数理・データ科学・AI (AIMD)教育アドバイザリ委員会会議（１回目）議事録
⽇時：2021 年 12 ⽉ 1 ⽇（⽔） 13:00〜14:50
会議⽅法：ウェブ会議（Google Meet を使⽤）
出席（順不同, 敬称略）
⼟井 美和⼦（東北⼤学 理事）
柳澤 花芽㈱野村総合研究所（NRI）⼈事・⼈材開発担当役員 兼 ⼈事部⻑板⾕ 健司

第⼀⽣命保険㈱ フェロー

Glenn M. Keeni ㈱サイバー・ソリューションズ 代表取締役社⻑
繁⽥ 亮

Google ユニバーシティリレーション・プログラムマネージャー

柳沢 淳

仙台市経済局 産業政策部 地域産業⽀援課 課⻑

中尾 光之 東北⼤学副理事（AI ⼈材担当）、東北⼤学情報科学研究科教授
早川 美徳 東北⼤学データ駆動科学・AI 教育研究センター⻑
⽋席（敬称略）
久⽥ 哲弥

宮城県経済商⼯観光部新産業振興課 技術副参事兼技術補佐 （総括担当）

陪席
北島美⾹ データ駆動科学・AI 教育研究センター 事務補佐員（会議資料）【資料１】 数理・データ科学・AI 教育アドバイザリーボード内規【資料２】 アドバイザリボード名簿【資料 3-1】 AIMD 教育の進捗状況（PPT スライド）【資料 3-2】 R2 年度数理・データ科学・AI（AIMD）リテラシ教育プログラム⾃⼰点検・評価書【資料 3-3】 MDASH 申請書

議題
１．委員の紹介および委員⻑の選出
委員の⾃⼰紹介の後、早川センター⻑より、本委員会に関する規定および⽬的と運営⽅法等について説明があった。
引き続いて、規定にもとづいて委員の互選により⼟井委員を委員⻑として選出した。

２．東北⼤学 AIMD 教育活動の現状報告および意⾒交換
早川センター⻑から東北⼤学におけるリテラシーレベルおよび学部レベルの AIMD 教育の状況、続いて、および中尾副理事から、⼤学院レベルおよび社会⼈ AIMD ⼈材育成について、それぞれ資料に基づいて説明があった後、種々、議論を⾏った。その内容は補⾜資料を参照のこと。
3. その他
早川センター⻑から今後年 1 回程度開催予定などの説明があった。

（補足資料）
第１回 AIMD アドバイザリ委員会発言内容の要約（早川）
本アドバイザリーボードは、ずしも AIMD 教育の外部評価委員会という機能を想定したものではありませんが、任期の終了の前あたりで本学が作成した⾃⼰評価資料について確認やコメントをお願いする場合があるかもしれません。その際は、あまりご負担をかけないよ
うにいたしますのでご協⼒いただければ幸いでございます。
この委員会には内規がございまして、それに沿って委員⻑を設けるということになっております。委員⻑は、皆様⽅から互選いただくことになっておりますが、⾯識のある⽅もない
⽅もいらっしゃると思いますので、議事に先⽴ちまして、名簿の順番に、簡単に⾃⼰紹介をしていただきたいと思います。よろしくお願いいたします。
最初に本学の理事をお願いしている⼟井先⽣の⽅から⾃⼰紹介をお願いできますでしょうか？よろしくお願いいたします。
(⼟井委員)
東北⼤学のデータ戦略を担当しております。理事をやっております⼟井と申します。よろし
くお願いいたします。
前職は東芝で情報のヒューマンインターフェイスというのをやっておりました。去年から東北⼤学の⾮常勤の理事ということでデータ戦略を担当しております。その関係でこのAIMD とも関連しております。よろしくお願いいたします。
(早川)
ありがとうございます。次にあの NRI の柳澤さんよろしくお願いいたします。
(柳澤委員)
はい、わたくしは野村総合研究所で、⼈事と⼈材開発の領域を担当しております。今期は⼈事部⻑も兼ねております。今回は⼟井さんからのご指名もありまして、参加させていただいております。⼟井さんには去年・⼀昨年まで、弊社の社外取締役をして頂いておりまして、
ダイバーシティの関係や⼈材の関係で⾊々とアドバイスも頂戴しておりました。私⾃⾝は実はコンサルティング、いわゆる経営コンサルティングの領域のキャリアを積んでまいりました。私⾃⾝も⽂系ですので、実は AI とか数理はまったく専⾨外なんです。
けれども、弊社にもたくさんエンジニアや、AI 分野を研究している⼈間もおります。その育成が、わたくしの担当になるということで、何かお役に⽴てればと思っております。どうぞよろしくお願いいたします。

(早川)
名簿順で、第⼀⽣命の板⾕さん、よろしくお願いいたします。
(板⾕委員)
はじめまして、第⼀⽣命の板⾕でございます。どうぞよろしくお願い致します。今年は東北⼤学でお話をさせていただく機会を持たせていただき、関係が少し強化されてきている中でございます。私は 2 年半前、第⼀⽣命がデータサイエンスをより強化するため、データマ
ネジメント室を⽴ち上げました。⽴ちあげた後、その組織を分割し、現在はデータマネジメ
ント室とデータアナリティクス室という⼆つの組織を⾒ているという⽴場でございます。
先ほどの話じゃないですが、1980 年代が⼤学⽣でしたので、その頃はまだコンピューター
も充分無い時代でしたけれど、何の縁かコンピューター経済学と⾔う⼀番取りやすい学科がありまして、そこからの縁で今のデータサイエンスにかかわっていると、こういうところ
でございます。ぜひ⼀緒にいいものにできるようにお⼒添え頂きながら私も頑張っていきたいと思います。よろしくお願いします。
(早川)
はい、ありがとうございます。よろしくお願いいたします。次にグレンさんお願いいたします。
(Keeni 委員)
サイバー・ソリューションズのグレン M キニです。よろしくお願いします。1984 年から東北⼤学との付き合いが続いてます。
もともとは 80 年代はじめからソフトウエアをやっておりました。今もソフトはやっていますが、メインがセキュリティになっています。途中でインターネット関連の研究開発標準化をやっていましたが、セキュリティが⼤きな課題になっています。今は会社でセキュリティ
関連の商品やパッケージを作ってやってます。研究開発も同じく東北⼤学、東北⼯業⼤学の学⽣と付き合うのが⼤好きなので、続けてやってます。よろしくお願いします。
(早川)
はいよろしくお願いいたします。ありがとうございました。続きまして、Google から繁⽥さんお願いいたします。
(繁⽥委員)
はい、Google の繁⽥亮と申します。よろしくお願いします。ユニバーシティ・リレーショ
ンシップというのが、Google Research の中にありまして、Google Research と⼤学との共同研究であったり、研究の連携という部分を⽀える、繋ぎとなるような役割をしている部署

