モデルシラバス（理工系）セミナー（北信越ブロック）「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」

令和5年6月8日
文部科学省高等教育局専門教育課

学修者本位の大学教育の実現に向けた今後の振興方策について（概要・抜粋）

背景

令和５年２月24日
中央教育審議会大学分科会

 「2040年に向けた高等教育のグランドデザイン（GD答申）」（H30.11）は、2040年を見据えた目指すべき姿として、高等教育機関が多様なミッションに基づき、学修者が「何を学び、身に付けることができるのか」を明確にし、学修の成果を学修者が実感できる「学修者本位の教育の実現」を掲げている。
 GD答申以降の高等教育改革の進捗や課題等も踏まえて、主として学士課程教育を念頭に、以下の３つの論点について検討。

論点1

主専攻・副専攻制の活用等を含む文理横断・文理融合教育の推進

２ 「出口における質保証」の充実・強化

３ 学生保護の仕組みの整備

１ 主専攻・副専攻制の活用等を含む文理横断・文理融合教育の推進＜文理横断・文理融合教育の意義＞＜文理横断・文理融合教育の推進に向けた方向性＞

 予測不可能な時代にあって、社会経済課題の多様化・複雑化が進み、単独・少数の専門分野の知による課題解決がますます困難。従来の専門分野の枠を越えた「文理複眼」的な思考ができる人材の育成が求められる。
 文理横断・文理融合教育において学生が学ぶべき「文」と「理」は、各大学がディプロマ・ポリシー（DP）等を踏まえて整理し位置づけるべき。
 専攻分野を問わず、新たなリテラシーとして、数理・データサイエンス・AIに関する教育の推進が求められる。

 文理横断・文理融合教育の推進に当たり、学位プログラムの機動的な実施、学部等連係課程制度の活用、教育研究体制の多様性と柔軟性の確保、レイトスペシャライゼーションの考え方に基づく取組等が有効。特に地方・小規模大学等では大学等連携推進法人の組成等による人的・物的リソースの共有化も有効。
 国においては優れた取組への支援、普及・展開に引き続き取り組むことに加え、新たな基金を活用した新学部設置等への機動的かつ継続的な支援の実施が重要。

＜文理分断からの脱却に向けた高大接続改革＞
 約2/3の高校が文系・理系のコース分けを実施し、生徒が早期の 文理選択を迫られているとの指摘あり。こうした文理分断の状況は、数学を課さない選抜区分の存在等、大学入学者選抜への高校教育の適応化とも言える。
 各大学においては、初等中等教育段階における諸改革も踏まえ、大学入学者選抜の改善に取り組むことを期待。その際、入学後の教育に必要な入試科目は大学入学共通テストの活用や個別学力検査により適切に課すことが第一の選択肢。 1

採用の観点から、大卒者に特に期待する資質・能力・知識「教育」と「研究」の両輪（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（R4.1.18 日本経済団体連合会））

2

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）

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

育成目標【2025年】
エキスパート

トップクラス育成
100人程度/年

制度概要

大学・高等専門学校の数理データサイエンス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、応援！多くの大学・高専が数理・データサイエンス・AI教育に取り組むことを後押し！
大学・高専

学生

2,000人/年

応用基礎

２５万人/年（高校の一部、高専・大学の50%）企業に選ばれる学生に選ばれる

数理・データサイエンス・AIの素養のある学生を輩出

企業【 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

リテラシー

2022年度より、応用基礎レベルの認定開始→ 68件の教育プログラムを認定（2022年8月時点）

５０万人/年（大学・高専卒業者全員）

１００万人/年（高校卒業者全員）（小中学生全員）

詳細はHPから御確認ください※御質問はHPのお問い合わせフォームからお気軽にお願いします【 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
2021年度より、リテラシーレベルの認定開始→ 217件の教育プログラムを認定（2022年8月時点）
3

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

数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル・応用基礎レベル）
エキスパート

エキスパート2,000人/年

データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成

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
AI×データ活用の実践

応用基礎

25万人/年

応用基礎(高校の一部、高専・大学の50%)

学習

認識

予測・判断

データサイエンス基礎

言語・知識

身体・運動

データエンジニアリング基礎

数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・スキル

リテラシー

50万人/年（大学・高専卒業生全員）

統計および数理基礎

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング基礎…

初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
リテラシー

導入：社会におけるデータ・AI利活用

基礎：データリテラシー

心得：データ・AI利活用

リテラシーレベルリテラシー（選択項目）

応用基礎レベル

AI基礎における留意事項

4

＜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

5

＜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の対応箇所
項目

３つの基本的要素

モデルカリキュラム対応箇所

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

III

ＡＩ・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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数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 概要
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）

