教育改革のキーポイントは社会です。つまり「人間中心のよりと、人の可能性が広がるようなよる行動範囲の制約がなくなった論理を公式で表現したのが数学でての人が〝当たり前〞に持つこと」。

言うと、「論理的に考える力を全ますか？ その前提となる、わが略2019」の目的は何だと思い皆さんは政府が掲げた「 AI戦と６つの取り組みを設定していまAI戦略では、4つの戦略目標

略が、本戦略なのです。の利益を享受する」ための国家戦「AIに振り回されずに国民がそり よ い 社 会 に す る」た め に、増やすことです。なぜでしょう？

おいて数理が好きな児童・生徒をす。決して数学は公式を覚えるこ
この取り組みを進めるにあたっに対応できたり、AIにより必要よって地域課題や高齢者のニーズが生まれたり、イノベーションにモノがつながることで新たな価値具体的には、IoTで全ての人と解決する人間中心の社会」です。

あらゆる分野で人材が活躍できるの必要な力を全ての国民が育み、タサイエンス・AI』の基礎など

書き・そろばん』である『数理・デーの目標は「デジタル社会の『読み・教育改革だと思います。教育改革髄は何か？ 私は最も重要なのはす【図表１】。このAI戦略の神レベル〞を落としたくない」文部児童・生徒の理数分野の〝習熟度「現在、世界的にトップレベルの重要だからです。この部分では、味・関心〞を持てるか」が非常には、「学びの入り口でいかに〝興に対応した人材を育成するためにシーを持つと同時に、将来の社会それは全ての人が一定のリテラてのキーポイントは、小中学校にな情報が必要な時に提供されるよようにすること」です。ひと言でAI社会原則
デジタル・ガバメント「好き」になること国がめざす未来社会 Society 5.0とは、「仮想空間と現実空間がデーとが目的ではありません。

タでつながることで社会的課題をうになったり、ロボットや自動走

具体目標・取組

倫理の理数分野への〝興味・関心〞を向上させたい」われわれとで、議論しました 。最終的にはこれらくっていきたいと思っています。

学校から大学まで、一貫してつえるべきです。こうした流れを小しになりますが、それは数理・デーラシーレベル」なのか？ 繰り返

なぜ「全ての大学、高専にリテ目標を設定しています【図表２】。の応用基礎力を習得」という数値

礎人材の養成も大切です。

このように、専門分野での応用基変われば、当然、教育も変わる。

も変わってくるでしょう。研究が生み出すというように、研究手法本がリーダーシップを取って国際AI倫理は世界的な課題です。日

こ と と し て い ま す【図 表 ３】。

AI社会原則」の理念を尊重する

題解決につながるという実感を与AI戦略では「全ての大学、高とはいえ急に大学で教えろと言み・書き・そろばん」だからです。

リベラルアーツの重要性

人間中心のAI社会とでしょうか。大学も同様で、理論だけではなく、実際のデータを手を動かして分析し、その結果が課的な議論を重ね、ユニバーサルな社会原則をつくっていきます。
この「人間中心」という部分では大学には大いに期待していま

間 中 心 で あ る」と い う 点 で す。

日本のAI戦略の特徴は、「人に取り組むことになります。とな間でなければ答えが出せない問題は人間が行う必要がなくなり、人す。今後、AIで解決できること

施は手間暇がかかり、数理の授業「AIやロボットをどう使ったらわれても、データを扱う授業の実レベルの数理・データサイエンス・を増やすにしても、教員不足が予専の年間卒業生約 万人が、初級「文理問わず一定規AIを習得」

間がどのような生き方をしてきた

ると、「人はどうあるべきか」「人き出した答えは本当に正しいののか」を問うリベラルアーツの出社会がよくなるのか」「AIが導AI戦略ではこうした状況を想定か」は、あくまで人間が考え、判想されます。自前主義での「 万し、モデルカリキュラムの開発や番です。こうした背景からAI戦Societyの実現に、大学が果た5.0す役割は大きいのです。

中 心 の社 会 で あ るとする教育改革です。人間育成」であり、それを可能社会課題を解決する人材のは「AI・データを使って今、社会が求めているのます。

AI社会で必要とされていん。人文社会系の知見こそ、ることだけではありませ

AI教育は、統計学を教え数理・データサイエンス・けです。

推進」も掲げられているわ断すること。そのため、戦略の中▶支配的な地位を利用した不当なデータの収集や主権の侵害があってはならないとにしています。
また、「応用基礎教育を年間万人」という数値目標は、全ての理系大学生（１学年あたり約 万人）と文系大学生の約３割（１学年あたり約 万人）を念頭に設定しています。これは、学生に高度な数理を学んでもらうことが目的
ではありません。AI×専門分野、つまりAIを専門分野で生かし、社会の課題解決ができる人材の養教育だけではありません。今後成をめざしています。
研究分野でもAIやデータの活用は進み、例えば各種研究データがストックされるようになれば、そ【図表3】人間中心のAI社会原則