があります。その⽇本担当をさせていただいています。東北⼤学様に今回お声がけ頂いたのは、Google Research のメンバーに、東北⼤の鈴⽊（潤）先⽣が Visiting Researcher という形で来ていただいていて、その流れでクロスアポイントメント制度を使って Google と同ぐ
らいでやっていただいています。東北⼤様と Google のお付き合いも、いろいろこれから拡張して⾏きたいなと思うので、ぜひよろしくお願いします。前職は、東京⼤学で研究者をしておりました。特任だったんですけど、農業 IoT の研究をしていて、農業⽤の⼟壌⽔分センサーを作って、AI で解析するというよりは、そのデータを回収する研究をしておりました。⼤学での研究経験もありまして、その前はマイクロソフトでも働いていました。外資と⼤学の両⽅の経験があるので、そういった⾯から何かコメントできればと思いますので、よろしくお願いいたします。
(早川)
はい、ありがとうございました。よろしくお願いいたします。宮城県から久⽥様いらっしゃいますでしょうか？ネット回線の調⼦がよろしくないようですね。栁沢さんも同じような症状かもしれないですが、仙台市の柳沢さんに先にご挨拶よろしくお願いいたします。
(柳沢委員)
仙台市地域産業⽀援課の柳沢と申します。よろしくお願いします。地域産業⽀援課は、何でもやるところで、最近は協⼒⾦の⽀払い業務から通常の企業⽀援の活動、雇⽤の⽀援、商店街⽀援、地場産業に関することは何でもやる課でございます。そういう関係でわたくしもメンバーにさせて頂きました。仙台市では近年クロステックイノベーション都市を標榜しています。例えば防災テックということで、東北⼤の災害研さんとやらせていただいております。
医療分野でいえば、ほかの外資系の企業さんといろいろやらせていただいたりしてます。そういう意味では仙台市の取り組みと今回の AIMD の取り組みって⾮常に親和性が⾼いので、何か意⾒があれば⾔いながら、あるいは⾊々意⾒をいただきながら連携してやっていければいいかなと思っております。どうぞよろしくお願いします。
(早川)
はい、ありがとうございました。よろしくおねがいします。このアドバイザリーボードの内規がございまして、先ほど申しました通り、委員の中で委員⻑を互選いただくということになっております。ただいまのご紹介を受けて⾃薦・他薦ございましたらご発⾔ください。
初回ということで、なかなかそういった動きも難しいかと思いましたので、こちらの⽅から本学理事の⼟井先⽣に委員⻑お願いしたいと思うんですが、ご同意いただけますでしょう
か？

(早川)
はい、ありがとうございます。そうしますと⼟井先⽣、続いて進⾏をお願いいたします。
(⼟井委員⻑)はい。ただ今、委員⻑に選出いただきました⼟井です。よろしくお願いいたします。ではこ
こから議事進⾏を早川先⽣から引き継ぎましてやらせていただきます。本⽇の議題と致しましては委員⻑の選出まで終わりましたので、⼆番⽬の議題に移りたいと思います。東北⼤学 AIMD 教育活動の現状報告及び意⾒交換ということで、本件に関しましては資料に基づきまして、引き続き早川先⽣に説明お願いいたします。
(早川)
はい、わたくしは前半で、後半は中尾先⽣に引き続いてお願いしたいと思います
それでは、私と中尾副理事の⽅から、本学の取り組みについて説明させて頂きます。
東北⼤学は⼤学院まで含めると 18,000 ⼈ぐらいの学⽣を要するかなり⼤きな⼤学です。こ
こに書いてある学部・⼤学院でいろんな教育がされています。AIMD については、基礎・リ
テラシーレベル、専⾨教育レベル、⼤学院以上のリーダーレベルというピラミッド型で教育を実施しているというところです。
わたくしのほうからは、ピラミッドの下の部分、基礎の部分とスペシャリスト養成のところについてご説明して、それに引き続いて、中尾先⽣の⽅から、⼤学院以上さらにはリカレン
ト教育についての部分、今後についてご説明差し上げたいと思います。
まず基礎のところ、リテラシーレベルを簡単にご紹介したいと思います。
本学は、学部⼊学者が 2400 ⼈と 2500 ⼈の間ぐらいで推移しています。昨年度から、⼊学者全員に AIMD の基礎ということで、左側の枠に書いてある科⽬について全員が基本的に履修するような体制を開始しております。特にその中で情報基礎 A・Ｂと⾔う科⽬がありま
して、名前は情報となっておりますけれども、その中でデータサイエンスについても学び、２単位を⽂理問わず全員が履修するという体制になっています。
本学の特徴としましては、ベーシックな階層の半段階上に、挑創カレッジコンピューテーシ
ョナル・データサイエンス（CDS）プログラムというものを設けて、専⾨家育成との接続性を⾼めているような構造になっております。そちらでは機械学習であるとか、データサイエ
ンスのもう少し踏み込んだ内容についても学べるようになっています。
このような教育を実施するべく、わたくしが今所属しているデータ駆動科学・AI 教育研究センターという組織を、⼀昨年(2019 年)の 10 ⽉から設けまして、皆様⽅にはそのアドバイ
ザリ・ボードとして参画いただいているところです。続いて、本学のリテラシーレベル教育の六つの特徴を順にご紹介したいと思います。

