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Smart SE: コロナ時代のAI・IoTの社会人オン・オフライン教育

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鷲崎弘宜, Smart SE: コロナ時代のAI・IoTの社会人オン・オフライン教育, eラーニングアワード2020フォーラム, 2020年11月12日

鷲崎弘宜, Smart SE: コロナ時代のAI・IoTの社会人オン・オフライン教育, eラーニングアワード2020フォーラム, 2020年11月12日

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Smart SE: コロナ時代のAI・IoTの社会人オン・オフライン教育

  1. 1. Smart SE: コロナ時代のAI・IoTの社会 人オン・オフライン教育 わしざき ひろのり 鷲崎 弘宜 http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/ 早稲田大学 研究推進部 副部長・教授 enPiT-Proスマートエスイー 事業責任者 国立情報学研究所 客員教授 (株)システム情報 取締役(監査等委員) (株)エクスモーション 社外取締役 eラーニングアワード2020フォーラム 2020年11月12日
  2. 2. 目次 • AI&IoT、DX時代の課題と必要な人材育成 • スマートエスイーの概要と2020年度オンライン 実施結果 • JMOOCオンデマンド教育とコンソーシアム活動 • 実施上の留意とリカレント教育のこれから 1
  3. 3. AI&IoTによるデータ駆動時代: 今、起きていること 2 Google, 黒人画像を「ゴリ ラ」と自動認識, 2015 Tesla, 衝突 事故, 2016 https://www.straitstimes.com/world/united-states/tesla-car-on-autopilot-crashes-killing-driver https://www.youtube.com/watch?time_continue=40&v=9I5rraWJq6E https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/01/google- sorry-racist-auto-tag-photo-app Microsoft, Twitterボット が問題発言, 2016 https://www.theverge.com/2016/3/24/11297050/tay- microsoft-chatbot-racist 参考: 石川冬樹,機械学習における品質保証のチャレンジ, トップエスイーシンポジウム2017 性能 合目的性 想定外対応 性能 網羅性
  4. 4. 機械学習によるパラダイム転換と品質エンジニアリング 3 目標 学習データ 学習済み モデル 活動 / システム (動作) 目標 モデル 活動 / システム (動作) データ 従来のエンジニアリング: 演繹的(モデルが最初に与えられる) 機械学習ベース:帰納的(モデル・アルゴリズムがデータで決まる) 参考: 丸山 宏, 機械学習工学に向けて, JST機械学習型システム開発へのパラダイム転換, 2017 E. Breck et al., The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction, IEEE Big Data 2017 内平 直志, 「人工知能とソフトウェア工学・品質管理」, 第33年度ソフトウェア品質管理研究会第7回特別講義, 2017 ミス・偏りの 無さ、網羅性 性能、頑健さ、 解釈・説明性 合目的性、 想定外対応 モデルテスト 複数モデル 感度分析・逆追跡 モニタリング 失敗対策 上位目標 データテスト メタモルフィック テスティング 組み入れ正しさ 品質保証全体 アーキテクチャ 段階的設計・検証 機械「教育」
  5. 5. AI・IoTを中心としたデジタル技術と周辺 4 広義のIoT サービス サービス化 データ駆動 データ循環 ビッグ データ フィード バック データ収集 AI データ必須 活用環境 IoTシステム活用 IoT 基盤技術 組織 と 社会 ビジネスや価値 イノベーション プロセス 鷲崎弘宜, 内平直志, “IoT時代のイノベーションマネジメント教育”, 研究・イノベーション学会誌, 特集テーマ「IoT時代 のイノベーションマネジメント」招待論文, Vol. 33, No. 4, pp.1-7, 2018.
