特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

高校教育改革2019年度

2020年度

2021年度

2022年度

2023年度

2024年度

2025年度

入試年度

2019年度入試

2020年度入試

2021年度入試

2022年度入試

2023年度入試

2024年度入試

2025年度入試

2026年度入試

共通テスト実施

新学習指導要領に対応した「実施大綱」の予告

新学習指導要領に対応した「実施大綱」の
策定・公表

新学習指導
要領に対応した
入試実施

高２

高3

大学入学
共通テスト導入

プレテスト実施「実施大綱」の公表

新学習指導要領

周知・徹底

「総合的な
探究の時間」の先行実施

高校生のための学びの基礎診断

教育の質保証システムの確立

連携統合

年次進行：高１
新学習指導要領での実施
進学・就職等への活用は実施状況の検証をふまえて検討実施 →運用開始から３年経過後めどに検証

運用開始

教学マネジメント特別委員会の設置・議論、
全国学生調査の試行実施など

グランドデザイン答 申

大学教育改革教学マネジメントの確立、学修成果の可視化と情報公表の促進

新学習指導
要領実施

新 学 習 指 導 要 領で学んだ高 校 生が大 学に入 学

大学
入試改革

2018年度教学マネジメント指針の周知

認証評価における大学設置基準 改正
認証評価

適合か否かの認定を義務化などの政省令改正大学等連携推進法人（仮称）の制度設計、地域
連携プラットフォーム（仮称）のガイドライン策定

国立大学一法人
複数大学制導入

【図表2】2024年度入試には18歳人口が１割減 ～18歳人口の予測指数の推移（全国）
（指数）

105

2019年を100とした指数の推移
100

99

100

97
95
95

93

92
90

90
2019年

2020年

2021年

2022年

2023年

2024年

2025年

（入試年度）

高 校 で、「探 究 活 動・言 語 活 動・

2025年度には完全に新学習

情報活用能力の育成」を重視した、指導要領の下で学んできた高校生

この先2025年度までの5年

これからの社会を生き抜くためのが大学に入学してきます。彼らは間は、大学入学共通テストや高校教育を受けてきます。その彼らに生き残りの成否を分ける
これからの5年間

で の 新 学 習 指 導 要 領 の 実 施、

ご存じの通り学生募集市場で〝自分がさらに成長できる場所〞

は、今の中2生が大学を受験する

グランドデザイン（答申）」に基これら一連の改革の背景には、2024年度入試まで 歳人口の「2040年に向けた高等教育の若者たちに「グローバル化」「人

2 0 1 9 年 度 を 基 準 に す る と、として選ばれる大学になること

生 1 0 0 年 時 代」
「予 測 困 難」

2024年度には全国で約１割にづく大学での教育改革の推進な」といったキーワー「 Society 5.0
ドで表現される未来の社会を生き相当する約 万人が減少する見込が、一連の改革を通して、めざす抜くための力を身に付けさせるとみです。この厳しい状況下で生きど、これまで検討や準備を重ねていう狙いがあります。そのため大残るためにも、教育・入試改革にべき状態だと言えるのではないで学は、当事者である高校生はもちおいて自学の存在感を示すことは

きた教育・入試改革がいよいよ実

ろん、保護者、高校教員にも、教育・

欠かせません。一連の改革には受しょうか。

入試改革の取り組み状況を伝える

け身の姿勢ではなく、主体的に取18行される期間です【図表１】。

中で、自学ではどのような力が身2020 1-2

12減 少 が 続 き ま す【図 表 ２】。

に付くのかを、丁寧に説明する責り組むことが、まず重要なのです。

3

任があるでしょう。

＊学校基本調査（2019年度実施）
を基に編集部で作成

問題提起

2025年に向けての教育改革＊法令の改正や制度の実施に関わる部分を色付けして表示

年度〜起爆剤としてのデータサイエンス【図表1】教育・入試改革が続く2020年度からの５年間～高大接続領域における改革スケジュール（抜粋）データサイエンスから考える

Society 5.0の
大学教育

連日マスメディアを賑わす「AI」の利活用にまつわるニュース。
驚異的な入試倍率となっているデータサイエンス系学部。
前年に政府より発表された「AI戦略2019」では、（株）進研アド Between編集長

中村浩二

なかむらこうじ●1990年（株）福武書店（ 現ベネッセコーポレーション）に入社。高校事業部にて高校の教育改革支援に携わった後、（ 株）進研アド九州
支社勤務を経て現職。

「2025年までにデータサイエンスのリテラシー教育を全大学で実施」という目標が掲げられている。全てがデータでつながるSociety 5.0の社会では、
どんな高等教育が求められるのか？ データサイエンス教育を入り口に考えてみた。

2020 1-2

2

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育「 学び」の質 保 証の再 構 築－

教 育 の質の保 証 と 情 報 公 表

教育の質保証システムの確立▶学校教育法の一部を改正し、認証評価において大学評価基準に適合しているか否かの認定を義務化。適合の認定を受けられなかった場合は、文部科学大臣が報告または資料の提出を要求▶設置認可や認証評価など国が行う質保証システムの改善、設置基準等の質保証システ
ムの見直しは、大学分科会に質保証システム部会を立ち上げ検討

学生も社会人も同じスタートライン
18歳中心から

社会人も対象 へ

多 様 性 と 柔 軟 性の確 保▶「学修成果の把握・可視化」および「情報公表」について、教学マネジメント特別委員会では大学の自主的な改革の促進を図る「教学マネジメントに係る指針」を策定。制度改正（省令改正を通じた義務づけ等）
は質保証システム部会を立ち上げて検討▶2019年11月に学部３年生を対象（５～６年制課程は４年生）に515大学が参加して全
国学生調査を試行実施

あらゆる世代が学ぶ教育研究体制

全学的な教学マネジメントの確立、
学修成果の可視化と情報公表の促進－

地域や分野における大学間の連携推進方針を策定し、連携推進業務を目的とする一般社団法人を文部科学大臣が認定し、教学面での一定の規制緩和措置を認める制度を検討。必修科目や選択科
目であっても「共同開設」
として実施した場合には「自ら開設」
したものとみなす制度などを検討－「大学等連携推進法人（仮称）
制度」の制度設計

大学等の連携・統合の促進て自前で賄おうとするのは、費用多様で柔軟な教育プログラムを全

教育改革を進めていく際に指針があります。研究だけでなく、教す。具体的には、学生の成長を第に、教育の質的転換を求めていまくしていく人材を育成するためつつ、社会を積極的に支えよりよ

答申では、社会の変化に対応しグラム単位で、改善を積み上げ質人か」を一番に見ます。学位プロ

は、「〇〇大学の学生はどういうを意識することが大切です。社会

質保証の再構築では、社会の目への転換が求められるでしょう。

ンからオープン・イノベーション

一とする「学修者本位」の視点にンをふまえて、大学全体で保証す保証に取り組むだけでなく、大学

さらに、高等教育に対する社会べき質を考えることも大切です。

立ち、多様な学生に多様で柔軟なの理解と支援が得られるように、あらゆる世代が学ぶ教育機関にとして社会の中でどういうポジ

外から見てもわかる形で教育の質なるには、リカレント教育への取教育プログラムを提供することを保証に取り組むこと、 歳人口のションを築きたいかというビジョ＊

大学に要請しています。

答申」です。

育でもクローズド・イノベーショや人的なリソースを考えると限界4となるのが、「グランドデザイン

改 革の指 針 と な る
グランドデザイン答申
2020 1-2

れまでの大学の〝当たり前〞にとここでまず求められるのは、こることの必要性を述べています。

と対象を拡大した教育機関に変わさらに受け入れ、あらゆる世代へ

減少をふまえて社会人や留学生をがキーになります。

ソースを持ち寄るなど、地域連携の場合は、産官学共同で互いのリ企画するのも一つの方法です。そるだけでなく、地域のニーズから

内のリソースから教育内容を考えり組みが欠かせないでしょう。学

学修者本位の教育への転換では、「教員が学生を教える」という指導型から、「学生の学修を教員や他の学生、地域などが支える」
支援型へと教育のあり方を変える必要があります。
そして、多様な学生に対して、

