事業内容の説明
事業の内容等
(1) 事業の趣旨・目的等について
i)事業の趣旨・目的を追加
サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会を目指すSociety5.0は、近年急速に発展した革新的な情報システム（AI（人工知能）・IoT・ビッグデータ等）の社会実装が必要不可欠である。しかしながら、その設計・開発・実装を担うIT技術者の不足が大きな課題となっている。（2020年に4.8万人が不足―IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果 先端IT人材の不足数推計）
本事業は、IT分野人材育成協議会と連携し、サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させた情報システムを社会実装するIT技術者育成の教育プログラム開発を行い、Society5.0実現のため不足が課題となっているIT人材の育成と社会への供給を推進する。特に、これまでのIT技術に加え、豊かな社会を実現するために期待されるAI（人工知能）・機械学習・ディープラーニング等の新たな知識・技術を有するIT技術者育成の教育プログラムを、多くの情報系専門学校が導入・活用できるモデルとして開発し、Society5.0に対応したIT技術者育成を推進する。
II)学習ターゲット、目指すべき人材像
情報システム開発技術者を目指す者を対象に、第4次産業革命等の社会変化に対応したIoT・ビッグデータ・AI（人工知能）等の技術を用いて、情報システム設計・開発・実装を行うことができるIT技術者を育成する。
(2) 当該教育カリキュラム・プログラムが必要な背景について
サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立し、人間中心の社会を目指すSociety5.0には、今後の情報システムの発展とその技術を活用した情報システムの開発・実装が不可欠である。
センサー等から情報を収集するIoT機器の開発、IoTデバイスをつなぐネットワークの整備、収集されたデータを蓄積するデータベースシステムはもちろんであるが、情報を分析し、社会の最適化を図る情報システム（AIシステム）は、分析結果を反映し、問題解決につなげ仕組みとして、Society5.0実現の重要な技術の一つである、
今後、社会の様々な領域でこの情報システムが実装され、課題を解決することが期待されているが、情報システムを開発・実装するIT技術者の不足が課題となっている。
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。
(3) 開発する教育カリキュラム・プログラムの概要
i)名称
AIシステム開発学科
II)内容
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
■２０１８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
■２０２０年度開発の教育プログラム
○シラバスの見直しと教育教材
・人工知能概論 シラバス見直し＋テキスト 30時間
・人工知能特論 シラバス見直し＋テキスト 30時間
・AIプログラミングI シラバス見直し＋テキスト＋演習データ 120時間
・統計学I シラバス見直し＋テキスト 30時間
・統計学II シラバス見直し＋テキスト 30時間
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。
教育プログラムの全体イメージ
本事業の教育プログラム開発の対象
(4) 具体的な取組
i)計画の全体像
２０１８年度
●調査
先端技術調査
今後実用化の見込まれるAIシステムを活用した情報システム開発の技術を調査した
対象：㈱ゴーガ解析コンサルティング
デジタル・ゲイズ・アンド・エマージ㈱
㈱リネア
㈱オプティム
㈱KUNO
以上、５社にヒアリング実施
調査の結果：AIの領域及び必要人材が明らかとなった
AI開発・利活用の領域は3領域に分けられる
①AIエンジンの開発領域
②AIを利用した情報システム開発領域
③データ編集・成型・加工領域
各領域における必要人材・技術が明らかとなった。
調査結果の活用
専門学校の育成領域を明確にし、教育カリキュラム、教材の内容に活用する。
専門学校の育成人材領域については、②AIを利用した情報システム開発領域、③データ編集・成型・加工領域が想定される。特にAIに係る各種ツールの利活用技術の有する人材の育成領域が対象となるのでシラバスの見直し及び教材・教育内容への追加、反映を行う。また技術以外に興味の喚起や気づき等の素養についての教育設計が必要である。（産学連携教育プログラムに反映する）
●開発
AIシステム開発学科教育カリキュラム
機械学習Ⅰ教材 テキスト＋演習データ
機械学習Ⅲ教材 テキスト＋演習データ
●実証講座
実証講座実施は見送ることとした
●成果物
・調査報告書 ・教育カリキュラム ・機械学習Ⅰ（テキスト＋演習データ）、・機械学習Ⅲ（テキスト＋演習データ）
２０１９年度
●調査
先端技術調査
今後実用化の見込まれるAIシステムを活用した情報システム開発の技術を調査し、必要な技術を明確にする（平成３０年度調査の補完と精査）
