北海道大学デジタルリスキリングプログラム (DREP)
受講のご案内2024/9/2公開予定、10/1～受講開始予定

北海道大学 創成研究機構 データ駆動型融合研究創発拠点

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2024/8/9 – Ver.1.2

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目次
1. 北海道大学デジタルリスキリングプログラム（DREP）概要ご紹介
A) DREPの目指すところ
B) DREP 研修メニュー概要
C) DREP 研修コンテンツご紹介
D) DREP 修了証
2. 受講申込方法
3. Stage1~3 オンライン研修 受講要件
4. Stage1~3 オンライン研修 受講方法
Appendix（DREP研修コンテンツ詳細他）
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1. 北海道大学デジタルリスキリングプログラム（DREP）概要

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DREPの目指すところ• DREPは地域における「人材全体のデジタルスキルレベルの底上げ」と「デジタル中核人材の育成」を目指します＜デジタルスキルレベルの底上げ＞• 少子高齢化社会がもたらす労働力減少が間近に迫っており、デジタル技術の導入・活用による業務の効率化・新しいモデルの導入は待ったなしの状況となりつつあります。デジタル技術の導入・活用により職場を変えていくためには、職場の皆様一人一人の「デジタルに関する理解」が欠かせません。職場の皆様がDX（Digital Transformation）を導入・活用するために必要な知識を習得できるようDREPがサポートいたします。
• これから職場の戦力となるＺ世代（デジタルネイティブ）がその”デジタル力”を存分に発揮するには、職場の皆様による理解と協力が欠かせません。職場の皆様がZ世代を理解するために「Ｚ世代が高校・大学で学んだデジタルの知識*」と同等の知識を習得できるようDREPがサポートいたします。
*Z世代は、高校・大学で「情報」についても他の教科と同様に勉強してから社会に出てきます 2025年１月実施予定の令和7年度大学入学共通テスト（大学入試）から「情報」が出題科目として加わることになりました（高校生は「国語」「数学」「英語」などと同じ位置付けで「情報」について学んでいます）
 全大学の学生がデータサイエンス教育を履修できるよう整備が進んでおり、北海道大学では「情報学I」は必修科目で、学生は文系理系問わず「情報学I」の単位を取得し卒業します＜デジタル中核人材の育成＞• DREPのオンライン研修（Stage1～3）を受講して得たデジタルに関する知識を活用して、「仲間と共に職場の課題を解決したい」と思われる方々の活動をDREPがサポートいたします。
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DREP 研修メニュー概要• DREPでは4ステージ・5コースの研修メニューをご用意しています。Stage1からStage3を順番に受講頂くことで、「デジタル」に関して体系的に学んで頂けます。Stage4では職場の課題解決に挑戦する皆様をサポートします。

デジタル中核人材の発掘・育成
組織の課題解決に取組む

デジタルスキルレベルの底上げDX導入・Z世代
サポートに必要な知識の習得

地域課題解決コース(2)地域課題解決コース(1)

受講者組織の課題解決のための実践的コンサルテーションを行う
受講者組織の課題解決のための実践的検討を行う

AI
演習コース
データ活用
演習コース

AIについて学びAIの可能性を理解する
データ分析・可視化について学び業務にBIツールを使用できるようになる

デジタルリテラシー
コース
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地域の中核人材「デジタル」の基礎知識に関して系統立てて包括的に学ぶ© 2024 D-RED / Confidential

北大教員によるコンサルテーション

業務の課題をデータエンジニアリング・フィージビリティスタディ～仕様作成 データサイエンスの導入で解決したいグループ
受講者の検討チームに(於 北大 D-RED)

北大大学院生が参加(於 受講者組織)

受講時間
約5時間

オンライン研修（動画視聴＋ハンズオン）

受講時間
約3時間

AIにご興味のある方
業務にAIの導入をご検討中の方業務でExcelをご利用の方（業務効率改善・新たな視点の獲得が期待できます）

管理職の方
デジタルとは何かご興味がある方

受講時間
約８時間

(PDF閲覧ベース)

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研修コンテンツ紹介 – Stage1 デジタルリテラシーコース• Stage1を受講することで、以下の知識を習得することができます