  6. 6. 目次 • AI&IoT、DX時代の課題と必要な人材育成 • スマートエスイーの概要と2020年度オンライン 実施結果 • JMOOCオンデマンド教育とコンソーシアム活動 • 実施上の留意とリカレント教育のこれから 5
  7. 7. スマートエスイー: スマートシステム&サービス技術の産学連携イノ ベーティブ人材育成 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 文部科学省 「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」 enPiT-Pro ■代表機関:学校法人早稲田大学 ■共同申請(13校) 茨城大学 / 群馬大学 / 東京学芸大学 / 東京工業大学 / 大阪大学 / 九州大学 / 北陸先端科学技術大学院大学 / 奈良先端科学技術大学院大学 / 工学院大学 / 東京工科大学 /東洋大学/鶴見大学/情報・システム研究機構(国立情報学研究所) ■連携機関(21組織、会員5000社超) 日本電気株式会社 / 富士通株式会社 / 株式会社日立製作所 / 株式会社東芝 / 株式会社いい生活 / ヤフー株式会社 / モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC) / 一般社団法人次世代センサ協議会(SENSOR) / 一般社団法人日本IT団体連盟(ITrenmei) / 一 般社団法人IT検証産業協会(IVIA) /一般社団法人コンピュータソフトウェア協会(CSAJ)/ 一般社団法人組込みシステム技術協会(JASA) / 一般社団法人電子情報技術産業協会(JEITA) / 特定非営利活動法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ (WBAI) / 一般社団法人新経済連盟(JANE) /先端IT活用推進コンソーシアム(AITC)/ 一般社団法人日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC) / 株式会社デンソー / 株式会社ハレックス / 株式会社情報医療 / 株式会社システム情報 早稲田大学 理工学術院総合研究所 最先端ICT基盤研究所 鷲崎 弘宜 (事業責任者・スマートエスイーコンソーシアム会長) https://smartse.jp 7
  8. 8. DX時代に必要な領域横断の技術体系と教育 8 スマート IoT システム ・ビジネス 入門 スマート IoT システム 開発実習 グロー バル 開発 実習 修了 制作 (企業に おける 実課題 の分析 ・解決) IoT イノベーション アーキテクチャ セキュリティ・ プライバシ・法令 組込み・リアル タイムシステム クラウドサービス ・分散システム 機械学習 推論・知識 処理・自然 言語処理 ビッグデータ センサ 無線通信・ IoT通信・センサー ネットワーク クラウド基盤 構築演習 総合実践 IoT版ビジネスモデル 仮説検証プログラム IoTとシステムズ アプローチ 物理・通信 情報処理 アプリケーション ビジネス 深層学習 品質エンジニア リング 領域を超えた循環と 総合的アプローチ ビジネス・ 価値との繋がり 目標や状況に対応可能 な体系と学びやすさ スマート エスイー による解決 ビジネス・デザイン思考 PBL&修了制作 柔軟な組み合わせ& オンライン配信 必要な視点 フルスタック体系 共通例題&IoT/クラウド 高信頼 自動運転 エコシステム データ 解析 通信・ センサ メタモル フィック テスト 自動運転 システム アーキ テクチャ 領域を超えた 総合的アプローチ © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE
  9. 9. 9 スマートエスイー Amazon AWS DeepRacer 実習
  10. 10. 2019年度 2期生 修了制作の例 https://smartse.jp/information/2019/1111195807/ © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE AI・IoT×ビジネス改善(例: 深層学習による異常品検出、大甲氏) IoT×新規ビジネス(例: ピアノ上達支援、田中氏) AI×新規ビジネス (例: ドライブレコーダ による局地天候通知) https://wasedaneo.jp/waseda/asp-webapp/web/WInterviewDetail.do?page=1692
