今回は、そうした資質・能力を身につけた人材を育成するための教育のあり方について、考えてみましょう。

未来＝「夢」×「技術」×「デザイン」
これからの「未来」には、妄想的な夢を形にするということが必要になっていきます。未来を生み出すということは「夢」を描いて、「技術」的に解き、「デザイン」的にパッケージングすることだからです(見出しに提示した方程式)。

そのためにはAIが得意とするような作業を正しく理解し、使い倒すこと、加えて、その人なりに、何を、どのように感じ、どのようなものがほしいかをちゃんと言葉などで表現できることが必要になります。可能であれば、あまりほかの人が目指さないような領域でありながら、聞く人が聞けば「！」と思える視点を見いだせる人が望ましい。指示待ちの人の価値はとにかくなくなっていきます。

また、現在は産業の壁が一気に崩れて、新しい形に組み変わっていく瞬間であり、自分が得意な領域に閉じた「非コミュ」の専門家の価値が低くなる時代でもあります。人と人とのかかわり合いから現状を知り、価値提供の方向性を見出し、人を動かす集合知（collective intelligence）の時代に突入します。机の前にただ向かうだけでなく、創りたい未来のために必要な様々な人を巻き込み、問いを投げかけ、知恵を生み出す人をうまく育てられるか、これがとても重要です。

人には自分の理想や夢からエネルギーを得る内向的(introvert)な人と、人とのインタラクションからエネルギーを得る外向的(extrovert)な人がいますが、この話とは別です。内向性の方も（僕もそうです）、人と話す自信とチャーム（コミュニケ―ション力）を育てるべきだということです。

例えば、今、最先端のEVを作ろうとすると、従来の足回りの技術だけでなく、強いモーターシステム、AI的なフロントエンド、シャシーを作り上げる大型ロボット、その材料となる特殊な圧延可能な金属、重量の半分ぐらいを占めるバッテリーが、例えば必要ですが、共同して価値を生み出すということは、このすべての方々と話せる能力が例えば重要になります。作業現場はキカイが相当部分やるので、その辺りに価値の中心が移るのです。

ちょっと強烈すぎるかもしれませんが、Apple社の共同創業者であるスティーブ・ジョブズ氏や、テスラ社のイーロン・マスク氏などはその最たる例でしょう。ごく一部だとしても、この歴史的な技術革新期において、新たな産業や技術革新を生み出す、異質でリーダー的な人材は不可欠です。それは、何ごとにも疑問を持ち、自ら果敢に取り組む、そして決してその実現を諦めない人なのです。

前回述べたとおり、AIがこれだけ一気に花開き、社会のインフラになっていく時代においては、様々な分野の価値がわかる幅広い知覚を育成するために文理の壁を超えた関心、教養を育てる必要があります。

これまでとは比較にならないほど、母国語や世界語（今は英語だが、これからは中国語も加わる）で明晰かつ自分の言葉でモノを考え、表現できることは大切になります。現在、実際にこれができる人はほんの一握りですが、それが相当の割合になる必要があります。また、これまで以上に正しく問いを立て、それについて分析的にアプローチできる力が大切になります。現在、これもできる人は本当にわずかです（参考：安宅和人「イシューからはじめよ」英治出版2010）。加えて、当然のことながらAI×データ時代に即した数理、統計、情報系の素養、それに基づいてデータやAIの力を解き放てる能力が必須になっていきます。

日本の教育システムは、いまだ文系・理系の分断が大きく、数理データサイエンスAIを扱うのは「理系」の仕事とする風潮がありますが、世界では既に文理の区別をすること自体が意味を成さなくなっています。私が1997年からPhD取得のためにアメリカに留学していた時も、大学に入ってから物理と経済、歴史と数学などという、日本で言うところの文理の壁を超えた（彼らにはその意識はありません）ダブルメジャー（２つの専攻を持つこと）を持つような学生は珍しくありませんでした。

また、これからはどのような専門職においても数理データサイエンスAI素養が前提となっていく可能性が高い。例えば、テスラ社が本国で募集している人材要件をウェブサイトで調べてみると、流通部門では、「流通戦略に明るく、応用数学に強みがあって、データ言語も操れる人」と示されています。もはや文系・理系の区別は関係なく、しかもデータリテラシーが必須とされていることが分かると思います。それはあくまで一例ですが、そうした人材を１人でも多く輩出できるかどうかに、日本の未来はかかっています。林文科大臣の時代に打ち出したとおり、早々に文理分断型の教育をやめるべきであり、高校卒業までにある程度のリテラシーを身につけるべきです。半数は高校卒業後、そのまま社会に出てしまうわけですから。

