CAUA会誌

20

第号
2020.3

View Point
テキストダミーテキストダミーテキストダミーテキストダミー
研究教育に関わる ICT 利活用、ICT 人材育成を目指して

特集
特集

1 急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか
2 AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる

CAUA

【お問い合せ先】【お問い合せ先】【お問い合せ先】【お問い合せ先】【お問い合せ先】【お問い合せ先】伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社【お問い合せ先】【お問い合せ先】伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
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西日本ビジネス開発チーム
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事業開発課
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西日本ビジネス開発チーム
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事業開発課
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selmid@ctc-g.co.jp
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西日本ビジネス開発チーム
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事業開発課 事業開発課
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巻

頭

言

成人を迎えたらやりたいこと早稲田大学 教授
CAUA 会長
深澤 良彰

CAUA が「CTC アカデミックユーザーアソシエーション」として誕生したのは、2000 年 3月のことである。初代会長は、故・林 英輔先生であり、2009 年までの長きにわたり会長を務められ、CAUA の基礎を築かれた。それを引き継がれたのが、早稲田大学名誉教授の後藤滋樹先生であり、10 年に渡り会長され、CAUA を牽引されてきた。
このお二人の偉大な会長の後を受け、三代目の会長をお引き受けすることとなった。微力ではあるものの、今後の CAUA の発展に少しでも寄与していきたいと考えている。
2001 年 3 月、この ViewPoint の第 1 号が発刊され、その巻頭言の中で、林先生は、「ユーザとして似通ったシステムを運用している人々の集まりである本 CAUA の機能として、このよ
うな人々の間で、情報システムの運用改善の知識や技術の情報を交流して相互の助けになることが大いに期待」と書かれている。今も、基本的には、この路線上にあると思われるものの、
この 20 年間で情報環境が大きく変わってきていることは言うまでもない。近年で言えば、デジタルトランスフォーメーションの推進に伴う新しいテクノロジーの活用や、5G を中心としたネットワークインフラの機能拡充などがその代表例と言えよう。
しかし、大学を中心とするアカデミック環境では、依然、問題山積である。例えば、私が会長になってからの CAUA FORUM 2019「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」では、大学の IT 部門の技術力不足が問題視され、CAUA シンポジウム 2019「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」では望まれている教育に対する問題点が指摘されていた。
成人を迎えた CAUA では、これまでの対象としてきた範囲を広げながら、かつ、そのコミュニティを広げていくことこそが、その価値を高めていくことであると考えている。一方で、成人だからこそ許される『冒険』もしていきたい。これらの実現に向かって、この拙文をお読みいただいているみなさまのお力をお借りしながら、進んでいきたい。

1

目次
巻頭言
／早稲田大学、CAUA 会長

深澤 良彰

特集 1
急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか
全体講評 

7／株式会社 mokha、CAUA 運営委員長

安東 孝二

クラウドファーストの先に何があるか 
／広島大学

8

西村 浩二

クラウドテクノロジーの最新企業活用 ／日本 IBM 株式会社

13

山下 克司

政府情報システムにおけるクラウドサービス利用の現状と課題 ／政府 CIO 補佐官

19

阿部 政夫

急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか ／東洋大学、CAUA 運営委員

21

鈴木 浩充

［パネルディスカッション］

急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか 

23

特集 2 AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる
全体講評 

29／伊藤忠テクノソリューションズ株式会社、CAUA 運営委員

野村 典文

滋賀大学データサイエンス学部の過去、現在、そして未来を語る 
／滋賀大学

齋藤 邦彦

30

横浜市立大学のデータサイエンス教育 ／横浜市立大学35

小野 陽子

青山学院大学理工学研究科におけるデータサイエンティスト育成プログラム
40／青山学院大学

大原 剛三

立教大学大学院人工知能科学研究科における AI・データサイエンス教育  43
／立教大学

内山 泰伸

［パネルディスカッション］

AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる 

47

寄稿

Raspberry Pi を用いた簡易ネットワーク測定装置の開発 ／大阪工業大学

情報科学部

54

情報ネットワーク学科

島野 顕継、井上 雄紀、馬屋原 悠矢、内田 昌吾

次世代育成を推進する「CTC 未来財団」の取組 ／一般財団法人 CTC 未来財団

中島 淑乃

2019 年度 CAUA 活動報告 ／ CAUA 事務局

57

59

伊藤 絵美

CAUA 入会のご案内 

63

編集後記 

64

特集

1

CAUA FORUM 2019

急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか〜特定のクラウドに依存しない最適な環境、
継続的な改善を考える〜

本稿は講演内容を書き起こし収録していますイベント概要●イベントタイトル
CAUA FORUM 2019「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」●概 要
CAUA は 10 年前「大学はアウトソーシングを活用できるか ?」というテーマで、クラウド時
代の大学情報システムの在り方を積極的に取り上げ、システムの強化・効率化、統合・アウト
ソーシング・協同化について討議を行ってきました。
その後、システム更新にかける費用と労力の削減のため、クラウドを積極的に導入する大学も増えてきましたが、利用が進むことにより見えてきた課題もあります。また、機械学習・デー
タ分析の研究教育環境など、これまでとは異なるデータ管理の在り方、システム要求が発生しています。
今回の CAUA FORUM では、クラウド利用が経営に与える真の影響とは何か、将来の改善のための評価方法について一緒に考えてみたいと思います。
●開催事項【開 催 日】 2019 年 7 月 19 日（金）【開催会場】 Innovation Space DEJIMA【定員】 60 名【プログラム】
時間

内容

講演タイトル・講演者
深澤 良彰
早稲田大学 図書館長 理工学術院 教授、CAUA 会長

13：30 ― 13：40

オープニング

13：40 ― 14：40

基調講演「クラウドファーストの先に何があるか～広島大学におけるクラウドの導入手順と今後の課題～」
西村 浩二
広島大学 情報メディア教育研究センター長

14：50 ― 15：50

特別講演「クラウドテクノロジーの最新企業活用～マルチクラウドの統合と品質メトリクスの管理～」山下 克司
日本 IBM 株式会社 グローバル・テクノロジー・サービス事業本部 技術理事16：00 ― 17：20

パネルディスカッション 「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」（コーディネータ）
安東 孝二株式会社 mokha 代表取締役、CAUA 運営委員長（パネリスト）（五十音順）
阿部 政夫 
政府 CIO 補佐官
鈴木 浩充 
東洋大学 情報システム課 課長、CAUA 運営委員
西村 浩二 
広島大学 情報メディア教育研究センター長、財務・総務室情報部長
山下 克司 
日本 IBM 株式会社 グローバル・テクノロジー・
サービス事業本部 技術理事

17：20 ― 17：30

クロージング只木 進一
佐賀大学 工学系研究科 教授、CAUA 運営委員

注 1：所属・役職は講演当時のものを掲載しております
注 2：敬称は省略させていただきました

6

CAUA FORUM 2019
「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」
全 体 講 評安東 孝二
株式会社 mokha 代表取締役、CAUA 運営委員長
クラウドという言葉が我々の目に触れるようになってから 10 年を超える年月が経ち、我々の生活に浸透してきたクラウドは、大きくそして急速に進化を遂げています。GAFAM（Google,
Amazon, Facebook, Apple, Microsoft）の存在感は以前とは比べ物にならないレベルで拡大しています。我々の活動の奥深くまで関わっており、彼らのサービスを拒否すると、IT の利便を享受した文明的な生活が送れないレベルにまで達しています。それは大学も例外ではありません。
世の中一般にインターネットもコンピュータもなく、大学や研究機関だけがスパコンを導入して自らコードを開発し研究開発を行っていた時代と較べるのは極端だとしても、企業や大学を置き去りにして、ユーザはどんどんクラウドサービスに取り込まれています。
そんな状況の中で、大学がクラウドに使われるのではなくクラウドを主体的に使いこなしていくことが、大学の教育研究活動を加速するためになくてはならない機能となってきています。今まで「取り残されてきた」ともいえる大学のクラウドに対するアプローチをどう改善していけばいいのか。今回の FORUM の重要なテーマです。
基調講演では日本の国立大学でもっとも極端に舵を切ったともいえる広島大学情報メディア教
育研究センター長である西村浩二氏に、広島大学のベストプラクティスをご紹介していただきました。西村氏は広島大学の IT 基盤の変革の中心で長年戦われた経験から、国立大学では先陣を切ったパイオニアとしての様々な知見を広くご紹介していただきました。技術的な話にとどまらない高所から俯瞰したご意見は非常に参考になるものと思います。
一方で特別講演では、取り残されていない企業代表として日本アイ・ビー・エム株式会社グローバル・テクノロジー・サービス事業本部技術理事の山下克司氏に、クラウド指向のお手本ともい
うべきアプローチについてご解説いただきました。企業の最先端に立たれている方の鋭い解説には大きな刺激を受けた大学関係者も多かったことと思います。
阿部政夫氏（政府 CIO 補佐官）と鈴木浩充氏（東洋大学情報システム課 課長、CAUA 運営委員）からポジショントークお聞きした後に、パネルディスカッションで今回の FORUM をまとめましたが、やはりクラウドというある意味での「黒船」に対して日本の会社・組織がまともに闘えていない現状が浮き彫りになったように思えました。技術的にも急速に進化しているクラウドですが、その概念や技術以外の知見においても日本社会とのセマンティックギャップが解消
されないまま、いわゆるインピーダンスミスマッチ的な状況が加速してきているのではないかとの思いを持ちました。待った無しの状況であるにもかかわらず、いまだにクラウドを使いこなす
ためのうまいアプローチを取れない組織の焦りとある種の諦めが垣間見えることもありましたが、パネリストの方々の熱い想いと葛藤が一筋の光になのではないかとの期待を持つことができました。
大学の教育研究は日本としては「負けられない戦い」とも言えます。戦いの武器として如何にクラウドを使うのか。この課題はしばらくの間、頭を悩ませることになりそうです。今回のFORUM で何かヒントを得ていただけることがあれば、それが未来に繋がると信じています。

7

クラウドファーストの先に何があるか～広島大学におけるクラウドの導入手順と今後の課題～
広島大学

西村 浩二
情報メディア教育研究センター長／財務・総務室情報部長

概要：組織におけるクラウド化の推進においては、本質を見失い、クラウド環境への移行そのものが目的化してしまうケースが見受けられる。本項では、広島大学におけるクラウドの導入手順を例に、クラウド導入の本質と課題を再考する。
キーワード：クラウド、ガイドライン

2．クラウドサービス利用ガイドラインとクラウド化の現状

1．広島大学におけるクラウド化の経緯
広島大学は、東広島、霞、東センターの 3
つのキャンパスに 11 学部 13 研究科を持ち、学生や教員をはじめとする構成員約 20,000人を擁する総合大学だ。2014 年の CAUA シンポジウムでは、本学のクラウドサービスの利用ガイドラインの作成について、話をした。

2013 年に発行したクラウドサービス利用
ガイドラインは、現在第 3 版まで改訂されている。
ガイドラインのチェック項目

クラウドサービスを避けて通れなくなってきた状況では、何らかのポリシーを持っていないと、クラウドサービスを使う時に判断基
準がなくて構成員が困ってしまう。そこで2012 年度に 1 年間かけて、最低限のルール
を作り、それをガイドラインとして整備した。
大学組織としてガイドラインを作ったことで、担当者レベルで確認や判断ができるようにな
り、クラウド化を円滑に進められた。財務会
計や人事などの機微な情報を扱うシステムもクラウド化した。

4.

利用に向けた準備– 取り扱う情報の確認

5.

• 情報の格付け• クラウドサービスの選択

利用範囲の明確化– サービスの品質– 本学の組織・体制• クラウドサービス利用責任者• クラウドサービス利用
担当者

7.

•
•
•
•
•
•

• 規則との整合性(3)• 契約の取扱い(2)

契約条件の確認検討– 責任範囲とペナルティ• 責任範囲の明確化(2)• クラウド事業者のペナルティ– データの所有権、返却・消去• データの所有権• データの返却(2)• データの消去(2)– 準拠法と管轄裁判所• 準拠法• 管轄裁判所

2019年7月19日

図1

当時を振り返ると、クラウドサービスを利用する時に確認すべきポイントを明確化したことで、担当者レベルで判断ができるようになったという意味ではよかったが、一方で安易なクラウド化を助長するかもしれないという心配があったのも事実だ。また、クラウド化によって、システムの構築やリプレイスの際にハードウェアのライフサイクルを気にしなくて済むので、どのようなハードウェアで構築するかを考えるハードウェア指向から、どのようなことがやりたいのかを考えるサービス指向に移行できたことは、非常に大きな効果であった。

クラウド事業者の選定– データセンター

8.

• データセンターの場所
• 堅牢性
• 機密性

– クラウド事業者の信頼性– 機能とコスト– 規則・契約

準備

6.

• SLA
• メンテナンス• 問い合わせ窓口・サポート体制(2)• サービスの継続性
コンピューティング
ストレージ
ネットワーク(3)管理機能
ライセンス(2)コスト(2)• 経営状況の確認• 委託関係の確認

運用体制の確認– システムの運用に関する項目• セキュリティ対策• ログの監視– データの管理に関する項目• 秘密鍵の管理• バックアップ(2)– インシデントの管理に関する項目

運用• インシデントの記録(2)CAUA FORUM 20191

ガイドラインのチェック項目

ガイドラインは大きく 3 つのブロックに分かれている（図 1）。1 つ目は準備に関する項目である。これから利用しようとしているク
ラウドサービスと、大学で規定しているセキュリティポリシーとの整合性がとれているのか、などをしっかり考えるということを示している。2 つ目は検討に関する項目である。
ここではクラウドサービスを利用する時に気を付けなければならない具体的な項目を列挙している。例えば、準拠法と管轄裁判所についての注意点などだ。3 つ目は運用に関する項目である。例えば、データを暗号化して持つと決めたが、クラウドサービス側で暗号化をサポートしていない場合に、運用がしっかりとできるかを事前にチェックしておかないと、クラウドを利用したにもかかわらず、運用側の問題でうまく使えないということが起
こってしまう。クラウドを構築して終わりで8

クラウドサービス利用のポイントが分かってきた。まず、クラウド選択の際の軸についてである。1 つは、複数ユーザー（組織）で使う共用なのか、単一ユーザー（組織）で使う
占用なのか。もう 1 つは、レスポンスタイムがある程度遅くてもいいのか、それとも速い
レスポンスが求められているのか。この 2 つの軸を考えて、地域のデータセンターと全国規模のデータセンターを使い分けることが重要だ。

はなく、運用の段階でもチェックが必要だ。
本学では、このガイドラインに沿ってクラウド化を進めてきた。学内システムは大きく
事務系と教育研究系に分かれており、事務系の人事給与や財務会計などのシステムからクラウド化が始まった。現在事務系では、パブリッククラウドにおける IaaS/SaaS 利用が進み、例えば ID 管理・認証も 2018 年 5 月に IaaS で 動 き 始 め た。 学 習 管 理 シ ス テ ム（LMS）も 2018 年 12 月にクラウドに移行した。

次に、クラウド化もただ闇雲にやればいい
わけではなく、クラウドを利用しやすいサー
ビスと利用しにくいサービスがあるということを考える必要がある。特に計算リソースを大量に使う HPC は、稼働率が非常に高い。
常に 90 ～ 100% で回っているようなものもある。これをそのままクラウドに持っていくとコストが 3 倍、4 倍と跳ね上がるケースがある。また、データの取り扱いも難しい。デー
タ管理上は、データはオンプレミスにあるものがオリジナルで、クラウドで使っているデー
タは全てキャッシュという扱いと考えているが、実際の利用はキャッシュをプライマリーとして使って、オンプレミスはバックアップという状況になっている。

一方、教育研究系のクラウド化はどう進んでいるか。現在の電子計算機システムは 4 年前に導入した。2020 年がリプレイスのタイ
ミングになる。現システムを導入した当時は、クラウドサービス利用ガイドラインを作った直後だったので、クラウドファーストでいこうと強く決意していた。ただ、大学としてクラウドに取り組み始めたばかりということもあり、その時は完全クラウド化に向けた移行期間として進めることにした。
まずは、ハードウェア指向をサービス指向に変えた。従来は仕様書に CPU やメモリー、
ディスクなどの要求を自分たちで考えて書いていたが、それを一切やめ、こちらがやりたいことに合ったサービスを提供してほしい、という書き方に変更した。マシンのスペック
はほぼ書かずに、利用する人数や期待するレスポンスタイムなどを書いた。技術審査の際には、ベンダー側との意思疎通が大変だったが、これが本来クラウドを使う際には重要なことだと考えたのである。
パブリッククラウドの利用を積極的に推進する一方、技術力を維持する意味もあり、プライベートクラウドも構築した。HINET2014
および SINET5 を活用して安全かつシーム
レスなネットワーク環境を作り、学内外の各
種情報システムとの ID/ 認証連携も行った。
また、パソコン必携化に対応した運用も考えていく。このような方針で進め、現在は次のリプレイスに向けて、具体的な仕様を検討している段階だ。

クラウド化を実現する場合、元々オンプレ
ミスにあったシステムを仮想化し、ハードウェ
アを複数ユーザーで共用してインスタンス単位で課金する共用型パブリッククラウドを使っていくというのが当時は一般的だったが、本学ではもう 1 つ、ハードウェアを単一ユーザーで使う占用型パブリッククラウドを作ったのが特徴的であると考えている。オンプレ
ミスの仮想化基盤には認証系のシステムやバックアップなどが置いてある。メールやWeb などのメインのシステムは占用型パブリッククラウド、ネットワーク系のサーバなどは共用型パブリッククラウドで動いている。
コストやレスポンスタイムを考えて、適材適所で 3 つの基盤を使い分けしている。そして、認証系の利用者／サービス管理基盤を中心として、全ての基盤に対してコントロールをするという仕組みにしている。コアになる最も大事な情報は中央で管理するようなシステムの作り方が、大学において必要になってくると考えたからだ。

3．大学におけるクラウドサービス利用のポ
イント
クラウド化を進めるにつれ、大学における

9

4．ISMS 認証を通じてわかったことの運用とクラウド化のギャップをリスクアセ
スメントと管理策を講じて埋める、ということだ。例えば、自分たちが作った設備でセキュ
リティ対策を実行して PDCA がうまく回っている場合、それをクラウドサービスで機能実現しようとすると、必ずしも思っていた通りにはならない。これが、クラウド化に不安を感じ、クラウド化をあきらめる原因になっている。ISMS クラウドセキュリティ認証は、この部分をリスクアセスメントと管理策でき
ちんと埋めようということである。クラウドサービスを利用するということは、PDCA
サイクルの中でクラウド化に伴う変化に気づき、その変化に対する対策を講じるということなのである（図 3）。

これらの仕組み、特に利用者やサービスの認証情報の管理・運用を、第三者機関にも確認してもらうために、情報セキュリティマネ
ジメントシステム（ISMS）の審査を受けて認証を取得した。この審査の過程でリスクア
セスメントと管理策の策定が必要になるのだ
が、ここでオンプレミスとパブリッククラウ
ドのリスクを冷静に比較する機会に恵まれた。
クラウドサービス利用ガイドラインに沿っているかどうかを確認できたことも大きかった。
2015 年に ISMS 認証を取得した後、新しくできた ISMS クラウドセキュリティ認証も取得した。この認証はプロバイダー向けとカスタマー向けに分かれており、本学はカスタ
マーとして取得している。安全にクラウドサービスを利用するために、提供者が利用者に提供すべき項目と利用者が提供者に確認すべき項目が規定されており、本学のガイドラ
インはまさにカスタマー向けの項目と合致している（図 2）。

クラウドサービスを利用するということ
既存システムに対するPDCAが確立されている
ことが前提→ISMSに対する
アドオン認証

情
セ報
キシ
ュス
リテ
テム
ィの

ISMSクラウドセキュリティの内側～カスタマとプロバイダの立場を区別～
外部の
クラウド
サービス
プロバイダ

クラウドサービスカスタマ

サービス
利用

安全にクラウドサービスを利用してもらうためにクラウドサービスの提供者がクラウドサービスの利用者に提供すべ
き項目
外部の
クラウド
サービス
プロバイダ

2019年7月19日

図2

サービス
利用

クラウドサービスを利用する組織で、利用に際しての情報セキュリティをISMSクラウドセキュリティ認証によって確保したい組織

安全にクラウドサービスを利用するためにクラウドサービ
スの利用者がクラウドサービ
スの提供者に確認すべき項目

クラウドサービスプロバイダ

広島大学クラウドサー
外部のビス利用ガイドライ
クラウド
ン・チェックリスト
サービス
カスタマ
サービス

クラウドサービスを提供する組織で、提供に際しての情報セキュリティをISMSクラウドセキュリティ認証によって確保したい組織

CAUA FORUM 2019

サービス
提供

リスクアセスメント

セキュリティ対策

自営設備による
機能実現

ク
ラ
ウ
ド
化

管理策

セキュリティ対策
既存の運用とのギャップ
リスクアセスメント＆管理策

自営設備による

クラウドサービスによる
機能実現
機能実現

CAUA FORUM 20191

図 3 クラウドサービスを利用するということ

こうしたことを広く伝えるために、3 年前から学術機関向け情報セキュリティガバナン
ス実態調査を実施している。学術機関が既存のシステムをクラウド化しようという時には、
そのシステムにおいて PDCA がきちんと回っているかを確認せずに、むやみに移行するのは危ないということを認識してもらうためのものだ。質問項目は、セキュリティに関するガバナンスの現状、システムの管理状況、インシデントの対応状況、の大きく 3 つだ。この質問票に対する回答を元に、ISMS の考え方に基づいた 4 つの評価基準（適応力・管理
力・対処力・自己啓発力）を 5 つのステージに分類し、報告書としてまとめている。

提供

クラウドサービスカスタマ＆クラウドサービスプロバイダ
他のクラウドサービスを利用して、自らのクラウドサービスを提供する組織で、利用及び提供の情報セキュ
リティをISMSクラウドセキュリティ
認証によって確保したい組織

