AI活用人材像の明確化、施策4(大学教育)・施策5(インターン)の具体化、コミュニティ連携視点の追加

[blu3mo]

提言改善：AI活用人材像の明確化、施策4(大学教育)・施策5(インターン)の具体化、コミュニティ連携視点の追加

修正の背景

本提言に関する議論の出発点として、AIの急速な進化、特に生成AIが学部生レベルのコーディングやデータサイエンス能力すら代替しつつある現状を踏まえ、**「人間が改めてPythonや機械学習の基礎を学ぶことに、これからの時代、本質的な意味はあるのか？」**という、AI時代のスキル習得に関する根本的な問いが提起されました。

この問いは、AIの能力向上によって従来の技術スキルが陳 M 化する可能性を示唆しており、これからの人材育成は、かつて重要視された特定の技術（例：Pythonコーディング、基礎的なデータ分析）の習得そのものに偏重するべきではない、という重要な問題意識に基づくものです。

議論を深める中で、AI時代に真に求められるのは、AIを高度なツールとして主体的に使いこなし、自ら課題を設定・解決し、新たな価値を創造する能力（＝AIを活用した価値創造能力）であるという点で意見が一致しました。したがって、東京都のAI人材育成戦略も、単なる技術者の育成に留まらず、この「価値創造人材」の育成・支援にこそ、より重点を置くべきであるという結論に至りました。

この基本的な方針転換を提言に具体的に反映させるため、以下の修正を行いました。

修正内容

1. 育成すべき人材像の明確化（背景、提案要旨）:

   • 提言全体を通して、育成目標を「AIを活用した価値創造人材」としてより明確に打ち出しました。

2. 施策4（都立大学での学習・研究支援）の具体化:

   • 基礎技術教育は「AIリテラシー獲得」と位置づけ効率化し、PBL型演習、アントレプレナーシップ教育、分野横断プロジェクトなど、「価値創造能力」を育成する実践的・応用的な学習をカリキュラムの中核に据える方向性を明記しました。

3. 施策5（インターン・実践体験機会への補助）の高度化:

   • AI活用による価値創造の実践経験を重視し、単に参加者への支援だけでなく、質の高い（裁量権のある、挑戦的な）プログラムを提供する企業側へのインセンティブ導入と、ミスマッチを防ぐ**「質のマッチング」**重視を明記しました。

4. 既存コミュニティ連携の視点の追加（その他の意見）:

   • 都が新たなコミュニティ設立に固執せず、既存の多様なAI関連コミュニティとの連携強化や支援を通じて自律的なエコシステム形成を後押しする視点の重要性を追記しました。

期待される効果

これらの修正により、以下の効果が期待されます。

• 東京都のAI人材育成戦略が目指すべきゴール（人材像）が、AIの進化を踏まえた、より本質的で未来志向のものになります。
• 施策4（大学教育）と施策5（インターンシップ）が、単なるスキル習得ではなく、AIを活用した価値創造の実践力を養うための、より具体的で実効性の高い内容となります。
• 都の役割として、ゼロからの構築だけでなく既存リソースの活用や連携促進という、より多角的で効率的なアプローチの視点が加わります。

全体として、本提言がAI時代の変化に対応し、東京都のAI人材育成をより効果的に推進するための一助となることを目指します。