事業内容の説明

　経済産業省による「平成26年度補正先端課題に対応したベンチャー事業化支援等事業」IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果によると、IT人材は、2015年の時点で約17万人であるが、2030年の人材不足規模は約59万人にもなると予測されている。また、Society5.0実現の中心になる先端IT技術を担う人材は、2020年には 約4.8万人が不足すると推計され、2020年以降もさらに多くのIT技術者不足が予測されている。

　
　本事業では、Society5.0実現に不可欠であるIT技術者、特にAI技術を活用した情報システムの開発・社会実装の技術を有する人材育成を行い、社会の要請への対応を推進する。
　AIシステムは、データの収集・蓄積、データの前処理・学習・推論エンジンの生成、AIアプロケーションの設計・開発・モニタリングという一連の過程を通して、高度な分析から判断を行うことができる情報システムとなる。
　IoT機器の普及や大容量データの分散管理システムの発展により、膨大なデータの収集・蓄積がすでに始まっている。これらのデータをAIシステムの学習に活用するためには、AI学習用に抽出、成型、標準化等の処理が必要である。また、実行可能な推論エンジンを生成し、その後、情報システムに取り入れるための開発環境の構築・AIシステムの開発及び他の情報システム（AIシステム）等との連携のための統合システム上での稼働、実装が必要である。
　Society5.0実現のためのIT技術者には、AIシステム構築の技術が必要である。データの前処理、成型、標準化等の作業レベルの技術から、推論エンジン生成のための機械学習・ディープラーニングのパラメータ設定や関数等の選択・作成技術、AIシステム開発環境構築技術、AIシステム設計・開発技術、他の情報システムと連携するための技術および実装からモニタリング（効果計測）を行い最適化する技術が求められる。
　情報系の専修学校においては、従来の情報システム開発技術の学習に加え、上記、AI技術を学習し、主にデータの前処理、成型、標準化、推論エンジン生成のための機械学習・ディープラーニングのパラメータ設定や関数等の選択・作成実装からモニタリング（効果計測）行い最適化する技術等、社会実装をする領域の人材を育成する。なお、IT技術者教育及び不足IT技術人材の供給の観点から、AIの分析結果から価値創造を行うビジネス領域の人材、高度なAIシステムの研究や汎用AIシステム開発等の新たな技術の研究領域は専修学校の人材育成領域の対象ではないと認識している。

　Society5.0実現のため、従来の情報システム開発関連の科目を活用し、不足する新たな技術（AI）に関する技術を付加した教育カリキュラムを開発し、これからの情報システム開発に必要な技術を習得する教育科目の編成をする。

ポリシー：
IoTによるデータ収集・収集されたビッグデータ・収集されたデータをもとに機械学習等を行い、AIシステムを開発・稼働する、実装技術と開発の全工程を管理するための専門知識と技術を有するシステムエンジニアを育成する。このため、情報システム開発企業と連携し、情報システムの実装技術に関する最新技術の動向、開発を計画通りに進めるためのプロジェクトマネジメント能力を身に付けさせる教育手法、情報システムの実装技術（要求分析・設計手法・品質管理技法）のカリキュラム等を踏まえた教育課程を設計する。

科目構成：
●コンピュータリテラシー　１８０時間
●システム設計・開発　４８０時間
●次世代情報システム設計・開発　７２０時間
●産学連携教育　１８０時間

各科目の目的：
●コンピュータリテラシー
ソフトウェア、ハードウェア、ネットワーク・セキュリティ、データベース等、コンピュータおよび情報システムの基本知識を学習する
●システム設計・開発 　
プログラミング、オブジェクト指向分析・設計、Webシステム開発、情報システム開発、データベース設計等、情報システム設計開発の基本知識と技術を学習する
●次世代情報システム設計・開発 　
統計学、人工知能概論、ビッグデータ概論、データマイニング、 人工知能プログラミング、人工知能システム開発等新たな情報システム開発の基本知識と技術を学習する
●産学連携教育
企業と連携した、学内演習、PBL、インターンシップ、企業内実習等、職業意識の醸成、知識・技術の定着実践力の養成を図る

■平成３０年度開発の教育プログラム

〇AIシステム開発学科教育カリキュラム
　　既存の教育カリキュラムの再編成と本年度開発する機械学習部分のカリキュラム開発　１４１０時間
●コンピュータリテラシー　１８０時間 　　
●システム設計・開発　５１０時間　　 　　
●次世代情報システム設計・開発　７２０時間 　　

〇教育教材
●・機械学習Ⅰ教材　テキスト＋演習データ　６０時間
●・機械学習Ⅲ教材　テキスト＋演習データ　６０時間

■２０１９年度開発の教育プログラム

〇シラバスの見直しと教育教材
●AIプログラミングII　　シラバス見直し＋テキスト＋演習データ　１２０時間
●AIシステム開発　　　　シラバス見直し＋テキスト＋演習データ　１２０時間
●機械学習Ⅱ　　　　　　シラバス見直し＋テキスト＋演習データ　６０時間
●データマイニング　　　シラバス見直し＋テキスト＋演習データ　６０時間
●教員育成研修プログラムⅠ　　教員育成の研修スケジュールと解説書

　情報系専門学校既卒者及び現役IT技術者は、コンピュータリテラシー、システム設計・開発は　学生の期間に学習している内容とほぼ変わりが無いので、改めて学習する必要はないと思われる。