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

認定教育プログラム （リテラシーレベル）(MDASH*-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：•••••••

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

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
7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

・ デジタル人材育成プラットフォーム（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（北海道大学）・ 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

東北ブロック 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

全国的なモデルとなる教科書・教材等の開発（東北大学）

 教科書シリーズの刊行

北信越ブロック

モデルカリキュラム完全準拠の教科書の作成（金沢大学）

中国ブロックｚ

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

200校以上の会員校により構成
・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
・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

 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
シンポジウム等の開催・先進事例の共有
 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• 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

入会・お問い合わせはHP中段の「各ブロックの活動情報」から
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/• 相互の取組状況の紹介、活動方策の検討、課題の共有等

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コンソーシアム 第2期(2022年度〜) 活動⽅針
国公私⼤学・短⼤・⾼専の連携体制を効果的に活⽤するとともに、産業界・関係団体等との連携を継続的に図り、第１期（2017~2021年度）における成果を発展的に継承しつつ、数理・データサイエンス・ＡＩ教育の質向上と全国展開を加速

⽔平展開・ボトムアップ

リテラシー・応⽤基礎レベル教育の普及・展開

 教材（スライド・講義動画・教科書等）の拡充
 教育に活⽤できる実課題・データの拡充
 各分野（理⼯農学、⼈⽂科学・教育学、医⻭薬学、社会科学）のモデルシラバス・教材・実データ等の整備【特定分野校】
 学習指導要領改訂に伴うモデルカリキュラムの⾒直し検討 DXによる教育システム改⾰

FD等の教育強化・改善活動の推進 ワークショップ・セミナー等の展開
 特定課題や横断的課題に対応したWG等の設置
 認定制度（MDASH）との連動
 教えることができる教員の育成

ネットワーク オブ ネットワークスの形成

 地域別９ブロック：会員校・⾮会員校のニーズ吸い上げ、会員校の拡⼤、地域における国公私を越えた⼤学間、産官学間ネッ
トワーク形成 放送⼤学、⼤学⼊試センター、⼤学共同利⽤機関法⼈等との連携
 産学官連携の可視化による⼤学・地域を越えたネットワーク構築

先導的取組・トリクルダウン
エキスパート⼈材の育成 【拠点校】

 応⽤基礎レベルとエキスパートのブリッジ
 国際競争力のあるのPh.D.プログラム強化等、エキスパートレベルの人材育成

ダイバーシティ推進 【ダイバーシティ推進校】

 ⼥⼦学⽣の参画促進など、ダイバーシティ推進に資する取組の普及
・展開ロールモデル・インタビューシリーズ、学部・学校訪問等

サイバーセキュリティ分野の教育強化 【サイバーセキュリティ推進校】
 サイバーセキュリティ分野の教育強化に資する取組の普及・展開

ニーズの的確な把握・活動の重点化
調査研究

 各⼤学の教育活動状況や課題
 海外の教育動向
 企業の⼈材ニーズ

情報発信 ニュースレター、SNS等、シンポジウム、協賛事業等

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数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度
認定及び選定件数（令和4年8月時点）
背景
リテラシーレベル
認定217件（プラス選定 18件)

【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】

・ 国立大学 56件（11件）
・ 公立大学9件 （1件）・ 短期大学11件（0件）・ 高等専門学校

44件（2件）・ 私立大学 97件 （4件）
応用基礎レベル 認定68件（プラス選定 9件)【内訳（括弧内はプラス選定の件数）】① 大学全体：27件（6件)
・ 国立大学15件 （4件）② 学部・学科単位：41件（3件）
・ 国立大学18件 （2件）

