IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの成果と展望 - 2020年度成果および2021年度募集

Transcript

1. IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの 成果と展望 – 2020年度成果および2021年度募集 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

   文部科学省 「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」 enPiT-Pro ▪代表機関：学校法人早稲田大学 ▪共同申請（13校） 茨城大学 ／ 群馬大学 ／ 東京学芸大学 ／ 東京工業大学 ／ 大阪大学 ／ 九州大学 ／ 北陸先端科学技術大学院大学 ／ 奈良先端科学技術大学院大学 ／ 工学院大学 ／ 東京工科大学 ／東洋大学／鶴見大学／情報・システム研究機構(国立情報学研究所) ▪連携機関（21組織、会員5000社超） 日本電気株式会社 ／ 富士通株式会社 ／ 株式会社日立製作所 ／ 株式会社東芝 ／ 株式会社いい生活 ／ ヤフー株式会社 ／ モバイルコンピューティング推進コンソーシアム（MCPC） ／ 一般社団法人次世代センサ協議会（SENSOR） ／ 一般社団法人日本IT団体連盟（ITrenmei） ／ 一 般社団法人IT検証産業協会（IVIA） ／一般社団法人コンピュータソフトウェア協会（CSAJ）／ 一般社団法人組込みシステム技術協会（JASA） ／ 一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA） ／ 特定非営利活動法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ （WBAI） ／ 一般社団法人新経済連盟（JANE） ／先端IT活用推進コンソーシアム（AITC）／ 一般社団法人日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC) ／ 株式会社デンソー ／ 株式会社ハレックス ／ 株式会社情報医療 ／ 株式会社システム情報 早稲田大学 理工学術院総合研究所 最先端ICT基盤研究所 鷲崎 弘宜 (事業責任者・スマートエスイーコンソーシアム会長) https://smartse.jp 0

2. AI・IoTを中心としたデジタル技術と周辺 1 広義のIoT サービス サービス化 データ駆動 データ循環 ビッグ データ フィード

   バック データ収集 AI データ必須 活用環境 IoTシステム活用 IoT 基盤技術 組織 と 社会 ビジネスや価値 イノベーション プロセス 鷲崎弘宜, 内平直志, “IoT時代のイノベーションマネジメント教育”, 研究・イノベーション学会誌, 特集テーマ「IoT時代 のイノベーションマネジメント」招待論文, Vol. 33, No. 4, pp.1-7, 2018.
3. None

4. 3 育成する人材像 アプリ ケーション ビジネス 情報処理 通信・ 物理 システム＆ サービスセキュリティ

   リーン デザイン思考 人工知能 ビッグデータ クラウド センサ・IoT システム群から全体を構成、 セキュリティを含む多面的品質評 価、ビッグデータ分析を通じ改善 ビジネスやイノベーショ ンを見据え、センサ群 とクラウドを組み合わせ たIoTシステムを設計 構築 ビッグデータに対し人工 知能を適用し未来を予 測し、クラウド上での適 応的なサービス提供や、 ビジネスモデルのデザイン ＆検証をリード 組込み・IoT プロフェッショナル 育成する人材像② システムオブシステムズ・ 品質アーキテクト クラウド・ビジネス イノベーター コース２ 育成する人材像② コース１ 育成する人材像① コース３ 育成する人材像③ © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

5. DX時代に必要な領域横断の技術体系と教育 4 スマート IoT システム ・ビジネス 入門 スマート IoT システム

   開発実習 グロー バル 開発 実習 修了 制作 (企業に おける 実課題 の分析 ・解決) IoT イノベーション アーキテクチャ セキュリティ・ プライバシ・法令 組込み・リアル タイムシステム クラウドサービス ・分散システム 機械学習 推論・知識 処理・自然 言語処理 ビッグデータ センサ 無線通信・ IoT通信・センサー ネットワーク クラウド基盤 構築演習 総合実践 IoT版ビジネスモデル 仮説検証プログラム IoTとシステムズ アプローチ 物理・通信 情報処理 アプリケーション ビジネス 深層学習 品質エンジニア リング 領域を超えた循環と 総合的アプローチ ビジネス・ 価値との繋がり 目標や状況に対応可能 な体系と学びやすさ スマート エスイー による解決 ビジネス･デザイン思考 PBL＆修了制作 柔軟な組み合わせ＆ オンライン配信 必要な視点 フルスタック体系 共通例題&IoT/ｸﾗｳﾄﾞ 高信頼 自動運転 エコシステム データ 解析 通信・ センサ メタモル フィック テスト 自動運転 システム アーキ テクチャ 領域を超えた 総合的アプローチ © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

