データサイエンス

塾長です。

新年が明けましたので、日本の将来を照らしたい気分で書きます。全ては書けないので「技術立国日本の復活」というテーマで書いてみます。
やりたい事が見つかっていない子供たち、理系の進学を希望する学生さんたち、子供のキャリアを考えている保護者や先生の皆さんに読んでみて欲しいです。
後半は日本の現状に対する危機感や、教育改革の正しい方向性の提案などについても書きました。

長文なのでお急ぎの方は「日本の学生にお勧めの勉強」をお読みください。

日本の強い分野

日本の技術力で強い分野と言えば何でしょうか？

塾長は、機械、材料、土木、医療などが思い浮かびます。どれも職人の蓄積した知識や技を機械化することで世界をけん引してきました。例えば、自動車やロケット、リチウム電池、道路やダムの建設、新薬、がんの治療や移植手術などは、日本が世界に誇る分野というイメージを持っています。

日本人は、コツコツと改善や創意工夫を続けて、品質を磨きあげるような仕事が得意です。だからハードウェアの要素技術にも強いと思います。

過去の栄光にしないために

ただし新しい分野へ挑戦し続けなければ、日本の強みですら「過去の栄光」になります。すでに家電や工作機械、半導体の多くで生産拠点が海外に移り、日本は空洞化しました。Made in Japan の製品の多くは、ふたを開けてみれば中身のほとんどが海外製です。

頑張っているのは日本だけじゃない

急速に技術力をつけ、日本に追いつき、そして追い越している国が世界中でどんどん生まれています。かつて日本の製品がアメリカやヨーロッパで飛ぶように売れ、貿易摩擦をうみました。今や日本が貿易摩擦を受ける側です。

不利を覆す競争力

日本はコスト競争の点で圧倒的に不利です。人件費や多重課税の問題、資源やエネルギーの自給率が低い問題などがあるからです。その不利を覆すほどの技術力で付加価値を生み出さなければ、国としては成り立たないことは、容易に想像できます。

さらに課題があります。今や「働き方改革」の流れで「仕事が生きがい＝ブラック」という図式ができました。この図式の中では既存のような「職人の技 -> 機械化 -> 競争力」という順番で競争力を鍛えるやり方が許されません。これからは職人がいなくなります。私生活に仕事を持ち込む職人さんの姿そのものがブラック認定されるからです。本人が良くても周囲の社員に迷惑だと非難されます。よって他の方法で競争力をつける仕組みが必要です。

• 新興国とのコスト競争に巻き込まれない新しい技術分野
• 働き方改革と両立しならが競争力をアップできる技術分野

それは何でしょうか？

日本がもっと強化すべき分野

以上をふまえて、これから日本が強化すべき分野は何でしょうか？

それは政府がずっと訴え続けています。教育改革も Society5.0 構想も、STEAM教育やプログラミング教育も、すべて繋がっています。にも関わらず日本が伸び悩んでいる分野です。

「ビッグデータをロボットや人工知能に活用する」
「IOTとICTでビッグデータを蓄積する」
「人間がロボットや人工知能と協力し合う」

など、近未来の社会を思い描くたびに引き合いに出される技術です。
それらはズバリ

1. データサイエンス
2. 人工知能
3. 量子コンピューター

です。要するにITSに関連する技術分野です。特に日本はソフトウェア分野が弱いので強化していく必要があります。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア部門。これらが日本の技術課題だと思います。

なぜ強化する必要があるのか？

現状、これらに関連するニュースには、日本の名前が悲しいほどに出てきません。アメリカやヨーロッパ諸国に比べて日本は出遅れており、分野によっては中国や韓国、一部の新興国にも追い越されています。
実際にネットで技術資料を検索してみてください。出てくるのは英語と中国語の資料ばかり。日本語の資料は５～１０年くらい遅れいているか、レベルの低い内容のものばかりです。

競争力だけが理由ではありません。

今や日本の社会は問題が山積みです。格差や貧困の問題、病気や環境の問題、政治や民主主義のあり方の問題、生きがいや文化の問題、国際的な経済摩擦の問題などです。これらについて情報を正しく扱い、分析し、解決につなげていくためには、上にあげた分野の技術を、もっともと強化する必要があるのです。そして解決の必要があるからこそ、ニーズがあり、仕事が生まれ、付加価値が生まれるのです。そして何より、世界中の国々が同じような問題を抱えています。

むしろ競争力の向上は、そうした問題解決をしていく活動の結果論でしかありません。

ただ、今の日本の技術力のままではヤバいです。ホントにマジで。

日本の学生にお勧めの勉強

ということで、本日の本題です。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア技術。これらの分野は将来が有望です。高い年収が見込めますし、どこの国に行っても引手あまたです。

