特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育まれるため、慎重に扱う必要があります。個人の信用や可能性を測るサービスは、人々の行動を規制したり誘導したりする影響力を持っており、そのデータを収など、判断の基準となる倫理観が極めて重要です。

意味での教養を備えていなければなりません。これは専門性以上に、高等教育機関である大学でしか養えない能力ではないでしょうか。

10＊経済産業省「ＩＴ人材需給に関する調査」（2019）の中位シナリオによるPOINTする理由と言えるだろう。

ちのさまざまな成功／失敗例に学ぶ姿勢など、広いのた め 教 え ら れ ない。

し技術を利活用し、運用するためには、社会課題につA 企業人も新たに学 ぶ分野

データサイエンスやＡＩ人材というと、まず技術についての知識・スキルの育成に目が向きがちです。
しか理 系 技 術 者 だ け で な く 、文 系 のデータ活用人材育成も重要。

45

Ｑ が企教業えでる必べ要きなでらは企？業

集、利用してよいのかどうか、提供のしかたは適切か＊

取材・文／児山雄介

諸問題

出できません。
またデータには個人情報が多分に含「２０２５年度までに学生全員に
データサイエンス教育を 」。
難題との声も挙がる
この計画に、大学現場はどう対応すべきか。

リア形成だけでなく一市民として析したデータを社会に対してどのように用いるのかを
ディレクションする人がいなければ、新たな事業は創

を？
なぜ？ 何
？
どうやって

イエンス教育の全国展開」事業は、術者以外にも、何のためにデータを分析するのか、分リテラシーについても専門性についても、日本には

デ ー タ サ イエンス 教 育 推 進 の 背 景

Ｑ

データが社会を動かす力になっている現代では、技

ただ一方、企業にとってこの分ない人にも相応のリテラシーが求められるからです。

商品・サービスに変換するビジネが大学に期待するのはそれだけではありません。デー

それを磨ける大学が少ないのが実情です。育成に乗イニシアチブを持って生きていく

2030（年）

短大も含む大学や高専が対象だ

2025

術を身に付けさせることが狙いだ。

2020

が、専門学校にも働きかけたいと

2018

なぜ大学でやる必要が あ るのか？ 短 大 や専門学校も？

野の人材難は深刻だ。昨今データ

2015

している。

経済界の要請に応えるという面

51

省の予測では２０３０年には 万2020 1-2

71

スモデルへの転換が迫られてい993＊経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年）

タサイエンスは建築学や工学と異なり、それを専攻しり出せば、企業は自ずと目を向けることになるでしょう。
＊Google、Apple、Facebook、Amazon の４社

サイエンティストは引く手あまた0の基礎力に対する大きな需要があります。
しかし社会

96

る。一方で新しい分野のため、企心を整える

ここでめざされているのは「新けます。データサイエンスについても同様で、技術者（Ｐ． に続く）

人間性・倫理観・価値観

工学を学ぶことにより、企業で必要な力の土台を築

2097

人不足するという。なお、
ＩＴ関

目的
（志）

40

いての幅広い知見、善悪を判断する倫理観、先人た
やることを
焦点化
する

自覚
心の持ち方

世界で働くには建築学を、
エンジニアになるためには連市場で不足しているのはＩＴ企

知識・ノウハウ60

るための基礎力を身に付けることがあります。建築の業内に教えられる人材は少なく、

スキル

66

業や情報システム部門などが求め練習大学が果たす機能の一つに、社会で技術者にな関連するさまざまな基礎科目を一

行動

使える
ように
反復練習
する

41
80

る理系技術者〈従来型ＩＴ市場〉

成果

16から教えることは難しい。特に多

これからの
人財育成

10

だが、今後は文系の人間も多く携

企業側の問題もあります。企業に蓄積されてきた3

くの中小企業においては、人手や越えて集う機会は乏しいのではないでしょうか。

100

先端Ｉ
Ｔ市場
従来型Ｉ
Ｔ市場

2015年の市場を100とした時の市場規模

わるＩｏ ＴやＡＩを活用したサーあると聞きます。日本は学生や研究者同士が、分野をデータビジネスの創出・運用には幅広い教養が育む倫理観が必須

120

資金不足で研修を行う余裕がな

ビジネスのパートナーとなる異分野の学生を探す場が140

ビスを担う人材〈先端ＩＴ市場〉

部は多くありません。
シリコンバレーには、共同研究や構造変化定の能力を持った人材の入社が待ち望まれています。

い。そこで、大学の出番なのだ。

ぞれの学部で扱うのみで、それらを融合した新たな学【図表2】今後のＩＴ関連市場のれ、教えられる人材も教えている余裕もない状態。一の需要のほうが高まっていく【図すが、大学は伝統的にカテゴライズされた学問をそれ必要な時代となっています。
このような価値観の転換に乗り遅れるうちに、少子化による働き手不足が訪「アカデミアであるからこそ取報、数学、工学などの技術を融合させる必要がありま＊パーソルキャリア（株）「 DODA求人情報」

表２】。これも、全学生を対象にたが、世界では統計学そのものが社会的な力を持つようになっています。データサイエンスを扱うには、情しい時代のキャリア教育」（文部科研究に使うツールとしてしか認識されていませんでし

