現在までの議論をもとに、AIによる意見まとめが生成されました！
特に「東京都はAI人材育成において、大学におけるAIスタートアップ創出支援を積極的に行うべきか？」という点について、活発な議論が交わされています。
新たな論点：大学におけるAIスタートアップ創出支援
東京都はAI人材育成において、大学におけるAIスタートアップ創出支援を積極的に行うべきか？
1. 積極支援推進派
このスタンスでは、大学と連携したAIスタートアップ創出支援、充実したAI教育プログラムの提供を重視します。東京都による資金援助、ベンチャーキャピタル事業、専門家による支援（特許・規制対応など）などが提案されています。
メリット:
- 優秀な人材の確保と育成
- AI分野におけるイノベーション促進
- 地域経済活性化
デメリット:
- 費用対効果の検証
- 支援対象の選定基準
- 既存産業との競合
- 特定大学への偏り
- その他、多様なAI人材育成アプローチとのトレードオフ：限られた予算の中で、大学スタートアップ支援に重点を置くということは、他のAI人材育成施策（例：企業研修支援、社会人向け再教育プログラム）への投資が減少することを意味します。
2. 自然成長重視派
このスタンスでは、市場の需要に合わせた自然な成長を重視し、大学発スタートアップ創出支援への積極的な介入に懐疑的な立場を取ります。
メリット:
- 市場ニーズに即した人材育成
- 政府による介入リスクの回避
デメリット:
- 人材育成のスピードが遅い可能性
- 需要と供給のミスマッチ
- 優秀な人材の流出リスク
3. 厳選支援派 (新たな視点)
このスタンスでは、大学発スタートアップ創出支援は行うものの、競争力のある大学や研究室を厳選し、重点的に支援することで効率性を高めることを重視します。 選定基準を明確化し、透明性を確保することが重要です。
メリット:
- 資源の効率的な配分
- より大きなインパクトの実現可能性
デメリット:
- 厳選基準の妥当性
- 漏れた大学・研究室の反発
- 厳選プロセスにおける公平性の確保
上記3つのスタンス以外にも、様々なアプローチが考えられます。例えば、産学連携の強化、海外機関との協力、AI倫理教育の充実など、多様な視点からの意見を歓迎します。
あなたの意見をぜひ教えてください！
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遅れちゃいましたが・・・東大松尾研の松尾先生が最初にやったのは、
日本のいろんな現場、をみて回って課題を確認したそうなんですね。
で、生成AIは手段ですので、先の例を参考にして・・・あらゆる領域での課題を洗い出して共有してゆく・・・という形がどこかにあった方が良いと思うのです（それもオープンな形で）。
1：生成AIが役に立たなそうなもの
2：一見使えそうもなくても公開していたら予想外の生成AIの応用でいけたもの
3：現時点での生成AIでは難しそうなもの
とか、
都として、ということでしたら、こうやってオープンにしてみてはどうでしょうか？
そして、都でのやり方を、
都 → 区／市 → 町、と身近な自分事として扱いやすい範囲で、マトリョーシカみたいに落とし込めば、参画できる人が増える様な。
可能なら、3つの地域的な粒度の課題を一つづつ個人かグループで考える様にすると、広い↔狭い の、課題を面白く考えられる様になるかもしれませんね
とか、妄想チックに考えてしまいましたが、面白そうだなーって思いました。
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kimura
26
大学におけるAIスタートアップ創出支援について、支援の程度をどうするにせよ、大学と都の連携（産学官連携）を綿密に行っていく必要があると考える。
大学は本来的には研究・教育機関であり、スタートアップ創出のための機関ではないので、都としてスタートアップ創出を目指すのであれば、大学側に都の意思を理解してもらい、協力を得、学問の応用面を重視していく必要がある。
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あんまり仮説が立たなかったのでまず初手Deep Researchしてみた。
- 政策上のツールキットとしては下記がありえそう
- ファンドを創設してスタートアップに資金提供（ルイジアナ）
- 研究所を設立して人材育成、政策提言のハブに（ルイジアナ）
- 中小企業にAI導入を支援するプロジェクト（ルイジアナ）
- 拠点の設立（ニューヨーク）
- 奨学金プログラム（学部が非AIの人がAI分野にいくときの奨学金）（イギリス）
- 研究開発・モデル訓練費用に補助金（深圳）
- AI系スタートアップには３年のオフィス賃料免除（深圳）
- 国内外の優秀AI人材が該当地域で起業する際の研究資金・生活補助提供（深圳）
- 公立大学でのAIリテラシー科目の必修化（北京）