2019年7月19日

変化に気づき、対策を講じる

外部の
クラウド
サービス
カスタマ

1

ISMS クラウドセキュリティの内側

本学は 2015 年のシステム更新に合わせてISMS 認証に取り組んだが、こうした機会をチャンスととらえて新しい考え方を取り入れることはとても大切だと実感している。その後、2018 年 3 月に更新審査を受け、2019 年
3 月に 1 回目の継続審査があったところだ。
2019 年度はインシデント対応と事業継続性（BCP/DR）を課題に取り組む予定で、認証の技術的適用範囲も拡大する予定である。

5．クラウド化の実際と問題点
本学がガイドラインを策定する前段階でク
ラウド利用時の要検討事項として挙げていたのは、セキュリティポリシーに違反しないこと、自組織以外の人に見られないこと、デー

クラウドサービスを利用するということはどういうことなのか、ISMS 認証を通じてあらためて考えることになった。それは、既存

10

もう 1 つの問題は、本学のクラウド化の過程において IaaS を選択したケースが多いことだ。ハードウェアの交換では、必要に応じて必要な機能を選択しなければならない。いろいろな機能がソフトウェア的に利用可能になるのはクラウドの利点だが、その中から適切な機能を選んでいるかどうかの確認が難しい。また、IaaS に移行する際にはリソースのサイジングが必要となるが、オンプレミスの時と同様の余裕を持たせてしまう傾向がある。例えば、オンプレミスではリソースの稼
働率が 40% を超えれば限界と考えていたものを、クラウドではインスタンスの利用率が80% を超えても問題ないとしないと意味がないのではないか。さらに、クラウドにしたのにもかかわらず、冗長化やバックアップなどの運用を相変わらず自分たちでやっていることも問題だ。

タがどこにあるのかわかること、データを確実に消去できること、というポイントだった。
これがガイドラインのベースになった。ガイ
ドラインでは利用シーンと評価軸も示している（図 4）。例えば、機関が持っている情報
をクラウドサービスに預けようとした時は、他のユーザーとの間の独立性は高く保たれているか、そこに対するアクセス制御はうまくできているか、通信路は安全か、の 3 点をきちんと見なければならないとしている。
「広島⼤学クラウドサービス利⽤ガイドライン」における利⽤シーンと評価軸

クラウドサービス

評価軸①
独⽴性の⾼さ

評価軸②
アクセス制御情報の重要度に応じたクラウドサービス（機能）の選択基準を規定
評価軸③
通信路の安全性2019年7⽉19⽇

図4

結局、クラウド化を実行するのは簡単だが、同時に意識も変えないとサイロ化、つまり固定化しやすく、加えてハードウェアの更新が不要になるので、それを見直す機会を失ってしまうことが大きな問題だと認識している。
クラウド化しても、フィット & ギャップ分
析などによる定期的な見直しが必要だ。

機関が保有する
情報
CAUA FORUM 20191

利用シーンと評価軸

独立性の高さとはどういうことか。SaaSの場合、クラウドサービスで提供するアプリ
ケーションが責任分界ラインとなり、その下に Web や DB 基盤、仮想サーバが階層的に実装されている。こうしたサービスモデルの中でどの階層から下が共用で、どの階層から上が占用なのか。この階層の溝が深いほど、またその溝が責任分界ラインより低いほど独立性があるという考え方をガイドラインでは示している。IaaS も PaaS も、それぞれのサービスモデルの枠組みの中で同様の判断をしている。

6．大学のクラウドサービス利用はプロセス
中心からデータ中心へ「政府情報機関におけるクラウドサービスの利用に係る基本方針」1 が 2018 年に公表された。政府機関がクラウドサービスを利用するメリットが記されたものだが、この中にクラウド・バイ・デフォルト原則というものがある。クラウド利用では SaaS をまず検討する。その中でもパブリッククラウドを第 1 に考え、難しいようであればプライベートクラ
ウドの利用を検討する。それでも難しいようであれば IaaS や PaaS を検討し、最後にオンプレミスの利用を検討するとなっている。
政府機関に向けて出されたガイドラインだが、国立大学法人もこれに準拠してやらなければならないだろう。

一方で、このガイドラインによって、前例や免罪符を作ってしまったのではないかという懸念もある。例えばガイドラインに基づいて AWS を選択した例が示されると、AWS
ならどんな使い方をしても問題ないと解釈されてしまう。利用する自分たちが自ら考えなければならないという認識が薄れてくる。また、ガイドラインに書いていないことは、禁止されていないから問題ないと解釈する人が出てくる。つまり、ガイドラインで問題がなければ全部問題ないとなってしまうのが、一番の問題だと考えている。

文部科学省からは「大学等におけるサイ
1

11

政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針 https://cio.go.jp/sites/default/
files/uploads/documents/cloud_%20policy.pdf

バーセキュリティ対策等の強化について」（図5）という通知が出されたが、これには気になる点がある。まずは大学間または他機関との連携についてである。遠隔地の大学等との間でデータのバックアップを協力して相互に行うとあるが、実際に自分の大学のデータを
他大学のシステムに置いて安心できるのだろうか。他の大学に頼らずに、クラウドサービ
スを使うことをもっとしっかり考えるべきである。

の講演を振り返ってみると、クラウド利用を本格的に実行する前の段階から、データとサービスを分離して考えることが必要であると話していた。データクラウドあるいはスト
レージクラウドが必要で、データとサービスのインタフェースを標準化して、切り分けて考えようということだ。
これまでは、クラウド利用を検討する際には、プロセスの場所をローカルに持つのか、
それともパブリックな外に置くのか、といったプロセスの柔軟性を確保することを重視していた。プロセスをハードウェアから解放して、どこでもプロセスが動かせるようにするというのが、クラウド利用のこれまでの考え方だった。

大学等におけるサイバーセキュリティ対策等の強化について（通知）から抜粋• 大学等が共通して対応すること– 他機関との連携・協力

クラウド
の利用や
ISMS認
証の活用

• 複数の大学等で、セキュリティ機器
やサービス等を共同調達・共同利用• 複数の大学等で、サイバーセキュリ
ティ対策等に係る文書を作成・共有• 近隣の大学等との間で、セキュリ
ティの相互監査を実施• 遠隔地の大学等との間で、相互にバックアップデータの保管やバック
アップサイトを整備• 複数の大学等のCSIRT間で、知見の共有や共同で訓練・演習を実施– その他必要な対策の実施

クラウド
ガイドラ
インの活
用や
ISMSCLS認証の活用• クラウドの利用に当たっては、情報の適正な取扱いが行われていることを直接確認することが一般に容易でないことや、国内法以外の法令が適用されるリスクがあることなどの特性を踏まえるとともに、多要素認証が設定可能であるか否かを確認する。
• 外部委託先において必要なセキュリ
ティ対策が確実に実施されるよう、
外部委託先に求めるセキュリティ要件を各大学等内で統一的に整備し、調達仕様書等へ記載するとともに、外部委託先における対策の履行状況を確認する。

2019年7月19日

図5• 国立大学法人等が対応すること– 災害復旧計画及び事業継続計画におけるセキュリティ対策に係る記載の追加等• 各法人の災害復旧計画（DR）及び事業継続計画（BCP）において、サイバー攻撃やその他大規模システム
障害等を踏まえた、可用性の維持に係るサイバーセキュリティ対策等の記載があるかどうか確認する。記載がない場合、各法人の授業・研究・業務の実情を踏まえ、記載が必要と判断される場合は追記する。

これからは、プロセスの柔軟性は当然として、プロセスの永続性を確保することが重要になってくる。サービスが急速に変化してい
く中で、1 つのサービスに対して複数のソ
リューションを用意しておく。同じサービスを実現するのに複数のソリューションがあれ
ば、組織は可用性を高めたり永続性を向上させたりすることができるだけでなく、利用者の利便性を向上させることができる可能性がある。さらに、データの永続性の確保も重要である。特に研究データは、システムやアカ
ウントのライフサイクルをはるかに超える長い単位で管理しなければならない。したがって、プロセスとデータを分離して考える必要があり、将来的にはシステムやサービスの構築も分離して進めていくべきだ。

• 先端的な技術情報等を保有する大学等が対応すること– 先端的な技術情報等の漏えいを防止するために必要な措置の実施– 高度サイバー攻撃を踏まえた技術的対策– サプライチェーン・リスクへの対応• 情報システム・機器・役務等の調達に当たっては、サプライチェーン・
リスクを軽減するための要求要件を
調達仕様書に記載するなど、必要な対策を講じる。

– 組織内における必要な予算及び人材の優先的な確保CAUA FORUM 20191

 学等におけるサイバーセキュリティ対大策等の強化について

セキュリティの相互監査についても、監査の 専 門 家 で は な い 大 学 同 士 で 行 う よ り、
ISMS 認証を活用する方が現実的だ。また、クラウド活用や BCP、サプライチェーンリ
スクへの対応などについても書かれているが、これについてもクラウドガイドラインや
ISMS クラウドセキュリティ認証を使えば十分カバーできるのではないかと考えている。

本学では、クラウドサービスの本格的な利用に取り組むにあたり、ガイドラインを作る
ことによってハードウェア指向からサービス指向に移行した。実際にクラウド化を実行してサービス指向を追求する過程で、プロセス
中心に物事を考えるようになった。今後は、それをデータ中心に変えていかなくてはならない。あまりプロセスにとらわれずにデータの永続性が確保される仕組みを、クラウドサービスの活用を通じて実現していこうと考
えている。

2

また、「統合イノベーション戦略 2019 」が閣議決定された。その中で大学に求められるものとして、研究データ基盤とリポジトリの整備、研究データの管理が挙げられている。
2020 年度までに実施するということで、大学 ICT 推進協議会や国立情報研究所でも検討が進んでおり、大学としても迅速に対応していかなければならない。
ここで 2014 年の CAUA シンポジウムで2

統 合 イ ノ ベ ー シ ョ ン 戦 略 2019 https://www8.
cao.go.jp/cstp/tougosenryaku/index.html

12

クラウドテクノロジーの最新企業活用～マルチクラウドの統合と品質メトリクスの管理～
日本アイ・ビー・エム株式会社

山下 克司
グローバル・テクノロジー・サービス事業本部

技術理事

概要：クラウドコンピューティング環境で仮想マシンが手軽に使えるようになって早や 10 年が経とうとしている。クラウ
ド環境を利用するシステムはより高い柔軟性と拡張性を求めてコンテナや K8S クラスターなどの新しいオーケストレーショ
ン環境も利用され始めている一方で、Slack や Dropbox、WebEx などのパブリッククラウドサービスの利用も進んでいる。
このセッションでは様々なレイヤーで構成されるマルチクラウドの統合と、クラウド時代になって大きく変化してきたク
ラウド上のサービス品質のメトリクス管理について論じる。
キーワード：クラウド、オープンイノベーション、セキュリティ

1．エンタープライズ・クラウドを取り巻く環境

スブロウが言うところのオープンイノベーションの環境に置かれた企業は、ソーシャル
ネットワークと仕事の場が一緒になったような GitHub や Slack などの外界からの刺激や情報を、従来型のセキュリティポリシーで境界防御してシステムを守ろうとしている。しかし、これでは正しく入ってこようとしている外界の情報を遮断してしまっていると言える。

企業におけるクラウド環境を考える場合、
2 つの側面がある。ユーザー側はいろいろなサービスを自由に使いたい。例えば、デジタ
ルイノベーション事業部のような組織が立ち上がって、デジタル活用が急速に進められる。
また、Office 365 のようにオフィスアプリケー
ションがクラウド化されるなど、これまで
PC の中にあったものがクラウドに移っており、使わざるを得ない状況もある。

オープンイノベーションを実現するためには、免疫型システムや開放型インターネットと言われるような環境が求められる。まず、どこにいても安全にいろいろな資源にアクセスできる環境、つまりインターネットに無制
限にアクセスできる環境を整える。次に、Office365 や Box、GitHub や Slack、あるいは Google 関連の最新の IT ツールが統合的に使える環境を作る。組織としてこうしたツールを使おうとすると、ユーザー ID 統合が重要になってくる。その結果、デジタルデ
マンドのループがきちんと回って、グローバ
ルのコラボレーションがどんどん進んでいく
ことが期待できる。外界からの刺激が自由に入ってこない環境を持っていると、このような学習環境はなかなか作りにくい。

一方で情報システム部などの管理する側は、
こうしたデジタルイノベーション事業部のような部門と相対しながら、クラウドを前提としたアクセスメソッドやセキュリティポリシー
などインフラの最適化を迫られる。勝手にクラウドを使うところが出てきて、誰がどれだ
け使っているのか分からない。非機能要件を考えないで野放図に使うので性能管理や効果測定ができない。ユーザー ID の使い回しまで起きて、全く管理ができないという状態になってしまう。

2．オープンイノベーションを実現するためにはそれではオープンなインターネット環境をどのように構築すればよいのか。制約型イン
ターネットの環境から、もっとインターネッ
ト回線をきちんと使えるようにする。そしてゼロ・トラスト・セキュリティを実現して、デジタル生産革命に持っていく。IBM では
図 1 のような順番でお客様をガイドしている。

それでも、先進企業ではクラウドを使ってインターネット上で起きていることを組織に取り込んで、デジタルイノベーションを進めていかなくてはならないというプレッシャーは非常に強い。技術やアイデアにおいて、自分たちが使いにくいものや使わないものは外に出して、外の新しいものや役に立つものを
どんどん取り入れていこうというのが大きな動きだからだ。現時点では、ヘンリー・チェ

13

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§ç¾`ÉÁÅƒƇ{ ´`Î¸§çÃ°ä`¶àçc¬`Òç§ÊÓ`¶àçd " À©¸Ñå¨¬`Òç§ÊÓ`¶àçå`Æ×ÁÒ§ç¾`ÉÁÅƥĸƴ¥¯º¸uZ ÛÌ§ã¥¯º¸ *²çÒá§¥ç¸ ƹĈƦƿŰǙţň ǸǙǀĢ

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 #.Â`ãĲȂğ

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は全てインターネット上にある。大きな組織
では数万もエンドポイントがあり、その全てを境界内として考えるのはもう現実的ではなくなってきている。境界を防御して、中を切り離すことで守っているつもりというのが最も危ない。切り離されているということは無¬`Òç²áÕä`¶àç
管理であるということと同義である。何らかの脅威が入ってくるのが怖いから切り離しているのだが、いったん脅威が投げ込まれたら、中を信用してしまっているので急速に拡散すȰɐǜ¶¸ÃÙȰɐǜǜ¶¸ÃÙ
るというようなことが起こる。つまり、狙わěƻǜ§ç¾`ÉÁÅ
れたら防げないので、入られることを前提にシステムを作る免疫系システムが今の現実的な考え方だ。

§ç¾`ÉÁÅāĹǍǕ °å`Ìã²áÕä`¶àç Ä·¾ãÄ×çÆã`Ò ¬`Òç[²ç­äçÅªç·È¥âç°
 #C9JHIG>: #C9JGHIGN #CI:GC:I

ゼロ・トラスト・セキュリティは、境界を防御するポリシーで内部を信用してしまうとúƙ#.Â`ã
:BND;.:8=CDAD<NEG:H:CIH
W
#'DGEDG6I>DCいう考え方から、信用せずに登録して管理するというポリシーだ。企業や組織が持っていオープンなインターネット環境へのロード
るネットワークは、常にインターネットと同マップの最終段階では、戦略的なクラウド
じレベルで解放されていて、どこにでもつなパートナーとのデジタルなコラボレーション
がる。そのかわり、そこは危険な場所である
環境を構築する。半導体製造企業がオープンということを前提にする考え方だ。そうしたなコンカレントエンジニアリングによって製環境では、境界の定義が変わってくる。つま造のイノベーションを実現した例では、製品り、登録されている人かそうでない人かを境設計と製造プロセスをインターネット上で進界と考え、認証されてシステムの使用を始めめている。外部の回路設計者と社内の生産工た時から終える時までが境界の中なのであっ
程管理者が同時に動いていかないと、モノづ¨@ec¦@Ėて、それ以外は境界の外と考える。それによくりは迅速に進められない。また、半導体をり、カフェで仕事をしているのと組織内で仕作る時のコンピテンシーは、コアの回路の設
,#
,#
,#
事をしているのが全く同じという状態を作る
計力よりも、ソフトウェア開発者との生産工ĕŌĩŎĳīįĀLj°´ăĀNĝņĖİÿĉČ^Ā¹[äLjl}§
ĕŌĩŎĳīįÿĉČĠĥįfË[ことができる。信用しないということを前提
程におけるコラボレーション力になってくる。
 ģĥĭł_XëĕŌĩŎĳīįĝņĥĀŉĤŇĘŌģŎď ĳīįŋŎĝā_IPÿħŊįņĥįďľŎĥÿg_a²à
 ĕŌĩŎĳīįď¹Pÿy^ñúfËþĠĥįûI
ÙñäķŎįıŎüĀsÌæČ¿qëZoûì
êùÝÞÿ^ûìäĝņĖİCĀfËþġŎĹĥď
にすれば、全ての資源をインターネット上にモノづくりの世界では自動車や家電もこう
ĈÉÓ
QÜď
Čå
y^ñúIQģĥĭłď¦×óČîüëûìČå ÔpĀÚßUďMĆäĕŌĩŎĳīįď¸ÀPÿy ĝņĖİġŎĹĥĈķŎįıŎüĀĕŌĩŎĳīįĀ¿q
持っていけるのだ。
 Ã^¡ďĕŌĩŎĳīįĀERüñúy^óČîüë
なっていくだろう。大学や研究機関も、こうŌĩäÔ^ñúh¼ÿòúĝņĖİĀġŎĹĥďy^ñä
ďäg_êùKIÿüøúfË[óČöĆÿĚŎĶŎ
ûìägOñöĕŌĩŎĳīį¿qďIQÜüñúZ
EðčġŎĹĥĀfË[ÿdċ|ĆČŉĕĈĘĝĥĪėŌĤďYÛñ^óČå
した流れに強く影響を受けるのではないか。
oûìČå ĕŌĩŎĳīįăĀēĝĦĥi`ďÕvñäĝņĖİ
 _Ö¥ëĕŌĩŎĳīį ďy^ñú&("İĀyġŎĹĥďy^óČîüëûìČåこうしたインターネットのゾーニング、境そうなった時に、セキュリティを含め現在の%.- (ZoÿÈñç £OðčöńŎĢŎāĕŌĩŎĳīįďy^ûì
Č
界防御の限界については、詳しいホワイト
隔離された環境は 20 年遅れている状態かもペーパーが出ているので参考にしてほしい。
しれない。そのくらいに、疑問を持って考え ĕŌĩŎĳīįT¡ď¹Pÿy^óČîüûäh ĝņĖİď^ñúIQĬŎňĀ^ďÝÞÿ¹ eØPþĝņĖİķŎįıŎüĮĤĩňþĹĤĳĥļŊ
1 つはパロアルトネットワークスの「ゼロトŉľňÿæøö^lďZoóČþýT¡¦mďfĦĥďZoñä%+)*(!
ĀďŇŎİäeØ
たほうがいい。 [óČîüëûìČå
ĥĝÿNË[óČîüûĠĥįfË[ëûìČåĄöäª]ð ĕŌĩŎĳīįďÅĀĳīįŋŎĝüñú_IVëgďÙóČå
ラスト・ネットワーク・セキュリティ 1」だ。
čöĝņĖİy^ÿĉøúĠĥįďÆóČîüëû
_ÿy^óČîüëûìäýîÿçúćIQĀġŎ nō¨±ĀĚŎļŌþĠŌěŉŌįĘŌĤĲēŇŌĞ
İĀyìČåĹĥď^óČîüëûìIVĀLjlxCĈŋŎÿĉøú¨±ĀĕĴľŎģŅŌďZoóČåä
信頼しないという状態を安定した状態として ĕŌĩŎĳīį ÿĉøúäkDêĊĀy^ëĝņĕĺĶņŌĥÿÇ¤óČå
2'%&$'+*#*&($3ä³[ûì3．企業システムにおけるマルチク
ラウドの 2'%&-(&%)&(*!+$3þýĀ¢XĈÿþċäIVĀLjlxCÿÇ¤óČå ĕŌĩŎĳīįĝņĖİÿ½WðčČķĻŇīĝġŎĹĥ
考えようという非常に画期的なホワイトペー ÐjFPhÑëæČöĆäŊğŎģŅŌĀÀÖþ
ďy^ñäIQûy^óČĬŎňĈĮŎĩļņīį
ĵŎİĖėēĀĚŎļŌĨŎĥĀµ¾ďuíĆČîüÝÞlďhüñþç 統合ĺęŎłþýďÝÞÿ|ąJĎõä[ÿNóČëûìČå
パーだ。もう 1 つは、Google の「ビヨンド・îüëûìČå
コープ 2」だ。Google の社内ネットワークに§ç¾`ÉÁÅđƲőģ»åÅá¸Åº®ÞâÃ¦
Ä·¾ãāĹǍǕ
は会社という枠が存在しなくなっていて、イ
アクセス環境やデータの移動と保管、ユー
ンターネットそのものを使っている、というザー
ID、コスト管理など、クラウド環境を²¸§ç¾`ÉÁÅ²¸ÅǾ§ç¾`ÉÁÅĆƟ|łŝİȨČÍ`ÅÇ`Ä·¾şâ¸¯ĆƟ¥¯º¸¢éǫȞŊ
ã²áÕä`¶àçǑǉ
ことが書いてある。IBM も「サイバー・レ
使う時に起こる諸問題は全て、インターネッ
トを前提としたシステムが組まれているかど:BND;.:8=CDAD<NEG:H:CIH
W
#'DGEDG6I>DC
うか、に関わっている。
イントラネットシステムの限界は、もはや
1
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1405/23/
境界防御が管理できない状況だということだ。
news081.html
クラウドサービスとして提供されているもの
2
https://cloud.google.com/beyondcorp/
図1