研修時間: 約8時間
（但しPDF閲覧ベース）• DX（Digital Transformation）を導入・活用するために必要なデジタルに関する知識• 高校の「情報」、大学の「情報学I」に相当するデジタルに関する知識（研修コンテンツは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」のカリキュラムに準拠しています）• PC或いはスマホを使って、PDF或いは動画を閲覧頂きます＜テキストの例＞• オンデマンド形式ですので隙間時間を活用して無理なく受講頂けます• 研修時間は合計約8時間の見込み（PDF閲覧の場合）＜Stage1のカリキュラム概要＞*PDF閲覧ベース

項目内容

習得目標

デジタルリテラシー

社会におけるデータ・AI活用について学ぶ

社会で使われているデジタル技術やAIの活用領域の広がりを理解する。また、データやAIを扱う上での留意事項や情報セキュリティ技術の概要を理解する。

2時間弱

データ活用
基礎

データの収集・分析・解析・可視化について学ぶ

ビッグデータの活用事例を把握する。データの収集方法やコンピュータで扱うためのデータ表現、具体的な分析・観察方法を理解する。また、演習を通してデータの可視化方法等を理解する。

3時間弱

AI基礎

AIの基礎について学ぶ

AIの歴史や理論、その応用例を学ぶと共に、正解率・適合率等のAIの学習結果の評価方法を理解する。

3時間強

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研修時間目安*© 2024 D-RED / Confidential6

研修コンテンツ紹介 – Stage2 データ活用演習コース• Stage2ではデータ分析・可視化について学びます

研修時間: 約3時間

• オープンデータとBIツール（Microsoft Power BI Desktop*）を使用してPC上でデータ分析・可視化について演習を行います• オンデマンド形式ですので隙間時間を活用して無理なく受講頂けます• 研修時間は約3時間の見込み• 受講者の関心に合わせて、演習課題を選択することができます• 札幌市感染症レポート作成＜ 札幌市人口動態レポートの例 ＞• 札幌市人口動態レポート作成• 道路橋損傷レポート作成（インフラ管理組織向け）*Windows PC上で動作する無償のアプリケーションソフト
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研修コンテンツ紹介 – Stage3 AI演習コース• Stage3では、AIについて学び、AIの可能性を理解します

研修時間: 約5時間

• PCのブラウザを使用し、以下のサービスを利用して演習を行います• Tensorflow* : ノーコードで深層学習モデルを作成します• Google Colaboratory** : Googleが提供するGPUを利用し以下のAIを操作します• 画像分類 / 物体検出 / セグメンテーション / 姿勢推定 / 属性認識 / 生成AI
• 受講者の関心に合わせて一部の演習課題を選択することができます（一般向け/インフラ管理組織向けをご用意）• Leonardo.ai*** : 画像生成サービスです• オンデマンド形式ですので隙間時間を活用して無理なく受講頂けます / 研修時間は約５時間の見込み＜物体検出AI / 一般向け＞＜物体検出AI / インフラ管理組織向け＞*PCのブラウザから利用するサービスです / **PCのブラウザから利用するサービス、Google アカウントが必要です / ***PCのブラウザから利用するサービス、ユーザー登録が必要です
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研修コンテンツ紹介 – Stage4 地域課題解決コース• Stage4では、北海道大学教員・大学院生が、受講者組織の課題解決をサポートします• Stage1~3を修了した受講者が対象です• Stage1~3を修了した受講者に「解決したい課題」を選定頂き、課題解決の為のチームを結成頂きます• 課題の難易度に合わせて２つのコースをご用意します• 地域課題解決コース(1)• 既存の技術・既存のサービスの組み合わせにより解決可能な課題を対象とします• 受講者組織の課題解決チームに、北海道大学大学院生を派遣し、課題解決をサポートします• 大学院生は課題解決チームに参加し、フィージビリティスタディ・仕様作成をサポートします• 大学院生の派遣期間・回数などは課題に応じて個別に設定いたします• 地域課題解決コース(2)データ駆動型融合研究創発拠点• 課題解決の為に新規に技術開発が必要と思われる課題を対象とします• 受講者組織の課題解決チームに、北海道大学教員がコンサルテーションを行います