A 圧倒的に人材供給不足。
全 高 等 教 育 での育 成 が 急 務 。

データサイエンスのうち重要な位置を占める統計学はで、大学に育成責任が押しつけらていながら、人材育成は進みませんでした。例えばで、転職希望者に対する求人数は

日本はこのような時代が来ることをある程度予期し学省高等教育局専門教育課）だ。

業から人材をかき集めたりしてしのいでいます。

高等教育を受ける全学生が数理拠点を設けて現地の人材を活用したり、国内外の企れていると感じるかもしれない。

金力がある企業は、海外の企業を買収したり、海外に６倍で推移している（一般的な求供給不足は深刻。壊滅的なレベルだと言えます。資

産業界での人材不足もあるが、生キルを持つ人材が足りていません。特に日本の人材的思考力、データ分析・活用能力

多数の中から優秀な人を奪い合う以前に、
そもそもス

しかし今、企業はどんな業界、

データサイエンス人材の不足が顕在化しています。

2017年7月

人は２〜３倍程度）【図表１】。まこうした社会のデータ主導化によって、世界中で2016年８月

活のあらゆる局面でデータが活用

膨大なデータを蓄積しているからです。

わり、現在は企業に蓄積されていない知識・技術が転職
求人数 希望者数

転職
希望者数

求人数

を修得することをめざす、文部科を握っているのは、検索サービスやＳＮＳなどを通じて知識・技術を新入社員に教えればよかった時代は終規模であれ、データを利活用した

今や企業間競争を勝ち抜くためには、データの利活用は不可欠。
ＧＡＦＡ＊が世界のビジネスの主導権たＩＴ人材については、 経済産業に基づいて顧客への融資を判断します。

+30％

たかはしゆたか●日系コンサルティ
ングファームでの組織改革、人材育成担当などを経て、2018年パーソル総合研究所入社。IT産業、製造業を中心に、1000以上の企業・組織に対するコンサルティングや研修の実績を持つ。

6倍の経路情報は常に吸い上げられ、道路や駅の設計に生かされています。金融機関は、過去の決済データ

サイエンティストの需給状況

髙橋 豊

6倍

るしくみです。スマホの位置情報や、交通系ＩＣカード【図表1】転職におけるデータ

される社会において、学生がキャ履歴を元に、興味を持ちそうな内容を個別に表示す（株）パーソル総合研究所
執行役員
ラーニング事業本部本部長

学省の「大学の数理及びデータサ

Ｗebブラウザに表示される広告は、利用者の閲覧企業が求める〝データサイエンス人材〞とは？
知識・スキルだけでなく、倫理観を備えた人材です

予期されていた人材不足
世界的に人を奪い合う状況

データサイエンス教育の企 業に聞く！

撮影／亀井宏昭（P.13） 楠本夏彦（P.17）

2020 1-2

8

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育【図表7】諸外国のＡＩ人材育成、STEM教育
国、地域

中国
EU

「科学とイノベーションに関する
投資フレームワーク2004－2014」（2004年）▶STEM分野への人材の流れを改善することの重要性を指摘▶学校・大学の科学教員と学習者の質、中等教育修了試験の科学学習の結果、16歳以降及び大学でのSTEM分野を専攻する学生数の改善など「国家中長期教育改革・発展計画綱要」（2010年）▶初等中等教育でイノベーション人材を育成す
る改革試行プロジェクト実施「欧州2020」（2010年）▶自然 科 学・工 学 分 野の卒 業 生の増 加 、創 造
性、イノベーション志向、起業家精神を育てるようなカリキュラムの強化

8Harvard University

United States9

Princeton University

United States

10

California Institute of Technology

United States

42

東京大学

日本

82

京都大学

日本

2020

小学校
新学習
指導要領

2021

2024

▶技術・家庭科（技術分野）
でプログラミングに関する内容を充実

中学校（プログラミング、 ▶大学入学共通テストに「情報Ⅰ」▶「情報Ⅰ」の必修化
ネットワーク、
データベースの基礎を学習） を導入（2025年度入試方針）

高等学校
環境整備

▶「新時代の学びを支える先端技術活用推進方策」：学校での先端技術の活用やICT環境整備（SINET＊1の初等中等教育への開放）など▶「教育のICT化に向けた環境整備5か年計画」（2018～2022年）：学校のICT環境整備に係る地方財政措置 ▶「学校教育情報化推進法」公布、施行：各地方公共団体で学校教育の情報化推進計画策定 ▶「GIGAスクール構想」 ▶「スマートスクール・プラットフォーム実証事業」など

社会連携▶「地域ICTクラブ」の全国展開推進（地域で児童生徒および地域住民がプログラミング等のICTを楽しく学び合う／総務省）▶「未来の教室」プラットフォーム（産業界などと連携した第４次産業革命を活かす学びの実証事業／経産省）など＊1 学術情報ネットワーク

安全かつ効果的・効率的な情報連携

順次プログラミングや情報教育を

より、２０２０年度から小中高と文部科学省は新学習指導要領にA 各 省 庁 が 連 携 し 、教 育 施 策
や環境整備を推進中。

ラットフォーム実証事業」を手が導を行う「スマートスクール・プ

データ連携による多面的な教育指総務省は文部科学省と連携してにしたい」（同教育産業室）と話す。

まず、
１人１台
パソコン環 境新しい学習基盤

ICT環境、制度環境（到達度主義等）、学校BPR＊2、教員養成等⇒教育EBPM＊3の入口

Ｑ＊経済産業省「『未来の教室』に向けて」（2019年）資料より作成 ＊2 業務構造の抜本的改革 ＊3 エビデンスに基づく政策形成

でデータサイエンス教育に携わるが担うべき役割」。またある大学

方法を修得する教育は、教育機関て、データに向き合う姿勢や扱うる。社会を見るスキルの一つとしデータが重要な位置を占めてい個 別 最 適 化」
「学 び のＳＴＥＡＭ

トだ【図表４】。
「学びの自立化・な教育を構築する実証プロジェク

ない、時代の変化に合わせた新た）に教室」は、新技術（ EdTechより、過去の成功体験にとらわれ

経済産業省が推進する「未来の備したりすべく補正予算を盛り込

企業人の一人は、「企業内研修は、化」「新しい学習基盤づくり」がし、改善するプロセスは学問の根

自社やその業界の成功事例に縛ら３本柱で、企業等と学校が連携しんだ（ＧＩＧＡスクール構想）。

れがち。大学ならさまざまな業界、

たＰＪ約 件が進行中。経済産業

40

源的な役割。その手段として現在、企業の事例やデータから学ぶこと

省が教育に携わる理由について、「今の日本では学びが社会にどう生きるのか、ほとんど説明されていない。企業ではさまざまな技術革新、動きがある。企業が向き合っている最先端の課題を教材化し、学校での学びがどう社会と連携・連動しているのかを知るきっかけができる」とその意義を述べる。