オープンイノベーション

14#'869:BND;.:8=CDAD<NEG:H:CIH% ¢z£s

ジリエンシー（回復性）3」というホワイトペー
パーを出している。セキュリティは破られるということを前提に、破られたらどう回復するかと言うことを考えていく、免疫系といわれているような考え方だ。ぜひご参照いただ
きたい。

t|¥@¨¯­ĪØËı_¨

#'DGEDG6I>DCW

#'DGEDG6I>DC¨ġŎĶĥįŉŎĤĝņĖİ¯H>
 #&+ã{¢uĝņĖİ¿qĳīįŋŎĝ¯­ĪØµÿàğ
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7

4．ゼロ・トラスト・セキュリティ・ネットワーク・
ソリューション

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図2



ĘŌİŁĕŌįļŊĭĝģŅŌ

[²çÒá§¥ç¸ǀĢ['' ''

 ロ・トラストセキュリティ ネットワー
ゼク・ソリューション#'869:BND;.:8=CDAD<NEG:H:CIH

予防して防衛しても侵入は防げないので、入ってきてからやっつけるという考え方が、ゼロ・トラスト・セキュリティである（図 2）。
免疫系と言われているやり方で、信頼しないということを前提とするシステム作りを目指すものだ。

クラウドエクスチェンジを中心として、社内の各種サービスはインターネットのサービスと全く同じレイヤーでつながっているので、完全にインターネット上のサービスとして提供されている。イントラネットという考え方がなく、社内のサービスをインターネットに出しても安全だという状態までセキュリティ
レベルを上げて提供している。認証などの非常に重要な情報は隔離しなくていいのかという疑問も出てくると思うが、隔離してしまうと ID コントロールの制御下にないという状態になり、かえって危険だ。接続されていな
いデータは危険、インターネットに接続されていないデータは特に危険という考え方をしている。

基本的には利用する端末、つまりエンドポ
イントの全てを登録管理する。違うものがつながっていることを許さない、万が一つながっていても認証されなければどこにもアクセスできないという考え方だ。そうなると、エンドポイントは常に危険なところにあるということになり、非常に高いコンプライアンスが求められる。
IBM のシステムは、セキュアブートで起動した端末でないと会社につながらないようになっている。セキュアブートでない状態でつなげようとすると免疫システムが働く仕組みになっている一方で、VPN や Wi-Fi、有線 LAN などのネットワークは無制限型のイ
ンターネットとフラットな状態にしている。
DDoS 攻撃などがあるので、ファイアウォー
ルなどで最低限の境界防御はしているが、防御しているから中は安全という考え方は一切していない。

クラウドエクスチェンジによるインター
ネット統合は、プライベートのネットワークとパブリックのネットワークを同時に接続することによって、サービスに対するネットワー
クのオーバーレイを行うことで実現する。キャリアのネットワークとインターネットサービ
スプロバイダーのインターネット回線を一元的に扱うのには複雑で難しい面もあるが、最近は SD-WAN のような統合管理ソフトウェ
アがあるので実現しやすくなっている。

インターネットとイントラネットは基本的に統合されている状態で、イントラネットは
インターネットを使う上で不都合なところを専用線で作っておいたという程度の存在だ。

3

§@{=£@W

接続ができたら次は ID フェデレーションだ。組織内のユーザー ID の統合認証基盤を持っている場合には、クラウドのフェデレー
ションサービスを使って統合する。今まで使っていた社内のユーザー ID で様々なサー
ビスにログインできるようになるのでユーザー側にもメリットがあるし、フェデレーション
ログからアクセス解析などができるので管理側にもメリットがある。ID 統合をして個人データを管理するようになると、サービスの自由度も高まる。フェデレーションシステム

https://www.ibm.com/blogs/think/2017/05/
resilience/15

動いているというのが基本的な考え方だ。ク
ラウドを使う時に最も重要なネットワークア
クセスをオープンにしていくことで、様々なセキュリティの問題を吸収していく。この考え方を採用するとセキュリティポリシーは全面改訂する必要が出てくる。インターネットに本当に自由にアクセスして、なおかつ社員として守られているという状況を作り出すのは非常に重要なステップだ。

からマイクロサービスが裏で動くような仕組みになるので、クラウド上で動かしやすいア
プリケーションが作りやすい。認証システムがオープンに使えると API 管理も実現しやすくなる。ID フェデレーションを中心に考えれば、インターネット上のサービスか社内のサービスかという区別なく、統合管理が可能になる。
IBM の社内ネットワークは有線 LAN、無線 LAN、VPN で 構 成 さ れ て い る が、VPNの考え方が通常と違っている。社内の VPN
は、社内のイントラネットに入れてもらうのではなく、単なる認証と暗号を作っているだ
けだ。Wi-Fi の SSID と変わらない。IBM では、
SSL-VPN から認証サービスにつなぐという仕組みになっているので、インターネットから入ってきた VPN のアクセスは認証だけ行
われて、トラフィックの経路としてイントラ
ネットが使われているということはない。統合 ID システムからフェデレーション、認証
サービスという流れと、暗号鍵のための PKI
インフラがひも付いて動く仕組みになっている。このように全てが統合 ID システムの配下で動く仕組みが理想的だ。

5．クラウド時代に適したWebアプリケーショ
ン開発
Web アプリケーションは、Web サーバーに HTML で書かれていて、ブラウザーで画面が表示されるものと思われていることが多いが、今どきそんな形で動いている Web ア
プリケーションはほとんどない。それに、
Web アプリケーションを作ろうとすると、設計者はつい商品検索、受注決済処理、ポイ
ントカードなどの機能を中心に考えてしまう。
しかし、デザインシンキングの有名なセリフに「ドリルを買いに来た人は、ドリルが欲しいのではなく穴が欲しいのだ」というのがある。この人はなぜこのサイトを訪問したのかというコンテキストを知らずにいくら機能を提供しても、そのアプリケーションは効果的に動かない。ユーザーのコンテキストを理解することが大事で、そのために使われる手法
は大きく進化している。

社内ネットワークの中では、有線 LAN が最も厄介だと考えている。有線はとにかくコストがかかる。無線はソフトウェアでメンテ
ナンスできるので安く済む。一般的には有線を信頼してしまうのだが、本当は全く信頼できない。そもそも物理的に挿せるのが危ない
し、暗号化もされていない上に、数が多くて管理できない。反対に、無線 LAN や VPN
は認証・暗号化されていて安心だ。つまり信頼しないが故に管理プラットフォームが存在しているのだ。
この信頼しないことを前提としたゼロ・ト
ラスト・セキュリティのネットワークへは、
段階的にネットワークごと、クラウドの使い方ごとに時間をかけて変えてきた。クライア
ント、ネットワークアクセス、認証・制御、
検査・検疫、データセンター、クラウド、マ
イグレーションという全ての領域で作業項目を設定して進めてきた。最終的には境界防御の状態から完全な開放型ネットワークにして、内部を信じないという状態まで持ってきている。

図3

SPA Architecture

最近の WEB アプリケーションは、シング
ル・ページ・アプリケーション（SPA）アー
キテクチャーが採用されていることが多い（図3）。HTML5 や JavaScript を 中 心 と し た イ
ノベーションがフロントエンドに適用されてき て い る。WEB ペ ー ジ の コ ン テ ン ツ は
HTML5・JavaScript を含んだプログラムにインターネットは信用できないものとして

16

報も含まれている。重要なのは固定的なメタデータよりも、サイトにとってお金を生むデー
タなのだ。

なっているが、静的コンテンツとしてキャッ
シュからロードできる。SPA ではキャッシュからロードされたコンテンツは、実は枠ぐみだけで表示されるため中身が何も入っていな
い。このコンテンツがブラウザーに着弾すると JavaScript が最初に動き、IP アドレスやCookie などを拾ってくる。そこで初めてブラウザーは画面を表示するための指示をもらいにバックエンドのマイクロサービスを呼びにいく。この人は価格に非常に敏感なので値引きのバナーを出しなさいとか、この人はス
ポーツ好きだからスポーツ系のものを出しな
さいとか、そういったことをバックエンドが分析してデータとして渡す。手元の HTML5は、それを Web のリクエストとして組み立てて、ソースを拾ってきては画面を生成する。
多くのコンテンツがキャッシュに対応できる
ので CDN 業者と連携することで実質的には障害などでも止まらないのがありがたい。バッ
クエンドのマイクロサービスも、もしどこか止まっても、別のところから必ず取ってきてくれるので、止まりにくい。バックエンドのサービスも細分化されて動いていて、1 つく
らい動かなくても全体が止まることはないし、動かない場合は違うサービスを見に行って違う画面を出すこともできる。フロントエンドの実行能力によって、これまでにない業務の継続性を提供できる。

データは単に使うだけではなく、目的にあったデータを生成することが重要だ。昨日よりもよいコンバージョンレートを得るために、サイトを改善するためのデータが必要なのだ。ユーザーのプロファイルを理解し、なぜここでサイトを離れてしまったのかということを見つけて改善する。ユーザーの姿をデジタルで描き出すフロントエンドを実現し、データを戦略的な設計によって作り出す。そして、「計測して改善する」Lean スタイルで、
バックエンドのマイクロサービスを変化させる。
SOA（サービス指向アーキテクチャ）はマイクロサービスのアンチパターンかという議論がある。SOA で作ったものは、変更可
能性が非常に高く、柔軟性があり、独立性も高いはずだった。ビジネス・オブジェクト・モデリングから、独立したビジネスコンポー
ネントをそれぞれのクラスで作って、画面から ESB（エンタープライズ・サービス・バス）
を経由して適切なものを呼び出すためにワー
クフローエンジンやビジネスプロセスモデラーを使うアーキテクチャーだった。しかし日本
では、コスト負担の高い ESB をベースにしたフロントエンドを避けて、MVC（モデル・
ビュー・コントローラ）モデルの Struts などを使ってフロントエンドの JSP に全てを押し込んでしまった。バックエンドはビジネ
スコンポーネントで作られているのにフロン
トエンドは統合されて、結局はモノリシックなシステムになってしまった。結局、どんなにビジネスオブジェクトが独立していても、
どこか 1 カ所を変えたら全部テストしないといけない。これでは全く Lean スタイルの開発が回らない。テストするためのサーバーを持ってくるのに 3 カ月かかったり、結局 1 カ所変えるのに 1 年かかるといったことになってしまう。

HTML5 の標準的なアナリティクスアプリ
ケーションとして、Google が提供している
標準の分析プログラムである Analytics.js というライブラリがある。まず、どういう理由
で何が表示されたかのログをとる。何をダウ
ンロードしたか、どんなバナーをクリックしたか、ブラウザー内のマウスの軌跡などのユー
ザーのアクションの情報を収集する。アプリ
ケーションのパフォーマンス管理のためにシステムのレスポンスタイムなどのメトリクス
も採る。クロスサイトユーザー分析機能は重要だ。このユーザーはどこからこのサイトに来て、どこに行ったのかということを、全て把 握 し て い る。 例 え ば、 私 は 10 年 く ら い
Amazon のユーザーだが、Amazon を中心とした私の Web 上の行動範囲が 10 年間どう推移しているかを Amazon は知っている。
このようなデータを使ってアプリケーションを作る仕掛けになっている。そのデータには、
住所、氏名、年齢といったよく知られた個人情報というものではなく、指先の動き、つまりサイトのどこをどう動いているかという情

この MVC モデルもモバイル対応が迫られてきた時にビジネスコンポーネントを分離して API マネジメントから呼び出せばよかったのだが、MVC の実装のままで REST APIを作ってしまったら、つぎはぎの旅館の中二階の増築のような中途半端な状態になってし
ま っ た。 こ の 部 分 が REST API で 呼 べ て17

JSON になったからといって、形式が変わっているだけで変えにくさの本質は変わらない。
HTML5 カンファレンス 2017 4 では、「Angularのマイクロサービスの魔法で Struts を SPAにしてくれと言われたが、JSP が SQL だら
けでどうにもならなかった」という生々しい話も紹介されていた。

その際に大切なのはコードライブラリーだ（図 4）。動いているサーバーを管理するのではなく、コンテナベースのアプリケーション
やオーケストレーターは、どの状態で動いてほしいかを記述したコードが大事なのだ。テ
スト済みのコードをコードライブラリーにあげておけば、リクエストが来たらクラウド上のちゃんと動いているところを選択して動かしてくれる。普段動いていないので、コードを変えるのは簡単だ。新しいコードをライブ
ラリーに置いておくと、次のリクエストから新しいコードにとって代わる。こうすることで、東日本では A というサービス、西日本
では B というサービス、東日本先行リリー
スで、うまくいったら西日本にも展開するというような、自由なリリースプランが組めるようになってくる。

6．コードベース・インフラストラクチャーのすすめ
今どきのクラウドはどう作ったらよいのか。
これまでのアーキテクチャーだとアプリケー
ションを動かすために JVM が動いており、クラスがロードされてアプリケーションが動いている。全体を動かしておかないとアプリ
ケーションは動いていない状態になる。この状態を維持するのに大変な努力が必要だった。コンテナベースのアーキテクチャーは、動いていない状態を定常状態にしようという考え方だ。コンテナはプロセスなので非常に短い時間、数十ミリ秒から数百ミリ秒程度で立ち上がる。このくらいで立ち上がるのなら普段動いていなくてもかまわない。Docker
や Kubernetes が動く環境を準備しておいて、ユーザーのリクエストが来たらコンテナをオーケストレーションして動かせばよい。

図4
4

7．サービス品質のメトリクス管理
アプリケーションが動いていないということを前提に動かしていくので、どのくらいのパフォーマンスで動かすかということを、ア
プリケーションの性能管理メトリクスを監視しながら運用する。リクエストが来たら、インスタンスを立ち上げるが、1 インスタンス
で 100 人なのか、あるいは 10 人なのかは、
その時のパフォーマンス要求とコスト管理に関係してくる。つまり、性能管理はコスト管理そのものだと言える。よりパフォーマンス
を得たいのであれば、より高いコストを払うというのがクラウドの基本だ。つまり、いくら利益があるのかということにつながるメト
リクスが分からない状態で、IT 投資効率を測ることはできない。
アプリケーション側でビジネスの結果が分
かるログを収集して、アナリティクスをしっかり回せるようにならないと意味がない。組
織内の仕組みであっても全く同じで、このシステムは何時間動いて、本当に役に立っているのかということが分からなければ、そこにIT リソースを割り当てていいかどうかの判断ができない。実際にどのくらい利益が出ているのか、システムとして本当に役に立っているのか、ということをアプリケーションが教えてくれる仕組みを作らない限り、クラウ
ドにおいて効果を上げることはできない。

 ードベース・インフラストラクチャのコ
実装事例
https://events.html5j.org/conference/2017/9/

18

政府情報システムにおけるクラウドサービス利用の現状と課題
阿部 政夫
政府 CIO 補佐官
概要：政府の「クラウド・バイ・デフォルト原則」とクラウドサービス利用を阻む官公庁特有の課題について述べる
キーワード：クラウドサービス、政府共通プラットフォーム、セキュリティ

1．クラウド・バイ・デフォルト原則の推進「霞が関クラウド構想」はどうなった政府のIT戦略本部は2009年7月、新たなIT政策として「i-Japan戦略2015」を公表「デジタル特区等による三大重点プロジェクト（電子政府・電子自治体、医療・健康、教育・人財）の推進」「産業・地域の活性化及び新産業の育成」「あらゆる分野の発展を支えるデジ
タル基盤の整備推進」→ 霞が関クラウド（政府共通プラットフォーム）

政府 CIO 補佐官制度は十数年前に始まった。各府省で個別に採用している時期もあったが、現在は内閣官房において一括して採用・管理している。政府全体の IT ガバナンスの強化および府省横断的な取り組みの強化を進めている。私は 2015 年 4 月に就任し、現在は文部科学省の CIO 補佐官も兼務している。
これまで、政府においてもクラウドサービ
スを利用することが必要だと言われてきたが、情報セキュリティ面の課題もあり、なかなか前向きになれなかった側面は否定できない。
そこに、世界最先端 IT 国家創造宣言・官民
データ活用推進基本計画が 2017 年 5 月に閣議決定した。同時期に、デジタルガバメント
推進方針が出された。こうした文書の中でク
ラウド活用が示された背景もあって、「クラウド・バイ・デフォルト原則」が登場した。
政府のシステムを整備する際にはクラウドサービスを第一候補として検討を行うこととなったのである。それまで政府はほとんどがオンプレミスの世界だったので、この宣言を受けて、クラウドをどう活用していこうかと急ぎ検討を進めているのが今の状況だ。

出典：「政府情報システムの整備の在り方に関する研究会」中間取りまとめ

平成21年8月

図 1 政府共通プラットフォーム

1 つ目は、予算関連の問題である。官公庁
は単年度予算であり、定額での請負契約が中心となっているので、リソースに見合った課
金をするというクラウドの特徴を活かすことが非常に難しい。政府のプライベートクラウ
ドである政府共通プラットフォームにおいても、問題は手続きの複雑さだ。例えば仮想マ
シンを 1 つ立てるのにも複雑な書類を出す必要があり、書類のやりとりで 1-2 週間もかかることがある。何か変更するにも手続きと時間が必要であり、リソースの追加に至っては数年前から予約しないといけないという、クラウドでは信じがたいようなことがある。国のシステムとしては、当面使うものだけを構築しなければならず、過剰なものを作ることができないからだ。民間クラウドのように簡
単にセルフポータルで設定するわけにもいかない。また、高止まりするコストの問題もある。構築・運用事業者が固定化することにより競争が働きにくくなり、移行することでコ
スト増になるケースも少なくない。
結局のところ、現在の政府共通プラット
フォームは政府情報システムのデータセンタ
統合程度の効果に留まっているが、クラウド・
バイ・デフォルトに則って第 2 期政府共通プ
ラットフォーム計画が現在進行中だ。これは2．政府共通プラットフォームの現状と課題
これまでにも、霞が関クラウド構想というものがあった。個別の各府省のシステムを統合・集約化して情報連携を促進しようとするものだ。これが政府共通プラットフォーム（図1）という形になり、統合するとコストが下がり、利便性も向上すると期待されたが、実はそう単純ではなかった。もちろん現在も政府共通プラットフォームは動いているのだが、そこには 3 つの大きな課題がある。

19

民間のパブリッククラウドを全面的に活用して、2020 年第 3 四半期から稼働する計画となっている。これが動き出したら、クラウド・
バイ・デフォルトが相当進んでいくのではな
いか。

セキュリティ上の制約も大きい。まず、特定秘密はパブリッククラウド上では扱わないということがある。また、クラウドサービス
が政府統一基準のセキュリティガイドライン
を満たしているかを確認することが求められる。この統一基準はクラウドサービスを前提に作られたものではないので適用が非常に難しい。このような点もクラウドサービスを基準にして見直していく必要があるだろう。しかし、クラウドを推進する組織とセキュリ
ティの組織が縦割りで異なっているため、両者で調整をつけてクラウドを利用するための基準を作るのが簡単ではない。
米国には FedRAMP 1 という連邦政府共通のクラウドサービス調達のセキュリティ基準がある。そのため、省庁ごとに新たな調達評
価の手続きをとる必要がなく、日本に比べると進んでいる印象だ。日本では、経産省や総務省が作っているが、まだ政府全体で共通認識されていない。やはり、共通のものさしを作った上で、クラウド・バイ・デフォルトを進めなければならないと感じている。
政府情報システムのクラウドサービス利用の問題点は、第 1 に、調達方式や課金方式がクラウドの特徴に合わない部分があることである。そして第 2 に、サプライチェーンリス
クや契約面での明確な基準や認証制度がないということである。これらの問題点を認識した上で、官民でのビッグデータの活用や AIなど、クラウド利用が前提となる中、「クラウド・バイ・デフォルト」を強力に推進していく必要があると認識している。

3．政府情報システムにおけるクラウドサー
ビス利用の問題点
政府のシステムとしては、政府共通プラットフォーム、各府省内の仮想基盤、民間のパブリッククラウド、概ねこの 3 つを使うマル
チクラウドの構造になっている（図 2）。ただ、パブリッククラウドはセキュリティ上の問題もあって、なかなか活用が進んでいない。
SaaS、IaaS の順で検討しようという方針になっているが、政府の場合は作り込みが多い
ので SaaS 利用は進まず、IaaS 利用に留まっているというのが現状だ。
マルチクラウドの考え方
政府情報システムにおけるマルチクラウドの考え方はそれほど明確にはなっていないが、おおむね以下の構造

プライベートクラウドⅠ

・国民向けシステム・機密性（高）政府共通PF・省内システム・機密性（高）・情報提供システム（Webサイト）・公開情報

プライベート
クラウドⅡ

パブリック
クラウド

各府省内
仮想基盤

民間パブリッククラウド

図 2 マルチクラウドの考え方

120

https://www.fedramp.gov/

急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか～大丈夫ですか ? そのクラウド化～
鈴木 浩充
情報システム課 課長、CAUA 運営委員

東洋大学

概要：東洋大学のネットワークとセキュリティについて紹介する。また、クラウドを再定義し、クラウド導入のベネフィッ
トとリスクについて考える。
キーワード：クラウド、セキュリティ

1．東洋大学のネットワークとセキュリティ

ントはある程度防いでいる状況だ。
東洋大学で使っている一番規模が大きいク
ラウドサービスは Gmail である。学内に置いて運用するには限界があり、セキュリティの面でも学内で管理するよりも安全だと判断した。

東洋大学には白山キャンパスをはじめ、附属 学 校 も 含 め る と 11 拠 点 あ り、 メ イ ン の
1Gbps のバックボーンを中心としたネット
ワークで各拠点がつながっている（図 1）。
バックボーンは 2019 年夏に 10Gbps にアップグレードされる予定だ。セキュリティについては、パロアルトネットワークスのファイ
アウォールとエンドポイントプロテクションが中心だが、エンドポイントは事務系の PCがメインとなっている。学生が持ち込む PC
に対しては、認証系の隔離されたネットワー
クに繋がるようになっているが、セキュリティ
については個人に任せている。
東洋大学キャンパス間ネットワーク構成図

