数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度説明会
令和６年度申請に係る留意事項

令和６年３月５日
文部科学省 高等教育局 専門教育課

令和６年度申請にあたっての前提
基本的要件〇 正規の教育課程として実施している「教育プログラム」〇 １年以上の実績があること（令和５年度の前期と後期のどちらか、または両方に実績があれば申請可能）
モデルカリキュラム改正との対応関係〇令和６年度は、旧モデルカリキュラムに準拠した教育プログラムを認定
申請単位＜ リテラシーレベル ＞〇 各機関において１プログラムのみ申請可能、 全ての学部・学科に対し、開講している必要＜ 応用基礎レベル＞〇（１）大学等単位（２）学部・学科単位の２つの申請単位を設定〇 大学等単位は１プログラムのみ、全ての学部・学科に対し開講している必要（リテラシーと同様）〇 学部・学科単位は1大学等で複数プログラムの申請が可能〇大学等単位のプログラム・・・大学等の全学生を対象としたプログラム〇学部・学科単位のプログラム・・・大学の一部の学部の学生を対象としたプログラム
短大・高専の一部の学科の学生を対象としたプログラム
大学において学科単位の申請は認められない1

令和６年度認定に係るスケジュール○３月４日（月）：公募開始○３月５日（火）14時～： 説明会（オンライン）○５月１３日（月）：申請締切 17時厳守◆事務局による書類確認◆有識者会議による審査○９月頃

申請書類の不備や不明点について、この期間に問い合わせを行います：認定・選定結果の通知・公表
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申請に必要な書類・手続き
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 ウェブサイト

https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm

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申請に必要な書類・手続き
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 ウェブサイト

https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm

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申請に必要な書類・手続き（１）必要書類のアップロード
アップロード用URL：
https://mext.ent.box.com/f/fea60878688a4f5b99b0756e978a057f（２）申請フォーム（Microsoft Forms）の必要事項登録
申請フォームURL：https://forms.office.com/r/bB9dS4mNyd（３）申請の受領確認メールの受信
翌営業日から起算して７営業日以内に申請の受領確認のメールが届かない場合は文部科学省に電話で連絡すること。 （連絡先：03-6734-4750）（１）～（３）が全て完了しないと、申請は受理されない申請にあたっては、必ず「申請要領」を確認すること5＜リテラシーレベル＞ 申請様式１（様式１）プログラムを構成する授業科目について〇 様式１は修了要件ごとに作成〇 授業科目と５つの審査項目、モデルカリキュラム（2020年４月策定）との関連を整理
修了要件は具体的に、分かりやすく記載すること

修了要件が複数設定されている
場合、様式を枝番にして作成

履修者全員が、必要な要素を必ず網羅する修了要件となっていること

全学で修了要件を１つに統一している場合は「相違しない」
全学として統一の修了要件でない場合は「相違する」を選択【令和６年度認定より追加】
プログラムを修了するために必要な科目数を記載

シラバスに記載の単位数と必ず整合させる

プログラムを修了するために必要な単位数を記載

どの学生も卒業するに当たって本プログラムの修了が必須となっているか、または予定があるかを選択プログラムを修了するために履修することが必須の科目は「必須」に〇を付すこと

6＜リテラシーレベル＞５つの審査項目と、モデルカリキュラム（2020.4）の対応箇所
項目

５つの審査項目

数理・データサイエンス・ＡＩは、現在進行中の社会変化（第4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。

導入
1-1. 社会で起きている変化
1-6. データ・AI利活用の最新動向



数理・データサイエンス・ＡＩが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。

導入
1-2. 社会で活用されているデータ
1-3. データ・AIの活用領域



様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・デー
タサイエンス・ＡＩは様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。

導入
1-4. データ・AI利活用のための技術
1-5. データ・AI利活用の現場



ただし数理・データサイエンス・ＡＩは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮することが重要であること。

心得3-1. データ・AI利活用における留意事項
3-2. データを守る上での留意事項



実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエ
ンス・ＡＩの基本的な活用法に関すること。

基礎
2-1. データを読む
2-2. データを説明する
2-3. データを扱う

項目①

項目②

項目③

項目④

項目⑤

モデルカリキュラム（2020.４）対応箇所

認定教育プログラムは「５つの審査項目」と「モデルカリキュラム」の各項目を、プログラムを構成する授業科目により網羅していることが要件

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＜リテラシーレベル＞ 申請様式１（様式１）【参考】生成AIに関連する授業内容について〇授業科目に取り入れている、または、取り入れる計画がある場合に、その内容を記載〇各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定の要件とはならない

8＜応用基礎レベル＞ 申請様式１（様式１）プログラムを構成する授業科目について〇 プログラムの申請単位を「大学等単位」か「学部・学科単位」より選択【大学等全体のプログラム】

修了要件が複数設定されている場合、様式を枝番にして作成【令和６年度認定より追加】①で「大学等全体のプログラム」を選択し、かつ、同じ大学等内で前年度までに認定をうけた「学部・学科」単位のプログラムがある場合、記載要領に沿って、 「大学等単位へ拡大」または「新規のプログラムとして申請」のどちらかを選択（詳細は次のスライド）

