「医療×AI・ビッグデータ・IoT」
AIの進展が医療にどのような影響を及ぼすか
そして、新型コロナ感染症は？
早稲田大学講義
稲門医師会 会長
はとりクリニック 理事長
日本医師会 常任理事
羽鳥 裕 yutaka@hatori.or.jp
2021年5月10日（月）1630－

最後のレポートのはなし「医療×AI・ビッグデータ・IoT」の課題で、自分で 興味を持って取り組めそうなことがあれば
図1 に、あなたが感じる課題
図2 に、考えられる解決策を、提案してください。

解説の文章 を 800文字程度で、補ってください。
朝日教授にご提出ください。
約 １週間程度で、、

1

• そのまえに、、、、、

早稲田大学校友会

稲門医師会のご紹介

2

稲門医師会
2016年1月31日

設立

早稲田大学校友会に登録された医療人の稲門会です。

医師

歯科
医師

会員数：295人 (2020/4月 現在)

薬剤師

看護師

医師:181, 歯科医師:23, 薬剤師:15, 看護師:19
学生:42, その他:4 , サポーター:11

正会員
早稲田大学校友の医師・歯科医師・薬剤師・看護師
学生会員 早稲田大学校友であり、上記の資格取得のため在学中の大学生サポーター会員 早稲田大学校友であり、本会の理念に賛同する者
賛助会員 本会の理念に賛同する法人、団体

早稲田大学校友会稲門医師会

3
WASEDA MEDICAL ALUMNI

会員の性別2019年4月現在

女性, 5721％

男性, 21179％4

会員の職種2019年4月現在
歯学部生, 3
1%

薬学部生, 1~0%

その他, 4
1%

医学部生, 37
14%
看護師, 18
7%

薬剤師, 15
6%

正会員
学生会員

268

医師, 16963%

歯科医師, 218%5

会員の出身学部(学術院)2019年4月現在

教員
他の院

推薦

3%

2%
国際
2%

不明

政経

スポ科
3%

7%

人科

法
11%

10%

商

正会員

5%

学生会員

268

文
11%

理工
34%

教育
社会
3%

8%
31人は大学中退者

6

本論に戻ります。

72021年春 新型コロナ感染症 と AIをとりまく社会的な動き

医療を取り巻く状況
AIが及ぼす 医療倫理への影響

新型コロナ感染症が、医療体制へ及ぼす影響
新型コロナ感染症による重篤化・死亡 と 若年者の経済的自殺
過去人類の歴史で、未知の感染症をきっかけに、政変 文化がおおきくかわる

8

コロナを巡る健康障害
疾病
分野 要因
社会的

失業・倒産

うつ

自殺

治安悪化

薬物中
毒
家庭暴力

事故

家庭崩壊
身体的

医学上

種類

引籠り

虐待

運動不足

ストレ
日光不足
ス
廃用症候群
肥満

生活不整

生活習慣病

ヴィタミン不足

診断遅延

がん診断遅れ

健診率低下

予防機失

予防接種遅延

介護予防停滞

治療遅滞

糖尿病管理不全

救急の遅れ

外因
疾患
精神
疾患

介護度増
免疫不全

感染
疾患
器質
疾患
慢性
疾患
9

人 男女別月別自殺者数昨年対比
1,400％ 男女別年齢別若年者月別昨年対比割合
400
3.5倍

1,200

350

1,000

300
昨年下降傾向今年上昇

800

250
200

600

150
400

2019年男2020年男

男 20歳未満

男 20-29歳

2019年女2020年女女 20歳未満

女 20-29歳

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

0

3月

0

2月

50

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月

200

1月

100

東京都医師会
平川博之副会長調べ10

リーマンショック時から11年間
で年間4000人減少

世界恐慌1929と同様
2-3年不況
単純な推測で8000人から12000人自殺死

80歳～

15

70～79歳-45
60～69歳-788
50～59歳-1788
40～49歳-822
30～39歳-651
20～29歳
-13
～19歳
-4000

-2000
2007

失業率から推測
日本完全失業率が１％ポイント上昇、
男性は10万人あたり約25人女性も同数。
特女性は、25～44歳への影響が極めて高い、10万人あたり52人の増加
2020年失業率2.7％、2021年失業率3.8％（6.1％？）Chen, Choi and Sawada (2009)
推計値計算、自殺者数2020年と2021年でそれぞれ約２万5000、４万7000人

17
0

2000

2018

差

4000
エコノミスト島澤諭
11ステイホーム政策トレードオフ 死亡のみ計算
若年者の命・仕事・未来を踏み台に高齢者が生き延びる構造

負担

効果

政策副作用

自殺数
もし３万人なら
PYLL,平均年齢迄
生きた可能性の損
失生存年総計
100万年

自殺者平均年齢51.4歳
RIFH.Japan

７０００人の死亡全部なくなったとして
PYLL,平均年齢迄生きた
可能性の損失生存年総計
20万年実際は全部は無理
対

若年者への負担Ｃ T Hasegawa

コロナ死亡の減少

高齢者の救命
コロナ死亡平均年齢78.4歳

コロナは高齢者問題！
12呪われた世代 団塊Ｊｒ女性
子供の頃、人口多くて受験戦争
就職の頃、リーマンショック氷河期
就職して、非正規、低賃金
結婚しにくく、子供作りにくい、
子供育てにくく、シングルマザーだと厳しい
中年期、子育て終われば親の介護

老年期、働けず蓄えなく、気がつけば自分には社会保障制度無く年老いる戦後最初の世代
そこにコロナが襲った
蒸発した貴重な
社会関係資本！
日本新社会福祉の設計思想！
団塊Ｊｒ世代女性が死ぬとき振り返って13「良い人生だったなあ」と思える仕組み創り

月別自殺者数5年間推移

人

2400

第1回
非常事態宣言

2200
2000
1800

1600
1400
5年間下降傾向が反転

1200
2015

2016

2017

2018

2019

2020
警察庁調べ
14

コロナ

人口

人口遷移
人生転換

医療激変
技術

ICT発達
オンライン診療
生活激変

課題を突
き付けら
れた

これまで
の変化が
加速する
15

16

コロナ後の医療・介護の在り方を考える3つの時間軸
2018

2020

2022

2025

2030 2035

2040 2060

当面コロナ政策の課題
今回のコロナ終息に向けての政策と類似事例への対応準備・・・約２－５年の行程
医療システムの転換
コロナのインパクトに依る日本の医療・及びそのシステムの変化と転換の検討
・・・約５－２０年の行程
地域包括ケアシステム
日本の医療・及びそのシステムの変化と転換を踏まえて人類が経験したことのな
い高齢社会での医療・介護の在り方の展
望・・・約２０－４０年の行程17図表2-2-1ライフサイクルでみた社会保険及び保育・教育等サービスの給付と負担のイメージ