グランドデザイン答申に基づく改革を推進するための法令の改正や制度の見直しは、すでに進んでの実現には不可欠なSociety 5.0
スキルとされています。

学問との大きな違いは、その探究「学位プログラムを中心としたが目的ではなく、社会活動や研究

しかし、これまで大学で体系的で使う「スキル」であることです。

に教育されてこなかった学問であ「大 学 等 の 連 携・統 合 の 促 進」になっています。

ゆえに、知識の習得以上に実践力

大学制度」では、学内の学部等がでは、国公私の枠組みを越えた大が問われます。また、その実践力

るため、それを5年後までに全大学の連携を可能とする「大学等連の養成には、授業用ではなく、企緊密に連係協力することで教職員携推進法人（仮称）」の検討の中で、業などの実データを使った学生主学で実施と言われても、とまどわ必修科目や選択科目であっても体のPBLが望ましいとされていの兼任を認め、学部横断的な学位「共同開設」として実施した場合ます。従来のやり方や、学内のリれる大学も多いでしょう。従来のには「自ら開設」したものとみなソースだけでは対応するのが難し

プログラム（学部等連係課程実施

す規制緩和措置などが検討されて基本組織）を設置することが可能います。それぞれの大学の強みをが求める「これまでの当たり前にとらわれない改革」が不可欠な学問分野だと言えるでしょう【図表４】。
なお、この分野は企業において2019」によると、2025年

育改革を推進するテコになるもの

育は、今大学に求められている教このようにデータサイエンス教

も従業員の再教育ニーズが高いた

までに全大学・高専卒業者全員がです。データサイエンス教育にどめ、リカレント教育の展開にも適リテラシーレベルの教育を受けてう取り組むかは、大学の今後の生

今号ではデータサイエンス教育

いる状態を目標としています。
「数

き残りを左右する試金石だと言えしています。

理・データサイエンス・AI」はるでしょう。

を取り上げています。前年に政府

デジタル社会の「読み・書き・そか ら 発 表 さ れ た「A I 戦 略

改革のテコとしてのデータサイエンス教育

いつつあります。

い、まさにグランドデザイン答申＊中央教育審議会大学分科会資料などを基に編集部で作成生かした改革に取り組む環境は整います【図表３】。

改 革 し や すい環 境 はす で に 整 いつつ あ る

らわれない意識改革です。

18

ろ ば ん」と ま で 言 わ れ て お り、

2020 1-2

5

学修者本位

大学分科会にて審議を行い、2020年3月頃に、ガイドラインの策定・公表を予定

全ての学部に関係
質保証の再構築

履修証明制度の最低時間数を「120時間以上」から「60時間以上」に短縮、履修証明プロ
グラムの履修者への単位授与を可能とする、正規の学位課程の一部を修了した者に対する「学修証明書」の交付を可能とするように法令などを改正

アクティブ・ラーニング、
PBL中心

複数の高等教育機関、産業界、地方公 「地域連携プラットフォーム
共団体との恒常的な連携体制の構築 （仮称）」のガイドライン策定

学位プログラム単位から全学単位 へ

リカレント教育の充実

指導から
支援 へ

私立大学の学部等単位での事業譲渡（設置者変更）に係る規定を整備。私立学校法の一
部改正により、中期計画の策定、役員の責任の明確化などのガバナンス強化や、破綻処理
手続きの円滑化などが図られた

外部リソースの活用

大学設置基準等の一部を改正し、「 学部、研究科等の組織の枠を越えた学位プログラム」
を
学内の学部等が連係協力することで設置できる「学部等連係課程実施基本組織」等を制
度上位置付けた（2019年8月13日施行）

データサイエンス教育との関係

私立大学の連携・統合の円滑化に向けた方策

クローズド・イノベーションからオープン・イノベーションへ

学位プログラムを中心とした大学制度大学に求められる
意識改革

国立大学法人法が一部改正され、一法人複数大学制を制度化。国立大学法人岐阜大学と国立大学法人名古屋大学を統合して国立大学法人東海国立大学機構を創設－

2019年度における進捗状況
具体的な方策グランドデザイン答申の
ポイント

グランド
デザイン

国立大学の一法人
複数大学制の導入

多様性と柔軟性【図表3】
グランドデザイン答申に基づく教育改革に向けた主な法令の改正一覧【図表4】データサイエンス教育をテコに教育改革を行うためのポイント＊ 中央教育審議会「2040年に向けた高等教育のグランドデザイン（答申）」（ 2018年11月）

教育改革のキーポイントは社会です。つまり「人間中心のよ

りと、人の可能性が広がるようなよる行動範囲の制約がなくなった
論理を公式で表現したのが数学でての人が〝当たり前〞に持つこと」。

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

略が、本戦略なのです。

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

おいて数理が好きな児童・生徒をす。決して数学は公式を覚えるこ
この取り組みを進めるにあたっに対応できたり、AIにより必要

よって地域課題や高齢者のニーズが生まれたり、イノベーションにモノがつながることで新たな価値

具体的には、IoTで全ての人と解決する人間中心の社会」です。

あらゆる分野で人材が活躍できるの必要な力を全ての国民が育み、

タサイエンス・AI』の基礎など

書き・そろばん』である『数理・デーの目標は「デジタル社会の『読み・教育改革だと思います。教育改革

髄は何か？ 私は最も重要なのはす【図表１】。このAI戦略の神

レベル〞を落としたくない」文部児童・生徒の理数分野の〝習熟度「現在、世界的にトップレベルの重要だからです。この部分では、

味・関心〞を持てるか」が非常には、「学びの入り口でいかに〝興に対応した人材を育成するためにシーを持つと同時に、将来の社会

それは全ての人が一定のリテラてのキーポイントは、小中学校にな情報が必要な時に提供されるよようにすること」です。ひと言でAI社会原則デジタル・ガバメント「好き」になること国がめざす未来社会 Society 5.0とは、「仮想空間と現実空間がデーとが目的ではありません。

