テクノロジー TECHNOLOGY

世界との差を巻き返せるか!?立教の大学院がAIに特化した研究科を開設

HERO X 編集部

脱「MARCH(*日本の大学群の通称)」宣言により注目を集める立教大学が2020年4月開設を目指して AI に特化した大学院研究科を設けることを発表した。メディカル、スポーツとテクノロジーの融合のなかで、今後ますます連携が見込まれるであろう AI 分野の研究に同大学はどう切り込もうとしているのか。

大学や企業研究所での研究が加速度的に進む人工知能 AI。だが世界的に見れば日本の研究はまだまだ浅く、アメリカや中国が拠点となりつつあるのが現状だ。最先端を追いかける研究が注目されるなかで、立教が視線を注いだのは AI やデータサイエンスに関わる人材の不足。AI 開発における国内の現状について、数カ月間の短期的な講座や研究室単位での部分的な取り組みに留まるものが多く、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を中心とした AI 領域について学習・研究するカリキュラムが少ないのではないかと判断、これらの部分を中心にカリキュラムを設置し、文理融合型のプロジェクトを実際に動かす研究科を立ち上げることにした。

企業との連携も強化、産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を整えるとしている。輩出する人材のモデルとして、「AIサイエンティスト」、「AIエンジニア」「AIプランナー」、「AIプロデューサー」といったものを置き、倫理的、法的、社会的諸課題に配慮したスペシャリストの育成を目指す予定だ。

育成する人材モデル

AI サイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新の AI 技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指す。

AI エンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI 関連技術と既存技術を合わせて発展的に生かす力を育成。既存の AI 技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指す。

AI プランナー
基礎的な AI 関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指す。

AI プロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深い AI 関連の知識や技術を身に付ける。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指す。

医療の現場でも画像診断ソフトの開発をはじめ、AI技術を使った新しい研究が進められているが、この研究科の出現は医学の専門知識を持ちながら AI サイエンティストとしての力をつけられるチャンスとも言えよう。選考は今年4月下旬ごろを予定している。詳しくは同大学のHPへ。
https://ai.rikkyo.ac.jp/
※2019 年4月下旬に文部科学省へ設置届出を予定、記載されている内容は予定であり、変更の可能性がある。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/mi8VelUvwpo

(text: HERO X 編集部)

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Uber、ライドシェアから自動運転まで…注目のキーワード『MaaS』って知ってる?

Yuka Shingai

世界中の自動車業界、交通サービス業界に新しい波が巻き起こっている。『MaaS(マース)』=Mobility as a Service、すなわち「サービスとしてのモビリティ」は2019年、ビジネスにおける最重要キーワードのひとつとなることは確実だ。

国土交通政策研究所によると、MaaS とは、ICT を活用して交通をクラウド化し、マイカー以外のすべての交通手段によるモビリティ(移動)を ひとつのサービスとしてとらえ、シームレスにつなぐ新たな「移動」の概念を指す。交通手段やルートの検索、運賃の決済に至るまでスマートフォンの専用アプリで完結するものが主である。

MaaSの事例として最も認知度が高いと思われるのが、自動車配車プラットフォーム『Uber (ウーバー)』。日本では法規制のため、まだ広く浸透はしていないが、タクシーをしのぐ勢いで市場のシェアを獲得している国もあるほどだ。乗車する前からルートや料金が明確になっている、乗車後にドライバーに評価をつけられるなど、アプリの手軽さや利便性がウケているまさに MaaS の代表格。

Uber のほか、東南アジア諸国での最大手である Grab 、欧州で支持を受ける Gett など競合サービスも世界中で拡大している。私たちの生活にかなり身近になってきたカーシェア、バイクシェアも MaaS のひとつ。最短30分から利用できるサービスが多く、シェアリングエコノミーの筆頭として成長を続けている市場だ。

また、注目を集めるのは、「CREW」「nori-na」のようなライドシェアサービス。誰かを「乗せたい」、誰かの車に「乗りたい」をマッチングすることで、交通の便が悪いエリアでの移動や、イベント、野外フェスなど遠方へのお出かけにも活用ができる。

このほか、現在各所で開発が進んでいる自動運転も MaaS の普及を語る上で欠かせない存在。マイカーの所有が減少傾向にあり、「車離れ」と言われる時代において、MaaS が秘める無限の可能性に期待したい。

(text: Yuka Shingai)

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