数理・データサイエンス・AI 教育

横浜国立大学眞田

1．はじめに一志 Kazushi Sanada

2．数理・データサイエンス・AI 教育の推進

スマートフォンやパソコンで興味ある品物を検索すると、次々に関連する広告が表示さ内閣府の統合イノベーション戦略推進会議れることを経験された方は多いであろう。毎では「AI 戦略2019」を決定し、その大目標

日通勤で鉄道やバスを利用する際に交通系として『デジタル社会の基礎知識（いわゆるIC やスマートフォンを改札機にかざすだけ「読み・書き・そろばん」的な素養）である「数で乗車することができる。コンビニでもスマ理・データサイエンス・AI」に関する知識・ホを使うとキャッシュレスで支払いができ技能、新たな社会の在り方や製品・サービスる。最近では対話型 AI や画像生成 AI がおおをデザインするために必要な基礎力など、持きな話題となっている。このように、数理・続可能な社会の創り手として必要な力を全てデータサイエンス・AI 分野における革新的の国民が育み、社会のあらゆる分野で人材がな技術開発が全世界的に展開され、私たちの活躍することを目指し、2025 年の実現を念

社会生活に大きな変化をもたらしている。わ

頭に今後の教育に以下の目標を設定』1）した。

が国でも、この一大変革期に社会で活躍でき教育面における具体的な目標と取り組みは、る人材を育成することが、大学をはじめとす小中学校から高校、大学、さらには社会人まる教育機関に求められており、数理・データでを対象としており、それぞれ表1に示す目

サイエンス・AI 教育として盛んに推進され標が挙げられている。ている。その教育対象は、大学・高専にとど「数理・データサイエンス・AI 教育」が大まらず、小中学校、高校にまで及んでおり、学に求める教育レベルには、表2に示すようすべての生徒や学生が数理・データサイエンにリテラシーレベルと応用基礎レベルがあス・AI を学修することが目標とされている。

る。リテラシーレベルは『学生の数理・デー

小中学校や高校における取り組みも関心のあ

タサイエンス・AI への関心を高め、適切にるところであるが、この記事では著者が勤務理解し活用する基礎的な能力を育成』するもしていることから主に大学における取り組みのとして定められ、応用基礎レベルは『数理・について述べる。

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』するものと定められている3）。リテラシーレベルは文系、理系によらずすべての学生が学ぶべき教養として位置づけられている。一方、応用基

16

表1

数理・データサイエンス・AI 教育の目標と取り組み 2）

小中学校【100万人卒/年】 基礎的学力・情報活用

高校【100万人卒/年】 文理問わず数理・データ関連教育

大学【50万人卒/年】

社会人【多くの社会人にリカレント教育/待遇教育機会を提供】

AI・数理・データサイエンス教育/エキスパート教育

表 2 「数理・データサイエンス・AI 教育」が大学に求める教育レベル 3）

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

応用基礎レベル

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

礎レベルは、データの収集、分析、解釈など

3．教育プログラム認定制度を具体的に実践するための基礎である。理工系の学部では、従来から、情報処理や統計学

大学および高等専門学校で、正規の課程となどの科目名で実習や座学の講義が設置されして数理・データサイエンス・AI に関するており、教育内容としてはリテラシーレベル体系的な教育を行う教育機関に対して文部科や応用基礎の範囲はおおむね網羅されてい学省が認定する『数理・データサイエンス・る。しかし、今回の数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度』3）がある。そのAI 教育では、それらを体系的にかつ全学的に認定プログラムには、リテラシーレベル、応実施することが求められており、その結果と用基礎レベル、およびプラスがあり、表3にして文系、理系を問わず広く学生が学修でき示すように目的と目標が設定されている。認る機会を提供することが求められている点が定されるためには、教育プログラムが正規の大きく異なる。大学ではこれらの教育プログ課程であること、全学開講でありすべての学ラムの認定を受けるために、学部やカリキュ生に広く開かれていること、体系的なカリラムの再編成が行われ、新たにデータサイエキュラムであることなどの認定要件が課されンスに関連した学部を設置した大学もある4）。ている。なお、応用基礎レベルは、学部・学科単位による申請も可能とされている。リテラシーレベルの教育プログラムとして2022

表3

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度 3）

認定教育プログラム（リテラシーレベル）（MDASH-Literacy）

目的：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）

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

目的：自 らの専門分野への数理・データサイ
エンス・AI の応用基礎力を習得
目標：文 理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人/年）

認定教育プログラム（リテラシーレベル）プ 大学等の特性に応じた特色ある取り組みが実施されていること
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＋）※ MDASH は、Mathematics, Data Science and AI Smart Higher Education の略称である。

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年8月時点で217件が認定されており、応用ことを目指して編集された書籍6）では、グラ基礎レベルとして68件が認定されている3）。

フで表示するデータ可視化、最小二乗法※1、多くの大学等の教育機関が認定を受けてお重回帰モデル ※2からクラスター分析 ※3までり、それぞれの教育機関において教育内容や扱うデータ分析の手法、微分・積分、線形代教育方法が工夫されている。リテラシーレベ