制度は耐えれるのか

この年代が支える

益々増加

1883にビスマ
ルクが作った

制度設計
された時
平均寿命
37歳

高齢社会日本の道程

2020から2040に加速

世界１高齢國
2006

65歳以上
人口割合％

現在

第1目標 第2目標
2060
2040

42
35

2040

ＷＨＯ
2018
定義 超高齢社会

28
21

2007

14
高齢化社会
1970
7

高齢社会
1995

0
1960 実測 1980
Ｃ T Hasegawa

RIFH.Japan

未踏荒野
独走開始？

2000

定義無き
高齢社会
孤独なマラソン走者

日独伊
超高齢社会
予測

2020

2040

2060

2080

国勢調査・社人研2017推計

20

21

100%

1970

20%

第3ｽﾃｰｼﾞ50歳以上
75%

50%

25%

57%

2060
75歳以上
28%

59%
役割なき役割

第2ｽﾃｰｼﾞ15-49歳
子供・社会の為に働く

0%
Ｃ T

Hasegawa

第1ｽﾃｰｼ15歳未満

デビュー準備国勢調査 社人研推計

生命進化の歴史
６５００万年前
2.5億年前 原哺乳類
恐竜生息 アデロバシレウス
２１００万年前 寒冷化
ティラノサウル
人類誕生ス

その時
65歳以上が４０％5億年前
75歳以上が２８％有り 多細胞生物
カンブリア紀得ない社会の創造！ アノマロカリス

恐竜大絶滅

あと10年で
生物大絶滅
25億年前
生殖後人口が
真核細胞
半数以上
種の爆発
35億年前
原核細胞
（自然界では、43億年前
最古の岩石
動物は、通常、
スミソニアン博物館
３８億年前
生殖年齢を終え
生命の痕跡
スミソニアン博物館
ると死ぬ）
46億年前 地球誕生

137億年前 ﾋﾞｯｸﾞﾊﾞﾝ

Ｃ T Hasegawa

RIFH.Japan先進国の寿命変遷
ゼロ歳
平均余命
90
80

近
代
医
学
成
立

産
業
革
命

70

50歳を越えた
日本
年欧州
1910
頃

1947
スエーデン,
ベルギー,
デンマーク,
イギリス

60
50
40
30
20
10

Ｃ T

Hasegawa01750

フィンランド
フランス

2
つ
の
世
界
戦
争
1800

1850

日本特定の村

1900
日本全国

イタリア

オランダ
スイス

日本

1950

2000

鬼頭ら、生命表による

25

2008

19９5

2042

1955

26

人口ピラミッドの変化(3) 2030 年
総人口 ＝ 11,662万人

後期老年人口19.5 ％(75歳以上)老年人口31.6 ％
前期老年人口 12.1 ％ (65歳以上)(65～74歳)

生産年齢人口(15～64歳)

58.1 ％

平 均 年 齢 ＝ 50.4 歳
中位数年齢 ＝ 52.7 歳
年少人口(0～14歳)10.3 ％(3) 2060 年
総人口 ＝ 8,674 万人

後期老年人口 26.9 ％(75 歳以上)
老年人口
39.9 ％
前期老年人口 13.0 ％ (65 歳以上)
(65～74 歳)

生産年齢人口 50.9 ％(15～64 歳)
平 均 年 齢 ＝ 54.6 歳
中位数年齢 ＝ 57.3 歳

年少人口(0～14 歳) 9.1 ％

27

人口ボーナス と 人口オーナス（産業化～21世紀）
従属人口指数の年次推移
120

戦

前

戦 後～現 在将来推計

従属人口指数

100

従
属
人 80
口
指
数 60
（
％
） 40

＝
人口オーナス

老年従属人口人口ボーナス

年少人口+2060年
老年人口78.4 %(1.28人)1980年
13.5 %(7.40人)2010年
36.1 %(2.77人)

年少従属人口20

生産年齢人口
老年人口※ 扶養負担の大きさ

1980年
34.9 %

2010年
20.6 %

2060年
17.9 %

年少人口

0

1880

1900

1920

1940

1960

1980

2000

2020

2040

2060

2080

年 次
資料：総務省統計局「国勢調査」、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成24年１月推計[出生中位・死亡中位推計]）」2100

コロナの医療機関へのインパクト
２つの異なった考え
１ これまでぎりぎり資源を絞り込んでゆとり失くしたから対応が遅れ
た…もう少し医療界に資源を回すべき！
２ 落ち込んだ医療受診は不要不急のもの、2-3割絞り込んでもいい…医療費効率化のターゲットを発見！

真実はその中間

データと分析が必要

何が減ったのか？健康への影響は？要因と課題の抽出必要
年齢？ 診療科？ 小児科？ 疾病？ 医療行為？ 新技術 例えばＩＣＴ
地方と大都会の差？ 予防行為、診断行為

「地域包括ケア」マネジメントサイクル（保健福祉計画を基本に）
2013

ニ
ー
ズ
調
査

2014

未
来
予
測

Ｃ T Hasegawa

RIFH.Japan

計
画
策
定

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

現時点

第６次計
画

医療介護保険統合データ
による振り返り分析可能

前期過程
調査 ニ
ー
査 ズ
予
算

調

（
前
期 未
の 来
評
価 予
含 測
）

計
画
策
定

第７次計画
医療介護保険統合データ
システム
これから
でも遅くない

執行と追跡

調査 ニ
ー
査 ズ
予 調
算

（
前 未
期
の 来
評 予
価
含 測
）

計
画
策
定

次期計画過程

第８次計画
執行と追跡

医療計画
ﾃﾞｰﾀﾍﾙｽ計画併行

第IX次 学術推進会議

日本医師会 第IX次 学術推進会議
2016年度・2017年度

人工知能（AI）と医療

31

第IX次 学術推進会議
日本医師会では、平成29年より約2年間、第IX次 学術推進会議のテーマとして「人工知能（AI）と医療」の諮問を受け、同会議内において人工知能に関連した内容に関してさまざまな演者を招き講演いただき、検討を重ね、平成30年6月にその内容を報告書にまとめ、公表した。

32

第IX次 学術推進会議
第IX次学術推進会議 報告書では、「人工知能の基礎」をはじめとし、「人工知能と医療応用例」、「人工知能ー医療と倫理、法、患者」の三つの項目に分けたうえで、それぞれをについて記載し、報告書の最後で「まとめと提言」を行った。
 人工知能の基礎
1. 人工知能とディープラーニングの基礎知識
2. 人工知能と医療 その歴史、現在、未来について
3. 21 世紀になってからの AI 機械学習・データマイニングで何ができるようになったか？
 人工知能と医療応用例
1. 人工知能と医療―画像診断を中心に
2. IBM Watson Health と医療の世界
3. 人工知能と医療―NEC の取組み
4. 人工知能と診療支援 人工知能―医療と倫理、法、そして患者
1. 人工知能（AI）の利用などデジタル医療を実現するための次世代医療基盤法の取組み
2. 医療 AI の展開と倫理的・法的・社会的課題（ELSI）
33