大 学 でこ そ デー タ サイエンスを教える価値がある。

初等中等教育ではやらないのか？

POINTに１クラス分にする補助金を自治充実させる【図表３】。また各省ける。現在連携していない学校の＊文部科学省・総務省「スマートスクール・プラットフォーム実証事業」資料より作成

一人ひとりが自分のペースを作る学びへ

り組む意義がある」と語るのは、庁と連携して学校のＩＣＴ環境も「授業・学習系」と「校務系」シス

学習データに基づく
学級・学校経営の改善、事務負担の軽減 等

学びの個別最適化

学習ログ
データベース

個別学習計画

校務系システム体に支給する等の地方財政措置に整備中だ。２０１９年現在５・４

テムを安全に結ぶことにより、エ

成績、授業計画、生徒指導、出欠、保健情報 等「創る」
ために「知る」学びへの転換

個々に最適な学習のリコメンド、協働学習の活性化 等早稲田大学でデータサイエンス教

人 に１ 台 の 小 中 高 の 端 末 普 及 率

ビデンスに基づく教育や、業務の校務系システム学びのSTEAM化

文・理の教科知識
や専門知識「ワクワク」

加え、政府はそれを1人１台化しを、２０２２年度までに３クラスとはいえデータサイエンス教育

なし

「知る」
一人ひとりの.
育を推進する松居辰則教授（Pイギリスでは２０１４年度、オーを主眼とする学部はまだ少なく、連携

探究・プロジェクト型
学習
（PBL）

たり、校内通信ネットワークを整効率化を推進する
【図表５】
。また、

ストラリアは２０１６年度から実デジタル教材の学習記録、
学習成果物、教育ＳＮＳのログ 等「創る」

授業・学習系
システム）。
「世の中の問題を捉え、分析「地域ＩＣＴクラブ」【図表３】は、実にある。
【図表８・９】。またデー

授業・学習系システム【図表4】未来の教室（初等中等教育）のコンセプト

スマートスクール

今なら学生募集上のメリットは確対象としたＯＥＣＤの調査では、

タサイエンス学部ではないが、強現在のシステム

施している 。高校１年生相当を授業（国語、数学、理科）におけ

みの法学にＩＣＴを掛けた中央大

＊4

2022

▶プログラミング教育の必修化【図表5】スマートスクール・プラットフォームイメージ

学校で学んだプログラミングを地の。昔あった地域のドッジボール

るデジタル機器の利用について

80

域のクラブでアウトプットするもクラブのイメージだ。「５Ｇにより、学の国際情報学部では、新設初年

60「利用しない」が ％前後に及び、＊5

超高速、超低遅延、多数同時接続

POINT

度の入試倍率は 倍を超えた。学（人）

United Kingdom

利用時間は加盟国中最下位だ 。

＊「－」
は学部設置前＊各大学公表情報より

United States

Imperial College Londonが可能になった。これを生かして

1764

Carnegie Mellon University

7

部の新設が続くであろう今後は、－

6

次世代の教育環境を整えたい」（同－

United Kingdom

他大学との教育内容の差別化、そ70

University of Cambridge

育 成 の 遅 れ が 研 究・産 業 両 面 の国際競争力に影響している。

武蔵野大学
データサイエンス学部

Massachusetts Institute of Technology United States

5

省情報活用支援室）。各自治体で249

4

れを高校に伝える入試制度や広報

426

Switzerlandの学校教育の情報化推進計画策定－

United States

ETH Zurich

学部を新設せずとも一部の課程

60

Stanford University3の工夫が求められる。

横浜市立大学
データサイエンス学部

2

Ｑ

496

United Kingdomを推進する「学校教育情報化推進

330

University of Oxford

法」も２０１９年６月に公布、施406で取り組んでいれば、データを共

100

1

大学経営上のメリットはあるのか？

滋賀大学
データサイエンス学部

POINT

行された。
ＩＣＴの切り口からの募集人員 2017年度 2018年度 2019年度

取 り 組 ま ないこ と が デメリットに。先手を打ちたい。

大学 学部

通言語として学内外との連携を推進できる。企業の研修ニーズも高＊ベネッセコーポレーション調べ（2018年度公表時点）【図表9】各大学の関連学部の志願状況

地域連携も考えられよう。

A 募 集 上 の メ リット の ほ か 、学 内 外 の 連 携 の きっか け に 。

いため、リカレント教育で社会人

2019以降（年度）

本特集で話を聞いた識者の多く2018

学生を呼び込むこともできよう。

2017

年度
国／地域

＊各省の資料を基に作成

が、「データが社会生活の基盤と0
2016

なりつつある現在、取り組まない

3

デメリットのほうが計り知れない

65のでは」と述べている。

特化した学部・学科・コース数

POINT

初等中等教育や地域の動きもふ
まえ、接続や連携の検討を。

A 日 本 よ り も 先 行 し ている 。
ＴＨＥ世界大学ランキングによるテーマ別ランキングのうち「コンピュータサイエンス」分野では、

１００位以内に入った日本の大学は２校のみ【図表６】。同分野の研究面における日本の国際競争力は高くないと言える。

国単位で見ても、主要国の施策は先んじている【図表７】。日本ではこれからの小学校段階相当でのプログラミング教育の必修化は【図表8】データサイエンティスト育成に

Ｑ 海うな外っのて人い材る育？成 は ど＊文部科学省「ＡＩ戦略等を踏まえたＡＩ人材の育成について」資料より作成

教育機関

順位

▶2020年までに初等中等教育段階のSTEM
分野教員10万人養成▶高校卒業までSTEM分野の経験を持つ若者を毎年50％増加（2013年）【図表3】初等中等教育での各省庁が連携した主な取り組みまとめ

