2022年度日本数学会秋季総合分科会教育シンポジウム–数理・データサイエンス教育の発信と波及II日時：2022年9月13日（火）場所：北海道大学高等教育推進機構

九州大学
数理・データサイエンス教育研究センターの活動について
九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所
数理・データサイエンス教育研究センター
溝口佳寛
Email: ym@imi.kyushu-u.ac.jp

概要① 数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアム
リテラシー・応用基礎レベル教育の普及・展開／ネットワーク
オブ ネットワークスの形成／エキスパート〜トップ人材の育成／調査研究／情報発信② 九州大学数理・データサイエンス教育研究センター
コンソーシアム拠点校／エキスパート人材育成／九州・沖縄ブロック会議／産学官連携推進(ふくおかアイスト)③ 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
数理・情報系トップ人材育成／マス・フォア・イノベーション
卓越大学院／PostAIMaP／産業数理統計研究部門
2

①
h"p://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consor6um/②
http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/

3

MDASHリテラシーレベルプラス認定 (1/3)(2021年8月4日〜2026年3月31日)
九州⼤学「低年次データサイエンス教育」プログラム(2018〜)概要
情報科学（必修 or 選択，1.5単位）
社会の変化（データ駆動社会）・
データ活⽤実例・基本的活⽤⽅法
特⾊①受講学⽣の所属部局関連分野でのデータ解析実例をまず提⽰

特⾊③独⾃のLMS機能を⽤いた
学⽣からのフィードバックの積極的収集

サイバーセキュリティ基礎論（全学必修，1単位）
データ活⽤に当たっての様々な留意事項
特⾊②受講学⽣の所属部局に応じて教授する「データ解析技術」を変える

特⾊④講義資料の無償提供（オープン化）4

MDASHリテラシーレベルプラス認定 (2/3)
九州大学「低年次データサイエンス教育」についての説
明は、申請書を含めて、次のホームページにあります。
http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/低年次教育「情報科学」
全学教育である基幹教育科目．全学部の学生が卒業要件に含むことのできる単位を取得可能．
「サイバーセキュリティ基礎論」
全学部１年生の必修科目として2017年度に新設

上記2科目「情報科学 」「サイバーセキュリティ基礎論」 の単位取得をもって修了と認める．
【本プログラムで身につく能力】
データ分析技術に関して，どのような技術がどのような課題において活用されているかを，自身の所属する学術分野（学部）における具体例とともに理解し，さらにその技術の基礎についても，学習できます．また画像や音声という身近な情報もデータであり，それがどのように計算機内で扱われているかについても学習できます（情報科学）．さらに，データ活用におけるリスクや留意事項（個人情報保護法，著作権法等）についても，サイバーセキュリティとの関係も踏まえながら，5学ぶことができます（サイバーセキュリティ基礎論）

MDASHリテラシーレベルプラス認定 (3/3)
様式３
学校名： 九州大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称

収容
定員

令和元年度

平成30年度

平成29年度

平成28年度

平成27年度

履修者数

令和2年度
修了者数

履修者数

修了者数

履修者数

修了者数

履修者数

修了者数

履修者数

修了者数

履修者数

修了者数

履修者数
合計

履修率

共創学部 （人文科学)
文学部 （人文科学)
教育学部 （教育）315613
188

101
25
41101
25
40

109
63
30

109
63
30

100
34
20

99
33
20

000000000000000000310
122
91

98%
20%
48%

法学部 （社会科学）
経済学部 （社会科学）
理学部 （理学）
医学部 （医学）

767
918
1051
1252

129
163
175
188

128
153
167
184

133
164
174
163

132
161
173
152

146
177
190
116

141
166
186
112

0
00000000000000000000000

408
504
539
467

53%
55%
51%
37%

歯学部 （歯学）
薬学部 （薬学）
工学部 （工学)