クラウドを衣食住の住に例えてみると分かりやすい。クラウドを家に例えると、占有かマルチテナントかは、一戸建てか集合住宅かに似ている。オンプレミスとアウトソースはそれぞれ持ち家と借家で、自分たちで作るか業者に任せるかは、注文建築か建売販売かで置き換えられる。
このように衣食住の住で考えた時に、住み替えのタイミングはどのように決めるだろうか。独立するから、身を固めるから、子どもが生まれたから、といったライフステージの変化がまず大きな理由になる。それ以外には、隣が新築したからといった世間体もあれば、借家の場合には大家の意向というのもある。
では、情報システム部門がクラウドに移行する時はどういうタイミングだろうか。

SINET
商用プロバイダ

データセンター

①

甫水会館

②
白山

赤羽台

100Mbps

100Mbps

100Mbps

ベストエフォート型 L2イーサ
バックアップ回線

最大1Gbps

最大1Gbps

最大1Gbps

1Gbps
最大1Gbps

総合
附属
附属
京北高校
ｽﾎﾟｰﾂｾﾝﾀｰ 牛久高校 姫路高校
最大1Gbps

板倉100Mbps

帯域保障 L2イーサ
メイン回線

川越

朝霞

2．クラウドを衣食住の住で例える

大手町
ｻﾃﾗｲﾄ

2017.4.1現在

図 1 東洋大学キャンパス間ネットワーク構成図

3．あらためてクラウドの定義を考えてみる

ファイアウォールの外側の対策は大きく 2つある。まず、Imperva 社の Incapsula とい
う WAF を導入している。外側にある事務用
アプリケーションや、事務システムの学生・教務情報に対して学外からのアクセスが来る
際に、ここで一度チェックをかけている。もう 1 つが、DNS としてチェックするためのシスコシステムズ社の Umbrella だ。学内で何かに感染して学外にアタックするときには、殆どの通信が DNS を使用するので、これをUmbrella でチェックをかけるようにしている。これにより日常のセキュリティインシデ

クラウドの定義をあらためて考えてみる（図 2）。まず、所有・購入からサービス利用・
サブスクリプションというように、購入形態が大きく変わった。所有権が自組織にあるとオンプレミスだが、プライベートクラウドでも学内にサービスしているだけならサービス
プロバイダーとは言えないので、結局オンプ
レミスということになる。一方で、借りていればクラウドである。そのため、クラウドはホスティングの種類でしかないというのが私
の見解だ。

21

これまでシステムの更新はハードウェアのサービス終了によるものだったが、クラウド化でそれはなくなる。その代わり、ソフトウェ
アの寿命に縛られることになる。また、クラウド化を推進する時にリスクになるのは、今まで 5 年や 6 年と決まっていたシステム更新の時期が見えなくなることだ。更新のタイミ
ングが見えない中で、学内のスキル構築・技
術伝承をどうしていくかという問題もある。

斜め上からのクラウド定義• 所有・購入からサービス利用・サブスクリプションへ• 所有権で分類。自組織ならオンプレミス、借りていればクラウド• プライベートクラウドと呼ばれる自組織内でベアメタルから構築す
るVM環境はある種のアプリ。つまりオンプレミスの仮想サーバ群• 資源を借りるという側面では、実態が物理(ベアメタル)か論理(VM)
かは雲のなか → クラウド ≒ ホスティング

図2

クラウドの再定義

長く続いている会社では、世代交代やスキル伝承のカルチャーがあるからこそ、生き残っている。逆に流行にのって手軽さやコストのみに注目し、世代交代やスキルを織り込
まない会社は続かない。同様に、大学の情報システム部門でも、忙しさの軽減やコスト削減の目的でクラウド化すると業務効率化にはなるのだが、システムの更新がなくなれば、現場経験が消えてシステムがブラックボック
ス化するのではないか。ブラックボックス化
すれば、クラウド事業者にロックインされて業界における競争は減り、結局のところクラウドビジネス自体も斜陽産業化してしまうのではないか。システム更新のタイミングまで
自分たちで試行錯誤し、それを次の世代にどう伝えるかを考えることが重要と考える（図3）。

ホスティングには、SaaS も IaaS もあるが、その違いは管理境界の違いだけである。どこまで共有かするかにより、管理コストが変わってくる。

4．それでもクラウド化すべきか
雲中飛行で空間識失調してませんか？
• XaaSは管理境界の違い。シェアにより管理コストは低減する筈？
• ハードのEoSからは卒業。ソフトの寿命からはどう脱出？

• リプレースの苦労話と技術伝承。システム構築スキルはいつ育つ？
※ 忙しさ・コスト削減をクラウド化で解決 → 業務効率化 →→ 現場経験の消滅 → ブラック[ボックス|クラウド]化 →→ ベンダーロックイン → 業界競争の沈静化 → 斜陽産業化？

図3

クラウドの効果と課題

22

特集 1

CAUA FORUM 2019

急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか
パネルディスカッション「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」〜特定のクラウドに依存しない最適な環境、
継続的な改善を考える〜

コーディネータ

安東 孝二 氏株式会社 mokha 代表取締役、CAUA 運営委員長
パネリスト

阿部 政夫 氏政府 CIO 補佐官
東洋大学
広島大学

鈴木 浩充 氏

情報システム課

課長、CAUA 運営委員

西村 浩二 氏情報メディア教育研究センター長、財務・総務室情報部長

日本 IBM 株式会社

山下 克司 氏グローバル・テクノロジー・サービス事業本部
技術理事

パネルディスカッション「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」
安東 IT 業界で最先端を走ってきたパネリ
ストの方々と、大学はこれからどうやってこの波を乗り越えていくのかについて議論したい。テーマトークで問題提起があったが、本当にクラウドにすべきなのか。クラウドとは何なのか。確かに単なるホスティングと考えることもできる。うまく使えばコストが下がるかもしれないが、実際に下がっているのだ
ろうか。

いるアプリケーションは適さない。あるいは、
データソースと絶対に切り離せないとなると、データソースを維持しているメンテナンス
ワークロードは切り離せないので難しい。しかし、開発環境で使っているクラウドは、実際はコンテナではなく、ほとんどは VMware
上で動いている。クラウドに適合するように、
全部コンテナにしなければならないということはない。プリンシパルの問題なので、原理さえ分かっていれば方法はある。
安東 大学の中には、世間体でクラウドを使ったり、漠然と良さそうなので使っておくということも多く見られる。この風潮をどう変えていくべきか。
鈴木 目的を明確化することによって、どんなシステムが適しているかが自ずと決まるのではないか。東洋大学には国立大学と違って情報センターがない。事務局側の情報システ
ム部として仕事をしている。経営的なコスト意識を持っているので、このような考え方をしやすい。

西村 講演で話したように、本学のような
HPC の使い方ではどうやってもコストは下がらなかったが、例えば開発など、作ったり壊したりを頻繁にやるものはクラウドに向いているだろう。大学のシステムは 5 年間使い倒すというサイクルと方針でやってきているので、我々のサービスでクラウドに向いているものはなかなかない。研究分野であれば使い道はあると思うが、教育関係の日常的なシステムは長い期間動かし続けるものばかりなので、クラウドのよさを適用するのが難しい。
しかし、広島大学のようにクラウドでトップを行く、というポリティカルな進め方も必要だと感じた。

鈴木 浩充氏

安東 これからは国立大学もコスト意識を持たないとやっていけないのではないか。

安東 仕事をクラウドに合わせて変えるか、またはクラウドにフィットした仕事に適用するしかないのか。

西村 確かに、全てのシステムが動き続けなければならないことはないのかもしれない。
このあたりはまだ分析が不十分だ。現状は問題がないように見えているだけかもしれないが、経営的に破綻している状態ではないだろう。

山下 スクラップ・アンド・ビルドが必要なときもあるだろう。例えば、マイクロサービ
スでコンテナにすると、Windows で動いて24

安東 本当に昔から変わっていない。世の中が変わったのだから仕組みから変えないとついていけないだろう。一方で、大学の仕事の中身を新しい時代に合わせていくということも必要だ。IT 化は遅れており、予算も年々減っている。仕事の仕方やサービスレベルを変えるしかないが、大学にはそのような意識はあるのか。

安東 政府の今の仕組みでは、クラウドを調達することが難しいとのことだが、あらためて入札という障壁について伺いたい。
阿部 もともと政府の調達は、土木工事などを基本に考えられたものなので、クラウドの従量課金に当てはめるのは非常に難しい。全
て入札で決めるので、額が決まってしまうと、その中で全部賄わなければならない。減額も増額も難しい。しかし、電気、ガス、水道は従量課金なので、同じように変えていくことはできるはずだ。

西村 国立大学の予算は問答無用で年に 1%ずつ削減される。つまり、次回調達するもの
は 5 年前の前回と比べて 5% 減ということになる。さらに消費税が 2% 上がる予定なので、さらにもっと費用を小さくしなければならない。
また、人員削減も余儀なくされている。情報メディア教育研究センターのスタッフの業績評価は、授業などで測りやすい教員と違って、数値化が非常に難しい。そのため、増員も簡単にできない。これらも含めて見直しが必要だ。

阿部 政夫氏山下 クラウド利用を成功させている企業の多くは、予算措置で上限キャップという考え方を取り入れている。予算を申請するのではなく、現状出ている利益を元に、使える費用を算出し、目的に応じて予算を増やすなど、
クラウドを戦略資源として考える。このような考えのもとにアプリケーションを作れば、そのアプリケーションの効果が数字で問われる。そのため、リソースを何にどれくらい使っているかが分かるデータが取れるものを作らなくてはならない。個別のシステムのコストを考えるのではなく、全体としてうまくやっていけるようにしたほうが、従量課金のクラウドは導入しやすいはずだ。

西村 浩二氏

山下 オープンソースソフトウェアが 1 つのヒントになるかもしれない。ソフトウェアには 2 種類ある。これまで主流だったライセン
スシュリンクラップと言われるソフトウェアと、もう 1 つはオープンソースのソフトウェ
アだ。クラウドの世界では、OS やミドルウェ
ア、オーケストレーターは、オープンソースが主流になった。データベースも、もはやOracle や DB2 の時代ではなく、PostgreSQLや MySQL になってきている。これは全てク
ラウドによる変化だ。ライセンスソフトウェ
アを買うと資産化してしまうので、コストをかけて維持しなければならない。一方、オー
プンソースはコラボレーションの力が非常に強い。毎日改変されて、よくなっている。イ
ンターネット上のコラボレーションというス
ペースでメンテナンスされる。クラウド化が進むということと、オープンソースが台頭してくるということが同時並行的に起こってい鈴木 企業は利益を考えて動いており、コストを削減すれば利益になる。一方、大学では、
年度予算を全部使わなかったとしても、その分は利益とはならない。そのために、大学では従量課金が好まれない。
阿部 個人的には、使いきれなかった予算を翌年に繰り越すということも必要だと思っている。今の考え方では、利用が少なければ、翌年の予算は減らされる。それではクラウド利用は難しい。

25

る。ソフトウェアのライフサイクルは、オー
プンソースの非常に速いアップデートサイクルに移っていくので、毎日新しいものに変えていってしまえというくらいの考え方になっていくべきだろう。そうすることで、インター
ネットの力を使えるようになる。

ある。受講させるのに何かインセンティブやペナルティを与えればいいのかもしれないが、必要だからというだけだとなかなか受けてくれない。アメとムチが必要だと感じている。

山下 克司氏阿部 役所では、ほとんどの人は 1、2 年で異動になるので、IT スキルを定着させるのがなかなか難しい。ただ、全府省の情報システムを見ているような部署については、比較
的長く 5、6 年担当している人もいるので、民間とほぼ同レベルのスキルはあるだろう。

西村 本学では、毎年、構成員全員がセキュ
リティ教育をオンラインで受講することになっており、受けないと罰則を科している。
アカウントを止めてネットワークもサービスも使わせなくする。セキュリティ教育の受講率は 9 割以上を保っている。大学の基本計画の中で構成員教育を実施しているが、さらに、IT や情報に関わる職員がスキルアップのために様々な講座や試験を受けることに対して、
きちんと予算を確保していこうとしているところだ。

安東 大学もインターネットの力を使わないといけないだろう。
西村 ダイナミックに変えていける土壌をどうやって作るかが重要だ。大学が提供するサービスの中で、クラウドに向いているものについては、オープンソースのようなものを活用して回していったほうがいいのかもしれないが、そこまではまだ考えられていないのが現状だ。

西村 本学の情報部でも 3、4 年で異動がある。現在、情報部については教育を担う部門として位置付けられないかと検討している。
情報部に来て仕事をしながら勉強をし、別の部署に異動しても、3 年ほど経ったら情報部に戻してリカレント教育をすることで職員のスキルアップを図るということを検討し始めた。さらに、ISMS などに取り組もうとすると内部監査が必要で、そのためには情報シス
テムのあり方やセキュリティ対策などを一通り理解していないとできない。毎年数人ずつ
内部監査員の養成コースも受講させている。
こうした活動を、クラウド利用などの IT 資産の有効活用にもつなげたいと考えている。

安東 会場から、大学のクラウドサービス導入を推進する際の、事務職員への IT リテラ
シーの教育の予算と時間措置をトップダウン
で担保すべきだ、という意見があった。クラ
ウド利用が進まないのは、IT リテラシーが低いことが原因なのではないか。

阿部 政府でも昨年度から IT スキル認定制
度ができた。一定の効果は期待できるだろう。
安東 大学のクラウド利用をテーマにいろい
ろな意見を伺ってきたが、問題は単純ではな
く、大学だけで済まない問題もある。一方で世の中は猛スピードで進んでおり、待ったな
しの状況である。意識改革を急がなければならないことだけは間違いない。ぜひ、皆様の組織においてどこから変えていけばいいのか、
クラウドをうまく使うにはどうすればいいのか、を検討していただきたい。

安東 孝二氏鈴木 IT リテラシーやセキュリティの講習会を提案しても、受講してもらえない恐れが

26

特集

2

CAUA シンポジウム 2019

AI 時代を切り拓く
データサイエンティストを育てる～国立・公立・私立、先行する大学の取組を参考に考える～

本稿は講演内容を書き起こし収録していますイベント概要●イベントタイトル
CAUA シンポジウム 2019「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」●概 要
政府の掲げる「人間中心の社会」「Society5.0」の基盤となる AI 戦略の下、2040 年に求められる人材について「数理・データサイエンス等の基礎的な素養を持ち、正しく大量のデータを扱
い、新たな価値を創造する能力が必要」とし、数理・データサイエンス・AI 教育を全ての大学生・高等専門学校生が受けられる環境を整備するという文部科学省の宣言から、多くの大学が教員の確保、体制整備に奔走しています。
2016 年に拠点校として 6 つの大学が指定され、2019 年には協力校として 20 大学が選定されました。これらはいずれも国立大学ですが、全国の公立・私立大学も文系学生を含む複数の分野に対応した実践的教育モデルを試行錯誤しています。今回の CAUA シンポジウムでは、一早く開始した国立、公立、私立の各大学における学生教育の実態について、様々な背景を持つ先
生方と情報を共有するとともに、2040 年の未来に向けたアプローチを考えます。
●開催事項【開 催 日】2019 年 11 月 18 日（月）【開催会場】Innovation Space DEJIMA【定員】60 名【プログラム】
時間

内容

講演タイトル・講演者
深澤 良彰
早稲田大学 図書館長 理工学術院 教授、CAUA 会長

13：30 13：40

オープニング

13：40 ― 14：40

基調講演「滋賀大学データサイエンス学部の過去、現在、そして未来を語る」
齋藤 邦彦
滋賀大学 データサイエンス学部 教授

14：50 ― 15：30

特別講演「横浜市立大学のデータサイエンス教育 ---WiDS Tokyo@YCUを通じて」
小野 陽子
横浜市立大学 データサイエンス学部 准教授、
Women in Data Science（WiDS）Ambassador

15：40 ― 17：20

テーマトーク①「青山学院大学理工学研究科におけるデータサイエンティスト育成プログラム」
大原 剛三
青山学院大学 理工学部 教授

テーマトーク②「立教大学大学院人工知能科学研究科における AI・データサイエンス教育」
内山 泰伸
立教大学 理学部 教授、人工知能科学研究科設置準備室長―

パネルディスカッション 「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」（コーディネータ）
野村 典文
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社、CAUA 運営委員
（パネリスト）（五十音順）
内山 泰伸
立教大学 理学部 教授、人工知能科学研究科設置準備室長
大原 剛三
青山学院大学 理工学部 教授
小野 陽子
横浜市立大学 データサイエンス学部 准教授
齋藤 邦彦
滋賀大学 データサイエンス学部 教授
17：20 ― 17：30

クロージング位野木 万里工学院大学 情報学部 教授、CAUA 運営委員

注 1：所属・役職は講演当時のものを掲載しております
注 2：敬称は省略させていただきました

28

CAUA シンポジウム 2019
「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」
全 体 講 評野村 典文
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社、CAUA 運営委員
データサイエンティストの重要性が謳われはじめて、すでに 3~4 年が経過しています。その間に、世界では AI の社会実装が徐々に浸透し、デジタル改革（DX）が加速しています。しかし、我が国では、デジタル社会に対応できる人材が少なく、人材育成が喫緊の課題になっています。
そこで、今回は、データサイエンティストを育てる日本のトップランナーの方々に集まっていた
だき、その課題や展望を多くの方々と共有するために「AI 時代を切り拓くデータサイエンティ
ストを育てる」をテーマに 2019 年 11 月 18 日に CAUA シンポジウム 2019 を開催しました。
最初に、日本で初めてのデータサイエンス学部を設立された滋賀大学の齋藤邦彦教授に、先頭を走る大学としての責務と理念のお話をいただきました。さらに、データサイエンス教育の新たなモデルと詳細なカリキュラムの紹介をいただき、参加された多くの大学関係者から非常に多くの好評を得ました。
次に、横浜市立大学データサイエンス学部の小野陽子准教授から、データサイエンスの歴史から見た本質のお話があり、加えて、横浜市立大学のデータサイエンス学部の特徴であるドメイン
での学びを重視した教育プログラムについて紹介がありました。なお、小野准教授は Women in
Data Science（WiDS）のアンバサダーも務めておられます。
休憩後、4 名の先生方をパネラーとして迎え、パネルディスカッションを行いました。
最初に、テーマトークとして、青山学院大学理工学部の大原剛三教授から大学で取り組まれている AI/ 機械学習教育について、立教大学理学部（人工知能科学研究科設置準備室長）の内山泰伸教授より 2020 年 4 月に開設される人工知能科学研究科の内容のご紹介がありました。大原教授は、3 つの能力（データを読み解く洞察力、先端的技術を実践できる応用力、結果の妥当性を判断できる評価能力）の重要性を強調されましたが、まさに、産業界で求めている能力そのものであると感じました。宇宙物理を専門とされている内山教授からは、宇宙で扱うビッグデータの例を用いながら、人工知能とデータサイエンスの違いを分かりやすく、かつ刺激的に説明していただきました。
テーマトーク後のパネルディスカッションでは、パネラーの方々からの課題提示があり、それに基づいたディスカッションによって、大変示唆に富んだ、かつ未来へ向かう力強いメッセージが会場内で共有できました。今回の CAUA は、時代の真っただ中のデータサイエンスや AI の人材教育がテーマとなり、教育界だけでなく社会全体で取り組むべき課題であるということが、あらためて実感させられるシンポジウムになりました。

29

滋賀大学データサイエンス学部の過去、現在、そして未来を語る
滋賀大学

齋藤 邦彦
データサイエンス学部教授

概要：滋賀大学データサイエンス学部設置までの前日譚を簡単に紹介し、3 年目に入ったデータサイエンス学部教育の現実を、設立当初の教育理念との関係から語る。そして 5 年後、10 年後のデータサイエンス、AI 教育のあり方やとりまく
環境の変化を考える。
キーワード：データサイエンス、AI、教育、PBL、産学連携

1．データサイエンス学部の創設まで
滋賀大学は、滋賀県で最初の国立大学として 1949 年に創設され、従来の教育学部と経済学部に加えて 2017 年にデータサイエンス学部が設置された。データサイエンティスト育成を目的とする日本初の学部で、データサ
イエンス教育のモデルとなることを目標に海外の最先端大学のカリキュラムを参考に作られた。情報技術と統計知識を併せ持つ人材を育成し、実データを用いた問題解決の経験を積み重ねるということを中心に教育していこうということだ。1 期生は現在 3 年生で、就職活動等も経済学部の支援も受けながら進ん
でいる。

図1

アメリカでの統計学の学位数の推移

当時の日本の大学には統計学部・学科がなかったが、アメリカにはすでに 100 程度、イ
ギリスに 50 程度、韓国に 50 程度、中国には300 以上もあった。アメリカでの統計学の学
位数の推移を見てみると、2011 年あたりか
ら学士の数が急激に増えている（図 1）。世
界 で は 2011 年 頃 か ら デ ー タ サ イ エ ン ス やAI、IoT などが急激に話題に上ってきた。デー
タサイエンティストが注目されたのが 2012
年だ。
「21 世紀で最もセクシーな職業」という有名な言葉も飛び出した。第 3 世代の AIにおいては、2011 年に IBM Watson がクイ
ズチャンピオンに勝利したり、Google が猫の画像認識に成功したりという出来事が起きた。IoT においても 2011 年にドイツでイン
ダ ス ト リ ー 4.0 が 提 唱 さ れ、2013 年 に はRPA が出てきて、日本でも 2016 年頃からス
マート社会という言葉をよく聞くようになった。FinTech 1 ではブロックチェーンという全く新しい技術をベースにビットコインが登

データサイエンス学部の構想をめぐる過去
30 年の動きを振り返ってみる。滋賀大学悲願の第 3 学部の構想は、1989 年頃からキャンパス統合や社会工学部の設立、法人化など、何回か構想が出ては消えを繰り返してきた。
大きなポイントになったのは、文部科学省による 2013 年の国立大学改革プランだ。大学
法人運営交付金の配分方法の見直しがあり、
社会科学系学部は改組を迫られ、先陣を切って長崎大学多文化社会学部や高知大学地域協働学部などができた。滋賀大学もいろいろと構想したがうまくいかず、改革まったなしの状態になった。そうした時、2014 年に日本学術会議の「ビッグデータ時代に対応する人材の育成」の提言が出され、数理・データサ
イエンス系学部の必要性が叫ばれるようになった。滋賀大学はこの動きに乗じてデータ
サイエンス学部を構想し、現在に至っている。

