プレゼンテーション表紙サンプル （スライドサイズ 4：3 25.4 x 19.05cm）

大学等におけるデジタル分野等の成長分野の人材育成について
令和６年４月19日（金）文部科学省高等教育局専門教育課長

梅原弘史

１．背景
２．大学・高専機構強化支援事業について
３．数理・DS・AI教育プログラムについて2

不足するIT人材○ＩＴ人材需給に関する試算では、人材のスキル転換が停滞した場合、2030年には先端ＩＴ人材が54.5万人不足。
（万人）

ＩＴ人材需給に関する試算

180.0
160.0
140.0

4.4

7.8

10.8

15.1

20.2

26.1

32.6

39.2

45.3

50.4

53.7

54.5

120.0

2.0
20.0

21.7

22.6

20.6

17.5

13.6

9.0

3.8

100.0

9.4

10.8

12.2

13.8

15.5

17.4

19.5

21.7

24.1

26.7

29.4

32.2

35.1

93.793.8

93.7

93.2

92.6

91.7

90.6

89.3

87.3

85.2

82.9

80.5

78.2

-1.1

-5.5

-8.9

-10.4

-9.7

２０２６年

２０２７年

２０２８年

２０２９年

２０３０年

80.0
60.0
40.0
20.0
0.0
-20.0

２０１８年

２０１９年

２０２０年

２０２１年

従来型ＩＴ人材数

２０２２年

２０２３年

先端ＩＴ人材数

２０２４年

２０２５年

従来型ＩＴ人材不足数

先端ＩＴ人材不足数（出所）経済産業省委託調査「ＩＴ人材需給に関する調査（みずほ情報総研株式会社）」（2019年３月）より作成。

3成長分野を支える理系人材の輩出状況
各国の自然科学（理系）学部の学位（学部段階）取得者割合（※）の推移
5045.4
理系分野の学位取得者割合（％）

4544.2

43.0

41.9

イギリス
43.3

韓国

40.839.040

ドイツ

37.5
35.3

3532.8
30.9

3025

31.9

31.5

アメリカ
日本

29.1

フランス

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 （年度）注） 「理・工・農・医・歯・薬・保健」及び「その他」区分のうち学際的なものを計上。「その他」区分のうち学際的なものは、2020年度までは「その他」区分の1/3、2021年度からは「その他」区分以外の区分における「理・工・農・医・歯・薬・保健」の比率を用いて推計。

【出典】 文部科学省 「諸外国の教育統計」 （2023年度の日本は、文部科学省「令和５年度学校基本調査」における令和５年３月の卒業者数データを使用）

4OECD諸国の中で、日本は理工系入学者が少ない○我が国の大学に入学する者のうち、理工系入学者は17％にとどまっており、諸外国の中でも低位にあり、OECD平均より大幅に低い。
大学学部入学者に占める理工系分野の入学者の割合（％）454040351922 2326 26 27

27 27

平均
OECD
スイス

17 17

オランダ

2021
20 20 21

ベルギー

25

25
24 25 25

アイスランド30

29 30 30 30 30 30

32
31 31 31 31 32 32 32

33 33

34

15
10
5
ドイツ

韓国

オーストリア

ギリシャ

ハンガリー

フィンランド

ラトビア

イギリス

イタリア

エストニア

ポーランド

チリ

リトアニア

スロベニア

ニュージーランド

チェコ共和国アイルランドイスラエル

スロバキア共和国

メキシコ

フランス

コロンビア

ルクセンブルク

スペイン

オーストラリア

デンマーク

ポルトガル

スウェーデン

トルコ

日本

ノルウェー

0

（備考） “Natural sciences, mathematics and statistics” , “” Information and Communication Technologies , “Engineering, manufacturing and construction”を「理工系」に分類される学部系統としてカウント。データは2019年時点。
（出所） OECD.stat「New entrants by field」より作成。

5

女性の理工系入学者はOECD諸国の中でも少ない○我が国の大学に入学する女性のうち、理工系に入学する女性は７％にとどまっており、OECD諸国の中で低位であり、OECD平均より大幅に低い。
大学学部への女性入学者に占める理工系分野の女性入学者の割合（％）
2520 2120151413 13 13 131312 1212 12109716 16 16
15 15 1515
14 14

