特性に応じた演習や PBL 等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指すことを推奨する。
4

応用基礎レベル モデルカリキュラムの構成

1・モデルカリキュラムでは、以下のとおり「データサイエンス基礎」「データエンジニアリング基礎」「AI 基礎」に分類し、学修項目を体系的に示しています。
・☆はコア学修項目として位置付けているものです。それ以外の項目は各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じて、適切に選択頂くことを想定しています。

学修目標
・データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する（☆）
・分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる（☆）
・収集したデータを観察し、データの重複や欠損に気付くことができる
・予測やグルーピング、パターン発見などのデータ分析を実施できる

・数理・データサイエンス・AI を学ぶ上で基盤となる学修項目については（※）を付記しています。
・応用基礎レベルを超える内容ではあるが、より高度な内容を学修する場合に備え、参考として「オプション（高度な内容）」も記載しています。

・データを可視化し、意味合いを導出することができる・データを活用した一連のプロセスを体験し、データ利活用の流れ
（進め方）
を理解する
例）
仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など
・仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータにあたりをつけ、データを分析できる

数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム ～ AI ×データ活用の実践 ～・分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合いを理解できる

3. AI 基礎3-1. AI の歴史と応用分野（☆）
3-2. AI と社会（☆）
3-5. 認識

1. データサイエンス基礎

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆）
3-6. 予測・判断

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

3-7. 言語・知識

1. データサイエンス基礎

2. データエンジニアリング基礎

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆）

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆）

1-2. 分析設計（☆）

1-3. データ観察2-2. データ表現（☆）

2-3. データ収集

1-4. データ分析

1-5. データ可視化

2-4. データベース

2-5. データ加工

1-6. 数学基礎（※）

1-7. アルゴリズム（※）

2-6. IT セキュリティ

2-7.プログラミング基礎（※）

数理・データサイエンス・A （I 応用基礎レベル）モデルカリキュラムの活用イメージ● 各大学・高専の教育目的、分野の特性、個々の学生の学習歴や習熟度合い等に応じて、本モデルカリキュラムの中から適切かつ柔軟に選択・抽出、有機性を考慮● データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎等の順序は固定されたものでなく、各大学・高専の創意工夫によるカリキュラム編成が可能● 学生が自らの専門分野へ数理・データサイエンス・AIを応用することを見据え、学修項目を適切に選択・抽出することを期待● 既存のカリキュラムで必要な知識・スキルを十分に習得できている学修項目については、既存のカリキュラムで読み替え可能● 応用基礎レベルの学修量は概ね 4 単位相当程度を想定しているが、各大学・高専の実情に応じて柔軟な設計が可能
ケース１
2〜３の独立した授業科目で応用基礎レベルの教育を学生が履修

ケース2
複数の（既存の）授業科目で応用基礎レベルの教育を学生が履修

授業科目

教育内容の補充等
授業科目

DS基礎
AI基礎

ケース3
大学独自の体系的な教育プログラムの一部として応用基礎レベルの教育を学生が履修4科目（既存）を活用した例

2科目で構成する例

既存の
教育
内容

授業科目

授業科目

授業科目

DS

AI

AI

既存の
教育
内容

DS

DE基礎
DS

〇〇〇〇プログラム

既存の教育内容に含まれる

既存の
教育
内容

既存の
教育
内容

AI

DE

発展

応用
・
基礎

入門

導入

心得

学修内容

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス（☆） データ駆動型社会とデータサイエンスの関連性について学ぶ

3-8. 身体・運動

3-9. AI の構築と運用（☆）

授業科目

データサイエンス基礎

基礎

1-2. 分析設計（☆）

データ分析の進め方およびデータ分析の設計方法を学ぶ

1-3. データ観察収集したデータの観察方法を学ぶ

1-4. データ分析

典型的なデータ分析手法を学ぶ

1-5. データ可視化

典型的なデータ可視化手法を学ぶ

1-6. 数学基礎（※）

データ・AI 利活用に必要な確率統計、線形代数、微分積分の基礎を学ぶ

1-7. アルゴリズム（※）

データ・AI 利活用に必要なアルゴリズムの基礎を学ぶ

2 データエンジニアリング基礎
学修目標
・データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する（☆）
・コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する（☆）
・Web サイトやエッジデバイスから必要なデータを収集できる・データベースから必要なデータを抽出し、データ分析のためのデータセットを作成できる・データ・AI 利活用に必要な IT セキュリティの基礎を理解する
・数千件～数万件のデータを加工処理するプログラムを作成できる
1. データエンジニアリング基礎