第IX次 学術推進会議
とくに、「 人工知能ー医療と倫理、法、そして患者 」 では、AIでは必須となるデータの流通に関して医療基盤整備の現況（当時）などのデータ関連取り組みや、医療現場での人工知能の導入および展開が及ぼしうる、倫理・法・社会面での影響・課題について検討をし、言及を行った。

データはAIの開発・学習の要となり精度に影響するため、医療基盤整備の現況として、次世代医療基盤法や、情報のプライバシーに関して、また、人工知能を利用した際の責任問題等
に関しても言及した。

34

第IX次 学術推進会議

また、 「 人工知能ー医療と倫理、法、そして患者 」の項目として、人工知能から得られる知識の蓄積や継承などに関して言及をした。

35

第IX次 学術推進会議

まとめと提言では、今後の医療分野における人工知能の活用は飛躍的に進み、かつその影
響は極めて大きく、医療における医師の役割を大幅に変えるものとなる可能性があるとの見解を示した。

また、AIから得られる恩恵やリスク、あるべき姿について十分に認識する必要があるとしたうえ
で、診療において、様々に示唆されたデータを元にした診断を行う際には、医師が責任を負うべきこと、医師・患者の関係性の中で、従前にも増して患者に寄り添った形での治療方針の提示などを行っていくことも医師の仕事であることを示した。
医療AIの研究・開発面においては、国支援でのデータ収集の必要性に関して、また、医の倫理や国民皆保険を守るという視点から、AI利用による恩恵の偏在・不平等が生じないようにすべきであると提言を行った。

医療分野でのAIの利用による倫理的・法的・社会的課題の検討も急務であることを示した
上で、これから高齢化を迎え医療需要が高まる日本において、最先端医療や予防・介護を効率よく実施するために、人工知能を活用し医療従事者とAIが協調をしていくことで素晴らしい医療が実現する未来に見据え、報告書をとりまとめた。 （平成30年6月公表）
36

第X次 学術推進会議

日本医師会 第X次 学術推進会議
2018年度・2019年度

AIの進展による医療の変化と実臨床における諸課題

37

第X次 学術推進会議

2018年度・2019年度の第X次学術推進会議では、「AIの進展による医療の変化と実臨床における諸課題」 を諮問とし、より実臨床に近づいた視点からのAIに関して、2019年1月・2019年4月に2回の学術推進会議（X）を開催した。

2019年1月の第1回学術推進会議（X）では、◼ 東京大学大学院 医学系研究科医療AI開発学講座
特任准教授 河添 悦昌 先生 より「AIとICTが変える医療 ー 電子カルテデータを活用するための課題について」◼ 東京大学大学院 医学系研究科社会医学先行医療情報学分教授 大江 和彦 先生より「AIを利用した今後の医療の課題」
について講演を行っていただいた。

38

第X次 学術推進会議
人間中心のAI社会原則検討会議で検討されていた「人間中心のAI社会原則（案）」 の紹介、また、平成30年12月19日に発出された医政医発1219第1号「人工知能(AI) を用いた診断、治療等の支援を行うプログラムの利用と医師法第17条の規定との関係について」 により、AI等を用いた診断・診療について、医師はその最終的な判断の責任を負うこととするとの見解が出されたことを紹介した。

統合イノベーション戦略推進会議（第4回）配布資料より取得（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-2.pdf）

39

第X次 学術推進会議
第1回の学術推進会議（X）で、今後の医療AIを利用するにあたっての課題として挙げられたものには下記のものがあった。
臨床分野へのAI応用が本格化するにつれて知れ渡ってきたこと
 臨床的予後予測モデル：治療効果、副作用、イベントなどをカルテから取得できない
 医療画像処理：専門医による大量のアノテーションが必要/一致度が低いなど、日常診療で発生する診療データのみでは、AIの開発が期待できない
医療データ流通を流通させるためのインフラ整備など
 医療データのデジタル化・標準化のさらなる促進 流通するデータをAIにとって価値あるものにする
人材の育成
 AI開発にあたり医療関係者の関与（または、関与できる人材の育成）
 アノテーションデータを行う人材の育成と確保

40

第X次 学術推進会議

また、2019年4月に開催した第2回学術推進会議（X）では、◼ 公益財団法人がん研究会 がんプレシジョン医療研究センター所長 中村 祐輔 先生より「医療現場に必要なAI/IoT；内閣府AIホスピタルプロジェクト」◼ 国家公務員共済組合連合会 横須賀共済病院
院長 長堀 薫 先生より「患者、スタッフに優しいAIを活用する診療時記録の自動入力化と良好なコミュニ
ケーションシステムの開発」◼ 株式会社9WD
代表取締役 井本 剛 先生より、「AIが紡ぐこれからの医療」
について講演を行っていただき、AIによる診療支援だけでなく、実際の医療現場で何が求められているかについて、それに対しどのようにAIの活用を進めているのかご紹介いただいた。
41

第X次 学術推進会議➢ 中村 祐輔 先生より、「医療現場に必要なAI/IoT；内閣府AIホスピタルプロジェクト」
では、AIホスピタルプロジェクトでどのような取り組みを行っているか、医療現場で必要な人工知能機能などについてご講演いただきました。（1/2）

42

第X次 学術推進会議➢ 医療現場で必要な、求められている人工知能機能について

（2/2）

43

第X次 学術推進会議➢ 長堀 薫 先生より、「患者、スタッフに優しいAIを活用する診療時記録の自動入力化と良好なコミュニケーションシステムの開発」

44

AIをとりまく社会的な動き

令和元年6月8日、G20茨城つくば貿易・デジタル経済大臣会合にて、人工知能について適切に利用することを定めた「人間中心のAI社会原則」 にG20として初めて合意に至った。

外務省
G20 貿易・デジタル経済大臣
会合への出席ページより
URL:
https://www.mofa.go.jp/mofaj/
ecm/it/page4_005041.html
左の文言は同会合 閣僚声明（仮訳）PDFより抜粋
PDF URL:
https://www.mofa.go.jp/mofaj/files/000487250.pdf

2019年6月13日 取得

45

医療AIの発展・実装に必要なもの
医療AI発展や実装に際し、課題等さまざまあるが、以下大きく三つの視点について必要と考える。

➢ よりよいAI開発の視点から、アノテーションを行う人材の育成・確保や、現在流通している
医療情報をAI開発のために有効なデータとすること（標準化やAIの学習に使えるようなデータなど）、またそれらのデータを流通させるためのインフラ整備など（セキュリティを含む）➢ AIを利用する側の視点から、診断支援だけでなく医師等の医療従事者の負担軽減、また診療を受ける患者など直接影響を受ける側からの視点からのAI利用に関する理解の促進
や受け入れるための準備など➢ また、その臨床における経験や知見、意見などをAI開発者などに伝え、より医療に寄り添ったAIの開発・改良に関与していく医療従事者の視点と、それを開発者に伝えることができる
人材などなどを、技術や制度的な面、さらに受け入れ側の理解等の社会的な面も、AIの実装や普及を促進するものとして必要ではないか。