318
377
3138

44
77
235

44
77
230

49
28245

49
28
243

02824102823700000000000000000093133
721

29%
35%
23%

芸術工学部 （芸術)農学部 （農学)

763
907

196
230191229

231
236191226197
233

186
231

000000000000624
699

82%
77%

10607 1,604 1,569 1,625 1,557 1,482 1,439

0

0000

0 4,711

44%

合 計

6MDASH応用基礎レベルプラス認定 (1/3)(2022年8月24日〜2027年3月31日)
九州⼤学「低年次データサイエンス教育(応⽤基礎)」プログラム(2021〜)概要
データサイエンス序論（⼯学部必修，2単位）

プログラミング演習

⼯学部改組に伴い2021年度より新設（必修 or 選択必修 or 選択，1単位)

情報科学 （必修 or 選択必修 or 選択，2単位）
応⽤基礎レベルをカバーするため2021年度よりDS・AI関連拡充

受講部局関連のデータ解析実例を提⽰

受講学⽣の所属部局に応じて内容の⼀部取捨選択（情報科学）
アンケート
画像
回帰・時系列
検定・相関

受講部局A
受講部局B
受講部局C

⋮

教材へのフィードバック→アップデート

⾃分⾃⾝の計算機を⽤いて，実践的にプログラミングを学習「DS・AIを利活⽤する基礎能⼒」と「⾃分野応⽤のための⼤局視点」を育む

いち早くPC必携化(2013〜)．
⾃分⾃⾝で維持管理したPCで，プログラミング技法やアルゴリズム，データ分析の基本を学ぶ．
Jupyter (python), Google
Collaboratoryを利⽤講義教材のオープン化

数理・DS教育研究センターによる運営• 計算機演習・コンサルを含めた「学びなおし」の場の提供（DS
実践特別講座︓全学対象で毎年集中講義形式で開催）• 全分野の教員との連携（ex.数
誰でも随時閲覧可能．
理・DSに関する教育・研究⽀
他機関にも無償提供
援プログラムによる教材収集）

サイバーセキュリティ基礎論（全学必修，1単位）

データ活⽤に当たっての初歩的留意事項リテラシーレベル

ラーニングアナリティクスセンター・
基幹教育院との連携「なぜ使う」「いつ使う」を意識した，全分野にわかりやすい講義スライド

7

MDASH応用基礎レベルプラス認定 (2/3)
「情報科学」「データサイエンス序論」
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の大部分を含み，また一部に「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」を含む．
「プログラミング演習」
主として「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」を含み，また一部に「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の「プログラミング基礎」や「アルゴリズム」を含む．

「情報科学」「プログラミング演習」両科目または「データサイエンス序論」「プログラミング演習」両科目を修了することで，プログラム修了と見なします．
【プラス申請書より抜粋】• 講義内容を受講部局ごとに調整している点• 講義内容に当該部局でのデータ解析実例を導入している点• 全学誰もが受講可能な「データサイエンス概論、実践、発展」科目• 「データサイエンスインターンシップ」• ラーニングアナリティクスセンターとの連携• 九州・沖縄ブロック拠点校としての貢献• スライド教材のオープン戦略
産学官連携を推進している福岡県産業・科学技術振興財団(ふくおかアイスト)との協力による企業関係者等を対象とした公開講座への教材提供等の協力 8

MDASH応用基礎レベルプラス認定 (3/3)
様式３プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

2021

年度

②申請単位

大学等全体のプログラム③履修者・修了者の実績
入学
定員

収容
定員

105
151

教育学部 （教育）法学部 （社会科学）
経済学部 （社会科学）
理学部 （理学）
医学部 （医学）学部・学科名称

令和3年度

令和2年度
修了者数

令和元年度

平成30年度

平成29年度

平成28年度

履修者数

履修者数

履修者数

修了者数

修了者数

修了者数

修了者数

履修者数
合計

履修率

修了者数

420
604

109
42

104
35

109
42

26%
7%

46

184

14

13

148%

189
226

756
904

37
86

30
70

37
865%
10%

258
256

1032
1244

174
34

160
32

174
3417%
3%

歯学部 （歯学）薬学部 （薬学）5379318376

3331331%1%

工学部 （工学)