タでつながることで社会的課題をうになったり、ロボットや自動走

具体目標・取組

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

学校から大学まで、一貫してつえるべきです。こうした流れを小しになりますが、それは数理・デー

ラシーレベル」なのか？ 繰り返

なぜ「全ての大学、高専にリテ目標を設定しています【図表２】。

の応用基礎力を習得」という数値

礎人材の養成も大切です。

このように、専門分野での応用基変われば、当然、教育も変わる。

も変わってくるでしょう。研究が生み出すというように、研究手法

本がリーダーシップを取って国際

AI倫理は世界的な課題です。日

こ と と し て い ま す【図 表 ３】。

AI社会原則」の理念を尊重する

題解決につながるという実感を与AI戦略では「全ての大学、高とはいえ急に大学で教えろと言

み・書き・そろばん」だからです。

リベラルアーツの重要性

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

間 中 心 で あ る」と い う 点 で す。

日本のAI戦略の特徴は、「人に取り組むことになります。とな間でなければ答えが出せない問題

は人間が行う必要がなくなり、人す。今後、AIで解決できること

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

間がどのような生き方をしてきた

ると、「人はどうあるべきか」「人
き出した答えは本当に正しいののか」を問うリベラルアーツの出社会がよくなるのか」「AIが導AI戦略ではこうした状況を想定

か」は、あくまで人間が考え、判想されます。自前主義での「 万し、モデルカリキュラムの開発や番です。こうした背景からAI戦

Societyの実現に、大学が果た
5.0
す役割は大きいのです。

中 心 の社 会 で あ るとする教育改革です。人間育成」であり、それを可能

社会課題を解決する人材のは「AI・データを使って今、社会が求めているのます。

AI社会で必要とされていん。人文社会系の知見こそ、ることだけではありませ

AI教育は、統計学を教え

数理・データサイエンス・

けです。

推進」も掲げられているわ

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

MOOC等の活用にも取り組むこ

人 習 得」達 成 は 無 理 で し ょ う。

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

25

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

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

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

16

る数理・データサイエンス・AI

AI応用力の習得

25万人/年
応用基礎（大学・高専卒業者全員）

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

応用基礎で求めるのはタサイエンス・AIが「現代の読使い、それが何かの役に立つこと

例えば子どものうちからデータを「どうしたら好きになるのか？ 」

まりました。

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

Ⅱ
産業
競争力

科学省と、
「国際的に低いレベル組みを実現

データ関連基盤 中小・新興企業支援

社会実装
研究開発
教育改革

産業・社会の基盤作り
未来への基盤作り

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

国 際 的 A I 研 究・教 育・社 会 基 盤
ネットワークの構築

戦略目標

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

人間の尊厳の尊重（Dignity）
戦略目標

戦略目標

実世界産業においてAI化を促進
し、世界のトップランナーの地位を確保

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

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

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

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

公平性、説明責任及び透明性の原則

持続可能性
セキュリティ確保の原則（高校の一部、高専・大学の50%）

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

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

認定制度・資格の活用

62020 1-2

7

内閣官房 内閣審議官
内閣府 大臣官房審議官

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

多様性・
包摂性

▶リテラシーを育む教
育環境を全ての人々に平等に提供人間の尊厳2000人/年

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

人間中心の原則

公正競争確保の原則

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

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

11

25
トップクラス育成
100人程度/年

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

5050

プライバシー確保の原則

育成目標【2025年】
主な取組

内閣府
に聞く！
佐藤 文一

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

【図表2】教育改革に向けた主な取り組み

戦略目標

＊1

「A I 戦 略 2019」がめざ す ものは？

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

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

16

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

学生のレベルが多様（数学など）
動機付け

全学展開化

その他

レポート

●学習ログ ●レポート

学生の数学力が低く、理解できない

履修証明●学習ログ ●修了証

実践の機会がない

eラーニングの講座を事前に視聴させ、その後に授業で理解を深めさせる（反転学習）

大学独自●学習ログ ●小テストスコア
eラーニングの講座を自由に視聴できる環境を提供する

なし●学習ログ ●修了証

課外

いいだ と ものり ●ソフトバンク株 式 会 社およびソフトバンクグループ株 式 会 社にて 経 営 企
画 な どに従 事 。2 0 1 5 年 よりベネッセホー
ルディングスに参 画 。2 0 1 8 年 より 、
ベネッ
セコーポレーションにてリカレント教 育 事 業 な
どの新 規 事 業 開 発 を 推 進 。

弊社の調査では、データサイエ
統 計 領 域 に と ど ま ら ず、コ ン

今求められている教育は、数学・

１つ目は、「教員の不足」です。

数を確保できたとしても、「各教は、困難が予想されます。仮に人を持つ大学でも、全学展開するには、こうしたデータサイエンスとが乏しい」といった問題の背景にに雇用しにくい）」「実用的な教材す。
「教員確保が難しい（長期的特に、アップデートが常に必要で

ラシー教育」用教材については、るという懸念があります。
「リテの導入が考えられます【図表４】。

L M S を搭載したeラーニング

教 育 の 課 題 解 決 の 一 つ と し て、

さて、これらデータサイエンス

し残念ながら、そうした教材は少ります。eラーニングを活用し、境で一律に教育するには限界があ

異なる学生に対して、リアルな環

適化につながるでしょう。実際、ないのが現状です。特に数学が苦

2019年度から全学の共通教育

それぞれの学生が自らのレベルにまたそもそも、データサイエンにデータサイエンス教育を導入し手で、興味のない学生が多い人文

ス自体に関心を持たせるマインド

た早稲田大学では、年間数千人に応じた講座を受講できるしくみをセットも大切です。
「文系の専門のぼる受講生に対して、自学のe

社会系の学生向けには、「数式か学問とデータサイエンスをかけ合

ラーニング基盤を利用したフルオ取り入れることは、授業の個別最

わせたらおもしろいことができ

ンデマンドの授業を提供、学生はら始めない」といった工夫が必要る」といった気づきを与える授業

ニングシステムが整っていない大このようなLMS搭載のeラー

各自のペースで学んでいます。

設計が求められます。
加えて、AI・データサイエン
する専門家もいるほどです。急速

学は、学外のリソースを活用する

ス教育は、〝刺身の学問〞と表現に技術革新が進むAIについては

撮影／亀井宏昭
取材・文／本間学㈱ベネッセコーポレーション
大学社会人事業開発部部長

飯田智 紀

全学展開を阻む教 員 や 教 材の不 足「2025年までにAI・数理・
万人／年）
」という目

データサイエンス教育の全大学への展開（

ンスの授業を全学必修としている
ピューティングや実社会への応用あたっては、大きく２つの課題が大学はわずか４%、一方４割程度
も横断的に学び、データから社会標に対して、各大学における現状の大学が「実施していない」といで役立つ価値を生み出すスキルのあります【図表３】。

う状況です【図表１】。
「今後の導はどうでしょうか。

入の方向性」については【図表２】、
養成です。実際、この分野で進む
アメリカでは、政治学部の中にデータサイエンス講座がある大学「検討中、も%にとどまり、

しくは不明」と回答した大学は５もあるぐらいです。

特 に 人 文 社 会 系 の 大 学 で は、
データサイエンスにまつわる科目

員の得意領域が異なる」「教授法

いう学問領域の特性があると考えの教員不足は深刻です。理系学部が標準化されていない」など、質

られます。

「正確さ」
「網羅性」よりも、まず、数学の前提知識、興味・関心が

e ラ ー ニン グ の 活 用 で進む全学展開置いたものが求められます。しか「わかりやすさ」「実践」に重きをしない一般学生にとって難しすぎ

チの教材だと、その分野を専門とことです。数理系からのアプロー

２つ目は「適切な教材がない」

しょう。

保証が難しいという課題もあるでデータサイエンス教育の実施にいる状況がうかがえます。

けて、多くの大学が頭を悩ませて割を超えています。全学展開に向が「全学必修として導入していく」※【図表１】～【図表３】は「これからの数理データサイエンス教育を考える会」（2019年10月ベネッセコーポレーション実施）の参加大学対象のアンケート結果（ｎ＝100）

80
（％）
70
60
50
40
30
20
10
0

＊1

17

でしょう。

＊2

学生が興味を抱かない●学習ログ ●テストスコア

正課＊1 2019年3月内閣府発表「AI戦略2019」＊2 学習管理システム（Learning Management System）

教員・教材の不足、鮮度の問題、多様な学生…

教材がない
鮮度が重要
適切な難易度・標準カリキュラム

50

ど う す る？
ど う やる？

【図表3】「 教員不足」「教材不足」が２大課題～データサイエンス教育を展開するにあたっての大学の課題意識

最先端の学問領域故に、全学展開までのハードルが高いデータサイエンス教育。
想定される課題をどう解決していけばよいのか？ 実践までの具体的な方策を考えていく。

必要な人員確保
指導レベルの質保証

182020 1-2
2020 1-2

19

学生の課題

よい教材がないテスト
動画による授業を受講して、単位として認定する（動画と対面授業のブレンデッド学習を含む）

希望者対象だが、今よりも規模を拡大させていく23％

教材の課題

教える人材が不足している

LMSからのアウトプット
評価
内容
講座種別

選択科目として一部の学生が履修（10％未満） 28％

LM Sを搭載したeラーニング講座導入

実施していない
39％
選択科目として多くの学生が履修（10％～50％未満）21％
検討中、もしくは不明54％

選択科目として非常に多くの学生が履修（50％以上）8％
全学
必修として導入していく17％

現状を維持（学生の力が足りない）2％

教員の課題

現状を維持
（リソースが足りない）2％

全学必修（全ての学生が履修）4％
今よりも縮小させていく 0％
現状を維持
（十分である）2％

to
How
【図表1】
「 全学必修」は４%～データサイエンスに関する授業の実施状況【図表2】「検討中」の大学が54%～データサイエンス教育導入に関する方向性【図表4】データサイエンス教育の課題解決としてのeラーニング講座導入パターン

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５】ICTを活用した教育を実施する大学は増えつつある～大学における教育内容等の改革状況（2015年）【図表７】eラーニング導入の具体例（情報）
A 一般教育×B

