19/06/03 11:07:37.82 U0y75WUV.net
>>666
つづき
例えば18年夏に京都で開かれた国際学会で最優秀論文賞を受賞した筑波大学の秋本洋平准教授は、AIの判断精度を上げる開発作業の自動化を研究する。AIの開発期間やコストの大幅な削減につながる内容だ。
同准教授はフランスの国立研究所に在籍した経験も持つが、日本人研究者の少なさを懸念する。「国際学会で日本人の発表数は少なく、存在が薄い」と指摘。一因とみるのが教育政策の遅れだ。「AI分野の新発見は高度な数学の知見から生まれることが増えているが、日本は分野をまたいだ研究体制が弱い」とみる。
AI人材が多い欧米や中国は近年、国策として科学技術分野を総合的にカバーする人材を育てた。米国は10年以上前から理数系教育の振興策を打ち出し、科学技術の教員を大幅に増やした。中国も次世代AI発展計画を17年に定め、AI学部の新設などを進める。
日本は理学部や工学部といった伝統的な学科編成が維持され、数学とコンピューター技術など複数の分野を得意にする人材育成が遅れた。AI関連の専門学科を持つのは滋賀大学など数校だ。経済産業省と文部科学省が3月にまとめた報告書は「情報政策を担当する経産省が数学の重要性に気づくのが遅かった」とした。
日本政府は巻き返しを図る。年間25万人のAI人材を育てる目標を、3月に掲げた。理系の大学生のほぼ全てと文系学生の一部に専門知識を学ばせる構想だ。
企業には、海外から優秀な人材を集めることも課題になる。コンサルティング会社マッキンゼーの野中賢治氏は「日本企業も高給を提示すれば世界から採用できる」と指摘する。給与以外の面でも「事業に大きく貢献するチャンスを与えるなど、前向きに働ける社内環境の整備がカギだ」。
日本は欧米と国際的なデータ流通圏の構築を提唱している。だがデータを的確に分析するAIの開発が遅れれば、十分な成長につなげられない。教育体制を見直し、AI研究のトップ級人材を育成することが急務だ。
(引用終わり)
以上