昨日slideshareにアップした新学習指導要領と統計教育そしてベイス統計学のプレゼン。

教育ジャーナリストの後藤 健夫 (Goto Takeo)さんにFBでシェアしていただいたおかげで閲覧数が一日で伸びました。ダウンロードもされています。感謝です。

さてこのプレゼンの結論部で言ったのは統計学の二重構造（三重構造かも）をなんとかしないと「日本の次世代AI研究は遅れたままだよ」ということ。

一旦出来上がっている学問構造（アカデミア、〇〇学会のようないわゆる象牙の塔）が自己変革していくことは至難の業。なぜならその古い体系の頂点に座っている大学や学会の権威がいるからです。

さて、アクティブラーニングやEdTechのような教育の方法論の議論が文部科学省だけでなく経産省や総務省を巻き込んで盛んになりました。とてもうれしいことです。

でも忘れていけないのが「教育の方法」だけでなく、「学問・研究」「教育の内容」の再検討です。大学は体系がすべてですが、イノベーション・新学問領域・学際研究などへの自己変革力があるのか、各大学が示す「これからのビジョン」の中にそれが含まれているのか、みていこうと考えています。（国立そして公立・私立の30年ビジョンあたり）

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このことを統計学でいうと

数学ー統計学（頻度論）－ベイズ統計学　という構造についてです。歴史的に整理してみるとすごいバトルが繰り返されてきています。以下の本を読むとどれほどの論争を繰り返してきたかわかります。本当に異端審問のようなことが行われ、いまようやく第三次AIブームで復権したという感じです。

いま全国の大学に出来つつあるデータサイエンス学部の履修モデルがビッグデータを扱うデータアナリストの育成まではいくでしょうが、次世代のAI研究者を育てるまでは行かないと思っています。このままではグーグルなどのAIのAPI（要するにブラックボックス）を利用するエンジニアは育つでしょうが、基礎のAI研究人材はなかなか育ちません。

戦後の湯川・朝永・南部などの理論物理学のような画期的な研究（ほとんど紙とえんぴつの世界）がまだ日本では可能性があります。

「ベイズ・ベイズ」と私が言っていっているのは一つの展望があるからです。株式会社シンクアップで取り組んでいきますが、じつは「ベイズ総合研究所（株式会社）」がわが社の顧問の手で出来ました。

今はベイズの理論がまるで機械学習・ディープラーニングの枝葉のツールのように使われている（ベイジアン・ネットワークやMCMC法など）のですが、もっと壮大な可能性を持っています。『ベイズは滑稽な神学と揶揄されてきた』のはそのためです。

この夏は

「進撃のベイズ」なのです。