ボトムアップ〈正課〉

課題

×

指導の効率化〈正課〉

ビデオ・オン・デマンド・システムなどリアルタイム配信以外のシステム（ネット配信を含む）
を活用したeラーニングによる遠隔教育

×

グローバル人材〈課外〉

・演習を積極的に取り入れた情報教育を実シュされていない。
・今の時代に求められる能力を育成できていない。

・大学として、さらに学びたい学生が 高い目

施したいが、Excel、Pythonなどの基本操標に向けて主体的に学べる環境を提供できない。

作、演習でつまずく学生が多く、授業が進まない。

・一部の優秀者向けプログラムは用意してい・ExcelやPythonなどの基本的な操作はeラーニングによる反転学習を活用し、あらかじめ基本的な内容を理解・練習させたうえ
で授業に臨ませる。

グの基礎までスキルの習得をめざす。
・既 存の対 面 授 業は残しつつ、対 応できない分 野についてはeラーニングを組
み込む。

私立
149

47

20

63

31

教室の講義とeラーニングによる自習の組合せ、講義とインターネット上でのグループワークの組合せ（いわゆるブレンディッド型学習）
の導入

64

36

46
0

170
（ 22.8％）103

学習管理システム（LMS：Learning ManagementSystem）
を利用した
事前・事後学習の推進

携帯端末を活用した学生応答・理解度把握システム（いわゆるクリッカー技術）
による双方向型授業

208（ 27.9％）273（ 36.6％）

206
100

150

200

に必要な科目を網羅的に提供する。
・優秀者向けの学習プログラムとしての活用、または全学生に向けた課外講座としてeラーニングを活用する。

【図表６】オンラインプログラム（MOOC等）の活用モデルとその注意点を底上げすることができる。

・実 践による技 能の定 着 や、チームでの・eラーニングであれば、学 生が 海 外へ留・リソースが足りない分野に絞ってeラーニ
ング化することで、導入コストを抑えることができる。

協働作業 に、より多くの時間を割くことが学中であっても継続的に学べる。

可能になる。

328（ 44.0％）

228

21
50

372
（ 49.9％）278※文部科学省「平成27年度の大学における教育内容等の改革状況について(概要)」（2017年11月21日）
より

・常に最先端の学びを学生に提供することができる。

ことになるので、全学生の情報リテラシー

公立
18

・学内外のリソース（eラーニング）を織り交ぜながら、社会で活躍する人材育成のため

・事前に基本的な知識・操作を学んでいることで、授業が円滑に進むようになる。

・一般教育の情報科目
（必修）
を刷新する

国立
41

テレビ会議システムなどリアルタイム配信システム（ネット配信を含む）
を活用した遠隔教育

るものの、指導の負荷が大きく、プログラムの拡大が困難。

・既存の情報科目を、
データサイエンス教育の展開を見据えた科目にアレンジする。
・数理・統計教育の導入から、
プログラミン

期待される
効果

最先端の学習・既存の情報科目の内容が、長くリフレッ

・最新の情報教育を専門的に教えることができる人材がいない（足りない）。

打ち手

C

反転学習

250

300

350

400
（校）

1

自らMOOC等を開設

大学が自ら、あるいは外部機関等と連携し、MOOC等を開発して、自らの授業科目として開設し、修了者に単位を付与。
メディア授業の要件や留意事項（十分な指導を併せ行うこと等）を満たすことが必要。
（卒業要件124単位中60単位まで）※メディア授業として開設。この場合、

2

他大学のMOOC等での学修を単位認定

自大学の学生が、他大学が自らの授業科目として開設したMOOC等を科目等履修生として履修し、当該他大学から単位を付与（卒業要件124単位中60単位まで）※大学設置基準第28条第１項に基づく単位互換。
された場合、当該単位を自大学の単位として認定。
授業の一部で外部機関等が開設したMOOC等を「教材」として使用。
あるいは、MOOC等を提供する外部機関等と連携協力して授業を実施＊。

3

他大学または大学以外の団体・企業等が開設したMOOC等を授業で活用

・これまで採用していたティーチングアシス
タントの負担が軽減される。

出典：文部科学省（例）教室において、授業担当教員が事前説明をした後、MOOC等を聴講させ、最後に授業担当教員がまとめやきめ細やかな指導を行う。
※学生がこのような外部機関等のMOOC等を大学外で学修したことのみをもって単位付与するような運用は不可。

＊大学が当該大学以外の教育施設等と連携協力して授業を実施する場合には、①授業の内容、方法、実施計画、成績評価基準及び当該教育施設等との役割分担等の必要な事項を協定書に定めている、②大学の授業担当教員の各授業時間ごとの指導計画の下に実施されている、③大学の授業担当教員が当該授業の実施状況を十分に把握している、④大学の授業担当教員による成績評価が行われるな
ど、当該大学が主体性と責任を持って、当該大学の授業として適切に位置付けて行われることが必要。
（平成19年文科高第281号通知）

制度・教育改革ワーキンググループ（第18回）
配布資料「大学における多様なメディアを高度に利用した授業について」が目標として掲げられています。

ICTを利活用した教育の推進」

画」の 中 で も、
「大 学 に お け る

定された「第３期教育振興基本計

しています。2018年に閣議決材の開発を進めるなどの後押しをており、拠点校でeラーニング教

国もeラーニングの活用を推進し育の全大学への早期普及に向けてせん。しかしデータサイエンス教

抵抗感を持つ方がいるかもしれま

eラーニングの導入については

eラーニング講座を構築中です。

現在、国内の大学・企業と協働し、のも一つの方法です。弊 社 でも特色化を図ることが重要なので自学のカリキュラムに取り入れ、投げ〞するのではなく、主体的にが挙げられています。外部に〝丸して適切に位置付けていること」

体性と責任を持って自学の授業と担当者が成績評価を行うなど、主把握していること」「大学の授業「大学の授業担当者が実施状況を

計画の下に実施されていること」になっていること」「大学の指導て、大学と外部機関の役割が明確

施計画、成績評価基準などにおい件として、「授業内容、方法、実が可能」としていますが、その条れらを「法令に適合した形で実施

時 代のキャリアの「 武 器 」と は？
Society 5.0

昨今は【図表５】に示したように、す。

AI・データサイエンス教育は、

eラーニングやLMSを利用した理論だけでは、実社会で活用でき教育の推進に取り組む大学は増えとを考えると、eラーニング活用

つつあります。知識や能力、関心が適していると言えるでしょう。

るスキルは身に付きません。その自 学の状 況 に 応 じ て
柔軟な活用が可能

ただし、正課授業において学外

ため、実データを使って実践してが多様な学生全員に鮮度が良い個のeラーニングを導入する際は留みる授業が求められます。その時別最適化された教材を提供するこ

意すべきことがあります。
【図表

間を確保するためにeラーニング

は全ての事象がシー
Society5.0
ムレスにオンラインにつながる社

６】は中教審の制度・教育改革ワー

会。今以上に膨大なデータがあふであらかじめ学生が基本的な知識の導入を検討する大学はまず、自れかえります。その結果、データ

キンググループで配布された資料

学のリソースや学生の状況、卒業が産官学の「共通言語」になり、を学んでいれば、その後に教室で後の進路を鑑みつつ、自学ならでデータを利活用して社会課題を解です。ここではオンラインプログ

はの目的と何に使うリテラシーか決する時代になるはずです。そう

ワークショップを行うような反転を明確にすることをお勧めしまであれば、データの扱い方、処理ラムの活用モデルを３つ挙げ、こす。そこが、自学ならではのデーのしかた、課題解決までの思考の授業がやりやすくなります。つまタサイエンス教育のスタートでフレームワークといった〝武器〞

データサイエンス教育が大学にもたらすものす。検討のご参考までに、具体的を、全ての学生が身に付けることり、学生が教室に集まる授業の価な導入例を紹介します【図表７】。

