数理・データサイエンス・AI教育強化事業
大阪大学エキスパート人材育成プログラム

2024. 02. 22
鈴木貴（MMDS副センター長）

基礎研究

経済学研究科大阪大学 数理・データ科学
教育研究センター（MMDS)

基礎工学研究科
情報科学研究科
理学研究科

教材開発
教育実践

社会貢献
産学共創

工学研究科
連携部局

全学部局、時限付、学生は在籍しない

全学教育プログラム
学部教育

大学院博士前期課程

アクティブラーニングプラン（全60科目）副専攻・高度副プログラム（ 金融・保険、数理モデル、データ科学（データサイエンス） ）リテラシー・応用基礎 認
定プログラム

兼任教員（60名）

大学間共同PBL

数理科学ユニット

A︓データサイエンス基礎コース
B︓データサイエンス実践コース
C︓医療データ基礎実践コース
高大接続特別コース

専門人材育成プログラム◆ ３ユニット
データ科学ユニット

大学院博士後期課程（関西地区コンソーシアムDuEX）

情報科学ユニット

データ関連人材全国ネットワーク
エキスパート
高度AI
教員6・研究員1
数理2データ2情報2 戦略企画室1

事務補佐員４
特任事務職員31

MMDSにおける融合基礎・産学共創研究

産学共創

数理医学

重点項目をフォーカス

数理工学
機械・システム・土木を横断した産学連
携研究
インフラ・ものつくり・交通・設備保守

医療ロボティクス（医工連携企業）
数理腫瘍学（製薬会社）
社会医療（保険会社、自治体、研究所）

物流・気象・海洋基盤

応用研究・数値シミュレーションと数学解析の新規手法を開拓
・データ分析やデータ駆動型モデルを踏まえて数理モデルを構築
計算生物学

・生命科学と工学の課題を解決
・専門人材育成プログラムと連動して若手研究者を育成
応用ロボティクス

産業界との連携
共同研究
工作機器「生産現場における手作業工程モニタリング技術の研究」
交通システム「能動的推論に基づいた人状態モデリングに関する数理的研究」
IT製造「電子機器材料の温度変化による物性変化を予測する機械学習モデルの開発」

技術相談

自動車製造
「製品規格検定」
化学製品製造「樹脂ブリード計算」
製薬「複数抗がん剤を用いた層別化最適治療戦略」
電気工業「ケーブル素線追跡」

純粋・応用数学
・確率統計、大域解析、偏微分方程式
・最適化、数値解析、力学系、統計力学

基礎研究

データサイエンス・統計的機械学習
・深層学習の理論基盤

専門人材育成プログラム

・３つの大学院副専攻プログラム・高度副プログラム（金融・保険、数理モデル、データ科学）
・数理・データサイエンス・AIエキスパートコース

・統計エキスパート人材育成事業に参画（統数研）
・AI・データ利活用研究会を定期的にオンラインで開催
・HRAM社会人教育との連携

人材育成プログラム
医療機器「デジタル人材リーダー育成」

2

数理・データサイエンス・AI教育全国展開の推進（第二期 2022.4 ～ ）北海道ブロック（56大学等）
拠点校︓北海道大学
特定分野校︓北見工業大学(理工農・サイバーセキュリティ推進）

選定結果︓２９校（拠点校︓１１校 特定分野校︓１８校）
赤字は地域ブロック代表校

北海道
北信越ブロック（83大学等）
特定分野校︓金沢大学（社会科学）
長岡技術科学大学（理工農）富山大学（理工農）

九州・沖縄ブロック（126大学等）
拠点校︓九州大学
特定分野校︓九州工業大学（理工農）鹿児島大学（理工農）琉球大学（社会科学、ダイバーシティ推進）青森

福岡佐賀長崎大分熊本宮崎鹿児島

沖縄

福島

群馬 栃木
富山
石川
茨城長野
埼玉
福井
岐阜
山梨 東京 千葉鳥取神奈川
島根
兵庫 京都滋賀
愛知 静岡岡山広島大阪
奈良 三重
香川
徳島
和歌山
愛媛 高知