３F ｵｰﾌﾟﾝｽﾍﾟｰｽ３F ｶﾌｪﾗｳﾝｼﾞ• 北海道大学D-RED棟にてコンサルテーションを実施します• コンサルテーションの期間・回数などは課題に応じて個別に設定いたします（場合によっては北海道大学との共同研究に発展するケースも考えられます）
https://d-red.research.hokudai.ac.jp/
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9DREP 修了証

DREP “Superior”• 修了したコースに応じて修了証を発行いたします

DREP “3 Stars”
DREP “2 Stars”• 各コース・単元で実施されるチェックテストの成績を元に修了か否かを判定します

DREP “1 Star”（合格ラインは80点 / チェックテストは複数回受講可能）• 是非 「DREP “3 Stars”」 以上の獲得を目指してください
修了コース
修了証名

オンラインオフライン

Stage1

Stage2

Stage3

Stage4

DREP “Superior“デジタルリテラシーコース

データ活用演習コース

AI演習コース

地域課題解決コース(1) or
地域課題解決コース(2)__DREP “3 Stars”

デジタルリテラシーコース

データ活用演習コース

AI演習コース

DREP “2 Stars”

デジタルリテラシーコース

データ活用演習コース

DREP “1 Star”

デジタルリテラシーコース

DREP “Basic”

デジタル中核人材を目指してリテラシーからAIまで幅広く理解
職場のデータを従来以上に活用
Z世代と同等の知識を獲得

デジタルリテラシークラス

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備考

デジタルの概要をおさらい© 2024 D-RED / Confidential

102. 受講申込方法

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11受講申込方法• 企業・団体単位での受講申込をお願いいたします• 個人でのお申し込みはお受けしておりません• 2024/9/2~2027/12/31までお申し込みを受け付けます• 受講可能期間は2024/10/1~2028/2/29です（3年半に亘り受講可能ですので、一人でも多くの社員・職員の方々に受講いただければと思います）• 受講申込に先立ち、企業様・団体様毎に事務局を設置し、DREP事務局までメールにてご連絡ください• DREP事務局e-mailアドレス : drep_kenshu@dred.hokudai.ac.jp• 受講に先立ち、各企業様・団体様と北海道大学との間で協定書を取り交わさせていただきます• 協定書サンプルは本資料のP.13をご参照ください / 協定書フォーマットはDREP事務局から別途送付いたします• 協定締結後、事務局様にてStage1~3への受講希望者を募集頂き、受講予定者数をDREP事務局にご連絡ください• 事務局様から受講希望者にDREPサイトにアクセスしアカウントを作成するようご指示下さい（詳細はP.14を参照ください）• ユーザ名は”受講企業・団体ID_社員番号・職員番号”としてください (受講企業・団体IDは別途DREP事務局より事務局様にご連絡いたします)• 協定を締結頂いた企業・団体様のメールドメイン（例@hokudai.ac.jp）にてアカウント登録可能といたしますので、必ず所属企業・団体でご利用中のメールアドレスにて登録下さい• 「所属企業・団体名」を記載頂きますが、表記を統一するよう事務局様よりご指示下さいますようお願いいたします• アカウント作成後、研修サイトにアクセス/ログイン頂き、受講を開始いただきます• 受講スタート後、DREP事務局より受講企業・団体事務局様宛に定期的に受講状況・受講結果をメールにてご報告します（DREP事務局から受講企業・団体事務局様に受講状況・受講結果を報告することは、募集時に事務局様から受講者様に周知頂きますようお願いします）• Stage1~3を受講した受講生のグループが、自組織の課題解決の為にStage4の受講を希望される場合、別途事務局様よりDREP事務局にお申し越し下さい• 課題に関してお伺いし、研修のタイプ（Stage4(1) or (2)）、受講時期などご相談させていただきます• グループでの受講をお願いいたします（個人での受講はお受けしません）

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サンプル

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4. 必要事項を入力し、「新しいアカウントを作成する」ボタンをクリック

アカウント作成方法← ユーザ名は、”受講企業・団体ID_社員番号・職員番号“としてください
例: 0001_12345678

1. DREPポータルサイトにアクセス
https://drep.jp/ (2024/9/2 公開予定)（受講企業・団体IDは、別途DREP事務局より受講企業・団体事務局様にご連絡致します）← 「ユーザ名」「パスワード」は研修システムへのログインに必要です
忘れないように控えてください

