記者配布資料

令和元年８月２６日

大阪経済記者クラブ会員各位

未来社会デザイン情報工学部（仮称）創設に関する提言～大阪におけるウエルネス等情報工学の人材育成拠点整備について～【問合せ】大阪商工会議所 産業部（槇山）ＴＥＬ： ０６-６９４４-６４８６
大阪商工会議所は本日付で、大阪府、大阪市、公立大学法人大阪などに対し、令和４年（２０２２年）４月に予定される大阪府市新大学の開学に際し、「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」の創設を提言する。万博開催を控え、スーパーシティの実現をめざす大阪において、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスを使いこなし、社会課題解決や、新ビジネス創出に力を発揮し、Society5.0 の実現を担う人材の育成加速を目的としたもの。日本は、データサイエンス、コンピュー
タサイエンス関連人材の育成、供給において、欧米のみならず、中国、インドといったアジア各国と比べても著しい遅れが見られ、対策が急務となっている。そこで、本会議所は、大阪におけるウエル
ネス情報工学分野の人材育成拠点の整備を求める提言書を取りまとめた。
【 提 言 概 要 】
１．
提言「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」の創設
大阪商工会議所は、大阪府、大阪市及び公立大学法人大阪に対し、大阪府市新大学設立に際し、ウエルネス等分野の強みをいかした情報工学分野（データサイエンス、コンピュータサイエンス）における研究・人材育成拠点となる「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」を創設することを提言する。
同学部の創設は、以下の（１）から（６）の推進により実現することを求める。
（１） 大阪府立大学、大阪市立大学の強みをいかした分野に特化した情報工学分野強みのあるウエルネスやアグリ、エネルギー等の領域とデータサイエンス(AI を含む）
、コンピ
ュータサイエンスをかけ合せたウエルネス等情報工学分野の研究、人材育成に特化する。
（２） 海外の先進大学のリソースを導入し、国際レベルの研究、教育を推進する
当面は、海外の先進大学等から優れた教育コンテンツ、オンライン学習ツール等を導入する。
（３） 公設民営等民間参加による学部の運営進展の早いデータサイエンス、コンピュータサイエンス分野の教育、研究推進には柔軟で機動的な対応が求められるため、学部は公設民営とする。
（４） 実践的な研究、教育を推進する産学連携の強化
実践的な研究、教育のために、企業が自社の課題解決をめざす委託事業や企業関係者による教育などを積極的に進め、産学連携を強化する。
（５） 開発した教育の普及拡大と事業化を推進開発した教育コンテンツや学習ツールを広く普及・拡大させ、有料の事業として展開する。それにより得た収益により学部の教育、研究の充実を実現する好循環の仕組みを創出する。
（６） 自治体等との連携により実データを活用した研究、教育の推進
実社会で即戦力になる人材育成や実装できる社会課題解決策の創出を可能にするため、
府、市、府市関連医療機関等、地域の組織が持つ実データを活用した研究や教育を推進する。
２．
スーパーシティ構想活用による規制緩和推進
同提言の実現に向けて、公設民営による学部の設立や個人のデータ活用等を進めるためには、国や
大阪府、大阪市による規制緩和が必要と見込まれ、スーパーシティ構想の活用も視野に、思い切った規制緩和を進める。
添付資料
資料１「未来社会デザイン情報工学部（仮称）創設に関する提言」要約
資料２
同 本文
資料３
同 添付資料（提言内容に関する説明および参考資料）

未来社会デザイン情報工学部（仮称）創設に関する提言～大阪におけるウエルネス等情報工学の人材育成拠点整備について～＜要 約＞
大阪商工会議所
１． 提言「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」の創設
世界各国で Society5.0 実現に向けた取り組みが進展する中、わが国においては、
データサイエンス（ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスを活用した研究、ビジネ
ス創出、人材育成に著しい遅れが見られ、対策が急がれている。大阪は２０２５大阪・関西万博において未来社会の実証・実装に挑戦するとともに、スマートシティ・
スーパーシティの実現を目指しており、データサイエンス、コンピュータサイエン
ス関連の研究、事業創出、人材育成の必要性は、特に高い状況にあると言える。ついては、大阪府市新大学設立に際し、ウエルネス等分野の強みをいかした情報工学分野における研究・人材育成拠点となる「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」を創設することを提言する。同学部の創設は、以下の（１）から（６）を推進することにより実現されたい。
（１） 大阪府立大学、大阪市立大学の強みの活用「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」は、大阪府立大学、大阪市立大学が強みを持つウエルネスやアグリ、エネルギーといった領域とデータサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスの手法をかけ合せたウエルネス等情報工学分野の研究、人材育成に注力した特長あるものとすべき。また、公立大学の特徴を生かし、地元自治体との連携により、地域における課題発見、課題解決、起業、
新事業企画と、実践的な研究、人材育成を進めることが望まれる。さらに、両大学のこれまでの海外連携の実績を生かして、アジア等からの留学生を増やし、国際的な人材育成を推進されたい。
（２） 海外の先進大学のリソース導入による国際レベルの研究・教育の推進
データサイエンス、コンピュータサイエンス分野の研究、人材育成の遅れを早期に取り戻すため、当面は、海外の先進大学等から、優れた研究や、分野を横断し実践的な教育カリキュラム、オンラインによるアクティブラーニングを可能にするシステム等の学習ツール、及び分野融合や事業化に向けた仕組み等を導入すべき。ただし、近い将来においては、本来必要とされる独自の教育コンテンツを蓄積することが重要で、そのコンテンツ自体が国内外で広く活用されるような状
況をめざすべきである。
（３） 公設民営等民間参加による学部の運営
データサイエンス、コンピュータサイエンスの教育・研究内容の検討、学習プ
1ログラムの作成やオンラインツールの活用、産学連携、研究費や運営費といった資金の調達等については、柔軟で機動的な対応ができる民間事業者が担うことが、最適な結果を生むと考えられる。規制緩和や特区制度を活用することで学部の公設民営を実現されたい。
（４） 産学連携の強化
実践的な研究、教育を進めるために、産学連携をさらに強化すべきである。例
えば、企業が自社の課題を大学に持ち込み、具体的な解決策を研究、実証する委
託事業や寄付講座が次々に立ち上がる仕組みや、国内外の企業関係者や企業出身者が特任教官として講義を行い、演習や実証の場も企業が提供する等、実践的な人材育成に役立つ産学連携が望まれる。
（５） 開発した教育の普及・拡大と事業化推進
開発した教育コンテンツや学習ツールは、国内外に広く普及し、ウエルネス等
情報工学の教育水準の向上を図られたい。その取り組みは、教育カリキュラムや学習ツールを有料で提供する事業として展開、それにより得た収益は、新たな教育コンテンツの開発費や研究費へ充当する等、学部の研究、教育の充実を実現す
る好循環を生み出す仕組みを創出されたい。具体的には、欧米で大規模公開オン
ライン教育（ＭＯＯＣ ：Massive Open Online Course）が広く世界で普及し、収益事業として定着、拡大しているように、遠隔教育に必要な ICT ツールや学習プ
ログラムを国内外の教育機関等に有料で提供する事例に倣い実行されたい。
（６） 関連組織の連携によるリアルデータの活用
実践的な研究、教育を実現するために、リアルデータの活用に積極的に取り組まれたい。個人の医療情報や健康データ、地域のエネルギー情報等、実データを活用した研究、教育は、実装できる社会課題解決策の創出につながるとともに、実社会において即戦力となる人材育成を加速するものと期待される。
学部を運営する公設民営受託企業は、関連医療機関や行政、関心企業と連携し、必要なデータの集め方、匿名化等の業務を伴うデータベースの構築から、データサイエンスを活用した解決方法の策定、実証、実装への取り組み方法の検討といった一連の活動を担って、実践的な教育を支え、実際の社会課題を解決する事例を生み出すことを重視すべきである。
２． スーパーシティ構想活用による規制緩和推進
本提言の実現に向けて、公設民営による学部の設立・運営、ICT・オンラインによる教育、高大連携、個人のデータ活用等を進めるには、国や大阪府、大阪市による様々な規制緩和が必要だと考えられる。ついては、スーパーシティ構想の活用も視野に、思い切った規制緩和を進められたい。
以 上
2