  11. 11. 11 全講義・演習のオンライン化 座学部分に加えて、演習も遠隔対応を実施 実機を伴わないグループ演習 • Zoomのブレイクアウトセッション機能を活用 • Google スプレッドシート等の共同編集可能なアプリ ケーションをつかった議論のまとめ 実機を伴う演習 • グループ演習を個人演習に変更 • 実機を受講生に配送、それぞれの場所にて演習 • 演習用動画、講師手元リアルタイム配信 日本経済新聞 2020年7月6日
  12. 12. • 座学部分はほぼ問題なし、またはポジティブ意見多数 • 演習部分については改善に必要なコメントあり © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 12 オンライン講義変更への意見 ポジティブ意見 ⚫ デバイスを用いた細かなやり取りの難しさ ⚫ 数式に関する質問の難しさ ⚫ クラウド利用VPN接続とZoom接続の重さ ⚫ 講師や受講生同士コミュニケーションの難しさ 改善検討 意見(の要約) ⚫ 共同編集することで、効率よくまとめることができる ⚫ オンラインでも、グループディスカッションは問題ない ⚫ 実機を使う演習でも分かりやすい ⚫ チャットを使うことでスムーズに質問ができた ⚫ 自習資料充実、質問セッション増大 ⚫ 数式記述可能なボードでのやり取り ⚫ ルーティングテーブル設定による対応 ⚫ 早期チーム演習、オンライン飲み会
  13. 13. 目次 • AI&IoT、DX時代の課題と必要な人材育成 • スマートエスイーの概要と2020年度オンライン 実施結果 • JMOOCオンデマンド教育とコンソーシアム活動 • 実施上の留意とリカレント教育のこれから 13
  14. 14. © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 14 ニーズ調査と展開 16 8 9 12 25 27 18 21 4 10 16 12 2 2 4 2 0% 50% 100% オンライン教材の提供 カスタマイズ等を経たオンサイト教育(企業研修プログ ラムにおける実施など) 教材開発等を通じた連携大学・企業との共同研究 新規設立のコンソーシアムへの参画を通じた事例や情 報交換、人的交流 強いニーズあり ニーズあり ニーズは弱い なし ◼ オンライン教材の提供に強いニーズあり →JMOOC gaccoプラットフォームによるオンライン講座の無料提供 ◼ コンソーシアムへの参画にニーズあり →コンソーシアムを通じたオンサイト教育や調査研究機会
  15. 15. • JMOOCのgaccoプラットフォーム: 13講座 – ‘18年度 22,000名強、修了率14% – ‘19年度 22,500名強、修了率17% – ‘20年度 30,000名(見込み) – 60-80%以上が満足 • edX 1講座 – ‘18年度 400名強 – ’19年度 2,800名強 © 2018-19 Waseda University SmartSE Consortium 15 JMOOC・edX オンライン配信
  16. 16. 16 正規履修 コース履修 (2020年新設) gacco edX 学べる 科目 4領域の全15科目(座 学+演習) + 総合実践 領域全3科目 4領域の13科目(座学+ 演習)中、8科目が履修 可能 4領域13科目 (座学の一部の み.演習なし) 1科目(座学の 一部のみ.演習 なし) 学習方 法 ライブ配信(座学,演 習),オンデマンド配 信(ライブ配信の録 画),オンサイト(演習) オンデマンド配信 (gacco提供と同じもの), オンサイト/ライブ配信 (演習) オンデマンド配 信(座学)のみ オンデマンド配 信(座学)のみ 学習時 間目安 週6時間(週2科目受 講) +α(レポート) 週6時間(週2科目受講) +α(レポート) 1科目あたり週3 時間 ×2〜4週 週3-5時間 ×3週 開講期 間 4月-9月 (6ヶ月) 10月末-3月頭(実質4ヶ 月) 4月〜3月.科 目毎開講(各科 目3ヶ月間) 8月〜9月 修了証 正規修了証(履修証 明書) ※ BP認定 コース修了証 gacco発行の証 明書 edX発行の証明 書 履修人 数 30名 50名 上限なし 上限なし 費用 50万円+教材費5万 円(税抜) ※予定 35万円(税抜) 無料 無料(証明書 99USD)
  17. 17. 人材育成成果 17 JMOOC/gacco オンライン ’18-'20 74,000名超見込み 修了率15%以上 2018年度 修了者の活躍 論文発表、大学院進学、新規事業展開など IoTシステム技術検定 上級 合格多数 1年後アンケート結果: 90%業務改善、50%業 務新規 2019年度 修了者の活躍 論文発表、大学院進学、新規事業展開 IoTシステム技術検定 上級 受験予定 2020年度 28名受講、うち27名修了 20代から50代、SI、組込み、発注側など 論文発表、進学、新規事業、特許出願など 表彰 日本e-Learning大賞 2019 IT人財育成特別部門賞 IMS Japan賞 2019 特別賞 認定・認知 文科省 職業実践力 育成プログラム(BP)認定 厚労省 専門実践教育訓練給付金 指定 MCPC IoTシステム技術検定 上級 研修免除プログラム認定 文科省 マナパス, BPパンフレット掲載 内閣府 未来投資戦略2018 紹介 日経、毎日新聞ほか報道140件超