対象：AIシステム開発企業・実証実験実施団体等
●開発
・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
●実証講座
２０１８年度開発教材を用いた講座
機械学習Ⅰ（講座） ２日間 １２時間
２０１９年度整備した教育プログラムの実証講座
教員育成研修Ⅰ ２日間 １２時間
●成果物
・調査報告書 ・AIプログラミングII教材
・AIシステム開発教材 ・機械学習Ⅱ教材
・データマイニング教材 ・教員育成研修プログラムⅠ（研修スケジュールと解説書）
２０２０年度
●開発
・人工知能概論 シラバス見直し＋テキスト 30時間
・人工知能特論 シラバス見直し＋テキスト 30時間
・AIプログラミングI シラバス見直し＋テキスト＋演習データ 120時間
・統計学I シラバス見直し＋テキスト 30時間
・統計学II シラバス見直し＋テキスト 30時間
教員育成研修プログラムⅡ（評価手法）
●実証講座
AIプログラミングⅠ講座 １８時間
AIプログラミングⅡ講座 １８時間
機械学習Ⅱ講座 １８時間
統計学講座 １２時間
人工知能概論・特論講座 １２時間
教員育成研修会Ⅱ １２時間
●モデルカリキュラム説明会
●成果物
・人工知能概論教材 ・人工知能特論教材 ・AIプログラミングⅠ教材
・統計学Ⅰ教材 ・統計学Ⅱ教材 ・教員育成研修プログラムⅡ
II)今年度の具体的活動
○実施事項
●開発
・人工知能概論 ３０時間相当のテキスト（シラバス見直し）
・人工知能特論 ３０時間相当のテキスト（シラバス見直し）
・AIプログラミングI １２０時間相当のテキストと演習課題（シラバス見直し）
・統計学I ３０時間相当のテキスト（シラバス見直し）
・統計学II ３０時間相当のテキスト（シラバス見直し）
教員育成研修プログラムⅡ 教員育成の研修スケジュールと解説書、評価手法
●実証講座
・AIプログラミング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：2020年10月 定員：12名
・AIプログラミングⅡ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：2020年10月 定員：12名
・機械学習Ⅱ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：2020年11月 定員：12名
・統計学講座
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：2020年11月 定員：20名
・人工知能概論・特論講座
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：2020年11月 定員：20名
・教員育成研修Ⅱ
対象：情報系専門学校教員
期間：12時間（2日×6時間） 時期：2020年12月 定員：12名
●モデル・カリキュラム説明会
対象：専門学校管理者・情報系学科責任者
時期：２０２１年１月 ・場所：東京
●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
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
評価委員会 ・回数：3回（事業開始時、中間、事業終了時）・場所：東京
●成果報告
成果報告会 ・時期：２０２１年２月 ・場所：東京
Webサイト ・開設時期：２０２０年８月 ・運用：適宜情報公開
○事業を推進する上で設置する会議
| 会議名① | 実施委員会 | ||
| 目的・役割 | ・事業目的および内容の承認 ・事業の進捗管理 ・事業結果の確認 ・事業会計の監査 | ||
検討の 具体的内容 | ・事業方針策定 ・事業進捗管理 ・各委員会進捗管理 ・予算執行管理 ・産学連携委員会との連携 ・課題の検討 ・成果の活用・普及 | ||
| 委員数 | １１人 | 開催頻度 | ３回 |
実施委員会の構成員（委員）
| No | 所属・職名 | 役割等 | 都道府県名 |
| １ | 日本電子専門学校 | 統括 | 東京都 |
| ２ | 日本電子専門学校 エンジニア教育部、ケータイ・アプリケーション科 | 開発・調査 | 東京都 |
| ３ | 東北電子専門学校 教務 | 実証支援 | 宮城県 |
| ４ | トライデントコンピュータ専門学校 | 開発支援 | 愛知県 |
| ５ | 上田安子服飾専門学校 ファッションクリエイターアドバンス学科 | 産学連携支援 | 大阪府 |
| ６ | 学校法人第一平田学園 | 評価支援 | 岡山県 |
| ７ | 静岡福祉大学 特任教授 | 評価支援 | 静岡県 |
| ８ | 株式会社インフォテックサーブ | 企業連携協力 | 東京都 |
| ９ | 合同会社ワタナベ技研 代表社員 | 開発支援・教員育成支援 | 東京都 |
| 10 | 株式会社ユニバーサル・サポート・システムズ | 事業実施協力 | 大阪府 |
| 11 | 株式会社ウチダ人材開発センタ | 企業連携協力・調査支援 | 東京都 |
○事業を推進する上で設置する会議
| 会議名② | 人材育成委員会 | ||
| 目的・役割 | ・教育プログラム開発、教育領域・範囲・レベルの設計、実証講座実施、検証の確認、成果の活用の設計 | ||