は、彼らのキャリアに必ずプラス値を高めることになるのです。

「正課に情報科目はある
Aは、になるはずです。

これからデータサイエンス教育

が、長い間内容を更新していない」

新しい領域のため、学生と同じスというケースです。この場合、既タート地点から学ぶ学問です。カ

また、近年はリカレント教育のBは、「演習重視のプログラミ

リキュラムを丁寧に構築し、誰も存の情報科目を再編し、対応でき

ング教育を取り入れたいが、指導が学びやすいしくみを整備するこ重要性が指摘されています。デーに時間や手間がかかりすぎる」ととで、社会人を大学に呼び戻すこ

タサイエンスは社会人にとってもいうケースです。この場合は、基ない分野にeラーニングを組み込

礎をオンラインで事前に予習させとも可能でしょう。社会人と学生むという対応が考えられます。

れば、教室での演習の質を高める「データから逃げずに向き合う」

が同じ教室で学ぶことで、大学そ――データサイエンス教育をきっのものの活性化にもなり、大学経

Cは、高い目標を持つ学生に、ことが可能です。演習をサポート

正課外で最新の内容の講義をe

で大学はどかけに、 Society 5.0
んな役割を果たすのか、今こそ自営の面でも有益でしょう。

ラーニングによって提供していく

するティーチングアシスタントのケースです。オンライン講座なら、ら問いを立ててみませんか。

負担軽減にもつながります。

海外留学中でも受講可能です。

＊3＊3「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校（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）

21

2020 1-2

2020 1-220

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育▶滋賀県彦根市 ▶彦根経済専門学校、滋賀師範学校、滋賀青年師範学校を母体に1949年設立
学生数／約3800人
学部／教育、経済、
データサイエンス
大学院／教育学、経済学、
データサイエンス▶THE世界大学ランキング日本版2019／総合131-140位↓解決策提案↓フィードバック」

データを使って「課題設定↓分析

３ 年 次 か ら は、企 業 が 持 つ 実

得手・不得手を把握し、自分が最性を身に付けると同時に、各自のこうした教育によって、高い専門まで、ひと通り学ばせています。

上が履修しています。

を設けており、他学部生の半数以目に数理・データサイエンス領域

開も始めました。全学共通教養科

データサイエンス教育の全学展

出口志向・文理融合型への転換という流れを経験する必修のも強みを生かせる方向性を定めてデータサイエンス学部
学部長

デー タ か ら 価 値 を 生 み 出 す 即 戦 力 を 育 成

教育、経済の２学部体制だった

PBLに取り組みます。実際のビほしいと考えています。

データサイエンス学部開設３年目を迎えた滋賀大学。日本初の学部を設立した経緯、社会の反応、今後に向けた展望について聞いた。

本学。特色ある総合大学として発ジネスの現場ではデータを分析す

不足を補うには、社会人の再教育も必要です。本学では2019年

４月に、これも日本初の研究科を開設し、企業派遣の社会人入学者直しを考えています。

展すべく、長年の悲願であった第

るだけでなく、意思決定に影響をも受け入れています。首都圏の大ルの扱い、プログラミングスキル

3学部として、日本初のデータサ

及ぼすような説明、提案が欠かせ

手企業からの入学者も多く、企業目もカバーしています。

イエンス学部を開設しました。折ません。それを在学中に実践させ

データサイエンスは社会と密接

デ ー タ サ イ エン ス で尖った 地 方 国 立 大へ

しもデータサイエンティスト養成ています。これには企業との連携に関わる学問ですから、社会変化

特に深刻なトップレベルの人材に対する社会的な期待が高まってが必須ですが、経済学部の卒業生

企業からの期待を受けさらなる拡大と全学展開

おり、文理融合型の学びは既存のの協力や、多くの企業から積極的▲トヨタのエンジニア向け「 機 械 学 習 実 践道場」。得た知見は学
生 の 教 育にも還 元 。
▶さまざまな企業人による集 中 講 義は学 生に人気。

２学部と親和性が高く、その追い！ 多彩な企業と連携した
目
注
教育・研究体制の構築の期待の高さがうかがえます。

社会調査実践演習
社会調査法Ⅰ・Ⅱを見極めてカリキュラムに反映す

ノンパラメトリック解析入門／解析な申し出もあり、連携先には事欠

多変量解析

本学部の目的は、「データから

質的データ解析入門／解析

風となりました。

本学は「数理及びデータサイエ

調査系科目

る必要があります。現在のカリ

品質管理

標本調査法

滋賀大学データサイエンス学部は戦略的に企業連携に力を入れている。
「演習における企業データの活用」「インターンシップの機会の拡充」「共同研
究による外部資金の獲得」という狙いがあるという。連携先企業の顔触れはサービス系や製造系、公的機関などさまざまで、経済学部を持つ伝統から関西の金融系企業との結びつきも強いという。また、教育面に関しても、現場の第一線で活躍してきた企業出身の教員を多く招いている。
「
“日本初”
ということ
で、共同研究の引き合いが多い。連携によって、企業が求める人材像を知ることもできる。期待に応えられるような人材を育てていきたい」（ 竹村学部長）。

きません。

生存時間
解析

価値を生み出す即戦力の養成」で

時系列解析

統計数学
統計学要論

ンスに係る教育強化拠点校」に選

回帰分析

キュラムを決めた時点ではAIや

線形代数★

テキスト
マイニング

本 学 部 に は 多 様 な 地 域 か ら、

多変量解析
入門

す。そのため、「基礎的なことを解析学★

ばれており、標準的なテキストや

基礎データ
分析

・統計学特論A～D
・空間統計

IoTはまだトレンドではありま

実験計画法「データサイエンティストとして

データアナリシス系科目（発展的科目）・ベイズ理論・シミュレーション技法
・最適化理論・確率論

学びつつ、実践力も養う」という

情報活用
演習A・B

eラーニング教材の開発にも取り

基礎情報活用演習A・B

プログラミングⅢ★

せんでしたが、今は注目を集めて

プログラミングⅡ★

活躍したい」とさまざまなタイプ

プログラミングⅠ★

・情報学特論（人工知能）
・情報学特論（モバイルコンピューティング）・パターン認識総論
・データマイニング総論

理論と実践のバランスの取れた体

計算機利用
基礎

プログラミング
設計

組んでいます。日本初のデータサ

データ構造とアルゴリズムいます。こうした新たな動きも教

情報科学
概論

・情報理論
・情報ネットワーク
・情報セキュリティ
・ビジュアルプログラミング★

の学生が入学しています。中にはデータエンジニアリング系科目（発展的科目）
データベース

系的なカリキュラムを提供してい応用数学

イエンス学部を開設した大学とし

経済経営系科目
ミクロ経済学A・B、
マクロ経済学A・B、経営学などて、こうしたミッションにも積極

価値創造各論★
・マーケティング論
・ビジネスエコノミクス論 など

実践データ概論A・B

育に反映すべきでしょう。企業のデータサイエンス実践論A・B

価値創造
実践論

人材ニーズもくみ取りながら、１

価値創造
方法論

情報倫理

数学を苦手にする学生もいます

データサイエンス上級実践
価値創造卒業演習Ⅰ・Ⅱが、どの学生にもあえて統計学や

データサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱます。情報学、統計学のスキルだ

データサイエンスフィールドワーク演習

機械学習入門／機械学習

DS専門科目2016年データサイエンス教育研究センター、2017年データサイエンス学
部、2019年データサイエンス研究科設置。センターが中心となり、研究、教育開発、調査・情報発信を行う。

データアナリシス系科目・データ解析系科目

DS基礎・専門科目

リ テ ラ シー

組織体制

4年

的に取り組んでいきます。

価値創造
基礎・応用
科目
データエンジニアリング系科目

応用基礎

全学生を対象とした
全学共通教養科目「数理・データサイエンス科目群」
を提供

データサイエンス
入門演習
プレゼンテーション論

データサイエンス学部
データサイエンス学科

3年期生の卒業後にカリキュラムの見

データ駆動型
PBL演習

大学院
データサイエンス研究科

2年

データサイエンス
入門

数学的な原理・原則から分析ツー

1年
大学入門
科目

は必修科目
★は講義+演習がある科目

けでなく、価値を生み出すためにエキスパートデータサイエンス学部のカリキュラム

知っておきたい経済・経営系の科

GOAL：複数分野の領域知識を持ち、方法論とデータをつないで価値を生み出す即戦力

滋賀大学

C ase S tudy

竹村彰通

たけむらあきみち●1978年東京大学大学院経済学研
究科理論経済学・経済史学専門課程修士課程修了。スタンフォード大学統計学科客員助教授、東京大学経済学部教授、同大学大学院情報理工学系研究科教授等を経て、2016年滋賀大学データサイエンス教育研究センター長に就任。2017年より同大学データサイエンス学部長。
取材・文／本間学