6. 5 5 領域 領域リーダ 科目名 代表校・分担校 連携組織ほか 総合実 践 吉岡信和

   国立情報 学研究所 K1 スマートIoTシステム開発実習 土肥、岡崎(MCPC)ほか K2 グローバル開発実習 鷲崎(早大) K3 修了制作 吉岡(NII)ほか各分担校 モバイルコンピューティング推進コンソーシアム ほか ビジネ ス 内平直志 北陸先端 科学技術 大学院大学 K4 スマートIoTシステム ・ビジネス入門 鷲崎(早大) モバイルコンピューティング推進コンソーシアム K5 IoT版ビジネスモデル仮説検証プログラム 堤, 飯野(早大) K6 IoTイノベーション 内平(JAIST), 位野木（工 学院大） K17 IoTとシステムズアプローチ 新谷 高井(チェンジビジョン)、安藤 アプリ ケー ション 鄭顕志 早稲田大学 K7 アーキテクチャ 鄭(早大) 久保秋(チェンジビジョン) K19 品質エンジニアリング 本田(大工大), 早水(フォーマルテック) K8 セキュリティ・プライバシ・法令 森, 内田(早大) 松崎(中大),竹之内(デジタルガレージ),井口(Kii) K9 組込み・リアルタイムシステム 戸川, 中島(早大) エンベックスエデュケーション/JASA K10 クラウドサービス・分散システム 高橋(茨城大) 中島(レッドハット), 佐々木(楽天) 情報処 理 上田和紀 早稲田大学 K11 ビッグデータマネジメント・アナリティクス 山名, 清水(早大) 星井(ヤフー), 石井（久留米大）, 岡崎(MCPC) K12 推論・知識処理・自然言語処理 上田, 菅原, 林(早大) 清水(ヤフー) K13 機械学習 小川, 坂本(早大) 奥野(NTTテクノクロス) K18 深層学習 シモセラ(早大) 中井(グーグル),山口(サイバーエージェント) 物理 ・ 通信 山名早人 早稲田大学 K14 クラウド基盤構築演習 横山(群馬大) 中島(レッドハット), 佐々木(楽天) K15 無線通信・IoT通信・センサーネットワーク 甲藤, 金井(早大) モバイルコンピューティング推進コンソーシアム K16 センサ 木村(早大) 次世代センサ協議会 全体統括・コーディネーション 運用とりまとめ・プログラム改訂 鷲崎弘宜 本位田真一 深澤良彰

7. WASEDA University ビジネス領域 6 - 第1回: IoT事業の特性とビジネスモデルキャンバス - 第2回: ビジネスモデルキャンバスを用いたビジネスモデル設計

   - 第3回: リーンスタートアップと顧客開発モデル - 第4回: ビジネスモデルの設計手法 - 第5回: ビジネスモデルの仮説構築 - 第6回: 総合演習1（顧客インタビューとビジネスモデルの改訂） - 第7回: 総合演習2（顧客インタビューとビジネスモデルの改訂） - 第8回: 総合演習3（ビジネスモデル検証結果発表とディスカッション）、まとめ 安藤 秀樹、高井 利憲（チェンジビジョン） © 2017-19 Waseda University 6

8. 7 アプリケーション領域 データ，情報，知識を活用して，サービスを実現するための 高信頼なシステムを効率的に開発，運用，保守，進化させるための理論 および技術を把握し，豊富なケーススタディを通して実践方法を取得 達成目標 情報処理,通信・物理 領域で学ぶ要素技術 ビジネス領域で学ぶ 技術で規定