ワークショップのタイトル:
「未来を創る教育改革：AI時代に求められる人材育成の在り方」

要約:
AI時代において、未来を生み出す人材を育成する教育のあり方について考察。未来＝「夢」×「技術」×「デザイン」の方程式に基づき、AI技術の活用、独自の視点を持つ人材、人間関係から価値提供の方向性を見出せる集合知が重要。また、内向的・外向的な人間性とは別にコミュニケーション力も重要。文理の壁を超えた教養、幅広い知識、データリテラシーが求められる。教育システムの変革が日本の未来を左右する。

対象とする「テーマ」:
テーマ1: AI時代の人材育成に求められるスキルと資質
テーマ2: 文理の壁を超えた教育とデータリテラシーの重要性
テーマ3: コミュニケーション力と集合知を活かした未来創出

ワークショップのタイムライン:
0:00 - 0:15 : オープニング＆自己紹介
0:15 - 0:45 : インスピレーショントーク（教育改革と未来の人材育成）
0:45 - 1:15 : 問1 現状の課題感の確認（グループディスカッション）
1:15 - 1:30 : 休憩
1:30 - 2:00 : 問2 つくりたい未来を考える（グループワーク）
2:00 - 2:30 : 問3 つくりたい未来を実現するためのアイデア（グループワーク）
2:30 - 2:45 : 休憩
2:45 - 3:15 : プレゼンテーション＆フィードバック（各グループ）
3:15 - 3:30 : クロージング＆次のステップ

参加者属性:
・教育関係者（教師、学校経営者、教育政策立案者）
・企業の人事・研修担当者
・将来の教育に関心がある親や学生
・社会人でスキルアップを目指す方
・教育イノベーションに興味のあるエンジニアやデザイナー

ペルソナ1:佐藤先生（教育関係者）
佐藤先生は、中学校の数学教師であり、10年以上の教育経験があります。最近では、AIやデータサイエンスが教育においてますます重要になっていることに気付き、自分の教え方やカリキュラムにどのように取り入れるべきか悩んでいます。このワークショップに参加することで、新しい教育のあり方を学び、自分の教育現場に活かす方法を見つけたいと考えています。

ペルソナ2:山田さん（企業の人事・研修担当者）
山田さんは、IT企業で人事・研修担当者として働いています。彼女は、企業の人材育成において、これからの時代に合ったスキルや資質を持つ社員が必要だと感じています。このワークショップに参加し、AI時代の教育について学んで、社内研修プログラムの改善に役立てたいと思っています。

ペルソナ1: 佐藤先生（教育関係者）

問1 現状の課題感の確認
「皆さん、こんにちは。私は佐藤と言います。現在、中学校で数学を教えています。最近の教育現場では、AIやデータサイエンスがどんどん重要になってきているのが実感できます。しかし、これらの技術をどのように取り入れ、生徒に理解させるかが大きな課題です。また、文理の壁を超えた教育やデータリテラシーの重要性が叫ばれている中、教師自身も知識やスキルを向上させなければならないと感じています。」

問2 つくりたい未来を考える
「私が目指したい未来の教育は、生徒が主体的に学び、AIやデータサイエンスを自然に活用できる環境が整っているものです。生徒が自ら問題解決に取り組み、多様なスキルや知識を身につけられるよう、教師がサポートできるカリキュラムや教材が整備されていることが重要だと思います。また、学びの場が学校だけでなく、社会全体でつながっている状況を実現したいですね。」

問3 つくりたい未来を実現するためのアイデア
「まず、教師向けの研修やワークショップを充実させ、最新の技術や教育手法を学べる機会を増やすことが必要だと思います。次に、生徒が興味を持ちやすい形でAIやデータサイエンスを取り入れた教材を開発し、実践的なプロジェクトを通じて学ぶ機会を提供していくことが大切です。そして、学校と企業や地域コミュニティとの連携を強化し、現実の問題に取り組む場を提供することで、生徒たちの主体性やコミュニケーション力を育てることができると考えています。」