まず⼀点⽬としては、全員が履修する部分と、より⾼度な内容を学びたい意欲的な学⽣に対応する、⼆階層に分けてリテラシーレベルの教育を構成しているというところにあります。
中⼆階部分に挑創カレッジの CDS プログラムがあります。そこでは複数の科⽬が開講されていて、⽂系⽂理を問わず全員が履修できるような時間割になっています。
特徴の⼆点⽬としては、AI のベンチャー企業と共同研究で、初学者向けの e ラーニングの教材を共同開発しておりまして、それを先ほどの⼀番ベーシックな AIMD の基礎科⽬で利⽤して、初⼼者の理解を助ける取り組みを⾏っています。加えてプログラミング不要な AI
分析ツールを学⽣に公開し、⾃由に使って頂けるような環境も整えているところです。
特徴の三点⽬としましては、東北⼤学は研究型の総合⼤学ということで、それにマッチした内容の科⽬開発を⾏っております。ここに⼆つ例を⽰してありますけれども、⼀つは、「数
理データ科学−データ⽣成の活⽤の現場に⽴ち会う−」という科⽬がございます。最前線で研究をしている⽅々から、レクチャーとデータを提供していただいて、それを授業で学⽣が追体験する趣旨のプログラムを開発しています。それから、企業の実務家の⽅もお呼びしな
がら、「AI をめぐる⼈間と社会の過去・現在・未来」といった科⽬を開発し、こちらも挑創
カレッジの科⽬として提供しているところです。
特徴の四点⽬としては、モチベーションの⾼い学⽣さんに対しては、⼒だめしの機会として⺠間のディープラーニング協会の検定の取得に向けた学修⽀援を⾏っております。具体的には、⺠間で提供される e ラーニングを無償で使っていただく取り組みをしております、令和 3 年度はまだ進⾏中ですが、昨年度は「E 資格」は５名、「G 検定」７名が⽂系も含めて合格されております。挑創カレッジプログラムの修了者には修了書を発⾏しています。残念ながら修了書を発⾏した件数は多くないんですけれども、年に数⼈程度は申請して既に発⾏済みと⾔う状況です。
特徴の五つ⽬として、こういった教育をより社会に普及、浸透させるということで、同じ仙台地区にある⼤学・⾼専に対して本学で開発した e ラーニングを展開しています。また
JMOOC で、「社会の中の AI」という講義を開講し、昨年の段階で 4700 名以上の受講実績がございます。
それから最後に触れるかもしれないんですけれども、東北創成国⽴⼤学アライアンスという連合を⽴ち上げて、このチャンネルを⽤いた普及活動も始めております。本学の執筆陣による教科書シリーズの刊⾏を進めているところです。こういった取り組みが⽂部科学省に認めて頂きまして、今年の 8 ⽉から MDASH、および MDASH プラスという認定もいただ

いております。先ほどの特徴ある科⽬の中でご紹介しました講師陣は、資料の写真に並んでいるような⽅々ですが、さらに教材の幅を広げたいと取り組んでいるところです。それから英語留学⽣のクラスもございますので、そちらへの対応というのも継続的に進めているところです。来年度から本学の全学教育の改⾰が⾏われ、カリキュラムが⼀新されるのですが、基本的な取り組みは、これまでどおり継続しつつ、科⽬構成や内容については、さらに精査を進め取り組んでいるところです。
ここまでが教養課程レベルのことであります。次に学部専⾨教育の取り組みについてご紹介したいと思います。
学部専⾨教育は、それぞれの部局が独⾃性をもって⾏うというのが、基本であります。そこをベースにいかに AIMD スキルを浸透させるかというところがポイントになります。例えば⼯学部の情報⼯学コースの現在のカリキュラムと、その中で AIMD の関連講義がどのように開講されているかを⽰したのがこちらの図になります。
これは情報関係のコースなのでデータ科学、AI 関係の科⽬も、すでに複数開講されている
わけですが、それと並⾏して、さらに新しいコンテンツのマイクロ学習を取り⼊れて、それぞれ学びたいときに、学びたい内容を⾃学習できる環境を、追加できるように考えています。
⼀⽅、先ほど中⼆階と申しました挑創カレッジの CDS プログラムは学部⽣全員が受講できますので、そちらの科⽬を⾼年次教養教育の⼀環として学び直す機会してもこの CDS プロ
グラムは利⽤されております。対象科⽬のリストがここにありますが、例えば、今年度は、
3 年、4 年⽣はもちろんですが、⼤学院⽣も 20 ⼈ぐらい CDS プログラムを受講している実
績があります。マスターに⼊ってから、改めてデータ関係 AI に戻って学び直すというような道も開かれています。
それから⼤学全体で AIMD 関連の交流はどのような様⼦で開講されているのかを調べまして、それを⼀覧にまとめたのがこちらの表になります。
⼯学部や情報科学などでは、当然 AIMD に関係する科⽬は多く、⼀⽅、あまり開講されていない学部もあったりと凹凸があるので、どのように学修の機会を均等化させるかとかいうのが⼤きい課題になるとに考えています。
ただし経済学部のように、もともとデータサイエンス寄りの内容を扱っている学部では、例
えばビジネスデータ科学という科⽬を設けております。企業の実務家をお招きして、クラスの中で実習やプレゼン、実際に企業からいただいた実データを⽤いた演習なども⾏われています。こちらは経済学部の 2 年⽣、3 年⽣、4 年⽣が受講しているという状況でございます。

先ほどマイクロラーニングと申しましたけれども、すでに学部教育の時間割・カリキュラム
がきっちり定まっているようなところもありますので、専⾨教育を学ぶことと並⾏しながら、必要に応じてそれぞれのタイミングで必要なスキル知識を習得できるように、e ラーニ
ングをベースとしたプラットフォームを提供したいと考えております。
現在いくつかのトピックについて開発・提供を進め、⼀部はもうすでに授業等で投⼊されているところです。ここまでは学部レベルの教育内容になります。続きまして中尾先⽣、お願いできますでしょうか？
(⼟井委員⻑)
ここまでで、あのご質問等あれば。
東北⼤学では理系⽂系問わず全学で情報の教育が⾏われていると⾔うことで、実際にデータを作成している⽅達からの直接の講義もあるということですが、それについて何かありますか？またマイクロラーニングもできるようになっているということでなんですか？リ
カレント教育っていうのはどういったコンテンツでされてるんですか？
(早川)
はい。リカレント教育ではなく、学部学⽣向けの講義になります。
(⼟井委員⻑)ビジネスパーソンは受けには来ていないんですか？
(早川)
基本は、学部 2 年、3 年、4 年だと思ってます。
(⼟井委員⻑)マイクロラーニングをリカレント教育に使えるようになると使って頂けそうなんですか？
企業の皆さんからはいかがですか？
(早川)
どうなんでしょうか。ただ、最近の市販されている教材は、マンパワーと費⽤を投⼊して開発されたものもございますので、それに対してアドバンテージが本当に出せるかどうかというのは、作っていて⼼細い不安なところもあります。
(⼟井委員⻑)第⼀⽣命では、リカレント教育ではどういったコンテンツを使ってらっしゃるんですか？

