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人類社会はいま歴史の転換点に直面しています。言うまでもなく、ビッグデータの出現とデータサイエンスやAIなどのデータの活用技术の飛躍的発展を背景とするデータ駆動社会への転換です。自動運転、機械翻訳、画像認識、スマホ活用、コンピュータゲームなど、生活のあらゆる場面で21世紀初頭とは全く違う世界が拓かれつつあることは日々実感していることと思います。このような新しい社会の実現を視野に、政府は「AI戦略2019」において、デジタル社会の読み?書き?そろばんともいうべき「数理?データサイエンス?AI」の基礎を50万人のすべての大学生が習得すべきとしています。これに対応して数理?データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムでは、2020年に产业界や関係団体の協力も得て、「導入」、「基礎」、「心得」、「オプション」の4部構成で約250のキーワード (知識?スキル) からなる数理?データサイエンス?AIのリテラシーレベルのモデルカリキュラムを公表しました。
 
本書は、このモデルカリキュラムのうち「オプション」を除く「導入」、「基礎」、「心得」のキーワードを網羅した完全準拠の入門書として執筆されたものです。3章11節構成のそれぞれの節は、日本を代表する研究者や実務家の方々に執筆していただき、多くの実際的な事例の紹介や豊富な図表を取り入れています。「導入」の章では、データ活用によって社会で実際に起きている変化を紹介するとともに、実際に活用されているデータ、データ活用のための技术、最新動向なども紹介し、データサイエンスやAIを学ぶ必要性を実感できるようにしています。「基礎」の章では、データを読む (分析の方法)、データを説明する (可視化)，データを扱う (表計算) という最も基礎的なデータ活用技术の概略を学びます。その一方、「心得」の章では、AI活用の結果生じうる負の事例を紹介しながら、ELSIや倫理などのデータサイエンスやAIを適用する上での留意事項や、情報セキュリティやプライバシー保護などのデータを取り扱うときに守るべき事項を学びます。
 
本书によって、すべての大学生がデジタル社会のパスポートともいえるデータサイエンスの必须事项を习得し、データ活用社会を享受できるようになることを期待しています。なお、リテラシーレベルのカリキュラムのうち本书では取り上げていない「オプション」に兴味がある场合や、本书の内容を超えてより深く学びデータ駆动型社会の発展に贡献する意欲がある场合には、の他の11巻に进むことを推奨します。
 

(紹介文執筆者: 情报理工学系研究科 / 数理?情報教育研究センター 特任教授 北川 源四郎 / 2022)