・ 公立大学2件 （0件）・ 公立大学2件 （1件）・ 私立大学9件 （2件）・ 私立大学15件 （0件）

・ 短期大学0件 （0件）・ 短期大学0件 （0件）・ 高等専門学校

1件 （0件）・ 高等専門学校

6件 （0件）10北信越ブロックにおける認定状況（令和4年度末時点）【リテラシーレベル】20件（20大学）〇長岡技術科学大学
〇新潟大学
〇富山大学
〇金沢大学
〇福井大学
〇新潟県立大学〇公立諏訪東京理科大学〇金沢工業大学★
〇新潟薬科大学〇新潟経営大学〇新潟工科大学〇新潟リハビリテーション大学〇富山国際大学〇福井工業大学〇福井工業高等専門学校〇長野工業高等専門学校〇長岡工業高等専門学校★
〇富山高等専門学校★
〇国際高等専門学校〇石川工業高等専門学校【応用基礎レベル】9件（7大学）＜大学等単位＞〇新潟大学〇金沢大学＜学部・学科単位＞〇富山大学（工学部）〇富山国際大学（現代社会学部）〇開志専門職大学（情報学部）〇富山高等専門学校（電気制御システム工学科、電子情報工学科）〇石川工業高等専門学校（電子情報工学科、電気工学科）※「★」はプラス選定を受けた大学であることを示している

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各地域ブロックにおける認定状況（令和5年5月1日時点）
北海道ブロック（55大学等）
リテラシーレベル：12件（12大学）＜ブロックにおける認定割合21.8％＞
応用基礎レベル：5件（5大学）＜ブロックにおける認定割合9.1％＞

リテラシーレベル：217件（217大学）＜全大学における認定割合18.5％＞
応用基礎レベル：68件（53大学）＜全大学における認定割合4.5％＞

北海道ブロック（北海道大学）

大学等単位：27件（27大学）学部・学科単位：41件（27大学）※1大学両単位で認定

北信越ブロック（84大学等）
リテラシーレベル：20件（20大学）＜ブロックにおける認定割合23.8％＞
応用基礎レベル：9件（7大学）＜ブロックにおける認定割合8.3％＞
東北ブロック（東北大学）

九州・沖縄ブロック（126大学等）
リテラシーレベル：33件（33大学）＜ブロックにおける認定割合26.2％＞
応用基礎レベル：10件（5大学）＜ブロックにおける認定割合7.9％＞

中国ブロック（81大学等）
リテラシーレベル：16件（16大学）＜ブロックにおける認定割合19.8％＞
応用基礎レベル：6件（6大学）＜ブロックにおける認定割合7.4％＞

北信越ブロック（金沢大学）

関東ブロック
東海ブロック（東京大学）（名古屋大学）

中国ブロックｚ

近畿ブロック（広島大学）

九州・沖縄ブロックｚ

東北ブロック（84大学等）
リテラシーレベル：18件（18大学）＜ブロックにおける認定割合21.4％＞
応用基礎レベル：1件（1大学）＜ブロックにおける認定割合1.2％＞

関東ブロック（369大学等）
リテラシーレベル：61件（61大学）＜ブロックにおける認定割合16.5％＞
応用基礎レベル：18件（13大学）＜ブロックにおける認定割合3.5％＞（京都大学）

四国ブロック（香川大学）（九州大学）

四国ブロック（36大学等）
リテラシーレベル：11件（11大学）＜ブロックにおける認定割合30.6％＞応用基礎レベル：1件（1大学）＜ブロックにおける認定割合2.8％＞

近畿ブロック（224大学等）
リテラシーレベル：34件（34大学）＜ブロックにおける認定割合15.2％＞
応用基礎レベル：14件（6大学）＜ブロックにおける認定割合2.7％＞

東海ブロック（116大学等）
リテラシーレベル：12件（12大学）＜ブロックにおける認定割合10.3％＞
応用基礎レベル：4件（4大学）＜ブロックにおける認定割合3.4％＞

12（ブロック名右の括弧内に記載している大学等数は、学校コード（230501版）に記載のある
各地域ブロックに本部を置く国公私立大学・高等専門学校の数であり、その数を基に割合を算出）

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 プログラム内容の変更が生じた場合
・ 変更後、変更が生じた年度内に「変更届」により手続き
・ 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５年度からプログラムに変更がある場合、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・評価結果は必ずHP上において公表すること
・ プログラム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照会を実施
13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による継続的支援

令和4年度第2次補正予算額

3,002億円

背景・課題「物価高克服・経済再生実現のための総合経済対策」• 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、これまでの産業構造を抜本的に変革するだけではなく、労働需要の在り方にも根源的な変化をもたらすと予想される。

第２章 経済再生に向けた具体的施策• 一方、日本では大学で理工系を専攻する学生がOECD平均より低いうえに、OECD諸国の多くが理工系学部の学生数を増やしているなか、日本ではほとんど変わっていない。