その技術力を身に着けるために、今から何を勉強したらよいかを書きます。とは言え塾長は塾の先生に過ぎません。だから塾の先生みたいな言い方で書きますね。

ズバリ、以下です！

データサイエンスを研究するために必要な勉強

データサイエンスは、情報を大量に集めて大量に処理する中から、価値のある情報や規則を見つけ出す分野です。例えるなら、鉱山を掘って多量の土砂の中から金やダイヤモンドを見つけるようなものです。その方法を開発します。

それに必要な勉強は下表の通りです。

※赤字表記： 日本の教育現場で指導が手薄な単元

データサイエンスの技術を持つ人材は、世界的に見ても非常に少ないです。この分野を扱う学科を新設する大学がこれから増えるでしょう。
就職に有利です。高い年収が見込めます。しかも金を掘り当てれば億万長者という分野です。

人口知能を研究するために必要な勉強

人工知能は「人間に出来てロボットやコンピューターにはできない」ような仕事を、ロボットやコンピュータにもできるようにする分野です。気の利くロボットやコンピュータを発明して、世の中をどんどん便利にしていく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

※赤字表記： 日本の教育現場で指導が手薄な単元

人工知能の意味は、時代とともに高度になります。

最近では人間の脳をモデルにした「ディープラーニング」という方法が盛んに研究されています。人間のように経験から学習し、学習したことを活かして答えを出すことができます。まだまだ発展途上ですが、特定の能力に限れば、すでに多くのサービスが実用化されています。

例えば、インターネット上でウソの情報と本当の情報を見分けたり、街中で犯罪者を見分けたりするような人工知能は、すでに実用化されています。

人工知能を利用したサービスは、これから多く開発されます。これも今のところ人材不足で就職に有利です。人工知能の仕組みの根本を開発できる人ほど、高い年収が見込めます。

量子コンピューターを研究するために必要な勉強

量子コンピューターは、量子力学という物理学の難しい原理を応用した全く新しいタイプのコンピューターです。得意分野では「スーパーコンピューターの１億倍」の計算スピードで、しかも「消費電力がそれほどかからない」という夢のようなコンピューターです。それを開発していく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

※赤字表記： 日本の教育現場で指導が手薄な単元

量子コンピューターは、まだまだハードウェアの開発とソフトウェアの開発の両方が必要です。この分野を志す高校生は、特に物理や数学を偏差値６５以上まで強化していく必要があります。ハードウェアを開発するためには高度な物理学と数学の両方が必要です。

すでに量子コンピューター用のプログラミング言語やGUI開発環境が存在しているとは言え、今のところプロとして働いている量子コンピューター専門のプログラマーは、世界に数えるほどしかいません。市販の書籍や専門書で、そのプログラミングを学ぶことは可能です。量子コンピューターが広く使われるようになるのは１０年後か２０年後です。しかし研究所や先行開発ではすでに必要とされています。GoogleやIBMなどといった世界のトップ企業に就職したければ、ぜひ挑戦したい分野です。

途方もない可能性を秘めた技術分野

量子コンピューターを支える理論のひとつに、物理学の「量子もつれ」があります。この技術を利用して中国は「絶対に情報を盗まれない通信」の技術を開発し、なんと既に実用化されています。またその技術を搭載した人工衛星も中国で打ち上げられました。次世代のインターネット技術を担うのは中国かもしれません。人工知能や５Ｇも中国の台頭が著しいです。今後は中国語を学ぶエンジニアが増えるでしょう。

また、量子コンピューターの技術が、逆に物理学の最新理論にフィードバックされるようにもなりました。量子コンピューターのキュービット配列の振る舞いで、宇宙空間の性質を説明できるそうです。将来は空間をプログラミングする、なんてこともできるようになるかもしれませんね。

教育改革では間に合わないので民間の努力次第！

少し前まではSFの夢物語だったのに

「高速で飛行するロケットは、時間がゆっくり進む」などといった難しい相対性理論。物理学者の趣味みたいな話と思いきや、今やカーナビやスマートフォンの地図表示には必須です。

同じように「生きているけど死んでいる猫」などと訳の分からない説明する量子力学も、決して物理学者の趣味ではありません。今や量子コンピューターの基本原理です。「どこの国か世界最速のスーパーコンピューターを作れるのか。」が注目されて来た中で、まさかスーパーコンピューターの１億倍の計算速度をもつ量子コンピューターが登場して来るとは。多くの人にとって想定外の驚きだったことでしょう。

最近は、このような空想レベルに最先端の科学や技術が、あっという実用化されるようになってきています。しかも加速しています。コンピューターに限らず、遺伝子の利用や文化や価値観の融合なども加速しています。

