特集　数理・データサイエンス・AI教育

AIを使いこなす教育プログラムの取組み
〜AI活用スキルを身に付けるには〜

巳波　弘佳（関西学院大学　学長補佐・理工学部教授）

１．はじめに

　近年のAI（人工知能）を中心とする技術革新により、様々な分野において今までアプローチが困難であった問題の解決が急速に進んでいます。世界はAI技術による大きな転換期を迎えているといっても過言ではありません。いま、そしてこれからの社会で求められるのは、文系・理系関係なく、AIやそれに関連する技術を理解して活用できる人材です。社会構造や働き方にも急激で大きな変化が起こりつつありますが、それに対応できる人材を育成することは、教育機関にとって重要な責務と言えます。
　このような課題認識のもと、本学は、最先端のAIの一つとして知名度の高い“Watson”を擁するグローバル企業である日本IBMと、人材育成や産学連携を含めた総合的な取組みを行うための包括的な共同プロジェクトを2017年９月より開始しました。とりわけ、AIを使いこなす人材の育成が急務であるという認識を共有したことから、AIに関する基盤教育の実現に優先して取組み、2019年度には全10科目からなるAI活用人材育成プログラムを全学開講科目群として開講しました。本プログラムでは、「AI・データサイエンス関連の知識を持ち、さらにそれを活用して、現実の社会課題・ビジネス課題を解決する能力を有する人材」を「AI活用人材」と定義し、このような人材を育成し輩出することを目的としています。
　2021年度からは、一部を完全e-Learning科目として大幅に再編し、本プログラム全体をe-Learning科目と対面型科目を組み合わせたブレンド型のプログラムとしてバージョンアップします。
　本稿では、AI活用人材育成プログラムが目指すもの、現在の状況、そして来年度からバージョンアップする新たなプログラムについて紹介します。

２．AI活用人材育成プログラム

　今やAI技術は一部の企業だけが扱うものではなく、既に多くの企業がAI技術を活用するようになってきています。このような社会で求められる人材は、AIやそれに関連する技術を理解し、ビジネスなど様々な分野でそれを活用できる人材です。一般にAI人材と言えば、理系、特に高度な数学やプログラミングの知識を持つ情報科学・情報工学系の人材だと思われがちです。しかし実際に大幅に不足しているのは、新たなAI技術を研究開発する人材よりも、むしろ様々な事業領域において、業務の強化や効率化のためにAIを使いこなせる人材であり、その育成こそが急務となっています。多くのビジネスパーソンが、コンピュータの原理を知らなくても、また理系や情報科学・情報工学系でなくても、PCやスマートフォン、その上の様々なソフトウェアやアプリを使って仕事をしているのと同様、AIを使いこなしてビジネスの課題を解決し、AIを利用した新サービス・製品を開発することは、今では十分可能となっています。技術を知っているだけで新しいビジネスを生み出せるわけではありません。技術を知らずに新しいビジネスは生み出せません。文系・理系の枠を超え、文理横断的に思考を巡らして実際に何かを創造していく人材こそがこれからの社会を動かしていくことができます。
　AIに関わる人材は、大きく３つに分けることができます（図１）。最先端のAI技術そのものを研究開発するAI研究開発者、AI技術を活用して現場の課題を解決したり新サービス・新製品を作り出したりするAIユーザ、そのようなAIユーザにソリューションを提供するAIスペシャリストです。本学のAI活用人材育成プログラムは、AI活用人材、主にAIユーザとAIスペシャリストの育成をターゲットとしています。それは、分野を問わず実に多くの企業がAIソリューションを求めており、人材需要のボリュームゾーンがAIユーザやAIスペシャリストにあるからです。