2. 「研修システムログイン」
をクリック←協定を締結頂いた企業・団体様のメールドメイン（例@hokudai.ac.jp）にてアカウント登録可能といたしますので、必ず所属企業・団体でご利用中のメールアドレスを使用下さい

3. 「新しいアカウントを作成する」をクリック← 企業・団体名は事務局様から指示のある表記にて記入ください
職歴← 学歴・職歴に関して詳細を伺いますが、ご協力の程お願いいたします（受講履歴・アンケート結果などど共に研修コンテンツの改善に活用させていただきます）→ 登録いただいたメールアドレスに確認のメールが送られます
指示に従ってアカウントを確定させてください北海道大学 創成研究機構 データ駆動型融合研究創発拠点 D-RED© 2024 D-RED / Confidential

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3. Stage1~3 オンライン研修 受講要件

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Stage1~3 オンライン研修 受講要件
Stage1~3はオンラインで受講いただけます。PC/スマホ/タブレット及びインターネットアクセスをご準備下さい
各Stageの受講に必要なハードウェア/ソフトウェア/アクセス先URL先他の詳細は以下の通りですStage1

Stage2

ハードウエアソフトウエア他

アクセス先URL

備考

PDF or
動画視聴

PC
スマホ/タブレット

ブラウザ

https://drep.jp/

・2024/9/2公開予定、10/1～受講開始予定

演習PC

Excel

PDF or
動画視聴

WindowsPC

ブラウザ

https://drep.jp/・2024/9/2公開予定、10/1～受講開始予定

MicrosoftPower BI Desktop*

https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/desktop/

・Microsoft Power BI DesktopをPCにインストールし（無償）、PC上でPower BIを操作してレポートを作成する

ブラウザ

https://drep.jp/

・2024/9/2公開予定、10/1～受講開始予定

ブラウザ
Google アカウント

https://playground.tensorflow.org/
https://www.google.co.jp/
https://app.leonardo.ai/

・ブラウザはChromeを推奨
・受講者毎にGoogleアカウントが必要(既存アカウント利用可)・GoogleにGoogleアカウントを使用してログイン後、GoogleColaboratory（アプリ）を追加し演習に使用
・演習中、PCからGoogle Colaboratoryに演習用データをアップロードする必要あり

演習
Stage3

PDF or
動画視聴演習

PC（スマホ/タブレットの場合はアプリも使用可能）

・PC上でExcelを操作してグラフを作成する* Power BI Desktopの最小システム要件
・Windows 10 または Windows Server 2016 以降
・.NET 4.7.2 以降
・Microsoft Edge（Chromeも可）・メモリ (RAM): 2 GB 以上使用可能、4 GB 以上を推奨
・ディスプレイ: 1440 x 900 以上または 1600 x 900 (16:9)
・CPU: 1 ギガヘルツ (GHz) 64 ビット (x64) プロセッサ以上が推奨
北海道大学 創成研究機構 データ駆動型融合研究創発拠点 D-RED© 2024 D-RED / Confidential※Windows PCが無い、セキュリティの関係で上記に記載のURLにアクセスできない（データをアップロードできない）、などの場合はDREP事務局までご相談ください※サポートが終了しているOS（Windows７など）を使用したPCでの受講はお控え下さい（セキュリティ上のリスクが懸念されます）
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4. Stage1~3 オンライン研修 受講方法

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Stage1~3 オンライン研修 受講方法
• DREPポータルサイト https://drep.jp/ (2024/9/2公開予定) にアクセスしてください• 2024/10/1以降受講可能となりますのでご注意ください• トップページ右上のをクリックしてください• アカウント作成時に設定したID/PWを使用して研修システムにログインしてください• ホームに受講コースが表示されますので、表示に従い順番に受講ください• オンデマンドで受講可能ですので、無理なくご自分のペースで受講下さい• 受講途中で休止・ログアウトしても、次回ログイン時に再開できます• 単元終了のタイミングでチェックテストの受験をお願いします• 合格ライン（80点）に到達するまで何度でも繰り返しトライできます / 是非100点を目指してください• アンケートへの回答もお願いします• 皆様からのフィードバックをコンテンツ開発に反映いたします• 受講終了後、マイページから修了証をダウンロード下さい• チェックテストに合格していないと修了証はダウンロードできません