130

Finance（金融）と Technology（技術）を組み合わせた造語であり、ファイナンスとテクノロジー
を結びつけた革新的な動きのこと

分析・解析するための専門的知識とスキルは、統計学を中心とするデータアナリシス系科目で学び、大規模データを加工・処理するための専門的知識とスキルは、情報工学・コン
ピュータ科学を中心とするデータエンジニア
リング系科目で学ぶ。そして、ビジネスや政策などの領域で課題を読み取り、データアナ
リシスとデータエンジニアリングによる知見を現場の意思決定に生かして、価値を創造する。演習や領域分野という科目での成功体験を重ねることによって、実力のあるデータサ
イエンティストを育成していきたいと考えて
いる。

場した。
本学では 2011 年頃からいくつかの新学部構想がうまくいかなかった経緯もあったが、こうした世界的なビッグウェーブを背景に、2014 年に現学部長の竹村彰通教授を招いてデータサイエンス学部の構想が立ち上がり、2017 年に新学部を設置し、2019 年には大学院もスタートした。
しかし、実はかなり心配なこともあった。
設置前においては、他大学の新学部の定員割
れやカタカナ学部名の不評などから、学生が集まるのかという不安。次に、データサイエ
ンスブームはそれほど続かないのではないか、
10 年後にはなくなっているのではないかという不安。設置後においては、他大学に新しい学部や大学院が次々と作られ、あとから来るものに追われる不安。あとから作る大学は、
我々の良いところをさらにうまく利用して、もっといいものを作ろうとする。また、AIや IoT などの新しいトレンドにどう対応していくか。AI は機械学習系の講義があるが、今のところ IoT 関連の講義は全くない。ただこの点については、Google トレンドによる流行語分析で、ちょうどデータサイエンス
学部ができた頃に AI がビッグデータを抜き、最近では機械学習が注目されてきているので、AI、機械学習あたりを売りにできればいいと考えている。

具体的なカリキュラムを紹介する。データ
サイエンス基礎科目の中には、データアナリ
シス系科目とデータエンジニアリング系科目に加えて、データ解析科目も用意している。
そして、価値創造応用科目では文理融合の実践を重視して、マーケティングやファイナン
ス、会計、医療・健康・福祉、ビジネスエコ
ノミクスといったデータサイエンスを応用す
る 11 種類の領域を設けて講義と演習を行う。
これと併せて PBL（問題解決型学習）実践
演習、いわゆるゼミで卒業研究を行う。本学のプログラムの真骨頂は、現場のデータを利用した価値創造 PBL 演習での成功体験だ。
企業、自治体、非営利団体等に実際のデータを提供してもらい、外部に開かれた実践の場
でのコミュニケーション力やチームワーク形
成力を鍛錬していく。

2．データサイエンス学部の教育モデル

図2

実際のデータを用いた PBL 演習は初年次
か ら 始 ま る。1 年 生 は 入 門 演 習、2 年 生 はフィールドワーク演習、そして 3・4 年生はゼミにあたる実践価値創造演習に取り組む。
情報系の科目ではプログラミングの講座をJava から Python に変更する予定だ。統計系の科目では、基礎データ分析、解析学、統計学、線形代数、統計数学、回帰分析、多変量
解析、さらにはベイズ理論、最適化理論、品質管理、時系列解析、生存時間解析、機械学
習などを履修する。データサイエンスの多様な実践を学ぶ科目群は、企業から講師を招いて実際的な話が聞けるので学生に人気がある。
3 年生になると価値創造各論でマーケティン
グや心理学などを学びながら演習も行っていく。また、経済学部のミクロ経済学やマクロ経済学なども専門科目として学べる。文理の様々な領域のデータを扱う講義と演習のセットを用意している。

滋賀大学のデータサイエンスモデル

滋賀大学ではデータサイエンス教育のモデ
ルを、データアナリシスとデータエンジニア
リングの学習で得た新しい知見による価値創造と定義している（図 2）。大規模データを

31

世界価値観調査（WVS）等を用いてグルー
プごとに仮説を設定し、必要なデータを選定
して分析を行っている。社会調査演習では、
日本版総合社会調査（JGSS）を用いて個人で仮説を設定し、分析を行っている。マーケ
ティング演習では、調査会社のマクロミルの
QPR-TRACE サービスなどを利用して売り
上 げ 分 析 を 行 っ た り、PPM（Product
Portfolio Management） や RFM（Recency,
Frequency, Momentary）分析に取り組んだりしている。また、各種データコンペティショ
ンへの参加も演習の一環として考えている。
日本統計学会スポーツ統計分科会のスポーツ
データ解析コンペティションでは、2018 年に優秀賞と奨励賞を受賞した。マクロミルのデータ分析に基づいたマーケティング戦略立
案コンテストでは、2018 年に江崎グリコ部
門（「学生たちのチョコレート消費量を 5 倍に増やせ」～日本のチョコ文化の常識を覆す“新習慣” を生み出す戦略を提案せよ ! ～）で3 位入賞を果たした。こうしたコンペティショ
ンは、学生が積極的に取り組んでおり、ス
ポーツデータ解析でコンペティションに出たいといった意欲を持っている受験生もいるので、もっと強化しようと考えている。

統計関連科目は、統計手法の概要や使い方について理解する授業（入門科目）とその理論について理解する授業に分かれていて、多種多様な分析手法に関する授業が用意されている。統計学の基礎的手法から具体的な統計手法まで最先端の内容を網羅した授業になっており、これから新しくデータサイエンス系の学部を作る方々には参考になるだろう。情報関連科目では、プログラミングの多くの授業を講義と演習のセットで実施する。データ
ベースを扱う授業もあり、AI やモバイル、
データマイニング等の高度な授業も実施される。ソフトウェア設計やアルゴリズム、デー
タベース、ネットワークといった情報学部系の科目と、人工知能やデータマイニング、パターン認識といったデータサイエンス系の科
目がある。

3．データサイエンス教育の現状と将来

図3

データサイエンス学部の設置時に、文理融合および逆Π（パイ）型の人材の育成を掲げた。しかし、高校に説明してもなかなか理解してもらえない。そもそもデータサイエンスとは何かということもあるが、高校では文理融合が嫌がられる。文系か理系かはっきりしてもらわないと進路指導ができないという。
しかし、価値創造の経験とノウハウという文系的な側面とデータサイエンスの専門知識とスキルという理系的な側面をうまく組み合わ
せて文理融合の逆Π型の人材を育成するために、当初から多様な領域を学べるカリキュラ
ムを用意した。複数の現場を経験した実践的なデータサイエンティストを育成することを目的としている。その際設定した期待される
学生成長モデルは 3 つある（図 4）。1 つ目は、様々な領域に精通し、データ分析の結果に基づく新たなアイディアの創出を得意とする
データサイエンティスト型。2 つ目は、情報系科目を中心に履修し、データ収集・処理・管理に長けるデータエンジニア型。3 つ目は、
統計系科目を中心に履修し、各種統計手法を理解し、データに応じた適切な手法の選択、PBL 実践価値創造演習

本学のカリキュラムでもっとも特徴的なのは PBL 系の科目だ。ゼミにあたる実践価値創造演習では、企業の実際のデータを使って自ら課題を定め、分析し、価値創造するデー
タサイエンスの流れを体験することを目標にしている（図 3）。例えば、地域のスーパーの売り上げ分析を行ったゼミでは、ある期間の特定の店舗の売り上げデータを使った集計と非負値テンソル分解という手法で、来店頻度分析と買い物パターンの特徴抽出を行った。もう一つの例は、お菓子の売り上げ促進の提案で、データから購入意欲を上げるために商品分析を行い、売り上げ向上のための施策を提案・検証を行った。この取り組みは2019 年 7 月 31 日付日本経済新聞で紹介された。
価値創造各論演習では 11 種類のテーマを用意している。例えば、心理分析演習では、

32

目を配置している。特に機械学習だけで 6 科目を用意している。さらに機械学習の周辺で
10 科目程度ある。このくらい取り組まないとこの分野は身につかないと考えている。

新たな手法の開発ができるデータアナリスト型。こうした人材を育成して社会に送り込むことを目指している。

図4

期待される学生成長モデル

図5

一方で、明らかになってきた問題点がある。
まず、文理融合が学生にとっても大変だということだ。特に線形代数など数学に苦労する
学生が少なくない。次に、データサイエンス
モデルを作ったのはいいが、統計が大事という先生、情報系が中心だという先生、ビジネ
スだという先生がおり、教員によって重みが違うということ。最後に、次世代のデータサ
イエンスへの備えである。新しい技術に対応
して AI 科目や IoT 教育の強化が必要だ。グローバル教育もまったなしの状況になってきた。PBL ゼミ、自主ゼミ、インターン、コンペティションなど学生がかなり忙しいとい
うこともある。

2025 年の社会とデータサイエンス

最後にデータサイエンスの将来についてお話ししたい（図 5）。2010 年から 2020 年はデー
タサイエンスや AI、ロボティクスといったテクノロジーが進化した時代だった。最先端の技術が生まれ、新しいパラダイムが起きた。
それ以前は、高齢化や貧富の拡大、気候変動
といった様々な問題が出てきた時代で、20世紀の延長の技術が使われた。2020 年から2030 年は、新しい転換点といえる。問題が出てきて、テクノロジーが進化して、それを解くというシナリオだ。新しい技術が一般に普及し、コストが低下することで、その技術が社会化し、SDGs（持続可能な開発目標）などの取り組みに生かして、よい未来を創る。
データの観点では、以前は標本抽出だったが、現在はビッグデータを使う時代で、将来はデータの民主化が起き、スモールデータを生かす方法やデータオーギュメンテーションなどの手法が発展するだろう。世界の中心企業
は、トヨタや GE、エクソンモービルだったのが、今は GAFA だ。さて 10 年後はどんな企業が出てくるのか。期待したいと思う。

例えば機械学習教育では、統計系の教員は
多変量解析、モデリング、最適化、ベイズ理論などを重視し、情報系の教員はアルゴリズ
ム、Python、R、分散データベース、並列・GPU コンピューティングなどを重視する。
しかし、実際の授業では数学・統計学の基礎から入らざるを得ない。基礎がないと各論が説明できないから、スポーツにおけるウォー
ミングアップのようなものがどうしても必要になってくる。さらに、ビジネス力やドメイン知識もつけなければならないということで、機械学習だけでもこれほど多くのことに取り組まなければならない。

こうした流れを踏まえて、2025 年のデー
タサイエンティストとはどうあるべきか。まず、文理融合型教育の展開によって、英語、
プログラミングは高校までに習熟し、数学に苦しむ学生が減ってほしい。そして、2025年のデータサイエンティストは、統計と情報とビジネスのバランスが取れた人材であり、ある分野に特に優れた T 型人材、Π型人材であってほしい。一方、もう一つのシナリオとして、仕事がなくなるということも考えて

大学院教育については、2019 年から修士課程が始まっており、2020 年からは博士課
程がスタートする。日本初のデータサイエン
ス大学院で、機械学習や AI 技術を中心に科

33

2017 年に滋賀大学データサイエンス学部が設置され、2019 年にスタートした大学院を含め数理・データサイエンス教育の先頭を走っていると自負している。学部設置の背景には、最先端技術の進化があったことに加え、国立を含めた大学改革が推し進められてきたということがあった。滋賀大学では、これからの 10 年が大きな転換の時代になると考え、そのような時代に対応できる人材育成教育を目指している。

おかなければならない。では、データサイエ
ンス教育はどうなるのか。2020 年代には多くの大学でデータサイエンス、数理情報、
AI を教育する学部が設置されるだろう。今のところ、新しいデータサイエンス系の学部は情報系学部からの転換が多いが、ビジネス系や人文社会系学部からの再編が求められる。経済学部や経営学部、社会学部などでもデータサイエンスを使う教育が行われるようになってほしい。

34

横浜市立大学のデータサイエンス教育---WiDS Tokyo@YCU を通じて
小野 陽子
横浜市立大学 データサイエンス学部 准教授
Women in Data Science（WiDS）Ambassador
概要：データサイエンス教育に必要な事柄は何か。従来の学部教育との違いは何か。横浜市立大学データサイエンス学部
では、産官学連携を念頭に置き教育を行っている。一例である WiDS Tokyo @ YCU を中心に、本学のデータサイエンス
教育について紹介する。
キーワード：データサイエンス、AI、教育、PBL、産学官連携

Knowledge Discovery and Data Mining となり、データベースからデータマイニングへと 変 わ る。 そ し て 1996 年 に、 神 戸 で Data
Science, classification, and related methodsという学会が開かれ、初めてデータサイエンスという言葉が使われた。1997 年には Data
Mining and Knowledge Discovery という刊行物が出版された。

1．歴史から見るデータサイエンス／デー
タサイエンスとは ?
データサイエンスの定義とは何か、とよく言われる。単に統計の名称を変えただけではないのか。データサイエンスの定義とは何なのか。統計なのか、コンピュータサイエンス
なのか。UC バークレーの Blumenstock 氏が
データサイエンティストをこのように表現している。「データサイエンティストとは、統計学者よりも計算機科学が理解できて、計算機科学者よりも統計を使えるひとのこと」。
UC バークレーのシラバスの最初に書いてある言葉だが、今のところこの言葉がとてもしっくりきている。

2000 年代は広がりの時代で、急速に世の中に認知されていくことになる。2001 年にData Science、2003 年 に は Journal of Data
Science、2005 年には Davenport 氏などによる Competing on Analytics が 出 版 さ れ た。
また、2009 年に LinkedIn の中にデータサイ
エンティストのグループができたのは特筆すべきことであると言えるだろう。こうして、
データサイエンスが社会的な広がりとともに認知されたのである。

データサイエンスの歴史をひも解いてみると、1962 年に Tukey 氏の論文の中に、初めてデータアナリシスという言葉が出てきた。
1968 年にはコンピュータサイエンスの Naur
氏が国際会議のプロシーディングの中で
Datalogy という言葉を使い、データプロセッ
シングなどと同じ文脈の中でデータサイエンスという言葉を初めて使用した。これらの論文をもとにして 1974 年に出版された Naur
氏の書籍や 1977 年の Tukey 氏の書籍でも、これらの言葉を確認することができる。

2010 年代はビジネスだけでなく、世間への認知も広がった。2012 年には Davenport
氏らがデータサイエンティストを最もセク
シーな職業と表現して、これから注目を浴びていく分野だというイメージを世の中に植え付 け た。 そ し て 2015 年 に Women in Data
Science（WiDS）がスタンフォード大学でスタートした。
このように、データサイエンスは統計学者
や計算機科学者から学会へ、そしてビジネス
から一般的な世の中に伝わっていった。ではあらためて、なぜ今、データサイエンスなのか（図 1）。冒頭で紹介した UC バークレーのシラバスに書かれたデータサイエンティス
ト の 定 義 と 同 じ よ う な こ と が、2017 年 にSkiena 氏が記した The Data Science Design
Manual（訳本「データサイエンス設計マニュ

1990 年代は学会の時代であったと言えるだ ろ う。1989 年 に KDD（Knowledge
Discovery in Databases）がスタートしたが、この言葉を見ればわかる通り、最初はデータ
ベースでしかなかった。1994 年にはビジネ
スウィーク誌に Database Marketing という
言 葉 が 登 場 す る。Gibbons 氏 が、 学 問 は
Mode1 から Mode2 へ、という話を書いたのはこの頃のことである。KDD も 1995 年には35

すると（図 2）、これまでの統計学や計算機科学だけであれば、学術なのでその専門分野を深く掘り下げていけばよかった。しかし、新しい学問であるデータサイエンスはMode2 だと YCU では考えている。つまり学際的に言うとデータサイエンスとは領域横断型の学問である。評価の基準が Mode1 の学問は所属している学会などのコミュニティで評価をされていたが、Mode2 の学問は社会の期待をどれだけ満たせるかが要求される。
例えば、データサイエンス以外にもデザイン
学や安全学、原子力学などは Mode2 の学問だ。統計学と計算機科学がデータサイエンスに絶対に欠かせない力であることは間違いな
いが、この Mode2 の評価基準を意識しながら学生に教育をしていきたいと考えている。

アル」オライリー・ジャパン）という本で解説されている。それは、「データサイエンス
は統計と計算機科学の単なる融合分野ではなく、実質的なドメインへの適用が重要である」、ということである。昔から機械学習などは研究されていたが、新しい技術が大量データに適用できるようになり、コンピュー
タの性能が上がり、さらには GAFAM などの企業が新しいデータ解析に対する力を持った今だからこそ、データサイエンスなのだ。

なぜDS?どうして今DS？
Skiena (2017)
計算機• 新しい技術が大量デー
科学タに適用できるようになった• 計算機能力が上がった• GAFAM などの企業が現代的データ解析に対する力を持った
実質的なドメインへの
適用

統計

図1

なぜ今データサイエンスなのか

2．Mode2 をいかに教えるか／データサイ
エンス教育とはTukey 氏は 1963 年にデータ解析教育ということを言った。しかし、データアナリシス
や統計とはいっても数学の世界であり、あくまで Mode1 だった。YCU ではデータサイエ
ンス教育をどう考えているか。当然のことだ
が、ベースとなるのが数学を含めた基礎教育であり、特に線形代数は必要不可欠であると言えるだろう。行列の理解が不足しているとあっては、ビッグデータを扱うことが困難で

1

それでは、私たち大学関係者はこれからどうしていくべきなのか。統計も計算機科学も教えられるが、その先の実質的なドメインへの適用についてはどうすればいいのか。横浜市立大学（以下 YCU）が考えるデータサイ
エンスを Gibbons の Mode1、Mode2 で説明

図2

現在社会と知の創造－モード 1 とモード 2 の違い

361ある。さらに土台となるドメインへの興味喚起が重要である。統計しかやりたくない、ずっと Python でプログラムを組んでいたいという学生は従来の統計学や計算機科学の研究者を目指すべきであるだろう。しかし、データサイエンスの研究者は学んだことをどんな分
野で生かすのかを意識して、いろいろな分野に 興 味 を 持 っ て 取 り 組 ん で も ら い た い。
YCU には商学系、文学系、国際系の学部、理学部、医学部がある。こうした他学部になるべく出向いて、色々なことを知って、広く浅く、引き出しをたくさん作って欲しいと学生に伝えている。そして統計、アルゴリズム、
計算機科学という柱となる学問の融合領域を学ぶ。さらに、機械学習、AI、あるいは非構造化データなどに触れた上でドメインでの学びに取り組む。こうしたことが Mode2 としてのデータサイエンス教育には不可欠だと考えている（図 3）。

YCUデータサイエンスのプロセス
課題
発見

統計

図4

Mode 2 のデータサイエンスには
不可欠

計算機
科学

数学を含めた基礎教育

YCU での教育プログラム

データ

加工

分析

提案完了

YCU データサイエンスのプロセス
1

データの定義、収集、加工、分析は学内で学べるが、課題発見や解釈・提案は外で学ぶ
こ と で あ る。YCU で は 3 年 生 で PDS（Practical Data Science）というプログラムを実施する（図 5）。ここで PBL あるいはゼミ が 始 ま る。 ま た、 修 士 課 程 相 当 の
YOKOHAMA D-STEP も YCU で は 用 意 しており、WiDS もある。PDS では産官学連
携で PBL を実施する。事前にデータマイニ
ングとデータクレンジングを学んでから、インターンシップのように企業に行く。課題を発見するところからスタートし、様々な解析を実行し、最終的な提案まで行う。本学ではデータサイエンス教育はチーム型が望ましいのではないかと考えている。データサイエン
ティスト協会によるデータサイエンス力、デー
タエンジニアリング力、ビジネス力という 3つの能力をすべて身につけた人材を育成するのは簡単ではない。各人が得意な分野を持ち寄ってチームを作り、企業や自治体に行って
2-3 週間のプログラムで課題を解決すること
で、多様性を身につけることにつながるものと考えている。

ドメインへの興味喚起

図3

データ

収集

提案

柱となる学問の融合領域
アルゴリ
ズム

データ

定義

解釈・

YCU での教育プログラム
ドメインでの学び

データ

1

ドメインでの学びについては、PBL（問題解 決 型 学 習 ） お よ び YCU が 行 っ て い る
YOKOHAMA D-STEP や WiDS などのプログラムを通して、あえて外に行って色々なところで学生に学んでほしいと思っている。
データサイエンスのプロセスは、いわゆるデー
タサイエンスパイプラインやデータサイエン
スフローであり、課題を見つけ、データに関して定義、収集、加工、分析を行い、解釈、
提案、提案完了という一連の流れを様々な授業で繰り返し取り組むことになる（図 4）。
いかに課題発見をするのか、あるいは最終的な提案はどうするのか。提案が受け入れられないときは課題発見に戻るわけだが、この提案が受け入れられないというところまで体験させたいと考えている。

外での学び
1年生
2年生
3年生
4年生

PDS

修士課程
博士課程

図5

WiDS

YOKOHAMA‐DSTEP

外での学び

1

修 士 課 程 相 当 の YOKOHAMA D-STEP

37

を検討している。イベントでは、女性が企業内でのキャリアを語り、女性の研究者が自分の研究を語る。女性を管理職にしよう、教授にしよう、などといったキャンペーンを展開しているのではない。大学入学前から、いわゆるユニコーンを見つけて大事に育てるという取り組みを行っている。

は、 こ の 講 演 会 場 の DEJIMA を 利 用 し てPBL を行っている。このプログラムは、文部科学省の「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」に採択されたものである。文理融合、実課題解決型
データサイエンティスト育成を目指して、産官学連携で修士レベル相当の教育を行う。また、東京理科大学と明治大学と連携しており、応用数学系学科の学生とともにデータサイエ
ンスを底上げしていくつもりで取り組んでいる。現在のところ非常にうまくいっており、
DEJIMA というスペースのオープンな雰囲
気もうまく作用していると実感している。

アメリカの STEM（Science, Technology,
Engineering and Mathematics）教育における女子学生の割合の推移データを見てみると、
法律と医療、物理の分野は着実に増えてきたが、計算機科学は 1984 年をピークにどんどん 落 ち て い る（ 図 6）
。 こ の 頃 に Apple やIBM が PC を発売したり、Windows1.0 が登場したりしたにもかかわらず下がっている。
ジェンダーバイアス、つまり刷り込みではな
いか、と言う研究者もいる。例えば、10 歳ぐらいの子どものクリスマスプレゼントを考えた時に、男の子に PC を買ってあげても女の子にはバービー人形にしておきなさいといってしまう親が一定数いるのではないか。
それがきっかけでコンピュータに慣れ親しんだ男子学生が増えて相対的に女子学生の割合が減っていったという考え方もあるようだ。
ま た、2018 年 に 行 わ れ た Women in Mathというイベントのポスターは STEM 環境を象徴しているとして有名になった。登壇者 4
人の顔写真が載っているが全て男性である。
ある女子学生が Twitter で「これは何の皮肉なの ?」とつぶやいたら、非常に多くのコメントと「いいね」が付き、急速に拡散されたという現状がある。

3．どうして Women in なの ? ／WOMEN IN DATA SCIENCEWiDS に は Inspire、Educate、Support という 3 つのゴールがある。女性をデータサイ
エンス分野に誘い（Inspire）、実際には女性だけでなくジェンダーを問わず参画を促す教育を行う（Educate）。そして、データサイエ ン ス 分 野 の 女 性 を 支 援 す る（Support）。
この分野はまだ理系だと思われがちで、それは日本だけでなくどの国でも類似した状況が見られる。海外には理系という概念が日本ほど厳密ではないが、いずれにしても単に統計や数学、Python というような切り口ではな
く、いろいろな分野でデータを使うことを知ることも WiDS のポイントでもある。
WiDS にはアンバサダー制度が敷かれている。一つの取り組みに対して 1-2 人のアンバ
サダーがおり、その取り組みを世の中に広めることが使命である。この仕組みでアメリカ最大の女性の科学奨学補助組織から表彰を受けた。なお、WiDS ではデータソンとポッド
キャストを用いた教育も行っている。

STEM Education Challenge
What Happened to Women in CS?

