なぜ日本はAIで米中に勝てないのか？「世界11位」でも喜べない「教育の致命的欠陥」 連載：野口悠紀雄のデジタルイノベーションの本質｜FinTech Journal
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日本がAIで遅れた基本的な原因は、AIやデータサイエンス関連の高等教育が遅れていたことだ。 日本では、情報の重要性が十分に認識されなかった。製造業の現場力が強かったため、ソフトウェアの価値が過小評価された面がある。 　頭脳流出も問題だ。優秀な研究者や技術者が、より高い報酬、研究環境、自由度を求めて海外企業に移る。 　高度人材を育てても、国内に活躍の場がなければ、結局は海外に流出してしまう。

■日本はAIで巻き返せるのか…カギを握る「4つの条件」

AIが日本で本当に発達するために、何が必要か。

第1に、高等教育を抜本的に改革しなければならない。すべての大学生が、少なくとも統計、データ分析、プログラミング、AIの基礎を学ぶ体制を作るべきだ。

第2に、巨大なデータセンターなどの計算資源を整備する必要がある。日本だけで完全な自給体制を作ることは難しいが、研究機関、大学、企業が利用できる共通の計算基盤を強化することはできる。

第3に、データ利用の仕組みを整える必要がある。日本には医療、製造、行政、交通、防災などの分野で質の高いデータがあるが、それらは組織ごとに分断され、十分に活用されていない。公共目的や研究開発のためにデータを利用できる制度を作ることが重要だ。

第4に、スタートアップを育てる必要がある。AIの発展は、大企業だけでは進まない。新しいアイデアを持つ小さな企業が、短期間で成長できる環境が必要だ。