コンピュータサイエンス分野

施策例

計画

アメリカ 「STEM教育５か年計画」

イギリス

【図表6】
ＴＨＥ世界大学ランキング2020

28＊4 文部科学省「初等中等教育における情報教育等の推進」＊5 ＯＥＣＤ「生徒の学習到達度調査2018年調査（Ｐ
Ｉ
ＳＡ2018）」112020 1-2

2020 1-2

10

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

教育実践者に聞く！

使うことが目的のものであるた

ようにその追求が目的ではなく、

ま ず、「実 践 力」の 養 成 だ。理的 、更 新 が 必 要 。

A 実 践 が 不 可 欠 、文 理 横 断

データサイエンス人材の定義は？

デ ー タ サ イ エン ス 教 育 に ど う 取 り 組 む か

有益な知見を引き出すことめ、「実社会への応用」は欠かせ論だけでなく、社会の実データをデータサイエンスは他の学問のを兼ね備えた人材だ。図では、３ができる人材。

ない。企業人に聞いた求めるデー

分析し、課題解決に向けて仮説をＱ デなーらタではサのイ特エン徴スは教？育

唯一と言えるような定義はない

タサイエンス人材のイメージは立て、解決法を提案する。実際そＱが、アメリカのデータサイエン「データから仮説を立てて検証し、のアイデアをシミュレーション

つの円が重なる部分にあたる。

ティストが示した【図表 】が広ビジネスアイデアをつくり出せる

A デー タ を 用いて 実 社 会 にく知られている。データを数的処し、フィードバックを受ける経験

社会への応用」は人文社会学的要.９髙橋氏）、「データに基人」（P

社会人や学生向けにデータサイ素が強い。企業では、課題解決の理するための数学と統計の知識であった。どの円（スキル）に重

エンス教育を提供する㈱キカガク

ための道筋をつくる文系出身のことが挙げられる。
【図表 】にきを置くかは、各大学の教育の特. ）は、ビ ジ ネ スの 吉﨑氏（Pディレクターが、その手段として学・統計」は理系要素が強いが、「実色化につながる。すでにデータサ上での実践を想定し、各授業の目

データ分析を理系技術者に依頼や行政との連携が必要になる。

イエンス教育に取り組んでいる大標を「学んだ内容を活用できるよ

18

飯田氏）

学では、各大学が養成をめざす人

し、結果を基に意思決定を下す、.
に変換できる人」（P

材像に応じて、数理・統計的なこ向けてはいかがでしょうか。その先には、新たな時代に

14

10

次に、文理横断的な学びである

きない、
ならびに自学にしかできない教育や研究に振り欠かせないリテラシーを得た学生と共に、大学の特色

2020 1-2というフローが典型的だ。滋賀大

トソーシングし、それによってできた余力を、教員にしかでを築いていく未来が広がっています。

13

うになること」としている。授業度も繰り返すやり方は、教員がきめ細かな指導力を発揮するのに適してはいないと考えます。
その部分はアウ全体像を示さぬまま科目
細切れで教えていないか？

時間のうちインプットは ／ にと

挫折しない

また、
リテラシーを養う共通科目として、同じ授業を何（Ｐ． に続く）

全体像

初級者
１～2年

研究に必要な
引き出しがそろうどの層に対しても同じ
価値観で教えていないか？

いる教育実践者にとって、カリキュラム作成は難しいことではありません。

学データサイエンス学部ではこう

中級者
3～4年

独自の理論で論文を書ける13

10

たゴールを描くことに注力していただきたいのです。
それさえ決まっていれば、効果的な学習ステップを熟知して最後に、時に「刺身の学問」と

上級者
研究室配属

初級者の
理解を
阻む課題

る側面があることは、要注意だ。

個別の厳密性レベルに合わせた価値観

キュラムを考えることよりも、「こんな人材を育てたい」「研究室に入るまでにここまでできていてほしい」といっと を ま ず 叩 き 込 む 大 学、コ ン

データサイエンス教育の課題と優先すべき価値観として仮のゴールを提案したうえで、違和感のある部分を指摘してもらい、イメージを擦り合わせていきます。
カリ

13

１３

つながっているのか、統計は機械学習の何に役立つ

どめ、残り ／３はディスカッショ

れらの科目を別々に開講しても、微分と回帰分析はどうたちがそうした大学に教育を提供するときは、
たたき台

17

２

回帰分析、統計といった要素が必要です。
とはいえこ求められている人材像の輪郭がつかめず、何をどうすればいいのかわからない状態ではないかと察します。私. ）も、「デ ー タ サ イ エ ン ス（P

例えば機械学習の方法論を身に付けるには、微分、れまでデータサイエンスとの関わりが薄かった大学は、言われるほど、「最新」である期③科目ごとに授業が完結し、全体像が見えない

ゴールイメージを描ける大学もあるかもしれませんが、こ教育の学修成果は、スポーツや芸うか。

国の施策として全大学がデータサイエンスのリテラ
シーを育成することになりました。使命を感じて明確な間が短く、すぐに内容が陳腐化すに応じた価値観で授業を行うことが必要ではないでしょできます。