建議先
大阪府知事
大阪市長
公立大学法人大阪理事長
大阪府立大学学長
大阪市立大学学長

3未来社会デザイン情報工学部（仮称）創設に関する提言～大阪におけるウエルネス等情報工学の人材育成拠点整備について～＜本

文＞
大阪商工会議所

１．

背景と課題認識（１）Society 5.0 実現に向けた世界の潮流と日本における関連人材の不足～データサイエンス、コンピュータサイエンスの必要性～
第 4 次産業革命による Sociey5.0 の実現には、社会課題の解決や新産業を生み出す方針を明確に定めた上で、基盤となるビッグデータを整備し、それを十分に活用できるデータサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュ
ータサイエンスの進展が不可欠である。
データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスは、産業間に横串を通して新しいビジネスを創出するツールとして、またそれら自体が新しい産業として脚光を浴びている。
こうした状況に対応するため、データサイエンス(ＡＩを含む）、コン
ピュータサイエンスを活用できる人材の需要は世界的に非常に高く、その育成が急務となっている。
～日本における関連人材の不足～
添付資料９
しかし、例えば、欧米において、ＡＩに関する専門組織やチームを有する企業が多数を占める一方、日本企業においては、半数以上がＡＩ組
織を持たず、人材が不足している状況を示している。日本は、同分野において科学研究、産業利用の両面で先行している各国から何周回も遅れた状況にある。
（２）海外のデータサイエンス、コンピュータサイエンス関連人材育成の現状
添付資料 10～海外の関連人材の供給状況～
米国をはじめ海外では、データサイエンス、コンピュータサイエンスの研究、教育は既に急速な進展を見せている。コンピュータサイエンスの学位を取得できる大学数でみると、特に米国で急増しており、2015 年
から 2016 年の 1 年間で２０大学程度であったものが５００を超えるといった勢いである。
1

データサイエンスの分析訓練を受けた学生数をみると、米国は日本の７倍以上、中国も５倍以上、インドで約４倍となっており、アジアについては人口比を勘案する必要はあるが、絶対数として人材供給が進んでおり、日本は欧米のみならずアジアにも後塵を拝している状況にある。
～オンライン教育の普及による関連教育の進展～
添付資料 11
教育手法の変化もデータサイエンス、コンピュータサイエンスの教育の進展を助長している。米国等海外では、無形の教材・教科書をインターネット上で公開する大規模オンライン公開講座ＭＯＯＣ（Massive
Open Online Course）が 2010 年以降急速に普及、スタンフォード大学
や MIT の講座等、無料で受講できるものもあり、現在は全世界で 800 以
上の大学が参加し 1 万講座以上が提供され、受講者数は 8,000 万人を超える規模になっている。データサイエンス（ＡＩを含む）、コンピュー
タサイエンス関連分野はこうした遠隔教育の対象として親和性があり、多くの講座がオンラインで提供されており、同分野の教育を受ける人材増の一因となっていると考えられる。
スタンフォード大学では、オフラインで講義や個別指導を行い、多彩な人材で構成される文理融合のチームで実社会の課題を対象にした演習を実施する等の教育手法は維持した上で、オンライン教育の手法も活用している。データサイエンス分野の教育についても、オンラインを活用することで、著名な企業出身者等を教授陣に迎え、タイムリーな社会課
題を題材とした実践的な授業を実施することを可能としているため、世界各国から多数の学生を集める吸引力をもつに至っている。
～技術革新による教育の産業化とグローバル競争の激化～
このように、海外では、優れた学生の確保や先端的な研究、新産業創出のために、他と差別化された教育コンテンツを提供し、教育効果の高い手法が重要視されており、Education（教育）に Technology（技術）を適用する EdTech に注目が集まっている。米国の EdTech（オンライン
教育のコンテンツやサービス、教育プラットフォーム、学習支援システ
ム等）の市場は 400 憶ドル近くに達し、サンフランシスコ・ベイエリア
のみで 800 社以上の関連企業が集積して、それら自身が産業として拡大しつつある。最新の EdTech を活用している大学には、世界各国から学生が集結しているのが現状で、教育も技術革新により、グローバルな競争が激しくなってきていると言える。

2

（３）海外の事情から考える日本において必要な人材と教育の方向性～日本における関連人材育成の既存の動きと今後求められる人材像～
添付資料 12～19
日本においても、専門分野に加えて、データサイエンスやコンピュ
ータサイエンスのスキルを有する人材育成の必要性は以前から指摘されており、そのため、国の事業を中心に、様々なプログラムが実施されつつある。例えば、文部科学省の進める enPIT をはじめとする事業は、情報技術人材、データサイエンティストの育成プログラム等であり、全国の大学で展開されている。国立大学のうち、６拠点大学にデータサイエ
ンス教育を行うセンターを設置し、文系、理系の枠を超えた数理・デー
タサイエンスの基礎的素養を持つ人材育成事業も実施されている。また、大阪大学学のデータフロンティア機構等、リアルのビッグデータの活用をめざした研究を進める動きも見られる。東京大学、大阪大学ではNEDO のＡＩデータフロンティアコースも実施されている。
以上のように、データサイエンス、コンピュータサイエンスに関する人材育成は、日本でもようやく進められてきてはいるが、今後必要とされるのは、データサイエンス、コンピュータサイエンスをツールとして使いこなし、適切なデータの集積計画を提案できる等、出口を見据えたデータマネージメントを行い、社会の課題を抽出して論理的に解決する手立てを構築することができたり、ゼロから新事業を立ち上げる力を持つ人材である。
～社会実装を見据え、企業連携を強化している事例’スタンフォード大学’～
添付資料 20
米国スタンフォード大学は、コンピュータサイエンスのカリキュラムの中に、ヘルスサイエンス、ライフサイエンス、ロボット等が含まれ、社会実装を見据えた研究、教育が推進されている。前述のように、世界的に有名な研究者や成功した起業家による実践的な内容の講義、実際の現場から提示される研究テーマ、多様な専門・課程の学生が混じる文理
融合のチームによる研究、検証など、出口を明確にした社会実装、事業化を見据えた仕掛けを持っている。
スタンフォード大学は、こういった取り組みだけでなく、ベンチャーの起業や育成、企業との共同研究や技術移転、大規模な公的資金の獲得でも大きな成果を挙げているが、その背景には会員制を含む多様な産学連携プログラム、内部ファンド活用等がある。中でも、生物工学、生体臨床医学、生物科学の領域で専門を超えた分野融合研究を行う Bio-X、コンピュータ科学とその応用研究等を行う MediaX は、解決すべき課題を設定した社会実装を念頭におく出口が明確な研究、教育の推進方法として注目される。
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～オンライン教育で急成長するミネルバ大学～
添付資料 20
知識習得はオンラインで行い、教室や遠隔でディスカッションを行う事例も増加している。その代表はミネルバ大学であり、学生個々のデー
タを蓄積、活用し、講義の全記録とそのフィードバックを行うこと等
で、課題発見、課題解決を行うことができる人材育成に成功し、設立後間もないにもかかわらず、世界中の注目を集めるに至っている。ミネル
バ大学は、固定的なキャンパスをもたず、オンライン・ICT を有効活用
して学費を下げる一方で、グローバルに研修を行い、世界中から優秀な学生を集めている。
オンライン教育においても、受講生のモチベーションを維持するには、実社会の課題を対象とし、反転教育等双方向の授業を行うことや、修了証書が発行されるなどのインセンティブが重要だと考えられる。
～求められる人材育成の方向性～
添付資料 21
以上のような観点から、日本においても課題の発見や解決、また研究や事業の企画、起業等を進めることができ、なおかつ、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスをツールとして使いこなせる人材が必要であり、その育成に資する教育・学習が求められる。
必要とされる人材像を明確にし、ICT やオンライン等を活用しつつ、事業化や社会実装を睨んで、企業との連携を強化した上で、必要な教育・学習を実現するプログラム、コンテンツ開発が求められる。
一例として以下のような人材へのニーズが企業等から示されている。
・ 社会の課題を、ビジネスで解決できるデータサイエンス（ＡＩを含む）活用の視点をもつ MBA 取得者のような文理融合型人材
・ 医療や臨床研究の現場、医療機器の製造現場等で、データの質や意味を理解して分析し、データサイエンス、ＡＩを使いこなせる
人材
・ 行政のデータ等を活用する際に、出口を見据えで、データの収集、クリーニング等、データマネジメントできる人材（４）ウェルネス、アグリ、エネルギー等分野とデータサイエンスとの融合の意義～ウエルネス等における大阪の優位性と機会～
大阪にはライフサイエンス、ヘルスケア、ウェルネス分野の大学・研究機関、関連企業が集積し、最先端医療に関する研究から、今後益々重要となる健康維持、ヘルスケアといった分野まで、医療・健康に関する
新たなビジネスが立ち上がるポテンシャルは非常に高いといえる。一方
で、地域住民の健康寿命延伸、要介護・要支援比率の低下、社会保障費（医療費、介護費）削減等、対策が急がれる課題がある。地域の医療・4