17 17 1722 23 2322 22

18 18 18

1075

ギリシャ

英国

イタリア

オーストリアニュージーランド韓国

ドイツ

アイルランド

ポーランド

イスラエル

エストニア

アイスランド

チェコ

フランス

スロベニア

ラトビア

平均
OECD

メキシコ

フィンランド

コロンビア

ハンガリー

チリ

スペイン

トルコ

オーストラリア

スロバキア共和国

リトアニア

スイス

スウェーデン

ポルトガル

デンマーク

ルクセンブルグ

オランダ

ノルウェー

ベルギー

日本

0

（備考） “Natural sciences, mathematics and statistics” , “” Information and Communication Technologies , “Engineering, manufacturing and construction”を「理工系」に分類される学部系統としてカウント。データは2019年時点。
（出所） OECD.stat「New entrants by field」より作成。

6

１．背景
２．大学・高専機構強化支援事業について
３．数理・DS・AI教育プログラムについて

大学・高専機能強化支援事業（成長分野をけん引する大学・高専の機能強化に向けた基金）
令和4年度第2次補正予算額

3,002億円

事業創設の背景• デジタル化の加速度的な進展や脱炭素の世界的な潮流は、労働需要の在り方にも根源的な変化をもたらすと予想。
• デジタル・グリーン等の成長分野を担うのは理系人材であるが、日本は理系を専攻する学生割合が諸外国に比べて低い。
※ 理系学部の学位取得者割合【国際比較】 日本 35%、仏 32％、米 39％、韓 43％、独 41％、英 44％（出典：文部科学省「諸外国の教育統計」令和５（2023）年版）【国内比較】 国立大学 60%、公立大学 47%、 私立大学 29%（出典：文部科学省「令和５年度学校基本調査」）（注）「理・工・農・医・歯・薬・保健」及びこれらの学際的なものについて「その他」区分のうち推計• デジタル・グリーン等の成長分野をけん引する高度専門人材の育成に向けて、意欲ある大学・高専が成長分野への学部転換等の改革を行うためには、大学・高専が予見可能性をもって取り組めるよう、基金を創設し、安定的で機動的かつ継続的な支援を行う。

支援の内容① 学部再編等による特定成長分野（デジタル・グリーン等）への転換等（支援１）【事業スキーム】

 支援対象：私立・公立の大学の学部・学科（理工農の学位分野が対象）
 支援内容：学部再編等に必要な経費（検討・準備段階から完成年度まで）
定率補助・20億円程度まで、原則８年以内（最長10年）支援
 受付期間：令和14年度まで

文部科学省
基金造成
(独)大学改革支援・学位授与機構（NIAD-QE）② 高度情報専門人材の確保に向けた機能強化（支援２）

助成金交付

 支援対象：国公私立の大学・高専（情報系分野が対象。大学院段階の取組を必須）
 支援内容：大学の学部・研究科の定員増等に伴う体制強化、高専の学科・コースの新設・拡充に必要な経費

大学・高専

定額補助・10億円程度まで、最長10年支援※ハイレベル枠（規模や質の観点から極めて効果が見込まれる）は20億円程度まで支援
 受付期間：原則令和7年度まで

8

大学・高専機能強化支援事業 初回公募の選定結果（R5.7.21）、第２回公募予定【選定結果】

選定委員会（大学改革支援・学位授与機構に設置、委員長は安浦国立情報学研究所副所長）で選定○支援１（学部再編等による特定成長分野への転換等に係る支援）67件（公立：13件、私立：54件） ※国立は支援対象外。
※支援１は令和14年度まで応募を受け付け、250件程度を選定する予定。

○支援２（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）51件（国立：37件、公立：４件、私立：５件、高専：５件）＜内訳＞大学（一般枠）：36件、大学（特例枠）：３件、大学（ハイレベル枠）：７件、高専：５件※支援２は原則令和７年度まで応募を受け付け、60件程度を選定する予定。