図１　AI活用人材

　以上の背景から、本学のAI活用人材育成プログラムは、全学部の学生が受講できるようにしています。これは、様々な分野においてAIを活用する知識やスキルを多くの学生たちに修得して欲しいからです。文系の学生たちは各学部での学びにAIを組み合わせるスキルを身に付けることで新しい分野を切り拓くことが期待できます。また理系の学生たちは、高度な数学やプログラミング能力が現実の社会で具体的にどのように活かせるかを考える本プログラムの授業を通して、地に足のついた技術の研究開発能力を身に付けられると期待できます。
　AI活用人材育成プログラムの特長として、「初学者を念頭においた授業内容」ということがあげられます。Society 5.0や第４次産業革命などの背景から始め、数多くの事例を通してAI活用のセンスを身に付けると同時に、AIアプリの開発やデータ解析を行うための知識とスキルを学び、さらにそれらを実践的なレベルまで鍛えるための演習科目群を積み上げるカリキュラムを編成しており、予備知識がなくても段階的に学べるような構成になっています。
　さらに、「体系的かつ実践的なスキルの修得」ができることも特長としてあげることができます。全10科目はすべて新規開発であり、既存の内容の流用はありません。全体を一から開発することで、すべての科目を体系的・有機的に組み上げました。このプログラム全体を通して、AI・データサイエンススキルを修得した上で、実際の現場での課題に取組む実践的PBL（Project Based Learning）による発展演習科目に進むよう自己完結型に体系化されています。
　重要な特長として、「ビジネス視点の醸成」があげられます。本プログラムを日本IBMとの共同プロジェクトで開発したことにより、IBMをはじめAI活用企業の実務の視点をふんだんに取入れ、ビジネス現場で即戦力となれるような授業内容を設計しています。
　これらの特長を持つAI活用人材育成プログラムは、専門分野と両立するもの・補完しあうものとして位置づけています。各学部での学びが柱であり、それをさらにパワーアップする武器としてのAI活用スキルということです。学生たちには、まず自分が所属する学部での学びをしっかりと深めるように指導しています。その上で、AIを使うとどのようなことが可能になるのかを考えるのです。「AIだけで何かができるようになる」ということではなく、「AIを使って何かをする」という意識を持ってもらいます。
　本プログラムを2019年度に開講して以来、実に多くの学生が受講を希望し、実際に受講してくれています。本プログラムの最初に受講するAI活用入門は、2019年度開講時には１クラス80人×３クラスを春学期と秋学期２回同じ講義を行いましたので、年間480人が受講しています。倍率は２〜４倍であり、やむなく抽選しなければならない状況でした。2020年度からは１クラス150人とほぼ倍増し、年間900人が受講できるようにしましたが、前年度よりもさらに受講希望者が増加したため、倍率はあまり変わらず、２〜３倍でした。
　受講を希望する学生は全学部にわたっています。理工学部が突出して多いということもなく、むしろ経済学部や商学部の方が多く、一見AIが学部の学びとは直接関係なさそうに思える学部からも大勢の希望者がいます。履修登録期間が数日とたいへん短いにも関わらず、学部によらず大勢の希望者が申し込んでくるのですが、これは、現在の学生たちがそれだけAI活用に強い関心を持っていることを示していると思われます。
　さらに、開講１年目の学生たちからは、AIを活用したプロジェクトをしたいという声が数多くあがりました。本プログラムの総仕上げの科目であるAI活用発展演習の開講を待てず、そもそもすぐに何か動きたいので、やれることはないかというのです。そこで、人間福祉学部の学生や理工学部の学生たちがチームを作って企業とともに福祉関連サービスへのAI活用を検討するプロジェクトや、総合政策学部の学生と理工学部の学生で医療関係へのAI活用を検討するプロジェクトなど、いくつもプロジェクトが生まれました。
　また、AIを活用したプロジェクトを行うだけでなく、AI活用人材育成に向けた活動にも積極的に携わってくれています。例えば、関西学院は文部科学省のWWL（ワールド・ワイド・ラーニング）コンソーシアム構築支援事業に採択されており、「AI活用 for SDGs」をテーマとして高大連携を通したイノベーティブなグローバル人材の育成を行っていますが、この活動の一環として進めている高校生向けのワークショップにも関わってくれています。このワークショップは、高校生たち各自に事前学習をしてきてもらい、当日は関心あるテーマごとに５人１チームを構成してディスカッションし、ポスターにまとめ、発表するというものです。これに対して、AI活用入門を受講した学生30人以上が呼びかけに応えて集まり、プロジェクトを構成して、主体的にワークショップ全体を企画・開発・運営を行いました。また、各チームには大学生が１〜２人加わり、ファシリテーターとしてチームをまとめました（写真１）。学んだことを他人に教えるというプロセスを導入することによって、大学生自身のAI活用に関する知識とスキルの理解が深まる効果や、より良いワークショップを実現するための企画立案運営能力・ファシリテーション能力を向上させる効果も見込まれます。また、ワークショップ参加高校生側の視点から企画内容や自分自身の能力を常にチェックすることになるため、知識・技能の活用を通した認知プロセスの外化も促進されます。これらの効果も期待できる活動であることは、大学生には陽に伝えていないにも関わらず、ワークショップ企画への協力を募集しただけで、全学から多くの学生が参加を希望し、主体的に動きました。これは、AI活用の重要性を認識しているからということだけではなく、現在の大学生たちは、強制力を使わなくても、関心の方向性が合致するようにうまく設定すれば積極的に動くということを示す事例にもなっていると思われます。