健康に関する研究、産業の強みを活かし、地域課題を機会と捉え、デー
タサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスをツールとした解決策を推進することは、世界で共通する課題を解決する先進事例を生み出すことにつながる。
また、アグリやエネルギーも、研究開発リソースがあり、世界的な社会課題に直結する部分であり、重要視すべき分野といえる。農産物の育種・生産には、その成長や環境条件、投入エネルギーのデータ蓄積・活用が必須であり、科学技術の進展とデータ利用により本分野は融合的で注目すべき領域となっている。
こうした分野に焦点をあて、経営、経済、法学等、社会科学等とも融合し、実社会の課題をビジネスで解決することを可能とする人材育成が求められる。
～実社会のデータの活用による具体的な課題解決～
このような強みや機会を生かして、地域課題を解決する先行事例を生み出すためには、大阪府・大阪市、また大阪府内の市町村や企業、関連団体と連携し、実際のデータを活用して官民連携で実証、社会実装、事業化の仕組みを整えることが必要となる。
（５）統合する大阪府立大学、大阪市立大学の強みの活用可能性～大阪府立大学、大阪市立大学の強みの活用～
添付資料 22．23
大阪では、大阪府立大学と大阪市立大学の統合が予定されており、2019 年 4 月に法人が、2022 年 4 月には学部・大学院が統合する。その結果、公立大学では日本で最大の公立大学が誕生する。
両大学の強みは、医学・保健学・看護学等ウェルネス・ヘルスケア分
野や工学部の充実に加え、獣医・環境・農学を含むアグリ・エネルギー分野において特長がある。さらに詳細に研究領域をみると、ウェルネ
ス・ヘルスケア分野全般以外に、動物のウエルネスやその結果の人への活用、光合成や植物工場研究による新たな食糧・エネルギーの開発、生産等に強みがある。
これらの分野はいずれも、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュ
ータサイエンスの活用により、今後の社会課題解決にむけた重要な研究を進めるべき領域である。また、公立大学として大阪府、大阪市、さらに関連自治体の関与，地域住民等の参加による実証等が行いやすい環境を整えられる可能性も十分にあり、社会実装にむけた研究、産業化の推進が期待される。

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（６）大阪におけるリソース活用による未来社会の実現～２０２５大阪・関西万博に向けた取り組み～
添付資料１
大阪では万博開催により、未来社会、産業、街づくりを構想・デザイン
し、それを実現する機運が高まっている。
２０２５大阪・関西万博は、メインテーマが「いのち輝く未来社会のデザイン」、サブテーマが「多様で心身ともに健康な生き方」、「持続可能な
社会・経済システム」であり、ウエルネス、ライフサイエンス、エネルギー等に関連して新しいテクノロジーによる未来社会のあり方を示すショー
ケースとされており、万博に向けてウエルネス等とデータサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスの融合有分野に対する企業の関心が増大し、関連人材の需要も高まると考えられる。万博を契機としたこうした動きに対応するには、関連人材の育成にも力を入れるべきである。
～スーパーシティ構想の活用～
添付資料１
新たな取り組みを推進するために、スーパーシティ構想の施策を活用す
ることも考えられる。スーパーシティ構想では、医療・介護、教育、エネ
ルギー、環境・ゴミ、防災・防犯、行政、移動、物流、支払い等を対象に、領域を超えた横断的データ連携基盤の構築を行い，2030 年頃に実現する未来像提示が求められている。構想で想定される領域は本提案と関連する部分が多く、この構想を大阪で推進するには、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスにおける研究、教育による人材供給は極めて重要である。スーパーシティに指定されるよう、大阪として名乗りをあげ、必要な規制緩和、支援制度整備を加速してアジアトップレベルの研究、産業創出、人材育成拠点を整備すべきである。

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２．

提言「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」の創設

添付資料２、３
１．の背景、課題認識のもとで、今後必要とされるデータサイエンス（ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスを活用する分野における研究、産業化、人材育成の拠点整備を大阪において実現させるため、大阪府、大阪市及び大学の統合法人に対し、大阪府市新大学設立に際し、ウエルネス等分野の強みをいかした情報工学分野における研究・人材育成拠点となる「未来社会デザイン情報工学部（仮称）」を創設することを提言する。同学部の創設は、以下の（１）から（６）を推進することにより実現されたい。
（１） 大阪府立大学、大阪市立大学の強みの活用
大阪府立大学、大阪市立大学は、１でみたようにウエルネスやアグリ、エネルギーといった領域で研究に強みを有しており、そうした分野にデータサ
イエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンスの手法をかけ合わせること
で、研究、ビジネス創出、教育、産学連携を強化できると考えられる。ついては、大阪府市新大学設立の際に、未来社会デザイン情報工学部（仮称）（ウエルネス等情報工学分野）の学部・学科、大学院を創設されたい。
同学部・学科、大学院において、育成すべき人材は専門領域の強みだけでなく、その知見を課題発見、課題解決、起業、新事業企画に活かし、未来社会をデザインできる人材とすべきである。
また、公立大学であることから、同学部・学科、大学院においては、自治体との連携や地域住民の実証への参加拡大が進めやすく、地域課題の発見、実証によるエビデンス獲得、解決法の提示に結び付けることが期待される。
具体的な例として、健康寿命の延伸や医療費・介護費の削減につながる研究を行政と連携して進める。光合成や植物工場の研究を、省エネ、環境適合型の地域独自の機能性農産物生産や、新たなエネルギー生産に結びつける。ロ
ボット技術や IoT 技術開発による農業の自動化、省力化を進める等が考えられる。
加えて、理工学系の強みに加え、経済・経営等の研究、教育の強みも活か
して文理融合で、課題をビジネスで解決する際に、いかにデータサイエンス
を活かすかを検討できるような人材の育成も期待できる。
以上のように、既存のデータサイエンス、コンピュータサイエンス分野の人材育成とは違い、ウエルネス、アグリ、エネルギーといった具体的な分野
で、明確な出口を定めて社会実装できる事業、ビジネスを立ち上げられる人
材育成を目指すことが望まれる。
なお、大阪府立大学、大阪市立大学は、多くの国・地域・大学等を学術交流協定を締結、大阪市立大学は上海とバンコクに海外拠点も有している。これらのリソースを生かし、さらにアジア等からの留学生を増加することにも注力されたい。
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（２） 海外リソースの導入
添付資料４、５
データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサイエンス、また ICT やオンライン利用の教育・学習は、本来、日本、大阪の特性を生かして独自に進められることが望ましい。しかし、１．に示したように、日本の同分野における人材育成は海外と比して著しく遅れており、当面は、同学部・学科、大学院には海外の有力な先進大学から分野を横断し実践的な教育カリキュラム、オンライ
ンによるアクティブラーニングを可能にするシステム等学習ツールを導入することが必要と考えられる。
ただし、近い将来においては、本来必要とされる独自の教育コンテンツを蓄積することが重要で、そのコンテンツ自体が国内外で広く活用されるような状
況をめざすべきである。
また、求められる人材像が、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータ
サイエンスを使いこなした上で、それに基づく課題発見・解決法の提示、実証、起業や事業企画に役立てる人材であることを踏まえると、日本における研究、教育は出口重視の点で十分ではなく、短期的には海外の大学のとの提携等
により、分野融合や事業化にむけた仕掛けの導入も必要だと考えられる。
現段階で、これらの要素を最も満たしているのは、米国スタンフォード大学であり、同大学と包括提携を行った上でノウハウを取り入れ、共同研究、産学連携、技術移転、ファンドの創成と活用等の仕組みに役立てることが考えられる。
また、ミネルバ大学は、育成すべき人材像と教育・学習方法、世界中からの学生の入学、グローバルな視点での研修、学費低減法等は非常に注目され、提携や導入等を行うことも視野に入れるべきである。
（３） 公設民営等民間参加による学部の運営
添付資料６、８
新大学における講座は、基本的には大阪府立大学、大阪市立大学の統合法人が行うべきである。しかし、データサイエンス(ＡＩを含む）、コンピュータサ
イエンスの教育・研究内容の検討、ICT やオンラインツールの活用、プログラ
ム開発、産学連携、研修、研究費や学部運営費等の資金調達等については、柔軟で機動的な運営を進めるために、民間企業が推進することが必要だと考えられる。具体的には、こうした大学運営に関心のある複数の出資によって設立された新法人等が大学法人から事業を受託する形で、同学部・学科、大学院の運営を担うといったことが考えられる。
設立にあたっては、社会人の入学も見込める大学院設立を先行し、その成功を受けて大学学部学科を設置することが考えられる。また、多彩な学生を取り込むために、スタンフォード大学にあるような大学認証のコースで、修了後は修士課程にも入学できるコースを設置することも考えられる。
大阪府では、国家戦略特区において中高一貫校で公設民営を提案した実績が8