7783112796765796

26%

芸術工学部 （芸術)農学部 （農学)187
226748904

122
3117
3122
316%
0%

共創学部 （人文科学)
文学部 （人文科学)

履修者数

履修者数

履修者数

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合 計

2,554 10,602 1,423 1,333

0000000000 1,423

13%

9

九州大学数理・データサイエンス教育研究センター
データサイエンス実践特別講座

数理・データサイエンス
教育研究センター
数理

⽂
IMI
理# シス情問 +シス⽣シス情% ＋ライブラリ& ⼈⽂学'
全 病院学体 ⼯学制 芸⼯連携

専任教員

全学の⾼年次学部⽣・⼤学院⽣

全分野横断・全学年縦断型
数理・データサイエンス教育

低年次向け
データサイエンス実践教育
連携

各分野でのセンター
数理・DS専⾨家 専任教員

※ 第1期の活動体制と主な活動

専任教員

全学の低年次⽣

数理学
研究院&
マス・フォア・インダストリ(IMI)&
数学アドバンス
トイノベーション
プラットフォーム
(AIMaP)
統計学のエキスパート
全学の数理教育ノウハウ
産業数理のニーズ把握
10数理・DSを介して文理問わず「仲良く」(1)
本学では, 全学の研究者を対象として「数理・サイエンスに関する教育・支援プログラム」を実施している。申請書により審査し選抜し、研究費を支援する。
支援者には、年末に研究成果発表会をクローズドで行い、数理・データサイエン
ス教育研究センター担当教員らの前で成果を発表してもらう。担当学部教育におけるデータ解析教育に活用できそうなアイデアは、参加者に許可を得て教材に活用する。担当学部の学生にデータ解析を身近に感じてもらうためである。
2021年度の成果発表会の研究助成対象者の所属は以下の通り、経済学研究院経済工学部門, 言語文化研究院言語教育学, 歯学研究院歯学部
門, 工学研究院生体機能化学, 工学研究院宇宙システム工学, 工学研究院防災
地盤工学, 工学研究院エネルギー物質科学大講座, 工学研究院エネルギー資源工学講座, 科学技術イノベーション政策教育研究センター, システム情報科学研
究院知能科学, アジア・オセアニア研究教育機構研究推進部門, 法学研究院政治動態分析講座, 農学研究院附属国際農業教育・研究推進センター, エネルギー研
究教育機構

文理問わず, さまざまな分野でのデータサイエンス活用事例について動向を得ることができている. これらの知見をリテラシー教育, 応用基礎教育の全学教育へ活11
用する.

数理・DSを介して文理問わず「仲良く」(2)
本学の数理・データサイエンス教育研究センターには, センター長1名, 副センター長1名, 専任教員(特定プロジェクト助教等)7名, 兼任教員9名が在籍している.
専任教員, 兼任教員は, それぞれの所属部局における, 数理・DS教育の担当,教材開発なども担当する. 多くの業務は部局ごとに行われる.
センターとしては, 年に1度, 年度末に合宿勉強会を開催する. そこでは, 部局ごとの数理・DS教育実施, 教材開発, そして, 各自の専門分野での研究動向などの意見交換を行う. 合宿勉強会は, センター関係職員に限らず, OB教員,指導大学院, その他, 数理・DSに関心のある方々の参加も歓迎している.
最近は, コロナ禍で半日のオンライン開催となり, 形式的な報告会に近い会となっているが, 1泊の合宿勉強会のときは, 夕食後の自由交流・発表会が盛り上がり, 数理・DSの最近の話題, その他, 若い研究者らの話が止まらない.
それらは, 数理・DS教材開発の内容そのものの改良にも活かされるが, 教員間の交流による, それぞれの研究成果の向上にもつながっている.
12