46

日本政府のAIに関する取り組み

日本政府、関連省庁における、AI社会実装に向けた取り組み❑人間中心のAI社会原則•「人間尊重」、「多様性」 、「持続可能」の３つの理念を掲げ、Society 5.0を実現し、SDGsに貢献。
• AIに関する人々の不安を払拭し、積極的な社会実装を推進する• 今後、AI社会原則に関する多国間の枠組みを構築
AI社会原則として、I が社会に受け入れられ適正に利用されるため、社会（特に、国などの立法・行政機関）が留意すべき 7つ の「AI 社会原則」を定める。

47

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）「人間中心のＡＩ社会原則検討会議」
においてとりまとめ案が作成され、平成31年3月29日に「統合イノベーショ
ン戦略推進会議」にて、決定がなされた。

48

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）

基本理念
AI は、Society 5.0 の実現に大きく貢献することが期待される。我々は、単に AI の活用 による効率性や利便性から得られる利益が人々や社会に還元されることにとどまらず、AI を人類の公共財として活用し、社会の在り方の質的変化や真のイノベーションを通じて、 SDGs などで指摘される地球規模の持続可能性へとつなげることが重要と考える。
我々は、以下の３つの価値を理念として尊重し、その実現を追求する社会を構築していくべきと考える。

（１）人間の尊厳が尊重される社会（Dignity）（２） 多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会（Diversity & Inclusion)（３） 持続性ある社会（Sustainability）

49

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）

人間中心の
AI 社会原則

AI 社会原則は、「AI-Ready な社会」において、国や自治体をはじめとする我が国社会 全体、さらには多国間の枠組みで実現されるべき社会的枠組みに関する原則である。

（1） 人間中心の原則（2） 教育・リテラシーの原則

AI の利用は、憲法及び国際的な規範の保障する基本的人権を侵すものであってはならない。

AI を前提とした社会において、我々は、人々の間に格差や分断が生じたり、弱者 が生まれたりすることは望まない。

•

AI は、人々の能力を拡張し、多様な人々の多様な幸せの追求を可能とするために 開発され、社会に展開され、活用されるべきである。

•

AI が活用される社会において、人々が AI に過度に依存したり、AI を悪用して人の意思決定を操作したりすることのないよう、我々は、リテラシー教育や適正な利用の促進などのための適切な仕組みを導 入することが望ましい。 社会に展開され、活用されるべきである。

したがって、AI に関わる政策決定者や経営者 は、ＡI の複雑性や、意図的な悪用もありえることを勘案して、AI の正確な理解と、 社会的に正しい利用ができる知識と倫理を持っていなければならない。

•

AI の普及の過程で、いわゆる 「情報弱者」や「技術弱 者」を生じさせず、AI の恩恵をすべての人が享受できるよう、使いやすいシステ ムの実現に配慮すべきである。

•

AI の利用者 側は、AI が従来のツールよりはるかに複雑な動きをするため、その概要を理解し、 正しく利用できる素養を身につけていることが望まれる。

•

一方、AI の開発者側は、AI 技術の基礎を習得していることが当然必要であるが、それに加えて、社会で役立つ
AI の開発の観点から、AI が社会においてどのように使われるかに関するビジネスモデル及び規範意識を含む社会科学や倫理等、人文科学に関する素養を習得していることが重要になる50

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）（3） プライバシー確保の原則
全てのＡＩが、パーソナルデータ利用に関するリスクを高めるわけではないが、AI を前提とした社会においては、個人の行動などに関するデータから、政治的立場、 経済状況、
趣味・嗜好等が高精度で推定できることがある。
これは、重要性・要配慮性に応じて、単なる個人情報を扱う以上の慎重さが求められる場合があることを意味する。

パーソナルデータが本人の望まない形で流通したり、利用されたりすること によって、個人が不利益を受けることのないよ
う、各ステークホルダーは、以下の考え方に基づいて、パーソ
ナルデータを扱わなければならない。
•

パーソナルデータを利用した AI 及びその AI を活用したサービス・ソリューション においては、政府における利用を含め、個人の自由、尊厳、平等が侵害されな い
ようにすべきである。

•

特に、パーソナルデータを利用するAIは、当該データのプライバシーにかかわる部分については、正確性・正当性の確保及び本人が実質的な関与ができる仕組みを持つべきである。

（4） セキュリティ確保の原則
AI を積極的に利用することで多くの社会システムが自動化され、安全性が向上する。
一方、少なくとも現在想定できる技術の範囲では、希少事象
や意図的な攻撃に 対して AI が常に適切に対応することは不可能であり、セキュリティに対する新たなリスクも生じる。
社会は、常にベネフィットとリスクのバランスに留意し、全体として社会 の安全性及び持続可能性が向上するように務めなければならない。
•

社会は、常に AI の利用における持続可能性に留意すべきである。

•

社会は、特に、単一あるいは少数の特定 AI に一義的に依存してはならない。

これによって、AI の利用に際し、人々が安心してパ ーソナ
ルデータを提供し、提供したデータから有効に便益を得られることになる。
51

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）（5） 公正競争確保の原則（6） 公平性、説明責任及び透明性の原則

新たなビジネス、サービスを創出し、持続的な経済成長の維持と社会課題の解決 策が提示されるよう、公正な競争環境が維持されなければならない。

「AI-Ready な社会」においては、AI の利用によって、人々が、その人の持つ背景によって不当な差別を受けたり、人間の尊厳に照らして不当な扱いを受けたりすることがないように、

特定の国に AI に関する資源が集中した場合においても、その支配的な地位を利用した不当なデータの収集や主権
AI の利用によって、富や社会に対する影響力が一部のス
テークホルダーに不当過剰に偏る社会であってはならない。

公平性及び透明性のある意思決定とその結果に対する説
明責任（アカウンタビリティ）が適切に確保されると共に、技術に対する信頼性（Trust）が担保される必要がある。

•

AI の設計思想の下において、人々がその人種、性別、国籍、年齢、政治的信 念、宗教等の多様なバックグラウ
ンドを理由に不当な差別をされることなく、全ての人々が公平に扱われなければならない。

•

AI を利用しているという事実、AI に利用されるデータの取得方法や使用方法、 AI の動作結果の適切性を担保する仕組みなど、用途や状況に応じた適切な説 明が得られなければならない。

52

人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議決定）（7） イノベーションの原則
Society 5.0 を実現し、AI の発展によって、人も併せて進化していくような継続的な イノベーションを目指すため、国境や産学官民、人種、性別、国籍、年齢、政治的 信念、宗教等の垣根を越えて、幅広い知識、視点、発想等に基づき、人材・研究 の両面から、徹底的な国際化・多様化と産学官民連携を推進するべきである。
•

大学・研究機関・企業の間の対等な協業・連携や柔軟な人材の移動を促さなければならない。

•

AIを効率的かつ安心して社会実装するため、AIに係る品質や信頼性の確認に係る手法、AI で活用されるデータの効率的な収集・整備手法、AI の開発・テ
スト・運 用の方法論等の AI 工学を確立するとともに、倫理的側面、経済的側面など幅広い学問の確立及び発展が推進されなければならない。