あり、外国人教員の任用や受託法人による学校の管理・運営を実現させた。大学のケースにおいても、規制緩和や特区活用等によりは公設民営を実現し、そのメリットを最大化する仕組みを具体的に検討すべきである。
また、公設民営受託企業には、安定性、継続性のある経営が求められ、そのため、ナショナルプロジェクトのような大型資金を得られる、大学と企業が参加する技術研究組合のような組織の設立等により、収入を確実なものにするといったことについても検討することが望ましい。
添付資料７、８（４） 産学連携の強化（３）のような、運営への民間参加の実施に加えて、産学連携はさらに強化すべきである。例えば、特定の企業が実際の自社の課題を大学に持ち込んで具体的な解決策を研究、実証する委託事業や寄付講座が次々に立ち上がる仕組
み、教育においては、企業関係者や企業出身者が特任教官を務めて講義を行うとともに、演習や実証の場も企業が提供して、実践的な人材育成を実施するといったことが望まれる。そうした取り組みにより、企業は大学の知見を活用することができ、大学にとっては、他の大学にない付加価値の高い、社会実装をめざした研究、教育を提供することができる。
（５） 開発した教育の普及・拡大と事業化推進
添付資料２、８
公設民営による機動的な学部(大学院)運営により、開発した教育コンテンツ
や学習ツールは、国内外に広く普及し、ウエルネス等情報工学の教育水準の向上を図られたい。その取り組みは、教育カリキュラムや学習ツールを有料で提供する事業として展開し、それにより得た収益は、新たな教育コンテンツの開発費や研究費へ充当する等、学部の研究、教育の充実を実現する好循環を生み出す仕組
みを創出されたい。具体的には、欧米で大規模公開オンライン教育（ＭＯＯＣ ：Massive Open Online Course）が広く世界で普及し、収益事業として定着、拡大しているように、遠隔教育に必要な ICT ツールや学習プログラムを国内外の教育機関等に有料で提供する事例に倣い実行されたい。
遠隔教育により、高校生や社会人にも高度な教育を受ける機会が拡大することも求められており、高大連携やリカレント教育に取り組むことについても検討されるべきである。
教育ツールや遠隔教育ツールの開発、事業化を進めるには、企業コンソーシ
アムの形成、大学内・大学外のファンド活用による開発・事業化とそのリターンの活用、並びに公的資金の活用等が考えられる。どのような内容、方法で教育、研究の産業化を進めるかについては、受託事業者となる民間企業と、大学法人等とで具体的に検討されるべきである。
教育の事業化は、大学の経済的基盤の強化のみならず、全国、海外から優れた学生を集め、産学連携を促進させることにもつながり、注力すべきである。
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（６） 関連組織の連携によるリアルデータの活用
添付資料２、８
実践的な研究、教育を実現するために、リアルデータの活用を推進されたい。社会に実在するデータを活用、分析することは実際の社会課題解決方法や新ビジネス創出につながり、即戦力の人材育成にも有効だと考えられる。
例えば、個人の健康寿命延伸や医療費・介護費の削減を進めるための方策を策定し、データサイエンス(ＡＩを含む）による最適の解析方法で、府、市関連医療機関（大阪府立病院機構、大阪市立大学医学部附属病院、大阪市立総合医療センター等）の医療情報に加え、大阪府内の市町村における地域住民の健診データを分析するといったことは、早期に実装できる健康医療分野の課題解
決方法を提示する有効な方法となり得ると同時に、大学研究の産業化、優れた人材の育成につながると期待できる。そうした活動の際、上記（３）で示した
公設民営受託企業は、関連医療機関や行政、関心企業と連携し、必要なデータの集め方、匿名化等の業務を伴うデータベースの構築から、データサイエンスを活用した解決方法の策定、実証、実装への取り組み方法の検討といった一連の活動を担うことが求められる。
なお、自治体の統計データは、２次利用の目的に応じてクリーニングが必要なことも多く、また、データ項目やデータ収集の方法自体を変更すべき場合も多々あると想定される。公共性が維持され、データ利用によるメリットがあると判断される場合は、データの取り扱いに関して、柔軟に既存の仕組みや方法を変えることを検討すべきである。一方で、大学での教育・研究においては、
個人情報保護や倫理、同意の取り方、臨床研究のあり方等について、十分に検討し対応する必要がある。
３． スーパーシティ構想活用による規制緩和推進
本提言を実現するために必要となる、公設民営による大学の設立・運営、
ICT・オンラインによる教育、高大連携等を進めるためには、国や大阪府、大阪市による規制緩和が必要と見込まれる。
国家戦略特区活用は前述のように成果を挙げているが、今後は万博のプロジ
ェクト推進とも連動したスーパーシティ構想の活用も視野に、さらに思い切った規制緩和を進めるべきである。
４． まとめ
本提言が実現すれば、大阪において、データサイエンス(ＡＩを含む）、コン
ピュータサイエンスをツールとして使いこなし、実社会の課題を解決し、新しいビジネスを創出する人材の育成、供給が可能となる。これにより、世界各国
で生じる少子高齢化や健康寿命延伸等の課題を大阪で先行して解決することができ、大阪府市新大学が、世界に先んじて未来社会を形作るための研究、教育を実践する新しい公立大学のモデルケースとなることが期待できる。以 上10未来社会デザイン情報工学部（仮称）創設に関する提言～大阪におけるウエルネス等情報工学の人材育成拠点整備について～

添付資料（提言内容に関する説明、および参考資料）
大阪商工会議所

提言：スーパーシティ構想を活用し、万博レガシーとなる「未来社会デザイン情報工学
研究・人材育成拠点」を検討

データドリブンな社会の到来
スーパーシティ構想(2030年の都市設計）

万博【メインテーマ】
いのち輝く未来社会のデザイン(2025年）
多様で心身ともに健康な生き方

持続可能な社会・経済システム

万
博
で
実
証
・
実
装
を
加
速

エネルギー。
水。廃棄物

行政手続

ｷｬｯｼｭﾚｽ
ビッグデータ解析

分野間データ連携
遠隔医
療・介護

自動走行
自動配送

AIの活用

遠隔教育

世界最先端の技術を実証するだけでなく、第四次産業革命を体現し、革新的な暮らしやすさを実現する最先端都市「スーパーシティ」を先行実施するという構想。未来社会のショーケースの実現。

AI データサイエンス×各分野の研究、産業化、人材育成が急務
未来社会デザイン情報工学研究・人材育成拠点
コンピュータサイエンス（AI・ DATA Science)
×
次世代産業
分野融合
横断研究

オンライン
授業

グローバル
対応

スーパーシティ構想(新特区）を活用し、世界の社会課題を解決する次世代産業の創出と人材育成を進める「未来社会デザ
イン情報工学研究・人材育成
拠点」の創設を、実証が可能な
万博開催を迎える大阪に整備することを検討する。

１

提言：大阪府市新大学における「未来社会デザイン情報工学部 （仮称）」の創設について
大阪府市新大学創設に際して、『データサイエンス×次世代産業（ウエルネス・アグリ）』の研究、産業創出、人材育成を担う新学部設立を提案する。
 検討の背景には、多くの産業でAIやデータサイエンスの活用が必須になる中、コンピュータサイエンスと各産業分野
両方の知見を持ち、新たなビジネスを創出できる人材の育成に対する企業ニーズの高まりがある。
 新学部の設立は、スーパーシティ構想（新特区制度）の活用も睨み、万博での実証を想定して、大阪において次世代産業を創出する基盤整備となり得る。
⑤関連組織の連携
大阪府、大阪市、市大付属病院、市立総合医療センター 等④教育・研究の産業化
企業
コンソーシアム国
ファンド(VCも活用)実データの活用や実証
情報利用・社会実装