術と同様、実技を評価すること」

せない、中級者には徐々に研究を意識させ…とレベル的に学べるだけでなく、挫折のきっかけを減らすことがと述べている。

ていなかったり、研究への活用以前の段階に、多数の「挫折ポイント」
が潜んでいます。初級者はまず挫折さがわかるわけです。それによって、限られた時間で効率

ピューティングをしっかりやる大応があったり、理系でも微積分や線形代数を理解でき

順位が見えてきます。逆に言うと、「やらなくていいこと」

した企業活動を想定して、文理混的な要素一つとっても、文系は数式そのものに拒絶反ルの設定です。
これらが決まると、学ぶべき内容の優先

ンなどのアウトプットに費やすと指導を全ての学生に対して行いがちです。
しかし数学学、世の中にあるものを組み合わが授業を担当する場合、研究への活用を前提にした認と、講座修了後に身に付けているスキル、
つまりゴー

成チームを編成してワークショッ

データサイエンスを用いて研究を進めている研究者

こうした課題をふまえ、私たちが講座を作る際に最も重視しているのは、対象者の現段階でのスキルの確いう。大阪大学でデータサイエン②レベルを問わず同じ価値観で教えている

せて課題解決するスキルを磨かせ要なのか、検討の余地があります。

まずスタートとゴールを決める
カリキュラムはその後についてくる

プ形式の授業を行っている。

を判断するスキル。数学やプログラミングが本当に必POINTス教育を手がける鈴木貴特任教授

果を現実に即してどのように適用するのかといったこと

由をその都度丁寧に説明することが求められます。

る大学…各々個性のあるカリキュ

決に向けて収集すべきはどういうデータなのか、分析結る順番を工夫すると共に、それぞれの科目が必要な理めざす人材像で教育、カリキュラ
ムの特色化を図る。

仕事に就きます。
「使う側」に求められるのは、課題解

ラムを提供している。

になるのはせいぜい１～２割で、８～９割は「使う側」の＊Drew Conway氏作成のベン図をベネッセコーポレーションが加工の学問体系にこだわらずに、科目の分け方や履修させ.
づいて意思決定ができる人」（P

キルを基にしています。ですが、社会に出て「つくる側」のか、勘のよい学生でなければ理解できません。従来

倣えば、「コンピューティング」「数

エンジニアやＡＩ開発者など「つくる側」
が必要とするス

実社会への応用

Substantive Expertiseまで積めたら理想的だ。こうしたデータサイエンス教育の内容は多くの場合、
データ

Math & Statistics
Knowledge

Hacking Skills

体験を学生に提供するには、企業①「つくる側」「使う側」の区別がされていない

数学・統計

コンピューティング

吉﨑氏）、「データを社会の価値みたいと思います。

吉﨑亮介
よしざきりょうすけ●舞鶴高専にて画像処理およびロボットの研究、京都大学大学院にて製造業向けの機械学習を用いた製造工程最適化の研究に従事。株
式会社SHIFTでソフトウェアテストの研究開発を経て、株式会社Caratを共同創業。2017年1月より株式会社キカガクとして独立。日本マイクロソフトと共同でビ
ジネス目線の教育事業や、東京大学で非常勤講師としてアカデミック向けの教育事業まで幅広く取り組む。設立後の3年で受講生が25,000名を超える。

）、（ Math & Statistics Knowledge
プログラミング等のコンピュー大学とお話ししてきた経験から、
データサイエンス教育を導入するにあたって大学が抱えている課題を考えて（株）
キカガク 代表取締役社長）、
ティングスキル（ Hacking Skills
そ し て、実 社 会 に 応 用 す る 力

人向け教育サービスの提供や、大学生向けのｅラーニ
ング教材の開発に携わっています。これまでに企業や）の３つ（ Substantive Expertise

ＡＩをはじめとするデータサイエンスについての、社会文 系 向 けカリキュラム設 計のコツは？
挫 折 さ せ ないた め「 や ら ないこ と 」を 決 め ま しょう

データサイエンス教育が見過ごしがちな落とし穴【図表10】データサイエンス人材の定義【図表11】データサイエンス教育の特徴

実社会への応用が前提
企業と連携し、生のデータを分析して課題解決に臨む工程を組み込みたい。

文理を横断する内容
ビジネスの現場を想定した、文理混成チームによる演習を実施できればベター。

技術面は鮮度が重要
AIやプログラミングの先端領域は日々技術革新が進んでおり、教育内容も更新していく必要がある。

2020 1-2

12

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育【図表13】国が支援するデータサイエンス教育やSociety 5.0に向けた人材育成関連事業の例は普遍的だが、ＡＩやプログラミ

むろん数学や統計などの基礎理論議論したうえで、自由に考えて特とどのように連携するか」などをに授業の順番が工夫されている。

色を打ち出してほしいという。実

自学で検討しろと言わ れ て も 、リソースも
アイデアも乏しい…

何 を 教 え る か よ り 、ま ず 育 成 人
材像を決めよう。

れたい。

.
際にP
学事例を見ると、それぞれの大学によってゴールが異なるため、重きを置く科目や学ぶ順番は大きく異なっている。カリキュラム策定にあたっては、「どの科目を教えたい、必要だ」という議論に終始しがちだが、
まず決めるべきは「人Ｑから紹介する４つの大. の大阪大学の例や、その他、P. 以降の大学事例も参考にさP

ングなどの技術領域は日進月歩で変化する。アップデートしやすい
教材、運営を忘れずに。
実 社 会で使 える 力 を 養 う た め、
実社会に合わせた教育方法を。

