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政府は2019年3月29日に有識者提案のAI戦略を発表しました。日本国政府がAI関連領域で実行するべき政策を提言するもので、2019年6月に大阪で開催されるG20で政府が世界に向けて発信していく日本のAI戦略の基礎となります。G20に先駆け、経産省の後援で日経が開催するAI/SUMでも世耕経済大臣が登壇し、日本のAI戦略について言及すると見られています。
このAI戦略の目的は、政府が掲げるSociety5.0の実現を通じて世界に貢献し、日本独自の課題も解決していく国の基本方針に対して、AIという観点で方策を策定することです。この戦略はAIの社会応用の過程において、日本の産業競争力の強化などに寄与する政策として重要な戦略です。
特に教育面では「年間100万人の全ての高校生」「文理を問わない全ての大学・高専生 年間50万人」「年間100万人の社会人」などに対してAIリテラシー教育を行う大規模な戦略などが発表されています。この記事では、業界に先駆けてAI教育を提供してきた企業・大学からのコメントを交えながら、「AI戦略」の中の教育政策についてみなさんに解説します。
目次
大きく4つ定められた戦略目標
この戦略では、国としての役割や枠組みを踏まえた上で、4つの戦略目標が掲げられています。
- 戦略目標Ⅰ ：我が国が人口比において最もAI時代に対応した人材を育成・吸引する国となり、それを持続的に実現するための仕組みが構築されている
- 戦略目標Ⅱ：実世界産業におけるAI応用でのトップランナーとなり、産業競争力を強化
- 戦略目標Ⅲ：多様性を内包した持続可能な社会を実現するための一連の技術体系を確立し、その運用するための仕組みを実現する
- 戦略目標Ⅳ：国際的AI研究・教育・社会基盤ネットワークの構築
特に戦略目標Ⅰに関しては、他のメディアが先行して報じられている通り、日本のAI人材を輩出していくために、小学校から大学・高専までの教育の改革だけでなく、社会人の再教育にも積極的に取り組むとしています。最先端のAI研究を行う人材だけでなく、AIを産業で応用する人材や中小企業でAIを応用する人材、AIを活用した事業創出を行う人材など、さまざまな人材がAI人材として定義されており、かつてないほど大規模な人数に対してAIのリテラシーを高める基盤づくりを行います。
戦略目標Ⅱでは、医療や介護、一次産業、物流など物理的実世界において何らかの価値を提供する産業を「実世界産業」と定義し、Web上で完結するのではなく、人や自然、ハードウェアなどの相互作用を通じて、価値を生み出していきたいとして、AI化を促進していくとしています。
政府が取り組むAI人材教育改革
IoTや通信技術、ビッグデータなどデジタル化が進む現在において、生涯を通じた教育が必要だと捉え、小学校から大学、社会人まで幅広くAIリテラシーを学ばせる教育改革に踏み切ります。さまざまな社会課題と理科・数学の関係を早い段階から理解することで、技術を活用して課題を解決する思考の経験を蓄積していきたい考えです。
AIスキルが「読み・書き・そろばん」的なデジタル社会の基礎知識であり、新たな社会のあり方を考える上で必要な基礎力となるため、社会のあらゆる分野で人材が活躍することを目指して、この提言では以下の目標を設定しています。
- 全ての高校卒業生が「理数・データサイエンス・AI」に関する基礎的なリテラシーを習得。また、新たな社会のあり方や製品・サービスのデザイン等に向けた問題発見・解決学習の体験等を通じた創造性の涵養
- データサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を育成（約25万人/年）
- データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成（約2,000人/年、そのうちトップクラス約100人/年）
- 数理・データサイエンス・AI を育むリカレント教育をできるだけ多くの社会人に実施（女性の社会参加を促進するリカレント教育を含む）
- 留学生がデータサイエンス・AIなどを学ぶ機会を促進