学修内容

2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング（☆） ICT（情報通信技術）の進展とビッグデータについて学ぶ
2-2. データ表現（☆）

コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ

2-3. データ収集

Web サイトやエッジデバイスからのデータ収集方法を学ぶ

2-4. データベース

データベースからのデータ抽出方法を学ぶ

2-5. データ加工

収集したデータの加工方法を学ぶ

2-6. IT セキュリティ

データ・AI 利活用に必要な IT セキュリティの基礎を学ぶ

2-7. プログラミング基礎（※）

データ・AI 利活用に必要なプログラミングの基礎を学ぶ

応用基礎レベルの教育内容

5

6

コンソーシアム連携校の紹介
3

AI 基礎
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムには、2020 年 5 月より公私立大学等が新たに連携校として加わり、全学修目標

国展開の活動を開始しています。2021 年 3 月現在、連携校として、全国 82 大学、2 短大、国立高等専門学校機構に活動の輪・AI のこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技術背景を理解する（☆）

が広がっています。以下では、新たに参加された 6 大学および国立高等専門学校機構を紹介します。

・今後、AI が社会に受け入れられるために考慮すべき論点を理解する（☆）

連携校は随時募集しています。連携校となることを希望する公・私立大学・短期大学は、各ブロック拠点校までお問合せください。

・自らの専門分野に AI を応用する際に求められるモラルや倫理について理解する（☆）
・機械学習（教師あり学習、教師なし学習）、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解する（☆）
・AI 技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）を活用し、課題解決につなげることができる
・複数の AI 技術が組み合わされた AI サービス / システムの例を説明できる（☆）
3. AI 基礎学修内容

3-1. AI の歴史と応用分野（☆）

AI の歴史と活用領域の広がりについて学ぶ

3-2. AI と社会（☆）

AI が社会に受け入れられるために考慮すべき論点について学ぶ

3-3. 機械学習の基礎と展望（☆

機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ

3-4. 深層学習の基礎と展望（☆）

実世界で進む深層学習の応用と革新について学ぶ

3-5. 認識

人間の知的活動（認識）と AI 技術について学ぶ

3-6. 予測・判断

人間の知的活動（予測・判断）と AI 技術について学ぶ

3-7. 言語・知識

人間の知的活動（言語・知識）と AI 技術について学ぶ

3-8. 身体・運動

人間の知的活動（言語・知識）と AI 技術について学ぶ

3-9. AI の構築と運用（☆）

AI の構築と運用について学ぶ

中国・四国ブロック

近畿ブロック

北海道・東北ブロック

拠点校：大阪大学
協力校：島根大学
岡山大学
広島大学
愛媛大学
特定分野協力校：
広島大学（教育学・教員養成）

拠点校：京都大学
大阪大学
滋賀大学
協力校：神戸大学
特定分野協力校：
神戸大学（社会科学）

拠点校：北海道大学
連携校：公立はこだて未来大学
協力校：北見工業大学
公立千歳科学技術大学
東北大学
札幌市立大学
山形大学
札幌医科大学
特定分野協力校：
岩手県立大学
小樽商科大学
宮城大学（社会科学）
札幌大学
東北大学（工学）天使大学
対象校：88 校
星槎道都大学
北海道科学大学
東北生活文化大学・短期大学部

連携校：公立鳥取環境大学
島根県立大学
高知県立大学
岡山理科大学
広島工業大学
徳山大学
山口学芸大学・山口芸術短期大学
四国大学
対象校：69 校

九州・沖縄ブロック

数理・データサイエンス・AI

拠点校：九州大学
協力校：宮崎大学
琉球大学
長崎大学

応用基礎レベルの教育方法● データサイエンス基礎、データエンジニアリング基礎、AI 基礎を学ぶ過程において、演習や課題解決型学習（PBL：

Project Based Learning）
等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指すことを推奨する● 各大学・高専の教育目的、分野の特性に応じた適切なテーマを設定し、社会での実例（実課題および実データ）を題材とした講義を行うことが望ましい

連携校：福岡女子大学
九州産業大学
九州情報大学
久留米工業大学
西南学院大学
福岡大学
福岡工業大学
保健医療経営大学
鎮西学院大学
熊本学園大学
日本文理大学
第一工科大学
対象校：79 校