232020 1-2

撮影／岸隆子2020 1-2

22

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育▶神奈川県横浜市 ▶1882年設立の横浜商法学校を前身として1949年に開学
学生数／5087人
学部／国際教養、国際商、理、
データサイエンス、医大学院／都市社会文化、国際マネジメント、生命ナノシステム科学、生命医科学、医学▶THE世界大学ランキング日本版2019／総合30位

や人材育成を支援するなど、双方もらう代わりに本学はデータ分析

生の実習用に実データを提供してがあります。これら連携先とは学会人の入学を予定しています。授設することもあり、医師を含む社す。学部の完成年度を待たずに開データサイエンス専攻を開設しま

イエンス研究科に国内初のヘルス

え方を工夫しています。

つのかを補足説明したりして、教習っていることがこの先どう役立

ながりの深い点を強調したり、今ます。授業では、専門の学修とつとの関係がわかるように教えてい意思決定の要となる人材育成

向での協力関係を築いています。

業は、横浜中心部に新たに設ける

データサイエンス学部
学部長

行 政 、企 業 、医 学 部 等 と 双 方 向の連 携

われわれのデータサイエンス学

なかでも横浜市は、全国の市町

公立大としてデータサイエンス教育をどう展開していこうとしているのか。
横浜市立大学にその考えを聞いた。

部では、統計力や計算力などの基

サテライトキャンパスで行う予定

行政に生かす実 デ ー タの分 析 と 研 修

礎力をベースに、全員PBLで社村で初めて官民データ活用推進基
加えて、さまざまな企業や官公会展開力を身に付け、データをもです。
庁の担当者が、データの利活用に

本条例を制定するなど、市政にお＊1 全国の医療レセプトデータや特定検診データを一元管理している国のデータベース

ついて講演する「データサイエン

スセミナー」を開催しています。

実社会でデータサイエンスが役立とに意思決定で主役となる人材のでに本学とも一緒に取り組みを進

活用場面を見据えた
基 礎 科 目 履 修の工 夫

けるデータ活用に積極的です。すデータ分析では、実際にその分めています。データ分析では、過つ場面の多さを学生が実感し、学修のモチベーションを高めるのが育成をめざしています。

野のデータを扱ってみないとわか

多様なデータを活用しての去 年間分の救急搬送記録などを基に算出した2030年までのらないことが多いものです。それ

計算機統計学狙いです。

2020 1-2

PBLには、３年次以降に重点的＊2 Data Scientist Educational Program 文部科学省「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」に選定▲▶D-STEPの受講の様子。上は学生・社会人を対象とした１年間コース。右は自治体
職 員を対 象とした 短期コース。

「救急需要予測」や、ナショナル

横浜市立大学はデータサイエンス学部の教員が持つ知見を生かし、学外向けのデータサイエンス教育にも力を入れている。2019年４月からは学生や社会＊2人を対象としたデータサイエンティスト育成プログラム「Yokohama D-STEP」を開講した。これは民間企業、横浜市、大学（東京理科大学、明治大学）と協働して実践的な講座を提供し、現場で活躍できるデータサイエンティストを育成するもの。修士レベル相当の専門コース（１年間）のほか、分析の基礎を学ぶ
短期コース
（2日間）
も用意している。短期コースは自治体職員向け・一般社会人向けの2コースあり、それぞれのニーズに合ったコンテンツを提供する。

ゆえ、実践力の養成には多様な

調査設計論

データに触れることが欠かせませ選択科目
セットで履修推奨！ 産学官連携で講師とデータを確保
目
注
高度データサイエンティストを養成

25

応用統計学Ⅱ

必修科目

＊1

15

データ
可視化法

統計
モデリングⅠ
応用
統計学Ⅰ

学生たちも積極的に学ぼうとし統計の数理Ⅱに取り組みます。そのため１、２

統計の数理Ⅰ

データベース内の医療ビッグデー

多変量
データ解析

ん。その点、医学部もある公立大

統計系

集合・位相

統計
モデリングⅡています。自主的にクラブを結成

微積分学
実習Ⅱ

年次は、数学などの基礎科目を

微積分学
実習Ⅰ

タを活用した「市内がん治療の実組合せ論の本学では、行政や企業、ヘルス

データ解析
演習Ⅱ

微積分学Ⅱ

し企業訪問を行ったり、各種コン

データ解析
演習Ⅰ

微積分学Ⅰ

しっかりと学びます。

機械学習

アルゴリズム論

態分析」などを共同で行っていま

データ
マイニング

線形代数学
実習Ⅱ

領域など、多様な分野の実データ

非構造化
データ

線形代数学
実習Ⅰ

テストに参加したりしています。

ビッグデータ
解析

線形代数学Ⅱ

基礎科目の学修では、何のため

数値解析

医学部との連携では、2020

最適化理論

これからも育成していきます。

計算機概論

線形代数学Ⅰ

組織体制
2018年度にデータサイエンス学部
データサイエンス学科を設置。2020
年 度 にデータサイエンス研 究 科（データサイエンス専攻、ヘルスデー
タサイエンス専攻）を開設予定。

並列分散処理は学部の専任教員が担当し、専門

リ テ ラ シー

データサイエンス・
リテラシー科目を共通教養で開講

データベース論年４月に設置する大学院データサ

データサイエンス学部
データサイエンス学科

情報理論

す。人材育成では、自治体職員の計算機数理を実習で扱うことが可能です。主

プログラミング
演習Ⅱ

本学の務めは実社会に貢献でき

プログラミング
演習Ⅰに学ぶのかを学生が十分に理解しコンピュータ
演習

ための短期集中の無料セミナーな情報
リメディアル

後期

な連携先には、法人の設立団体で前期る人材の育成です。多方面で活躍

後期

するデータサイエンティストを、前期ていないと、途中で挫折してしま

後期

う恐れがあります。そこで、授業

前期

アル ゴ リ ズム 系

応用基礎

データサイエンス専攻
ヘルスデータサイエンス専攻

3年次

どを共同で開催しています。

データサイエンス研究科

2年次ある横浜市をはじめ、本学からア

１年次

ク セ ス し や す い 首 都 圏 の I T・

エキスパートデータサイエンス学部のカリキュラム（抜粋）

データ系企業、学内の医学部など

GOAL：ビジネスや行政の場などで、データをもとに意思決定の主役となる人材

横浜市立大学C ase S tudy

岩崎 学

いわさきまなぶ●1977年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了。1977年茨城大学工学部助手。1984
年防衛大学校講師、1987年同助教授。1993年成蹊大
学工学部経営工学科助教授、1998年同大学理工学部情報科学科教授。2018年より現職。2015年～2017年まで
日本統計学会会長。2018年より応用統計学会会長。
取材・文／本間学

撮影／坂井公秋

2020 1-224

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育▶東京都江東区 ▶1924年に創立された武蔵野女子学院がルーツ
学生数／約9200人
学部／文、
データサイエンス、法、経済、経営、人間科学、工、教育、
グローバル、薬、看護
大学院／文学、言語文化、法学、政治経済学、経営学、人間社会、仏教学、工学、環境学、教育学、薬科学、看護学

スの楽しさに触れ、その後に数学

超スマート社会対応の学修コミュニティていきます。こうした学びの空間などの基礎を身に付けるカリキュ

データサイエンス学部
学部長

いつで も ど こ で もつな が る 楽 しい学び

ポイントは、実社会のリアルにの中では、教員はプロデューサー

ラム設計にしたのか？ それは、2019年度に私大で初めてデータサイエンス学部を新設した武蔵野大学。
同大学がめざす教育について聞く。

こだわること。例えば授業では、的な役割を担います。また、教員

本学では数学が得意ではない文系

武蔵野大学

あえて〝実社会でよく見られるあの学生も積極的に受け入れ、デー＊1 IT技術による、現実世界（フィジカル空間）とコンピューターによる仮装世界（サイバー空間）の融合を指す＊2 主にテキストメッセージでコミュニケーションが取れるツール。同学部では「Slack」を活用している2020 1-2