  18. 18. コンソーシアム活動 【目的】 【会員特典】 会費(無料) 特別メニュー(有料) 会員企業・連携大学との相互交流を通してスマートエスイー人 材の育成と活躍の場の拡大・産学や領域を超えた共創 情報共有・交流 教育・教材の活用(有料) 共同調査研究(有料) • DX戦略WG • マッチング産学フォーラム • 科目スポット履修 • オンサイト教育 金沢 • オンラインセミナー 6回 2000名 • シンポジウム
  19. 19. 石川 IoT/AIスクール ’20- 石川県での実施: 1受講者当たり24時 間 IoT・AI 東京 石川県 早稲田大学 北陸先端科学技術大学ほか コマツ 石川県の業界団 体ほか賛同企業 経営者セミナー IoT AI 石川
  20. 20. ビジネス戦略・要求調査研究WG • DX時代におけるビジネス目標の達成のための戦略とその 実行のプロセスと方法論の習得と調査研究 • 第1期 2020年1月-8月 12名+8名 – リーダー・スタッフ: 新谷勝利(早稲田大学)、野村典文、早稲田 大学ゴール指向経営研究会 – ゲストレクチャラー: 山本修一郎 • 第2期 2021年1月-4月予定 20 Goalと施策の アイデア出し (コンセプト・ファン) ステークホルダの 特定 (リーン・キャンバ ス) GoalとStrategies の設計 (GQM+Strategies) DXの全体像 (視点分析表、 Archimate) ビジネスで生み出す 価値の議論が不足 Goal、Strategiesの設計に 苦労 価値分析 ゴールと戦略 ビジネスプロセスとDX S3 すごい案山子 M1 今年1人あたり生産量/ 昨年1人あたり生産量 ≧ 1.2 C/A ●農地が不足している ●耕しきれない G1 一人あたりの生産量を20%増やす S1 一人あたりの 耕作面積を増やす C/A ●一株あたりの作物が少ない ●品種切り替え後の経験がない C/A ●害虫に食べられる ●悪天候が続く G2 一人が耕作できる面積を 10%増やす G2 面積当たりになる作物を 5%増やす S1 面積あたりの 収穫量を増やす S1 面積あたりの 不良品を減らす M2 今年1年で耕作できた面積/ /昨年一年で耕作できた面積 ≧ 1.1 S2 一人が耕作できる 面積を増やす S2 一人当たりの 耕作量を増やす G3 耕作可能な土地を 10%増やす G3 時間当たりの耕作量を 10%増やす S2 IoTとデータ分析を 活用して 作付け技術の改善 S3 農地を 購入する S3 農地のクラウド ファンディング S3 農機 自動運転 S3 自動で生産する 仕組み S2 天候による 影響を減らす S2 害虫・害獣による 影響を減らす S2 最適なタイミング で収穫する G3 天候による被害 を1%減らす G3 形の不適合を 2%減らす G3 サイズ不適合を 2%減らす S3 農地の工場化 S3 すごい農薬 S3 収穫タイミングを 予測できる ようにする S3 農地マッチング サイト S3 農地を レンタルする S3 農機のサブスクリ プション S3 高性能な農機の 導入 G2 面積当たりのダメになる作物を 5%減らす M2 今年度(「天候で被害を受けた作物数」 +「形不適合の数」+「サイズ不適合の数」) / 昨年度(「天候で被害を受けた作物数」 +「形不適合の数」+「サイズ不適合の数」) ≦ 0.95 IoT農 業 第3レベル 第2レベル 第1レベル
  21. 21. 目次 • AI&IoT、DX時代の課題と必要な人材育成 • スマートエスイーの概要と2020年度オンライン 実施結果 • JMOOCオンデマンド教育とコンソーシアム活動 • 実施上の留意とリカレント教育のこれから 21