四国ブロック 34大学等
特定分野校︓香川大学（理工農）

岩手

山形 宮城
新潟

中国ブロック（82大学等）
拠点校︓広島大学
特定分野校︓島根大学（理工農）山口

秋田

近畿ブロック（227大学等）
拠点校︓京都大学、滋賀大学、大阪大学
特定分野校︓和歌山大学（社会科学）

東海ブロック（116大学等）
拠点校︓名古屋大学
特定分野校︓静岡大学（理工農、ダイバーシティ推進）

東北ブロック（84大学等）
拠点校 ︓東北大学
特定分野校︓秋田大学(理工農）、 山形大学(理工農）関東ブロック（367大学等）
拠点校︓東京大学（コンソーシアム幹事校）、筑波大学、東京工業大学
特定分野校︓茨城大学（理工農）、宇都宮大学（理工農）、東京医科歯科大学（医歯薬）
お茶の水女子大学（人文科学・教育、ダイバーシティ推進）
電気通信大学（理工農、サイバーセキュリティ推進）（括弧内に記載している大学等数は、各地域ブロックに所在する国公私立大学・高等専門学校の数）

大阪大学は特定分野会議（自然科学系）を主催

理工系モデルシラバス、医歯薬系手引き、大学間共同PBL

拠点校：全学的にリテラシーレベルや応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育を実施し、モデルカリキュラム を踏まえた教材等の開発や社会の実課題・実データの収集・整備等を実施・公開するとともに、他大学等への普及・展開を行う。
また、データサイエンスやコンピュータサイエンスを主専攻とする国際競争力のある分野横断型の博士課程教育プログラム等を創設することにより、当該分野を教えることのできるトップ人材を 養成するとともに、企業が必要とし、活躍する人材の養成に取り組む
特定分野校：特定分野
において、リテラシーレベルや応用基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育を実施し、モデルカ リキュラムを踏まえた教材等の開発や、社会の実課題・実データの収集・整備等を実施・公開するとともに、 他大学等への普及・展開を行う

３

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）
AI戦略2019（令和元年６月統合イノベーション戦略推進会議決定）

AIに関連する産業競争力強化や技術開発等についての総合戦略を策定。
この中で2025年までの人材育成目標を設定

育成目標【2025年】
エキスパート

トップクラス育成
100人程度/年

制度概要

大学・高等専門学校の数理データサイエンス教育に関する正規課程教育のうち、一定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定し、応援！多くの大学・高専が数理・データサイエンス・AI教育に取り組むことを後押し！
大学・高専

学生

2,000人/年

応用基礎

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）企業に選ばれる学生に選ばれる

数理・データサイエンス・AIの素養のある学生を輩出

企業【 応用基礎レベル 】

文理を問わず、自らの専門分野で、数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成

リテラシー

2022年度より、応用基礎レベルの認定開始→ 147件の教育プログラムを認定（2023年8月時点）

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）【 リテラシーレベル 】

学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力を育成
2021年度より、リテラシーレベルの認定開始→ 382件の教育プログラムを認定（2023年8月時点）

認定制度の詳細は以下から御確認ください
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm※文部科学省説明資料より抜粋

4

MDA事業
データ関連人材

数理・データサイエンス・AI
教育強化拠点コンソーシアム
リテラシー、応用基礎、エキスパート

エキスパートエコシステム

応用基礎からエキスパートまでの間2000人/年間

博士人材
応用基礎

数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成

高い潜在能力を持つ大学院博士後期課程学生や博士研究員のポスドクに対して、データ産業界へのキャリアパスを切り拓く支援を行う

25万人/年間

リテラシー

数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力を育成
50万人/年間
座学、Eコンテンツ、スタディグループ、PBL、インターンシップ