新 し いス タ イ ル で 学 ぶ
新 しい学 問 領 域

同士もネットを介してつながるこ▲ ▶ 未 来 創 造 P Jでのグループディスカッションの様子。研究プ
ロジェクトに分かれて実社会の課題解決に挑む。

とにより、資料の共有や他の教員

１年次後期から履修できる「未来創造PJ」は、少人数のゼミ形式で、企業との共同研究などに取り組む実践教育。同学部は文系科目のみで受験できる
ため、数学に苦手意識を持つ学生も一定数入学してくるが、「まずは実践を通してリアルなデータをツールで分析するおもしろさ、ディスカッションの楽しさを感じてほしい。本学部は数学を学ぶための学部ではないので、その時点で限界を感じたら、数理を学べばよい」と上林学部長は話す。企業とのプロジェクト
は緊張感がある一方、やりがいも大きく、学生は熱心に取り組んでいるという。
学生の成長の機会を増やすため、今後も連携先企業を拡大する考えだ。

びを広めたいと考えています。

！ まずデータのおもしろさを実感
目
注 １年次から企業連携型PJを実施

いまいな課題〞にしています。前＊専門コース演習Ⅰは人工知能（AI）
クリエーション、
Ⅱは人工知能（AI）
アルゴリズムデザイン、
Ⅲはソーシャルイノベーション

提や制約条件は学生自身が定義す

グローバル
ビジネス
ガバナンス

本 学 部 で は、実 社 会 の 課 題 を

データサイエンス社会実践学習（短期・中期・長期・海外）

タサイエンス教育を提供したいか

社会連携型教育

社会連携
活動概論

が出した課題を見て自分の課題を専門コース科目

るので、他人の答えを丸写しする

社会連携

データ工学や人工知能を駆使して専門共通科目
プロジェクト科目

社会・環境・
ビジネスデザインなど

スマートに解決する人材の育成を

グリーン
エコノミー
基礎

らです。そのため、入試では数学＊ Musashino University Smart Intelligence
Center

環境学
経済学

なぜこのようなデータサイエン

2019年度データサイエンス学部
データサイエンス学科設置。2020年度より情報教育は全学組織のMUSIC＊が担当。

データと経済統計
データと計量経済学
情報経済特論＊1

調整したりなど、教員同士の連携＊専門コース演習Ⅰ、
Ⅱ（2020年度入学生より）

組織体制

人工知能（AI）社会の情報倫理
人工知能（AI）ゲームクリエーションなど＊2

ことはできません。評価は大変で全学生対象のAI活用科目

人工知能
（AI）
テクノロジ

データ
マイニング

めざしています。４年間の学びの

人類と
人工知能
（AI）

画像・
音声認識
システムなどを課さない入試方式も設けていま

複合現実
など

も可能になりました。

わらず、学修意欲の高い学生には

機械学習と
深層学習

すが、これにより「自分で考える

学外のプログラムに取り組むこと

web
テクノロジ
など

ゴールは知識を身に付けることでデータサイエンス教育の特徴のも推奨し、その成果は成績に加味

データと
数理

す。

こうした〝不親切な学修〞をフォ一つとして、必ずしも基礎理論をします。

マルチメディア知識ベース
データベースデザインなど力」が磨かれます。また、学生がローするのが 、サイバー・フィ

学んだうえで応用、という順番で次年度からは全入学生を対象に人工知能（AI）
デザイン演習はなく、学生自身が知識を活用しタイルを根本から見直しました。

ジカルな学修コミュニティです。

学ばなくてもよい、ということがAI活用科目を必修とする全学展

情報学

機械学習
デザイン演習

＊
専門コース
演習Ⅲ

データサイエンスに関係する学「テキストを読んで学び、その学生同士と教員は チャットツー

あります。本学部ではデータ解析

開をスタートさせます。これをデータサイエンス
プログラミング
演習

ビジネス
モデル創出
など

質問したら、すぐには答えず、自理解度をテストで確かめる」といルにより、いつでも、どこでも、

ツールやAI技術を活用した課題

きっかけに超スマート社会に対応

データサイエンス学部
データサイエンス学科

マーケ
ティング
データ
分析

卒業論文
Ⅰ
・Ⅱ

て課題解決ができるようになるこ

う従来のやり方では、学修自体がつながることが可能です。学生が解決といった、大学で一番楽しい

した学修コミュニティベースの学

メディアクリエーション・
データデザイン演習
ソーシャルイノベーションの起こし方

未来創造 卒業論文
PJⅣ
創成課題

修コンテンツは世界中に溢れてい目的化してしまい、学んだことの課題のアウトプットの途中経過を

卒業研究のような学びを最初に体

複合領域

データ
サイエンス
特論

未来創造PJⅠ・Ⅱ・Ⅲ

楽 し いこ と か ら 始 め る
カ リ キュラム設 計

活用にまで学生の目は向きませ

アップしたら、教員は適宜アドバ験できるのです。

データ
サイエンス
学

4年

分で考えるように促します。

ん。そこで、「必要なスキルを課

イスします。学生は教員の助言や、

データ
サイエンス
学

3年

と。これを実現するために学修ス

題解決学習の過程で習得し、その他の学生の支援を受けながら、ア2年ます。学内のリソースだけにこだ

アウトプットを多面的・総合的に1年（2021年度入学生より）

リ テ ラ シー

ウトプットをブラッシュアップし応用基礎評価する」というスタイルに変えエキスパートデータサイエンス学部のカリキュラム

AI科目の副専攻「AI活用エキスパートコース」

27

ました。

GOAL：イシュー志向・解決型のデータサイエンスにより未来を切り開く人材

C ase S tudy

上林憲行

かみばやしのりゆき●1980年慶應義塾大学理工学研究科
博士課程修了。工学博士。広島大学工学部助手、外資系企業にて研究開発従事後、2000年山形大学工学部情報科学科教授、2003年東京工科大学メディア学部教授、学長補佐、研究科科長。人工知能学会、情報処理学会理事などを歴任。
2019年度より武蔵野大学データサイエンス学部長に就任。
取材・文／本間学

撮影／荒川潤2020 1-226

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育▶東京都新宿区 ▶1882年、前身となる東京専門学校創設
学生数／約49000人
学部／政治経済、法、文化構想、文、教育、商、基幹理工、創造理工、先進理工、社会科学、人間科学、スポーツ科学、国際教養
スポーツ科学、大学院／政治学、経済学、法学、文学、商学、基幹理工学、創造理工学、先進理工学、教育学、人間科学、社会科学、
アジア太平洋、
日本語教育、情報生産システム、環境・エネルギー、国際コミュニケーション、法務、会計、経営管理

