おける課題解決プログラムに参加した者のうち、修了した者）を５年間で1,300人育
成・確保する。
・ 地域企業のDXを進められる人材の育成を通じ、産業界全体におけるデジタル技術を
活用している企業比率の向上に寄与することで、世界最先端のデジタル技術利活用
社会の実現に貢献する。
KPI（進捗）： ケーススタディ教育プログラム受講者数
KPI（効果）： 現場研修プログラム修了者数（令和８年度（2026年度）までに1,300人育
成することを目指す）
[No.10－５] デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業
・ 大学院の閉塞性・分野の壁を打破し、高度な専門的知識のみならず、数理・データサ
イエンス・AI分野のスキルや国際感覚を身に付けた、今後の社会を牽(けん)引する
高度人材の育成のための分野融合の体系的な大学院教育モデルを構築する必要が生
じている。
・ そのため、専門分野×データサイエンス・コンピューターサイエンス分野のダブル
メジャーなどの大学院教育推進により、アカデミック・ノンアカデミックにおいて
国内外で活躍できるデジタルの素養を持ち合わせた人材を育成するための取組を支
援する。
KPI（進捗）： 今後の社会を牽(けん)引する高度人材の育成のための分野融合の体系的
な大学院教育を構築した件数（事業実施件数）（令和９年度（2027年度）
まで）
KPI（効果）： 専門分野×データサイエンス・コンピューターサイエンス分野のダブル
メジャーなどの大学院教育を修了した学生数（令和９年度（2027年度）ま
で）
[No.10－６] 数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進
・ 「AI戦略2019」においては、文理を問わず、全ての大学生・高専生が、初級レベルの
数理・データサイエンス・AIを習得すること、一定規模の大学・高専生25万人が自ら
の専門分野への応用基礎力を習得することが目標の一つとして掲げられており、こ
の人材育成目標の実現に向け、拠点校等の整備やモデルカリキュラム策定など、数
理・データサイエンス・AI教育の全国展開に取り組んでいる。
・ 令和２年度（2020年度）に応用基礎レベルのモデルカリキュラムが策定されたこと
を受け、モデルカリキュラムを踏まえた教材作成等への支援を行うとともに、大学
等で実施する優れた教育プログラムを認定する制度において、令和４年度（2022年
度）からは新たに応用基礎レベルも認定対象とする。
・ これにより、全国における数理・データサイエンスAI教育の普及・展開の加速化を図
り、令和７年（2025年）までに「AI戦略2019」で掲げる人材育成目標の達成を目指す。
・ デジタル人材育成プラットフォームと連携。
KPI（進捗）： 全国の大学等への普及・展開、各大学等における取組状況。
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