   領域リー ダ 科目名 代表校・ 分担校 連携組織ほか 鄭顕志 早稲田 大学 K7:アーキテクチャ 鄭(早大) 久保秋(チェンジビジョン) K8:セキュリティ・プライバシ・法令 森, 内田 (早大) 松崎(三菱総研),竹之 内(NEC),井口(Kii) K9:組込み・リアルタイムシステム 戸川, 中島 (早大) エンベックスエデュケーショ ン/JASA K10:クラウドサービス・分散システム 高橋 (茨城大) 中島(レッドハット), 佐々木(楽天) K19:品質エンジニアリング 鄭, 本田 (早大) 早水(フォーマルテック) 科目構成 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

9. 8 情報処理領域 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE K11ビッグデータマイニング・アナリティクス ©

   2017 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 2 アナリティクス・意思決定のためのIoT等ビッグデータの分析および マネジメントを通じた活用について学ぶ 概要 学べる技術 ビッグデータの基礎、データ処理モデル化とアルゴリズム、隠れマル コフモデル、ビッグデータマネジメント基盤、NoSQL、Cassandra 山名 早人、清水 佳奈（早稲田大学）、星井 祥吾（Yahoo! JAPAN） G T G をサーバに送るのではなく、 000 010 000 101 A T C G をサーバに送る K12 推論・知識処理・自然言語処理 © 2017 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 3 概要 学べる技術 知識処理、プロダクションシステム、フレーム、述語論理、 自律エージェント、マルチエージェント、コーパス統計、言語モデ ル、ベクトル空間モデル、構文解析、意味解析 上田 和紀、菅原 俊治、林 良彦（早稲田大学）、清水 徹（ヤフー株式会社）ほか 記号的知識表現と推論の技術、知的なソフトウェアの相互インタラ クション、および日本語・英語テキストを主な対象とした自然言語 処理について学ぶ K13: 機械学習 機械学習の理論を把握したうえでツールを用いた教師あり・教師な し・半教師あり・強化学習について、Python についての講義及び ツールの 演習を行いつつ実践上の留意点を含めて習得する 概要 学べる技術 教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習と強化学習、ロジス ティック と 推定法 奥野(NTTテクノクロス)、坂本一憲(早稲田大学)、小川 哲司（早稲田大学） 機械学習 学習 無し学習 クラスタリング アソシエーショ ンルール 析 異常検知 半 学習 無し ータを 学習 ータに る の る 無し学習 学習 一例 K18深層学習 深層学習の理論を把握したうえで畳み込みニューラルネットワークを 用いた画像解析等について、演習を行いつつ実践上の留意点を含めて 習得する。 概要 学べる技術 TensorFlowの基礎と多層ニューラルネットワークによる特徴抽出、 畳み込みニューラルネットワーク シモセラ エドガー（早稲田大学）、中井 悦司（グーグル）、山口(サ イバーエージェント) 8

10. 9 通信・物理領域 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE K14 クラウド基盤構築演習

    © 2017 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 2 IoTやAIなどの先進分野で活用が進むクラウドコンピューティング基 盤の概念と内部構造を理解し、その実現方法を習得 概要 学べる技術 仮想化とネットワーク、OpenStack、複数ノード環境、資源管理、 リソース制御 横山 重俊（群馬大学）、中島 倫明（レッドハット）、 佐々木 健太郎（楽天） 業務アプリ (会計、CRM等様々) OS、各種ライブラリ、 ミドルウェア等 CPU,MEM DISK,NW等 SaaS Software as a Service PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service 業務ロジック・システム アプリ実行環境 コンピューティング資源 提 供 機 能 種 別 に よ る カ バ ー 範 囲 の 差 利用者が整備 利用者が整備 ハードウェア （サーバ、ネットワーク、ストレージ） OpenStack ドライバ OpenStack API クラウドエコシステム （k8s, openshift, mesos等） K15 無線通信・IoT通信・センサーネットワーク © 2017 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 3 M2Mを含む各種のネットワーク通信の仕組みおよび特性を習得 概要 学べる技術 IoTエリアネットワーク無線、無線センサネットワーク、広域通信網、 IoT機器設計、LPWA 甲藤 二郎、金井 謙治（早稲田大学）、モバイルコンピューティング推進コ ンソーシアム 【振幅変調：ASK(Amplitude Shift Keying) 】 • 搬送波の振幅を入力で変調 • 振幅成 に情報 • 非線形性に弱い 誤 率 【位相変調：PSK (Phase Shift Keying)】 • 搬送波の位相を入力で変調 • 振幅は一定 • 非線形性に い 誤 率 【周波数変調：FSK(Frequency Shift Keying)】 • 搬送波の周波数を入力で変調 • 振幅は一定 • 非線形性に い 誤 率 統合、 析 【センサネットワークの例】 新たな価値 等温線 センサ非設置場所 の気温推定 K16 センサ 概要 学べる技術 センサの原理、センサの種類と特性、信号処理、センサ 路 木村 啓二（早稲田大学）、次世代センサ協議会 ほか センサの基礎と信号処理を習得