これから：多分野におけるAI・データサイエンス
九州大学数理・データサイエンス教育研究センター

23

これから; 多分野における数理・情報エキスパート強化
エキスパート人材育成
全分野教員連携体制

セ 情報ン
タ 数理ー専任 生命教 ライブラリ員に 人文よる 病院
支援 工学体制

メンター施策1
数理
情報系

施策2

卓越
大学院

施策3

教える人材養成

交流促進

応用分野

芸工

既存事業群(継続)

数理・情報エキスパート
人材育成強化

次世代研究者
挑戦的研究

経済的支
援体
制

指定国立大学法人構想
自助努力による教員拡充
改組による大学院定員増&情報系1専攻化
マス・フォア・インダストリ
高度育成(ADS育成室)
アドバイザリ委員会
理学部連携(情報理学コース)
DS教育・研究支援プログラム
DSインターンシップ
DS実践特別講座
低年次DS教育基幹教育院連携
ラーニングアナリティクスセンター連携

数理・データサイエンス教育研究センター
九州ブロック・全国他大学・企業(連携，教材提供・アップデート等)

13※ 第2期の活動体制と主な活動

数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム〜 ネットワーク・オブ・ネットワークス 〜
h$p://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consor8um/overview.html
各ブロックの担当地域および所属会員校
ブロック名担当する都道府県

⼤学等の数

2022年9⽉現在

拠点校

特定分野校

連携校

●北海道⼤学

北⾒⼯業⼤学(理⼯農・サイバーセキュリティ推進）

⼩樽商科⼤学，公⽴はこだて未来⼤学，公⽴千歳科学技術⼤学，札幌市⽴⼤学，札幌医科⼤学，札幌⼤学，札幌学院⼤学，星槎
道都⼤学，天使⼤学，北海道医療⼤学，北海道科学⼤学，育英館⼤学

北海道56⼤学等

東北⻘森，岩⼿，宮城，秋⽥，⼭形，福島84⼤学等●東北⼤学

秋⽥⼤学(理⼯農），⼭形⼤学(理⼯農）

岩⼿県⽴⼤学，宮城⼤学，東北⼯業⼤学，東北⽣活⽂化⼤学・東北⽣活⽂化⼤学短期⼤学部

関東

茨城，栃⽊，群⾺，埼⽟，千葉，東京，神奈川，⼭梨367⼤学等

●東京⼤学
筑波⼤学
東京⼯業⼤学

茨城⼤学（理⼯農），宇都宮⼤学（理⼯農），東京医科⻭科⼤学（医⻭薬），お茶の⽔⼥⼦⼤学（⼈⽂科学・教育、ダイバーシティ推進），電気通信⼤学（理⼯農、サイバーセキュリティ推進）

群⾺⼤学，千葉⼤学，⼭梨⼤学，政策研究⼤学院⼤学，前橋⼯科⼤学，横浜市⽴⼤学，埼⽟学園⼤学，明海⼤学，江⼾川⼤学，敬愛⼤学，千葉商科⼤学，東京情報⼤学，麗澤⼤学，東海⼤学，慶応義塾⼤学，⼯学院⼤学，国⼠舘⼤学，上智⼤学，成蹊⼤学，成城⼤学，創価⼤学，⽟川⼤学，中央⼤学，東京医療保健⼤学，東京経済⼤学，東京都市⼤学，東京理科⼤学，法政⼤学，武蔵野⼤学，⽴教⼤学，早稲⽥⼤学，放送⼤学