5

A データサイエンス『基礎コース』

課題設定力

何を課題としてどんな価値を求めるか

全体俯瞰力

統計学
・データ科学特別講義
・科学技術のための統計学

数理モデル・モデリング基礎理論

統計学
・Data ScienceⅠ・データサイエンス基礎Ⅰ・理工系のための統計学Ⅰ～Ⅳ

数学基礎
・データサイエンス基礎Ⅱ

プログラミング・Pythonを用いたデータマイニング入門Ⅰ,Ⅱ・PythonプログラミングⅠ,Ⅱ・Pythonを用いたテキストマイニング入門

情報学基礎
・情報セキュリティ入門
アルゴリズム・データ科学のアルゴリズム

統計学
・データ科学(社会統計)Ⅰ,Ⅱ
・確率的グラフィカルモデルと因果推論

プログラミング・機械学習のための数理 with R/Python
・Pythonサウンドプログラミング・Pythonによる機械学習プログラミング

データ解釈力統計学
・ベイズ統計学入門
機械学習
・人工知能・機械学習概論

機械学習・スパース推定の数理と機械学習への応用(2019年度版)
・データ科学(機械学習)Ⅰ,Ⅱ・スパース推定と機械学習への応用100問
・離散データからの計算論的学習

機械学習
・カーネルの機械学習への応用
統計学
・データ科学と意思決定Ⅰ,Ⅱ
機械学習
・カーネルの機械学習への応用

共同研究型研修

実習
・実践データ科学演習A
・実践データ科学演習B
・教師あり学習・教師なし学習・ビジネス価値創出のためのデータ分析実践
講義

インターンシップ
・データサイエンスインターンシップⅠ、Ⅱ(スタディーグループ)

スタディーグループ
・数理・データスタディーグループⅠ・数理・データスタディーグループⅡ
・数理・データスタディーグループⅢ
・数理・データスタディーグループⅣ

技術を発掘する力使いこなせる

C 医療データ『基礎 実践コース』
講義

スタディーグループ・PBL)

機械学習
・データ科学(機械学習)
・スパース推定の数理と機械学習への応用
with R/Python

統計学
・情報幾何入門・データ科学と意思決定

知→恵 価(値機械学習
・ガウス過程と機械学習入門

プログラミング・機械学習のための数理
with R/Python

知→識統計学
・確率的グラフィカルモデルと因果推論
・ビッグデータ解析
・数理統計入門
・多変量解析

情→報

機械学習
・機械学習の実践
・機械学習特論・機械学習概論

統計学
・文系のための統計学

データをどうやって価値情報にするか

情報学基礎
・ナレッジマネジメント特論
・データサイエンス特論

機械学習・データサイエンス特論Ⅰ

数学基礎
・線形代数1
・Linear Algebra
for Data Science

数理モデル
・工学への数値シミュレーション・Cox比例ハザードモデル

データ

データをどう見るか企業
インターンシップ

価値創造サイクル

数学基礎・データ科学のための数理Ⅰ,Ⅱ

データ分析力E-Learning科目

数理モデル
・工学への数値シミュレーション

情報学基礎
・人間情報システム特論

数理モデル
・数理モデルの基礎

データをどう集め統合するか

PBL・実習

数理モデル
・数値シミュレーション法Ⅰ

統計学
・データサイエンス特別レクチャー

数学基礎
・データサイエンス概論
・データ科学のための数理PBL
・数理工学PBL
・データサイエンスコンテスト型PBL
・オープンイノベーションワークショップ「金融ビジネスと情報システム工学」
・データサイエンス特論2
・データサイエンスPBLⅠ
・実践的データマイニング1
・実践的データマイニング2

機械学習
・ニューロサイエンス特論

コース開講科目

データの相互関係構造とモデルを作り上げる

データ収集・統合力

B データサイエンス『実践コース』

難易度 低 → 高e-Learning

数理腫瘍学
・数理医学概論

プログラミング・医療・創薬データサイエンスプログラミング実習Ⅰ・医療・創薬データサイエンスプログラミング実習Ⅱ

スタディーグループ・Cコース スタディーグループⅠ
・Cコース スタディーグループⅡ・Cコース スタディーグループⅢ・Cコース スタディーグループⅣPBL
・Cコース PBLⅠ
・PBL︓保健医療ビッグデータを用いた研究を読み解く