連携校：福知山公立大学
大阪府立大学
兵庫県立大学鈴鹿医療科学大学
京都光華女子大学
京都産業大学京都先端科学⼤学
京都橘大学
立命館大学
龍谷大学
大阪医科薬科大学
大阪大谷大学
大阪経済大学
大阪工業大学
大阪歯科大学大阪電気通信大学
関西大学
近畿大学
阪南大学
大和大学
神戸学院大学兵庫医科大学高野山大学
対象校：156 校● AI クラウドサービス等を利用し、学生自身が実際に手を動かして AI 技術を体験できることが望ましい● 課題解決学習（PBL）
では、異なるスキルセットを持つ複数の学生でチームを組むことで、専門領域の異なるメンバとのコ

ミュニケーションやチームワークについて学べることが望ましい● 個々の学生の学習歴や習熟度合いに応じて、数学基礎やプログラミング基礎を学ぶ補講等を準備することが望ましい

関東・首都圏ブロック
拠点校：東京大学
連携校：前橋工科大学
協力校：筑波大学
横浜市立大学
宇都宮大学
明海大学
群馬大学
江戸川大学
千葉大学
敬愛大学
お茶の水女子大学
千葉商科大学
山梨大学
麗澤大学
特定分野協力校：
慶応義塾大学
茨城大学（農学）
成蹊大学
筑波大学（社会工学）
創価大学
東京医科歯科大学
中央大学（医学・歯学）東京都市大学
対象校：265 校
東京理科大学
武蔵野大学
立教大学
早稲田大学
放送大学

課題解決型学習（PBL）の実施項目例 ＜データ・AI 活用 企画・実施・評価＞
企画

実施

評価

・問題および背景の理解、課題定義

・データ収集およびデータ加工

・データ・AI 活用結果の共有

・課題解決方法の検討、仮説立案

・データ分析の実施（仮説検証、知識発見、原因究明、 計画策定、判断支援、活動代替など）

・データ・AI 活用結果の評価、 改善
事項の確認

・分析設計、AI 技術選定
・データ・AI活用の目標 /ゴール設定
・データ・AI を扱う上での留意事項の確認（個人情報保護、プライバ
シー保護など )・データ・AI 活用の実施計画作成

・AI 技術の適用（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動など）
・簡易的な試作品（プロトタイプ）の開発

中部・東海ブロック

国立高等専門学校機構

特定分野協力校： 小樽商科大学（社会科学） 東京医科歯科大学 ( 医学・歯学）
神戸大学（社会科学）
東北大学（工学）
広島大学（教育学・教員養成）
茨城大学（農学）
筑波大学（社会工学）

拠点校：滋賀大学
協力校：新潟大学
長岡技術科学大学
静岡大学
名古屋大学
豊橋技術科学大学
富山大学
連携校：愛知県立大学
新潟リハビリテーション大学
対象校：129 校

静岡理工科大学
愛知産業大学
中部大学
同朋大学
豊橋創造大学
名古屋外国語大学
名城大学
人間環境大学
開志専門職大学※ 下線の大学は拠点校又はブロック別の代表校を示す。これらの大学でコンソーシアム運営会議を構成。

78▶︎ 関東・首都圏ブロック▶︎ 近畿ブロック■ 麗澤大学 ■■ 近畿大学 ■https://www.reitaku-u.ac.jp/

https://www.kindai.ac.jp/

大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

麗澤大学は 1935 年（昭和 10 年）に、創立者の廣池千九郎（法本学では 2019 年に AI・ビジネスの研究と教育教材の提供を目的と1925 年に設立された本学は、2025 年に創立 100 周年を迎え本学では、従来から全学部において情報リテラシー科目を開講

学博士）が「道徳科学専攻塾」を現在のキャンパス（柏市）に開塾

して「AI・ビジネス研究センター」
を設置しました。2020 年には経済学ます。創設者の「学びたい者に学ばせたい」という信念をもとに、し、コンピュータやネットワークの利用における基本的なスキルにしたことから始まります。「知徳一体」の建学の精神を教育理部に「AI・ビジネス専攻」を設置し、機械学習やビッグデータ分析など「実学教育」と「人格の陶冶」を建学の精神に、「人に愛され、信頼関する教育を行ってきました。2022 年度からは、本科目を当コン念に掲げ、教育、研究、社会貢献を展開しています。国際学部、の AI・データサイエンス科目や、ビジネスにおけるAI 活用、AI 倫理にされ、尊敬される」人づくりを教育の目的とし、14 学部 48 学科

ソーシアムのモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に即した形

外国語学部、経済学部の 3 学部を有しています。

関する教育の提供を行っています。同じく2020 年には「データサイ

11 研究科を擁する総合大学として社会で役立てる人材の育成をで拡充する予定です。本学は、6 キャンパスにて 14 学部（2022 年

2021 年、全学部でカリキュラムの再整備を実施し、今後のエンス教育推進室」を設置し、全学データサイエンスプログラムを開目指します。

度に情報学部を開設予定）を擁しており、各学部において教育する

社 会 で 不 可 欠 な 3 つ の 学 び、 (1) デ ー タ サ イ エ ン ス 教 育、(2)

始しました。同プログラムを通して全学部の学生が、統計学、情報科

2022 年には 15 番目の学部として「情報学部」の開設を予定し内容は多種多様です。今回、リテラシーレベルの科目を導入するに語学教育と海外協定校とのオンライン双方向授業等によるグ学、プログラミングなどリテラシーレベルの AI・データサイエンス科目ています。知能システム、サイバーセキュリティ、実世界コン

あたっては、各学部の専門教育にうまく連携できるように配慮する

ローバル専門教育、(3) 実践的な道徳教育を提供し、世界と地を学ぶことができるようになりました。今後は本学の伝統である道徳

ピューティングを柱とし、実社会と結び付いた教育を実践しまつもりです。また、これをきっかけとして、本学におけるデータサ

や企業倫理に関する研究・教育資産を活かし、AIに関する社会・企業

す。また 2020 年に設立した情報学研究所と連携し、先端 IT 人材

イエンスと AI に関する研究事例を集約し、それらを活用して実践的の倫理規範に関する研究・教育を推進していきたいと考えています。

の育成を目指してまいります。

な教育を展開していきたいと考えています。

域に貢献する「品格ある Global Leader」を育成しています。

▶︎ 中国・四国ブロック▶︎ 近畿ブロック■ 京都光華女子大学 ■■ 徳山大学 ■https://www.koka.ac.jp/

https://www.tokuyama-u.ac.jp/

大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

京都光華女子大学は、昭和 15（1940）年に開設された光華高

本学では、全学共通のリベラルアーツ教育科目「情報リテラシー応

徳山大学は 1971 年に「公正な社会観と正しい倫理観の確立を

徳 山 大 学 で は 2010 年 よ り サ イ バ ー キ ャ ン パ ス 構 想 と し て、等女学校に始まり、現在は幼稚園から大学院までを擁する、京都用」「くらしのなかの統計学」「プログラミング入門」
をベースに、数理・

基に知識と共に魂の教育を重視する大学を目指す」ことを建学のBYOD、情報系必修科目の整備、学内ネットワーク環境の整備、学市右京区にある真宗大谷派（東本願寺）宗門校の総合学園に属す

データサイエンス・AI 教育を展開する準備を進めています。全学生の精神に掲げ、公設民営型大学として開学した。2021 年に創立 50

習・教育支援システムを導入してきた。こうした構想を背景としる大学です。

90％以上が履修する「情報リテラシー応用」（1年後期）の内容を見直し、周年を迎えるにあたり、ミッションとして「地域の持続的発展と価て従前より全学の 1 年次必修科目としてビジネスアプリケーショ

キャリア形成学部、健康科学部（健康栄養学科、看護学科、心理

2021年度からAI・データサイエンスの導入教育を演習形式で実施しま

値創造のための成長エンジンになる」こととビジョンとして「地域ンの操作方法と、Excel 統計の基本を学ぶ科目を設定し、初期の学科、医療福祉学科）、こども教育学部、助産学専攻科、大学院（看す。選択科目「くらしのなかの統計学」と組み合わせてリテラシーレベに輝く大学」となることを宣言し、地域課題の解決に取り組む教育

OA 教育を皮切りに全学生の情報化を推進してきた。また 2020

護学研究科、心理学研究科）から成り、約 2000 人の学生が在籍しルをカバーする予定です。また、「プログラミング入門」
ではPythonをや地域貢献を推進している。

年度より AI・データサイエンス系科目を再編成することで数理・ています。

用いてプログラミングの本格的な学習機会を提供しています。

山口県東部唯一の 4 年制大学として、現在は経済学部、福祉情報

データサイエンス・AI 教育プログラムを創設し、プログラム修了

専門性の高い学びのもと各分野で貢献できる実践力と「おもい今後は、リテラシーレベルの教育プログラムの精緻化と、統計知識や学部の 2 学部構成である。経済学部には経済学を学ぶ現代経済学