北信越

新潟，富⼭，⽯川，福井，
⻑野83⼤学等●⾦沢⼤学（社会科学），⻑岡技
術科学⼤学（理⼯農），富⼭⼤学（理⼯農）

新潟⼤学，信州⼤学，新潟リハビリテーション⼤学，開志専⾨
職⼤学，北陸⼤学

岐⾩，静岡，愛知116⼤学等●名古屋⼤学

静岡⼤学（理⼯農、ダイバーシティ推進）

豊橋技術科学⼤学，愛知県⽴⼤学，岐⾩聖徳学園⼤学・岐⾩聖徳学園⼤学短期⼤学部，中京学院⼤学，静岡理⼯科⼤学，愛知医科⼤学，愛知産業⼤学，中京⼤学，中部⼤学，同朋⼤学，豊橋創造⼤学，名古屋外国語⼤学，⼈間環境⼤学，名城⼤学

三重，滋賀，京都，⼤阪，兵庫，奈良，和歌⼭

227⼤学等

●京都⼤学
滋賀⼤学
⼤阪⼤学

和歌⼭⼤学（社会科学）

京都⼯芸繊維⼤学，神⼾⼤学，京都府⽴⼤学，福知⼭公⽴⼤学，⼤阪公⽴⼤学，兵庫県⽴⼤学，鈴⿅医療科学⼤学，京都光華⼥⼦⼤学，京都産業⼤学，京都⼥⼦⼤学，京都精華⼤学，京都先端科学⼤学，京都橘⼤学，京都ノートルダム⼥⼦⼤学，同志社⼤学，同志社⼥⼦
⼤学，⽴命館⼤学，⿓⾕⼤学，⼤阪医科薬科⼤学，⼤阪⼤⾕⼤学，⼤阪経済⼤学，⼤阪⼯業⼤学，⼤阪⻭科⼤学，⼤阪成蹊⼤学，⼤阪
電気通信⼤学，関⻄⼤学，近畿⼤学，四天王寺⼤学・短期⼤学部，阪南⼤学，桃⼭学院⼤学，⼤和⼤学，神⼾学院⼤学，兵庫⼤学，兵庫医科⼤学，畿央⼤学，⾼野⼭⼤学，⼤阪キリスト教短期⼤学

⿃取，島根，岡⼭，広島，⼭⼝82⼤学等●広島⼤学

島根⼤学（理⼯農）

岡⼭⼤学，⼭⼝⼤学，公⽴⿃取環境⼤学，島根県⽴⼤学，岡⼭
理科⼤学，広島⼯業⼤学，徳⼭⼤学，⼭⼝学芸⼤学・⼭⼝芸術
短期⼤学

徳島，⾹川，愛媛，⾼知34⼤学等●⾹川⼤学（理⼯農）

徳島⼤学，鳴⾨教育⼤学，愛媛⼤学，⾼知⼤学，⾼知県⽴⼤学，四国⼤学，⾼松⼤学

福岡，佐賀，⻑崎，熊本，⼤分，宮崎，⿅児島，沖縄

126⼤学等

九州⼯業⼤学（理⼯農），⿅児島⼤学（理⼯農），琉球⼤学（社会科学、ダイバーシティ推進）

⻑崎⼤学，宮崎⼤学，福岡⼥⼦⼤学，沖縄県⽴看護⼤学，九州産業⼤学，九州情報⼤学，久留⽶⼯業⼤学，純真学園⼤学，⻄
南学院⼤学，中村学園⼤学・中村学園⼤学短期⼤学部，⽇本経済⼤学，福岡⼤学，福岡⼯業⼤学，活⽔⼥⼦⼤学，鎮⻄学院⼤学，⻑崎総合科学⼤学，九州ルーテル学院⼤学，熊本学園⼤学，崇城⼤学，⽇本⽂理⼤学，⿅児島国際⼤学，第⼀⼯科⼤学

北海道

東海

近畿中国

四国
九州・沖縄

●九州⼤学

●地域ブロック代表校

14
2022年6月23日 九州・沖縄ブロック第2期キックオフミーティングを開催※ 経緯, 現状, 予定, 課題・問題点を共有し, 九州・沖縄ブロックで連携して乗り切りたい!