(板⾕委員)はい。リカレント教育は社内の⼀部の⼈間に対してですが、全体的なリカレント教育としては、我々みたいな専⾨家が社外にある講座をピックアップして、⼈事経由でリカレントをしてもらっている状況です。
(⼟井委員⻑)そうですか。じゃあ板⾕さんに選んでいただけると、東北⼤学の教材も使っていただけるかもしれない。
(板⾕委員)
是⾮ご検討ください。
。
(⼟井委員⻑)
じゃあまたあとで質問あるかと思いますが、ぜひ続き。
(Keeni 委員)
これらの講義は⽇本語で⾏われているのでしょうか？
(早川)
はい。基本は⽇本語になってます。留学⽣コースというのもありまして、そちらでは⽇本語を⺟語としない先⽣が講師をしております。⽇本⼈向けに開発した e ラーニングの教材を英語に翻訳したものを使っていただいてます。
(Keeni 委員)
オッケー。本学で開発した e ラーニングを 2500 名ぐらい使っているということですが、そこも⽇本語のみですか？
(早川)
はい、そうです。これらのコンテンツを英語化するというのが、⼀つの課題になっております。
(Keeni 委員)とてもしたいなと思ってます。
(早川)

はい、ありがとうございます。
(Keeni 委員)
はい。ありがとう。以上でございます。
(⼟井委員⻑)はい、ではまた後で質問する機会がありますので、中尾先⽣引き続きよろしくお願いいたします。
(中尾)
はい。トップリーダーとは⾔ってはいますが、⼤学院向けの教育についてお話します。
このプログラムは平成 29 年(2017 年)からスタートしています。
当時は、スーパーグローバルユニバーシティというプロジェクトで、⼤学院教育の国際化が謳われていて、特にデータ科学にフォーカスしたプログラムを情報科学研究科を中⼼に⽴ち上げました。
基本はマスターです。マスターの 2 年次から学位取得ですので、博⼠後期課程の 3 年で学位を取得するまでの 4 年間に、通常の⾃分の専⾨科⽬に加えて、データサイエンス・AI の座学、PBL、演習、トレーニングをやりながら、両⼑使いができるような学⽣さんを排出していこうという⽬的で、スタートしています。
情報科学研究科の⼀つの柱はコンピューターサイエンスですので、その先端的なスキルを磨くということもあります。しかし特徴は、それ以外の違うドメインのバックグラウンドを持つ学⽣も参加している点です。例えば経済、⽣命、理、⼯、医⼯、医の６研究科が連携して、これに取り組んでいます。
このプロジェクトは国際化を⽬的としておりますので、基本的に使われる⾔語は英語です。
かつ博⼠過程の２年次を初期基準としていました。加えて半年間かそれ以上、海外の研究機
関に滞在して、共同研究をやってくるということが義務付けられていました。
実施体制は情報科学を中⼼とし、これらの研究を束ねて海外連携機関との間で⼈材育成をやると⾔うことです。今説明申し上げたのは、⼀番上にあるデータ科学国際共同⼤学院（GPDS）についてで、⽬的は⼤学に籍を置く学⽣の国際化です。また東北⼤学では海外からの留学⽣を受け⼊れています。国費留学⽣優先配置プログラムとは、国費の奨学⾦を受けながら、特定の専⾨性を⾝につけるというものです。これと同時並⾏的に我々は共修と呼んでますが、本学の学⽣と留学⽣がともに英語の環境のもとで学ぶといった体制をつくっています。
次に、⼈⼯知能エレクトロニクス卓越⼤学院プログラムについてです。始まって 3 年ぐらいですが、こちらの⽬的はデバイス的なものと AI 的なものをマッチングさせて⾏える⼈⼯知能エレクトロニクスの⼈材育成です。マスターとドクターの⼈材育成の⼀環です。
データ科学国際共同⼤学院のカリキュラムの中⾝を少しお話します。それぞれのスキルカ
テゴリーに属する授業科⽬を分類しています。学⽣はある決まった単位数を履修することが求められています。他の研究科、例えば⽣命の学⽣、経済の学⽣も、これをある⼀定の単位数を学ぶことになっています。それと演習、スキルアップトレーニングとか、トレーニン
グプログラムを学んでいます。次に演習のいくつかを説明します。先ほど申し上げましたよ
うにコンピューターサイエンスを専⾨としない学⽣たちがたくさん含まれてますので、その学⽣たちのスキル平準化を⽀援するためのトレーニングを新たに作りました。それをスケールアップトレーニングと呼び、リテラシーレベルから対応しております。
この辺りはいずれの学⽣もやることになっているドリル形式のトレーニングです。
集中的な内容で、基本的には e ラーニングやオンデマンドでのコンテンツになっています。
トレーニングキャンプ２は、実データを使った PBL と呼ばれるタイプのグループワークです。これにマスター２年の学⽣はトレーニーとして、ドクターの学⽣はトレーナーとして参加します。
実データをビッグデータと⾔えるテラバイトのデータを使って、何らかの解をそこから導き出すトレーニングをやっています。今はウェブ広告系のデータを企業から頂いて、みんなで取り組んでいます。
実績についてです。受け⼊れ⼈数等は概算です。先程海外での滞在が義務付けられていると申し上げましたが、こちらに掲げてある⼤学に半年、あるいはもっと⻑く滞在し、共同研究を実施しています。
留学⽣の受け⼊れについてです。⽂部科学省のプログラムは 3 年で終わりなんですが、平成 27 年から三期連続で獲得しております。いわゆる共修の環境も整えているところです。
主にアジアからの留学⽣を受け⼊れていて、中には少しだけオーストラリアとかアメリカからの学⽣もいます。以上が⼤学院レベルで⾏っている教育でした。
リカレント教育について簡単ですが、お話しします。
私共が取り組んでおりますセキュリティ分野が先⾏していました。
こちらも⽂部科学省のセキュリティ分野の⼈材育成のプログラムなんですが、⼤学院からスタートして、次に学部、最終的な形態は社会⼈を対象としたリカレント教育っていうことでした。この特徴は講義を提供する側も、受講する側も全国区であるっていうことです。
enPiT-pro と呼んでいますが、社会⼈を対象としたセキュリティ教育です。情報セキュリテ
ィ⼤学院⼤学が、このプログラムに関して全国の⼤学をまとめています。
主に私共が対象としているのは、宮城県や仙台地域の企業です。⼀番下の通り３つコースを作りセキュリティマインドを養成するコースを実施しています。グレンさんにも、いくつかの講師を⻑年務めていただいております。こちらは学習内容を⽰してます。最近の AI ・デ