•

政府は、AI 技術の社会実装を促進するため、あらゆる分野で阻害要因となって いる規制の改革等を進めなければならない。

AI 開発利用原則
我々は、開発者及び事業者において、基本理念及び上記のAI 社会原則を踏まえた AI 開発利用原則を定め、遵守す
るべきと考える。
AI 開発利用原則については、現在、多くの国、団体、企業等において議論されているこ とから、我々は早急にオープンな議論を通じて国際的なコンセンサスを醸成し、非規制的で非拘束的な枠組みとして国際的に共有されることが重要である
と考える。

53

日本政府のAIに関する取り組み

日本政府、関連省庁における、AI社会実装に向けた取り組み❑保健医療分野AI開発加速コンソーシアム
平成 29 年6月の「保健医療分野における AI 活用推進懇談会」報告書で取りまとめられた AI 開発を進めるべき 重点６領域において、AI 開発及び利活用を加速させる
ための課題や対応策及び本邦における今後の研究開発の方向性を検討することを目的として開催。

54

第9回 保健医療分野AI開発加速コンソーシアム 参考資料25555

保健医療分野AI開発加速コンソーシアム

56

57

58

内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）
第２期（2018年～2022年）「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」研究の取組みと研究成果の社会実装におけるＡＩシステム提供のための基盤事業の必要性

Japan Medical Association

59わが国の情報社会の進展と医療現場における課題
１．医療分野における知識や情報の共有について
わが国の医療分野においては、近年、急速に病気の診断が高度化・細分化されたことで、医療関係者と患者（家族）間のみならず、先端研究者と臨床現場の医療関係者間にも大きな知識・情報格差が生じている。
２．ＡＩ技術と医療について
現在、医療分野を含めて様々な分野でＡＩのインパクトが与える影響が議論されているが、わが国は米国や中国におくれを取っていると言わざるを得ない。
患者の機微な診療情報等に関するＡＩの利用を、海外のＡＩシステムを利用することですませていいのかどうか、国益を賭けて判断する必要がある。
また、国際競争力の向上のためには、画像情報や検査情報等の効率的収集とＡＩによるデータ解析の導入が不可欠である。

３．医療現場の疲弊について最先端の診断法・治療法等の医療現場への普及にあたっては、技術の標準化やデータ解釈などについて厳重なチェックが必要であり、検査結果の解釈等の誤りは患者の健康被害に繋がる。
医療現場では、医療従事者の疲弊が社会問題化しており、医療の質の維持と向上、医療現場での更なる負担増を回避する新たな制度設計の構築が必要である。
内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」研究開発計画（案）」より抜粋・一部改変

Japan Medical Association60

課題解決に向けた内閣府SIP研究の取組み
１．戦略的イノベーション創造プラグラム（SIP）について
戦略的イノベーション創造プログラム（Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program／SIP)
は、日本の科学技術イノベーション実現のために創設された国家プロジェクトである。
司令塔は、内閣府の諮問機関の一つである総合科学技術イノベーション会議で、省庁の枠を超えて自ら予算配分して、基礎研究から実用化・事業化までを見据えた取り組みを推進する機能として位置づけられている。
２．第２期SIPについて
今後のわが国の医療を支えるために科学技術の活用が不可欠であることを、日本医師会をはじめ、様々な方が提言されたことで、第2期SIPで「医療」に関する予算が設けられ、「AIホス
ピタルによる高度診断、治療システム」という先進的な研究課題が採択された。
１．政府全体の科学技術関係予算の戦略的策定

戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）
Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program

進化した「科学技術重要施策アクションプラン」等により、各府省の概算要求の検討段階から総合科学技術・イノベーション会議が主導。政府全体の予算の重点配分等をリードしていく新たなメカニズムを導入。（大臣が主催し、関係府省局長級で構成する「科学技術予算戦略会議」
を開催）
エスアイピー

２．戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）

総合科学技術・イノベーション会議が府省・分野の枠を超えて自ら予算配分して、基礎研究から出口（実用化・事業化）までを見据えた取組を推進。
イ

内閣府
政策統括官（科学技術・イノベーション担当）

ン

パ

ク

ト

３．革新的研究開発推進プログラム（ＩｍＰＡＣＴ）
プ

リ

ズ

ム

４．官民研究開発投資拡大プログラム（ＰＲＩＳＭ）

Japan Medical Association

61

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第２期の課題、PD
ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー空間基盤技術
安西 祐一郎 慶應義塾 学事顧問 同大学名誉教授

フィジカル空間デジタルデータ処理基盤
佐相 秀幸 （株）富士通研究所 シニアフェロー

本分野における国際競争力を維持・強化するため、世界最先端の、実空間における言語情報と非言語情報の融合によるヒューマン・インタラクション技術（感性・認知技術開発等）、データ連携基盤、AI間連携を確立し、社会実装する。

本分野における国際競争力を維持・強化するため、高機能センシング、高効率なデータ処理及びサイバー側との高度な連携を実現可能とする世界最先端の基盤技術を開発し、社会実装する。

IoT社会に対応したサイバー・フィジカル・セキュリティ
後藤 厚宏 情報セキュリティ大学院大学 学長

自動運転（システムとサービスの拡張）
葛巻 清吾 トヨタ自動車（株） 先進技術開発カンパニー 常務理事

セキュアな Society5.0 の実現に向けて、様々なIoT機器を守り、社会全体の安全・安心を確立するため、中小企業を含むサプライチェーン全体を守ることに活用できる世界最先端の『サイバー・フィジカル・セキュリティ対策基盤』を開発するとともに、米欧各国等との連携を強化し、国際標準化、社会実装を進める。

自動運転に係る激しい国際競争の中で世界に伍していくため、自動車メー
カーの協調領域となる世界最先端のコア技術（信号・プローブ情報をはじめとする道路交通情報の収集・配信などに関する技術等）を確立し、一般道で自動走行レベル３を実現するための基盤を構築し、社会実装する。

統合型材料開発システムによるマテリアル革命
岸 輝雄 東京大学 名誉教授 新構造材料技術研究組合 理事長

国立研究開発法人 物質・材料研究機構名誉顧問
我が国の材料開発分野での強みを維持・発展させるため、材料開発コストの大幅低減、開発期間の大幅短縮を目指し、世界最先端の逆問題マテリア
ルズインテグレーション（性能希望から最適材料・プロセス・構造を予測）を実現・社会実装し、超高性能材料の開発につなげるともに信頼性評
価技術を確立する。

スマートバイオ産業・農業基盤技術
小林 憲明 キリン（株） 取締役常務執行役員

キリンホールディングス（株） 常務執行役員
国際競争がさらに激化することが予想される本分野において世界に伍していくため、ビッグデータを用いたゲノム編集等生物機能を高次に活用した
革新的バイオ素材、高機能製品の開発、スマートフードシステム、スマー
ト農業等に係る世界最先端の基盤技術開発と社会実装を行う。