ペルソナ1: 佐藤先生（教育関係者）

「そうですね。教師自身も知識やスキルを向上させることが重要だと考えています。具体的には、以下のような点が挙げられます。

AIやデータサイエンスの基本的な知識と理解：
まずは、AIやデータサイエンスの基本的な概念や技術を理解し、それらがどのように現代社会に影響を与えているのかを把握することが重要です。これにより、教師自身が生徒に対して適切な指導ができるようになります。

教材や授業方法の開発能力：
教師は、AIやデータサイエンスを取り入れた効果的な教材や授業方法を開発・適用できる力が求められます。教育現場でのAIの活用やデータリテラシー向上につながる実践的なプロジェクトを設計できるようになることが望ましいです。

プログラミングやデータ分析のスキル：
教師自身がプログラミング言語やデータ分析ツールをある程度使いこなせるようになると、生徒への指導や教材開発に役立ちます。また、実際に手を動かして学ぶことで、生徒と一緒に成長する姿勢を示すことができます。

他分野との連携スキル：
データサイエンスは多くの分野で活用されているため、他分野の教員や専門家と連携し、学びの場を広げるスキルが重要です。これにより、生徒が現実の問題解決に取り組む機会を増やすことができます。

これらの知識やスキルを向上させるために、研修やワークショップへの参加やオンラインでの学習など、自分自身で学び続ける姿勢が大切だと考えています。」

佐藤先生は中学校の数学教師で、現在の教育現場でAIやデータサイエンスの重要性が増していることを感じています。彼が目指す未来の教育は、生徒が主体的に学び、AIやデータサイエンスを活用できる環境が整い、学びの場が社会全体でつながることです。未来を実現するためのアイデアとして、教師向けの研修を充実させ、AIやデータサイエンスを取り入れた教材を開発し、学校と企業や地域コミュニティとの連携を強化して、生徒たちの主体性やコミュニケーション力を育てることを提案しています。

・AI・データサイエンスの重要性が増す教育現場
・生徒主体の学びと技術活用の整備
・学びの場を社会全体につなげる
・教師向け研修の充実
・AI・データサイエンス教材開発
・学校と企業・地域連携強化
・生徒の主体性・コミュニケーション力育成

「佐藤先生、学校と企業・地域連携について、すでに実践している取り組みや成功事例を教えていただけますか？」

「佐藤先生、学校と企業・地域連携を強化する際の具体的なアイデアや方法についてお話しいただけますか？」

「佐藤先生、企業や地域と連携することで、AIやデータサイエンスの教育がどのように向上すると考えますか？」

要約:
AI時代における教育のあり方について考察し、未来を生み出す人材育成の重要性を認識。未来＝「夢」×「技術」×「デザイン」の方程式をベースに、AI技術活用、独自視点の人材、人間関係から価値提供の方向性を見出す集合知が重要であると認識。コミュニケーション力も重要で、文理の壁を超えた教養とデータリテラシーが求められる。教育システム変革が日本の未来を左右する。

1）教育カリキュラムの柔軟性不足:新しい技術や知識を速やかに取り入れることの困難さ
2）文理の壁: 理系・文系の分断が持続し、相互理解や協力が進まない
3）コミュニケーション力の低下: 若者の対人コミュニケーション力の低下と、それによる学習や職場での問題
4）教育機会の不平等: 経済的・地域的格差による教育機会の不平等が未来の人材育成に影響
5）教育者・企業・政策立案者間の連携不足: それぞれの立場からの意見交換や協力が十分に行われていない

教育関係者（教師、学校経営者、教育政策立案者）
教育関係者たちは、カリキュラムの柔軟性不足や文理の壁による相互理解の困難さを痛感している。彼らは、新しい技術や知識を迅速に取り入れ、学生たちに最適な教育を提供する方法を模索しているが、現行の教育制度と資源の制約に苦しんでいる。

企業の人事・研修担当者
企業の人事・研修担当者は、新入社員のコミュニケーション力の低下や、文理の壁を超えた知識やスキルが不足していることに悩んでいる。彼らは、社員のスキルアップやチームワークの向上を目指してさまざまな研修プログラムを検討しているが、効果的な方法を見つけることが難しい状況だ。

将来の教育に関心がある親や学生
親や学生たちは、将来に備えて幅広い知識やスキルを身につけることの重要性を理解している。しかし、現行の教育制度や環境の制約から、自分たちが望む教育を受けることができず、不安を抱えている。

社会人でスキルアップを目指す方
社会人たちは、自分のキャリアやスキルを向上させるために、独学や研修を通じて新しい知識や技術を学びたいと考えている。しかし、学びの機会やリソースが十分に提供されておらず、効果的なスキルアップが困難な状況にある。