　統計学、データマイニング、人工知能概論、ビッグビッグデータ概論、人工知能プログラミング、人工知能システム開発については、学生の時に学習していない内容なので、社会に出てから特に学習をしていなければ、すべて受講の必要がある。自己啓発や業務の中での経験がある者については、そのレベルにより、学習内容の選択も可能となる。人工知能機械学習の技術教材は、人工知能の概要、ビッグデータの概要、データマイニング等の知識・技術を有することを前提としている。

○実施事項

●調査 　
先端技術調査 　
目的：今後実用化されるAIシステムに必要となる技術を明らかにし、教育プログラムに反映する。変化の激しい技術領域であるため、情報を常に収集する必要がある。 　
対象：実用化されているAIシステムを開発している企業、AIシステムの実用化に向けた実証実験を行っている団体・企業　５社程度 　
調査手法：訪問によるヒアリング 　
調査項目：AIシステム開発工程における必要技術と人材像、使用されるプラットフォームに関する知識・技術、今後の技術展開の方向性 　
分析内容：AIシステム開発工程の各段階における必要技術を明らかにし、現状の教育プログラムの不足を補完する。また、専修学校の育成領域を特定する。
成果の活用：教育カリキュラム、科目・シラバスへの反映、教育教材・演習教材の内容に反映、教員育成研修プログラムに反映

●開発
・AIプログラミングII　１２０時間相当のテキストと演習課題（シラバス見直し）
・AIシステム開発　１２０時間相当のテキストと演習課題（シラバス見直し）
・機械学習Ⅱ　６０時間相当のテキストと演習課題（シラバス見直し）
・データマイニング　６０時間相当のテキストと演習課題（シラバス見直し）
・教員育成研修プログラムⅠ　教員育成の研修スケジュールと解説書

●実証講座 　

・機械学習Ⅰ（講座）
対象：情報系専門学校学生、情報系専門学校卒業生、現役IT技術者
期間：１８時間（３日×６時間）　　
時期：２０１９年８月　　　
定員：１２名

・機械学習Ⅲ（講座）
対象：情報系専門学校学生、情報系専門学校卒業生、現役IT技術者
期間：１８時間（３日×６時間）　　
時期：２０１９年８月　　　
定員：１２名

・AIシステム開発（講座）
対象：情報系専門学校学生、情報系専門学校卒業生、現役IT技術者
期間：１８時間（３日×６時間）　　
時期：２０１９年１１月　　　
定員：１２名

・機械学習Ⅱ・データマイニング（講座）　
対象：情報系専門学校学生、情報系専門学校卒業生、現役IT技術者
期間：１２時間（２日×６時間）　　
時期：２０１９年１１月　　　
定員：１２名

・教員育成研修Ⅰ
対象：情報系専門学校教員
期間：１２時間（２日×６時間）　　
時期：２０１９年１２月　　　
定員：１０名

●会議　
実施委員会
・回数：３回（事業開始時、中間、事業終了時）
・場所：東京　　　　
調査委員会　　　　　
・回数：４回（事業開始時、中間２回、事業終了時）
・場所：東京 　　　　
人材育成委員会　　
・回数：４回（事業開始時、中間２回、事業終了時）
・場所：東京

●成果報告 　　　　
成果報告会　　　
・時期：２０２０年２月　　　
・場所：東京 　　　　
Webサイト　　　　
・開設時期：中間　　　
・運用：適宜情報公開

●事業に参画する企業・業界団体等又は第三者である企業・団体等からの評価 　評価委員会が、事業に参画する企業・団体。IT分野人材育成協議会に参画する企業・団体等から検証メンバーを選出し、実証講座の内容、教育カリキュラム、教育教材等の内容及び評価手法による受講者の評価結果を基に、学習の成果を取りまとめる。 　　

＜評価項目＞ 　　　　
・教育カリキュラムで想定した教育目標を達成した受講者の割合 　　　　
・機械学習、ディープラーニングを理解できた受講者の割合 　　　　
・AIのプログラミングが理解できた受講者の割合 　　　　
・AIのシステム開発が理解できた受講者の割合 　　　　
・教育カリキュラムの時間数、教育目標、教育手法、評価項目、評価基準、評価手法により数値化する 　　　

＜評価の体制＞ 　　　　
・評価委員会のメンバーおよび事業に参画する企業・団体。IT分野人材育成協議会に参画する企業・団体 　　　

＜評価の方法＞ 　　　　
・教育カリキュラムの時間数、教育目標、教育手法、評価項目、評価基準、評価手法による数値を基に検討、協議する

・本学および事業に参画した専門学校の学科設置に活用する 　

・Webシステム学科、モバイルアプリケーション学科、ITビジネス学科等の情報関連学科カリキュラム・教育教材として、学科の一部に活用する 　

・モデルカリキュラム説明会、教員研修会を通して、活用を促進する。 　

・一般社団法人全国専門学校情報教育協会の協力のもと、教員研修会の継続的な開催を行う。 　

・Webサイトを通して、成果物をダウンロードできるようにして、利用を促進する。 　

・事業参加の企業・団体における社員研修会への活用を促進する。 　

・技術更新のための仕組みを構築し、継続的な先端技術の更新やバージョンアップに対応する。