ータサイエンスの潮流に乗ったコンテンツもその内容の中に含んでいます。仕事を続けな
がら学ぶことは難しい部分もありますので、できるだけ学びやすいプログラムにしております。⼤学で講義をとっていただくのは難しいですが、⼀つのオプションとして科⽬等履修⽣っていう制度がありますので、講義を提供しております。enPiT-pro については、営業活動もやってはいますが、受講者が増えない状況があります。お試しコースのような、無料で試しに学んで頂ける機会を作ったりして、⼈集めには努⼒しています。
⼀⽅で、⼤学院レベルでやっているデータ科学 AI のカリキュラムについてです。今年度 10
⽉から、東北⼤学の⼤学院プログラムの⼀部を使⽤し、ブリヂストンのデジタル⼈財育成プ
ログラムを開始しています。データ科学国際共同⼤学院で使ったカリキュラムをオンデマ
ンド、あるいは e ラーニングのコンテンツ化して、提供しています。
クロステックの話が出てましたが。私共は参画予定になっておりまして、来年の 2 ⽉、3 ⽉
あたりにトレーニングキャンプでグループワークの機会を提供できればと思っています。
課題では、かなり Google さんにお世話になることになります。
活動のご紹介するまとめで、今後の展開について最後にお話します。
これまでの形態を⾒ていただけるとおわかりのように、AI・データサイエンスを専⾨とする学⽣だけではなく、それ以外の背景を持つ学⽣たちにも必須のスキルとして学ばせたいと思っています。
それをリカレントあるいは海外への展開を踏まえて、浸透させていきたいと考えているところです。こちらのパワーポイントで⾔いたいことは左側に、⽬標１・２・３と書かれています。
⽬標１は、リテラシーレベルから⼤学院レベルまで、⼀貫してつなぎ⽬なく学びが繋がるよ
うな体制を充実させていきたいということです。エキスパートレベルの階層にトップという名前がついていますが、それについては後で説明します。
⽬標２のコンソーシアム活動は、地域展開あるいは、多様性への展開です。今年度から東北地域の国⽴⼤学・新潟⼤学を含めたグループで、AIMD 教育の教材、カリキュラム、事例を共有しあうアライアンスを⽴ち上げています。12 ⽉にはシンポジウム等を開催しますが、取り組みを通して東北地域の底上げ、活動の底上げをやっていければと思っています。
⽬標３はグローバル展開とリカレントでの社会⼈教育です。その⼀つとして、将来の展開へのきっかけとなると考えているのは、3 年後の稼働が⾒込まれている次世代の放射光施設、
東北メディカルメガバンクといった先駆的な研究組織です。⾮常に膨⼤なデータが刻⼀刻と蓄積されていく環境が今後続々とキャンパス中に⽣まれていきます。ここでは未踏と呼んでいるんですが、その未踏領域のデータにどのように取り組んでいくかっていうことですね。それが、今後この分野を発展させていく上で、⾮常に画期的になるだろうと思っています。取り組むための組織化、あるいは⼈材育成に利⽤していくっていうことを考えています。以上で、わたくしの⽅からの説明は終わります。
（⼟井委員⻑）はい。中尾先⽣、どうもありがとうございました。前半のリテラシー・スペシャリストに続いて、後半はトップ、そしてリカレントの教育に関してのご説明でした。
はい。前半後半、両⽅にわたってもよろしいですが、質問ございますか？
仙台市の柳沢さんは、クロステックでお世話になっており、これから実際に教育が始まるということなんですが、なにか追加補⾜、抱負とありますでしょうか？
（柳沢委員）
はい柳沢です。クロステックは私の専⾨ではないので、、深くは話せないのですが、、企業⽀援という観点だと、社員全員がリテラシーを持っていないと、⽴ち⾏かなくなる時代になってきてるんだと思います。⼀⽅で経営層も含めて、スペシャリストもどんどん養成していきたいので、東北⼤学さんとも打ち合わせをさせていただきながら、クロステックイノベーシ
ョンについて、今年度もセミナーをやったり、⼒をいれていきたいなと思っています。それで、全般的な質問なんですが、東北⼤学さんは、ベーシックなところからリーダー育成で、いろんなステージやレベルに対応してると思うんですが、東北⼤学のプログラムを他の⼤学と⽐べて、ここは進んでるんだけれども、ここはまだ遅れてるところ等があれば、参考ま
でにお伺いしたいなとに思ったんですけども、いかがでしょうか？
（中尾）
はい。⼤学院のプログラムで申し上げると、情報科学っていう、コンピューターサイエンスです。計算機科学を主とする研究科が AIMD を追求するのは当たり前なんですが、それを分野の垣根を超えて、いろいろな分野の学⽣たちに学ばせる体制を迅速に作って、運⽤している⼤学は他にはないのではないかと思っています。
⼀⽅で、リカレント教育みたいなその社会的な広がりをどうやって⽣み出して⾏くかっていうことについてです。特に情報セキュリティのレベルでは、⼈集めに苦労しています。今年度ブリヂストンさんと⼀緒にやらせていただいたり、クロステックの私共の関わるトレーニングについても、⾮常に多くの意識の⾼い技術者の⽅々に参加いただいておりますので、すこしずつ⾵向きも変わってきてるのかなとは思っています。そこで、僕らが営業をしていて思ったのは、経営者の⽅々は AI とかデータサイエンスを、⼀つの⼈件費の削減のためのツールとしてお考えの部分が結構あるので、そうではなくて価値を新たに⽣み出すためのツールとして考えていただきたいと思っています。その意識改⾰を⾏えればいいなと思っています。
あと、早川先⽣、何か？
（早川）はい。リテラシーレベルや学部レベルの学⽣全員に履修させることについては機能してると思います。しかし⽂系で情報についての前提や知識があまりない学⽣たち向けに、⼀つ上の考え⽅や作法を上⼿に丁寧に教えられて、なおかつ意識や技術を持っている担当教員探しに苦労しているところです。個⼈的には、もう⼀段階⾼く、もしくは深く学ばせたいなと思ってるんですけど、なかなか難しいなあと思っております。以上です。
（⼟井委員）
そういう意味では、東北⼤学のように⼤規模に全学で AIMD のような情報の教育をやっているところは他にはないですし、トップを切っていると思います。あと、データ持ってるっ
ていうところは、ほかの⼤学とずいぶん違っています。
リテラシーのレベルの⽅はなかなか難しいとは思うのですが、競争カレッジとか、トップのリーダーの⽅たちは、実際に使ってみて AI ってどんなのデータサイエンスなの？って⾝をもって知ることが出来ることは、⼤きな特徴だと思っています。どうも質問いただいてありがとうございます。
それでは、Google の繁⽥さん。Google もいろいろご協⼒いただいているんですが、繁⽥さんは Google の⽅でもあり、JAXA のスタートアップもされてるんですよね。あれ違いました？
(繁田委員)
はい。そうですね。創業時の、天地⼈という宇宙データを解析するベンチャー⽴ち上げに関わっておりました。今はそこでの仕事はしてないんですけど。
（⼟井委員⻑）繁⽥さんからみて、東北⼤学でやっている AIMD から出てくる⼈材ってどう⾒えますか？
（繁⽥委員）
そうですね。これからは AI だけの専⾨家でもなくて、いろいろな分野の知識を持ちながらやる知識もあって、それをうまく掛け合わせられる⼈間だったり、両⽅の専⾨家をつなげる役割っていうのが⾮常に重要になってくると思っています。そういう意味では、全学的に⽂学⽂系も含めて広い⼈たちに教育されていて、⼈材を育てられるように設計されているのはすごくいいなと感じました。
気になったことなんですが、エキスパートの⼤学院のレベルで、Linux や Python の使い⽅を教えられて、情報系の知識ない学⽣も取りこぼさないようにされているのはすごくいいなと思ったんですけど、これって初等とか初級レベルでやっている部分と被っている部分もあるのかなって感じてました。あと、この領域では他の⼤学さんや⺠間で沢⼭のツールや教材を提供されていると思います。⼤学院であるのか、初等であるのかによってニーズって違ってくるので、このツール良かったとか、こうするといいとか、担当されている先⽣の間の情報交換や先⽣⽅の間で横のつながりがあって、その中でより良い授業の設計の仕⽅、ツールの使い⽅みたいなのが統合や共有されていくとよりいいのかな？というふうに感じました。このあたりの繋がりはどうでしょうか？
（中尾）
では中尾からお答えします。我々は情報学研究科という⼤学院で、早川先⽣のいらっしゃる
センターと実は密接に連携して、教材を共有しあったりしています。先ほどのブリヂストン
さんとのリカレント教育に早川先⽣の開発されたリテラシーレベルのオンデマンドコンテ
ンツを使ったり、私共で開発したスキルアップトレーニングのプログラムを初学者⽤に使えないかというトライアルをしています。そこにはいくつかの壁がありまして、国際共同⼤
学院では、すべてのコンテンツは英語をもとに作っていますので、それを逆に⽇本語化することをやっています。また内容的に、初学者には合わないと⾔われるので、レベルの調整と⾔語的な調整を⾏っています。おっしゃるような点は⾮常に⼤事なポイントだと思います。
できるだけスケールメリットを⽣かしながら、スケーラビリティを発揮できるような体制を作りたいなというふうに思っています。
（繁⽥委員）
ありがとうございます。特に英語のコンテンツが沢⼭あり、質としても良いものがあるのでそれを⽇本語にして、英語が得意ではなくてもコンテンツに触れる機会をうまく作れていると思います。正直、Google が提供してる GOOGLE マテリアルも英語のみだったりしま
す。現地の⾔語にするのは企業でも難しいので、⼤学側でうまくカバーできるといいのかなって思います。
（⼟井委員⻑）はい、ありがとうございます。では NRI の柳澤さんから今の説明を聞いて、⼈事担当の⽴場からコメント、ご意⾒などいただければと思います。