認定を開始した。今後とも継続的にプログラムの構成内容の見直

やりの心」を有し、社会で活躍できる女性の育成を目指し、本学独データ分析力をベースに文脈に即して統計情報を読み解き活用するた科、ビジネスを学ぶビジネス戦略学科、福祉情報学部には福祉、情し、学内ネットワークの高速化、学修・教育支援システムの高度化

自の教育手法「光華メソッド」の開発に取り組んでいます。

めの応用基礎レベルの教育プログラムを検討したいと考えています。

報、心理を学ぶ人間コミュニケーション学科を置いている。

を起点とした学内 DX を進める予定である。

■ 大阪歯科大学 ■■ 福岡大学 ■https://www.osaka-dent.ac.jp/

https://www.fukuoka-u.ac.jp/

大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

本学は 1911 年の創立以来、「博愛」と「公益」の建学の精神のも

ODU歯科医療連携プログラムの第1号は「数理・データサイエンス・と、世紀を超えて歯科医療のプロフェッショナルを育成してきまAI領域」です。医療においては予防、診断、治療のいずれにおいてもAIした。2017 年に併設の歯科衛生士・歯科技工士の専門学校を新たやデータサイエンスの活用が期待されています。画像診断やカルテ解に「医療保健学部」として大学に統合し、翌年には大学院医療保健

析による疾患診断などはもちろん、地域包括ケアシステム、健康長寿社

学研究科を開設しました。現在は２学部３学科、２研究科を擁す会など現代社会の多様なニーズに対応するには、AIやデータサイエン

る歯科医療の総合大学として、日々教育・研究・臨床活動に邁進しスの知識は必要不可欠です。本プログラムでは、本学の情報教育に関ています。

する数理・データサイエンス・AI関連の既存科目群を体系的に整理し、また、本学では、2020 年度より学部を超えた共通カリキュラム

オリジナルのオンデマンド教材（e-learning）
で最新事例を学びます。

「ODU 歯科医療連携プログラム」を開設します。このプログラム

一見、関連性がないように見える歯科医療分野の科目がどのようでは、学部間の「学びをつなぐ」ことで、多職種連携、チーム医療にに数理・データサイエンス・AI 分野と結びついているのか、受講者の必要となる実践力を高めます。

理解を深め、実践的な知識を身につけます。

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大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

福岡大学は約 90 年の歴史と伝統を有し、「建学の精神」に基づい福岡大学は、中長期計画（第 1 期 2020-2024）の指針に基づた「教育研究の理念」の下、9 学部 31 学科、大学院 10 研究科 34 専

き、これからの社会状況 (Society5.0 等 ) や持続可能な開発目標

攻を擁する西日本屈指の総合大学として成長を続けています。卒（SDGs）等の社会的課題を視野に入れ、総合大学の強みを活かし

業生は 27 万人に及び、各界・各方面で地域社会・国際社会を力強くた文理融合教育の展開を目指しています。まずは、共通教育の支えています。キャンパスはアジアの玄関口である福岡市に位置再構築として、「数理・データサイエンス・AI 教育科目」の新設等し、全ての学部が一つに集約された全国でも稀な大学です。本学に向け、既に検討を開始しています。また、総合大学の利点を生の新しいスローガン「Rise with Us」の下、約 2 万人の個性溢れる

かし、数理・データサイエンス・AI 教育を軸とした分野・学部等横学生たちが、教授陣の下そして学友間で知性を磨いています。さ

断的なカリキュラム（新たな教育プログラム）の設置に向けて、らに、文理・異分野融合のコラボレーションや国際交流等を通し教学担当副学長の下、全学的見地で検討を行う予定です。

て、人間的な成長も促していきます。

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■ 国立高等専門学校機構 ■https://www.kosen-k.go.jp/
大学や組織の紹介

取組概要・計画または抱負・挨拶など

1950 年代後半の経済成長の中、産業界からの要請に応え、実践

国立高専では、2020 年度から高専発！「Society5.0 型未来技

的技術者を養成する高等教育機関として 1962 年に初めて国立高術人財」育成事業（GEAR5.0 ／ COMPASS5.0）事業を開始して等専門学校（高専）が設立されました。