WiDS は 2019 年には 50 か国以上、150 以上の都市でイベントが行われ、日本と韓国では初めて開催された。この中の WiDS Tokyo
を YCU と早稲田大学がそれぞれ開催した。
次回日本では YCU、早稲田、そして広島大学で行われる予定である。Women in といえば、 最 近 は Women in AI や Women in
Statistics and Data Science、Women in
Math、Women in Data なども活動しているが、WiDS は女性限定のイベントではない。
所属割合が少ない女性をこの分野に誘って発展させ、継続させるといったサステナビリティ

Computer science

Sources: NSF, ABA, American
Assn. of Medical Colleges

図 6 STEM 教育における女子学生割合の推移

WiDS と他のデータサイエンス関連の学会
やシンポジウムとの違いは何か。データサイ
エンティスト協会が提唱する 3 つの能力を兼38

赤色の評価だった 1。これは世界的にとても珍しい。こうしたアンバランス感も含め、デー
タサイエンスと SDGs の掛け合わせで色々な
こ と に 取 り 組 み た い と 考 え て い る。WiDS
Tokyo と YCU をプラットフォームとして、様々な取り組みをつなげて混ぜる。そこに学生を誘う。高校生や中学生からも参加する。
あるいは一般の企業の方々へも広げる、といったことを検討している。

ね備えたオールラウンド型のデータサイエン
ティストを育てるのではなく、研究に情熱をもって周囲の人々が暮らしていく上でのより良い環境を構築するために活躍できるようなデータサイエンティストの育成を目指している。YCU 主催の WiDS Tokyo は、2019 年 3月 22 日に JR 新宿ミライナタワーマイナビルー
ムで開催された。シンポジウムの来場者の 6割ほどが女性で、個別発表は産業界から 2 人、大学から 1 人の計 3 名の女性にお話しいただ
いた。当日の様子は YouTube に映像があるので、興味がある方はぜひご覧いただきたい。

データサイエンスとは、データからストー
リーを語ることが基盤にあると考えている。
その上で、データからシグナルを発見すること、感性にデータから切り込んでいくことの重要性が増していくだろうと推察している。
データサイエンスは、より多くの分野を繋げ、混ぜ合わせる。SDGs もその中の一つであり、Data Ethics も打ち出す予定である。Pieter
Lastman の著名な「ヨナとクジラ」という絵のクジラのように、たくさんデータを飲み込んで必要なものだけを残してあとは吐き出し、残したデータで何ができるだろうか。これまでのように自分のターゲットとなるデー
タのところに行って調査するだけではなく、全部取り込んで自分の中で混ぜ合わせて、必要なデータを用意して分析する、あるいはターゲットではないデータが入っていてもか
まわないのである。

シンポジウムと同時にアイディア・チャレンジを開催した。テーマは「新しい働き方」
で、難しいデータ解析ではなく、SDGs（持続可能な開発目標）を基調としたアイディア
をデータから語ろうということで、学生の部と一般の部を設けて募集した。一般の部では
全日空商事（株）チームの「トイレと頭の回転率を上げよう！―トイレの利用データから考えた新しいオフィスでの息の抜き方」が優勝した。汐留シティセンターのトイレの待ち時間のデータを解析した結果を、全日空グループが誇るビジネスクラスのような休息空
間を作るといった提案につなげるもので、会場からの大きな支持を得た。今後も WiDSTokyo においてアイディア・チャレンジを継続していく所存である。

データサイエンスが社会にどれだけ幸せをもたらすことができるかということを考えた
ときに、東京の中心で、特別な人たちだけでやるものと思われてはならない。多様な人材に参加してもらわないと、地方の問題をはじめとする日本特有の問題や世界の SDGs の問題などにはとても対応できない。尖った学生ももちろん必要である。しかし、自分の問題として引き出しを多く持って、その引き出しに的確にアクセスできる、そして色々なドメ
インに対してパッションを持ってデータサイ
エンスに取り組める学生を育成していきたいと考えている。

WiDS Tokyo の活動では、データサイエ
ンスの基本は「データからストーリーを語る」
こととした上でデータサイエンスを定義し、広く伝えていきたい。データサイエンスは女性に向いているとの声がある。在宅勤務に向いているのではないかという声もあるが、情報がセキュアに取れるかどうかなどの問題もあるので、検討すべき課題はまだまだある。
これらの事柄を検討するワークショップを年内に複数回実施する。次回のシンポジウムは2020 年 3 月 18 日に開催が決定した。テーマは「すこやかな働き」で、アイディア・チャ
レンジも開催する。

参考文献（一部）：
Blumenstock（2013）Introduction to Data Science,
University of Washington School of Information
Skiena（2017）The Data Science Design Manual

データサイエンスと SDGs の関わりを引き続き検討することは重要であると考えている。
日本の場合、SDGs ダッシュボードにおいて、教育は高い達成度を示す緑色の評価だが、その隣のジェンダー問題は達成度が非常に低い

1

39

SDG Index and Dashboards 2018https://www.sdgindex.org/reports/sdg-indexand-dashboards-2018/

青山学院大学理工学研究科におけるデータサイエンティスト育成プログラム
大原 剛三
青山学院大学 理工学部教授

概要：青山学院大学理工学研究科では、2019 年度からデータサイエンティスト育成プログラムがスタートした。そのカリキュラムの特徴を述べる。
キーワード：データサイエンス、AI、教育、PBL

データの特性に合ったアプローチをするために前処理を怠らないということだ。2 つ目は先端的技術を実践できる応用力。Python のライブラリを使うにしても、ただ当てはめるだけではよい結果は出ない。データに合わせて自分でアレンジしたり組み合わせたりする
力を身につける。そして 3 つ目は結果の妥当性を判断できる評価能力。単にアルゴリズムを適用できる力だけでなく、アルゴリズムの背景理論を理解して、その結果が導かれた理由がわかる人材になってほしい。

1．データサイエンティスト育成プログラムの目標
青山学院大学理工学研究科は 1 専攻 8 コー
スで構成されている。本学のデータサイエン
ティスト育成プログラムは、理工学研究科博
士前期課程の全コースの学生が履修可能な横断的なプログラムとして、2019 年度からスタートした。データサイエンスに関する実践的な知識と技術の養成を目指している。大学
院のプログラムであるため、学部で学ぶデー
タサイエンスの基礎は身についている前提で、座学や実践演習ともに企業などと連携・協力
して実施することを重視している。就職活動の際に提示できることを想定し、1 年間で所定の単位を取得することで修了証明書を発行する。

2．本プログラムのカリキュラム構成

図2

図1

カリキュラム構成の概要

実際のカリキュラムでは、まず土台となる知識と技術を身につける講義科目とスキル演
習科目を用意している（図 2）。講義科目には、大学院で既に行っている AI やデータ分析関
連科目のほか、実務者による講義がある。一方のスキル演習科目は、本プログラム用に
Python や R などを使った演習を新たに作った。さらに、講義と演習で得た知識と技術をベースに学外インターンシップもしくは学内
PBL に参加して学ぶ課題解決型科目が設置されている。

目指す 3 つの能力

本プログラムにおいては 3 つの能力の開発を目指している（図 1）。1 つ目はデータを読み解く洞察力。まずはデータをきちんと読むことが重要だ。データを読んでから何を使うのかを考える。データの中身を見ることなく、
ディープラーニングやランダムフォレストなどの手法を使っても、結局いい答えは出ない。

40

ただく。ただ、データサイエンティストとは何か、最近の AI の流れ、ディープラーニン
グとは、などのデータサイエンスに関する一
般的な内容が重複してしまいがちなので、今後はこの点を解消したいと考えている。

図3

科目配置

1 年間のスケジュールは大まかに、前期が講義、夏期集中でスキル演習、後期に PBLとなっている（図 3）。講義では、先端デー
タ分析特論という必須科目を設け、企業で実際にデータサイエンスを実践している方に、企業内の課題や解決に関する実際的な話による講義をお願いしている。選択科目は複数あるが、例えば統計的データ分析基礎演習では、学部で統計を学んでいない学生のフォローもできるようになっている。夏期集中で実施する機械学習アルゴリズム応用演習は、実際にPython のライブラリを使ってデータ分析を練習する科目だ。課題解決型演習では、企業の方に協力いただき、PBL もしくはインターンシップという形式で実践的な技術を習得する。後期には統計的機械学習特論という講義もある。

図 4 「知識」に関する科目

図 5 「技術」に関する科目履修要件としてはまず、学部在籍時にプログラミングに関する実習もしくは演習科目の単位を取得していること。理工学部には共通
科目で 1 年次に C 言語の演習があるので、この要件はほぼ全員クリアできるはずだ。もう 1 つは、確率・統計を利用するために最低限必要な数学の知識を有すること。修了要件
は、講義と演習で構成される必須科目 3 科目を含む合計 5 科目以上の単位取得となっている。

技術に関する科目（図 5）は選択科目としていくつか用意しているが、統計的データ分
析基礎演習では、多変量解析を中心とした統計的なデータ分析手法の基礎理論の学習と演習を行う。使用言語は R もしくは Excel だ。
主なトピックとしては、相関分析や単回帰分
析、主成分分析、クラスター分析などだ。夏期集中の機械学習アルゴリズム応用演習では、Python を使った基本的な機械学習アル
ゴリズムの基礎理論の学習と演習を通して、実データに適用するスキルの習得を目指す。
例えば、Python の代表的な機械学習ライブ
ラリである scikit-learn を使って、ベンチマー
クデータなどを実際に当てはめて、評価して、パラメータチューニングしてといった一連のプロセスを実践した。また、無料の GPU 環
境である Google Colaboratory を利用して、

3．知識・技術・実践に関する主要科目
各科目を少し詳しく説明する。知識に関する科目（図 4）の必須科目である先端データ
分析特論は、企業などのデータサイエンス実
務者の方々によるオムニバス講義だ。データ
分析・活用による問題解決事例や実務上の課
題など、実際の経験に基づいた内容を紹介い41

ディープラーニングで文字認識に取り組むということも行った。

4．今年度の実施状況および現状の課題と今後の課題
今年度は、大学院の全 8 コース中の 5 コー
スから 31 名の学生が履修登録した。修士 1
年が 28 名、修士 2 年が 3 名という内訳だ。
先端データ分析特論の講義には、企業や研究機関など計 13 連携機関にサポートをいただ
き、課題解決型演習も 9 連携機関の協力が得られた。1 年目として、いいスタートが切れたと考えている。

図6

一方で、現状の課題も明らかになった。大学院 8 コースがある中で予備知識と個人の理解度の個人差が大きく、うまく吸収していかないと学生も消化不良になってしまう。また、教育側の負担をどう軽減するか、既存科目との配置の競合をどう解消するか、といった問題も解決しなければならない。

課題解決型演習

その上で、学外インターンシップもしくは
学内 PBL という形で実践的な課題解決型演習を行う（図 6）。学外インターンシップでは、連携機関として企業に学生を受け入れていた
だき、企業が設定した分析課題に取り組む予定だ。学内 PBL は、連携機関から提供された実データもしくはオープンデータを対象に、実際のニーズを前提とした分析課題に取り組
むことになっている。

今後の展開としては、社会人教育をどうするかということが挙げられる。本プログラム
で経験・蓄積したことを、社会人にもフィードバックしていくことを積極的に考えていきたい。

42

立教大学大学院人工知能科学研究科におけるAI・データサイエンス教育
立教大学

理学部

内山 泰伸
教授、人工知能科学研究科設置準備室長

概要：立教大学では 2020 年 4 月に大学院人工知能科学研究科を開設する。この新しい研究科での教育の特徴と、人工知能とデータサイエンスの共通点や相違点について述べる。
キーワード：データサイエンス、AI、教育、セキュリティ

1．人工知能科学研究科の新設について
立教大学では 2020 年 4 月に人工知能科学研究科を開設する。この組織は立教大学のためという現実的な視点ではなく、日本の未来を切り拓きたいという挑戦的なテーマを掲げて創設したものである。したがって学内外を問わず様々な方面の方々と協力して発展させていきたいと考えている。
この新しい研究科には 4 つの大きな特徴がある。第 1 に機械学習・深層学習の本格的な学習だ。研究はもちろん大事だが、実践力を養うための教育を重視している。第 2 にリベラルアーツと AI・データサイエンスの掛け算である。本学ではリベラルアーツを積極的に推進しており、新研究科でも文学部や経済学部、社会学部など様々な学部と協力しながら、AI とデータサイエンスの応用を進めていく。第 3 は産学が協力して新しいエコシス
テムを作るということである。そして、第 4は社会人の入学を歓迎するということである。
基本的に平日の授業は午後 6 時 55 分からとなっており、場所も池袋のため、社会人にも通いやすい。

図1

AI 科学研究科のミッション

人工知能科学研究科のミッションは、人工知能とデータサイエンスのパワーを社会の様々な課題解決に使うということだ（図 1）。
基礎科学としての人工知能およびデータサイ
エンスと、超スマート社会の実現を結びつけるだけでなく、人材の交流、データやノウハ
ウの共有のための新しいコミュニティを作りたいと考えている。

2．人工知能とデータサイエンス
人工知能とデータサイエンスは、似ている部分もあり、違う部分もある。定義もあいまいなところがあるが、それぞれについての私の捉え方を説明する（図 2）。人工知能は、人間の知能を代替したり、あるいは補完したり、あるいは拡張したりするためのものである。現在の人工知能におけるメインストリー
ムは機械学習であり、まずデータから必要となる知識を吸い出す。このときに使用する装置としてニューラルネットワークが非常に有効であると示されたことが、現在の AI 革命をもたらした。データから変換された知識は非言語的で、説明しようがない暗黙知になっ43ている。ニューラルネットに蓄えられた暗黙知を様々なサービス、プロダクトに昇華させ、新しい価値を創造することが行われる。

社会・経済のビッグデータ解析 （大西立顕）

従来の人文・社会科学（データが観測できなかった時代に構築）
データ科学，機械学習，社会・経済物理学，ネットワーク科学，超並列計算の手法を用いて現実のビッグデータを実証科学的に研究

金融市場の高頻度データの銘柄間相関 マンション売買の取引データ

取引ネットワークのモチーフとパーコ
レーション相転移

人・店舗・施設の空間分布

図 3 社会・経済のビッグデータ解析（大西立顕）

図2

新研究科に着任する予定の東京大学の大西立顕先生は、社会・経済分野でデータサイエンスを推進している。スーパーコンピュータを利用して、従来の社会科学ではなかなか手が届かなかったビッグデータの解析を行っている。マンション売買の取引データの分析か
らバブルの度合いを定量化したり、あるいは全国の電話帳のデータから人、店舗、施設の空間分布についての詳細な分析をしたりすることで、社会・経済に見られる法則性や特性を明らかにしている（図 3）。

人工知能とデータサイエンス

一方、データサイエンスではデータそのものに大きな価値があると考える。高度なセンサーで得たデータのようにデータの質が高い
ため価値があることもあれば、データの量が価値を生むこともある。データサイエンスが扱うべきは後者で、いわゆるビッグデータである。人工知能で扱うデータも大きいが、基本的にはシンプルなデータである。例えば自動翻訳の開発のために使われる元々のデータは膨大な文章で、分量は多いが、比較的シン
プルな言語データである。一方、データサイ
エンスで扱うデータは非常に複雑になりうる。
物理学分野の大規模な検出器を用いた先端研
究では、種類の異なる膨大なデータの分析が必要で、10 年もの時間をかけて 100 人もの
優秀なサイエンティストが分析した結果、ようやく成果が出る、ということがある。

知能というヒトの本質に直結している人工
知能の急速な進化は文明史の転換点というレベルで見たほうがいいだろう。人工知能は様々な分野で「スーパーヒューマン」になるかもしれない。ポーカーの戦略まで考えられる人工知能が登場している。尋常でない進展の速度は教育を考える上でも大事な視点だ。
人工知能に関する教育内容を毎年のようにアップデートしていく必要があるだろう。

データサイエンスはデータに重心があり、データと格闘しながら真理や知識を得ていく。
ここで得た真理や知識はそれ自体に価値があり、言語化もしくはアルゴリズム化で明示できるので、別の人が価値創出に使うことも可能だ。人工知能の場合は、暗黙知であるために、実際に使用してはじめて価値がみえる。

3．人工知能科学研究科で学ぶこと
人工知能科学研究科のカリキュラムは基本
的には平日の 18 時 55 分から始まる 6 限と土曜日で構成される。大学院だが必修科目がある。機械学習と深層学習の講義、機械学習の演習、人工知能の倫理を考える授業が必修だ。
社会実装のための実践力を獲得するための授業が多いことも特徴である。
1 年生の春学期には、機械学習を徹底的に学ぶ。一方で、人工知能概論や情報学概論、
データサイエンス概論といった科目も用意し44

ラーニング、学部から来る学生は、主に研究室での研究活動を行う。

て、この分野に新たに参入する人に基礎的な知識も身につけてもらう。そして、秋学期には主に統計を学ぶ。統計モデリングやベイズ
統計も含まれる。深層学習の講義は必修だ。
自然言語処理特論の講義や深層学習の演習もある。
2 年生の春学期では研究活動を通した学びが メ イ ン に な る。FinTech や 哲 学 の 科 目、
社会実装の科目、AI カメラなどの認識技術を学ぶ講座もある。2 年生の春学期と秋学期には、社会人は主にプロジェクトベースド

冒頭でお話ししたように、今回作ったのは立教大学の研究科だが、必ずしも立教大学のために作ったわけではない。大学、企業の垣根をなくして、データサイエンス・人工知能の応用研究で日本が存在感を示すことに貢献
したいという強い気持ちで取り組んでいきたい。

45

特集 2CAUA シンポジウム 2019

AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる
パネルディスカッション「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」〜国立・公立・私立、先行する大学の取組を参考に考える〜

コーディネータ

野村 典文 氏伊藤忠テクノソリューションズ株式会社、CAUA 運営委員
パネリスト
立教大学

理学部

内山 泰伸 氏

教授、人工知能科学研究科設置準備室長

大原 剛三 氏青山学院大学
横浜市立大学
滋賀大学

理工学部

教授

小野 陽子 氏

データサイエンス学部 准教授

齋藤 邦彦 氏

データサイエンス学部教授

パネルディスカッション「AI 時代を切り拓くデータサイエンティストを育てる」
野村 まずは、日本のデータサイエンス教育をさらに発展させていく上での課題をあらためてお聞きしたい。

データサイエンスの基本を学ぶことにおいての課題をどのように考えているか。

小野 データサイエンスへの過剰な期待がある。データがあるから何でもできるだろうと、
データサイエンスを理解していない人ほど言う。例えば、データサイエンス学部があるのだから、入試の合格率を正確に出してくれな
どと言われるが、震災前、震災後で明らかにデータは違っている。また、本学のデータサ
イエンス学部は昨年できたのだが、その後今年の 4 月には全学の学部再編があった。つまり、入試のデータ一つとっても性質が変わっているということをなかなか理解してもらえない。こうした過剰な期待が大きな課題だと感じる。

野村 データサイエンスや AI が、ある程度定着してきたら、未来はどうなると考えているか。

大原 教える側の人材の問題がある。全学でデータサイエンス教育の機会を等しく与えるために、同等レベルの教育を提供できる教員を用意できるのか。教える方の人材が圧倒的に足りていないのが実情だ。この問題を考えずに旗を振る人がいると非常に困る。国もこ
ういう人材を年間何十万人育成すべきなどの数字を出しているが、教える側のことは考えているのだろうか。また、大学だけでなく高校も含めて、先に繋がるような教育が必要だ。
それを真剣に考えていたら、高校の数学で行列をなくすなどという話にはならないはずだ。

