「実務経験がないAI人材」問題を解決!DSOTY受賞教授による年間350名育成の新AI教育モデルを解説

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企業AI案件を大学授業に、年間350名の超実践型AI人材育成が始動

AI・データサイエンス領域の研究開発を行う株式会社グラフ(本社:東京都港区西麻布、代表取締役:原田博植)は、同社代表の原田博植氏が2026年4月より専門職大学教授(フルプロフェッサー)に就任し、新しいAI教育モデルを始動することを発表しました。

原田氏は「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー/DSOTY」(2015年、日経BP主催)を受賞し、長年にわたり企業のデータサイエンス研究と社会実装を牽引してきました。今回の取り組みでは、グラフ社が元請けとして受注するインフラ企業などの実際のAI案件を大学の授業に直接接続します。これにより、同社のインターンシップと大学教育を掛け合わせ、年間約350名規模の即戦力となる「産業AI人材」を育成する計画です。

「AIの知識はあるが実務経験がない」構造的課題の解消へ

現在、日本の大学におけるAIやデータサイエンス教育は拡大していますが、学生が扱うデータは学習用に整備されたものが中心です。大規模システムのガバナンスや複雑なコーポレートスチュワードシップが求められる「実際のビジネスAI開発」に触れる機会は限られています。その結果、多くの産業でAI導入が急務となる中、「企業AIプロジェクトの実務経験を持つ人材」は慢性的に不足しており、教育と実務の間に大きな乖離が生じています。

学生が本物の「企業AI案件」を担う教育モデル

株式会社グラフは、こうした課題に対し、国内主要産業のAI開発・データ分析案件を教育プログラムへと分解し、学生が実務を経験できる環境を構築しました。学生は在学中から以下のような実践的なスキルを習得できます。

  • インフラ企業等の実データを用いたデータ分析

  • 実際のビジネス課題に対するAIモデル開発

  • 企業の意思決定に直結するデータ戦略設計

年間350名規模の育成体制

区分 人数
グラフ社インターンシップ 約300名 / 年
開志専門職大学 担当学生 約50名 / 年
合計 年間 約350名

なぜ「正規の大学教授(フルプロフェッサー)」としての就任なのか

今日の学生は「AIネイティブ」とも言える世代です。AIが社会システムを日々更新する中で、年度ごとに教育科目を見直す従来の大学制度では適切な対応が難しい側面があります。開志専門職大学が属する専門職大学制度は、文部科学省が「実務と学術の高度な融合」を目的として創設した新しい高等教育機関です。

グラフ社が企業研究の現場で蓄積してきた「実務環境へのAI実装」の知見と、同大学の理念が一致したことから今回の就任に至りました。准教授や特任教授ではなく、正式な教授職(フルプロフェッサー)として受嘱することで、この新しい教育モデルの実現に向けた体制を構築しています。

笑顔で座る男性

株式会社グラフ 代表取締役 / 開志専門職大学 教授 原田博植氏のコメント

原田博植氏は、「AI人材育成における最大の壁は『本物の産業データと課題』に触れる機会が足りないことです。今回の取り組みでは、インフラ企業をはじめとする実際の企業AI案件を教育にダイレクトに接続します。学生が『AIによる大規模ビジネス課題解決』を経験できるAI教育開発に腰を据えて取り組むため、テニュア(終身在職権)での拝命となりました。即戦力となる実務経験者を育成し、日本のAI活用を根底から支える産業AI人材の基盤強化に貢献していきます」と述べています。

開志専門職大学と株式会社グラフについて

開志専門職大学は新潟県新潟市に所在し、実務教育を重視する専門職大学制度のもと設立されました。企業と連携した教育や臨地実務実習をカリキュラムの柱としており、今回の企業AI案件を活用した教育モデルは、同大学の実務教育の強みを最大限に活かす取り組みです(2026年4月より原田氏が情報学部教授に就任)。

株式会社グラフは、AI・機械学習およびデータサイエンス領域の研究開発と社会実装を行う企業です。インフラ、金融、製造、小売、放送、通信、運輸、創薬など多様な産業において、企業のデータ活用や意思決定の高度化を目的としたアルゴリズム設計・データ分析技術の実証研究を数多く手がけています。

ソファでPC作業をする若者たち

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の実践型AI人材育成モデルは、企業が直面するAIプロジェクトの「実務経験者不足」という切実な課題に直接的に応えるものです。学生が在学中に実際のインフラ企業案件に触れることで、卒業後すぐに現場で活躍できる即戦力が生まれます。これは、AI導入を検討する企業にとって、人材確保の大きな光明となるでしょう。特に、大規模システムを扱う産業や機密性の高いデータを扱う金融分野などでは、実践的な知見を持つAI人材の需要がさらに高まると見られます。結果として、企業のAI投資効果の最大化や、新たなビジネス価値創出に直結する可能性を秘めています。

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AI Workstyle Lab 編集部

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