光・量子を活用したSociety5.0実現化技術
西田 直人 （株）東芝 特別嘱託
Society5.0を実現する上での極めて重要な基盤技術であり、我が国が強みを有する光・量子技術の国際競争力上の優位をさらに向上させるため、
光・量子技術を活用した世界最先端の加工（レーザー加工等）、情報処理（光電子情報処理）、通信（量子暗号）の開発を行い、社会実装する。

脱炭素社会実現のためのエネルギーシステム
柏木 孝夫 東京工業大学 特命教授・名誉教授
先進エネルギー国際研究センター長
脱炭素社会実現のための世界最先端の重要基盤技術（炭素循環、創エネ・
省エネ、エネルギーネットワーク、高効率ワイヤレス送電技術等）を開発
し、社会実装する。

国家レジリエンス（防災・減災）の強化
堀 宗朗 東京大学 地震研究所 巨大地震津波災害予測センター

AIホスピタルによる高度診断・治療システム
中村 祐輔 公益財団法人がん研究会 プレシジョン医療研究センター所長

教授・センター長
国家全体の災害被害を最小化するため、衛星、AI、ビッグデータを活用し、避難誘導システム、地方自治体、住民が利活用できる災害情報共有・支援システムの構築等を行い、社会実装する。

ＡＩ、ＩｏＴ、ビッグデータ技術を用いた『ＡＩホスピタルシステム』を開発・構築することにより、高度で先進的な医療サービスの提供と、病院における効率化（医師や看護師の抜本的負担軽減）を実現し、社会実装する。

スマート物流サービス
田中 従雅 ヤマトホールディングス（株） 執行役員 IT戦略担当

革新的深海資源調査技術
石井 正一 石油資源開発（株） 顧問

サプライチェーン全体の生産性を飛躍的に向上させ、世界に伍していくた
め、生産、流通、販売、消費までに取り扱われるデータを一気通貫で利活用し、最適化された生産・物流システムを構築するとともに、社会実装する。

我が国の排他的経済水域内にある豊富な海洋鉱物資源の活用を目指し、我が国の海洋資源探査技術を更に強化・発展させ、本分野における生産性を抜本的に向上させるため、水深2000ｍ以深の海洋資源調査技術を世界に先駆けて確立・実証するとともに、社会実装する。

Japan Medical Association Research InstituteＡＩホスピタル研究におけるサブテーマの採択機関一覧
ｻﾌﾞﾃｰﾏ 研究責任者*

A

所属研究機関研究開発プロジェクト名

セキュリティの高い医療情報データベースの構築とそれらを利用した医療有用情報の抽出、解析技術等の開発プロジェクト
AIを用いた医療現場向けスマートコミュニケーション技術の開発

八田 泰秀

株式会社
情報通信総合研究所
株式会社 日立製作所
TXP Medical
株式会社
国家公務員
共済組合連合会
横須賀共済病院
日本ユニシス

湯川 洋一郎株式会社 ＮＴＴデータ

池田 裕一

オリンパス株式会社
ジェノダイブファーマ
株式会社
株式会社
ビー・エム・エル国立研究開発法人
国立成育医療研究センター
学校法人慶應義塾大学
大阪大学
医学部附属病院
公益財団法人
がん研究会有明病院

AIホスピタル採択機関一覧
大平 弘

宇賀神 敦

園生 智弘

B

C

長堀 薫

猪子 英俊
山口 敏和
五十嵐 隆

D

北川 雄光
木村 正
佐野 武

E

木村浩一郎

PwCあらた有限責任監査法人

診療録テキストデータの自動構造化と音声コマンドによる医療記録の自動化
患者、スタッフに優しい病院になるための、AIを用いた診療時記録の自動入力
化、インフォームドコンセント時の双方向コミュニケーションシステムの開発
診療記録を用いた医師支援AIの研究開発プロジェクト
AIを用いた診療時記録の自動文書化及びインフォームドコンセント時のAIによる双方向コミュニケーションシステムの開発
内視鏡AI操作支援技術の研究開発
リキッドバイオプシーとAIを用いた低侵襲がん術後再発超早期診断システムの開発
AI技術の支援を取り入れたリキッドバイオプシーによる超高精度がん診断システ
ムの標準化・実装化
小児・周産期病院におけるAIホスピタル機能の実装に基づく実証研究
未来型医療システムの基盤となるAIホスピタルの実装と展開
AI基盤拠点病院の確立
人工知能を有する統合がん診療支援システム「AI ホスピタルの研究開発に係る知財管理等、システムの一般普及のための技術標準化・Open/Close 戦略、官民学連携のためのマッチング等に関する対応」プロジェクト（「医療情報活用基盤」を通した、AI ホスピタル関連技術展開のための基盤創出にむけて）Japan Medical Association63

サブテーマＥの研究テーマ
PwCあらた有限責任監査法人
日本医師会総合政策研究機構
特定非営利活動法人日本PFI・PPP協会

1. ELSI的観点にも基づく医療等情報の検討（１）医療情報に関する権利関係等の整理（２）医療情報及び音声データ・画像データを取得する場合の説明・同意に関する検討（３）クラウドサービス利用時に関する検討

2. 医療に対する適切なＡＩ技術の普及啓発（１）意識調査（定量調査：Webアンケート、郵送調査）（２）意識調査（定性調査：インタビュー）

3. 知財（Open/Close）戦略の検討（１）知財（Open/Close）戦略検討に向けた調査（２）知的財産・データに関する方針

4. 持続的研究開発のための資金基盤の検討（１）AIプラットフォーム（医療AI診断・治療支援Systemタスクフォース）との連携

Japan Medical Association64

医療に対する適切なＡＩ技術の普及啓発
意識調査（郵送調査）

医師会員向け郵送調査の概要
調査概要

医師会員に対して郵送法による意識調査を実施する。

対象者• 日本医師会会員より医療機関の開設者、勤務医のうち、2,000人を無作為に抽出する。

調査方法• 書面による調査協力依頼状、回答票を対象者に送付する。
• 回答票の返送による回答、及びWeb回答を行う。
• 調査期間：2020年1月～2月

#

調査項目

1

医療とAI（人工知能）に
ついて

調査内容
➢ 臨床現場におけるAI（人工知能）技術への関わりの経験有無➢ 国内、海外における医療用AI（人工知能）研究、製品の認知の有無➢ AI（人工知能）技術に関する興味の有無
・AIホスピタル研究の目標、研究体制を説明する。

2

AIホスピタルにおけるAI（人工知能）技術開発への期待と懸念について➢ 医療現場における医療支援AI（人工知能）の導入への期待の有無■予防・健康管理 ■問診支援 ■鑑別診断支援 ■画像診断支援■治療方針支援 ■看護記録、管理支援➢ 医療現場における医療支援AI（人工知能）の導入への懸念の有無■技術への信頼や品質 ■医師とAI（人工知能）技術の責任範囲■患者と医師の信頼関係への影響 ■医師や医療従事者の業務負担■AI（人工知能）導入費用と維持費用