写真１　AI活用 for SDGsワークショップ

図２　AI活用人材育成プログラムの科目構成

３．新たなe-Learningスタイル

　一般的なe-Learningでは、講師がスライドや板書によって説明する動画を視聴するというスタイルがほとんどですが、本プログラムでは、内容を説明する動画だけではなく、様々なコンテンツから構成されています。
　例えば、AIアプリ開発やプログラミングなどに関するデモ動画も用いた演習も数多く行います。特にAIアプリ開発やプログラミングの実習においては、対応するデモ動画の視聴を何度も繰り返したり停止したりしながら進めることができるので、受講者各自の理解スピードで進められるようになります。そのため、受講者が独力でもこれらの実習を比較的容易に進めていけるようになっています。これにより、単に動画を見て知識を得るだけではなく、手を動かして実習も行い、スキルも身に付けることができるe-Learningを実現しています。これは、期せずして今年発生したコロナ禍によるオンライン授業対応を通して、極めて高い効果が得られることを検証することができました。
　単位を授与できるe-Learning科目とするために、不正防止策を組み合わせた上で、オンラインテストによる成績評価を行います。テストは各講義におけるセクション単位で実施し、クリアしないと次のセクションに進めないため、細かいステップで理解度を確認して定着させるようになっています。テストは選択式の問題だけではなく、実習で作成したものを実行して得られる結果を回答するタイプの問題なども含んでおり、知識の有無だけでなく、開発スキルも評価できるようになっています。
　不正防止策として、AIによる顔認証を組み合わせています。これはログイン時だけでなく、オンラインテスト受験中も適宜行うため、他人のなりすましを防止できます。また、多数の問題ストックの中からのランダム出題に加え、時間制限を設けることにより、受講生間での解答の共有などによる不正も防止できます。このような不正防止策により、適正な成績評価が可能となります（図３）。

図３　本人認証と不正防止

　さらに、講義に関する質問に対応するために、本プログラムでは、AIによるTA（Teaching Assistant）チャットボットを導入します。受講生からの質問は簡単なものも多く、TAチャットボットで回答できるものも少なくありません、スマートフォンなどからいつでもどこからでも質問でき、疑問がすぐに解消されるようになれば、回答待ちによる集中力の途切れを引き起こすことなく学習を継続できるようになります。TAチャットボットが回答できないような高度な内容・複雑な内容は教員が回答します。このように、質問対応にTAチャットボットを組み合わせることにより、人間だけで対応するよりも、より多く・より早く・より深い対応ができるようになります（図４）。

図４　TAチャットボット

　なお、このTAチャットボットの開発には、本学の学生たちがプロジェクトを構成して関わっています。導入時から良好な性能を発揮できるチャットボットを開発するためには、大量の文例データをAIに学習させる必要がありますが、これらを用意することは一般の企業などにおいてチャットボットを導入する際の一つのハードルにもなっています。この部分の開発に、呼びかけに応じて20人以上の学生が集まってくれました。このTAチャットボットは試験段階で90％以上の回答率を達成しています。このような実際のAI開発に関与し、学んだことを実践の場で活用する機会を持つことによって、AI活用に関するさらに理解を深め、実践力も高めることができます。
　さらに、e-Learningにおける動画のナレーションには本学総部放送局の学生たちが協力してくれています。本学の総部放送局は多くのアナウンサーを輩出していますが、プロ並みのスキルを持つ学生たちが普段とは異なる新たな企画に携わることに楽しみを感じてくれており、意欲的にナレーション収録に取り組んでくれました。AIの開発に直接関わるわけではありませんが、原稿を読むことによって自然にAIを学ぶことにもつながっています。AI活用へ関心を持つ裾野はこのようにしても広がっています。

４．AI活用人材の輩出

　政府が昨年公表した「AI戦略2019」において、年間50万人にリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得させることが目標にされていることにもあらわれているように、社会はAI人材を必要としています。
　しかし多くの企業は、人材は不足していると感じながらも、まだ手探りの状況のように感じられます。自社に必要なAI人材の具体的なイメージが明確になっていないということも大きな原因の一つのように見受けられます。つまり、必要なのはAI研究開発者なのか、AIユーザなのか、AIスペシャリストなのか、また、それらをどのように採用し育成して使っていけばよいのか、多くの企業もまだ悩んでいる段階のようです。必要な人材像が曖昧なままであれば、例えばAI研究開発者を採用しても、必ずしもその企業が行っている事業の課題解決には向いていない・関心がないというようなミスマッチも生じえます。
　このような状況において、「AIを活用する」ということを軸として総合的なスキルを身に付けているAI活用人材は、どのような仕事であっても、それに対応して活躍できる人材と言えるでしょう。AI活用人材は、社会を構成する多くの企業にとって必要不可欠な人材と認識されると確信しています。
　本学の新たなAI活用人材育成プログラムによって、より多くのAI活用人材が育っていき、社会で活躍していくことを大いに期待しています。