（柳澤委員）はい。ありがとうございます。弊社でもリカレント教育という⾔い⽅はしてないんですが、いろいろなキャリアにチャレンジをするようにしていて、その中で⾃分に今⾜りないスキ
ルや知識があれば、研修プログラムの中から⾃⽴的に選んで習得するようにと⾔うことを、数年前から⼒を⼊れて、広報をしております。これまで特定の⼈間にだけ開放してたものも、今では誰でも受講できるようにしています。やはり弊社の場合は、受講する社員の偏りという問題があります。前向きに講習をうけたり⾃ら学ぼうとする⼈間は、もう次々に講座を取って隙間時間を⾒つけてスキルアップしていこうとします。⼀⽅で、何となく⽇々の業務に忙殺されて、「また今度」と先延ばしにする⽅は、いつまで経っても受講しないというような、社員の中での差がだいぶ広がってきてしまっているなあと思っております。それもまた社員の⾃主性に任せるところの結果ではあるものの、どこまで放置してもいいものか⾮常に悩ましく思っています。そろそろ働きかけをすることを考え始めています。DX の時代となり全員が IT の知識やスキルを持っていることは基本となり、重要となっています。弊社の中でもコンサルタントとして採⽤されている⼈間が⼀割ぐらいおりますが、MBA 的な知識があればいいということではなく、やはり IT の知識はつけるように、勧めてめております。
もう⼀つ、これは質問でもあるんですが、ダイバーシティ、特に⼥性の活躍推進に⾮常に⼒を⼊れて、⼟井さんにも⾊々とアドバイスいただきながら、進めてまいりました。今、東北⼤学さんのほうのこの講座をとる⼥⼦学⽣の⽐率というのはどんな状況でしょうか？
（早川）
はい。正確にはちょっと把握していないですけど、リテラシーレベルについては全員履修なので、全員受けていただいていることにはなっています。挑創カレッジプログラムのもう少し機械学習などの難しい話題についても、正確にカウントしてはいないのですが、⼤学内の⼥性⽐率からみても、特に⼥⼦学⽣の数が少ないということは無いと思います。同じぐらい興味を持って、むしろ⼥性の⽅が⼀⽣懸命やってくれてるかなと、そんな印象を持ってます。
⼤学院についてはよくわからないです。
（中尾）
⼤学院では、コンピューターサイエンスの我々の研究科ですと⼥性⽐率が⼗数パーセントぐらいです。⼀⽅で、例えば⽣命とか経済の⼥⼦学⽣⽐率はもっと⾼くて、むしろ⼥⼦の⽅が多いような感じは受けています。ちょっと今、正確な数字は分からないですが、そういう意味では分野依存性があるなというのが印象です。
(柳澤委員)
そうですよね。ありがとうございます。弊社も積極的に⼥性を採⽤し、育て、⾼い役職に就いてほしいと進めてはいるんですけれども、⽇本全体で⾒ると理系の⼥性が少ない。それも理系の中でも⼯学部、コンピューターサイエンスがまだまだ少ないなあという感じもしてます。⽂系の⼈たちも同じように採⽤して、育てていくんですけれども、⽂系で⼥性となりますと、本⼈たちも「えー」みたいになるケースがあり、⾮常に苦労しております。⼥性がもっと増えてくれると、いいなというふうには思っております。はい以上です。
(⼟井委員⻑)はい、どうもありがとうございました。グレンさん、板⾕さん追加でご質問やご意⾒などいかがでしょうか？グレンさんお願いします。
(Keeni 委員)
はい。いつか中尾先⽣のところに⾏って、こういったことやりませんかとお願いしようと考えていたんですけど、それができているということでとても嬉しいです。今までの説明のなかで、いくつかのコメントがあります。
早川先⽣の AIMD リテラシー教育の説明の中で、ピラミッドの⼀番下の層が AIMD の基礎となっていますが、実はその下の層も⼤事であって、それがソフトウェア層ということになります。セキュリティとかネットワーク通信を⾏っていても、結局はソフトウエアを書く事になりますので、⼈材育成と訓練が⼤事だと思います。今だったら Python です。英語を優先するのと同じように Python も書けないといけない、といった意識付けもとても⼤事だと思ってます。
国内の場合、ソフトウェアはエンジニアリングであるとの考え⽅に偏っているのでよい状
態とは⾔えません。その状況を変えれば国内で出てるソフトウエアも変わってくるのではないかと思います。これは⻑年の問題です。
データサイエンスやソフトウエアサイエンスのようにコンピューターアートであるとの意
識が欲しいと考えています。私⾃⾝もインターネットセキュリティの院⽣向けの講義をやっているんですが、インターネットの知識は問わず、誰でも⼊れるということを条件でやってました。⾔葉もバイリンガルにしてました。留学⽣も⽇本⼈の学⽣もいて、⼈気があったのですが、コロナ禍になって留学⽣が⼀⻫にいなくなってしまいました。
もう⼀つ意⾒があります。
フィンランドでは、国⺠の皆に AI の基礎を理解してもらうために、AI フォローというようなオンライン講座があるんです。フィンランドの⼤学を中⼼として、5 年間で五割以上の国⺠に受講してもらいたいということで、講習の中で数式を⼀つも使わないということです。