  22. 22. © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 22 実施にあたり留意してきたこと 教育と研究の接続 ⚫ 中長期ビジョンとの接続、組み入れ ⚫ 関係各箇所との密な情報共有 実施主体における認知と連携 ⚫ オンラインコンテンツ配信 ⚫ 広告記事 ⚫ 無料セミナー開催 ⚫ 業界団体との連携 立ち上げからの社会認知拡大 ⚫ 教育の取り組みの論文発表 ⚫ 修了制作に基づく論文発表、大学院進学奨励 ⚫ コンソーシアム設立、調査研究WG 東洋経済オンライン 2020年9月30日 • Hironori Washizaki, et al., “Smart SE: Smart Systems and Services Innovative Professional Education Program”, COMPSAC 2020 • 渋谷岳人, “人工知能開発プロジェクトにお けるトラブル分類体系の提案”, プロジェク トマネジメント学会 2019年度春季研究発 表大会, 2019. • Toshinori Takai, Katsutoshi Shintani, Hideki Andoh and Hironori Washizaki, “Continuous modeling supports from business analysis to systems engineering in IoT development,” EAIS 2020
  23. 23. © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 23 リカレント教育の今後に向けて 連携性・規模: All Japan連携・海外ネットワーク ⚫ 各教育プログラムの位置づけ整理、教育・学習ビッグデータ、オープン教育リソース ⚫ オープンバッジ、職務歴・学習歴とジョブディスクリプションのマッチング ⚫ スマートエスイー: 科目のスキル・コンピテンシフレームワークへの対応付け (参考: 三浦行揮,野寄祐樹,齋藤大輔,鷲崎弘宜,深澤良彰, “情報分野における教育講座と学習基準の自動対応付け”, 情報処理 学会 第82回全国大会, 2020/3/5-7) 相互運用性・流動性: 教育内容整理を通じた横断的学び促進 ⚫ 事業化接続、実践性 ⚫ 給付金等の経済支援機会の増大への期待 ⚫ スマートエスイー: 修了制作と論文発表支援、MCPC IoT技術検定上級受験の奨励 実践性・経済性: 企業からの受講・派遣の促進 ⚫ 全国ネットワーク形成など ⚫ スマートエスイー: enPiT-Pro拠点間連携、他団体連携
  24. 24. 中分類 小分類 K8-1セキュリ ティ概論 8-2プライバ シー保護技 術概論 8-3プライバ シー保護技 術の詳細 8-4プライバ シ保護技術 の実習 8- ント 情 ティ 個人情報の扱いに 関する法令、その 他のプライバシーの 問題、依頼元との 〇 〇 ◎ 〇 関係者間の利害 調整 IoTなどで収集・分 析されたデータを公 開(市場や特定 企業など)するに データの公開範囲 とその方法、非公 開データの取り扱い について調整する。 △ 〇 〇 ◎ 〇 データの取り扱いに 関するコストと権利 △ 情報セキュリティマ ネジメント 情報資産の評価 情報資産に対し、 脅威とリスクの識別 など評価を行う。 情報資産の評価 情報資産をシステ ム・データ・人材・ド キュメントなどに識 〇 〇 脅威とリスクの識別 脅威を情報の改ざ ん、情報の漏洩、 △ 〇 〇 リスクの評価 現状 評価項目 © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 24 ITSS+への各科目のマッピング 例:K08 セキュリティ・プライバシ・法令のマッピング結果 △教材内で概要説明、〇教材内で詳しく言及、◎演習による経験
  25. 25. 参考: 主要IoT人材育成プログラム位置づけ © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE スマートIoT推進フォーラム, 令和元年度IoT人材育成分科会活動について, 2019 https://smartiot-forum.jp/application/files/5515/6505/5603/jinzai7-1.pdf
  26. 26. まとめと募集 • enPiT-Proスマートエスイー – DX時代のAI・IoT×ビジネスのマインド&技術による価値創造 – 総合実践の重視、修了制作、オンライン配信 – 修了生の活躍: 新規事業、特許、共同研究、大学院進学など • 教育プログラム – 正規履修 2021年4月~9月(予定) • コンソーシアム – DX調査研究WG第2期 2021年1月~4月予定 – オンラインセミナー随時: https://smartse.connpass.com/ https://www.youtube.com/channel/UCozrXlQFYXYJgnAwwJxviUg 26 組織や立場を超え、志を共にし、超スマート社会時代 を切り拓く最先端の教育、研究、交流のプラットフォー ム「スマートエスイー」へぜひ参画ください!

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