教育イノベーションに興味のあるエンジニアやデザイナー
エンジニアやデザイナーたちは、技術やデザインの力を活用して教育のイノベーションを起こしたいと願っている。彼らは、教育者や企業、政策立案者と連携して新しい教育ソリューションを開発し、社会に貢献したいと考えているが、現在の教育システムや環境では、彼らのアイデアや技術が十分に活かされていない。エンジニアやデザイナーたちは、異なる分野の専門家との連携や、実証実験の機会がもっと増えることを望んでおり、そうした取り組みを通じて教育の質を向上させたいと考えている。

参加者の属性:
参加者の職種、年齢、経験、専門分野などを分析することで、議論の多様性や視点の違いを把握できます。

議論のトピック:
ワークショップで取り上げられたトピックを分析し、どのような課題や関心事が共有されたかを理解することができます。

提案されたアイデア:
提案されたアイデアや解決策を分析することで、ワークショップの成果やインパクトを評価できます。

コラボレーション:
参加者同士の協力や連携を分析し、ワークショップの効果的なコミュニケーションや成果創出につながったかを評価できます。

イノベーション:
ワークショップで生まれた新規事業や技術革新のアイデアを分析し、その実現可能性や将来的なインパクトを評価できます。

参加者の学び:
ワークショップで得られた新たな知識やスキルを分析し、参加者にとってどの程度有益だったかを評価できます。

ファシリテーション:
ファシリテーターがどのように議論を進め、参加者をサポートしたかを分析し、ワークショップの運営効果を評価できます。

時間管理:
ワークショップの進行における時間配分やスケジュール管理を分析し、効率的に活動が行われたかを評価できます。

参加者の満足度:
参加者のフィードバックやアンケート結果を分析し、ワークショップ全体の満足度や改善点を把握できます。

継続性とフォローアップ:
ワークショップ後の継続的な活動やフォローアップを分析し、成果の持続性や長期的なインパクトを評価できます。

AI技術の理解度:
参加者がAI技術に関する知識や理解をどの程度持っているかを分析し、教育改革の現状や将来への影響を評価できます。

夢の具体性:
参加者が未来の教育に関するビジョンや夢をどの程度具体的に持っているかを分析し、実現可能性やインパクトを評価できます。

技術とデザインの統合:
ワークショップで提案されたアイデアが、技術とデザインの統合をどの程度意識しているかを分析し、将来の教育改革に対する効果を評価できます。

人間関係と価値提供:
参加者が人間関係やコミュニケーションをどの程度重視し、価値提供の方向性を考慮しているかを分析し、教育改革における重要な要素を評価できます。

文理の壁を超えた教養:
参加者が文理の壁を超えた教養や知識をどの程度持っているか、またそれを重視しているかを分析し、将来の人材育成に対する効果を評価できます。

データリテラシー:
参加者がデータリテラシーに関する知識やスキルをどの程度持っているかを分析し、AI時代における教育の重要性を評価できます。

内向的・外向的人間性:
参加者が内向的・外向的な人間性をどの程度重視し、それらをバランスよく育成する方法を検討しているかを分析し、教育改革の効果を評価できます。

教育システムの変革提案:
ワークショップで提案された教育システムの変革アイデアを分析し、その実現可能性やインパクトを評価できます。

教育のアクセシビリティ:
参加者が教育機会の平等性やアクセシビリティをどの程度重視しているかを分析し、教育改革の効果を評価できます。

持続可能な教育改革: ワークショップで提案された教育改革が持続可能であるか、環境や社会への影響を考慮しているかを分析し、教育改革の長期的な効果やインパクトを評価できます。

これらの分析軸を選んだ理由は、ワークショップのテーマに沿った要素を網羅的に捉え、教育改革に関する多様な視点や意見を評価することができるためです。また、これらの軸を用いることで、教育改革における現状や課題、将来の展望を明らかにし、次回のワークショップや教育政策の検討に役立てることができます。

この領域で新規事業を立ち上げたい、大企業の新規事業担当
教育の未来に関心を持つ大企業の新規事業担当者たちは、現状の教育システムが持つ課題をビジネスチャンスと捉えている。彼らは、新しい教育サービスやプラットフォームの開発を通じて、教育の質を向上させ、市場での競争力を高めることを目指している。しかし、彼らが直面する課題は、教育分野の専門知識や市場のニーズを把握しながら、革新的なアイデアを実現することである。このワークショップを通じて、他の参加者たちと共有されるインサイトや経験を活用し、新規事業の立ち上げに必要な知見やリソースを集めることができるであろう。

