シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成
シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成（安宅和人 著）
１章：データ×AIが人類を再び解き放つー時代の全体感と変化の本質ー
２章：第二の黒船にどう挑むかー日本の現状と勝ち筋
３章：求められる人材とスキル
４章：未来を創る人をどう育てるか
５章：未来に賭けられる国にーリソース配分を変える
６章：残すに値する未来
■１章：データ×AIが人類を再び解き放つ
強いAI：状況や目的が変わっても対応できる汎用性の高いAI
弱いAI：特定用途向け
AIとデータに得意なことはまかせ、人間味の実現はヒトが行う
「未来＝夢（課題解決）×技術（テクノロジー）×デザイン」
（技術だけでは足りない）
■２章：第二の黒船にどう挑むか
企業価値ランキングで日本は、米国・中国・韓国に大敗。
GDPの停滞は人口だけでなく、一人当たりの生産性が伸ばせていない。
・仕事を持たない高齢者
・最低賃金の低さ
・女性の家事の時間の長さ
才能と情熱が埋もれてしまっている状態。
→時間など多様性のある働き方へ、給与水準を価値ベースへ
→配置変換や副業
・データ×AIの成功の鍵
１：多様なビッグデータが取れ、活用できる状態
２：データ処理力
３：データサイエンティスト、エンジニアがいること（日本は理工系が少ない）
・AI-Ready化
１目的・目指す姿
２扱える人材
３対象となる領域
４作り込みのあり方
５データの利活用状態
６市民リテラシー
７データ処理力
８推進状況
９教育システム
１０社会全体としてのリソース投下
AI -ready化とともにSociety5.0を作り出す
■３章：求められる人材とスキル
今の社会に合わない人、他とは何か違うように感じる人が未来の価値創造の中心となる
・ビジネス力：ビジネス課題を整理し解決する
・データサイエンス力：統計的、分析力
・データエンジニアリング力：データサイエンスを意味ある形に実装、運用、知覚、気づき力
■４章：未来を創る人をどう育てるか
１リテラシー層：データAIリテラシーを身につけた人材
２専門家層：データ分野の専門家
３リーダー層：専門家層の１割
大学に入るまに学校での数理統計、数学３Cなどの習得。PhDレベルの専門家層を暑くする
■５章：未来に賭けられる国にーリソース配分を変える
・足りない科学技術予算（予算は競争力に直結）
・PhD取得に費用のかかる日本（海外は卒業生の基金で賄う）
・憲法２５条は正しいかどうか（全ての国民が最低限の生活を営み、社会福祉、社会保険の向上に努める）
若者への投資を捻出する（社会保障の３％程度）
■６章：残すに値する未来
完全な予測は不可能という前提で何を仕掛けるかを考える。成長の前に星が持たない。（SDGs、残された時間は１０〜３０年）
→Soceity5.0とSDGsの交点こそが目指すべき
ビジョンから未来をつくる「風の谷」
インフラの問題、病院の問題、教育学校の問題
→最初は子供や高齢者が住めるモデルではない