Ｑ 文必系要とな理内系容で、科違目うは？？

「何を教えるかではなく何が身定している。

目程度の授業で修得することを想や技術を示したもので、１〜２科〈リテラシー〉段階に必要な知識参照）。全大学生がめざす

０ １９ 年 度 中 に 公 表 す る 予 定 だセット」を拠点校と共に開発、２考える際の参考となる「スキルたって、各大学がカリキュラムを

サイエンス教育を実施するにあ文部科学省は、全大学でデータ

ズムの習得を省き、挫折を防いで重視」モデルでは詳細なアルゴリ

分けている。前者の文系用「活用層（主に理系）でカリキュラムを技術者に必要な理論を身に付けるの活用を担う層（主に文系）と、

ラムモデルだ。同社では実社会へた大学向け初級レベルのカリキュ代表を務める㈱キカガクが提案し.
【図表 】は、Pすか）を議論したい。

るか（あるいはまんべんなく伸ばスキルのうち、どの分野を重視す

エンス人材の定義」の３つの円のム認定制度」（仮称）を２０２０年

タサイエンス・ＡＩ教育プログラ

して、認定を与える「数理・デー

グラム、あるいはその修了者に対さらに、一定の質を認めるプロ。
くという【図表 】

ショップやＦＤの開催を促していん で い る。今 後 全 国 で ワ ー クの検討や教材の開発などに取り組

ルカリキュラム（スキルセット）

点校、協力校を選んでデータサイて２０１７年より、国立大から拠文部科学省では全国展開に向け

他 大 学 、民 間 企 業 等 の 力 を 積極的に借りよう。

A 拠 点 校 や 協 力 校 、地 域 のに付いたか、という学修者中心のいる。後者の「理論重視」
モデルは、春までに創設する予定だ。認定基

材育成像のゴール」。そのうえで、. 【図 表 】の「デ ー タ サ イ
P

考え方に基づき、スキルセットと「最初に学んだ微分を、次に学ぶ

準は産業界の協力も得て設定し、A 育 成 し たい 人 材 像 に よ る 。
それをまず決めよう。

いう形が適している」（同省）。授
単回帰分析で使う」といったよう修了者が就職活動等でアピールで

エンス教育を先行実施させ、モデ業の内容や科目のあり方を規定すに、単独では学ぶ意図がわかりにきるものにすることを検討してい他大学や企業と教育の連携を行うきっかけにしたい。

ていく方針だ。

入れやすくするような検討を進め

ラーニング教材などを授業に取りＯＯC 等 の 教 材、民 間 企 業 のｅ

放送大学、各拠点校が提供するＭ解釈を見せている。さらに今後は、おける単位互換を柔軟に認める法

すでに、大学コンソーシアム等に育の特徴と言える。文部科学省はが進む点は、データサイエンス教

ソースを補うために産官学の連携ことも検討したい。不足するリ

難しい場合は、外部の力を借りる

学内のリソースのみでの実施が

13

の吉﨑氏が

る も の で は な く、大 学 ご と に
くい数学や統計の理論について、する事業は複数ある【図表 】。

サイエンス教育や Society 5.に0向けた教育改革を行う大学を支援るだろう。これらの他にも、データれる見込みで、各大学の参考にな

ド・プラクティスとしてまとめら

13

.
（P

とは ど ん な 社 会「 Societ y 5.0
か」「その社会を自学の学生にどる。認定されたプログラムはグッ

10

13

重回帰分析

数理統計

Python／Ｒ言語

データサイエンスの活用

機械学習の実装（強化学習）

機械学習の実装（教師なし学習）

機械学習の実装（教師あり学習）

データベース

データ集計・可視化

遅 く と も ２０２５ 年 度 には 本 格 実 施 。具 体 的 な 育 成 目

A標の設 定 から 始 める。
まず、「いつまで？」についてだが、デッドラインは新課程を学んだ学生が入学する２０２５ 年度。ここまでに、少なくとも〈リ142020 1-2
2020 1-2

15

12

17

Ｑ い何つかまらで始にめ何るを？する？

＊文部科学省「令和２年度予算（案）」（2019年12月）、「ＡＩ戦略等を踏まえたＡＩ人材の育成について」
より作成

線形代数

数理・データサイエンス
・ＡＩ教育の全国展開

使い道を理解しながら学べるよう【２億円(新規)】

単回帰分析

協力校

う生かしてほしいか」「他の科目▶数理・データサイエンス・ＡＩの優れた教育プログラムを認定する制度の構築▶放送大学やMOOC等の活用拡充

微分▶各校で全学的な数理・データサイ
エンス教育を先行的に実施▶教えることができる教員を増やすた
めのFDを実施

POINT
POINT

追加

実社会でのデータ分析（需要予測）

北見工業大学/東北大学/山形大学/
筑波大学/宇都宮大学/群馬大学/千葉 大 学 /お茶の水 女 子 大 学 / 新 潟 大学/長岡技術科学大学/静岡大学/名古屋大学/豊橋技術科学大学/神戸大学/島根大学/岡山大学/広島大学/愛媛大学/宮崎大学/琉球大学

22

【89億円
（88億円）】

特 定 分 野のネットワークを生かし専
門 分 野 別の観 点をふまえた応 用 基
礎レベルの教育の全国展開を図る

実社会でのデータ分析（マーケティング）北海道大学/東京大学/滋賀大学/京都大学/大阪大学/九州大学

22
ＡＩ×専門分野
人材の輩出

特定分野
協力校

機械学習の実装（ノンプログラミング）▶各校で全学的な数理・データサイ
エンス教育を先行的に実施▶モデルカリキュラム（スキルセット）・
教材開発 ※2019年度内に発表予定

12▶医療機関や民間企業・団体等の協力を得ながら、保健医療分野におけるＡＩ技術開発を推進する
医療人材を養成する大学を支援▶対象となる重点６領域：ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支援、医薬品開発、
介護・認知症、手術支援

保健医療分野におけるＡＩ研究開発加速に向けた人材養成
産学協働プロジェクト▶社会人向けの実践的なプログラムの開発・拡充のうち、「 産学連携による情報技術人材等の育成」など（成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成：2.89億円／
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：2.34億円）

リカレント教育等社会人の学び直しの総合的な充実

社会のニーズに対応した社会人
の学び直し

【４億円
（新規）】

▶幅広い教養と深い専門性を持った人材育成を実現するため、全学的な教学マネジメントを図りつつ新たな教育プログラムを構築・実施する大学・大学院を最大５年間支援▶メニュー①文理横断・学修の幅を広げる教育プログラム ②出る杭を引き出す教育プログラム