ハイレベル枠：北海道大学、筑波大学、滋賀大学、神戸大学、広島大学、九州大学、熊本大学【支援１選定大学（67件）における学部再編等の状況】○改組後の分野

・デジタル分野（組織名に「情報」「デジタル」「データ」を含むもの）約64％（43件）
・グリーン分野（組織名に「環境」「グリーン」を含むもの）約19％（13件）
・食・農分野（組織名に「食」「農」を含むもの）約13％（９件）
・健康分野（組織名に「健康」を含むもの）約７％（５件）※このほか、「建築」「デザイン」「スポーツ」「医療」「ロボティクス」「エネルギー」「メディア」「地域創造」「芸術工学」「教育（データサイエンス）」「恐竜」などが組織名に含まれている改組もある。

○理系学部を初めて設置する文系大学の割合：67件中、約３割が該当【第２回公募予定】

令和５年12月15日～令和６年２月29日 公募～独立行政法人大学改革支援・学位授与機構の選定委員会における有識者による審査～
令和６年６月上中旬（予定）
選定結果通知・公表

9大学・高専機能強化支援事業 初回公募の選定大学支援１（学部再編等による特定成長分野への転換等に係る支援）
大学名

公立 旭川市立大学
私立 北海道科学大学
私立 青森大学
私立 八戸工業大学
私立 東日本国際大学
私立 共愛学園前橋国際大学
私立 城西大学
私立 東都大学
私立 敬愛大学
私立 千葉工業大学
私立 麗澤大学
私立 神田外語大学
私立 青山学院大学
私立 大妻女子大学
私立 北里大学
私立 駒澤大学
私立 芝浦工業大学
私立 順天堂大学
私立 中央大学
私立 東洋大学
私立 日本女子大学
私立 東京都市大学
私立 明治学院大学
私立 立教大学
私立 東京通信大学
私立 東京医療保健大学
公立 横浜市立大学
私立 神奈川工科大学
私立 昭和音楽大学
公立 富山県立大学
私立 金沢学院大学
公立 福井県立大学
公立 長野大学
公立 名古屋市立大学

改組後の学部・学科名

地域創造学部
情報科学部情報科学科
ソフトウェア情報学部（※）
グリーン科学技術学科、社会創造学科、情報デザイン学科
デジタル創造学部デジタル創造学科
デジタル・グリーン学部デジタル・グリーン学科
理学部情報数理学科
農学部農業生産学科
国際学部情報・データサイエンス学科
情報変革科学部
工学部工学科
国際経営データサイエンス学部
統計・データサイエンス学部統計・データサイエンス学科
データサイエンス学部データサイエンス学科
グリーン環境創成学科
グローバル・メディア・スタディーズ学部メディア工学科
システム理工学部（※）
食農学部農業技術学科・食品科学科・食農マネジメント学科
健康スポーツ科学部健康スポーツ科学科、農業情報学部農業生産科学科、生産環境工学科、食料ビジ
ネス学科
環境イノベーション学部環境イノベーション学科
建築デザイン学部建築デザイン学科デジタル理工学部デジタル理工学科
情報数理学部情報数理学科
環境学部
情報マネジメント学部情報マネジメント学科（※）
医療保健学部健康デジタル学科
新データサイエンス学部
工学部応用化学生物学科
芸術工学部
情報工学部
情報工学部情報工学科
恐竜学部恐竜・地質学科、生物資源学部生物環境科学科、創造農学科
環境・情報科学部
理学部理学科（※）※は、既存組織の定員増（学部・学科名に変更無し）。

注）改組後の学部・学科名は申請書ベースの記載であり、今後、名称の変更がありうる。
改組のためには、別途、設置認可等の手続が必要。

大学名

私立 椙山女学園大学
私立 日本福祉大学
私立 桜花学園大学
私立 四日市大学
私立 京都女子大学
私立 京都光華女子大学
私立 京都橘大学
私立 桃山学院大学
私立 大阪電気通信大学
私立 追手門学院大学
私立 関西大学
私立 大阪経済法科大学
私立 甲南大学
私立 武庫川女子大学
私立 関西国際大学
私立 ノートルダム清心女子大学
公立 福山市立大学
私立 広島工業大学