グローバルリーダー育成の一環

グローバルエデュケーション
センター所長オンデマンド 授 業 によ り 全 学 共 通 科 目 化だけでなく、学部にとってもオン

全学部生に必要な基礎能力として
統計やデータ科学を共通科目化。
その狙いとカリキュラム設計について聞く。

席は取らず単位ごとの小テストとデマンドな授業をめざしました。

早稲田大学

応力を高めるべく、必須スキルを

最終レポートで測定しています。
新しい授業の開発には、専従の教員を複数人配置しても年単位の「統計」から「データ科学」に改め、

２０１９年度からは「データ科学

入門シリーズ」を始めました。既デ ー タ 駆 動 型 社 会への対応力を高めるために

２０１９年度から全学共通科目

時間がかかります。
「データ科学入門」の開発はデータ科学センターと共同で２０１７年から始め、現コアなスキルだからこそ
大学教育の出番

われわれの目的は専門家育成で在も授業をしながら改良し続けて存科目の寄せ集めではなく、統計、はなく、各学生が専攻を深める際います。今後は応用シリーズ、企

数学、コンピュータサイエンスをに、または社会で各々が就いた業

業のデータを用いた実践シリーズ

として開講した「データ科学入門

務で、道具として使えるリテラを開発し、全４年間のカリキュラ

融合し、「データ科学」という学

本学は２００７年度から独自のシーを育てること。そのため、本ムとして完結させる予定です。

シリーズ」。受講者は延べ３００

ＬＭＳ を運用しており、どの共学で多くの割合を占める人文社会

全学展開は教員から好評で、学０人と順調です。低学年だけでな

通科目もこれを利用したｅ ラーニ

系の学生が、高校数学の復習をし生に受講を勧めたり、必修化を検2020 1-2

問を新たに作ったのです。

本学では「世界に貢献する高いングによるオンデマンド授業でなくても学べる設計にしました。

＊Learning Management System。
ｅラーニングを実施するための学習管理システム

29

く、研究に必要だからと３、４年志を持ったグローバルリーダー育す。複数のキャンパスに点在する90＊

次で受ける学生もいます。

成」というビジョンのもと、２０

約４万人の学部生に、同内容の対全学向けデータサイエンス教育の提供
データ科学科目の提供

１４年から必須スキルとして「英全学生討中の学部もあります。企業から全学のデータサイエンス研究に対する解析相談・コンサルティング

も う 一 つ の 大 き な 特 徴 は、モ

大学院生、学部４年生

面授業を提供するのは現実的ではグローバル
エデュケーションセンター

学際的な共同研究プロジェクト展開
企業提供データの管理とオープン利用

語」
「数学」
「情報」
「アカデミック・

研究者、
ポスドク

データ科学
センター

ライティング」「統計」の基盤教

他大学の反響も想定以上に大きく、社会地方公共団体ジュール型の科目設計にありま

企業

連携

グローバルエデュケーションセンターと連携し「データ科学入門」
を開発しているのが、2017年に設置されたデータ科学センターだ。教育だけでなく、研究や社会連携においても同大学におけるデータサイエンスの拠点となっている。
研究者からの技術的な相談への対応、研究に用いるビッグデータの準備、企業や自治体、他大学との連携推進といった役割を果たしている。
センターには専任教員のほか、データサイエンスに通じた各学術院の教員が兼任で所属している。センターと学部・研究科間で知見を行き来させること
により、研究とデータサイエンスのシナジーを起こすことが狙いだ。

２センターが連携して全学にデータサイエンスの知見を提供ありません。また、ｅ ラーニング！ 教育・研究・社会連携を行う
目
注 データサイエンスの拠点

育をグローバルエデュケーション

統計解析ソフトＲを利用し、記述統計から推測統計およびデータ解析法を学ぶ

連携のきっかけにもなっています。

Ｒによる統計解析

す。１回 分の授業内でそれぞれ卒業研究などで必要となる「実践的な推測統計学」
を学ぶ
統計リテラシーδ【母集団の比較、適合度検定、相関係数の検定、分散分析など】

は理解できるまで自分のペースで

全学共通教育を取り持つグローバ
ルエデュケーションセンターが授業を提 供する。コンテンツ開 発は、
データ科学センターと共同で行っている。

センター（以下、GEC）が提供

Step 4

組織体制

今やデータサイエンスは、いかデータから母集団の性質を確率的に推測する「推測統計学の基礎」
を学ぶ
統計
リテラシーγ【サンプリング、大数の法則、中心極限定理、点推定、区間推定、仮説検定など】

内容が完結し、他の授業回を受講

Step 3

繰り返し学べるという点も、統計

統計
推測統計学を学ぶために必要な
「確率論」
を学ぶ
リテラシーβ【確率変数、確率分布、正規分布、期待値、分散など】

してきました。中でも統計は、どStep 2なる出口であれコアなスキル。卒

データを視覚的・数値的に要約する「記述統計学」
を学ぶ
統計
リテラシーα【グラフ、ヒストグラム、基本統計量、散布図、相関係数、分割表など】

しなくても理解できるしくみで

Step 1やデータ科学などの学問に適して

統計リテラシーシリーズ～統計学の基礎を積み上げ式で学ぶ～

んな研究にも欠かせないスキルで統計学を深く学びたければ論や研究もしかりです。その意味

データ科学 さまざまな手法とデータ科学を実際に用いる際の注意点を学ぶ【クラスタリング、主成分分析、データの取り扱い、結果の妥当性など】
入門δ

す。したがって、各学部が必要な

Step 4

おり、学生にとっても利点があり

データ科学 多変量データ解析について学び、データ科学の考え方を整理する【重回帰分析、分類問題、ニューラルネットワークなど】
入門γ

ありながら、科目がない学部も多Step 3でこの教育の普及は、大学教育の（１年次後半～２年次前半の履修を想定）

データ科学 回帰分析によるデータ科学の考え方を学ぶ【単回帰、多項式回帰、多変量の扱い、モデルの評価、モデル選択など】
入門β

授業回のみ組み換えてカリキュラ

リ テ ラ シー

データ科学入門シリーズ

Step 2

役割ではないでしょうか。

（入門シリーズに続く
１～２シリーズを開設し、卒論作成に生かせるレベルを完成形とする）

データ科学 データ科学の考え方の基礎を学ぶ【基本統計量、確率分布、データ科学の考え方など】
入門α

ムに入れることが可能です。学生

応用基礎
上位科目を開発中

Step 1

ます。なお、この科目の学修成果

データ科学入門シリーズ～データ科学の考え方を身に付ける～は「使えるようになったか」。出

データ科学を学習する最初のステップ

く、GECで引き受けたのです。

エキスパート

データ科学科目マップ

さらにデータ駆動型社会への対GOAL：データを活用してさまざまな分野で活躍できる有用な人材

C ase S tudy

松居辰則

まついたつのり●1994年早稲田大学大学院理工学研
究科（数学専攻）博士後期課程単位取得満期退学。1997
年電気通信大学大学院情報システム学研究科助教授。
2007年早稲田大学人間科学学術院教授。メディアネット
ワークセンター（現グローバルエデュケーションセンター）兼任研究員、教務主任などを経て、2018年より現職を兼任。
取材・文／児山雄介

撮影／荒川潤2020 1-228

特集●データサイエンスから考えるSociety 5.0の大学教育

まと め

7

データサイエンスから考える
Society 5.0の大学教育

つの視点「2025年までに50万人育成計画」の発端となった「AI戦略2019」は、「人間中心の社会をつくること」を目的としている。
データサイエンスは統計学やAIの知識を教えるだけのものではない。
この新しい教育に取り組むことを、大学全体の教育改革につなげよう。

1 Society 5.0における教育のゴールは？
Society 5.0を自学なりに捉えたうえで、その中で自学がどのような役割を果たすのかをまず決める。
未来に正解はないが、あまたのデータから客観的に意思決定することが大切だ。

2 高校までの教育とどう接続するか？
すでに初等中等教育では、Society 5.0に向けてのICT教育や探究学習などに取り組みつつある。
そのような教育を受けた生徒から選ばれるためにも、教育接続を図りたい。

3 学生の状況はどうか？
データサイエンスはまさに「学修者本位」でこそ、身に付く分野である。
「教えたいこと」ありきではなく、自学の学生の状況に合った教育手法、
カリキュラムの開発を。

4 学内にあるリソースは何か？
教員、教材不足が2大課題のデータサイエンス。まず学内のリソースを棚卸しし、ないものについては、学外から調達を。それが社会に開かれた大学、教育のきっかけにもなる。

5 最適な教育手法は？
学生が実社会で使えるスキルを身に付けるためには、実践、文理横断、鮮度がポイント。
これまでのやり方では対応が難しいことも。一から発想したほうが早道でもある。

6 企業や社会とどう連携するか？
実践力養成には、企業や行政等の実データを使った教育が有効だ。これまでの企業や社会との関係がここで生きる。手薄な場合は、実データも実装した外部リソースを導入する方法もある。

7 リカレント教育にどう生かすか？
学生も社会人も同じスタートラインに立つデータサイエンス。
良質なプログラムを開発できれば、リカレント教育での提供も積極的に行える。

2020 1-230