年代を超えて理解してもらうための⼯夫がされています。私も 2、3 年前に受講してとても⾯⽩く全部理解できました。これを国を挙げてやっているということで、宮城県や仙台市でも五割以上の⼈が AI を理解をできればいいなと思います。私はセキュリティの重要性について理解してもらうまでに 20 年かかりました。
別の話に移ります。⼈が集まらないとか分かってもらえないという問題があるので、相⼿がやりやすいように⼯夫する必要があると思います。例えば、参加費⽤を無料にする、ネット
ワークでできる、英語でもある、海外に向けてやる、ということです。加えて、個⼈で勉強しようとしている⼈が平⽇の夜や週末に受講できる機会を作る必要があると思います。提供する側がすこし無理をしてでも機会を提供しないと、先に進まないかもしれないです。
⼤学の中にはビッグデータもあるということで、マスターの学⽣はトレーニーとして、ドクターの学⽣はトレーナーとして参加して実課題に取り組むのはとてもいいので、⻑く続けていければいいと思っています。私からは以上となります。
（⼟井委員⻑）はい、どうもありがとうございます。⼀点⽬は、ソフトウェアはエンジニアリングじゃなくて、ソフトウェアアートとしてもっと取り組んでくださいというお話だったと思います。⼆点⽬は、ダイバーシティの話もありました。三点⽬の所ではクロステックの⼈集めはどうしますかということで、無料にしたらいいんじゃないかとアドバイス頂きました。
（中尾）
クロステックについて補⾜があります。仮に⼈を集められたとしても、ある程度経験を積んでいるので、次の段階に進む時期に来てるんだということです。宮城県や仙台市と何か別の事をやれればと考えています。
（⼟井委員⻑）はい。有難うございます（早川）
ちょっとよろしいですか？⼀点⽬については東北⼤学では、もともと情報関係の科⽬ではコンピュテーショナル・シンキングという考え⽅を重視した科⽬の内容設計をしております。プラス・データサイエンスで⼤学らしい内容になるように、努めていたところです。
それからダイバーシティに関係しては、Google さんにもご⽀援いただいて、⼥性の AI・データ⼈材育成への取り組みをはじめておりまして、東北⼤では、例えばサイエンスエンジェ
ルとか、理系⼥⼦を呼び込むための取り組みを⾏っております。またクロステックにつきましては中尾先⽣、お願いします。
（中尾）
もちろん安くして、時間も柔軟にして、オンラインで受講できるようにっていうことはおっ
しゃる通りだと思います。⼀⽅で、やはり意識改⾰は必要だと思います。先程の話ですが、技術者には⼈気ないと申し上げましたが、学⽣には⾮常に⼈気があります。今、学部学⽣でコース外で 30 名ぐらい受講していて、多くが修了証を得るような状況になってます。ただ企業の技術者にこの情報セキュリティってなかなか理解してもらえないっていうことがあります。今考えたいのは、AI・データサイエンスに関わるセキュリティの展開がきっとあるはずなので、意識付けをやっていきたいです。そして、安くするのはもちろんなんですが、⼤学の将来を考えると少しはお⾦をいただきたいと思っています。⾃⽴して、このキャリア
教育のシステムが回るような体制を作りたいです。そのためには労働集約的なプログラム
ではなくて、オンデマンドや e ラーニング等をうまく使えればなと思っています。
（Keeni 委員）
中尾先⽣の資料の中で、⽬標２のコンソーシアム活動の強化のところで書かれている、AIMD 固有のセキュリティ課題について、ここが⼀番⼤事なところだと思っています。データサイエンスとセキュリティをペアで考えて、ぜひ講義⼀⽇⽬からやってほしいと強く思いますね。それは、今抱えている問題が、セキュリティについてだからです。インターネ
ットができたばかりのころから、セキュリティはまったく重要視されていませんでした。データサイエンスや AI でデータの処理ができますが、はたしてセキュリティへの影響はなんなのか？と、それも同時に考えていかないと、まずいと思ってます。当然のことで、教科書もないので初期のころは⼿探りになると思います。ピラミッドにあるように、データサイエ
ンスとセキュリティをペアで考えて、講義⼀⽇⽬からちょっとずつやっていかないと、セキ
ュリティを別物だと考えていたら、私のところにいつまでも⼈が⼊ってこない状況が続く
んじゃないかと思いますね。はい以上です。
（⼟井委員⻑）はい、どうもありがとうございます。私が今⾮常勤で携わっている情報通信研究機構は、ナ
ショナルサイバートレーニングセンターと呼ばれるところで、今までオリピックパラリン
ピックに向けてセキュリティの⼈材育成というのをやっておりました。今は引き続き市町
村や⾃治体、⼀般企業の⽅たち向けに、その⼀部は有料で受講できるようにしています。こういった輪が広がると企業でもセキュリティが⼤事だっていうマインドに変わっていくんではないかなと期待しています。次に板⾕さんは、いかがでしょうか？
（板⾕委員）はい、ありがとうございます。私は、実学の⽴場からリアルビジネスという観点でお話させて頂きたいと思います。AIMD 教育を学⽣さん全員にしている⼤学さんはまだ少ないと思いますので、素晴らしいですし、第⼀歩上の階段を登ってらっしゃるなと感じました。でも⼀⽅で、社会に還元するときの話です。実は求めるものが職種によってそれぞれ違うと感じています。経営者や管理職、担当者で知るべき事が全く違いますので、最近では同じ科⽬であっても、職種に分けて講義をしていくことが増えてきています。なので、少しそれをご考慮されると、お⾦を出してでも受講する価値を⾒いだせるんじゃないかなと思いました。
⼀⽅で、今度は仕事の種類とその役職のクロスで⽴体的に講座が組み⽴てられているっていうのが、やはりすごく重要です。研究開発、営業、接客、事務や⼯場の管理をしている⼈
も、全員が AI を使っていくわけですから、その職層とその仕事の中⾝をうまく組み合わせていくと、もう⼀歩進んだ体系が作れるのではないかと感じを受けました。⼤学でも同じだと思うんですが、学部が今お話した仕事の種類に関係してきます。⽇本の⼤学はまだやっているところはないので難しいことかもしれません。そのあたり、いかがでしょうか。
（中尾委員）
わたくしから、お答えします。今私たちはブリヂストンさんと⼈材育成を連携させていただ
いているんですけれども、その中でまさにおっしゃった問題に直⾯しています。ブリヂスト
ンさんはタイヤを商品としているので、そういう意味では職種が絞られています。
役職としては、いわゆるシニアで広く視野を持ちながら、業務全体を⾒なきゃいけないような⼈たちと、⽇々の事業に取り組まれているエンジニアの⽅々の、⼆つの階層に対してAIMD の取り組みをしています。そこで私が感じたことは、シニアの⽅々の要求は⾮常にわかりやすいのですが、エンジニアの⽅々の何を学びたいっていうのが掴みにくいことです。⼀般的な AIMD のスキルとか知識を⾝につけてもらおうとしても、「ちょっとそれは今
⾃分がやってる業務とは関係ないよね」みたいなことを⾔われ始めています。要求として、もうちょっとビジネス寄りの内容でと⾔われると、選択は難しいなと感じています。相⼿の要求を把握するような取り組みをちゃんと⾏わないとだめだったかな、って思っています。
以上です。
（板⾕委員）
ありがとうございました。私は実はデータサイエンスと英語は同じだと思っています。英語も標準的にみんなが勉強して、⼀定レベルは知っている状況だと思います。しかし専⾨的にネイティブレベルに話せる⼈っていう特化型の専⾨⼈材はかなり少ないです。そして英語の場合は専⾨⼈材と、⼀定レベル英語を知っている⼈をつなぐ通訳がいます。実はそこの間の⼈材が今不⾜しています。ビジネスの中で、英語がしゃべれて、ある程度データサイエン
スが分かる⼈を育成しようとしていますが、やはり専⾨性の⾼い⼈との理解には⼤きな隔たりがあります。その間をつなぐ通訳の⼈材を作る必要があると、私たちは思っています。