検討の 具体的内容 | ・開発方針検討・提案 ・開発仕様の検討 ・開発業者選定 ・教育カリキュラム開発 ・教育教材開発 ・指導者育成プログラム開発 ・実証講座実施 ・成果の活用、正規課程への導入の促進、企業研修への活用の検討 | ||
| 委員数 | ９人 | 開催頻度 | ４回 |
実施委員会の構成員（委員）
| 氏名 | 所属・職名 | 役割等 | 都道府県名 |
| １ | 日本電子専門学校 エンジニア教育部長、ケータイ・アプリケーション科 | 委員長 | 東京都 |
| ２ | 日本電子専門学校 AIシステム科 | 教材開発・実証講座 | 東京都 |
| ３ | 東北電子専門学校 | 教材開発・実証講座 | 宮城県 |
| ４ | 中央情報大学校 | 開発支援・実証講座支援 | 群馬県 |
| ５ | 名古屋工学院専門学校 メディア学部 情報学科 | 教材開発・実証講座 | 愛知県 |
| ６ | 麻生情報ビジネス専門学校 | 開発支援・実証講座支援 | 福岡県 |
| ７ | 有限会社ワイズマン | カリキュラム開発 | 千葉県 |
| ８ | 合同会社ヘルシーブレイン | カリキュラム開発・指導者育成支援 | 東京都 |
| ９ | 株式会社サンライズ・クリエイティブ | 成果の活用企画 | 東京都 |
○事業を推進する上で設置する会議
| 会議名③ | 評価委員会 | ||
| 目的・役割 | ・教育プログラムの評価 ・検証講座の評価 ・事業の評価 | ||
検討の 具体的内容 | ・開発した教育プログラムの評価 ・モデル・カリキュラムの有用性の検証、評価 ・実証講座の結果の分析～検証・評価 ・本事業の評価 | ||
| 委員数 | ３人 | 開催頻度 | ３回 |
実施委員会の構成員（委員）
| 氏名 | 所属・職名 | 役割等 | 都道府県名 |
| １ | 静岡福祉大学 特任教授 | 評価支援 | 静岡県 |
| ２ | 株式会社ウチダ人材開発センタ | 企業連携協力 調査支援 | 東京都 |
| ３ | 学校法人第一平田学園 | 評価支援 | 岡山県 |
○開発に際して実施する実証講座の概要
| 実証講座の対象者 | 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 （日数・コマ数） |
・AIプログラミングⅠ講座 18時間（3日×6時間） 時期：2020年10月 |
| 実施手法 |
本校 在学生及び卒業生に告知し、受講希望者を募集する |
| 想定される受講者数 |
・AIプログラミングⅠ講座 １２名 |
| 実証講座の対象者 |
情報系専門学校教員 |
| 期間 （日数・コマ数） |
教員育成研修Ⅱ ２日間 １２時間 |
| 実施手法 |
情報系専門学校の案内を送り、受講者を募集する |
| 想定される受講者数 |
１２名 |
Ⅳ) 開発する教育カリキュラム・プログラムの検証
●実証講座参加者の評価
実証講座に参加した者に目標とする知識・技術を提示し、受講後にその理解度・定着度を受講者の自己評価および相互評価により確認する。
評価結果を基に、教育プログラム、教材、講師、期間（講義時間）、前提知識等がどの程度影響したかを調べる。
●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
(5) 事業実施に伴うアウトプット（成果物）
平成３０年度
・調査報告書
・教育カリキュラム・シラバス
AIシステム学科 カリキュラム
●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
（・AI（人工知能）・機械学習コマシラバス 60時間）
（・AI（人工知能）プログラミングコマシラバス 180時間）
（・AI（人工知能）システム開発コマシラバス 240時間）
・教育教材
機械学習Ⅰ ６０時間相当のテキストと演習課題
機械学習Ⅲ ６０時間相当のテキストと演習課題
２０１９年度
・調査報告書
・教育教材
AIプログラミングII １２０時間相当のテキストと演習課題
AIシステム開発 １２０時間相当のテキストと演習課題
機械学習Ⅱ ６０時間相当のテキストと演習課題
データマイニング ６０時間相当のテキストと演習課題
・指導者育成プログラム
研修カリキュラムⅠ（AI（人工知能）・機械学習） 12時間
２０２０年度
・教育教材
人工知能概論 ３０時間相当のテキスト
人工知能特論 ３０時間相当のテキスト
AIプログラミングI １２０時間相当のテキストと演習課題
統計学I ３０時間相当のテキスト
統計学II ３０時間相当のテキスト
・指導者育成プログラム
研修プログラムⅡ（AI（人工知能）プログラミング） 12時間
カリキュラム・教材・学習者評価手法
(6) 本事業終了後
・AI技術者育成のモデルカリキュラムとして、全国の情報系専門学校へ導入・活用を促進する
１．成果物の送付
２．成果報告会の実施
３．導入に向けた教育カリキュラム説明会の実施
４．学生指導のための教員研修会の実施
５．本事業に参画する専門学校による導入の可能性のある他校の紹介
６．事業終了後も継続して活動をするための体制構築
・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。