AI人材育成に挑戦する東京女子学園、「π型の人間」を目指せ – TECH+　記事掲載

米シリコンバレー発のAI企業であるパロアルトインサイトは、女子高生のSTEAM教育を支援するため、独自のAI人材カリキュラムを東京女子学園で開講している。

文部科学省が推奨しているSTEAM教育とは、Science(科学)、Technology(技術)、Engineering(工学)、Arts(芸術)、Mathematics(数学)の分野を統合的に学び、将来、科学技術の発展に寄与できる人材を育てることを目的とした教育プランのこと。

政府は近年、AI人材育成を喫緊の課題としてあげている。経済産業省は、2025年までにDX(デジタルトランスフォーメーション)が進まなければ経済損失が最大12兆円になると試算しており、AI人材の育成は急務だ。

2021年11月から2022年3月にかけて全10日間の日程で行われる同カリキュラムは、「AIと私～AIで幸せを作ろう～」というテーマで、AIや機械学習、プログラミングを情報教科の観点から教えるのではなく、「なぜ、私が学ぶことに意味があるのか」というところにフォーカスを当てている。社会問題解決に使われるAI事例やビジネス導入事例などを交えて、座学ではなくプロジェクトベースで生徒にAIの技術とビジネス応用の理解を促す。講師はパロアルトインサイトCEO石角友愛(いしずみ・ともえ)氏、同CTO長谷川貴久(はせがわ・たかひさ)氏が務める。

具体的には、全4章からなるカリキュラムを実施。第1章の「AIと私」では、身近に溢れるAI活用事例を通じてAIへの理解を深めた。学生への事前アンケートでは「自分たちの将来の仕事がAIに奪われてしまうのではないか」といった漠然とした不安があったという。AIを正しく理解し、便利なツールであるという事前知識を養うために、実際に同社が手がけたプロジェクトや、日本やアメリカでのAI活用事例を紹介し、まずはAIを身近に感じるカリキュラムを実行した。

第2章の「コンピューター基礎」では、具体的な技術論を学びAIを自ら作るプロジェクトを行った。女子高生たちが自らさまざまな文房具を集め、写真を撮影し、文房具の画像をAIに学習させ、AIが正しく「筆箱」「メガネケース」「ペン」などを分類できるかどうかを実践で学んだ。

ある学生は、紙に「あ」などの文字を書き、その画像をAIに学習させ、AIに文字識別させるといった面白い試みをしていた。

また別の生徒は、「なんだ、全然判別しないじゃん」とAIを一蹴。学習させる画像のサンプル数が少ないのが原因であることを理解したその生徒は、さまざまな角度から撮影した文房具の画像を追加で読み込ませた。「結局は人が裏で動かしてるんだ」と、素性を理解したその生徒は、AIに対して抱える漠然な不安が薄まっていた。

そして第3章の「機械学習と応用」では、機械学習を理解するために、機械学習の歴史や背景、機械学習の手法を体系的に学んだ。さらにプロ棋士を下したAIのドキュメンタリー映画「AlphaGo」を鑑賞し理解を深めた。最後にチャットボットを実際に作成することで実践へと繋げた。

最後の第4章である「ファイナルプロジェクト」では、生徒に身近に溢れる社会問題や課題を選び、その課題を解決するためのAIデザインを発表する。ゼロから構想を練り、具体的な形に落とし込み、その重要性を伝えるコミニケーション能力を養うカリキュラムだ。なおこの発表は、4月に行われる予定だ。

｢日本のジェンダーギャップの課題を解決したい」―― そう熱く語るのはパロアルトインサイトCEOの石角氏。同氏はこの取り組みを通じて何を実現したいのか。日本が抱えるAI人材不足問題とともに話を聞いた。

日本が抱えるAI人材の現状を教えてください。

社会や企業のAI導入率はアメリカでは40%～50%なのに対して、日本では20%前後と2倍以上の大きな差があります。また、経済産業省によると、日本では2030年にはAIやデータサイエンスを含むIT人材の不足が最大で約79万人に達すると予測されており、特に、「AI等を使いこなして第4次産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材の育成が急務」ということ。

実際の現場でも、データサイエンティストやAIビジネスデザイナーなどが社内にいないために、意思決定が速く進まず導入に至らないケースが多いです。より早い段階からAI教育を実施していく事が大事です。