現行の教育システムの柔軟性不足:
教育関係者や親子、企業人事、新規事業担当者が、カリキュラムの改革や教育制度の柔軟性向上が必要だと感じています。

文理の壁の問題:
すべての参加者が、文理の壁を超えた知識やスキルの習得が求められる現代において、教育システムがそのニーズに応えられていないと認識しています。

コミュニケーション力の低下:
企業人事や社会人、親子が、現行の教育環境下で十分なコミュニケーション力が育っていないと感じており、改善策が求められています。

学習機会とリソースの不足:
社会人や学生、エンジニアやデザイナーが、スキルアップのための独学や研修において、十分な学びの機会やリソースが提供されていないと感じています。

教育イノベーションの推進:
エンジニアやデザイナー、新規事業担当者は、技術やデザインを活用した教育イノベーションの推進が必要だと認識しており、異なる分野の専門家との連携や実証実験の機会を求めています。

新規事業担当者が加わったことによって、次のような変化や視点がディスカッションにもたらされました。

ビジネスチャンスの視点:
教育の課題をビジネスチャンスと捉え、新たなサービスやプロダクトを通じて教育の質を向上させようという視点が加わりました。これにより、教育の課題解決に経済的なインセンティブが生まれる可能性があります。

異業種連携の重要性:
新規事業担当者の参加により、教育業界と他業種との連携の重要性が強調されました。異なる分野の専門家が協力することで、教育のイノベーションが促進されるとの認識が共有されました。

革新的なアイデアの実現:
新規事業担当者は、教育分野の専門知識や市場のニーズを把握しながら、革新的なアイデアを実現することが課題として認識しています。これにより、ディスカッションにおいて新たなアイデアが生まれる機会が増えることが期待されます。

インサイトや経験の活用:
新規事業担当者は、ワークショップを通じて他の参加者たちと共有されるインサイトや経験を活用し、新規事業の立ち上げに必要な知見やリソースを集めることができます。これにより、より現実的で効果的な教育改革が進められることが期待されます。

このように、新規事業担当者が加わることで、ディスカッションにビジネスの視点や異業種連携の重要性など、新たな視点やアイデアがもたらされ、教育の課題解決に対するアプローチが多角化しています。

教師向けAI＆データサイエンス研修プログラム
教師が最新の技術や教育手法を学ぶための研修・ワークショップを開催し、教育現場で活用できるスキルを習得させる。

AI＆データサイエンス教材開発プロジェクト
生徒が興味を持ちやすい形でAIやデータサイエンスを取り入れた教材を開発し、実践的な学習を提供する。

学校・企業・地域連携イニシアチブ
学校と企業や地域コミュニティとの連携を強化し、現実の問題解決を通じて生徒の主体性やコミュニケーション力を育成する。

概要：
現代の教育現場ではAIやデータサイエンスが重要性を増しており、教師たちもそれらの技術を理解し活用できるスキルを持つことが求められています。佐藤先生がリーダーとなり、教師向けAI＆データサイエンス研修プログラムを開発・実施し、教育現場で活用できるスキルを習得させます。

目的：
・教師のAI・データサイエンス関連のスキル
・知識向上
・教育現場でのAI
・データサイエンス活用の促進

達成すべきゴールおよび必要なKPI：
・参加教師のAI・データサイエンス関連スキルの向上（研修前後のスキル評価）
・研修プログラムの参加者数の増加 ・教育現場でのAI・データサイエンス活用事例の増加

プロジェクト推進のために必要な要素：
・研修プログラムのカリキュラム開発
・講師・専門家の確保
・適切な研修会場の手配
・参加教師へのアピール・募集

3年でゴールに行くと仮定した場合の、途中のマイルストーン：
1年目：
・研修プログラムのカリキュラム開発完了
・初回研修の実施・評価・改善
・研修参加者100名達成

2年目：
・研修プログラムの改善・拡充
・地域・学校間でのネットワーク構築
・研修参加者300名達成
・教育現場でのAI・データサイエンス活用事例の増加

3年目：
・研修プログラムの更なる改善・発展
・全国規模での研修プログラム展開 ・研修参加者1000名達成
・AI・データサイエンス活用による教育効果の定量的評価