変化が速すぎて教育改革が追い付かない

こうした最先端の技術が身近に利用できるようになったのは素晴らしいことです。できれば使いこなしたいです。いや、もっと言えば、ぜひ「作り出す側」に回って欲しいと思います。

そこで教育も改革だ、と思うのですが・・・とてもついて行けません。変化が激しくて、４年に１度の教科書改訂や１０年に１度の教育改革なんかでは、とてもじゃないけど対応できません。公教育の変化を待っていてはダメなんですよね。

これは学校がダメという話ではありません。むしろあたり前の事なんです。そもそも公教育の使命は、今も昔も「基礎の学力」の底上げだと思うからです。教科書で勉強できるのは、色々な学問の土台となる「基礎」だけなんです。教科書は、多くの国民が共通に学ぶものですから、それで良いと思います。

たとえ、いくつかのモデル校でプログラミング授業や逆転受業に成功したとしても、それは一部の先行事例に過ぎません。それがきっかけで変わるとしても全体としては１０年単位でゆっくりとしか変わる事ができません。

日本に限らずどの国でも、そのことは今後もずっと変わらないと思います。

変化への対応は民間の役目

ということは、自分から社会の変化に目を向けて、興味を持ったことを見つけたら、それについてどんどん主体的に学んでいかないといけません。

しかし独学できるとは限りません。そこで民間企業の取り組みが大切になってきます。

学習塾としてできること

ということで、変化の激しい部分を臨機応変に取り入れて指導するのは、主に民間の役割だと思います。とりわけデータサイエンス、人工知能、量子コンピューター等は必ずしも全員が学ぶ必要はありません。

「学んでいる日本人の割合を増やす」

というのが本当のテーマです。ですから公教育というよりは民間の学習塾が学校に協力しながら担うべきだと思います。それだけに、学習塾でこれらにつながる素養をどこまで指導できるのかは、とても挑戦しがいのあるテーマです。

また指導要領で足りない所や大人の事情で消されてしまった単元などについても、学習塾で補えるでしょう。

もちろん受験指導の方が優先されますから、限界はあります。それでも少なくとも「部活」の一部を置き換えるような活動として、学習塾の役割を拡大させるような余地はあると思います（もっとも今後は受験指導のニーズは減るでしょう。少子化で全入学時代になるからです）。

逆に、こうした新しい取り組みを民間でどんどんやらないと、日本はオワコンになります。現状では上で挙げた分野の素養を持った日本人の割合が少なすぎます。

学習塾の活動が日本を救うカギになるかもしれません。そういう意気込みでやる必要があるでしょう。（もちろん他の業界の方たちも、そのような使命を感じて各々取り組まれていると思います）

同じ過ちを犯さないでくれ

塾長が日本の教育に危機感を感じている理由は、他にもいろいろあります。

教科書改訂の大きな失敗例

例えば、かつて、高校の「数学C」で学ぶことができた「行列」は、先の教科書改訂で消されてしまいました。今の高校生は行列を学びません。

マジですか？
マジです。

コンピューターグラフィックやロボットの姿勢制御、統計処理や人工知能などでは行列は必須です。

「なぜ、ベクトルを学ばせておきながら行列を学ばせない？」

塾長にはあの教科書改訂は意味不明でしかありませんでした。日本を沈没させたかったのでしょうか。悪意しか感じられない改悪だったと思います。

その影響で、今の日本の理系の大学生は、かなり深刻な状態に陥りました。

偏差値の高い大学の学生でさえ、２次元の運動方程式しか解けません。３次元や４次元（電磁気学）のベクトル方程式が解けない状況です。また古典制御はできても現代制御が分かっていません。扇風機やエンジンの制御は理解できても、ロケットやドローンの制御を理解できないのです。

今になって、ソフトウェアや航空機、宇宙開発などの分野で日本は技術者不足に悩むんでいます。それは当然と言えます。素養のある学生を早くから発掘できるような発想で教育体系が組まれていません。教科書で扱う範囲がとても狭いのです。そのくせ計算のスピードやトリッキーな計算テクニック、重箱の隅をつつくような知識の問題で差をつけようとします。そういう定期試験や入試問題です。日本の試験問題は、ちょっと発想がズレています。まるで人間の対戦相手が社会問題ではなくコンピューターになっているという点でズレています。速さや正確さでコンピューターに挑戦するのは人としてどうかと思います。

企画段階から失敗している改革の例

また教育改革の趣旨が「入試改革」というのもどうかと思います。

実は入試制度を改革しても効果なし

少子化なのに大学が増え続けきて、そして現在に至る。それが今の日本です。受験倍率が平均1.0を切り全入学時代を迎えます。これからは受験しなくても高校や大学に行けるのです。