11. 10 スマートエスイー Amazon AWS DeepRacer 実習

12. 2019年度 2期生 修了制作の例 https://smartse.jp/information/2019/1111195807/ © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

    AI・IoT×ビジネス改善（例: 深層学習による異常品検出、大甲氏） IoT×新規ビジネス（例: ピアノ上達支援、田中氏） AI×新規ビジネス （例: ドライブレコーダ による局地天候通知） https://wasedaneo.jp/waseda/asp-webapp/web/WInterviewDetail.do?page=1692

13. 学びやすさの工夫とスケジュール 履修しやすさ • 利便性の高い立地コレド日本橋 • 平日夜＆土曜日開講 • 座学部分をオンライン提供 修了後のニーズに応じた動機づけ •

    大規模大学ネットワークを活用修 了制作から大学接続や共同研究へ • 各科目を12時間、入門を含む多数科目 • iCD/ITSS+参照、演習中心 • IoTシステム技術検定 上級合格を目指す iCDと本受講科目との対応表の例 1 2 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 科目外 エントリ スタンダード アドバンスト オリエンテー ション 入門 科目実施 実習 修了制作 オンライン教材と演習を組み合わせた4か月程度 のコース履修制度を実施予定 受講スケジュール (4月～9月) 修了要件 10科目120時間 55万円（税抜） 職業実践力育成プログラム （BP）認定 iコンピテンシ ィクショナリ スキル K1 K2 （戦略）　市場機会の評価と選定 + + （戦略）　マーケティング （戦略）　製品 サービス戦略 + ++ © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE

14. 13 講義・演習のオンライン化 座学部分に加えて、演習も遠隔対応を実施 実機を伴わないグループ演習 • Zoomのブレイクアウトセッション機能を活用 • Google スプレッドシート等の共同編集可能なアプリ ケーションをつかった議論のまとめ

    実機を伴う演習 • グループ演習を個人演習に変更 • 実機を受講生に配送、それぞれの場所にて演習 • 演習用動画、講師手元リアルタイム配信 日本経済新聞 2020年7月6日

15. 14 正規履修 コース履修 (2020年新設) gacco edX 学べる 科目 4領域の全15科目(座 学+演習)

    + 総合実践 領域全3科目 4領域の13科目(座学+ 演習)中、8科目が履修 可能 4領域13科目 (座学の一部の み．演習なし) 1科目(座学の 一部のみ．演習 なし) 学習方 法 ライブ配信(座学，演 習)，オンデマンド配 信(ライブ配信の録 画)，オンサイト(演習) オンデマンド配信 (gacco提供と同じもの), オンサイト/ライブ配信 (演習) オンデマンド配 信(座学)のみ オンデマンド配 信(座学)のみ 学習時 間目安 週6時間(週2科目受 講) +α(レポート) 週6時間(週2科目受講) +α(レポート) 1科目あたり週3 時間 ×2〜4週 週3-5時間 ×3週 開講期 間 4月-9月 (6ヶ月) 10月末-3月頭(実質4ヶ 月) 4月〜3月．科 目毎開講(各科 目3ヶ月間) 8月〜9月 修了証 正規修了証(履修証 明書) ※ BP認定 コース修了証 gacco発行の証 明書 edX発行の証明 書 履修人 数 30名 50名 上限なし 上限なし 費用 50万円+教材費5万 円(税抜) ※予定 35万円(税抜) 無料 無料(証明書 99USD)