MOOC等の活用にも取り組むこ

人 習 得」達 成 は 無 理 で し ょ う。

多様なICT人材の登用（高校は1校に1人以上、小中校は4校に1人以上）
生徒一人一人が端末を持つICT環境整備

25

れらを組み合わせて新たな価値を▶データ利用環境の整備▶阻害となる規制の改革（高校卒業者全員）（小中学生全員）100万人/年
小中高校における教育環境の整備

略の中で「リベラルアーツ教育の万人が、自らの専門分野におけ50万人/年
リテラシー

大学の標準カリキュラムの開発と展開（MOOC※活用等）
高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

16

る数理・データサイエンス・AI

AI応用力の習得

25万人/年
応用基礎（大学・高専卒業者全員）

学習内容の強化では「倫理」として「人間中心の模の大学、高専生の年間卒業生約※Massive Open Online Course：大規模公開オンライン講座を経験させることが有用ではない

応用基礎で求めるのはタサイエンス・AIが「現代の読使い、それが何かの役に立つこと例えば子どものうちからデータを「どうしたら好きになるのか？ 」

まりました。

両方に取り組んでいくことでまと＊2行車などの技術で年齢や障がいに理念（実現する社会）

Ⅱ
産業
競争力

科学省と、
「国際的に低いレベル組みを実現

データ関連基盤 中小・新興企業支援

社会実装
研究開発
教育改革

産業・社会の基盤作り
未来への基盤作り

Ⅳ
国際Ⅲ
技術
理念を実現するための一連の技術体系を確立し、運用するための仕体系

国 際 的 A I 研 究・教 育・社 会 基 盤
ネットワークの構築

戦略目標

多様な人々が多様な幸せを追求
持続可能（Diversity & Inclusion）（Sustainability）

人間の尊厳の尊重（Dignity）
戦略目標

戦略目標

実世界産業においてAI化を促進
し、世界のトップランナーの地位を確保

Ⅰ 人口比において最もAI時代に対応・吸引する国となり、人材 した人材を育成持続的に実現する仕組みを構築

AI×専門分野教育の促進「 人 間 中 心 の 世 の 中 」に す る た め に 、AIで社会課題を解決できる人 材 育 成 を し た いの で す 。

【図表1】AI戦略の理念と戦略目標▶不当な差別をされない▶適切な説明の提供▶AI利用等について、開かれた対話の場を持つ

イノベーションの原則▶利便性とリスクのバランス▶ 社 会の安 全 性と持続可能性の確保

公平性、説明責任及び透明性の原則

持続可能性
セキュリティ確保の原則（高校の一部、高専・大学の50%）

AI×専門分野のダブルメジャーの促進
AIで地域課題等の解決ができる人材育成（産学連携）

大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築
国家試験（ITパスポート）の見直し、高校等での活用促進

認定制度・資格の活用

62020 1-2

7

内閣官房 内閣審議官
内閣府 大臣官房審議官

さとうふみかず●東京大学理学部数学科卒業。
同大学大学院理学系研究科修士課程数学専攻課程修了。1988年通商産業省（現：経済産業省）入省。2012年経済産業省産業技術環境局
大学連携推進課長、基準認証政策課長を経て、大臣官房参事官、大臣官房審議官。2018年より現職。秋田県立大学、金沢工業大学、電気通信大学、東京医科歯科大学で客員教授も務める。

多様性・包摂性▶リテラシーを育む教
育環境を全ての人々に平等に提供

人間の尊厳

2000人/年

若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充
実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成
エキスパート

人間中心の原則

公正競争確保の原則

人間中心の社会▶パーソナルデータの利用において、個人の自由・尊 厳・平 等が侵害されないこと

教育・リテラシーの原則▶AIは人間の能力を拡張▶AI利用に関わる最終判断は人が行う

11

25
トップクラス育成
100人程度/年

先鋭的な人材を発掘・伸ばす環境整備＊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・政府全てにAI～」
取材・文／本間学 撮影／亀井宏昭
全文 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/pdf/aisenryaku2019.pdf＊2 OECD実施の国際的な15歳児の学習到達度調査（PISA）によると、2018年調査結果では、日本は加盟国中「数学的リテラシー」は1位、「 科学的リテラシー」
は2位の一方で、2020 1-2
2015年同調査「科学の楽しさ」指標、2012年同調査「数学における興味・関心や楽しみ」指標では、日本はいずれもOECD平均を大きく下回っている※【図表１、２、３】
ともに内閣府「AI戦略2019【概要】」資料より作成

5050

プライバシー確保の原則

育成目標【2025年】
主な取組

内閣府に聞く！
佐藤 文一「 全ての大学・高専生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得 」という目標が掲げられた「 AI戦略2019 」。
この戦略の基にある考えと、大学教育への期待を聞いた。

【図表2】教育改革に向けた主な取り組み

戦略目標

＊1

「A I 戦 略 2019」がめざ す ものは？

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育