リテラシーと同様に、修了要件の設定を「相違する」「相違しない」から選択【学部・学科単位のプログラム】
学部・学科単位のプログラムの場
合、ここの選択は不要

学部・学科単位のプログラムの場
合、ここの選択は不要【令和６年度認定より追加】
プログラム名においてどの学部・学科のプログラムかわかるようにすること「学部・学科単位」の場合、ここに記載できるのは１学部・学科のみ
複数の学部・学科で申請する場合は、個別のプログラムとして申請する必要

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＜応用基礎レベル＞ 申請様式１（様式１）プログラムを構成する授業科目について〇 既認定プログラムとの関係【大学等全体のプログラム】＜①で「大学等全体のプログラム」を選択し、かつ、同じ大学等内で前年度までに認定をうけた「学部・学科」単位のプログラムがある場合＞◆既に認定を受けている「学部・学科単位プログラム」の対象を大学等単位に拡大し、大学等全体のプログラムとして実施するもの （「学部・学科単位のプログラム」から「大学等単位のプログラム」に移行）→「大学等単位へ拡大」を選択◆既に認定を受けている「学部・学科単位のプログラム」は当該学部・学科のみで継続し、新たに大学等全体を対象としたプログラムの申請をするもの（当該学部・学科における、双方のプログラムの学修成果や修了要件は異なるものとする）→「新規のプログラムとして申請」を選択※「新規のプログラムとして申請」の場合、以下の点にご留意ください
・当該学部・学科の学生が、複数のプログラムがあることにより不利益にならないようすること・ウェブサイトでの公表において、双方が異なるプログラムであることを明示すること◆どちらの場合にも当てはまらない場合は個別に連絡すること＜上記以外の場合＞ 記載不要

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＜応用基礎レベル＞ 申請様式１〇 授業科目と３つの基本的要素、モデルカリキュラム（2021年3月策定）との関連を整理【大学等全体のプログラム】【学部・学科単位のプログラム】共通

修了要件は具体的に、分かりやすく記載
すること【令和６年度認定より追加】
プログラムを修了するために必要な科目数を記載

履修者全員が、必要な要素を必ず網羅する修了要件となっていること
プログラムを修了するために必要な単位数を記載

シラバスに記載の単位数と必ず整合させる

プログラムを修了するために履修することが必須の科目は「必須」に〇を付すこと

どの学生も卒業するに当たって本プログラムの修了が必須となっているか、または予定があるかを選択

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＜応用基礎レベル＞３つの基本的要素と、モデルカリキュラム（2021.3）の対応箇所モデルカリキュラム（2021.3）
対応箇所

項目

３つの基本的要素

I

データ表現とアルゴリズム：
データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

1-6. 数学基礎
1-7. アルゴリズム
2-2. データ表現
2-7. プログラミング基礎

IIＡＩ・データサイエンス基礎：
ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス
1-2. 分析設計
2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング
3-1. AI の歴史と応用分野
3-2. AI と社会3-3. 機械学習の基礎と展望
3-4. 深層学習の基礎と展望
3-9. AI の構築と運用

IIIＡＩ・データサイエンス実践：
本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される。

項目I及びII
AI・データサイエンス実践（演習や課題解決型学習）＜データ・AI 活用 企画・実
践・評価＞

認定教育プログラムは「３つの基本的要素」と「モデルカリキュラム」の各項目を、プログラムを構成する授業科目により網羅していることが要件

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＜応用基礎レベル＞ 申請様式１（様式１）【参考】生成AIに関連する授業内容について〇授業科目に取り入れている、または、取り入れる計画があるものについて、該当があれば記載〇各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定の要件とはならない13

＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式１〇 各科目の講義内容をモデルカリキュラムの＜キーワード（知識・スキル）＞と関連付けて整理（例）応用基礎レベルの「I.データ表現とアルゴリズム」
講義内容として、以下を記載：
・該当するキーワード（知識・スキル）・授業科目名称
・講義の何回目で対応しているか

キーワード（知識・スキル）についてはモデルカリキュラムの各学修項目より合致するものを選択する

全てのキーワード（知識・スキル）を網羅している必要はない

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式２（様式２）プログラムの履修者数等の実績について〇 プログラムの履修者・修了者の実績について、年度毎に記載
プログラム開設年度より前の年度には、人数を計上しないこと【令和６年度認定より追加】
大学等全体の男女別学生数を記載
応用基礎（学部・学科単位）の場合でも、大学等全体の人数を記載※令和5年度学校基本調査で回答した令和5年5月1日時点の人数を記載

修了者数は当該年度に修了要件を満たした者を計上【リテラシーレベル】 【応用基礎レベル（大学等単位）】
・全ての学部・学科を記載
・２つ以上の学部・学科の学生が履修（文系学部を持つ場合は、履修者実績に留意）
・学部が１つの場合、その下の学科、課程別に記載（記載が１列にならないように注意）

履修者数は履修を開始した年度に計上

左記の履修者数の内数ではない【応用基礎（学部・学科単位）】
・対象となる学部・学科のみ記載

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式３（様式３）教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について