数、確率統計の数学の基礎、プログラミング

ルの教育内容の例として、モデルカリキュラとアルゴリズム、IT セキュリティ、機械学

ムに準拠した教科書を目指して編集された書

習 ※4や深層学習 ※5の基礎などが取り上げら籍5）では、はじめに社会におけるデータ・AIれている。用語説明は表4に示す。その前書の利用と活用について概説し、次にデータをきにあるように『大学の専門課程において読む・説明する・扱うためのデータのリテラAI を用いてそれぞれの分野のデータを活用しシーについて述べ、最後にデータ・AI を扱ようとする学生にとって有用なもの』6）とな

ううえでの留意事項及びデータを守る上でのることが目標として設定されている。

留意事項について扱っている。

文部科学省によって2016（平成28）年12理論面で基礎となるのは数学や統計学であ

月21日に「数理及びデータサイエンスに係る。リテラシーレベルの教養科目でも、平均る教育強化」の拠点校として表5に示す6大値や相関、散布図などが取り上げられており、学が選定された7）。拠点として選定された6

そのため数学や統計学の最低限の知識は必要

大学により2017年度にコンソーシアムが形とされる。データの平均値や標準偏差、相関成され、現在では数理・データサイエンス・係数などを理解するには大学における数学・統計学の知識は必須であり、理系学部でもこ

表 5 「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学選定校一覧 7）

れらについて学修する機会は重要であろう。
応用基礎レベルは、数理・データサイエン

No.

大学名

ス・AI を駆使して課題の解決を目指すため

1

北海道大学

2

東京大学

3

滋賀大学

4

京都大学

必要はなく、学部や学科でも申請が可能と

5

大阪大学

なっている。モデルカリキュラムに準拠する

6

九州大学のより実践的な知識や技能を学修する教育プ
ログラムである。こちらは、大学全体である

表4

用語説明

説明
※1．最小二乗法

最小二乗法は、単一の変数（説明変数あるいは特徴量）を用いて目的変数（予測対象）との関係をモデル化する統計的手法である。変数を x、目的変数を y として、変数 x における回帰直線の値（ax＋b）と値 y との差（残差）の2乗和が最小になるように a と b を求める方法が最小二乗法である。

※2．重回帰モデル 重回帰モデルは、複数の変数（説明変数あるいは特徴量）を用いて目的変数（予測対象）との関係をモデル化する統計的手法である。

18※3．クラスター
分析

クラスター分析とは、データを類似性にもとづいてグループ（クラスター）に分ける手法である。

※4．機械学習

コンピュータプログラムにデータを解析し学習させる手法の一つである。
機械学習は、回帰、識別、次元圧縮、クラスタリングに分けられる 6）。

※5．深層学習

深層学習は、機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いてデータの特徴を学習する手法である。

AI 教育拠点コンソーシアム8） として数理・データサイエンス・AI 教育の普及に向けた活動などを行っている。会員校数は140機関を越えている。このコンソーシアムの活動として、前述の書籍5）、6） が出版された。関心の高さから、このほかにもデータサイエンスや機械学習、深層学習などに関連した書籍が、初心者向けから研究者向け、実用書など数多く出版されている。

4．おわりにshiryo/attach/__icsFiles/afieldfile/2019/08/30/1420734_002.pdf（閲覧日：2023年8月4日）．
2） 内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）：「AI戦略 2019」の概要と取組状況，2019，https://www5.
cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/
wg7/20191101/shiryou1.pdf（閲覧日：2023年8月4日）．
3） 文部科学省：数理・データサイエンス・AI 教育プログラ
ム認定制度，2024．https://www.mext.go.jp/a_menu/
koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm（参照日：2024年4月10日）．
4） 滋 賀 大 学 デ ー タ サ イ エ ン ス 学 部，https://www.shiga-u.
ac.jp/faculty/ds/（閲覧日：2023年8月4日）．
5） 北川ら：教養としてのデータサイエンス，講談社，2021.
6） 北川ら：応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践，講談社，2023.
7） 文部科学省：「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校の選定について，2016．https://www.mext.go.jp/
b_menu/shingi/chousa/koutou/080/gaiyou/1380792.
htm（参照日：2024年4月10日）．
8） 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム，
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html（ 閲 覧日：2023年8月4日）．

大学における数理・データサイエンス・AI教育について概説した。私たちの日々の生活
ではさまざまなデータが活用されている。数理・データサイエンス・AI 教育では、小中学校、高校、大学・高専から社会人までを広く対象として、現代社会で必要とされるリテラシーレベルの教育を行い、さらに専門分野への入り口として応用基礎レベルの教育を用意して広く学ぶ機会を提供することが目指されている。その特徴は、教養レベルや応用基礎レベルの教育を体系的かつ全学的に教育することであり、要件を満たした教育機関は認定プログラムという形で公表されている。教育機関がどのような認定を受けているかを比較することもでき、卒業生を受け入れる企業・社会側にも、あるいは進路を考えている高校生にとっても、大学・高専における教育プログラムがわかりやすい形で見える化されたといえる。今回取り上げることができなかったが、小中学校、高校における取組とあいまって、小学校から大学・高専まで一貫した新しい数理・データサイエンス・AI 教育を受けた人材が輩出されることが期待される。

参考文献 1） 統合イノベーション戦略推進会議：AI 戦略2019 〜人・産 業・ 地 域・ 政 府 す べ て に AI〜，2019. https://www.
mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/056_01/

さなだ

か ず し 横浜国立大学大学院工学研究院 教授 博士（工学）。横浜国立大学機械・材料・海洋系学科機械工学教育プログラムにて制御工学に関する教育研究に従事。

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