- それぞれについて詳細を見た上で、効果的なものを採用していくと良いのではないか
- 安野の雑仮説でいうと、とにかく下記リストの中の上２つに集中的に資源投下するのが良いのではないか
- ファンドはシンプルに効きそう
- AIスタートアップにはオフィス賃料免除とか生活補助提供とかも呼び込みに有用そう
- 奨学金プログラムは大学の定員が増やせない以上、まだ意味がなさそう（大学の定員を増やす交渉を文科省とした方がよさそう）
- 拠点はTIBを使うかAITIBみたいなものを第二弾として作るかどうか。どこまで効くのかは肌感がない
- 都立大のカリキュラムにAI系の項目を突っ込むのはすぐにやると良さそう。オンラインで無料開放してもよいと思う
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NAGAI
28
厳選支援に関して、資源を効率的に活用できる一方、支援対象外となる大学や研究室の反発をどう抑えるかが課題になると考える。例えば、支援対象を一定期間ごとに見直す仕組みを導入すれば、公平性を担保できる可能性があるが、それでも最初の選定基準の妥当性が問われるはずである。また、産学連携を強化することで、大学に限定せず企業との協力を進めるべきという意見も考えられる。支援の公平性、効率性、そして実際の成果をどのようにバランスさせるべきか。特に、支援対象の選定基準をどのように設計するのが最適か、さらに議論を深める必要があると考えている。
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eitaro
29
皆さん活発なご意見ありがとうございます！
ファシリテーターのeitaroです。
皆さんのご意見や安野のディープリサーチを踏まえると、東京都が取りうる施策としては以下のようなものが考えられますね。
①ファンドによるスタートアップへの資金提供
②AIスタートアップへの支援（オフィス賃料免除、生活補助提供、特許対応などの実務、広報支援、技術活用フィールドとのマッチングなど）
③大学での研究における奨学金プログラム
④Tokyo Innovation Baseなどの拠点の強化や増設
⑤都立大学でのAI系の学習・研究の支援（カリキュラム変更やオンラインで無料開放など）
これらについて、賛成・反対意見や、補足や注意点、特に力を入れるべきだと考えることなどを、注力的にコメントいただけますと幸いです！
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日本学術会議が発表した提言（p.15参照）では、多様な学術研究への支援が将来的な技術革新にとって重要であると述べられています。
この視点は、AI分野に特化するだけでなく、大学全体の研究環境を整備することが、結果的にAI人材の育成やスタートアップ創出にも寄与するのではないかと考えさせられます。
したがって、AIスタートアップ支援策を検討する際には、研究界全体への支援も一つの柱として組み入れるべきだと思います。
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まず
日本は諸外国と比較して
投資資金が圧倒的に少ないので投資額を拡大する事
次に
東大理科三類をぶっ壊す事
日本で一番優秀な人間が入る学部は一番稼げる学部であるべきです。
工学部に優秀な人材が世界中から集まるようにしましょう。
選択的夫婦別姓導入、インターナショナルスクールを増やすなど、日本で過ごしやすい法整備、環境整備が重要です。
そして人手不足の日本は
AI導入において最大のチャンスなので
世界中のAI企業と手を組んで
日本を実験国として
多額の投資を呼び込みましょう
民間でやられてる方はいますが
ドラえもんAIプロジェクトを国家的に打ち出しましょう。
ドラえもんのおかげで日本人は楽観的なAI像を持ってます。
教師がドラえもんになれば多言語対応です。
世界中の人がドラえもん教育を日本で受けたくなるでしょう。
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東大でAIを学ぼうとすると進学振り分けの壁が立ちはだかる。傍流ルートでも進振りスコア高いところばかり。
東工大や一橋ソシャデなど、東京で東大に次ぐレベルのAIについての学びを受けられる大学の存在感を上げていきたい。
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予算に関わるプランの場合、既存の研究費からAI分野への予算を増やすのではなく、他分野からAI分野へと予算を再配分していただきたいです。現状、研究界全体の予算が非常に限られているため、これ以上削減されると学術研究全体に悪影響を及ぼす恐れがあります。