内山 AI が定着してきたら、などと生易しいことを考えている場合ではないと思っている。ポーカーの戦略まで考えられる AI やボストンダイナミクス 1 のロボットを見てしまうと、定着した後どうなるかというよりも、
そもそも人間の在り方が根本的に変わる可能性すらあると強烈に感じざるをえない。しかも、どのように変わるかがよくわからない状
況なので、今は考えているよりも、とにかく走るしかない。

齋藤 課題はやはり教育内容についてだ。果
たして今の教育でいいのか、今のカリキュラ
ムでいいのかということは常に考えているが、まずは今のまま進めることが大事だと思っている。学生が卒業して、企業に入って、本当に活躍できるかどうかが最初のポイントだ。
そこを見定めつつ、教育と就職指導を行っているところだ。
野村 大学でのデータサイエンス教育は今後、
データサイエンスを専門に学ぶ学部による展開と、学部での学びを助ける学問としてデー
タサイエンスをとらえた全学への展開に二分されることが予想される。この全学レベルで

内山 泰伸氏1

48

Boston Dynamics ロボット開発を行っているア
メリカ合衆国の企業。

野村 データサイエンス教育の重要性が騒がれてきて、国の予算がつき、各企業も多くの予算をつけるようになったが、今後データサ
イエンス学部での教育や、社会に対するデー
タサイエンスの底上げを考えていくなかで、不足していると感じるものはあるか。

すなら、いろいろな意味でゆとりがないとできない。
齋藤 私自身が足りないと思っているのは時間だ。無駄な仕事を作らないということを考えてほしい。世界と比べて日本の論文が少ないというデータもあるが、我々が勉強したり努力したりしなくなったわけではなくて、単に時間が減ってきたことと相関関係があるのではないか、と疑っている。

内山 最も欠けているのは、社会の意思決定層の理解だろう。私も困っているのは、大学執行部との考え方の食い違いで、なかなか思ったことができない。これは大学だけに限らないだろう。企業もトップをはじめとする経営幹部の理解が進んでいないようだ。今の若者や我々世代も含めて、結構パワーを持っていると思うが、上層部が動かないといくら
がんばってもやりようがない。

内山 データの共有に関しては、手前味噌ではあるが、天文学の分野が参考になるのではないか。共同のプラットフォーム作りにおいては何十年も力を入れて取り組んでいる。基
本的に天文学上のほぼ全てのデータは全世界に公開され、しかもデータの記述方式も全部そろえてあるので、NASA のデータもすぐ使えるし、JAXA のデータを提供することもできる。ここに天文学が発展する上での大きな要因があったと思っている。確かに天文学という特定の分野だからうまくいったという側面はあるが、データサイエンスの世界でもデータの共有化ができると一段階レベルが上がるのは間違いないので、ぜひ日本でそうした取り組みが起きるといい。

大原 データサイエンティストの育成プログ
ラムにおいて、短期間で様々なことを吸収す
るには実際の経験を積ませることが非常に大事だ。しかし、インターンシップのように企業側に出向く場合は問題ないが、学内 PBLなどでデータを提供してもらうという点ではまだまだ障害がある。匿名化などの問題をクリアした共通で使えるデータが用意されて、いろいろな大学で利用できるプラットフォー
ムが整備されてほしい。そうすることでデー
タサイエンティストの育成が拡大していくはずだ。我々も知恵を出して、うまい仕組みを作っていかなければならないと思っている。

野村 企業側でも、管理者層、中間層の教育は懸念していることである。大学で一生懸命教育して、その教育を受けた若手が企業に入ったときに、その人たちを評価して活かす
管理職には、データサイエンスを学んできたから何でもできるだろうといった認識の方も多いだろう。さらに日本の企業では、トップには高い危機感があってデータサイエンスに対する取り組みや予算措置を考えているが、中間層では今までのビジネススタイルがなか
なか壊せないということがある。そのような中で、企業の管理者層にリカレント教育をするとしたら、何を重視したらいいのか。もしアイディアがあればお聞きしたい。

大原 剛三氏内山 マインドセットを変えてもらうしかな
い。とにかく大学に来てもらい、例えば 1 週間のコースで AI、データサイエンスが持っている価値を体感してもらう。ちょっと話を聞いたくらいではだめだ。実際にそのようなコースの検討を始めている。

小野 大学は夢を語れる場だと思うが、現実には大学にも企業にも、論文が書けるか、マ
ネタイズはどうなっているか、自己満足ではないか、などと言って、いろいろな可能性を摘んでいく人たちがいる。しかし、データサ
イエンスにはデータから感性に切り込んでいく側面もなければならない。今までデータを扱ってこなかった分野にも広がることを目指49

小野 WiDS 2 の参加者には企業の上層部の方もかなりいる。ただ、1 日講演を聞いて変わるかというとそう簡単ではない。やはり自分の心地いいところのモードに戻っていってしまう。インターンや PBL で学生が企業に送り込まれた際には、ぜひ上層部の方に学生の姿を見ていただいて、その空気を感じてほしい。

野村 インターンや PBL についてですが、大学側の効果が高いことはわかるが、受け入れる側の企業の負荷も相当高い。企業側のメ
リットが何かがはっきりしないと継続するのが難しいのではないか。
大原 PBL やインターンシップに来る学生にコンタクトが取れる環境を作りたいと思っている企業が多いようだ。実際に、授業科目としてのインターンシップとは別に、アルバ
イトや別枠のインターンシップの話をもらっている学生もいる。

齋藤 滋賀大学でも、今年の修士 1 年生では19 名の社会人を受け入れた。必死に勉強をしており、かなり成長している。しかし、それを企業の役員クラスや管理職を対象にするとなると別コースにするしかないと感じている。ただ、現在学んでいる社会人の中には中堅クラスの優秀な方もいて、彼らが企業に戻って幹部になり、いい影響を及ぼしてくれたらと期待している。

野村 企業はこれまで、新卒一括採用によって大学で学んだことは問わないで、入社後に再教育するという方針だったのが、データサ
イエンスや AI などの新しい分野の教育は企業側だけではできないので、学生を通して先
生方と会話したり、将来性のある学生に早くリーチできたりといったメリットがあるだろう。

野村 データサイエンスのリテラシーレベルに関しての質問になるが、一般の学生、普通の日本人が身につけておくべき最低限の知識や思考力、態度、姿勢とはどういったものか。

さて、先ほどリテラシーレベルの話題で数学についての話があったが、数学的な素養や基礎力、リテラシーを高校時代から身につけることを考えた時、大学入試はどうあるべきだ
ろうか。

齋藤 数学です。プログラミング能力があれば、 な お い い。 コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 力 は
PBL などで身につければいい。
小野 学部入試の数学では、数 II を課しており、文系でも経済学部系を受験しようと思っていたような学生が入学してくるため、本学では基礎的な数学に問題はない。ただ、データサイエンスリテラシーという全学教育を始めたところ、やはり領域によって必要とするデータサイエンスが違うので、その部分
では問題を非常に強く感じている。

野村 典文氏内山 データサイエンスや AI の分野で言うと、統計を入試に入れたほうがいいと思うが、現実には難しいところがある。今は高校でも統計に力を入れているが、入試問題を作る側が高校であまり統計をやってこなかった世代であるということと、統計は正解が一つになる問題を作るのが大変な面がある。大学入試
で最も変えていくべきだと思う点は、文系・理系の区別だ。早稲田大学が数学を入試に積極的に取り入れているが、文系学部でも入試
で数学の学力を見るということ。これが最初

小野 陽子氏2https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/ds/
wids/wids_ws.html

50

にやるべきことだと思う。

講義を設けており、研究科の 2 大柱であるAI とデータサイエンスの倫理に重点が置かれる。例えば AI カメラを使って顔の画像を扱う授業があるが、データプライバシーの問
題や、データをどう保管するかも問題になる
ので、非常に重要だ。また、倫理とは別に、知識の輸出規制の話はシリアスで、中国の方に先端的な AI について教えると中国への知識の輸出にあたってしまう。この分野には、話す相手の国によって出せる情報、出せない情報があるということも、学生に教える必要がある。

大原 入試も大事だが、全体の教育のフレームワークが重要だ。データサイエンスが重要であれば、それが育成されるような高校の教育を行い、それを評価するための大学入試であるべきだろう。高校までの積み上げと出口で求められているものが、本当に合っているのだろうか。私の感覚では、入試の数学の成績と大学での成績にはあまり相関がない。実際に高校までの受験数学と大学に入ってから学ぶ数学では、レベルが変わるところもあるので、それについていける学生かどうかを測る入試が理想だ。ただ、それを実現するには試験を作り採点することに莫大な労力がかかるので、今のところ現実的には難しい。

野村 最後に、先生方の個人的な夢や希望、
これからやっていきたいことなどを一言述べていただきたい。

小野 大学に入ってからの数学は高校までとはまったく違う。ただ、一概に文系出身だか
らついていけないかというと、それは違う。
論理を組み上げて、積み上げていける学生は数学もできる。しかし、論理を問うような問
題は、試験にするのがとても難しい。論理の積み上げ能力を測れる教科は、今のところ数学ぐらいしかない。これからは、面接や論文などで論理を問うということを重視すべきなのかもしれない。

齋藤 2000 年から 2010 年は問題が顕在化した時代であり、今はテクノロジーの進化の時代である。そして 2020 年から 10 年はテクノロジーを使って問題が解かれていく時代になってほしい。技術やデータが一般へ普及してコストが低下し、技術が社会化して SDGsが実現し、データの民主化などが実現すればいいと思う。また、次の GAFA 4 のような存
在に日本の企業も含まれているといいと思うが、10 年、20 年後は GAFA のような存在があってはいけないのではないかとも思っている。

齋藤 今の日本の大学教育や小中高の教育
は、大学入試を中心とした入試制度によって硬直化している。今の入試制度をどうにかしようとしても話は全く進まないだろう。5 年
後、10 年後、15 年後は、入試以外の制度で大学に入るような道ができることが望ましい。
例えば、企業のインターンのように 2 ～ 3 週間、高校生がゼミで勉強し、そこで交流する。
それが少しずつ入試の代わりになって大学に入学できる、というような道ができるとおもしろい。

齋藤 邦彦氏野村 リクナビの問題 3 が起きたが、データを企業間で売買してしまうといった問題も以前からある。データサイエンティストを育成するにあたって、データに対する倫理はどのように教育していけばよいだろうか。
内山3

小野 最近は、次の世代というものを強く意識している。学生には夢を持っていてほしい。
取り組みに対してパッションを持ち、ある程度で満足することなく、従来の枠に捕われることなく進んでほしい。それを大学が後押し

本学では先端科学技術に関する倫理の4

2019 年 8 月、就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアが就活学生の内定辞退
率予測データを企業に販売していた問題。

51

世 界 的 に 影 響 の 大 き い 主 要 IT 企 業（Google、
amazon、Facebook、Apple）の頭文字を取って総称したもの。

できるように努力していきたい。
大原 年々、受け身の学生が多くなっている感じがする。データサイエンスで大事なのは観察する姿勢だ。データを観察する。何かアクションを起こしたときに変化が起こる。それを眺めているだけでなく、考えて読み取る力を身につけなければならない。観察して考える学生を 1 人でも多く輩出していきたい。
内山 自分で大学を作ろうと考えている。その資金を作るために会社も設立した。若い人たちも多く賛同してくれている。あえて過激な言い方をすれば、日本の大学はどこもだめだ。新しい大学を作りたい。
野村 本日は長時間にわたり、データサイエ
ンティストに関する課題や展望を討論いただ
きました。大変活発な討論をいただき、非常に刺激されたパネルディスカッションになりました。会場の皆様方にも、何か得られるものあったことを期待しまして、パネルディス
カッションを終了とさせていただきます。ありがとうございました。

52

寄稿

Raspberry Pi を用いた簡易ネットワーク測定装置の開発
島野 顕継，井上 雄紀，馬屋原 悠矢，内田 昌吾(大阪工業大学情報科学部情報ネットワーク学科)
概要: Raspberry Pi を用いた簡易ネットワーク測定装置を開発した．低価格，可搬性，測定結果の可視化に重点を置いた．
キーワード: Raspberry Pi，ネットワーク測定装置，可視化

はじめに

1

ている IP アドレスや MAC アドレス，疎通状

LAN テスター等と呼ばれる測定機器が存在する．これはレイヤ 1 においてケーブルの疎通状態を調べるものや，DHCP で IP アドレス等を取得し，デフォルトルータ，DNS サーバ，組織外の有名なサーバ (例: www.google.com) に対して ping を実行するものなど，様々な種類がある．
後者は多機能であるが高価であり，特に IT 系
ではない中小企業で購入するには敷居が高い．
また，LAN テスター本体に組み込まれている
ディスプレイに小さく表示される情報は，見にくいことも多々ある．
本研究では低価格で表示が見やすい，簡易ネッ
トワーク測定装置の開発を試みた．

2

測定装置

2.1

装置概要

本測定装置は，ネットワークの知識が乏しい
方でも簡易的にネットワーク状況を可視化することができ，Raspberry Pi 3 ModelB を用いる
ことで様々な LAN で使用可能にすることを目的としている．

態をブラウザに一括表示する．さらに，サーバに ifconfig コマンドを実行できるアカウントを持っている場合は，SSH プロトコルを用いることにより LAN 内のサーバにリモートアクセス
してトラフィック量を測定，グラフ化を行う．一連の動作を自動で実行し，利用者がブラウザで可視化した情報を閲覧できる．

Raspberry Pi の OS である Raspbian 上に
Apache/2.4.25 と PHP 7.0.33 をインストール
し，Web サーバ機能を持たせた．
本装置は以下の手順で情報取得，可視化を行う．詳細については次節以降に示す．

1. LAN 内のデバイスの情報取得
2. PING
3. データの詳細確認
4. SSH によるサーバ接続
5. サーバトラフィック量の取得
6. サーバトラフィック量のグラフ化
7. ネットワーク機器情報削除

2.2

LAN 内のデバイスの情報取得

本装置では，同一 LAN 内で使用されているデバイスの IP アドレス/MAC アドレス/ベン
ダー名の一覧を一括取得する arp-scan コマン

Raspberry Pi を LAN に接続すると，DHCP
で IP アドレス等を取得し，LAN 内で利用され

54

ドを，Python で作成したプログラム内で実行している．その結果を図 1 に示す．



pi@raspberrypi:~/ $ sudo arp-scan -l -x
192.168.2.1 00:a0:de:f0:67:52 YAMAHA CORPORATION
192.168.2.11 00:26:ab:ca:1a:9a Seiko Epson Corporation
192.168.2.12 ac:44:f2:36:d3:70 YAMAHA CORPORATION
192.168.2.102 50:9a:4c:0b:91:03 Dell Inc.
192.168.2.104 84:2b:2b:8c:4c:5c Dell Inc.
192.168.2.106 a4:1f:72:66:f6:5f Dell Inc.
192.168.2.107 84:2b:2b:8c:4c:6e Dell Inc.
192.168.2.108 70:85:c2:7b:3c:df ASRock Incorporation
192.168.2.112 00:1f:d0:ba:fd:8c GIGA-BYTE TECHNOLOGY CO.,LTD.
192.168.2.113 00:19:99:09:df:a3 Fujitsu Technology Solutions GmbH
192.168.2.116 50:9a:4c:0b:91:52 Dell Inc.
192.168.2.206 b8:27:eb:0f:d9:e6 Raspberry Pi Foundation
192.168.2.207 84:2b:2b:8c:4c:65 Dell Inc.
192.168.2.212 84:2b:2b:8c:45:ac Dell Inc.
192.168.2.201 00:9d:6b:3b:95:a9 Murata Manufacturing Co., Ltd.

192.168.2.202 a4:f1:e8:52:f7:b1 Apple, Inc.


図 1: arp-scan の結果

2.3

PING

LAN 内のホストに Raspberry Pi から ping
コマンドを実行し，arp-scan コマンドの実行結果とともにブラウザで閲覧できるようにした．

Web サーバは Raspberry Pi 自身が担っている．
当該 Web ページを図 2 に示す．

2.4

SSH によるサーバ接続，トラフ
ィック量の取得とグラフ化

SSH を用いて LAN 内のサーバにログインし，
リモートホストで ifconfig コマンドを 10 秒に 1回実行する．また，Python3 のライブラリである Paramiko を利用することで，サーバへのロ
グインとログアウトを自動化している．本研究では持ち運び可能な装置開発を目的としている
ため，様々な LAN での使用を考慮し，リモー
トアクセスに必要なホスト名 (または IP アドレス)，ポート番号，ユーザ名，パスワードをソー
スコード内ではなく設定用テキストファイルから抽出している．そのため，テキストファイル
内の情報を書き換えるだけで様々な LAN で適用できる．サーバ接続用設定ファイルを図 3 に
示す．









192.168.2.108
22
inoue$apr1$rIqpP/..$SysWUVpbBzJltEazmehvi/

図 2: ブラウザで表示した arp-scan と PING の結果

55

図 3: サーバ接続用設定ファイル

上からサーバの IP アドレス，ポート番号，
ユーザ名，MD5 で暗号化したパスワードである．

ifconfig コマンドの結果から，サーバのネッ
トワークインターフェースに関する送受信量(TX，RX) を抽出して csv ファイルを作成し，描画したグラフの例を図 4，5 に示す．描画には Javascript の c3.js を使用した．

2.5

ネットワーク機器情報削除

Raspberry Pi に保存したネットワーク情報を持ち運ぶと，Raspberry Pi を紛失した場合，情報漏洩の原因となる可能性がある．そこで本測定装置では，可視化に必要な情報を取り終えた
際，ブラウザに表示するためにデータを加工したものだけを残し，その他のオリジナルのデー
タは自動で削除する機能を実装した．Raspberry

Pi だけではなくサーバに残されるデータも自動で削除される．実装には Paramiko を用いた．

2.6

ネットワーク測定の実行状況表示

以上で述べた各機能は，1 つの Python スク
リプトを実行すると，次々と実行される．当該実行状況が表示されるようにした (図 6)．

図 4: サーバの送信量 (TX)
図 6: 実行状況表示3

考察と今後の課題
本装置でネットワークが正常に稼働しているかを判別することはできるが，機器に対して物理的な問題が発生している場合や手動でネット
ワークを構築した際に，IP アドレスの誤設定な
ど人為的な問題があった場合に対応していない．
また，セキュリティ等の理由で ICMP パケットの許可が無効である端末に対しては，データの収集を行うことができず，端末側で ICMP パ

図 5: サーバの受信量 (RX)ケットの許可設定を変更しなければならない．
本研究では可搬性を目的とし，Raspberry Pi

折れ線グラフは 1 分毎のトラフィック送受信を用いているが，各ホストに対して ping コマ

量，棒グラフは折れ線グラフの n 点目と n+1 点

ンドを 3 回実行しているため，測定対象の端末目の差を n+1 本目として表示している．また，が増加するにつれ，測定完了には時間を要する．

縦軸は送受信量を表し，副縦軸は 1 分間の差分

さらに，ブラウザでの可視化を行う際，キャッを表している．さらに，グラフにカーソルを合シュが溜まりすぎた場合にスーパーリロードやわせると各値が表示される．当該図では 2 番目

キャッシュクリアを行わなければデータが更新の棒グラフにカーソルを合わせている．

されない点を改良したいと考えている．

56

次世代育成を推進する「CTC 未来財団」の取組

奨学金や教育事業を中心に次世代人材を育成し、社会貢献活動を拡大
中島 淑乃
一般財団法人 CTC 未来財団

1．次世代の IT 人材育成を目指して

事務局長

タは、操作や物語づくりにつまずいた子供たちの質問に対してヒントやアドバイスは与えるが答えは出さず、自分の力で問題を解決できるようにナビゲートしていく。

2019 年 10 月 1 日、CTC グ ル ー プ は 一 般財団法人「CTC 未来財団」を設立したことをご報告する。

「Pyonkee（ピョンキー）」は、米国 MIT（マサチューセッツ工科大学）メディアラボがイ
ンタラクティブなアニメーションやゲームを作ることを通じてプログラミングに興味を持ってもらえるよう開発した、教育用のプロ
グラミング環境「Scratch」の iPad 版で、プログラミングが初めての子供でも無理なく取り組むことができる。タブレット端末のタッチインタフェースに最適化されているため、パソコンのような煩わしいキーボードやマウス操作は必要ない。App Store からも無償で提供されており、世界的にも実績のあるツールである。

CTC グループは、「明日を変える IT の可能性に挑み、夢のある豊かな社会の実現に貢献する」ことを使命に掲げ、CSR 活動においても IT 企業として注力すべき方向性を定め、積極的な取り組みを継続してきた。一昨
年の ViewPoint18 号にも、プログラミング
を通じて次世代を担う子供たちの論理的思考
力、想像力、表現力の育成を支援する出張
ワークショップである「未来実現 IT 教室～
Children’s Technology Challenge ～」 に ついて寄稿したことを覚えておられる方もいるかも知れない。

これらを使い、能動的に、自由に子供が何かをやれば、結果がタブレットの上にすぐに絵になって表れる。また Scratch 版の WEB
サイトでは作った作品を公開することが可能であり、みんなに反応をもらって作品をより高めていくことができる。これは、主体的・協働的な学びによってより深い理解を促す「アクティブ・ラーニング」、科学技術・工学・数学分野の教育を指す STEM 教育に通じる。

今回財団を設立した目的は、IT に関連する奨学金や教育事業を CTC グループ独自の活動として行い、一方で、社会貢献に対する社員の意識醸成を図ることを目的としている。
公益財団法人への移行も視野に入れ、積極的な社会貢献活動を推進していく。
主な事業内容は、児童・青少年に対する
IT 教育の支援事業、IT を志す青少年に対する修学支援事業、障がいのある青少年に対す
る修学および就労機会創出の支援事業、その他将来的に目的の達成に必要な事業を含め展開できることを目標としている。