改組後の学部・学科名

情報社会学部情報デザイン学科
工学部
情報科学部教育データサイエンス学科
環境情報工学部
食農科学部
食品生命科学科
工学部デジタルメディア学科、デジタルメディア学科通信教育課
程、ロボティクス学科
工学部地域連携DX学科
建築・デザイン学部建築・デザイン学科
理工学部理工学科
ビジネスデータサイエンス学部ビジネスデータサイエンス学科、システム理工学部グリーンエレクトロニクス工学科
情報学部情報学科
環境・エネルギー工学科
環境共生学部環境共生学科
情報学部情報学科
情報デザイン学部
情報工学部情報工学科
工学部電子情報システム工学科、電気エネルギーシステム工学科、機械情報工学科、情報学部情報システム学科、情報マネジメント学科、環境学部地球環境システム学科、食健康科学科
農学部
理工学部生物科学科、情報科学科、建築学科
データサイエンス学部データサイエンス学科
国際文化学部情報文化学科

私立 広島修道大学
私立 安田女子大学
公立 下関市立大学
公立 山口県立大学
山陽小野田市立山口東京理公立
工学部医薬工学科
科大学
公立 周南公立大学
情報科学部情報科学科
私立 松山大学
情報学部情報学科
公立 高知工科大学
データ＆イノベーション学群
情報イノベーション学部情報エンジニアリング学科、共創社会シ
公立 北九州市立大学
ステム学科
私立 福岡工業大学
情報工学部情報マネジメント学科
私立 久留米工業大学
情報ネットワーク工学科（※）
私立 西九州大学
健康データサイエンス学部
私立 南九州大学
健康栄養学部地域・医療・食品・健康・データサイエンス学科
私立 宮崎産業経営大学
経営情報学科
私立 博多大学（仮称）データサイエンス学部※は、既存組織の定員増（学部・学科名に変更無し）。

＜選定委員会の審査において事業計画の多数の項目で「特筆すべき内容がある」と評価された大学＞
東日本国際大学、共愛学園前橋国際大学、京都光華女子大学、芝浦工業大学、福井県立大学、山陽小野田市立山口東京理科大学、松山大学

10

大学・高専機能強化支援事業 初回公募の選定大学・高専
支援２（高度情報専門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）
【大学】
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
私立
私立
私立
私立
国立
公立
国立
国立
国立
国立
国立
国立
公立
国立
国立
国立
公立
国立
国立
国立
国立
国立
公立
国立

大学名

北海道大学
室蘭工業大学
東北大学
秋田大学
福島大学
茨城大学
筑波大学
宇都宮大学
群馬大学
千葉大学
東京大学
東京工業大学
東京農工大学
電気通信大学
一橋大学
北里大学
工学院大学
順天堂大学
東京都市大学横浜国立大学
横浜市立大学
富山大学
金沢大学
福井大学
山梨大学
信州大学
静岡大学
名古屋市立大学
三重大学
滋賀大学
大阪大学
大阪公立大学神戸大学
奈良女子大学奈良先端科学技術大学院大学
岡山大学
広島大学
山陽小野田市立山口東京理科大学
愛媛大学

選定区分
ハイレベル枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
ハイレベル枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
特例枠
一般枠
特例枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
一般枠
特例枠
一般枠
ハイレベル枠
一般枠
一般枠
ハイレベル枠
一般枠
一般枠
一般枠
ハイレベル枠
一般枠
一般枠

【大学】
国立
私立
国立
国立
国立
国立
国立

九州大学
久留米工業大学
佐賀大学
長崎大学
熊本大学
大分大学
宮崎大学

大学名

【高専】
国立
国立
国立
国立
国立

仙台高等専門学校
石川工業高等専門学校
鳥羽商船高等専門学校
阿南工業高等専門学校
佐世保工業高等専門学校

選定区分
ハイレベル枠
一般枠
一般枠
一般枠
ハイレベル枠
一般枠
一般枠

高専名

11

支援２ハイレベル枠

初回公募の選定大学の取組について●北海道大学【学士180名→230名（50名増）、修士196名→229名（33名増）、博士43名→48名（5名増）】

 マサチューセッツ大学アマースト校やシドニー工科大学等と連携した国際的に活躍できる世界トップレベルの人材育成を推進
 最先端の情報科学研究領域とデジタル技術分野に関する科目の強化及び実践型教育プログラムの構築により、DX社会実装や次世代半導体産業（ラピダスなど）及び地域産業の振興に大きく貢献できる人材を輩出●筑波大学【学士280名→311名（31名増）、修士270名→360名（90名増）、博士53名→69名（16名増）】

