数理・データ科学・AI（AIMD）の基本と実際の課題解決に応用できる知識をオンデマンドやe-learningコンテンツを使って学びます。また、セキュリティに配慮してストレージおよびGPUなどのクラウド計算資源を編成し、AIMDアルゴリズムの実装や実データを用いた課題解決PBL（Project-based Learning、実際のプロジェクト遂行を通じた学び）に取組みます。これによりIT＋AIMD＋コンサルテーション力=オールラウンドなDXインフルエンサ（DXで周りを元気にできる人）を育成します。

実業を持たれている社会人の方々に気軽に受講してもらうためにe-learningやオンデマンドコンテンツを多く取り揃えています。一方で、AIMDの学びにおいては、実際に手を動かしてアルゴリズムを実装したり現実の課題に取組んだりする実習やPBLが欠かせませんが、そこでもオンライン環境でのグループワークを最大限取り入れています。効率的な学びを支援するために、受講登録・管理、学習進捗管理を自動化していきます。これは本プログラムの普及やスケールアップにも役立つと考えています。また、実習、PBLにおいては個々の「競い合い」と併せてグループとしてのパフォーマンスを向上させる「教え合い」の工夫を評価します。これらのマインドがDXインフルエンサにとって重要だと考えるためです。修了にあたってはオープンバッジを付与し、獲得したスキルを世界基準の下で保証します。修了後もDXインフルエンサとしての活躍をフォローアップし、支援する体制を作ります。

• Stage 1（DXスターター）：
  • e-learningやオンデマンドコンテンツによって、IT＋AIMDのリテラシおよび応用に必要な知識を獲得できます。DXスターターに相当するオープンバッジを付与します。
• Stage 2（DXプラクティショナ）：
  • セキュリティを考慮してクラウド計算資源を編成し、AIMDアルゴリズムを実装してKaggle課題に挑戦することで、総合的なAIMDスキルを獲得できます。
• Stage 3（DXインフルエンサ）：
  • Stage 2で獲得したスキルを活かし、AIモジュールを用いて、対象→センシング→認識・操作計画→マニピュレーションという様々な現場でみられる一連のシステム構築とオペレーションのスキルを獲得できます。Stage 2と合わせて、DXインフルエンサに相当するオープンバッジを付与します。

Stage 2と3ではグループワークを行います。そこでは「競い合い」と「教え合い」によってIT＋AIMD＋コンサルテーション力を養成します。

• 学習に要する時間：
  • 90時間程度（プログラム実施期間：5ヵ月間程度）
  • 各ステージの学習時間は30時間程度が目安
• 受入れ人数：
  • Stage 1のみの受講者100名程度
  • Stage 2,3は一体受講を推奨しておりそれぞれ30名程度

AIMD人材育成企業と連携し、統合的学習プラットフォームの構築、および実習・PBLにおける「競い合い」と「教え合い」の実装と評価手法の開発を行ないます。また、東北経済連合会、みやぎ工業会、仙台商工会議所、仙台経済同友会、宮城情報サービス産業協会、DX NEXT TOHOKU、宮城県、仙台市、東北経済産業局、などの協力を得て、人材育成のデマンドや育成方法について調査し、プログラムに反映すると共に、広報・参加者募集、また、受講生および企業側のフォローアップで連携していきます。また、東北創生国立大学アライアンスや数理データサイエンスAI教育強化事業の拠点から、それぞれのネットワークを通して、本プログラムで構築する学習プラットフォームを共有することで横展開を促進していきます。