となれば「受験」は「努力」の理由にはなりません。記述問題などで受験問題を難しくしても効果がないでしょう。難しい問題を捨てても入学出来ますから。つまり教育改革の趣旨を「入試改革」にしたのが誤りです。入試改革を経ても学生の学力は上がらないでしょう。

もともと「入試で出題されない内容は誰も勉強しないし、生徒は授業を聞いてくれない。」という現場の先生の声を反映して「先に入試問題を変えてから、それに合わせて指導要領を改訂する」という「高大接続改革」なる指針が生まれました。しかし、これには少子化で全入学時代になるという考慮が抜けていました。

教育改革は簡単に実現可能？

このような時代に教育改革をやるならば「合格しないと卒業させない」ような、むしろ「卒業改革」の方ではないでしょうか。

例えば、塾長がお偉いさんなら次のように卒業改革を推進します。

センター試験の問題も体制もそのまま。
ただその位置づけを「高卒認定試験」と言い換えます。
「４５％以上の得点で合格」などとします。
３年後のセンター試験から実施とします。

これを文部科学大臣を通じて宣言してもらいます。それだけです。これならほぼ０円、０秒で教育改革が完了します。いや、教育改革に使った予算を「センター試験の無償化」に使えばよかったのではないでしょうか。

合格点が取れないと卒業できません。つまり浪人生が留年生に変わります。ついでに留年生の身分が浪人生並みに向上します。もちろん留年しても高校は無償です。それでも留年は嫌でしょうから、多くの高校生が今よりも勉強してくれるようになるでしょう。卒業がかかっているので新高１から勉強してくれることでしょう。だから実施を３年後に引き伸ばしてもまったく問題ありません。

しかも全員が平等に合格できます。同時に卒業証書の信頼度が上がり、企業は採用時にわざわざSPI試験などをする必要が半減するでしょう。高卒をできる学力ならば十分な初任給を設定できるようになるでしょう。企業としても、下手な大卒生を採用するよりも、できる高卒生の方が安心です。

そうなってくると、無理して現役で大学へ進学しなくてもキャリア形成ができます。働きながら進学する事が、むしろし易くなるでしょう。

大学生のレベルも底上げされます。大学生が中学生レベルという、いわゆる「教育困難校」がなくなります。大学の卒業証書の価値もグンと上がりますね。

ゲームをプログラミングさせるのは教育ではなくて趣味

上の話を見ていただければ、プログラミング教育の位置づけが俯瞰できたと思います。

プログラミングと言えば、ゲームを作ったりロボットを作ったりする印象を持たれる人が多いでしょう。もちろん、そのような技術者はたくさん活躍しています。しかし、それはほんの１キャリアに過ぎません。

ゲームを作る、ホームページを作る、業務の自動化をする、ロボットを動かす。

こうした従来からあるプログラミング業務は、もはや新しい技術はそれほど多くありません。出尽くされている技術を組み合わせるだけです。もちろん細かい技術の流行り廃りはあるので、いざ仕事で使う時になってから、その時々のトレンドを学ぶのが一番です。

ですから何も小学生から無理してゲームプログラミングを学ぶ必要はないでしょう。それにコンピューターを娯楽に使うだけではもったいないです。

もっと、ちゃんと「コンピューターを使いこなす」ための勉強をして欲しいと思います。

教育において「コンピューターを使いこなす」とは、いったいどういうことでしょうか？

それは「社会の問題を解決するため」にコンピューターを道具として使えるように育成していくことだと思います。従来の勉強で学んだことをコンピューターで表現させるのが正しい取り組みと言えましょう。プログラミングだけに注目して、ゲームやロボットを新規に作らせてもしょうがないです。

コンピューターは道具です。多くの人が喜んだり、多くの人に新しいものを提供したりする活動の方が、あくまでも主役です。その素養を育てるために従来の勉強が大切であるとに代わりありません。

コンピューターを使いこなすためのプログラミングを学んで欲しいです。

中学、高校、大学へと進学し、学ぶことが高度になれば、それを表現するプログラミングも高度になります。そして高度に専門的な分野の例として、データサイエンス、人工知能、量子コンピューターという分野を紹介しました。これらの分野でプログラミングすることが、キャリアの最終段階でコンピューターを使いこなす、という話になるでしょう。

ですから上で見たように、プログラミング教育は「ゲームやロボットを作って楽しい」というものではありません。むしろ、学校の勉強にしっかり取り組む中でコンピューターを使っていく取り組みと言えます。音楽や図工の勉強も、プログラミングに繋がっていきます。

ここ数十年で、日本の状況はすっかり変わりました。現実が変わったのに考え方や制度が変わっていません。だから変わりましょう。変えましょう。今は２０２０年です。

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