 海外大学等に在籍する世界トップレベルの研究者と学生とを結びつけ、直接の指導・助言を可能にするグローバル・マルチメンターシステムの構築
 個々の学生に合わせたオーダーメイドなキャリア形成支援により、博士後期課程進学を促す「修学×キャリア」ハイブリッド支援システムの構築
 上記二つの取組に関わる学内外の関係者がオンサイトあるいはメタバースを介して交流する学修サロンパブの形成●滋賀大学【学士100名→155名（55名増）、修士40名→100名（60名増）、博士3名→8名（5名増）】

 我が国初のデータサイエンス学部として、これまで積み重ねてきた人材育成や、トヨタグループのDX中核人材の育成をはじめとする企業との産学連携の実績を活かし、本事業を契機にリカレント教育や実践的な教育を更に推進・強化
 昨今重要性が増しているAI領域の科目を充実させるとともに、実務経験を有する教員の大幅増員等を推進（現在10％強⇒20％以上を目標）●神戸大学【学士107名→150名（43名増）、修士80名→135名（55名増）、博士12名→21名（9名増）】

 早期からの情報専門教育や、学部・大学院の一体的運用による最短６年での博士学位取得、博士課程への在籍と地元企業への就業の両立を可能にするインターンシップ制度の導入等、高度情報専門人材育成における新たなロールモデルの創出に貢献
 IT企業や自治体と連携した共創ラボ等の活用や教育機関等との情報系スタートアップの創出や情報教員を輩出●広島大学【学士155名→265名（110名増）、修士36名→225名（189名増）、博士10名→30名（20名増）】

 産学連携において先進的な取組を行っているアリゾナ州立大学や半導体分野の人材育成に積極的なパデュー大学、マイクロンといった国際的企業等との連携による実践的な大学院教育を推進 我が国の産業振興に加え、高専や地元企業・自治体等との連携により、優れた教育プログラムの展開や地方創生にも大きく貢献●九州大学【修士105名→135名（30名増）、博士29名→34名（5名増）】

 データサイエンス、AIに関する情報系教材のオープン化による大学・企業等への情報教育プログラムの横展開 情報科学分野の学生以外にも、文系・理系問わず情報系副専攻により全部局で情報系人材を養成し、我が国の産業振興へ貢献●熊本大学【学士105名→185名（80名増）、修士50名→120名（70名増）、博士5名→22名（17名増）】

 世界有数の半導体ファウンドリ企業であるTSMCやマイクロソフト等といった世界的企業や海外大学、高専等との連携による高度情報・半導体人材育成を 通じて、シリコンアイランド九州の復活に積極的に貢献
 学部から大学院まで一体的に改革・強化（R6.4～工学部半導体デバイス工学課程及び情報融合学環新設、R7.4～自然科学教育部半導体・情報専攻修士課程・博士課程同時新設予定）

12

大学・高専へのお役立ち情報
大学・高専機能強化支援事業に選定された大学・高専において、計画の実現や更なる進化の一助となる情報を大学改革支援・学位授与機構のウェブサイトに掲載しています。
今後の申請を検討している大学・高専におかれましても、ぜひご活用ください。
HOME ＞ 助成事業 ＞ 参考情報 https://www.niad.ac.jp/josei/reference/