Japan Medical Association

65

ＡＩホスピタル研究の評価－平成30年度SIP第2期課題評価結果（研究開始１年目の総合評価）－➤超高齢化社会における医療の質の確保や医療従事者の負担軽減等、ＡＩを駆使した先進的な診断・治療システムの確立は喫緊の課題となっており、本課題も極めて時宜を得たものとして高く評価できる。
➤他方で、診断・治療分野におけるＡＩ等を活用した新たなシステムやビジネスの創出はまさに黎明期を迎え、グローバル競争も激化している。
➤プログラムディレクターの強力なリーダーシップの下、迅速な成果の社会実装に向けた出口
戦略・ビジネス戦略の構築を研究開発と同時並行で進めることを期待する。
第2期課題評価のランク付け

平成30年度SIP第2期課題評価結果
課題名

総合評価

1 ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー空間基盤技術

Ｂ＋

2 フィジカル空間デジタルデータ処理基盤

Ｂ＋

3 重要インフラ等におけるサイバーセキュリティの確保

ＡＡ

4 IoT社会に対応したサイバー・フィジカル・セキュリティ

Ａ＋

5 自動運転（システムとサービスの拡張）

ＡＡ

6 統合型材料開発システムによるマテリアル革命

Ａ

7 光・量子を活用したSociety5.0実現化技術

Ａ

8 スマートバイオ産業・農業基盤技術

Ａ－

9 脱炭素社会のためのエネルギーシステム

Ｂ

10 国家レジリエンス（防災・減災）の強化

Ａ

11 ＡＩホスピタルによる高度診断・治療システム

Ｓ

12 革新的深海資源調査技術

Ａ

評価
Ｓ
ＡＡ
Ａ＋

標語
きわめて挑戦的な高度な目標を達成
想定を大幅に上回る成果が得られている
適切に設定された目標を大幅に達成
想定以上の成果が得られている
適切に設定された目標を達成
想定以上の成果が得られている

Ａ

当初予定どおりの成果が得られている

Ａ－

予定を下回る成果となっている

Ｂ＋

予定を大幅に下回る成果となっている

Ｂ

大きな改善を要する面がみられる

平成31年2月28日ガバニングボード決定

Japan Medical Association

66

ＡＩホスピタル研究の具体的な出口戦略
１．新たな研究開発計画の策定
ＡＩ等を活用した新たなシステムやビジネスの創出が黎明期を迎え、グローバル競争も激化していることから、成果の社会実装に向けた出口戦略の構築を研究開発と同時並行で進めることとされた。
２．出口戦略について（１）ＡＩホスピタルパッケージの実用化
病院等の大きな医療機関だけでなく、かかりつけ医にも利用可能な形で展開する。

（２）医療現場の負担軽減のためのＡＩシステムの実装化
診療時の説明の文書化、インフォームドコンセント等に対応するＡＩシステムの実装を行い、医療関係者が患者と向き合う時間を確保する。
（３）血液等の超精密検査システムの医療現場での実装化
地域の基幹病院やかかりつけ医で採取した試料を用いて、ＡＩ技術を応用した超精密検査の体制を確立する。

➤地域医療を革新的技術で支えていくために、ＡＩサービスのシステ
ム環境を医療機関等に提供する「専用プラットフォーム」の構築を目指すこととされた。
Japan Medical Association67

出口戦略に基づいた2019年度以降の取組み➤質の高いＡＩサービスを多くの医療機関等に提供するためは、プラットフォームの構築が必要。
➤円滑なAIサービスの提供には、プラットフォーム事業者に対するガバナンス機能を備えた組織が必要。
患者

ガバナンス機能を有する組織①医療機関・医師の登録②プラットフォーム事業者の認定③教師データの管理支援➃臨床データの管理支援

病院・診療所ユーザー(医療機関等)※AIサービスの利用者

仮名化処理

利用登録

AIサービスの提供

登録管理業務(利用受付)(仮)管理推進機構
サービス事業基盤

AIサービスを提供する
プラットフォーム事業者

AI開発基盤

ゲノム診断支援
問診支援
鑑別診断支援画像診断支援治療方針支援【登録医療機関・医師向け】①AIサービスを提供するためのシステム環境を構築・提供

データの匿名化処理

臨床データベース④メニュー追加

新メニュー

AIサービスのAIプラット
フォームへの搭載
データ提供

処理結果受け取り

データ提供
匿名データ

既存AIベンダー

AI処理

ゲノム診断
支援AI

問診
支援AI

鑑別診断
支援AI

（仮）
管理推進機構③審査支援

API②様々なAIサービスのメニューを提供

AIベンダー※AIサービスを提供

部門
System

HIS

画像診断
支援AI

治療方針
支援AI

教師データ

②審査請求

新規AIベンダー

教師データ

①AI開発

内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）」「ＡＩホスピタルによる高度診断・治療システム」研究／第11回事業マネジメント会議資料より

Japan Medical Association

68日本医師会に求められる役割
１．ＡＩプラットフォーム実現のためのガバナンス機能の構築（１）機械学習・深層学習のための医療用語集の管理
医学用語・病名※、生物学用語、検査名、略語等で構成された38万語に及ぶ用語集を管理し、公益目的に活用するため、管理者としての役割が必要である。
（２）医療機関・医師の登録機能※日本医学会 医学用語辞典：約7万語①医療機関や医師は、利用したいAIサービスを一括で検索できることが望ましい。
②医療機関や医師は、AIサービスが提供する機能を選択できることが望ましい。
③医療機関は、質の高いAIサービスを利用していることを患者に提示できることが望ましい。

➤全国の病院や診療所が円滑にＡＩサービスを利用できるよう、医療機関・医師の登録機能が必要である。
（３）AIプラットフォーム運営のためのガバナンス機能①質の高いAIサービスを提供する事業者を選定するための規準をAIプラットフォームに提示する必要がある。
②AIプラットフォームに選定されたAIサービス事業者であることを医療機関・医師に周知できるしくみが必要である。

➤質の高いAIサービスを医療機関・医師に提供するため、優良なAIプラットフォーム事業者であることを認定する必要がある。

２．ＡＩ・ＩＣＴ等を活用した新たな医療技術開発への支援（１）医師主導による医療技術・医療機器開発に対する支援（２）ＡＩサービスの公益的な知財管理Japan Medical Association

69

将来の医療現場と新たな医療提供体制の実現に向けて
１．Society5.0が目指す新たな医療提供体制の実現
症状の変化、画像・病理・生化学検査等の多様なデータを時系列に獲得して、それらをＡ
Ｉによるデータ解析を用いてサイバー空間で再現することで、同じ症状・病名であっても個々の患者の背景を理解した診断支援、人的過失の防止、最適治療法の選択等を医療現場に提供することが可能となる。