います。これは GEAR5.0（未来技術の社会実装教育の高度化）、

高専は、大学の教育システムとは異なり、中学校卒業から 5 年間

COMPASS5.0（次世代基盤技術教育のカリキュラム化）の 2 つのプ（商船系学科は 5 年半）の一貫教育を行っています。また、国立高

ロジェクトから構成されています。後者の COMPASS5.0 は、AI・専には、5 年間の本科の後、2 年間の専門教育を行う専攻科が設

数理データサイエンス、サイバーセキュリティ、ロボット、IoT の 4

けられています。

分野を、これからの技術の高度化に関する羅針盤（COMPASS）と位

独 立 行 政 法 人 国 立 高 等 専 門 学 校 機 構 は 2004 年 に 設 置 さ れ、

置付け、高専教育に組み込んで教育の高度化を推進します。

その機構の下で 51 の国立高専が、積極的なアクティブラーニ

その中の AI・数理データサイエンス分野の拠点校は旭川高専とングの展開、グローバル化、スケールメリットを最大限に活か

富山高専であり、AI 戦略に基づく到達目標、教材、教員育成、教育した研究活動の推進などにより、地域と世界が抱える諸課題に実践事例等を他高専に先駆けて実践し、全高専への教育展開を行果敢に立ち向かう、深い科学的思考に根差した実践的技術者をいます。さらに、両高専の教育の特色に、AI・数理データサイエン

養成しています。

スを掛け合わせて、さらなる教育の伸長・深化を図ります。

■ 旭川工業高等専門学校 ■http://www.asahikawa-nct.ac.jp/
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取組概要・計画または抱負・挨拶など

旭川工業高等専門学校は、全国に 64 校設置された高専（国立 55

本校は新カリキュラムを策定し、令和 3 年度入学生から展開する校、公立 6 校、私立 3 校）の国立第 1 期校として昭和 37 年に創設さ予定です。本科 1 年生の開講科目である「情報数理基礎」では、当該れました。さらに、従来の 5 年間の高専教育の上に修業年限 2 年

分野のリテラシーレベルの内容を高専本科 1 年生から学びはじめの専攻科が、平成 11 年度に設置されました。現在、本科４学科とます。また、本科３年生では「数理・データサイエンス」等の科目が専攻科２専攻があり、約 830 名の学生が在籍しております。

開講され、応用基礎レベルも視野に入れた内容を展開します。

数理データサイエンス分野の教育には従前より注力してきま

さらに、先行して実施している教育プログラムとも連携し、演習やしたが、令和２年７月に高専発！「Society 5.0 型未来技術人財PBL 科目においても数理データサイエンスの知識を活用したより実COMPASS5.0 」育成事業に拠点校として採択されました。本コ

践的なデータを使い演習科目を展開します。特に北海道地域の人口

ンソーシアムとも連携をはかり、高専での当該分野での教育の発

データ、地域の経済データあるいは農業に関するデータを対象とし展に尽力していく予定です。

て、地域問題の発見と解決のような北海道に密着した数理データサイ
エンスに関する教育を展開し、今後もより一層発展させる予定です。

■ 富山高等専門学校 ■https://www.nc-toyama.ac.jp
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取組概要・計画または抱負・挨拶など

富山高等専門学校は、平成 21 年 10 月に国立高等専門学校の高本校は、ディプロマポリシーの一つを「AI・データサイエンスに関す

度化再編により、富山工業高等専門学校と富山商船高等専門学

る情報科学の素養とビジネスの視点を身に付け、新たな価値の創造に校が統合して創立されました。本校は、工学系 4 学科（機械シス挑戦できる」としており、AI・数理データサイエンスを学ぶ意義を明文

テム工学科、電気制御システム工学科、物質化学工学科、電子情化しています。この方針の下、全学科で AI・数理データサイエンス教報工学科）、人文社会系 1 学科（国際ビジネス学科）、商船系 1 学科

育プログラムを実施しており、
令和３年度からはAI・数理データサイエ（商船学科）の合計 6 学科の本科および専攻科からなっておりま

ンスおよび技術経営（MOT）
教育を全学科共通科目として導入します。

す。北陸および我が国そして世界で活躍する技術者、ビジネス

ま た、 令 和 ２ 年 度 に 高 専 機 構 公 募 プ ロ ジ ェ ク ト『 高 専 発 !

パーソン、海事技術者を育成し、「イノベーションを創出できる「Society5.0 型未来技術人財」育成事業』COMPASS5.0（AI・数理

人材、グローバルな世界で活躍できる人材、社会に貢献できる人

データサイエンス分野）に旭川高専とともに拠点校として採択さ材」を輩出、また科学技術・海洋に関連する高度な研究を行ってれ、Society5.0 時代の社会ニーズを捉えた AI・数理データサイエン

います。

ス教育の全国高専への展開をリードしています。