13

１．背景
２．大学・高専機構強化支援事業について
３．数理・DS・AI教育プログラムについて

初等中等教育段階から始まるデジタル関連教育

小中学校（2020年～）高校（2022年～）

大学・高専（2020年～）（2022年～）

コンピュータの基本的な操作や論理的思考力を身に付ける「プログラミング教育」 の必修化・拡充

プログラミングのほか、ネットワーク（セキュリティ）やデータベースの基礎等を学び、問題の発見・解決を行う 「情報Ⅰ」 の必修化

文理を問わず、全学部の学生が基礎的・実践的な能力を育成する 「数理・デー

全てのビジネスパーソンが身に付けるスキ
ル 「DXリテラシー
標準」 とDXを推進する人材定義 「DX※GIGAスクール※DXハイスクール

タ サ イ エ ン ス ・ AI教育」の推進※MDASH認定制度※コンソーシアム社会人推進スキル標準」
を展開

15

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について
背景・目標

主な取組

 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する環境を構築する必要

１．「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」による普及・展開活動
２．「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」による各大学等の取組推進

 AI戦略2019の育成目標（2025年度）
認定制度の概要
大学・高等専門学校の数理・データサイエンス・AI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、教育を推進。
文理を問わず多くの大学・高専が数理・データサイエンス・AI教育を学ぶことができる教育体制の構築・実施に取り組むことを後押し！
政府

数理・データサイエンス・AIの素養のある学生を輩出

大学

企業・行政等

相互連携により社会のニーズに応える

AI戦略2019 と 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の関係
エキスパート

エキスパート2,000人/年

トップクラス育成
100人程度/年

２５万人/年
応用基礎（高校の一部、高専・大学の50%）

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年
リテラシー（小中学生全員）（高校卒業者全員）▲AI戦略2019 育成目標（2025年）

応用基礎レベル (2022年度～)
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
認定数：147件（2023年8月時点）※特に優れたものをプラスとして16件選定※1学年あたりの受講可能な学生数：約13万人
リテラシーレベル（2021年度～）
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
認定数：382件（2023年8月時点）※特に優れたものをプラスとして25件選定※1学年あたりの受講可能な学生数：約41万人

16数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
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）

概要

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「「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）/（応用基礎レベル）」の創設について」
報告書に基づき、制度設計
認定教育プログラム （リテラシーレベル）(MDASH*-Literacy)

認定教育プログラム（応用基礎レベル）(MDASH*- Advanced Literacy)

目的：デジタル社会の基礎的な素養（いわゆる「読み・書き・そろばん」）として初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
目標：すべての大学・高専生（約50万人／年）

目的：自らの専門分野において、数理・データサイエンス・AIを応用・活用することができる応用基礎力を習得
目標：文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約２５万人／年）* Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education

認定要件：
••
•
•
•
•
•

大学、短期大学、高等専門学校の正規の課程
学生に広く実施される教育プログラム（全学開講 ※応用基礎レベルの場合は、学部・学科単位による申請可）
具体的な計画の策定、公表
学生の関心を高め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得（モデルカリキュラム参照）
学生に対し履修を促す取組の実施
自己点検・評価の実施、公表
当該教育プログラムを実施した実績のあること

プラス選定要件：大学等の特性に応じた特色ある取組が実施されていること
認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス(MDASH-Literacy+)

認定教育プログラム（応用基礎レベル） プラス(MDASH-Advanced Literacy+)●認定手続き等 審査は外部有識者（内閣府・文部科学省・経済産業省が協力して選定）により構成される審査委員会において実施
 審査の結果を踏まえ、文部科学大臣が認定・選定
 取組の横展開を促進するため、３府省が連携して認定・選定された教育プログラムを積極的に広報・普及●スケジュール

３月：公募開始

５月：申請受付締切

８～９月：認定・選定結果の公表※詳細は以下のＵＲＬから御覧いただけます（https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm）

毎年同様のスケジュールで実施予定

17

数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」とも言われる「数理・データサイエンス・AI」教育について、全国の大学・高等専門学校へ普及・展開を実施
全国の大学・高専により「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」を形成し、コンソーシアム活動を通じて普及・展開を促進