１．「人への投資」の抜本強化と成長分野への労働移動：構造的賃上げに向けた一体改革※ 大学学部段階における理工系への入学者割合 日本17%、OECD平均 27％

学校教育段階から社会で活躍し評価される人材を育成していくため、成長分野への大学・高専の学部再編等促進（※）、（略）等を進めていく。

※ 理系学部の学位取得者割合【国際比較】 日本 35%、仏 31％、米 38％、韓 42％、独 42％、英 45％【国内比較】 国立大学 57%、公立大学 43%、 私立大学 29%（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• デジタル化、脱炭素化等のメガトレンドを踏まえた教育・人材育成における「成長と分配の好循環」を実現するため、高度専門人材の育成を担う大学・高専が予見可能性をもって大胆な組織再編に取り組める安定的な支援が必要。

（令和４年10月28日閣議決定）
Ⅲ 新しい資本主義の加速（１）人への投資の強化と労働移動の円滑化※ デジタル・グリーン等の成長分野への再編計画等を令和14年度までに区切って集中的に受け付け、大学・高専の迅速な学部再編等を促進する。
・ 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による継続的支援策の創設（文部科学省）

事業内容
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に予見可能性をもって踏み切れるよう、新たに基金を創設し、機動的かつ継続的な支援を行う。
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
 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）
 支援対象：私立・公立の大学② 高度情報専門人材の確保に向けた機能強化支援 支援内容：情報科学系学部・研究科を有する大学の体制強化に必要な経費【事業スキーム】
文部科学省
基金造成(独)大学改革支援・学位授与機構（NIAD-QE）

助成金交付

高等専門学校における情報系学科・コースの新設・拡充に必要な経費
 支援対象：国公私立の大学（大学院を含む）・ 高専

大学・高専

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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5年度予算額（前年度予算額５億円５億円）背景・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、医理工農学など自然科学系分野に加え、経済学、経営学、公共政策、教育学、法学など人文社会科学系分野においても、より高度な数理・データサイエンス・AIの素養への需要が増加している。

将来のIT関連市場の成長の見通しによって低位・中位・高位の3種のシナリオを設定し、中位のシナリオで2030年に約45万人のIT人材が不足すると試算

そのため、「専門分野×データサイエンス」のような分野横断の学位を取得した修士・博士を輩出する学位プログラムの創設は、Society 5.0やDXの実現のために喫緊の課題となっている。

引用：IT人材白書2020/独立行政法人情報処理推進機構社会基盤センター

事業内容
人文社会科学系等の研究科において、自らの専門分野だけでなく、専門分野に応じた数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識・技術を習得し、人文社会科学系等と情報系の複数分野の要素を含む学位を取得することができる学位プログラムを構築する大学を支援する。
【支援内容】
 事業実施期間：令和４年度～令和９年度（予定） 件数・単価：６箇所×約７千万円
 支援大学：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【事業スケジュール】
令和４年度
令和９年度
事業開始

カリキュラム検討・設置準備

設置審査

受入開始

修了者輩出

振り返り・普及インパクト 人文社会科学分野でのエキスパート人材の継続的な輩出
 専門分野×データサイエンスの学位を取得した学生を企業が評価し、＜事業イメージ＞
工学研究科

企業

経済学研究科

数理・データサイ
エンス・AI教育の知見等を提供
経済情報学専攻

連携 評価

即戦力

学位名称に反映
人文社会科学系×情報学の専攻等を新設 ex)修士（経済情報学）

企業の即戦力として活躍
 先進的な取組を展開することによる、分野横断教育の推進

政策文書における関連記載抜粋◆経済財政運営と改革の基本方針（骨太の方針）2022（令和４年６月７日閣議決定）
第２章新しい資本主義に向けた改革（３）多極化・地域活性化の推進（デジタル田園都市国家構想）
デジタル推進人材を2026年度末までに230万人育成する取組を進める。

◆新しい資本主義のグランドデザイン及び実行計画（令和４年6月７日閣議決定）
III．新しい資本主義に向けた計画的な重点投資
１．人への分配と投資（２）スキルアップを通じた労働移動の円滑化③デジタル人材育成・専門能力蓄積
地方大学も含め、全国の大学等において、ＡＩ・データサイエンス・数理等の教育を強化し、文系、理系を問わずこれらを応用できる人材を育成する。

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御清聴ありがとうございました
文部科学省高等教育局専門教育課
senmon@mext.go.jp