全国モデル
公的助成
民間資金

③大学の設立、運営
民間関与の仕組み（次世代産業情報工学部の公設民営
例：コンセッション）

⑥
特
区
・
規
制
緩
和

①市大・府大の強み

未来社会デザイン情報工学部（ウエルネス・アグリ情報工学部）

大阪府市新大学統合

教育、研究内容
コンピュータサイエンス（ＡＩ、データサイエンス）
×
ウエルネス・アグリ（医療・健康・看護
植物工場、人工光合成、獣医）、研究、産学連携
分野融合・横断研究、
会員制プログラム、ファンド活用、
教育（方法、内容）
オンライン・グローバル対応②海外リソース導入
・スタンフォード大学との包括提携及び共同研究契約（Bio-X、MediaXの横断研究や教育コンテンツ、産学連携手法）

・ミネルバ大学の教育手法
アジアを中心とした
各国からの留学生
実データ活用による研究や実証実験①市大・府大の強みとなるウエルネスやアグリの分野と、今後活用が不可欠なコンピュータサイエンスを掛け合わせた研究、産業化、人材育成を進める。具体的には、②スタンフォードのような融合分野の研究、事業化の仕組みが成熟している海外の大学との連携や、オンライン教育シ
ステムの導入を行い、③公設民営による機動的な学部運営を実施。外国人や民間人を含む幅広い研究者の登用、積極的な留学生の受け入れを進める。④研究の成果だけでなく、教育システムやオンライン教材もビジネス展開の対象とする。⑤市立病院の実データの活用など、行政との連携機会も創出する。⑥必要に応じ規制緩和や特区制度の活用を実施する。

２

提言：大阪府市新大学における「ウェルネス等情報工学部 」新設で、民間企業、自治体と連携し研究、実証、実装を促進 ウェルネス、アグリ関連分野と、AIやデータサイエンスなどコンピュータサイエンス、及びその他工学の基盤技術を融合させる
 大学内での領域融合に加え、民間企業や自治体と連携し、実証・実装・産業化を進める
 リアルデータの活用、自治体や住民のデータや実証の場活用等での地域課題解決は、国立大学より優位
産学連携
プロセス

ウ
ェ
ル
ネ
ス

ア
グ
リ

コンピュータサイエンス
データサイエンス
AI基盤（分野共通）

・AI(機械学習、深層学習)
・ビッグデータ解析
・VR、AR(人工現実、拡張現実)
・データマイニング・アルゴリズム・プログラミング・イメージング技術
・ロボット工学
・暗号学
・ブロックチェーン技術
・バイオ医療情報技術

スタンフォード等
から導入

基礎・基盤
応用研究

実証研究

社会実装、
産業化

・臨床医学、看護・睡眠、疲労・スポーツ科学・市大病院、府立病院
機構活用
・健康科学、健康予防
関連・ウェルネス製品、サービス事業化
・高齢者施設等で利用
・健康診断等で活用

・機能性農産物
・ペットの健康(ヒト医療応用）・大阪市、大阪府の市町村等での実証（府民市民参加）

・機能性農産物や食品
・受託サービス（解析、創薬等）

・人工光合成・動植物育種、育成
・エネルギー、環境分野への応用・獣医臨床センター
・植物工場、人工光合成研究センター活用
・公設試や農家で実証

・都市型、工業的農業
・ペット関連・環境負荷軽減・新エネルギー

大阪府市新大学の強い領域と融合領域

自治体、府民市民
対象のリアルデータ

大阪府市の企業、自治体での実用化

３

提言：大阪府市新大学の海外リソース活用１：スタンフォード大学との包括提携で、教育、研究、産学連携に係るリソース獲得
 ウェルネス等情報工学のコンセプトを実現するには、先行している海外の大学のAI・データサイ
エンス、オンライン教育等の導入が必要
 スタンフォード大学との包括提携により、教育、研究、産学連携のリソースを得ることを検討
教育
基本
コンセプト

府大・市大のリソース､強み

・オンライン教育・AI、データサイエンス重視

アジア等からの留学生、
海外拠点

研究

産学連携、
民間活用

・既存領域横串（AI×ウェルネス・アグリ）

・ファンドや会員制
コンソーシアム活用

工学×
植物工場、人工光合成、獣医、
医療・健康・看護実社会のデータ（府民・市民情報等）

・オンライン教育(MOOC)
・コンピュータサイエンス
×医療のカリキュラム
必要な
外部
リソース

・MOOCコンテンツは世界２位
・MOOC事業者上位3社中2社
・コンピュータサイエンス、医療・健康コンテンツが全体の4割以上

企業集積、自治体連携・医療・ウェルネス×
工学等の横断研究

Bio-X、MediaX(医療・バイオ・ＡＩ
×工学等の横断研究)

・新たな民間連携と資金・企業会員制プログラム
・内部ファンド(外部資金獲得)
・Biodesignでの実績（日本での医療機器開発）

スタンフォード大学と教育、研究、産学連携を含む包括提携を行うことで実現

４

提言：大阪府市新大学の海外リソース活用２；海外を含むステークホルダーのインセンティブ確保を含む仕組みの構築
 大阪府市新大学学の強みは、①研究領域、②実データの取得とその利用、③実証の場や対象、④それらによる地域課題解決が可能
 AIやコンピュータサイエンスの技術は導入した上で、上記の強みを生かし、社会課題解決に向け実装
 リソースを導入する海外の大学にとっても、上記①～③は日本との共同研究や実証機会を得るといったプラスがある
大阪府市新大学学の強み

A
I

オ
ン
ラ
イ
ン
教
育

社会課題解決、産業化

研究領域

実データ

実証の場

医学

診療・介護データ（レセプト、
電子カルテ）

・市大病院､府立病院機構
・健康予防医療ﾗﾎﾞﾗﾄﾘｰ
・健康科学ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝｾﾝﾀｰ

保健、看護
植物工場
人工光合成
獣医

個別医療、健康寿命延長
社会保障費、要介護者削減
健康・安全な植物・人工光×植物成長・環境負低減・植物工場研究ｾﾝﾀｰ
・人工光合成研究ｾﾝﾀｰ

・ペットの健康ﾃﾞｰﾀ

・獣医臨床センター

クリーンエネルギー
ペット関連、創薬支援
自治体等への社会実装

リアルデータ活用による実証、日本組織との連携は海外大学にも魅力

海外から導入(スタンフォード等)

産学官連携ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ
独自教材等開発

海外との関係強化（共同研究、留学生増加）

産業化

大阪府市の課題解決
人材育成

日本の課題解決のモデル

５

提言：大阪府市新大学新学部の運営；株式会社による公設民営、規制緩和等で必要な条件を整備
 株式会社による大学設立は制度上可能だが、公立大学内の学部運営のため、新規の大学設立ではなく、公設民営が適当と考えられる
 従来の学校法人による運営では、新しいタイプの教育手法や次世代産業におけるイノベーション研究の促進に必要な自由な運営ができないため、一般の株式会社で運営できるよう規制緩和や特区活用による条件整備が必要（大阪では特区において公設民営により中・高学校で外人教員等特別待遇での採用を実現
公立大学
公私協力型
株式会社立大学（法人設置）（公設民営）大学
設置者、費用 地方公共団体
地方公共団体株式会社
管理・運営
地方公共団体 民間（ただし学校法人）
株式会社
地方自治体 〇運営費交付金と △（完成年度以降基本
×
経常費補助 して措置的にはないが、一部あり)
私学助成 ×△(完成年度以降ば可) ×
税制上特典 〇〇（非営利法人）×
新規取り組み △△〇(ICT、ビジネス教育)項目

産学連携 △△〇〇安定性、継続性 〇多様なニーズへの対応 〇企業による事業展開
他のメリット〇公共性、中立性 〇経営効率化の可能性
×将来的な自治体 ×受託者が経営困難等 ×企業が経営困難に
他のデメリット
負担の懸念になった場合等の継続性 なった場合の継続
制度的 ・2000年、地方独 ・公設民営は根拠法令で ・2003年度に、構造改根拠立行政法人法は公私協力型の一形態 革特別区域法改正
・2016年度現在、 ・公設民営は2001年ま ・デジタルハリウッド大学、
時系列での 全88公立大学中、 で増加、2009年以降、 BBT大学、サイバー大推移や事例 法人化公立大学は ほぼ全大学が公立大学へ 学の3大学、他に学校
72大学
移行か検討
法人へ変更等あり

・公設民営は学校法人でない株式会社の受託でも、条件整備は規制緩和で実現●公設民営が望ましい理由
・海外との包括提携での支援
・AIやデータサイエンス研究に係る産学連携、事業化
・オンライン教材等のビジネス展開
・海外からの留学者等へのPR
・企業インターンシップ実施・ファンド活用でのリターン(可能性)●必要な対応の方向性
・継続性、安定性⇒適切な事業者、契約内容
・特区活用を含む規制緩和、
規制改革⇒株式会社受託公設民営⇒国費や公的支援継続