この提言では、教育改革として「リテラシー改革」「応用基礎教育」「エキスパート教育」「数理・データサイエンス・AI教育認定制度」の4つに分解し、それぞれに具体的な目標を設定しています。ここからそれぞれ、どんな具体的な目標が設けられているのかをご紹介します。
AI人材教育を国内で先駆けて提供する各社、学部からのコメント
AINOWでは、日本で先駆けてAI教育サービスを提供する各社（キカガク, Aidemy, AI Academy）、2019年度からデータサイエンス学部を創設する武蔵野大学データサイエンス学部のそれぞれから、この施策に関するコメントをいただきました。
キカガク 吉崎氏
Aidemy 石川氏
日本にはエンジニアが約100〜120万人いるとされているので、25万人という数字は達成可能な妥当なラインであると考えています。一般的には「AI=仕事を奪われる」とも言われていますが、AI化が進む職業従事者の方に対しては政府は再教育の仕組みを整備すべきです。
情報革命が進んでいる今、産業構造と仕事のあり方が変容する時代において、リカレント教育への政府の積極的な投資がとても重要です。
AIは「ドメインの理解」・「機械学習の基礎知識」の組み合わせです。それぞれの事業領域を理解している方に、「機械学習の基礎知識」をつけるような、π型人材の育成が必要と考え、Aidemyとしても以下のような取り組みでAI人材育成に寄与していきたいと考えています。
・オンライン学習サービス「Aidemy」の提供や、本の出版を通じて、機械学習の敷居を下げていく
・早稲田大学への授業の提供や、研究室への教材の無償協賛を実行していく（すでに取り組みをはじめています）
引き続き、こうした人材の裾野を広げる活動を続け、日本に貢献していきたいと思います。
AI Academy 谷氏
年間25万人育てる新目標に我々は協力したいと考えています。しかし、過去に高校数学の内容を削っているのにも関わらず、25万人のうち文系の15%程度にあたる7万人に対し、機械学習のアルゴリズムを理解してもらうという点が気になりました。
AIの技術の発展速度は凄まじく、ディープラーニングを体系的に学ぶよりも先に、数学や統計を学ぶ方が、今後出てくるアルゴリズムにも対応できると考えています。ですので、しっかり微積分、行列といった数学の内容に加え、確率・統計もAIのアルゴリズムを理解する上でカリキュラムに入れた方が良いと思いました。
AI Academyの学習コンテンツのほとんどを無料で使えますし、上記数学の内容や、確率・統計、さらにPythonプログラミングや機械学習のアルゴリズムまで幅広く扱っていますので、これからAIを学ぶことになる学生の方々にはぜひ活用して頂きたいです。
今後は、AI人材の教育とAI Academyの開発や最新コンテンツの追加等を行い、AI人材の育成に貢献していきます。
武蔵野大学 データサイエンス学部学部長 上林氏
特に、文系学生を対象に、この種のプログラムを本格的に導入展開すべきです。この場合、専門的なAI技術人材の育成の観点ではなく、21世紀における生活、仕事などを遂行する上で必須となる汎用的なコアスキルであるという新たなアプローチが必要です。つまりAI for ALLの考えが重要。21世紀を生きる全ての職業に就く人にとって、必須のスキルであるとともに、将来の職業観やキャリアデザインに大きな意味合いを持つ存在であるからです。
一方、課題としては、現行の大学、特に文系学生の情報・データリテラシー・スキル教育はお粗末な状況です。この現状に立脚すると、①教育人材の確保や育成、②大学の情報・ネットワーク環境の飛躍的充足、などが喫緊の課題だと考えられます。
武蔵野大学では、2019年度から専門学部としてデータサイエンス学部を開講するとともに、2020年度から、全学部生向けに、データ、情報、メディア、人工知能のリテラシー(知識・スキル・ツール・倫理)を必修科目化する方針です。また、同様に全文系学生向けに、プログラミングリテラシーの演習科目を提供する予定。
また、①については、全学情報教育の推進母体として学長直属のセンターを設置して強力に推進。②についても、全学生PC必携化を前提にしたキャンパスのインテリジェンス化を推進。