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DREPポータルサイト～研修システム
DREPポータルサイトにアクセス

研修システムにログイン

https://drep.jp/ (2024/9/2公開予定)

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研修システムにて受講(2024/10/1~ 受講可能)

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5. Appendix（研修コンテンツ詳細他）

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Stage1 デジタルリテラシーコース• 項目１ デジタルリテラシー
単元

習得目標

社会で起きている変化・社会におけるデータ・AIの利活用例を幅広く理解する

22分

社会で活用されているデータ

・データサイエンスでは、どのようなデータが収集され、どう活用されているかを理解する

10分

データ・AIの活用領域

・様々な領域でデータ・AIが活用されていることを理解する

６分

データ・AI利活用のための技術 ・画像、音声、映像などのデータにAIを適用する際に使われている技術の概要を理解する

12分

データ・AI利活用の現場

・データサイエンティストの仕事のサイクルを理解する
・サイクルの例としてデータ・AI利活用事例を把握する8分

データ・AI利活用の最新動向

・データサイエンス・AIの最先端技術（深層学習等）と最新動向を理解する

7分

AIと社会

・データ・AIの利活用における留意事項や基本的な倫理について理解する・データを守ることの重要性について、事例と共に理解する

25分

ITセキュリティ

・情報セキュリティ技術の概略とその用語について理解する

15分

PDF閲覧時間の目安

小計 105分

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Stage1 デジタルリテラシーコース• 項目２ データ活用基礎
単元

習得目標

ビッグデータとデータエンジニアリング

・情報通信技術の進展とビッグデータについて理解する
・ビッグデータのエンジニアリングを実現可能とした背景やその活用事例を理解する

16分

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

14分

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

17分

分析設計

・データを分析する上で必要となる基本的事項について学ぶ
・分析方法を定める際に必要となる数理・情報関連知識について理解する

13分

データ観察

・収集したデータを俯瞰的に観察するための基本的な手法について学ぶ

10分

データの可視化・データの可視化方法（棒グラフ、折れ線グラフ、散布図など）について学ぶ
・人やモノの間の関係性や地図上のデータ等のビッグデータを可視化する方法を学ぶ

16分

データを扱う・データ分析ツールであるスプレッドシートで和や平均の計算などの基本的な使い方を学ぶ
・データを扱うファイル形式として用いられるcsvファイルを理解する

4分

データ加工

・データ加工の基本を学ぶ

13分

・エクセル演習を実施することで理解を深める（棒グラフ、ヒストグラム、散布図・相関係数、円グラフ、データ型変換、外れ値の検出、欠損値への対処、データの正規化など）

30分

エクセル演習PDF閲覧時間の目安（演習時間）

データハンドリング

・データベースとその処理言語であるSQLについて学ぶ

12分

時系列データ解析

・時系列データ解析の概略について学ぶ
・時系列データからの情報の抽出及び分析方法について学ぶ

21分
小計 166分

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22Stage1 デジタルリテラシーコース• 項目３ AI基礎
単元習得目標

AIの歴史と応用分野

・人工知能研究の始まりから現在に至るまでの歴史を理解する
・人間の知的活動に関わる人工知能技術の活用について理解する
・機械学習・深層学習を中心とした現在の人工知能技術の開発ツールについて理解する

23分

機械学習の基礎と展望

・機械学習の基本的枠組みである教師あり学習と教師なし学習について学ぶ
・機械学習を実行する上で重要な過学習の概念を通して正則化法の重要性を学ぶ

17分

深層学習の基礎と展望

・深層学習で用いられるニューラルネットワークモデルの原理、学習方法、その応用事例を学ぶ

11分

AIの構築・運用

・AIの運用方法等について学ぶ
・今後、AIが社会に受け入れられるために考慮すべき点を学ぶ

10分

AIの適用方法

・AIの開発方法・学習・評価方法などについて理解する

50分

認識

・AIにおける認識の概念を学び、画像と音声について実社会のどのような場面で活用されているか、またその技術を実現するためにどのような処理が行われているかを学ぶ
・物体や音といった実世界の現象をコンピュータに取り込むとどのようなデータになるのか、その性質や注意すべき点について学ぶ