２．医療現場への期待（１）IoT等を活用したデータ収集、ICTを活用した診療情報等の共有、AIによる診断や治療法等の支援の実現により、より安全で高精度の医療サービスの提供が可能となる。
（２）診療時の説明の文書化、インフォームドコンセント等の双方向ＡＩシステムの実装
により、医療関係者が患者と向き合う時間が確保できる。
（３）医療現場における効率化が図られることで、医師や看護師等の医療従事者の抜本的な負担の軽減が実現する。
３．経済活性化への期待AIを用いた診断支援アルゴリズムの開発の促進とノウハウの確保、関係する仕様や規格の国際標準化を推進することで、国内のみならず、AIパッケージシステムの国際展開を図り、わが国の経済活性化にも寄与できる。

Japan Medical Association

70教育改革に向けた主な取り組み
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍
主な取組
エ
キ
ト ス
パ
ー

応
用
基
礎

先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備➢ 若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充➢ 実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成

育成目標【2025年】
トップクラス育成

100人程度/年
2,000人/年

AI応用力の習得➢ AI×専門分野のダブルメジャーの促進➢ AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）認定制度・資格の活用➢ 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築➢ 国家試験（ITパスポート）の見直し、高校等での活用促進

リ
テ
ラ
シ
ー

学習内容の強化大学の標準カリキュラムの開発と展開（MOOC※活用等）➢➢ 高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

小中高校における教育環境の整備➢ 多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中校は4校に１人以上）➢ 生徒一人一人が端末を持つICT環境整備

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/（高校卒業者全員）
年（小中学生全員）※Massive Open Online Course：大規模公開オンライン講座

71日本医師会 医療情報システム協議会 ＜令和元年度＞令和2年2月
内閣府 講演資料 「政府のAI戦略について」 より抜粋

教育改革に向けた主な取り組み【年代別】
小中学校

高校

基礎的学力・情報活用

文理問わず数理・データ関連教育【100万人卒/年】【100万人卒/年】

応用基礎を重視する入試に採用する大学への重点支援

ｴｷｽﾊﾟｰﾄ/

応
用
基
礎

・高校：
・小学校：
プログラミング教育 「情報Ⅰ」必修
2022年度～
2020年度～
全ての学校で実施

大学入試➢【多くの社会人に教育機会を提供】

ｴｷｽﾊﾟｰﾄ

大学・高専生が自らの専門分野へのDS・AIの応用力を習得（25万人規模/年）➢➢

AI×専門のﾀﾞﾌﾞﾙﾒｼﾞｬｰを可能とする環境専門教育レベルのコース認定の導入

年間2000人、トップ100人育成➢ PBL中心のAI実践スクール制度➢ 若手の海外挑戦機会の拡充

外国人材

地域の産業界、大学、高専、高校等による地域の課題発見・解決の実践力を習得する環境整備➢ STEAM教育のモデルプラ ➢ AIの基礎となる実習
授業
ン提示と全国展開➢ 主体的・対話的で深い学び ➢ 確率・統計・線形代数
等の基盤を修得する（アクティブ・ラーニング）
教材の視点からの授業改善

教育環境（学校の指導体制等）の整備➢➢【50万人卒/年】

地域課題等を解決できるAI人材

小中高校
理数分野の興味関心を 高校における教育の
充実
向上

➢

社会人
リカレント教育/待遇➢ 環境整備（サバティカル、報酬等）、海外大学・研究機関等との連携強化「情報Ⅰ」を入試に採用する大学の抜本的拡大

リ
テ
ラ
シ
ー

大学
AI・数理･データサイエンス教育/エキスパート教育

応用基礎

大学入試

参考

多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中校は4校に１人以上）
生徒一人一人が端末を持つ環境整備
遠隔教育を早期に利活用

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度➢ 素養・スキル（出口）に応じた人材の質を担保する仕組みを構築➢ 単位が認められる大学等の優れた教育プログラムを認定、就職等へ活用
大学・高専

社会人リカレント

文理問わず、ＡＩリテラシー教育を50万人に展開

基本的情報知識とAI実践的活用スキルを習得する機会の提供➢➢

標準カリキュラム・教材の開発と展開
初級レベルのコース認定の導入（MOOCの
活用等含）

➢
➢

職業訓練の推進
スキル習得プログラムの拡充（就職等への活用促進）

資格制度の活用
ITパスポート試験の「情報Ⅰ」等の実施を踏まえた出題の見直し、高校等にお72
ける活用促進大学・高専の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムに関する取組
文理を問わず、全ての大学生・高専生に数理・データサイエンス・ＡＩ教育が実施される環境構築を目的に、内閣府・文科省・経産省の連携により、以下の取組を推進中■概要■取組進捗状況

ＡＩ戦略2019【目標】⚫ 文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が、課程にて初級レベ
ルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得⚫ 大学・高専の卒業単位として認められる数理・データサイエンス・ＡＩ教育のうち、優れた教育プログラムを政府が認定する制度を構築、普及促進【主な取組】✓ 認定制度創設に向けて、企業・大学・高専・高校等の関係者による検討会を設置し、認定方法やレベル別の認定基準、産業界での活用方策等を検討✓ 検討結果を踏まえた認定制度を構築し、コース認定を開始✓ 大学・高専における、リテラシーレベルのモデルカリキュラム・教材の開発と全国展
開数理・データサイエンス・ＡＩ教育に取り組む大学・高専

高校

特色ある優れた教育プログラムを行う大学・
高専
狙い

狙い

進路指導
の参考

質の向上
これから教育に取り組む大学・高
専

採用の参考

（地方・私立文系等）

狙い

裾野拡大
取組

カリキュラム提供・導入支
認定
援
優れた教育プログラムの認定制度構築
モデルカリキュラム作成・全国展
開

産
業
狙い界

大学・高専の数理・データサイエンス・ＡＩ教育
プログラム認定制度の構築• 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度検討会議」を設置（2019年10月）し、「リテラシーレベル」の検討に着手。
座長 ：国立大学協会長 永田 恭介
副座長 ：ヤフーCSO
安宅 和人• 2020年1月までに計３回開催し、「数理・データサイエンス・Ａ
Ｉ教育プログラム」の基本的考え方、優れた教育プログラムの認
定基準・認定方法等を議論中。
• 今後、2020年3月末を目途に、報告書を取りまとめ、2020年度内に制度構築・リテラシーレベルの初回認定を開始予定。
推進の両輪として、一体的に取組中

大学・高専の数理・データサイエンス・ＡＩ教育のモデルカリキュラム作成及びその全国展開• 先行する国立大学６拠点による検討に加え、産業界・公私立大学の意見を取り入れ、リテラシーレベルのモデルカリキュラムを策定中。
• 2020年3月末を目途に、策定・公表予定。
• 拠点大学及び協力校にてワークショップ開催やFD活動等を実施し、モデルカリキュラム・教材等の全国展開をより一層加速。
73これで、講義は終わりです。

「医療×AI・ビッグデータ・IoT」の課題で、自分で 興味を持って取り組めそうなことがあれば
図1 に、あなたが感じる課題
図2 に、考えられる解決策を、提案してください。

解説の文章

を

800文字程度で、補ってください。

朝日教授にご提出ください。
約 １週間程度で、、

74

ご清聴ありがとうございました。

羽鳥 裕 yutaka@hatori.or.jp75