では、「リテラシー改革」「応用基礎教育」「エキスパート教育」「数理・データサイエンス・AI教育認定制度」について具体的に概要を見ていきましょう。
すべての高校生・大学生がAIリテラシーを学ぶ（リテラシー教育）
高校
全ての高校生（約100万人/年）が、データサイエンス・AIの基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得。また、人文学・社会科学系の知識、新たな社会の在り方や製品・サービスのデザイン等に向けた問題発見・解決学習を体験
年間約100万人の高校生に対して、AIなどの基礎的な知識を習得させます。具体的には、2022年に必修化される科目「情報Ⅰ」においてAIやデータサイエンスを取り入れた上で指導方法を改善していくことや、ITパスポート試験等におけるAI関連の出題を強化する取り組みを行います。合わせて教職員に対するAIリテラシー向上のための学習機会も提供し、全ての高校でデータサイエンスやAIの基礎となる実習従業を実施できるようにする他、部活動も創出していきます。
大学・高専・社会人
- 文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得
- 多くの社会人（約100万人 /年）が、基本的情報知識と、データサイエンス・AI等の実践的活用スキルを習得できる機会をあらゆる手段を用いて提供
- 大学生、社会人に対するリベラルアーツ教育 の充実（一面的なデータ解析の結果やAIを鵜呑みにしないための批判的思考力の養成も含む）
文理を問わず、全ての大学・高専生が初級レベルのAIなどのスキルを習得できるように、カリキュラムを全国展開する他、大規模オンライン公開講座MOOC等を活用して、学習の環境を確保していきます。社会人が学べる環境づくりにも取り組み、大学でAI教育を受けられる体制も構築します。
また、特定の技能だけでなく、リベラルアーツ（思考力・判断力のための一般的知識の提供や知的能力を発展させることを目標にする教育）も充実させ、問題発見・解決などの学修プログラムを拡充します。
小学校・中学校
データサイエンス・AIの基礎となる理数分野について、
- 習熟度レベル上位層の割合が世界トップレベルにある現在の状態を維持・向上
- 国際的に比較して低い状況にある理数分野への興味関心を向上
様々な社会課題と理科・数学の関係性の理解と考察を行う機会を確保
現職の教員にAIリテラシー向上のための学習機会を提供したり、優秀な人材を教員として登用します。また、AIだけでなくICT技術全体に触れられるよう児童一人ひとりが端末を持てるようにし、さらに希望する小中学校で遠隔教育の活用も進めていきます。
25万人のAI応用人材を確保（応用基礎教育）
応用基礎教育では、AIをそれぞれの分野に適用し、課題の解決を行っていくことを見据え、大きく2つの目標が定められています。
文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約25万人/年）が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの応用基礎力を習得
このために、大学入試において数理・データサイエンス・AIの応用基礎力の習得が可能と考えられる入学者の選抜を重点的に行う大学を支援
※25万人は人文社会系・教育・芸術系等の15％程度（約7万人）が含まれる
リテラシー教育では、すべての大学・高専生が初級レベルのAIリテラシーを身に着けていくとしていますが、さらにAIを応用していく基礎力を養うために25万人の規模で、自らの専門分野にAIを応用できる人材を育成します。大学・高専において専門の教育コースを認定する他、MOOCの活用、ダブルメジャー（専攻を2つ設けること）を推進するなど、制度の改革にも踏み込みます。
地域課題等の解決ができるAI人材を育成（社会人目標約100万人/年）
社会人のAI応用スキルを養うため、e-ラーニング等の活用に重点的に取り組みます。具体的には2020年に100講座を整備し、地域の産業界と大学・高専、AI自薦スクールが連携した課題発見の環境を2025年に全国200箇所で整備します。