コンソーシアム活動の例

全国９ブロックで活動
・ 各ブロックに地域ブロックの代表校を置き、各ブロックにおける数理・データサイエンス・AI教育を普及・展開

全ての大学等が参照可能なモデルカリキュラムの策定

・ 経済産業省の取組と連携し地域におけるデジタル化の取組を促進 モデルカリキュラム（リテラシーレベル）【2020.4公表】
北海道ブロック・ カリキュラム、教材、教育用データベース等の整備に関する継続的な活動（北海道大学） モデルカリキュラム（応用基礎レベル）【2021.3公表】• 「AI戦略2019」の具体目標。産業界、公私立大学、関係団体等の有識者からなる特別委員会を設置し検討
 モデルカリキュラム（両レベル改訂）【2024.2公表】

東北ブロック（東北大学）

全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発

北信越ブロック（金沢大学）

中国ブロックｚ 教科書シリーズの刊行

モデルカリキュラム完全準拠の教科書の作成

近畿ブロック（京都大学）（広島大学）

関東ブロック（東京大学）

東海ブロック
四国ブロック

（名古屋大学）（香川大学）

九州・沖縄ブロックｚ（九州大学）

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム

 デジタルコンテンツ・教材の提供• 教材ポータルサイトの構築• eラーニング教材、講義動画などを公開• 放送大学との連携によるオンライン授業の作成

 講義等に活用可能な実データの収集・公開

約300校の会員校により構成

シンポジウム等の開催・先進事例の共有

・多くの国公私立の大学・高専が参画し、シンポジウム等の開催を通じて好事例等を共有

 シンポジウム・地域別ブロックでのワークショップの開催

・一般に公開されているものとは別に、会員校限定で閲覧が可能な教材や会議資料等を提供

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/• モデルカリキュラム・教材、大学での実践例の紹介、個別相談等

各地域ブロックと地方経済産業局との連携
 各地域における人材育成、DX促進の連携策について検討• 相互の取組状況の紹介、活動方策の検討、課題の共有等

18

数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム の 改訂・認定制度の留意点（令和6年2月）
初等中等教育段階でのプログラミング学修の導入や情報Ⅰの必修化、生成AIを始めとする技術の進展など、モデルカリキュラム策定（リテラシーレベル R2.4/ 応用基礎レベルR3.3）以降、大きく変化した社会動向に対応するため、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムにおいて、リテラシーレベル・応用基礎レベルのモデルカリキュラムの改訂を実施した。なお、各レベルの基本的な考え方や位置づけには変更はない。
各校には、各大学・高専の教育目的、分野の特性等に応じ、改訂されたモデルカリキュラムの内容を踏まえ、適切かつ柔軟に教育プログラムを実施することを期待する。

本改訂によって新たに追加された観点

リテラシーレベル・「生成AI」など最新技術の基礎的な理解「生成AI」など最新動向を踏まえたキーワードを追加し、その効果的な活用法やそれに伴うリスク等についての議論、などで最新技術の理解を深めることを推奨する。

・社会で活用される技術の実体験データ・AIの身近な活用例を含む演習を行うとともに、実際に利用することで、実感を伴った学修とすることを推奨する。

・「情報Ⅰ」の教育内容との関係を整理

学生の理解度を踏まえ、「情報Ｉ」の既習事項の復習や深化学修を推奨する。

応用基礎レベル・「生成AI」に係る学修項目の追加「生成AI」に係る学修項目を追加。生成AIの基本概念や応用例、リスク、脅威などについての学修、学生自らの専門分野における活用法の検討を促進する。

・産業界や地域、自治体等との連携社会のニーズを踏まえた教育の実施・強化に向けて、産学官の連携、社会・ビジネスの課題解決を意識した演習を推奨する。

・「情報I」の教育内容との関係を整理

学生の理解度を踏まえ、「情報Ｉ」の既習事項の復習や深化学修を推奨する。

改訂版モデルカリキュラム適用と認定制度における留意点
大学における教育課程編成の準備期間や認定制度の性質を踏まえ、取扱いを以下のとおりとする
・令和7年度から改訂版モデルカリキュラムを踏まえた教育を実施
・認定制度への改訂版モデルカリキュラムの適用は令和7年度から開始
・改定前モデルカリキュラムの経過措置を令和7年度までとする（令和7年度認定は改訂版モデルカリキュラムと並行的に適用）
・既認定校等においても、改訂版モデルカリキュラムを踏まえ、教育内容の見直し・高度化を推奨（認定取消はなく、再申請は不要）「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」の活動もぜひご覧ください。
シンポジウムなどで他大学等の好事例の展開をしています。

