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  • 2023/03/16 掲載
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近年のAI技術の進展は著しい。ChatGPTの登場に見られるように、いわば技術の「相転移」とも言える事象が起き、まさにシンギュラリティが近づいているようにも見える。一方で、日本の産業界や学術界では、AI人材の慢性的な不足が叫ばれており、この波に乗ることすら難しい状況にある。人材育成が急務となる現状において教育の重要性は高まっているが、充実した研究設備を備えた大学は多くはない。膨大なデータを扱うAI研究に思う存分に取り組むには相応のマシンパワーが必要であり、それには膨大な資金力が必要になるからだ。こうした課題がある中、“ある工夫”により最先端の教育環境を実現した大学がある。それが東京工科大学だ。

AI人材不足も……教育機関に課題は多い

 年初に米国で開催されたテクノロジー・イノベーションの祭典「CES 2023」では、最新のAI技術よりも「既存AI技術をいかに活用していくか」に力点が置かれた展示が多く見られた。特にアジアの中では、中国や韓国の企業の勢いが目立つ中、日本企業は存在感を発揮できていなかったようだ。

 東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 教授 生野壮一郎氏は、「いま日本に足りない点は、まずトライしてみるという姿勢です。日本は研究開発に完璧を求めすぎており、それがイノベーションの足かせになっています。これは日本の美徳とも言えますが、CESにおける諸外国の展示ブースからは、とにかく手を動かしてやってみるという姿勢をひしひしと感じられました」と語る。

 マインドに課題があるだけでなく、AI人材の不足という深刻な課題を抱える日本は、このままでは諸外国との差は開くばかりだ。だからこそ“教育”が重要になるが、日本では「STEM(Science、Technology、Engineering、Mathematics)教育」があまり重視されてこなかった歴史がある。そうした教育方針は見直されつつあるが、改善すべき点は多い。同大学 コンピュータサイエンス学部 専任講師の金光永煥氏は次のように語る。

「米国の大学の多くは、Google Cloud Platform(GCP)やMicrosoft Azureといったクラウドが学生でも“無制限”に使える“実習環境”が用意されています。一方、一部の国立大学を除き、日本の大学は資金不足により十分な環境が用意できていません。利用時間や料金など制約のある環境では、十分な“実習時間”がとれず、一定の枠内におさまってしまう研究が増え、イノベーションにつながるスケールの大きな研究にトライする姿勢も生まれてこないという問題があります」(金光氏)

 このような課題を抱える大学が多い中、東京工科大学では学生や研究者が思う存分にコンピューティングパワーを利用した研究ができる環境が用意されている。東京工科大学はいかにしてコスト面の課題を調整し、充実した研究環境を整えたのか。その秘密に迫る。

この記事の続き >>
・AI研究にふさわしい環境を実現した“ある工夫”とは
・AI活用の実習時間がたっぷり確保できる理由
・イノベーションを生む?東京工科大学のAI分析プラットフォームの全貌

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