６提言：大阪府市新大学の公設民営スキーム例；公設民営による学部運営＋ナショプロも担える技術研究組合の組み合わせにより先端的な研究、産業化を実現
 公設民営受託企業は、安定性、継続性が重要
 大学と企業が参加する技術研究組合設立で、大型資金を得られる研究開発を実施
・新学部の主体（学内の教育、研究等実施）

・新規投資はオンライン中心で最小限
・会員制コンソ、ファンドによる研究資金調達
・スタンフォードとの提携、資金は運営民間事業者（20年程度の運営権を与え、安定した業務を実現）

ウェルネス・アグリ
×
コンピュータサイエンス
利用技術研究組合

参加（シーズ）

大
阪
府
市
新
大
学
学

大型資金につながる
研究へのファンド
資金活用
ファンド
会員制コンソ・大阪府市新大学学、多くの企業が参加
・国から大型プロジェクト等受託・企業からの資金は税制優遇あり
・将来ベンチャー設立、研究センター等へ展開
成果
多くの企業
研究費

大型公的研究資金

研究費

・公設民営で、大学から委託を受ける会社
研究環境
等提供

業務委託
(成功報酬も検討)・スタンフォード大との提携資金等も提供、代わりに20年程度の運営権等を得る・資金力、安定継続性の高い事業者必要（コンセッション方式等による選定）

・委託研究等
・設備、教材等
利用費
利用料等

他の大学等

公設民営受託企業
業務支援

包括提携

対価

教材、教育システム等
利用権等
スタンフォード大（含MOOC事業者等）

７

提言：公設民営受託企業の役割、事業
・新規大学学科の公設民営とそれに係る事業等を想定

・国の大型プロジェクトは大学等のアカデミアも参加し、その補完やそこからの受託も実施
・民間資金獲得、海外との契約、データ利用の企画・収集・遂行・実証・事業化が重要
・教育関連では、データサイエンス・ＡＩ関連コンテンツ、オンライン利用遠隔教育とそれに係るツール開発等
・収益の一部（一定割合等）を大学に納める契約
具体的活動内容

実証
リソース獲得
企画
備考
基盤活用
受託事業
事業拡大
(教育・研究・（教育・研究・
産学連携）
産学連携）
・データサイエ 複数の民間 ・民間資金獲得 ・産学連携の実施 ・地域課題解決手 ・データサイエンス、オ ・コンテンツ、ツール、 ・学部、大学院ンス、コン企業の出資に ・海外の大学から ・AI・データサイエン 法の提示、実証
ンライン教育等に係 オンライン教育等の 等の運営に関連
ピュータサイエ よる新事業体 の教ス等に係る教育コン ・行政との連携る大学講座運営 事業化
し、規制改革がンス分野にお 等
育コンテンツや産 テンツ等企画
・必要な情報の収 ・健康情報等のデー ・ウェルネス情報に基 必要
ける、研究、学連携手法（ス ・遠隔教育等に係 集
タ解析（自治体由 づく健康長寿実現 ・受託事業や拡公設民営 産業化、教育
タンフォード大学 るツールや場の提供 （同意、匿名化、 来含む）
等（自治体と連 大した事業からの受託企業 等に係る学部等）、及びオンラ ・リアルワールドデー 個人情報保護対応 ・技術研究組合から 携）
収益の一部は大や大学院のイン教育手法タの活用に係る企 含む）の受託事業
・海外展開（オンラ 学に納める
運営等（ミネルバ等）の 画
・企業での教育、研 イン教育、海外から導入
修の場と機会の提 の学生獲得）
供・共同研究の 研究参加組 ・国家プロジェクト ・国プロ等の大型 ・国プロ等の大型研 ・国プロ受託
・研究シーズ事業化 ・国プロ等の実績、受託、遂行 織の大型研究資金 研究企画
究に必要な実証・会員制コンソ等に ・ベンチャー企業創 大学等の参加、技術研究 （特に国プロ （大学、独法、獲得・民間プロジェクトに よる受託事業
出
税制優遇等がメ
組合
等の大型研 中小企業等を ・民間投資ファン
必要な実証
リット
究）
含む）
ド等からの資金
獲得

組織

目的

構成者

８

参考：日本の現状１；Society5.0社会で必要な人材と日本の人材不足状態
 第四次産業革命、Society5.0では、AIやデータサイエンスの人材が必要だが、日本では不足

ＡＩ人材
の必要性

産業界にＡＩ組織・人材不足

９参考：日本の現状２；ＡＩやデータサイエンス人材育成は、欧米、中国、インドに比しても遅れ AI、データサイエンス関連の大学における人材育成において、日本は欧米のみならず中国やインドにも劣る。
 産業界や学生のニーズも大きく、AIやデータ解析を活用した応用研究・事業化ができる人材育成が必要

・データサイエンスの分析訓練を受けた学生数は・米国の1/7以下
中国の1/5以下
・人口あたりでも、
ロシア、ブラジル、
ポーランド以下
データサイエンスの分析訓練を受けた学生数や学位取得可能な大学が不足
・データサイエンスの学位を取得できる大学数は米国で急増
・日本は１つのみで、米国の1/500以下（現在は滋賀大、
横浜市大の２つ）出所）ＡＩ人材育成について 未来投資会議資料 を用いて作成

・米国の職業トップランキング（収入、将来性、労働環境、
ストレス、体力消耗度等指標)
・トップ10のうち、４つがデータサイエンス関連
・これらの人材は製造業からファイナンス、政府機関まであらゆる産業に雇用の場
・日本は基礎数学中心

学生や社会にもニーズが存在・高校までの数学能力は高いが、大学でも基礎中心で、AIやデータ解析能力による応用不足⇒大学、大学院における人材育成の必要性（AI・データ解析×応用研究領域）⇒産業界と連動し社会人教育を含めた人
材育成（資金を含めた民間活用・連携、
人材交流）

１０

参考：海外現状１；欧米ではＡＩ教育講座を含めたオンライン利用拡大、個別対応のシステムも増加
 欧米では、オンライン教育が急速に増加、講義は無償、認証や企業との人材マッチングも可能な大規模公開オンライン講義<MOOC（Massive Open Online Course)>が普及
 MOOCの講義内容はコンピュータサイエンスが4割程度を占め、受講者が多い
 さらに米国ミネルバ大学のような講義から双方向でのディスカッション中心の反転授業も増加⇒日本でも独自のオンライン教育が望まれるが、短期的には海外からの導入が必要
オープンエデュケーションの台頭（21世紀初頭）
無形の教材・教科書をインターネット上で公開

大規模オンライン公開講座MOOC
成長（2010年以降）

ディスカッション中心の授業(2013年以降)

無形の教材・教科書をインターネット上で公開

知識習得はオンラインで、教室や在宅遠隔でディスカッション

・e-ラーニングから発展

・双方向性＋認定証、修了証発行

・目的に応じた適切な教材取得
・学習コミュニティの出現

・完全在宅、遠隔での反転事業
・学生個々のデータ蓄積、活用・講義の全記録とフィードバック

・学生の企業斡旋、人材マッチング
・大学間のグローバルな競争へ

ミネルバ大学の例●大学別 コンテンツ提供
・MIT、スタンフォード、
ハーバードが上位３校・10位に北京大学
・東大、京大が各々15コースで139位⇒米国先行⇒日本の大学はアジアでも中国、インド、韓国以下●全体で１万コース以上●領域別には以下で2割以上・コンピュータサイエンス・プログラミング・データサイエンス●修了証付多い⇒AI、コンピュータサイエ
ンス領域が重要●民間活用の拡大
・MOCCプロバイダー（修了証、人材マッチング、
企業向けプログラム等）
・遠隔講義用機器、システム等⇒新技術やコスト削減等
民間活用が進展・短期的には無償で利用可能なMOOCコンテンツの日本への導入

・民間活用を行いながら、独自コンテンツやミネルバ大学型システムも開発
・AIを含むコンピュータサイエンスが最重要の対象

１１

参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
・全国の大学を対象に、文科省、経産省等、既存の人材育成プログラムも増加しつつある
・関西においては、大阪大学が、国のＡＩやデータサイエンス関連の多くの事業に参加
ただし、具体的な産業分野を特定し、また民間や自治体と連携した事業はあまりないとみられる。
省庁名