知識集約型社会を支える
人材育成事業

Society 5.0に
向けた
教育改革

追加

データサイエンスの数学（Excel）

拠点校＊（株）
キカガクによる提案例【10億円（9億円）】

社会課題とビジネスモデルの考察

選定校

17

大学が多い特定地域に協力校を重
点 配 置し地 方 大 学に対しても教 育
を展開

協力校

理論重視

データサイエンスと社会への応用

役割

活用重視

POINT

（特定地域
対応）
※運営費交付金の内数＊カッコ内は前年度予算（以下同）【図表12】データサイエンス教育のカリキュラム例（初級編）

設 置校

文系・理系
関係なく
リテラシーを身に付けられる
環境の構築

取り組み内容事業名
目的

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

拠 点 校に聞く！
ル）、２０２１年度中に２回目（応内には第１回目（リテラシーレベ

設を予定している。２０２０年度頃までにプログラム認定制度の創述のとおり政府は、２０２０年春

育体制を整えておこう。ただし前テラシー〉レベルを育成できる教が身に付く」ことが目的。これをンスは、「実社会で使えるスキル

いるかどうか、だ。データサイエ

なデータサイエンス」に立脚してントとなるのが「実社会のリアル測を基に検討する。その際、ポイを、卒業生の進路や今後の需要予ションの使い方に時間を割いてい
. 参照）
。
る（P

ンピュータ上の分析アプリケー

学や統計の理論は最小限にし、コ蔵野大学では、１年次はあえて数を下げたい。一例を挙げると、武厳選し、学生にとってのハードル

ラシー〉レベルでは教える内容をいか」を決めること。特に〈リテ「ステップ３」では、それらが機会に、卒業生はもちろん、企業

めしたい。ゴールやカリキュラム

学内のリソースで賄えるかを確認

用基礎レベルも含む）の認定を実策定の参考になるだけでなく、授15への取材や調査をすることもお勧

認定をめざすなら早急な検討が求

13

施する計画だ。この第１回目でのめられる。

する。不足している場合は、他大きなのかもしれません。

業での企業との連携のきっかけにれわれ大学人自身も、学び直すと

15

14

次に、
「何から始めるか」。各識

統計 統計基礎 数学 数学基礎 計算 計算基礎 記述 データ記述と可視化 モデル データモデリングと評価 管理 データ管理とキュレーション

生だけではなく、
企業人も、
そしてわ

学や民間企業などによる学外のリデータ

れ、広がる社会…そのためには学

もなる。

統計学Ｃ
（理工系）

者に取材し、開始までの３ステッ

統計

ソースを取り入れる。演習等で企

統計学Ｂ（医歯薬系）。
況が点数化されている【図表 】. の【図表 】に挙げたよう
P

凡例

情報

統計

なデータサイエンスに関する新規

数理

（文系）
統計 統計学Ａ「データサイエンスはおもしろい、
使ってみよう」ということが共有さ

数学 データ科学のための数理

文系のための初等数理Ⅰ
数学 数値シミュレーションの基礎

計算 データ解析の実際

事業への参画も難しくなる。

数学 数理モデリング
の基礎

データ科学
（社会統計）

また今後データサイエンス教育

数学

記述の一つと言えます。

を受けてきた高校生にとっては、

現象と数理モデルⅠ

文系のための
初等数理Ⅱ

計算 データ科学入門Ⅰ英語と並ぶリテラシーとして、そ数学

データ科学と意思決定の大学教育のめざすべき方向性

計算 データ科学入門Ⅱの教育の充実度が大学選びの検討

現象と数理モデルⅡ

統計

モデル 機械学習入門

い人になる教育が、
Society 5.0で要素になるだろう。データ駆動型

統計 文理融合にむけた
数理科学Ⅰ

統計 心理学とデータ
サイエンス

POINT

社会はすでに訪れている。そこで文理融合にむけた
数理科学Ⅱ

管理 データ科学入門Ⅲ

ことで、
データ
（現実）
に支配されな

生き抜く力を培う教育は、学生の統計モデル データ科学入門Ⅳ

ことを思えばすぐにでも始めたい

さまざまな科学でみられる数理と応用Ⅰ

記述 データ科学による課題解決入門す。第４次産業革命の現実を知る

計算 高度情報リテラシー

データ科学
統計
（機械学習）

データは現実です。つまり、
デー

ところだ。

記述 数理科学入門

記述

経済学のための数理Ⅰ

データ科学による
課題解決実践

１年次

数学

数学

記述

２年次

数学

タサイエンスとは現実を知る学問で

モデル 機械学習の実践

最終的には、学生にとっての利益を考えて決断を。

数学 数理生物学
入門という方法もあると思っています。

モデル データ科学特講

数学 経済学のための数理Ⅱ

流体現象を解き
ほぐす数理科学Ⅰ

記述 さまざまな科学でみられる数理と応用（Advanced）

数学 数理医学入門

大阪大学 数理・データサイエンス教育
強化スキルセット 系統樹 2019

卒業生や企業の「社会のリアル」
からゴールを決める。

統計 金融・保険のためのデータサイエンス

流体現象を解き計算 ほぐす数理科学Ⅱ
計算

理工系のための統計学

計算 データ科学演習

工学への数値
シミュレーション

数学 工学と現代数学
の接点

統計

POINT

や ら ないとペナルティがあるのか？

計算

数理データ科学の
広がり

３年次

管理

数理モデリングの実践

A な い 。が 、将 来 の チャン スを失う可能性はある。

見ていますが、PBLの科目で学生自身がどこまでできるか認識させる

文部科学省への取材によると、は「使えるかどうか」なので、実技科目です。今はテストで

取り組みは義務ではなく、罰則は

学修成果を何で測るかも課題です。データサイエンス

よってカリキュラム策定にあたっては標準スキルセットにない。

と言えます。

ただし、データサイエンス教育

す。本学では図のようなスキルセットで教育を提供していますが、大学ごとに育成をめざす人材像は異なります。

への社会的期待に応じた「プラス」

育改善のヒントを得るボトムアップ的な教育が適しているの部分を得にくくなる面は出てきしい技術を使いこなしています。
その意味で、学生から教生まれた学問のため、人材育成の要望が高い分野でそうだ。すでに私立大学等改革総イメージです。実際今の学生のほうがよっぽどデータや新合支援事業の評価項目には、デー

