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title: 日本のAI戦略、セミナーの位置づけ、他の勉強ソース
tags:  #マテリアルズ・インフォマティクス #勉強ソース #ai戦略  
author: [木野日織](https://www.docswell.com/user/3465680103)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: １．日本のAI戦略 https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）、（リテラシーレベル）プラス、（応用基礎レベル）プラス認定結果 https://www.mext.go.jp/content/20220824-mxt_senmon01-000188414.pdf  ２．セミナーの位置づけ  ３．他の勉強ソース 統計数理研究所のリーディングDAT講座、https://www.ism.ac.jp/lectures/leadingdat/2022/index.html 明治大学データ化学工学研究室(金子研究室)オンラインサロン https://datachemeng.com/onlinesalon/
published: December 07, 22
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Ａ Ｉ 戦 略 2 0 2 2からの抜粋（１）
第四部
１．教育改革
大目標
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）
令 和 ４ 年 ４ 月 ２ ２ 日 、統合イノベーション戦略推進会議決定
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf
大学教育の拡充
「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）、（リテラシーレベル）プラス、
（応用基礎レベル）プラス認定結果
https://www.mext.go.jp/content/20220824-mxt_senmon01-000188414.pdf


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Ａ Ｉ 戦 略 2 0 2 2からの抜粋（２）
三部
赤文字＝木野が追加
２．Ａ Ｉの社会実装の推進に臨む姿勢
・・・社会のデジタル化は当然のこととして、Ａ Ｉに関する次のような思い込みを捨てる・・・。
①“ＡＩは人の仕事を代替する”⇒“ＡＩは人と協調する”
→Ｘ Singularityが起きて失業
② “Ａ Ｉ技術者だけがＡＩを深く理解できる”⇒“ビジネスケースからＡＩは理解できる”
→（まとめ）ＡＩを完全に理解していなくても現場の人がＡＩを行い問題を解決する。
③“データが全て”⇒データ収集の継続的な“ループの形成が重要”
令 和 ４ 年 ４ 月 ２ ２ 日 、統合イノベーション戦略推進会議決定
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf


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Ａ Ｉ 戦 略 2 0 2 2からの抜粋（３）
三部
３．ＡＩの社会実装の推進に向けた取組
（５）「強み」への注力
具体目標
医療、創薬、材料科学等の分野におけるＡＩ利活用の更なる注力
令 和 ４ 年 ４ 月 ２ ２ 日 、統合イノベーション戦略推進会議決定
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf
材料科学分野の特徴
医療
創薬
原理
理論
材料科学分野
原理
理論
実験
実験


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Ａ Ｉ 戦 略 2 0 2 2からの抜粋（４）
三部
３．ＡＩの社会実装の推進に向けた取組
（１）ＡＩのブラックボックス性の打破と不安の払しょく
具体目標
「説明可能なＡＩ」（Explainable AI）など「責任あるＡＩ」（Responsible AI）の実現に向
けた取組
令 和 ４ 年 ４ 月 ２ ２ 日 、統合イノベーション戦略推進会議決定
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf
原理
理論
実験
説明可能なAIにより「理論」側へ立ち戻りより深い解釈に繋げる。
意味がある「法則」を見つける。
それができるのはその分野の人だけ。


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セミナー内容
典型的な
学習順序
実践
理論
原理/
キーワード
すぐに使いたい方向け。
Python、Scikit-learn
を主として用いる。


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（マテリアルズ）インフォマティクス(MI)の実践手段
MI実践手段
計算機言語
Python
Scikitlearn,pymaten。
Deep-learning。
R
非言語GUI
Java
MATLAB
（有料）
Orange
Data
Mining
KNIME
(階層構造の一例）
少し前までの標
準。大量に教科
書がある。
自然言語処理では
標準だった。
JavaによるGUIアプ
リは多い。
追加機能が多
く販売されて
いる。


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社会人向け（マテリアルズ）インフォマティクスの勉強ソース
（一般的な教科書除く）
Scikit-learnの例
玄人向け。
コード例から、MIを実践できる人を短
時間に育成したい。
コード多め
目標
Udemy（有料）
実践
理論を
知りたい
理論
原理, or
キーワード
統計数理研究所のリーディングDAT講座
（無料と有料あります。）
https://www.ism.ac.jp/lectures/leadi
ngdat/2022/index.html
個々
多様
Slack上の質問コーナー：
明治大学データ化学工学研究室(金子研究室)オンライン
サロン（無料）
https://datachemeng.com/onlinesalon/
かなり基礎的な質問もあります。
マテリアルズインフォマティクスが
どういう感じかを知るため：
マテリアルズ・インフォマティクス
-材料開発のための機械学習超入門岩崎悠真 (著)
マテリアルズ・インフォマティクス
II 機械学習を活用したマテリアル
DX超入門 -岩崎悠真 (著)


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大学関連の勉強ソース
「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」
https://www.mext.go.jp/content/20220824-mxt_senmon01-000188414.pdf
各大学がどのレベルで認可されたか分かる。