さらにAIに特化した2000人のエキスパート人材を育成（エキスパート教育）
さらには、博士号を有するなどトップクラスの人材を育成していくために、以下の目標を設定しています。
エキスパート人材（約2,000人 /年、そのうちトップクラス約100人 /年）を育成するとともに、彼らがその能力を開花・発揮し、イノベーションの創出に取り組むことのできる環境を整備
AI×専門分野における高度人材を育成するために、産業界と連携した教育課程を設置、民間団体が実施するコンテスト（KaggleやSIGNATE）を大学教育に取り入れ、研究開発インターンシップにも取り組みます。国際的なAI関連学会を日本に積極的に誘致し、国際的な日本のプレゼンスの向上にも努めていきます。
数理・データサイエンス・AI教育認定制度
大学・高専の卒業単位として認められる数理・データサイエンス・AI教育のうち、優れた教育プログラムを政府が認定する制度を構築、普及促進
2019年から動き出し、企業や大学などの関係者に寄る議論の枠組みを設置し、認定方法などを活用方策を検討していきます。ここまで紹介してきた教育の改革を行うにあたり、認定制度を取り入れることで、成功事例を募集しながら標準カリキュラムを作成し2020年にはコース認定を開始する予定です。
政府が認定する優れた数理・データサイエンス・AI関連の教育・資格等を普及促進
e-ラーニングやITパスポート試験のAI関連出題の強化、AI実践スクール制度の検討・実施を行い国際展開を行います。
最後に
この記事では「AI戦略 2019」の中でも特に教育に着目して概要をお伝えしました。人や産業、地域全てにAIを活用していくとして政府は具体的な数字も打ち出してAI人材の育成に臨んでいくことが伺えます。特に注目すべき点は「実世界産業」を重視しているという点です。東大 松尾教授をはじめAI業界内ではロボットなど日本固有の製造技術を駆使したAIの実世界応用が強みだとする意見も多く聞かれる中で、日本政府の戦略として実世界が掲げられていることが特徴的です。
また、情報ⅠへのAI関連カリキュラムの導入や入試科目として取り入れるなど、従来の科目に匹敵するほどAIの知識が重視されており、小学校から社会人までそれぞれ100万人規模で改革を行うことはとても重要な一方、産業界・行政・学術界のそれぞれの密な連携が今後不可欠になります。
4月に開催されるAI/SUMでは世耕経済産業大臣が登壇し、日本のAI戦略について講演を行う予定です。ぜひ参加してみてください。
日本のAI戦略 〜安倍首相が提唱する国際的なデータの流通の重要性〜 「AI/SUM」 開催記念スペシャルセッションレポート
■AI専門メディア AINOW編集長 ■カメラマン ■Twitterでも発信しています。@ozaken_AI ■AINOWのTwitterもぜひ！ @ainow_AI ┃
AIが人間と共存していく社会を作りたい。活用の視点でAIの情報を発信します。
その一方、ディープラーニングを含めた機械学習のアルゴリズムを理解する人材を年間25万人育成することは現実感がありません。基本情報処理技術者試験の年間合格者数が3万人弱である現在、高度なディープラーニング技術を数学からソフトウェア、ハードウェアまで理解できる人材がそこまで急激に育つでしょうか。また、AIはいま、かつてのコンピュータのように民主化が進み、エンジニアだけのギークな趣味ではなく、すべての人がツールとして使えるようになりつつあります。アルゴリズムを正しく理解している人材も必要である一方、本当に必要な人材はAIが多少ブラックボックスであっても、社会課題の解決のためにAIを一手段として活用できる人材ではないでしょうか。
キカガクでは、エンジニアの育成以外にも、AIの民主化に伴い、このAIを活用できる人材育成へ積極的に舵を切りました。AI活用を評価できることから、アセスメント人材と呼んでいます。また、2018年から東京大学や長岡高専を含めた大学・高専向けの講義も行っており、AIを一手段として「社会課題の解決」を考えられる大学生・高専生への教育も積極的に進めていきます。