女子高でAI講座を開始した理由は？

日本に根付いているジェンダーギャップの一つ、女性が大学でSTEAMを学んだり、IT業界の技術職で働く比率が低いこと、もっと言えば、ビジネスの現場に女性の割合が低いといった課題を感じていました。

これから未来へ羽ばたいていく女子高生が、自主性を持って大学進学やその後のキャリア、ライフプラニングができるような個人になってほしいという思いから、このプロジェクトを始動しました。

高校生はこれから大学に進学したり、進学せずに就職したりと、いろんな選択肢があると思うのですが、社会に刷り込まれたジェンダーバイアスで選択肢を狭めるのではなく、本当に自分がやりたいことや興味があることに自信をもって挑戦できるように、背中を押したいと思っています。

授業では、高校生の段階で「なんでAIを学ぶ必要があるんだろう」と自分事として考えてもられるような内容を意識しています。例えば、単純にプログラミングを教えるのではなく、AIの仕組みを一から学習することで、それが自分の人生やキャリアにおいて、どのように役に立つのかを一番に理解してもらう。そうすることで、「いつか自分の仕事がAIに奪われてしまうのではないか」といった漠然としたAIに対する不安から解放され、より具体的な人生のプランを設計できるようになってもらえたら良いなといった願いを込めて開始しました。

毎回授業をするたびに、学生の発想の柔軟さに感心します。今後は女子高に限らず、いろんな高校で展開していきたいですし、ニーズがあれば小中学生にも対応していきたいと積極的に考えています。

そもそもAI人材とはどのような人材を指すのでしょうか。

AIを開発する人、AIを現場に実装して課題解決に導く人、ニーズを抱えているステークホルダーとAI開発者をマッチングさせる人、データを集め綺麗に揃えてそれをエンジニアに渡す人、インターフェースを作る・デザインする人など、AI人材と一言でいっても幅広い人材がカバーされています。

私は、AI人材になるためには「π型の人間」になることが大事だとよく言っています。「π」という文字は足が2本に横軸が1本ありますよね。片方の軸足は「ドメインの知識」、対となる片方の軸足は、データサイエンスやデータアナリティクスといった「データ活用に必要な知識」を表します。そしてこの2本の足を横で一本でまとめ上げる「社会貢献やヒューマニティに対する知識」を持っている人材のことを指しています。

｢技術的に可能だから作ろう」ではなく、「それが社会で必要とされているから作ろう」と思えることが大事。社会貢献をしたいという倫理性や道義の心を理解した上でAIを開発する人材が今後必要になってくる人材だと思います。

文系でもAI人材になれますか？

もちろんなれます。そもそも理系・文系という分け方が今の時代に合っていません。アメリカでは哲学を専攻しながらコンピュータサイエンスを学んでいる学生や、データアナリティクスを学習しながら歴史も学んでいる人もいます。

私は文系、僕は理系といったバイナリーな分け方をする時代ではありません。学問の垣根を超えて、そこにある共通項目を見つけながら相乗効果を生み出し、シンセサイズを起こしていくといった統合能力をもつ人がAI人材に向いているのです。

日本がAI先進国になるためには？

AI人材の開発に注力するのはもちろん、研究開発費に国が企業がより多くの予算を割いて現場の土壌を作るということが大事です。それと同時に、「日本独自」や「日本人による」といった小さい枠組みにこだわらないことが重要だと思います。

世界に目を向けると、今、非常に伸びている会社は、アメリカや中国発だったり巨大なIT企業が多いです。彼らはグローバルな視点を持ってAIの開発に挑んでいます。AIに国境はありません。世界のどんなところでも使ってもらえるような、幅広い汎用性の高いAIやプロダクトを作れるような、グローバルでダイバーシティのある視点を持っている人を育てることが大切です。

｢AIとは無縁な部署・仕事だから」と思っている会社員の方には、自分の今いる場所をレバレッジしてAI人材になる方法を見つけて欲しいです。エンジニアやデータサイエンティストだけがAI人材ではありません。理系文系関係なく、今自分がいるビジネスの場所、知見、業務フローなどを生かしながらどうやってAI人材になるのか考えて欲しいと思います。

オンラインでいろんなことが学習できる世の中になりました。働きながら今いる場所を変えずにAI人材になることは可能です、是非、0から1の第一歩を踏み出してみてください。

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220329-2285502/2