数理腫瘍学
・数理腫瘍学Ⅰ～Ⅵ

医療情報学
・医療情報公開講座Ⅰ～Ⅳ
・バイオインフォマティクス
・生命科学入門Ⅰ、Ⅱ・バイオインフォマティクス解析

医薬統計学
・医学統計学各論(線形回帰分析)
・医学統計学各論(ロジスティック回帰分析と一般化線形モデル)
・医学統計学総論(医学統計学入門)
・医学統計学各論(生存時間解析)
・医学統計学続論

臨床疫学
・診療データからの臨床研究データの集積・治療の有効性・安全性の評価
・診断法の制度評価・診断プロセスの理論

6

DuEX実践科目

Bコース
Cコース

事前調査・共同研究
E-learningによる予備自習■ 課題提示

インタラクティブマッチング

スタディグループ

・コース登録（座学/自習）
・希望企業とのマッチング
・中途技術相談・報告会■ チュートリアル

C-ENGINEとの協働

１日目

2週間～3か月で2単位（7日間で1単位）
2分自己紹介＋6分自身の研究成果がどのように社会実装されるかのイメージ＋
2分インターンシップへの抱負・将来のキャリアプラン（学生）事業紹介と課題提案（企業）■ グループ分け

２日目

方法の確認

ツールの整備

モデル構築

データ分析

役割分担
シミュレーション

塩野義製薬
ダイキン
関西経済同友会

連携機関

京都大学
理研AIP
統計数理研究所
国立情報学研究所
産業技術総合研究所
理化学研究所参画機関

３日目

プレゼン資料作成（各グループ）

報告会

神戸大学

講評

大阪公立大学

数理・データサイエンスセンター

和歌山大学

数理・データ科学教育研究センター

データインテリジェンス教育研究部門

滋賀大学

データサイエンス教育研究センター

奈良先端科学技術大学院大学

データ駆動型サイエンス創造センター

共同研究・教材開発

代表機関
大阪大学

数理・データ科学教育研究センター

博士課程学生博士号取得者
その他
年間70名

７

数理・データ教育研究会（近畿ブロックシンポジウム）

スプリングキャンプ

MDA事業とD-DRIVE事業との接続

４） 経済界との連携強化の推進
大学間共同PBL（課題提供 大阪大学、電通、日立システムズ）交流会
参加大学 茨城大学・和歌山大学・島根大学・広島工業大学・愛媛大学・高知大学
応用基礎（受講）↔

博士人材（助言・指導）

課題発見力、構想力、解決力、リーダーシップ

共同PBL参加者の交流会と講評

８大阪大学在籍学生・研究員・教員
数理人材育成協会個人会員・法人賛助会員

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
全学を対象とし、他大学に普及・展開する数理・データサイエンス・AI学部教育と、副プログラムを中心とする前期課程教育に立脚し、全学の連携研究室によって学術研究と連動したエキスパート人材育成を達成して、アカデミアと産業界の人材の循環を実現する。

基礎科学
システム工学AI社会工学

システム数理学

情報デバイス工学

応用ロボティクス

情報学

流体力学

計算物理学

流体情報工学

ビッグデータ工学

マルチメディア工学

アルゴリズム数理工学

書面審査

基礎工学研究科

情報セキュリティ

データベース

理学研究科

第２ステップ第３ステップ連携研究室で共同研究
実践コース

所属研究科で学位申請

人間科学研究科

工学研究科

社会科学

ナノ物性理論ソフトマター工学

マテリアルズインフォマティクス

MMDS研究室
生命科学・医学
医療生体データ科学
システム生物学
バイオインフォマティクス

メディカルロボティクス

図1 b: Ba ck wa r ds u p A D F（ 2 0 1 6 年 6 月 2 4 日 ）

64BSA
DF

物質科学

IoT

医学系研究科

第１ステップ

国際交流

コンピュータビジョン

数理・データサイエンス・AIエキスパートコース

情報科学研究科

計算材料設計人工知能理論

知能センシング

経済学研究科

原子模倣メタマテリアル設計

統計的機械学習20-2
0 9 :0 0 0 9 :2 0 0 9 :4 0 1 0 :0 0 1 0 :2 0 1 0 :4 0 1 1 :0 0 1 1 :2 0 1 1 :4 0 1 2 :0 0 1 2 :2 0 1 2 :4 0 1 3 :0 0
1 3 : 2 0 1 3 : 4 0 1 4 : 0 0 1 4 : 2 0 1 4 : 4 0 1 5 : 0 0 1 5 : 2 0 N o tes : 破 線 は ブ ー ト ス ト ラ ッ プ 法に よ っ て も と め ら れ た

