AI人材獲得をめぐる世界的な戦いにおいて、子どものプログラミングはどれほどの影響力を持つことができるのでしょうか？

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人工知能の発展において、人材の確保は間違いなく重要な鍵となります。人工知能は、あらゆる産業に深く根付く基盤技術であるべきです。医療と組み合わせれば、画像データの検討効率が向上します。産業と組み合わせれば、仕分け速度が向上します。将来的には、現在すべての企業にIT部門があるように、すべての企業にAI部門が設けられるようになるかもしれません。

あらゆるテクノロジー主導の業界と同様に、AI の発展の鍵は人材の密度とレベルにあります。現在、世界の AI 人材プールはわずか 30 万人であるのに対し、市場の需要は 100 万人から始まると報告されています。人材獲得競争は各国のAI戦略の鍵となっている。現在、中国と米国は世界トップクラスのAIの二大巨頭であり、それぞれに強みを持っている。中国はデータフローが大きく、米国は研究開発能力が強い。それに比べて、人材の蓄えは両者の最大の差になりつつある。

アメリカは世界で最も充実したAI人材プールを持つ国と言っても過言ではありません。図に示した大学数の優位性に加え、人工知能分野の学術力では世界トップ20に14校のアメリカの大学がランクインしており、上位8位を占めています。 2006年から現在までに、人工知能分野のトップカンファレンスで30本以上の論文を発表した204人の学者のうち、60%は米国出身です。

中国は、その欠点を補うために、多面的な人工知能人材戦略を採用している。一方では、優秀な人材を引き付け、確保するために優れた政策給与を提供し、他方では、教育を通じて将来の人材を育成している。

中国は「高等教育機関における人工知能イノベーション行動計画」を発表し、さまざまな構築段階ごとに具体的なスケジュールを示した。しかし、米国と比較すると、中国の AI 人材プールが弱いのは、実は子供の教育分野です。

AI予備軍は子供から始まる。なぜ中国はできないのか？

昨年、国務院は「新世代人工知能発展計画」の中で、小中学校に人工知能関連のコースを設け、プログラミング教育を段階的に推進することを提案した。しかし、それでも、小中学校からAI予備軍を設立するという構想は、まだ実現が難しい。

教科教育に優れている中国とは異なり、欧米諸国では、子供向けプログラミングやロボットプログラミングなど、実践的な操作や思考方法の育成に重点を置いたSTEAM教育を実施するのが一般的です。ビル・ゲイツやスティーブ・ジョブズのような人たちは、幼少期からプログラミング教育を受けてきました。当時彼らが使っていた言語は歴史の舞台から消えて久しいかもしれませんが、彼らの現在の業績は、幼少期からプログラミングに触れてきたことで培われたエンジニアリング思考と深く関係していると人々は考えています。

子供向けプログラミングを例に挙げてみましょう。中国には教師が不足しており、子供向けプログラミングには学際的な知識が必要であり、教育学とコンピューターサイエンスの両方の知識が必要です。現在、我が国のIT開発の人材は基本的にインターネットやテクノロジー企業に集中しており、これらの人々は教育について何も知りません。これは最終的にプログラミング教育における信頼できる教師の不足につながり、業界全体が販売とフランチャイズ志向にさえなります。

一方、ほとんどの親は子供のプログラミングを理解していません。一級都市と二級都市以外では、多くの親はプログラミングについてほとんど知らず、ビジュアルプログラミング、ハードウェアアセンブリ、Raspberry Piなどの違いを理解することすらできず、専門家ではない子供向けプログラミング教師に頼るしかありません。

結局、中国には人工知能の人材を育成する基盤が欠けている。学生は大学に入学する時点でプログラミングやロボット工学などの基礎知識を持っていない。関連する高等教育を受けるハードルは高く、効率も低い。また、人工知能はさまざまな産業の基盤層と深く融合する特徴があるため、今後は医療、産業、金融などの分野でますます学際的な人材が必要になるでしょう。幼い頃からエンジニアリング思考を養わなければ、才能のある人が複数の分野を学ぶことも難しくなります。