2．児童・青少年に対する IT 教育の支援「次世代育成」を目的に子供向けプログラ
ミングワークショップを開催する。このワー
クショップは、小学 4 年～ 6 年生を対象とし、
毎 回 2 時 間 ～ 2 時 間 半 を か け て「Pyonkee（ピョンキー）」を使ったプログラミングを行うもので、子供たち一人ひとりがオリジナルの物語を作る活動である。子供たち 4、5 人に対し、CTC グループ社員のボランティア
がファシリテータとして付くが、ファシリテー

将来的には新たな教育教材の開発や貸出を計画しており、子供の頃から IT を使って創57

造する能力を育んでもらいたいと考えている。

4．障がいのある青少年に対する修学および就労機会創出の支援

3．IT を志す青少年に対する修学支援
本事業は大学への進学を目指す青少年に返済不要の奨学金を給付するものである。AI・
データサイエンスなど IT 業界も大きな転換期を迎えており、第 4 次産業革命の推進において最重要といえる IT 人材の不足は、日本国内でも 2030 年の需給ギャップは約 79 万人に拡大すると、経済産業省の報告書にも示されている。

2010 年、CTC グループは障がい者雇用促進のため 100% 出資子会社「株式会社ひなり」
を設立し、浜松市を中心に農福連携モデル（ユニバーサル農業）を推進している。また、一般社団法人日本ユニバーサルマナー協会の提供する「ユニバーサルマナー検定 3 級」取得講座に、社員約 600 人が参加している。そうした取組の中で、障がい者は能力の引き出し方次第で十分に力を発揮し、社会に貢献できることが理解されてきた。

IT の発展とともに、生活やビジネスは大きな変革を遂げつつある。そして今後も便利
で快適な社会を目指していくために、IT を活用・実装できる人材はより重要なものといえる。CTC グループは、IT を志す学生を対象とし、コンピューターサイエンス、AI・デー
タサイエンス、文理融合型のデータ活用人材の育成に力を入れている大学を選定し、対象大学への進学を目指す青少年 10 名に対し、4年間毎月 6 万円の奨学金を給付する。家庭環境による青少年の機会喪失に対し、少しでも役立つ支援ができればと考えている。

IT の発展により、彼らの活躍の場はさらに広がるものと考えられる。そうした障がいのある青少年の可能性を広げ、自立した生活の支援ができるよう、修学や就労機会の創出にも力を入れていこうとしている。
是非一度 CTC 未来財団のホームページにアクセスいただき、支援を必要とする次世代の人材がいれば、ご連絡をいただきたい。

また、対象大学については、毎年見直しを図る予定である。
一般財団法人 CTC 未来財団
https://mirai-zaidan.or.jp/
Mail：office@mirai-zaidan.or.jp

58

2019 年度 CAUA 活動報告
CAUA 事務局

1．はじめに

伊藤 絵美④運営委員会
年度内に 3 回開催。
⑤会誌「View Point」第 20 号
2020 年 3 月発行。
⑥ホームページ更新、メールマガジン発行。

CAUA の 2019 年度の活動概要を報告します。

2．第 20 回定時総会

以上の通り、3 件の議案は全て全会一致で承認され、総会は終了しました。

総会は CAUA の活動方針・内容を決定する機関です。第 20 回定時総会は、2019 年 7月 19 日（金）に東京都品川区の Innovation
Space DEJIMA で開催されました。
初めに、CAUA 副会長の斎藤馨氏（東京大学）の開会ご挨拶があり、その後、総会議長に島野顕継氏（大阪工業大学）が満場一致で推挙され、議案が審議されました。議案と審議内容は以下の通りです。

3．CAUA FORUM 2019□第 1 号議案：2018 年度活動報告
事務局より 2018 年度の活動内容について報告を行い、全会一致で承認を頂きました。
□第 2 号議案：2018 年度会計報告
事務局より 2018 年度の会計報告を行い、会計監事である小野成志氏（CCC-TIES）
より、事務局報告に誤りがない旨の報告があり、全会一致で承認を頂きました。
□第 3 号議案：（1）2019 年度役員人事2009 年 4 月より会長を務めてこられました後藤滋樹氏が勤務先定年のためご勇退、顧問となり、後任の会長に深澤良彰氏（早稲田大学）が就任されました。また、
新運営委員に位野木万里氏（工学院大学）と野村典文氏（CTC、南山大学）が就任されました。
（2）2019 年度活動計画
事務局より以下の通りの活動計画と予算について報告を行い、全会一致で承認を頂きました。
①第 20 回定時総会
会期 2019 年 7 月 19 日、東京開催。
② CAUA FORUM 2019
会期 2019 年 7 月 19 日、東京開催。
③ CAUA シンポジウム 2019
会期 2019 年 11 月、東京開催。

CAUA FORUM 2019 の模様

2019 年 7 月 19 日（金）の第 20 回定時総会 終 了 後 に、 同 じ く Innovation Space
DEJIMA に お い て「CAUA FORUM 2019」を開催し、約 60 名の方々にご参加頂きました。
テーマは、「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか～特定のクラウドに依存しない最適な環境、継続的な改善を考える～」で、プログラムは以下の通りでした。
□開会挨拶
深澤良彰氏（早稲田大学、CAUA 会長）□基調講演「クラウドファーストの先に何があるか～広島大学におけるクラウドの導入手順と今後の課題～」
西村浩二氏（広島大学）□特別講演「クラウドテクノロジーの最新企業活用～マルチクラウドの統合と品質メトリクス

59

の管理～」
山下克司氏（日本アイ・ビー・エム株式会社）□テーマトーク①「政府情報システムにおけるクラウドサー
ビス利用の現状と課題」
阿部政夫氏（政府 CIO 補佐官）
□テーマトーク②「大丈夫ですか ? そのクラウド化」
鈴木浩充氏（東洋大学、CAUA 運営委員）□パネルディスカッション「急速に進化するクラウド環境に大学はついていけるか」・コーディネータ
安 東孝二氏（株式会社 mokha、CAUA
運営委員長）
・パネリスト（50 音順）
阿部政夫氏（政府 CIO 補佐官）
鈴木浩充氏（東洋大学）
西村浩二氏（広島大学）
山 下克司氏（日本アイ ･ ビｰ ･ エム株式
会社）
□閉会挨拶
只木進一氏（佐賀大学、CAUA 運営委員）□情報交換会
FORUM 開催後、情報交換会が行われました。

達方法やセキュリティ面での課題と、今後の方向性をお話しいただきました。2 つ目は、東洋大学の鈴木氏より、クラウド化によりコスト削減や業務の効率化につながるが、システムの更新がなくなることで、学内のスキル
構築や技術の継承ができなくなると指摘がありました。パネルディスカッションでは、大学のクラウド利用の進め方と課題について議論が交わされました。クラウド導入時には、システム毎にサービスレベルを見直し、仕事の仕方を変える、コストも個別のシステムではなく全体として見るべきだなど、新しい考え方も必要ではないかという指摘もありました。

CAUA では 10 年前、クラウド時代の大学
情報システムの在り方を取り上げました。その後、クラウド技術は進歩をし続け、様々なサービスが出てきました。大学でもシステム更新などにかける費用と労力の削減のため、クラウドを積極的に導入する大学も増えてきましたが、利用が進むことにより見えてきた
課題もあります。基調講演では、広島大学の西村先生よりクラウドサービス利用ガイドラ
インの紹介と、大学におけるクラウドサービ
ス利用のポイントについてお話しいただきました。今後は、プロセスの柔軟性や永続性を確保することが重要になり、さらにデータの永続性が確保される仕組みを実現したいと話がありました。特別講演では、日本 IBM の山下氏より、企業で活用されているクラウドの最新テクノロジーをご紹介いただきました。
セキュリティ、ネットワーク、ID フェデレー
ション、Web アプリケーションを含め、効果的にクラウドを利用する仕組みをどう作るかについてお話しいただきました。テーマトークの 1 つ目は、政府 CIO 補佐官の阿部氏より政府のクラウドサービス利用について、調CAUA シンポジウム 2019 の模様

4．CAUA シンポジウム 20192019 年 11 月 18 日（月）に Innovation Space
DEJIMA に お い て「CAUA シ ン ポ ジ ウ ム2019」を開催し、約 80 名の方々にご参加頂
きました。
テーマは、
「AI 時代を切り拓くデータサイ
エンティストを育てる ～国立・公立・私立、
先行する大学の取組を参考に考える～」で、プログラムは以下の通りでした。
□開会挨拶
深澤良彰氏（早稲田大学、CAUA 会長）□基調講演「滋賀大学データサイエンス学部の過去、現在、そして未来を語る」
齋藤邦彦氏（滋賀大学）□特別講演「横浜市立大学のデータサイエンス教育---WiDS Tokyo@YCU を通じて」
小野陽子氏（横浜市立大学）□テーマトーク①「青山学院大学理工学研究科におけるデー

60より、人工知能とデータサイエンスのパワーを学内だけにとどまらない社会の様々な課題解決に役立てられる人材育成を目指す教育についてお話しいただきました。
パネルディスカッションでは、データサイ
エンス教育の底上げのために何が必要か、また、インターンシップや PBL について、会場からの質問、意見も交えながら、活発な議論が交わされました。

タサイエンティスト育成プログラム」
大原剛三氏（青山学院大学）□テーマトーク②「立教大学大学院人工知能科学研究科における AI・データサイエンス教育」
内山泰伸氏（立教大学）□パネルディスカッション「AI 時代を切り拓くデータサイエンティス
トを育てる」
・コーディネータ野 村典文氏（CTC、南山大学、CAUA
運営委員）
・パネリスト（50 音順）
内山泰伸氏（立教大学）
大原剛三氏（青山学院大学）
小野陽子氏（横浜市立大学）
齋藤邦彦氏（滋賀大学）□閉会挨拶
位野木万里氏（工学院大学、CAUA 運営
委員）□情報交換会
シンポジウム開催後、情報交換会が行われました。

4．ホームページ、メールマガジン
本年度は CAUA ホームページの更新と、メールマガジンの発行を以下の通り行いました。
（1）イベントレポートの更新
2019 年度に実施した以下のイベントの開催レポートを作成し、CAUA のホームページに掲載しました。
□ CAUA FORUM2019□ CAUA シンポジウム 2019CAUA ホームページ（URL）https://caua.ctc-g.co.jp/

文部科学省は、2040 年に求められる人材について「数理・データサイエンス等の基礎的な素養を持ち、正しく大量のデータを扱い、新たな価値を創造する能力が必要」としています。このデータサイエンティストの育成のため、数理・データサイエンス・AI 教育が注目されています。日本初のデータサイエン
ス学部を設置した滋賀大学や先進的な取組みをしている大学の先生方のセッションということもあり、大学関係者のみならず、高校関係者も含めたたくさんの方々にご参加いただきました。
基調講演では、滋賀大学の齋藤先生より、情報技術と統計知識を併せ持つデータサイエ
ンティストを育成するために、実データを用いた問題解決の経験を積み重ねることを重視した、滋賀大学データサイエンス学部の教育モデルについてお話しいただきました。特別講演では、横浜市立大学の小野先生より、産学官連携を重視した教育プログラムとWomen in Data Science（WiDS）の取組についてご紹介いただきました。テーマトーク
1 つ目では、青山学院大学の大原先生より、
2019 年度からスタートした大学院の、実践的な課題解決型演習も行うデータサイエン
ティスト育成プログラムについてお話しいた
だきました。2 つ目は、立教大学の内山先生（2）Online VIEW POINT
2019 年 3 月 に 発 行 し た「View Point」
第 19 号を PDF 化し、CAUA ホームペー
ジで公開しました。
CAUA はその活動で得られた貴重なコ
ンテンツを大学情報化に携わる方々に提供すべく、会誌をホームページ上に無料で公開しています。
（4）メールマガジン
電子メールを利用したメールマガジン「CAUA Academic Newsletter」を年度内に 7 回発行しました。
□ VOL.20 NO.1（2019 年 4 月 25 日発行）
□ VOL.20 NO.2（2019 年 6 月 10 日発行）
□ VOL.20 NO.3（2019 年 6 月 26 日発行）
□ VOL.20 NO.4（2019 年 9 月 10 日発行）
□ VOL.20 NO.5（2019 年 10 月 15 日発行）
□ VOL.20 NO.6（2019 年 12 月 16 日発行）
□ VOL.20 NO.7（2020 年 1 月 9 日発行）

7．運営委員会
2019 年度は運営委員会が 3 回開催され、
CAUA の具体的な活動内容が決定されました。

61□日時：2019 年 11 月 18 日（月）12：30 ～ 13：30□場所：Innovation Space DEJIMA（東京都品川区）□議題：①事務局報告事項（1）2019 年度第 1 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
後藤滋樹 会長（早稲田大学）
深澤良彰 新会長（早稲田大学）
安東孝二 運営委員長（株式会社 mokha）
島野顕継 運営委員（大阪工業大学）
鈴木浩充 運営委員（東洋大学）
野村典文 新運営委員（CTC、南山大学）
小野成志 会計監事（CCC-TIES）□日時：2019 年 4 月 24 日（水）16：00 ～ 17：30□場所：伊藤忠テクノソリューションズ株
式会社 霞が関オフィス会議室（東京都
千代田区）
□議題：
① 2019 年度 CTC 体制報告
② 2018 年度 CAUA 活動報告案討議② 2018 年度会計報告案討議③ 2019 年度活動計画案討議

8．まとめ
CAUA は設立から 20 周年を迎えました。
2000 年 3 月に始まった CAUA は、様々なテー
マでイベントを開催してきました。これまでのイベントでは、多数の先生方にご講演をいただき、CAUA 会員をはじめとした、たくさんの参加者の皆様と活発な議論を交わしてきました。今回、昨年度まで 10 年に渡り会長を務めていただきました早稲田大学名誉教授の後藤先生がご勇退されました。強いリー
ダーシップと豊富な知識と話題で CAUA を導いてくださいました。改めて紙面をお借りして御礼を申し上げます。そして、この 20年の節目で早稲田大学の深澤先生に 3 代目会
長にご就任いただきました。深澤先生は、長年にわたりソフトウェア工学に関する研究をされており、国内外でご活躍をされています。
また、大学 ICT 推進協議会（AXIES）の会
長も務められています。同じく今年度から
CAUA 初の女性の運営委員に、工学院大学教授の位野木万里先生をお迎えしました。20
周 年 を 迎 え、 新 体 制 で ス タ ー ト し ま し た
CAUA に今後もご期待ください。
今年度のイベントから、会場の参加者からのご質問やご意見をリアルタイムにスクリーンに表示させる試みも行い、皆様の積極的なご発言もあり、双方向でのコミュニケーショ
ンがより活発に行われました。
CAUA では、これからも、よりよい情報共有の場であるコミュニティとして活動すべ
く努力してまいります。皆様のご支援、ご協
力また忌憚ないご意見を宜しくお願い致します。
最後になりましたが、CAUA を支えて下さる CAUA 役員の先生方、CAUA 会員の皆様方、賛助会員の皆様方に心より御礼申し上げます。
この 1 年間どうも有難うございました。
（了）（2）2019 年度第 2 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
深澤良彰 会長（早稲田大学）
斎藤馨 副会長（東京大学）
安東孝二 運営委員長（株式会社 mokha）
島野顕継 運営委員（大阪工業大学）
只木進一 運営委員（佐賀大学）
刀川眞 運営委員（室蘭工業大学）
野村典文 運営委員（CTC）
小野成志 会計監事（CCC-TIES）
後藤滋樹 顧問（早稲田大学）□日時：2019 年 7 月 19 日（金）11：30 ～ 12：30□場所：Innovation Space DEJIMA（東京都品川区）□議題：①第 20 回定時総会事前打合せ②事務局報告事項（3）2019 年度第 3 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
深澤良彰 会長（早稲田大学）
安東孝二 運営委員長（株式会社 mokha）
島野顕継 運営委員（大阪工業大学）
鈴木浩充 運営委員（東洋大学）
刀川眞 運営委員（室蘭工業大学）
野村典文 運営委員（CTC、南山大学）
後藤滋樹 顧問（早稲田大学）

62

CAUA 入会のご案内
CAUA（CTC Academia & Users Association）は、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（CTC）のアカデミックユーザー会として 2000 年にスタートした会員組織です。研究教育に関わる ICT 利活用、産学連携による ICT 人材育成について、情報発信および共有の場を提供していくことを目的としており、教育機関以外の団体・企業所属の方にもご入会いただけます。
少子高齢化にともなう生産年齢人口の減少や、育児や介護の両立など、解決すべき課題に対し情報技術を活用していくには、今まで以上に大学、企業、地域の連携が重要視されると考えます。
CAUA は、この新しい時代の潮流の中で大学と企業のコラボレーション型の開かれた会を指向し、新たな「場」の運営を行ってまいります。この趣旨にご賛同いただき、ぜひ CAUA へご
入会いただけますようお願い申し上げます。
□設 立： 2000 年 3 月 27 日
□役 員：
会
長
深澤 良彰（早稲田大学）
副 会 長
斎藤馨（東京大学）運営委員長
安東 孝二（株式会社 mokha）
運営委員
位野木万里（工学院大学）
運営委員
島野 顕継（大阪工業大学）
運営委員
鈴木 浩充（東洋大学）
運営委員
只木 進一（佐賀大学）
運営委員
刀川眞（室蘭工業大学）
運営委員
野村 典文（CTC、南山大学）
会計監事
小野 成志（NPO 法人 CCC-TIES）
顧問
後藤 滋樹（早稲田大学）
（運営委員は五十音順）□正会員：97 名（学校会員 5 校、団体会員 7 校、個人会員 29 名）□賛助会員： 4 社□事業内容
・定時総会開催
・セミナー・シンポジウムの開催
・研究分科会・ワークショップの運営
・会誌『View Point』の発行
・メールマガジンの発行
・ホームページの運営
・会員に対する情報提供□会員特典
・CAUA 主催イベント（セミナー）への優先参加
・イベント（セミナー）予稿集を無料で配布（欠席の場合も指定場所に郵送）
・正会誌『View Point』への投稿無料
・正会誌『View Point』を無料で配布
・Web、メールによるアカデミック関連最新情報の提供 ほか■お問合せ先：CAUA 事務局
住

所

電
話
U R L
電子メール


東京都千代田区霞が関 3-2-5
伊藤忠テクノソリューションズ（株） 内
03-6203-4411 FAX 03-3501-5033
https://caua.ctc-g.co.jp/
caua-ad@ctc-g.co.jp（本文は 2020 年 3 月 1 日現在の情報に基づいて作成しました）

63

編集後記
時代は令和となり、VIEW POINT も第 20 号に到達しました。これまでご執筆いただきました多くの先生方、および CAUA に心暖かく寄り添ってきてくださった会員・賛助会員の皆様に、心から御礼申し上げます。
WWW、DNS、Mail サーバーと FW、ルータをひたすら構築していた日々から、携帯電話の普及、iMode サーバー（ドコモの携帯メールや Web 閲覧のできるサービス）の増設へと仕事の内容が変わっていったのが 2000 年前後です。その後、サーバーやクライアント、ネットワーク
が仮想化され、あっという間にクラウドに移行するかと思っていましたが、意外に時間がかかっているうちに 2011 年に 3.11 が発生し、多くの情報が消失することになりました。
インターネット上では「デジタルタトゥー」現象が発生し、FaceBook が亡くなった友人の誕生日を毎年知らせてくれるので、その度に複雑な気持ちになったりもします。一方で端末の位置情報や監視カメラの画像認識により、誰がどこにいるかをリアルタイムに捉えられるようにもなっています。
これから先の 20 年は、一体どんな未来になるのでしょうか。少しでも幸福が持続する世界であることを願います。そのための IT 技術であることを祈ります。
次年度も引き続きよろしくお願いいたします。
（CAUA 事務局長

VIEW POINT 第 20 号
発行日：2020 年 3 月 31 日
発行人：深澤良彰
編集人：中島淑乃 伊藤絵美 佐藤利佳 石亀光
発行所：CAUA 事務局
東京都千代田区霞が関 3-2-5 霞が関ビル
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社内
TEL 03-6203-4411
Mail caua-ad@ctc-g.co.jp
URL https://caua.ctc-g.co.jp/
ISBN978-4-9905079-8-5

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第二営業本部 CTC営業部
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担当:柳 賢二
Tel: 080-8879-8147
Email: kenji.yanagi@dell.com

営業時間:平日 9:00～20:00（土日・祝休み）
営業時間:平日 9:00～18:00（土日・祝休み）● 製品の購入には当社の販売条件 (http://www.dell.jp/policy) が適用されます。 ● PowerEdge、DELL EMC ロゴは、米国Dell Inc. の商標または登録商標です。 ● Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel
Inside、Intel Inside ロゴ、Xeon、Xeon Phi、Xeon Inside は、アメリカ合衆国および/ またはその他の国における Intel Corporation の商標です。 ● Windows、Windows Serverは米国Microsoft
Corporation の米国およびその他の国における登録商標です。 ● その他の社名および製品名は各社の商標または登録商標です。 ● 本カタログに使用されている製品写真は、出荷時のもとの異なる場
合があります。 ● 構成や仕様により、提供に制限がある場合があります。 ● 本書の記載は2019年6月4日現在のもので、記載されている仕様・価格・内容は予告なく変更される場合があります。
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株式会社ネットスプリング

http://www.netspring.co.jp お問い合わせ先 E-mai:info@netspring.co.jp
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「給付型奨学金」申込受付中
受付期間：年月日～月日

１．応募資格：以下の  ～  のすべてに該当する学生
 本財団の奨学金給付対象大学に進学が決定している又は進学した方 年月日時点で年齢才以下の方
 本財団が別途定める後述の学力基準及び家計基準を満たす、品行方正、学業優秀な方
 修学状況及び生活状況について適時報告できること※応募者の国籍は問いません。  については春季入学者に限ります
２．給付金額：月額円 年額円 給付期間年間
 給付開始：年月または月〒
東京都千代田区霞が関３－２－５ 霞が関ビル
7(/ (PDLORIILFH#PLUDL]DLGDQRUMSView Point Vol.20

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