事業名

事業年度、予算

事業内容

採択事例

・複数の大学と企業が連携した教育ネットワークを構築し、実際の課題に基づく課題解決型学習など の代表機関：
実践的な教育を行うことにより、質の高い情報技術人材を育成する取組を推進
大阪大学
・enPiT(Education network for Practical information Technologies（enPiT ）・学部学生に対する実践的教育の推進（1運営拠点+4中核拠点）

実施事例、実績●成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形
成Society 5.0に対応し・平成30年度予算
た高度技術人材育成
９億円（enPiT、enPiT-Pro（前年度から継続））
・産学連携による実践的な教育ネットワークを構築し、人材不足が深刻化している 情報技術人材や代表機関：学校法人
データサイエンティスト等、社会のニーズに応じた人材を育成
早稲⽥大学●データ関連人材育成プログラム
・enPiT-Pro： IT技術者向け等の学び直しプログラム等の開発・実施 （５拠点大学、31連携大学、（enPiT‐Pro ）65社の連携企業等）

文部科学省

Society 5.0に対応した高度技術人材育成 ・平成30年度～（超スマート社会の実現 ・予算額3億円に向けたデータサイエン（新規）
ティスト育成事業）

・産官学連携によるデータサイエンティスト育成のための実践的教育の推進
・データから価値を創造し、ビジネス課題に答えを出す人材（データサイエンティスト）を育成

・平成29年度
予算額213百万円
データ関連人材育成プロ
・平成30年度
グラム
予算額252百万円（案）

・AI、IoT、ビッグデータ、セキュリティ等を駆使する人材（高度データ関連人材）について、発掘・育・東京医科歯科大成・活躍促進を一貫して行う企業や大学等における取組を支援
・電気通信大学
・データ関連人材の雇用を希望する企業、大学等がコンソーシアムを形成、博士課程学生・博士号取得
・大阪大学
者 に対して、インターンシップ・PBL等による研修プログラムを開発・実施、専門性を生かしたデータサイ
・早稲⽥大学
エンス等スキル習得、キャリア開発支援

オンライン国際協働学習（COIL）・オンライン教育手法の進化を国際的な大学間交流に応用した、国際的・双方向的な新しい教育実践
・米国の11 大学の学生と交流、双方で人材育成
の 方法
・関西大学
・ COIL 方式で共に学んだのち、 海外現地に赴き就・ICT ツールを活用し、海外の学生と様々な分野のプロジェクト型学習をバーチャルに連携しなが ら実 （平成30年度採択） 業体験や企業訪問、専門のテーマに沿った授業の受講施することで、国内に居ながら海外大学の学生と協働し学習など多彩な活動に参加

未踏IT人材発掘・育成 ・平成12年度から継事業
続・25歳未満の天才的な個人を対象とした、いままで見たこともない「未踏的な」アイデア・技 術をもつ「突出した人材」を発掘・育成する事業。
・IPAにおいて、2000年に事業を開 始しその後も継続実施
・ 開発費を支援し、PMの指導の下、9か月間の独創的なソフトウェア開発に挑戦（開発費上限230
万円/件）・1,680人の未踏IT人材を発掘・育成。255名以上
が起業・事業・時価総額100億円以上の企業も６社輩出（プリファード・ ネットワークス、トレジャーデータ、ス
マートニュース、グノシー、ブイキューブ、クラウドビーズ)

第四次産業革命スキル・平成29年度～
習得講座認定制度

・社会人向けのIT・データ分野の専門性・実践性の高い教育訓練講座を経済産業大臣が認定する制・東京大学
度を2017年7月に創設
・大阪大学
・ AI・データサイエンス分野を含む23講座（16事業者）を初回認定、2018年４月から開講

・データサイエンス7講座（フューチャー㈱含む）
・AI4講座（㈱チェンジ、㈱ウチダ人材開発センター、
日本マイクロソフト㈱、㈱富士通ラーニングメディア）

経済産業省

・北海道大学・名古屋大学
・大阪大学
・九州大学
・横浜市立大学●独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム(大阪大学、滋賀大学、神戸大学、同志社大学)
・文科系、理工系、生命系をカバーする 6 つの履修コースを開発・実施

・東京医科歯科大学（ビッグデータ医療・AI創薬コン
ソーシアム） 、・電気通信大学（データアントレプレ
ナーフェロープログラム） 、大阪大学（データ関連人
材育成関西地区コンソーシアム）、早稲⽥大学（高度データ関連人材育成プログラム）

１２参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
enPiT：成長分野を支える情報技術人材の育成拠点形成
ビッグデータ処理技術、AI技術、クラウド技術等を用いて、新しいビジネス創出ができる人
材育成が目標。全体の運営・中核拠点が大阪大学であり、住み分けが必要

1414出所）ＡＩ人材育成について 来投資会議 構造改革徹底推進会合 「企業関連制度・産業構造改革・イノベーショ ン」会合（雇用・人材） 平成30年4月4日資料（ https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/koyou/dai5/siryou4.pdf）

１３

参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
enPiT：つづき

1515出所） http://www.enpit.jp/about/concept.html

１４

参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
 国も未来投資戦略で、AI人材育成の必要性を明示 数理・データサイエンスについて、６つの拠点大学が指定され、関西では京大、阪大、滋賀大を含む。
⇒大阪府市新大学では、強い研究領域＋海外からの導入に加え、地域のリアルのデータ活用を行えば優位性あり

数理・データサイエンスの６つの拠点大学

京都大学
・臨床統計家育成
・医学部附属病院
データサイエンス部
大阪大学
・数理・データ科学教育研究センター（金融・保険）
・データビリティフロンティア
機構●国が注力、関西の3大学は社会問題、医療、金融・保険等に注力大阪府市新大学の●大阪府市新大学学の特徴
機会と強みの構築
・AI×ウェルネス・アグリ
・リアルワールドデータ活用
・地域課題解決の実証、実装
・特区や民間資金活用可能性
出所）国の未来投資戦略、AI人材育成についての資料より作成

他大学は理論や標準化カリキュラム、経済問題等に注力

１５

参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
・大阪大学のデータビリティフロンティア機構のプロジェクトは、医療・ヘルスサイエンス関連が多い。
・ただし、地域や特定の課題解決よりは基礎的、汎用的な研究が中心。
大阪大学データビリティフロンティア機構の学際共創プロジェクト（平成29年度）
部門

ヘルスサイエンス部門・
医療イノベーション

バイオサイエンス部門・
生命システム領域

人間総合デザイン
部門

題目
坂田，三善（医）， 鈴木，板野（基礎工）医療データ駆動型数理工学によるがん （肝がん，膵がん）について診断できな い画像

坂田，三善（医）， 鈴木，板野（基礎工）

構造バイオインフォマティクスを用い た免疫配列データ解析の機械学習によ る高度化

山下（KOTAIバイオテクノロジーズ）， 沼尾，福井（産研）

放射線画像自動診断の研究

松村，杉本，和田，真鍋，富山（医）， 武田（医病）， 青木，Grushnikov（産研） ， 長原，中島，
Chu（IDS）

補綴装置の見え方に光がどのように影 響を与えているのかをコンピュータシ ミュレーションを含めて定量的に解析 若林，天羽，木林，中村，矢谷（歯）， 酒井（大市大），松下（情報）， 長原（IDS）
機械学習と睡眠科学の融合による睡眠 異常検知・予測モデルの開発

加藤（歯），谷池（連合小児発達）， 福井，沼尾（産研）

統計数理科学による心筋病理組織画像 の新しい統計的推測方法の確率

坂田（医），内田（基礎工）

構造バイオインフォマティクスを用い た免疫配列データ解析の機械学習の強化

Standley（微研，IFReC）， 山下（KOTAIバイオテクノロジーズ）， 松田，瀬尾（情報）

頭蓋内脳波及びMEGのビッグデータ

栁澤（MEI），内田，前（基礎工）

胸部（肺癌）CT画像データの機械学習に よる画像診断の高度化

梁川，渡邉，富山（医）， 新岡，長原，中島（IDS）， 三宅（国際医工情報センター）

全組織細胞イメージング／分子病態解 析

橋本（薬），長原，中島（IDS）

イメージングデータ駆動型ライフイノ ベーション

菊田（医），堀（工），瀬尾（情報）ＡＣＬ損傷の事前予測×関数データ解 析の応用

中田，小笠原（医）， 内田，寺田（基礎工）スマートキャンパス情報基盤の構築／ TrustedEnvelopの構築

下條（CMC），春本（IDS）

スマートシティプロジェクト

八木，春本，岸本，丹羽（IDS）， 馬場口（工），槇原，村松（産研），平川，八木（CO），下條（CMC）， 東野（情報）アパレル通販向けの身体サイズ推測

下條（CMC），槇原，大倉（産研）

打つ前にわかる，プレイヤーの画像解 析と学習によるテニスの球種と軌道の 予測

中田，高畑，近田（医）， 下條，Lee，吉川（CMC）

顔と歯の形態特徴抽出による遺伝疾患 スクリーニングAIシステムの開発

山城，谷川，黒坂，清水（歯）， 下條， Lee，吉川（CMC）

環境イノベーション

下田，山口，松岡（工）， 東野，山口，廣森（情報）システムデザイン部門・ 環
PM2.5発生源・生成メカニズム究明に むけたPM2.5単一微粒子ビッグデータ 解析法の開発
境イノベーション
スパコンを用いたビッグデータの機械 学習・解析の高速化
機能デザイン
部門

