3分でわかる『シン・ニホン』の紹介

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記念すべき1記事目に紹介する本はこちらです

『シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成』

 


 

 

一言要約

今後のAI、データ時代において「日本がどのような仕組みを作っていくべきか」を制度、人材、教育の観点で紹介しています

 

本の紹介

著者・安宅和人が2020年2月に出版した本です。この著者は内閣府文科省が手掛ける人材育成プロジェクトの委員も行っています。発売10日で7万部売上Amazon売れ筋ランキング総合1位を獲得したこともある話題の一冊です

 

この本からわかる事

「今後日本がどうなるの?」「どういう人材が必要なの?」不安に思う人も多いのではないでしょうか?この本では国の人材育成の方針決定に提言をするような人が、今後の日本を詳しく予想してくれます!

これから何を学ぼうか迷っている学生の方、今後の日本が知りたい方、必見です!

 

 

 

3つのポイント!

この本の要点はこの三つです!

①日本は今後どうしていくべき

②必要な人材やスキルって?

③どうやって人作りすればいいの?

それではこの3つを順に見ていくのですが、答えを確認する前に、世界の現状をおさらいしましょう。

今後、世界的な流れとしてAIを用いた技術革新が広まると予想されています。実際、データ分野での変化は指数関数的に起こる事も予想されています。つまり今後の各国の成長は「いかにAIを使いつくせるか」がカギとなっています。

 

ポイント①日本は今後どうしていくべき?

3つの対策が紹介されています

1, 3つの埋もれた才能の活用

この3つとは【若者、女性、シニア】のことです。

  • 若者は、才能が生かせていません。現状、若者の1/3が最低賃金で使いつぶされていますが、これはスキルを活かせてない若者の割合と同義です。
  • 女性は、リーダー層の女性不足が問題です。例えば議員の女性比率は10%と主要国の中でも異様な低さとなっています。
  • シニアは、65歳の定年退職が問題です。平均寿命が80歳であることを踏まえると、多くの労働力を強制退場させていると言えます。  

この3つが活躍できる場を整えることで生産性は上がるといわれています。

 

2, 科学技術の衰退

  • 論文数で勝てない。中国、米に大きく差をつけられただけでなく、インドにも抜かれています。
  • 大学のプレゼンス低下。東大すら世界42位です。

技術力は国力です。重点的な対策が必要です。

 

3, データ×AI分野での競争力のなさ

ビッグデータの利用、データ処理量、データエンジニア数全てで主要国に負けている。「最もデータ×AI人材の手に入らない国」と揶揄されることも。

本書ではこれに対し、AI-Ready化という対策が紹介されています。この後詳しく見ていきましょう。

 

ポイント②必要な人材やスキルって?

マイナー分野で仕掛けるエキスパートが重要といわれています。本書ではこの人たちを『異人』と称しています。複数の専門性を組み合わせ、誰も第一人者のいないニッチな領域での競争をすることが日本のプレゼンス向上につながります。

そのためにも、データ×AIリテラシーの教養が必要です(AI-Readyな人材)。データサイエンス力、データエンジニア力にそれぞれの専門性が組み合わることが異人になることに繋がります。

 

 

ポイント③どうやって人作りすればいいの?

 ポイント①で上がった3つの課題に即して書いていきます。

1、3つの埋もれた才能に対して

  • 若者に対しては、大学院生への奨学金が必要です。例えば大学院でPhDを取得する際、費用が生徒負担である主要国は日本だけです。なので費用を気にせず学べる環境さえあれば、より高い専門性を持った人材が作れます。
  • シニアに対しては働ける年齢の上限を引き上げましょう。と同時に柔軟に働ける環境つくり(フレックス制など)も必要です。

2、科学技術に対して

衰退の原因は科学技術予算や大学の予算が減少傾向にあるからです。(他国は研究費をどんどん増やしてる中、減少させている主要国は日本くらいでしょう)。

  • 科学技術予算に関しては、社会保障費から持ってきます。研究者の育成、待遇改善等を行っても2兆円以下です。現在の社会保障費は年170兆円なので0.2%の予算を回すだけで、『正常な』予算額に戻ります。
  • 大学の資金繰りは投資運用や卒業生の寄付が有効です。たとえば、アメリカでは投資運用で数千億円の利益を生み出し資金としています。また、米の大学の資金は65%が卒業生からの寄付です(日本とは真逆)。大学生、大学院生に対し手厚い支援(奨学金、学費免除)を行い、感謝した卒業生が寄付するという愛の循環が起きています。

 3、データ×AIの教育に関して

AI-Readyな人材を生み出すには、小中高とデータリテラシーを学ばせるとよいです。具体的には、

  • 反転学習(生徒が家で自習してきて、学校では答え合わせや質疑応答を行う)
  • カスケード式教育(学んだ人が次々教える側になる)

効率的に、多くのデータリテラシー層を作ることが、データ×AI分野の次世代リーダーを作ることにもつながります。

 

一言まとめ

データ利活用のスキルを身につけて、異人になろう‼️

 

本日の書籍情報

【書籍名】シン・ニホン
【著者名】安宅和人
【出版社】NewsPicksパブリッシング
【出版日】2020/2/20
【頁 数】444ページ


 

 

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