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/

改訂版カリキュラム詳細はコンソーシアムウェブサイトをご覧ください。

コンソ 数理 モデルカリキュラム

検索19

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定に向けて【認定に向けた支援の方法】

今更制度のことを聞けない。。。

誰に相談すればいいの？？

①カリキュラム導入、設計の予備知識が足りていない②担当できる教員が手配・採用できない③プログラム認定のメリットがわからない④学内の関心が低い⑤学内調整・体制構築が難しい・・・etc...

大学等

一番の課題：認定制度に申請したいが、課題や不安を解消するための方法などを知らない場合が多々ある
文部科学省

ホームページに認定制度のQ&Aを公開＆質問フォームを開設し、随時受付中です。
ご不明な点等があればいつでもご質問ください。
＜質問フォーム＞

文科省で各大学の許可をいただいた
連絡先や課題の共有

情 報 共 有各大学からの質問や課題などを共有

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
各大学の取組事例や工夫などについて情報を得たい場合など、本コンソーシアムの活動に興味がありましたら、地域ブロックの代表校窓口にご連絡ください。
20

デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業～Ｘプログラム～

令和6年度予算額（前年度予算額5億円5億円）

現状・課題 我が国において、デジタル系の人材が不足すると言われるなか、あらゆる企業、自治体、教育現場等では、出身学部・研究科の専門分野に関わらず、数理・データサイエンス・AI（MDA）の知識・技術等を活かして社会で活躍する人材が必要
 理工農医学などの分野のみならず、人文・社会科学系分野を含むあらゆる専攻分野において、高度なMDAの素養への需要が増加
 蓄積されたデータの分析や生成AIなどの最新技術を専門分野において利活用することができる、社会ニーズを踏まえた高度で文理横断的なデジタル人材の輩出が喫緊の課題

事業内容
 人文・社会科学等の分野を専攻する研究科等における、人文・社会科学系分野等と情報系分野の要素を含む学位プログラムや、企業・行政等との協働・連携により、専門分野にMDA教育を掛け合わせた実践的な教育を実施する学位プログラムの構築を支援

経済財政運営と改革の基本方針2023（令和５年６月16日閣議決定）
第２章 新しい資本主義の加速 ２．投資の拡大と経済社会改革の実行（４）官民連携を通じた科学技術・イノベーションの推進
デジタル化やグローバル化など社会の急速な変化への対応を加速し、文理の枠を超えた多様性のあるイノベーション人材の育成強化や国際的な人的交流の活性化を図る。

＜採用の観点から企業が期待する能力・知識＞

 教員養成・芸術（アート、デザイン）・ビジネス・文化・スポーツなど多様な分野における情報分野と掛け合わせた文理横断的な教育の実施を促す
 専門分野に応じたMDAに関する高度な知識・技術を習得した、社会が求める各分
野をけん引するデジタル人材を継続的に輩出し、多様なイノベーションを促進する
 支援対象：大学院（専門職大学院含む）を有する国公私立大学
 支援内容：MDA教育に係る人件費、学位プログラム構築・実施の事業費【令和4年度選定】
件数／単価

6大学／約56百万円

事業実施期間

令和4年度～令和9年度

・選定校：滋賀大学、岡山大学、広島大学、九州大学、東北学院大学、名古屋商科大学【令和6年度公募】
件数／単価等（出典）採用と大学改革への期待に関するアンケート調査結果（R4.8 日本経済団体連合会）

企業・学校
自治体等

実務家教員派遣課題・データの提供＜事業イメージ＞

導入・強化

連携
実施大学の研究科

3大学／約40百万円

事業実施期間

令和6年度～令和11年度・構築する大学院の学位プログラムに接続する学部の情報教育の強化を行う取組も対象とする（公募スケジュール）
令和６年３月26日～5月23日 公募
7月末
選定結果通知・公表（予定）

専門分野で活躍する人材を輩出

MDA教育等（担当：高等教育局専門教育課）

21