人間・人文科学
倫理・法・社会9 5 % 臨界

計量ファイナンス
行動経済学

行動計量学

計算生物学

臨床情報学
数理腫瘍学

プログラム評価

MMDS連携研究室配属、個別指導
3か月ごとに全体ミーティング
1年間（半年延長・短縮可）
学会発表、論文執筆等
公聴会

2024年度日程（第3期生）
02.22ガイダンス
03.01募集開始
04.30募集終了
05.01マッチング開始
05.30マッチング終了
06.15最終選考（定員10名）
06.27入学式
07.01プログラム開始

第1期生公聴会・2月26日（月）1900～1940
・3月18日（月）1900～1940

奨励コース（学部生向け）あり
修了要件を満たさない場合は再履修可能
連携研究室申し込みは随時受け付け（現38）
HRAM実践コースと連携
2022年度は社会人・学生4名が受講
2023年度は5名を研究室配属
2024年度から7月開講

9数理人材育成協会

リカレント講座
学び直し
働き方改革

実践
社会人～博士課程後期

社会人

学部4年～博士課程前期

学部3年

応用

基礎

DuEX講座リスキリング講座

産業イノベーション
技術相談

共同研究
社内リーダー養成
職場の課題発見・課題解決
就職・転職支援

E-learningコンテンツ
PBL（数式処理、自然言語）
スタディグループ（Bコース、Cコース）

共同研究プログラム

イノベーション

棟梁レベル

即戦力人材育成
独り立ちレベルチャレンジ

入門
見習いレベル

AI
学部2年

学部1年

初級

ツールと資格取得の教育訓練

スキルアップ

計算生物学特別講究
数理工学特別講究(a) 課題解決型セミナー（研究室配属）(b) 社内人材育成プログラム（出前授業）

E-learningコンテンツ
生成AIの実践
エクセルの裏技
パイソンプログラミング
数理モデルの体験
使えるデータサイエンス
データベーススペシャリスト
資格試験受験指導（オンライン）
統計検定2級（I, II）
統計検定準1級（I, II）
G検定（I, II）
オンライン実習
AI創薬・ケモインフォマティクス入門

10HRAM

実践コース

基礎科学
システム工学AI社会工学

システム数理学

情報デバイス工学

応用ロボティクス

情報学

流体力学

計算物理学

流体情報工学

統計的機械学習

人工知能理論コンピュータビジョン

ビッグデータ工学

マルチメディア工学アルゴリズム数理工学

知能センシング

薬学研究科
経済学研究科データベース

IoT

修士卒社会人医学系研究科

数理・データサイエンス・AIエキスパートコース

情報科学研究科

情報セキュリティ

第２ステップ第３ステップ連携研究室で共同研究

所属研究科で学位申請

第１ステップ
書面審査

理学研究科

基礎工学研究科

人間科学研究科

社会人ドクター
工学研究科

物質科学
原子模倣メタマテリアル設計
計算材料設計社会科学

ナノ物性理論ソフトマター工学

マテリアルズインフォマティクス

MMDS研究室
生命科学・医学
医療生体データ科学
システム生物学

国際交流

バイオインフォマティクス

メディカルロボティクス

計量ファイナンス
行動経済学

人間・人文科学
倫理・法・社会

行動計量学

計算生物学

臨床情報学
数理腫瘍学

プログラム評価11

連携研究室一覧

12

Googleフォームでお申し込みください

学生申込先（MMDS魅力発信サイト）
https://forms.gle/ULx4pqzPmT4S4HRY6

社会人申込先（HRAMホームページ）
https://docs.google.com/forms/d/1WmYr33um_imqLLz6emyMw7EUHy9hX5A7cyCm-XNFY64/edit

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