先駆者たちの足跡：米国のAI人材育成から何を学べるか？

この状況を変えたいのであれば、最も成熟した人材プールを持つ米国を参考にして、次の2つの解決策を見つけることができるかもしれません。

1 つ目は、業界標準を迅速に実装することです。

アメリカでは、子どものSTEAM教育やコンピュータ教育の標準化が急速に進んでいます。例えば、アメリカではCSTA（正式名称はComputer Science Teachers Association）が設立されています。会員には教員だけでなく、大学教員、産業界、政府関係者も含まれます。

CSTA は、K12 コンピュータ サイエンスの標準を公開し、公立学校と民間のトレーニング機関の両方に、その標準に基づいたコースの開発を義務付けています。これは市場の混乱と学生に選択の余地がない状況を避けるためです。

さらに、CSTA は、Google、Microsoft、Oracle などのハイテク企業など、ビジネス界の多数のパートナーを採用しています。これらの企業や機関は、業界カンファレンスの開催、コンピュータサイエンスの教師のトレーニングなどを担当し、その高度な経験を活用して業界全体の教育レベルを向上させ、子供たちに伝えられる知識が実用性からかけ離れた空想にならないようにしています。

複数の関係者の参加により、子供向けプログラミングは他の子供向けコンピュータ教育とともに急速に標準化され、教育内容の混合や教師リソースの持続不可能な開発の可能性が減り、子供向けプログラミングはより健全な工業化状態に向かって進んでいます。

2つ目は、子どもに適したプログラミング教育製品を作ることです。

教育業界では、適切な教育製品を作成できるかどうかが、世代の教育成果に影響を及ぼすこともあります。特にプログラミングのような退屈な理工系の科目の場合、大人向けの教授法をそのまま子供に真似しても全く成果は上がりません。

現在、中国の多くの子供たちに対するプログラミング教育は悪循環に陥っており、文書の公布以来、さまざまな情報コンテストも大学入試や高校入試の加点項目に含まれるようになりました。多くのトレーニング機関は、試験に追加のポイントを加算することだけを目的としており、思考パターンや論理的能力などを養う役割はまったく果たしていません。

近年人気が高まっているゲーム化プログラミングやグラフィカルプログラミングは、実は「AI予備軍」を育成するという本来の意図に近いものなのです。ゲーム化されたプログラミングは、米国のCodeCombatから生まれました。プログラミング教育を視覚化し、背景ストーリーやレベルを設定し、ゲームの過程で子供たちにプログラミング教育を認識させ、プログラミングの論理的思考を養わせるというアプローチが一般的です。中国と米国の子どもたちの教育基盤は異なるものの、ゲーム内の賞罰システムに惹かれ、プログラミングという一見退屈な科目も受け入れやすくなるだろう。

同様のロジックは、中国で人気の Coding Cat や Scratch にも適用されています。最近、NetEase Education も CodeCombat の導入を開始し、これを Geek Wars と名付け、本日中国で発売する予定です。おそらく、市場の活動が活発になれば、この教育モデルはより多くの子供たちに導入されるでしょう。

もちろん、中国の人工知能人材の埋蔵量が遅れていることを考えると、海外のプログラミング教育製品を導入するだけでは全く不十分です。しかし、あらゆる年齢層に対する科学教育の改善と業界標準の迅速な確立は、人工知能の人材を育成するための必須の基盤であることは間違いありません。中国における人工知能人材の現状は、実は工学教育の基礎を無視して、常に学科理論と試験重視の教育を主張してきたことに関係しています。現在、中国はかつて遅れをとっていた地域に徐々に追いつきつつあります。

何もないところから建物を建てることはできません。幼いころから子供たちに AI を教え始めるのは冗談のように思えるかもしれませんが、実はそれは人工知能の才能を育成する別の可能性を暗示しています。知識の伝達と獲得が早く開放されればされるほど、知識は一世代以内に成果を生み出すのが早くなります。