光・量子デザイン
部門

メンバー

医療データ駆動型数理工学による心筋 病理組織画像の新しい解析方法の確立

豊田（理），古谷（リノ）， 沼尾，福井（産研），下條（CMC）
豊田（理），古谷（科学機器リノ），沼尾，福井（産研），下條（CMC）

マテリアルズ・インフォマティクス

小口（産研），福島（基礎工・INSD）， 佐藤（工），鷲尾（産研）

先端センシングデバイス： PU Classificationによるナノデバイス出力信号 からのDNA塩基パルスの抽出

鷲尾，谷口，大城，吉田，鷹合（産研）

非翻訳RNAを標的とした低分子創薬候補物質の探索

中谷（産研），松下（情報）人工知能による仏顔の様式解析とその系譜に関する研究

藤岡（文），大石（東大生研）， 長原，中島，Renoust，上阪（IDS）

多国間法令の比較と統計分析のための 多言語機械翻訳プロジェクト

大久保，渡辺（法）， Chu，長原，中島（IDS）

機械学習モデルを応用したテクストア ナリシス：テクストマイニングからデ ジタルヒュマニティーズへ

田畑，Bor，岩根，三宅，今尾（言文）， 上阪，長原（IDS）

出所）http://www.ids.osaka-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2018/10/IDS_AnnualReport_2017.pdf

17
17

１６

参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
NEDO 特別講座（AIデータフロンティアコース）
・即戦力となるトップレベル人材の育成のため、NEDO特別講座（AIデータフロンティア コース）を開講し、
平成29年度からの3年間で約300人規模の人材育成を実施。（東京大学、大阪大学に委託）
・大阪大学は大学院レベルで、AI講義とリアルコモンデータ演習を実施

1818出所）ＡＩ人材育成について 来投資会議 構造改革徹底推進会合「企業関連制度・産業構造改革・イノベーショ ン」会合（雇用・人材） 平成30年4月4日資料（ https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/koyou/dai5/siryou4.pdf）

出所） http://www.ids.osaka-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2018/12/cfcac9d461d332df691d2cffc85210be.pdf

１７参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
NEDO 特別講座（AIデータフロンティアコース）
・阪大でも実データによる演習を行うが、一般的なデータである。

1919出所） http://www.ids.osaka-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2018/12/cfcac9d461d332df691d2cffc85210be.pdf

１８参考:日本の現状３;既存の国内データサイエンス・コンピュータサイエンスの人材育成プログラム
NEDO 特別講座 大阪大学におけるAI関係の講義

2020出所） http://www.ids.osaka-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2018/12/cfcac9d461d332df691d2cffc85210be.pdf

１９参考：海外現状２；オンライン教育の導入・活用から個別化へ
展開、独自教材・教育システム開発も進める スタンフォード大学では、AIを含むコンピュータサイエンス関連の科目が多く、バイオ・医療関連を多く含む。
 同時に無償のオンライン教育であるMOOCで多くの講義が公開され、それを事業者が提供し修了証も発行
 将来的にはミネルバ大学のような在宅でディスカッション中心の教育システムが必要
 これらの点から、当初はスタンフォードやMOOC事業者から導入、その後独自教材やICT利用教育システムを開発
ミネルバ大学の例

・マス教育
から個別
教育へ
・個別学生
や講義
データの
蓄積活用

・36講座は無償のオンライン（MOOC）で提供
・スタンフォード出身者による創業企業Cousera
が半分以上提供、修了証も発行

・独自教材
や教育
システム
は長期的
に開発
⇒共通教育
や外販も
検討

大阪府市新大学
では、既存キャンパスとオンライン
教育組み合わせ・キャンパス不要⇒学費が安価
・海外からの留学生増加
・関連企業の設立、活用（資金調達、事業化）

２０参考：企業ニーズを反映した育成すべき人材像
・①データサイエンス(AI含む）コンピュータサイエンス・②専門領域（医療・ウェルネス、アグリ、エネルギー等）
・③事業化、社会実装を推進する能力（起業家、研究・事業企画、自治体での地域課題解決人材等）⇒①×②×③の3軸をもつ人材が必要③事業化、社会実装を推進する能力
ベンチャー起業家
新事業・研究企画
地域課題解決人材②専門領域（ウェルネス、アグリ、エネルギー等）①コンピュータサイエンス、データサイエンス（AIを含むツール）

２１

参考：大阪府市新大学１；公立大学では最大規模となる大阪府市新大学の位置づけ
 大阪府立大学、大阪市立大学が統合すると、国公立大学の中で学生数は神戸大学と同等の８位相当
 公立大学の中では首都大学東京を抜き首位、医学、獣医等を含め研究領域でも強みのある公立大学になる学科領域の比較

国公立大学の学生数（2017年）

順位
大学名
1東京大学
2大阪大学
3京都大学
4九州大学
5東北大学
6北海道大学
7筑波大学
8神戸大学
9名古屋大学10広島大学24首都大学東京
28大阪市立大学
31大阪府立大学

学生数
27,46623,191
22,657
18,86017,84917,414 16,025
16,651 人
16,35615,852
15,292
9,185
8,279
7,746

学部、学科
理学
工学
医学
獣医
生命・環境、
農学
保健・看護学
システム科学
商学
経済、経営
法学
文学,人間科学
その他

大阪
府大
〇
〇

大阪
市大
〇
〇
〇

神戸 首都大学
大
東京
〇
〇
〇
〇

公立大学の大学数・法人化数・学生数の推移

〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
ﾏﾈｼﾞ
ﾒﾝﾄ

〇

〇

〇

〇

〇
〇

〇
〇
〇
〇
生活
科学

〇
〇
〇
海事
科学

〇
〇
都市
環境

・国公立大学で神戸大学に次ぐ９位へ、首都大学東京の2倍近い学生数

・学部、専門領域は、理工系、保健・医学・獣医等ウェルネス系が充実
・公立大学数、学生数は増加、その中で学生数10％以上の最大の公立大学へ⇒ウェルネス領域等の強み、規模を含めた公立大学の主導的地位確立へ

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参考：大阪府市新大学２；大阪府市新大学の強み（工学とウェルネス・アグリ系）
 大阪では、大阪府大、市大統合（法人統合2019年４月、学部・大学院統合2022年4月）
 工学部が重複分野多く巨大化、ウェルネス・アグリ関係に強み AI・コンピュータサイエンスを導入し融合させる、ウエルネス・アグリ情報工学部新設が有望
大阪市立大学の学部学生数

地域保健学域

大阪府立大学の学部学生数
地域保健学域計

1,085

教育福祉学類244

総合リハビリテーション学類

330

看護学類

511

生活科学部

生命環境科学域

生命環境科学域計

1,423

自然科学類

381

理学類

153

緑地環境科学類

212

応用生命科学類

417

獣医学類

260

工学域

2,048

機械系学類

612

物質化学系学類

626

電気電子系学類

810

現代システム科学域計

1,338

マネジメント学類

585

環境システム学類

529

知識情報システム学類

510

医学部看護学科

230

医学部医学科

工学域計

現代システム科
学域

・ウェルネス・アグリ
関係の強み

この２つをかけあわせる、AI・
コンピュータサイエンスの導入が有望・両大学を合わせて、工学系3,000名以上（全体の約1/4）

583

工学部

1,234

理学部

703

文学部

727

法学部

710

経済学部

946

商学部

952
0

500

1000 1500

205

0

1000

2000

出所）大阪府大HP（http://www.osakafu-u.ac.jp/info/outline/number/）出所）大阪市大HP（http://www.osaka-cu.ac.jp/ja/about/university/students_faculty_staff）

２３