授業のしかたも一方的な講義ではなく、反転、参加型が合っています。文理をまぜて、実社会を体験するようなデータサイエンスは第４次産業革命により産業界から計算Ｑもあるため、その意味でもｅラーニング教材は有効です。

タサイエンス教育への取り組み状

企業、そして学生の声も取り入れた
ボトムアップ型の教育が適している

ざしています。データサイエンスは教員不足で地域格差「ステップ２」は、カリキュラの教育成果を持ち寄り、2019年度末までには標準的なスキルセットを公表する予定です。

▶学内のリソースがないものは学外から取り入れる▶企業との交渉・契約が必要な場合も価、要望も取り入れて常に更新し、鮮度のいい教材をめ

プをまとめたのが【図表 】だ。「ス各拠点校では新たに指定された協力校と共に各自で大学と企業で各大学が不足しているものを補うｅラーニ
ング教材を共同開発中です。学生や産業界からの評業の実例を使いたい場合は、交渉修のニーズは高まると考えています。

教員・教材（実データ含む）の調達

ムと教え方の策定だ。ゴールで定です。
ただ、３年次以降は研究上必要になることから、履独で開発するのは難しい。
そこで本学では、中・四国の３

テップ１」としてまず、ゴール決

番多く、2年次後期になると専門教育とぶつかり苦戦中

分野のため、「これで必要十分」ということがなく、学内のコンテンツだけでは圧倒的に足りません。
しかし、大学単と契約が必要だ。

2019年度には3400人と増加しています。1年次が一得策です。
というのも、
データサイエンスは現在進行形の

ステップ3

約3400人）、2018年度には前後期合わせて2000人、▶あれもこれもではなく、
ゴールから
逆算し
「何をしないか」を決めるめた人材像から逆算し、体系的な生の履修者数を成果のＫＰＩとしたところ（１学年全学で具体的なプログラム作りにあたっては、
まず学内のリソースを点検し、不足分を外部から補う形で進めたほうがめ。課程を終えた後に学生が身にが、学生はとりたい科目をとりたい学年で履修します。学

不足している教育要素を自覚するよい機会でもあります。

体系的なカリキュラムと教え方を策定する

カリキュラム、効果的な授業形態（スキルセット）を提供し、各学部でカテゴリーを決めます

ス教育を考えることは、自学が育成しようとしている力や付けている力を具体的に考える。

当センターで見習いレベル＊までのモデルカリキュラム

明確にすることではないでしょうか。
よってデータサイエン

習かなど）を検討する。その際留目をつなぐ一般教養科目として開講しました。

は、Society 5.0に向けて自学は教育で「何をしたいか」を（対面かオンラインか、座学か演

理念が異なる中必修化は困難であったため、既存の科

ステップ2に付けられる状況ではありませんでした。学部ごとに教育

あまり縛られなくてもいいと思います。
それよりも大切なの

社会で生かす力を育てるならば、には教えていても、ツールとして使いこなせる方法論を身技術を活用する側か、開発する側

り、本学のカリキュラムを洗い出してみたところ、部分的▶卒業生や今後の需要予測、社会のリアルに立脚する意したいのは、あれもこれもと盛解がない状態でした。
まずは各大学で実践することにな

学生にどうなってほしいか
ゴールを決めるか、さらにどの業種のどんな仕事

はデータサイエンスとは何なのか、拠点校間でも共通理

開始までの３ステップ

るのではなく、最初に「何をしなリテラシー教育普及に向けて取り組み始めました。最初鈴木 貴
すずきたかし●1981年東京大学
大学院理学系研究科修了。同大学助手、東京都立大学理学部助教授、
愛 媛 大 学 理 学 部 教 授などを経て、1995年大阪大学大学院理学研究科数学専攻教授。2017年より現職。

【図表14】データサイエンス教育

でデータを扱うことになるのか

校として、
2017年より本学を含む６大学が、全大学への大阪大学 数理・データ科学
教育研究センター
副センター長 特任教授

ステップ1

「数理・データサイエンス教育強化支援事業」の拠点

大 学 単 独では難 しい？

各学部、学生、他大学、企業と協働を

拠点校ごとに実践、成果を持ち寄り
標準スキルセットを策定中

26【図表15】私立大学等改革総合支援事業のデータサイエンス関連項目

タイプ１「特色ある教育の展開」（ 89点満点）より抜粋
数理・データサイエンス（統計学、数学、
22 コンピュータサイエンス等）に係る科目を全学部等で開講していますか。

▶全学部で必修科目：３点▶全学部で選択科目：２点▶一部学部で必修科目：１点

23

数理・データサイエンスと社会とのつながりを教えるためのＦＤを実施していますか。

▶実施：２点▶外部の研修に派遣：１点

24

企業等の実データ等を用いた実践的な
データサイエンス教育を実施していますか。

▶正課で実施：３点▶正課外で実施：２点

25

リベラルアーツ教育やSTEM教育、分野・学部等
横断カリキュラムを検討する組織はありますか。

▶常設組織あり：３点▶会議体を設置：２点＊文部科学省「令和元年度 私立大学等改革総合支援事業調査票」
を編集部で加工＊全ての理系修士と、一部の文系修士が研究の推進に必要なレベル

172020 1-2

2020 1-2

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