それがない限り、分かり合えないです。その辺りをアカデミアの⽴場から育成していただけ
ればいいなぁと感じました。以上です。
（中尾）
その分野はアカデミアでは無理だろうと思ってたフシがありますが、頑張ってみます。
（Keeni 委員）
ちょっとコメント、いいですか？
今のところとても⾯⽩い話で、中尾先⽣おっしゃったように、アカデミアとしては無理があると⾔われてたのですが、多分私もそうだと思います。
でも⼤事なのは問題を認識することで、その問題が解けるか解けないかの意⾒を持っていた⽅がいいということです。私も同じ⽴場です。すべてのセキュリティについての解決策を持っているわけではないです。でもそこから始まるんじゃなくて、どんな問題を抱えているか認識し、そこから問題解決についてどう繋いでいこうか、とも考えています。
（⼟井委員⻑）はい、どうもありがとうございます。そういう意味では板⾕さんのご指摘に対しては、中尾
先⽣が⾔われたように、アカデミアだけではなかなか難しいかもしれません。⼀⽅で、PBL
で学⽣さんがプログラミングや AI の知識を、実際のデータとつなげることで、新しいソリューションを⾒いだせる体感できると、単なる通訳者ではなく、きちんと解釈ができるデー
タサイエンティストになると思います。やっぱりデータをどう⽣かして、センスを磨けるかどうかが⼤事なのかなと思います。
（板⾕委員）
おっしゃる通りです。センスがすごく重要なので、そのセンスをどうやって磨くのかってい
うのが、我々も含めアカデミアの⽅々も苦労されてるんじゃないかなと思います。
（早川）
やっぱりメンターやセンスのいい教員、企業の⽅々と対⾯できるような機会が必要なのかと思います。⾃学習で Python ができるだけだと、広がりが無いのかな、などと思ってました。
（⼟井委員⻑）確かにそうですね。そういう意味では、データサイエンティストではなくて、データアーテ
ィストと⾔いますか、データをクリエイションして、知識を作り出せる⼈っていう事ですね。
それがビジネスや研究に繋がるのかもしれませんが、そういうセンスをどうやって磨いていくかというところは、ここにいらっしゃる皆さんの知識を学⽣さんにご披露いただけるといいですよね。残り少なくなりました。まだまだ議論は尽きないとは思いますが、その他で何か触れておくべきことはあるんでしょうか？
（早川）
はい、今⽇は初回ということで、議論の内容をまとめさせていただくということで、よろし
いかと思います。
（⼟井委員⻑）そういう意味では、機会があれば、さっきご紹介した事例に実際に触れていただく機会があると、より⼀層理解が深まるかもしれないので、ご検討いただければと思います。
本⽇は時間がなくて思う様に話せなかった、コメントできなかったっていうことがありましたらばメール等で連絡いただければと思います。では次回のことなど、早川先⽣よろしく
お願いします。
（早川）
はい、年に⼀回開催ということが規定で決まっておりますので、おそらく来年の今頃に、もう⼀回お集まりいただくか、あるいはオンラインでのご連絡をさせていただきますので、そのときは調整をよろしくお願いいたします。
（⼟井委員⻑）はい。それでは本⽇は貴重なお時間、いろいろためになるコメントも頂きましたので、これを咀嚼しつつ、先ほど 20 年かかるっていう話もあったので、地道にやっていくしかないと思います。すべてについてフィードバックできるものではないですが、、東北⼤だけではな
く、他⼤学とも連携して、広げていくことも重要だと思います。コンテンツに関してのコメントは適宜いただければと思います。今後とも引き続き宜しくお願い致します。本⽇はどうもありがとうございました。またよろしくお願いします。