令和６年度に変更がある場合も、令和５年度時点の実績について記載

委員会・組織等は、リテラシー・応用基礎で同一の場合や、全学的な組織が兼ねている場合、既存の委員会・体制であっても問題ない

令和６年度以降は令和５年度の履修率より高くなる目標値を記載
リテラシープラスに申請する場合、履修率が３年以内に５０％以上になる具体的且つ着実な計画が必要
履修必須のプログラムとして実施している（または予定がある）場合など、履修率が確実に増加する要素については、明確に記載すること※2024.3.26 水色マーカー部分を追記しました。応用基礎プラスについては要件ではありませんが、履修率の向上に向けた積極的な取り組みを期待します。

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式４（様式４）自己点検・評価について

様式３に記載した、プログラムを改善・進化させるための委員会と同一とすることも可能

自己点検・評価の結果については、必ず各大学等のウェブサイトにおいて毎年度公表する必要がある

17＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式４（様式４）自己点検・評価について差し替える【令和６年度認定より追加】
内容・水準を維持・向上することの一環として、社会動向を踏まえた教育内容・手法の見直しを行っている場合には、その取組や改善するための仕組みについて記載

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請様式５（様式５）数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 プラス申請書〇 様式５はプラスに申請する場合のみ、提出〇 プラスへの申請は、既に認定を受けている、もしくは、同時に認定にも申請している必要〇 様式５、取組概要（PowerPoint1枚）、その他補足資料の記載内容を認定制度審査委員会において評価【令和６年度認定より変更】
・様式５をWordに変更
・①～③の記載の全体で３ページ以内で作成
・応用基礎は大学等単位と学部・学科等単位の様式が異なるため注意【令和６年度認定より変更】記載要領において、特色ある取組の例として以下の観点を追加
・社会動向を踏まえ、新たな技術（生成ＡＩなど）に係る教育内容・方法を授業に導入するなど、先導的で工夫・特色のある学修に取り組んでいる。

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 取組概要
取組概要（ひな形様式）〇 令和６年度認定より、ひな形の様式にて作成〇 適宜、図や写真等を使用し、一枚にまとめる〇 プラス選定に申請する場合、先導的で独自の工夫や特色を含めて作成【令和６年度認定より変更】
大学等名や申請レベル等の基本情報を記載【令和６年度認定より変更】
取組概要欄は、以下の項目に関する内容を含めて作成
・プログラムの目的
・身に付けられる能力
・開講されている科目の構成
・修了要件
・実施体制
プラス選定に申請する場合は、上記に加えて、以下の内容を含める
・先導的で独自の工夫・特色【令和６年度認定より変更】
スライドサイズは、「標準（４：３）」から変更しない

取組概要欄のフォントの大きさ、色などは変更可能

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＜リテラシー・応用基礎 共通＞ 申請に必要な書類〇 令和５年度までは、一部の必要書類の省略を可能としていたが、様式の変更やモデルカリキュラムの改訂、省略の判断の煩雑さなどを鑑み、令和６年度より申請書類省略の運用をとりやめる。リテラシーと応用基礎の認定を同時に申請する場合や、既に認定を受けており、プラス選定のみを申請する場合も、様式は全て提出すること。

（１） リテラシーレベルの必要書類
申請区分

様式１様式２様式３様式４様式５

リテラシーの認定〇〇〇〇

リテラシーの認定とプラス選定

〇〇〇〇

〇

リテラシーのプラス選定のみ〇〇〇〇〇

様式１様式２様式３様式４様式５

応用基礎の認定〇〇〇〇

応用基礎の認定とプラス選定

〇〇〇〇

〇

応用基礎のプラス選定のみ〇〇〇〇〇（２）応用基礎レベルの必要書類
申請区分

必要書類の詳細については、必ず「申請要領」をご確認ください

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認定を受けた後の留意点〇 ロゴマークの使用
・ プログラムのHPや周知を行う広報物、修了証などに使用が可能・ 使用時は認定期限、応用基礎レベル（学部学科単位）の場合は対象学部等を併記〇 プログラムの内容に変更が生じた場合
・ 変更後、変更が生じた年度内に「変更届」による手続きが必要
・ どのような場合に変更届が必要かは、最新の届出に関する提出要領を必ず確認
・ 令和６年度からプログラムの内容に変更がある場合でも、令和５年度までの実施に基づき記載し、変更後の内容は申請には含めないこと〇 公表情報の更新
・ 認定後においても、毎年度の自己点検・評価を実施し、結果を必ずHP上において公表すること
・ プログラムの内容に変更が生じた場合、HP上の情報も更新すること〇 履修者数等の実績は毎年度調査
・ 履修者・修了者数の実績については文部科学省より認定校へ調査を実施

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参考情報
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
URL：http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/〇 平成29年度より活動開始。現在約３００校の大学・高専が加盟〇 講義等に活用可能な教材や動画コンテンツを公開〇 各地域（ブロック）におけるワークショップ等を通じた情報提供

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ご清聴ありがとうございました
認定制度に関するご質問は、文部科学省ホームページの質問受付フォーム（ https://forms.office.com/r/HQfqfpSR4P ）よりお問い合わせください