数理・DSを介して文理問わず「仲良く」(3)
第2期が始まり, 九州・沖縄ブロックでの情報交流と連携に力を入れている.
九州大学は, MDASH認定は終わっているが, 大学によっては, 全学プログラムのMDASH認定カリキュラムの実現は難しいところもある.
大学間の交流により, 情報交換・共有しながら, 困難を克服したいと考えている.
2022年6月23日に第1回の九州・沖縄ブロック会合を福岡市にて開催した.
MDASH申請についてのノウハウ交換等, 出席した全ブロック校から発表してもらった. そして, グループごとに分かれば, 数回の小グループ意見交換会を行い.
それぞれの大学の事情と情報を共有できるようにした.
次回は, 11月11日に第2回の九州・沖縄ブロック会合を福岡市にて開催予定である. 次回の課題のひとつは, 産業界との数理・DS教育の連携である. 社内での数理・DSリカレント教育について, 産学win-winで解決可能な方法を模索する予定である. 経済産業省九州経済産業局の方, 産業界の方とも一緒に議論する予定である.
15

エキスパート〜トップ人材の育成
工学部・工学系大学院
改組・定員増Advanced Data Scien-stTraining Unit

・ Study Group Workshop
・ 異分野インターンシップ
・ 卓越社会人博士課程制度

h,ps://www.eng.kyushu-u.ac.jp/topics5526.html

https://ads.i.kyushu-u.ac.jp/マス・ファア・イノベーション連係学府
h$ps://www.gpmi.kyushu-u.ac.jp/

３．応用技術関連 コース体系
3.5 データサイエンス・画像処理・AI 分野
レベル

日数

分類記号 掲載

A-Frameで始めるWeb VR/AR

講座名

★☆☆

1日

MP31

P.52

画像処理・圧縮の基礎

★☆☆

1〜2日

MP11

P.53

画像パターン認識・マシンビジョンの基礎

★★☆

2日

MP21

P.54

AI（人⼯知能）技術の基礎知識

★★☆

2日

MA11

P.55

★☆☆

1〜2日

MD21

P.56

Pythonで学ぶ統計・データサイエンスの基礎〜記述統計、推測統計、統計分析〜

Pythonで学ぶ時系列データ分析

★★☆

1〜2日

MD31

P.57

Pythonで学ぶディープラーニング実践

★★☆

3日

MA21

P.58

実装して理解する
データサイエンス・AI技術の基礎

★★☆

2日※

MD51

P.59

〜因果分析・モデル化・予測・異常検知・機械学習〜

ふくおかアイストhttps://ist-college.org/〜データ取得・学習・モデル作成・認識、一連の流れを演習〜〜重回帰分析・決定⽊・ディープラーニング〜（公財）福岡県産業・科学技術振興財団 システム開発技術カレッジ

1116

③ 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/17

マス・フォア・イノベーション卓越大学院 (1/2)※ 数理・情報系トップ人材育成
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 大学院数理学研究院が中心となり，大学院数理学府, システム情報科学府，経済学府と構想し，九州大学から申請していた文部科学省卓越大学院プログラムに「マス・フォア・イノベーション卓越大学院」が採択されました(2020/8/28)。 h"ps://www.math.kyushu-u.ac.jp/news/view/1435
本プログラムは昨今の数学に対する社会からの強いニーズに応えるべく構想されたもの
で，「数学力」「統計力」「モデリング力」「共創力」とそれらを総括した「創発力」を備え，産業界や諸科学分野の研究者と共創して，数学を用いて大学でも企業でも社会を変えるイノベーションを創発することができる，卓越した数学博士人材「マス・フォア・イノベーションプロフェッショナル」を育成する，分野横断型の修士・博士一貫5年制大学院プログラムです．
また，修士修了後にプログラム生を企業が採用し，同時に社会人として博士後期課程に進学してもらう「卓越社会人博士課程制度」など，プログラム生の経済的支援やキャリア構築，産学連携強化や産学人材往還促進など，複数の課題を一挙に解決する革新的な制度を実施します．
• 令和2（2020）年度「卓越大学院プログラム」の選定結果（文部科学省）
h"ps://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/2020/1420053_00003.htm• 令和2（2020）年度「卓越大学院プログラム」審査結果（卓越大学院プログラム委員会）
h"ps://www.jsps.go.jp/j-takuetsu-pro/data/r2_takuetsu_kekka.pdf
18