16. 人材育成成果 15 JMOOC/gacco オンライン ’18-'20 74,000名超見込み 修了率15%以上 2018年度 修了者の活躍 論文発表、大学院進学、新規事業展開など

    IoTシステム技術検定 上級 合格多数 1年後アンケート結果: 90%業務改善、50%業 務新規 2019年度 修了者の活躍 論文発表、大学院進学、新規事業展開 IoTシステム技術検定 上級 受験予定 2020年度 28名受講、うち27名修了 20代から50代、SI、組込み、発注側など 論文発表、進学、新規事業、特許出願など 表彰 日本e-Learning大賞 2019 IT人財育成特別部門賞 IMS Japan賞 2019 特別賞 認定・認知 文科省 職業実践力 育成プログラム（BP）認定 厚労省 専門実践教育訓練給付金 指定 MCPC IoTシステム技術検定 上級 研修免除プログラム認定 文科省 マナパス, BPパンフレット掲載 内閣府 未来投資戦略2018 紹介 日経、毎日新聞ほか報道140件超

17. コンソーシアム活動 【目的】 【会員特典】 会費(無料) 特別メニュー(有料) 会員企業・連携大学との相互交流を通してスマートエスイー人 材の育成と活躍の場の拡大・産学や領域を超えた共創 情報共有・交流 教育・教材の活用（有料） 共同調査研究（有料）

    • DX戦略WG • マッチング産学フォーラム • 科目スポット履修 • オンサイト教育 金沢 • オンラインセミナー 6回 2000名 • シンポジウム

18. 石川 IoT/AIスクール ’ - 石川県での実施: １受講者当たり２４時 間 IoT・AI 東京 石川県

    早稲田大学 北陸先端科学技術大学ほか コマツ 石川県の業界団 体ほか賛同企業 経営者セミナー ＩｏＴ ＡＩ 石川

19. ビジネス戦略・要求調査研究WG • DX時代におけるビジネス目標の達成のための戦略とその 実行のプロセスと方法論の習得と調査研究 • 第1期 2020年1月-8月 12名+8名 – リーダー・スタッフ:

    新谷勝利（早稲田大学）、野村典文、早稲田 大学ゴール指向経営研究会 – ゲストレクチャラー: 山本修一郎 • 第2期 2021年1月-4月予定 18 Goalと施策の アイデア出し (コンセプト・ファン) ステークホルダの 特定 (リーン・キャンバ ス) GoalとStrategies の設計 (GQM+Strategies) DXの全体像 (視点分析表、 Archimate) ビジネスで生み出す 価値の議論が不足 Goal、Strategiesの設計に 苦労 価値分析 ゴールと戦略 ビジネスプロセスとDX S3 すごい案山子 M1 今年1人あたり生産量／ 昨年1人あたり生産量 ≧ 1.2 C/A •農地が不足している •耕しきれない G1 一人あたりの生産量を20%増やす S1 一人あたりの 耕作面積を増やす C/A •一株あたりの作物が少ない •品種切り替え後の経験がない C/A •害虫に食べられる •悪天候が続く G2 一人が耕作できる面積を 10%増やす G2 面積当たりになる作物を 5%増やす S1 面積あたりの 収穫量を増やす S1 面積あたりの 不良品を減らす M2 今年1年で耕作できた面積／ /昨年一年で耕作できた面積 ≧ 1.1 S2 一人が耕作できる 面積を増やす S2 一人当たりの 耕作量を増やす G3 耕作可能な土地を 10%増やす G3 時間当たりの耕作量を 10%増やす S2 IoTとデータ分析を 活用して 作付け技術の改善 S3 農地を 購入する S3 農地のクラウド ファンディング S3 農機 自動運転 S3 自動で生産する 仕組み S2 天候による 影響を減らす S2 害虫・害獣による 影響を減らす S2 最適なタイミング で収穫する G3 天候による被害 を1%減らす G3 形の不適合を 2%減らす G3 サイズ不適合を 2%減らす S3 農地の工場化 S3 すごい農薬 S3 収穫タイミングを 予測できる ようにする S3 農地マッチング サイト S3 農地を レンタルする S3 農機のサブスクリ プション S3 高性能な農機の 導入 G2 面積当たりのダメになる作物を 5%減らす M2 今年度（「天候で被害を受けた作物数」 ＋「形不適合の数」＋「サイズ不適合の数」） ／ 昨年度（「天候で被害を受けた作物数」 ＋「形不適合の数」＋「サイズ不適合の数」） ≦ 0.95 IoT農 業 第3レベル 第2レベル 第1レベル

20. © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 19 リカレント教育の今後に向けて 連携性・規模: All

    Japan連携・海外ネットワーク ⚫ 各教育プログラムの位置づけ整理、教育・学習ビッグデータ、オープン教育リソース ⚫ オープンバッジ、職務歴・学習歴とジョブディスクリプションのマッチング ⚫ スマートエスイー: 科目のスキル・コンピテンシフレームワークへの対応付け （参考: 三浦行揮，野寄祐樹，齋藤大輔，鷲崎弘宜，深澤良彰, “情報分野における教育講座と学習基準の自動対応付け”, 情報処理 学会 第82回全国大会, 2020/3/5-7） 相互運用性・流動性: 教育内容整理を通じた横断的学び促進 ⚫ 事業化接続、実践性 ⚫ 給付金等の経済支援機会の増大への期待 ⚫ スマートエスイー: 修了制作と論文発表支援、MCPC IoT技術検定上級受験の奨励 実践性・経済性: 企業からの受講・派遣の促進 ⚫ 全国ネットワーク形成など ⚫ スマートエスイー: enPiT-Pro拠点間連携、他団体連携

21. 中分類 小分類 K8-1セキュリ ティ概論 8-2プライバ シー保護技 術概論 8-3プライバ シー保護技 術の詳細

    8-4プライバ シ保護技術 の実習 8- ント 情 ティ 個人情報の扱いに 関する法令、その 他のプライバシーの 問題、依頼元との 〇 〇 ◎ 〇 関係者間の利害 調整 IoTなどで収集・分 析されたデータを公 開（市場や特定 企業など）するに データの公開範囲 とその方法、非公 開データの取り扱い について調整する。 △ 〇 〇 ◎ 〇 データの取り扱いに 関するコストと権利 △ 情報セキュリティマ ネジメント 情報資産の評価 情報資産に対し、 脅威とリスクの識別 など評価を行う。 情報資産の評価 情報資産をシステ ム・データ・人材・ド キュメントなどに識 〇 〇 脅威とリスクの識別 脅威を情報の改ざ ん、情報の漏洩、 △ 〇 〇 リスクの評価 現状 評価項目 © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 20 ITSS＋への各科目のマッピング 例：K08 セキュリティ・プライバシ・法令のマッピング結果 △教材内で概要説明、〇教材内で詳しく言及、◎演習による経験

22. 参考: 主要IoT人材育成プログラム位置づけ © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE スマートIoT推進フォーラム, 令和元年度IoT人材育成分科会活動について,

    2019 https://smartiot-forum.jp/application/files/5515/6505/5603/jinzai7-1.pdf

23. まとめと募集 • enPiT-Proスマートエスイー – DX時代のAI・IoT×ビジネスのマインド＆技術による価値創造 – 総合実践の重視、修了制作、オンライン配信 – 修了生の活躍: 新規事業、特許、共同研究、大学院進学など

    • 教育プログラム – 正規履修 2021年4月～9月（応募締切 1月21日 予定） • コンソーシアム – DX調査研究WG第2期 2021年1月～4月予定 – オンラインセミナー随時: https://smartse.connpass.com/ https://www.youtube.com/channel/UCozrXlQFYXYJgnAwwJxviUg 22 組織や立場を超え、志を共にし、超スマート社会時代 を切り拓く最先端の教育、研究、交流のプラットフォー ム「スマートエスイー」へぜひ参画ください！