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AIスタートアップへの支援の仕方として、体験機会（インターンシップやバイト）の創出への補助はどうでしょう？
企業側には人的資源確保につながり、参加者は経験を得ることでスタートアップ企業を知ることで自分で立ち上げようというモチベーションにもなったりするかと。
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blu3mo
35
そもそも「AIスタートアップ創出支援」をする上で育成するべきはAIエンジニアなのか、という論点も重要そう。
今後エンジニア自体がAIに置き換えられていくことを考えると、「AIエンジニアや情報系人材」よりは「AIも使いつつ事業を起こす起業家」の人数の方がボトルネックになるのでは。
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eitaro
37
AI分野に特化するだけでなく、大学全体の研究環境を整備することが、結果的にAI人材の育成やスタートアップ創出にも寄与するのではないかと考えさせられます。 @itoma_aikon
「AIエンジニアや情報系人材」よりは「AIも使いつつ事業を起こす起業家」の人数の方がボトルネックになるのでは。 @blu3mo
おっしゃるとおりですね！
AIも使いつつ事業を起こす起業家・研究者について、
・現在、AIを活用する起業家・研究者が十分に生まれない理由（特に非AI分野から十分に生まれない理由）
・どのような方法で、AIを活用する起業家・研究者を育成することができるか
についても、皆さんのご意見をいただけると幸いです！
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eitaro
38
AIスタートアップへの支援の仕方として、体験機会（インターンシップやバイト）の創出への補助 @yamaokakitaro
スタートアップを立ち上げることが身近になり、効果がありそうですね。
支援の方法としては、どのようなやり方が考えられるでしょうか？ 皆さんのご意見をいただけると幸いです！
・インターン生の報酬を行政が支援（スタートアップへのインターンシップ推進事業はすでに東京都の取り組みとしてもあるようです。これの規模を拡大するようなイメージでしょうか？）
・インターン生のマッチングの場を提供
などですかね？
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AI系スタートアップには３年のオフィス賃料免除（深圳）
スタートアップをやっていた身としてはこういうのは非常に助かります。
まず居場所が欲しい。
コンピューターリソースも提供してもらえると嬉しいですね。
大企業の無料支援枠みたいなものにも数年間お世話になっていました。
法務関係もあるといいです。
特に特許は国内だけではなく同時に海外も抑えようとすると初手で数百万かかるし、維持もある。
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非AI分野の研究者に関して。
当事者ではないので憶測にはなりますが、金銭コストが挙げられると思います。
最新のAIだと多額の負担がかかるので、予算に余裕のない研究室だと高費用のAIを使うなら、逆に学費を払ってくれる大学院生を使ったほうがいいという判断になるのでは、と思います。こんな感じのツイートが流れるくらいなので。
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上のsystemへの返信
教育機関においては、基礎、すなわち理論の習得を重視すべきだと考えます。なぜなら、応用スキルは社会に出れば否応なく身につく部分がある一方で、基礎は自ら進んで学ばなければ習得しにくいためです。また、基礎知識が不十分な状態で応用スキルだけを身につけた場合、技術革新により既存の分野が陳腐化したり、新たな分野に挑戦する際に応用スキルがすぐに役に立たなくなる恐れがある一方、基礎は常に核心的な価値を持ち、長期的に活用できるからです。
情報系の学部だけ他学部より偏差値が軒並み高くなっているのは、志望者に対して定員が足りてないからだ。
「体験機会の創出への補助」の件
インターン生の報酬を行政が支援がすでに行われているとの事でさすが東京です。
・インターン生のマッチングの場を提供もよいと思います。
・インターン生の定義の拡大もできたらよいと思います。（学生という限定をはずす感じ。）
・体験内容の拡大もあるとよいと思います。
例えばAIスタートアップ企業が抱える課題のアイデアソンを開催（一部補助）して、老若男女の参加でイノベーションに期待したり。
会話についていけず悔しい思いをした人が基礎を含めた学びに目覚めたり。
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