マス・フォア・イノベーション卓越大学院 (2/2)

連係学府入試説明会20211218

19

数理・データサイエンスの「数理」分野について
AIMaP事業による産業数理のニーズ把握
AIMaP(数学アドバンストイノベーションプラットフォーム)は, 2017年度から2021年度までの文部科学省科学技術試験研究委託事業で, 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(IMI)が幹事拠点となり、全国12の数学・数理科学機関を協力拠点としたオールジャパン体制を築いて、潜在する数学・数理科学へのニーズを積極的に発掘し、ふさわしい数学・数理科学研究者との協働による研究を促進する仕組みを構築してきました。
その成果のひとつに,AIMaP拠点事例集があります。産業界や異分野のニーズと数理での解決事例をイラストで紹介します。
h"ps://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/map/

数理・データサイエンス教育の「数理」の例
20

Post-AIMaP活動 (PAIMaP、πMaP)
Ø 訴求活動：諸科学分野・業界団体の会合における数学応用セッション, 数学応用事
例や数学的手法紹介チュートリアル, 問題解決型短期集中研究集会など, 諸科学・産業界との協働による研究を推進するための訴求活動を継続的に実施。
Ø 数学系３学会との連携を、訴求企画を通して促進。
Ø ネットワーク体制の維持：AIMaP事業にて構築された全国的ネットワークを組織的な運営体制として維持し、定期的に技術相談を含めて情報・意見交換会を実施し、情報共有の継続に努め、協力拠点間の共同研究に係る調整も行う。
Ø 技術相談窓口の活動：企業からのニーズ収集などは、IMIの産学連携担当者が引き続き行い、協力拠点の技術相談窓口との連携を継続。
Ø 人材育成：産学協働イノベーション人材育成協議会(C-ENGINE)とも連携し、インターンシップから企業のニーズを収集し、スタディグループ・ワークショップや共同研究等への足がかりを構築するとともに、数学・数理科学の有用性への理解を深め、将来の協働を担う若手研究人材の育成および企業の現場で数学を活用できる人材の育成を促進する。
Ø プラットフォーム：AIMaP事業を通して諸科学・産業界との共同研究を促進するために構築し始めたプラットフォームの安定化、更なる発展を目指す。