39分

予測・判断

・機械学習の予測モデルや、予測された結果の評価方法を学ぶ

9分

言語・知識

・人間の知的活動に関わる人工知能技術の中で言語・知識に関わる技術について学ぶ

25分

身体・運動

・物理的な空間でのコンピュータと人間の接点を作り出す、ロボット技術について学ぶ・ロボット技術における身体の動き、運動を実現するアクチュエータや、知覚・感覚としての働きを持つセンサー技術について学ぶ・ロボットとAIの関係、ロボットのためのデータサイエンス技術を学ぶ

10分

PDF閲覧時間の目安

小計 194分
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Stage2 データ活用演習コース
単元

習得目標

演習課題

・必要な項目の追加 札幌市感染症
やリレーションシップの作成を行い、BIレポートを作成する
データ活用演習

演習内容（レポート項目）

備考(i) 年度別インフルエンザ報告数(ii) 区別気温変化＋区別積雪深変化(iii) 週別インフルエンザ報告数(iv) インフルエンザと新型コロナの報告者数の変化(v) 年齢別コロナ報告者数(i) 年度別人口動態(ii) 避難所マップ
・BIレポートでは、
札幌市人口動態 (iii) 年齢別人口数
様々な種類のグラフ、(iv) 区別避難所数設定項目があり、(v) １か所当たりの避難介護人数分析の目的によって(i) 共用（建設）年度別 判定区分
使い分けが可能で(ii) 道路橋マップあることを確認する
道路橋損傷(iii) 判定区分別橋梁数(iv) 区別判定区分数

目安の時間

180分

180分

インフラ管理組織向け

180分* 受講者の関心に合わせて、上記３演習課題から1課題を選択して受講

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24Stage3 AI演習コース
単元

習得目標

AIの基礎的仕組み

・過学習の原因を理解する➢ 学習データが少量である点➢ モデル構造が複雑である点

画像分類AI
物体検出AI

備考

・学習済みモデルの画像認識性能を確認する

60分

・モデルの再学習により道路面の画像における損傷検出が可能であることを確認する

55分*・モデルの再学習により附属物画像の損傷分類に対応可能であることを確認する
・学習済みモデルを用いて領域検出が可能であることを確認する

目安の時間

インフラ管理組織向け
*

55分
30分

インフラ管理組織向け

30分

セグメンテーションAI・ピクセルレベルで物体の領域を検出可能であることを確認する

20分

物体検出とセグメンテーションの融合

・指定したクラスラベルに応じて，対象物体がセグメンテーションされることを確認する

30分

姿勢推定AI・人間の骨格情報が画像から自動抽出できることを確認する

30分

属性認識AI・人間の属性情報を抽出可能であることを確認する

20分

画像生成AI・多様なキャプションから画像を生成可能であることを確認する

30分

マルチモーダルモデル（生成AI）

・視覚的質問応答が可能であることを確認する
・道路面の画像に対しても視覚的質問応答が可能であることを確認する

30分*

インフラ管理組織向け

30分
小計 305分* 受講者の関心に合わせて、いずれかを選択して受講
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何故”全員がデジタルについて学ぶべき”なのか?
• 職場の皆さんが”デジタルリテラシー“をお持ちの場合、職場へのDXの導入・活用が進みます＜日本ディープラーニング協会様資料より＞

DREPがお手伝いしますStage1

Stage2/3

Stage4

出所;https://www.jdla.org/certificate/general/ 掲載の『G検定ご紹介資料』より
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高等教育における”情報”に関する教育プログラム• 高校・大学において、デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎を学びます＜文部科学省HP ”数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度”より＞

DREP Stage1を受講することで、「リテラシーレベル」「応用基礎レベル」カリキュラムの大半をカバーすることが可能です

出所;https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm
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27DREPは北海道大学が国立研究開発法人科学技術振興機構から受託した下記プログラムにより開発・運用されています
内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第3期「ポストコロナ時代の学び方・働き方を実現するプラットフォームの構築」
サブ課題 d-1-② 教育機関と地域・社会との接続による「新たな『学び』の場（プラットフォーム）の構築及び効果検証」
研究開発テーマ 「北海道における産業活性化および雇用創出に繋がる社会人の学び直しのための基盤の構築と実証」

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