※ PostAIMaP (PAIMaP, πMaP) 宣言.
https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/2022/05/16/post-aimap/
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マス・フォア・インダストリ研究所 産業数理統計研究部門
学内外の統計および関連分野の研究者と協力して、統計学やその関連分野の学理を深めるとともに、これら研究者と連携してハブを形成することで、社会や産業、諸科学分野における多様な課題の解決に貢献する役目を担うため、令和4年度4月に、マス・フォア・インダストリ研究所(IMI)に産業数理統計研究部門が新設されました。社会からのニーズに応え、大学のガバナンスの下で、学内外を対象とする統計および関連分野に係る人材育成事業(統計学のエキスパート人材育成)も実施します。
現在、統計数学を専門とする増田弘毅教授(大学院数理学研究院)が、数理・データサイエンス教育研究センター兼任教員の1人です。九州大学の全学教育と工学部共通教育の数理統計学は、大学院数理学研究院、および、IMIの教員が担当しています。医学部や経済学部等には、学部の統計科目を担当する専任の教員がいますが、それらの方々にIMI産業数理研究部門の兼任教員になっていただき、学内外の統計および関連分野とのハブを同部門に形成することを目指しています。
共創学部(文理融合)の「機械学習と人工知能」と「データの収集と分析」をIMIの教員が担当しています。また、「機械学習と人工知能」は、全学共通科目としても開講されています。
22九州大学全学の数理教育ノウハウ
大学院数理学研究院教員が主に担当する九州大学の全学教育の数学・統計教育, マス・フォア・インダストリ研究所の教員が主に担当する工学部専門教育における応用数学科目における数理教育のノウハウを数理・データサイエンス教育科目で活かします.
全学教育「社会と数学」「入門微分積分I/II」「微分積分学I/II」「入門線形代数I/II」「線形代数学I/II」「数学実習A(I/II)」「数学実習B」「数理統計学」
工学部専門教育「フーリエ解析と偏微分方程式」「応用確率論」「常備分方程式とラプラス変換」「フーリエ・ラプラス変換と偏微分方程式」「ベクトル解析と偏微分方程式」「複素関数論」「応用複素関数論」「応用数理解析」「積分論の基礎」「関数解析の基礎」「抽象代数学の基礎」「数理統計学概論」「応用数学A/B/C/D」※ 数理・情報エキスパート教育
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WeBWorK教材開発
数理・データサイエンス教育の「数理」の例を問題形式の自習教材に出来るか？
連立方程式の問題

学生ごとに数値がランダムに与えられる学生は数値を入力して回答する

ここをクリックすることで解答と解説を見ることができる

ねらい：正定値、停留点を求めることを通して、ヘッセ⾏列の基本的な概念に慣れてもらう
ねらい：正定値、停留点を求めることを通して、ヘッセ⾏列の基本的な概念に慣れてもらう

隣接行列を有向グ
ラフで理解する
行列を有向グラフで表すことにより, 行列の操作を具体的に理解してもらうことが狙い.

※ 卓越大学院生らとの討論の中で, 線形代数の実例問題自動作成について挑戦中！
https://webwork.maa.org/

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まとめ
① 数理・データサイエンス教育拠点コンソーシアム
リテラシー・応用基礎レベル教育の普及・展開／ネットワーク オブ ネットワーク
スの形成／エキスパート〜トップ人材の育成／調査研究／情報発信② 九州大学数理・データサイエンス教育研究センター
コンソーシアム拠点校／エキスパート人材育成／九州・沖縄ブロック会議／産学官連携推進(ふくおかアイスト)• 九州大学はリテラシー・応用基礎レベルプラス認定済• 九州・沖縄ブロックでのネットワーク展開中※ 九州経済産業局と地域企業との意見交換！
• 九州大学でのエキスパート〜トップ人材育成に着手している③ 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
数理・情報系トップ人材育成／マス・フォア・イノベーション卓越大学院／
PostAIMaP／産業数理統計研究部門•••

数理・データサイエンス教育の「数理」とは?
PostAIMaP活動の継続により「数理」を探す.
産業数理統計研究部門での「数理統計」教育
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参考資料
•

「数理・データサイエンスと大学」インタビュー“嫌われがちな「数式」の力の凄さを伝えたい”(九州大学マス・フォア・インダストリ研究所産業数理統計研究部門廣瀬雅代助教), 数理・
データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムHP,
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/topics.html#17•

AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について,令和元年7月9日, 内
閣府政策統括官(科学技術・イノベーション担当)
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/attach/pdf/ai-15.pdf•

文部科学省, 令和4年度予算のポイント, 数理・データサイエン
ス・AI教育の推進, 令和4年3月22日,
https://www.mext.go.jp/content/20211223-mxt_kouhou02-000017672_1.pdf•「数理・データサイエンスと大学」インタビュー “「発見」を意識してデータと格闘すれば幸せの瞬間に出会える”(放送大学学園有川節夫理事長),「数理・データサイエンスの「数理」分野について」, 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソー
シアムNEWS LETTER, Vol.3, 2019年2月.
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/topics04.html

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