[ 第55号 ]数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度/paizaランクチャレンジ/GPT-2

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山口大学情報・データ科学教育センター メールマガジン

第55号・2025年10月発行

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教職員、学生の皆さま、こんにちは！
情報・データ科学教育センターです。

日ごとに秋の深まりを感じる今日この頃、皆様いかがお過ごしでしょうか。

「秋といえば？」と尋ねられると、スポーツ、読書、そして美味しい食べ物など、
様々な楽しみが思い浮かびますね。もちろん、旅行や観光も、心を豊かにしてくれ
る季節の楽しみの一つです。

さて、旅の友といえば、海外旅行のガイドブックとしておなじみの『地球の歩き方』
を連想される方も多いのではないでしょうか。このたび、その『山口市』版が発売
されたというニュースが届きました。地方都市が単独で製作されるのは、北九州市、
横浜市に次いで全国3例目という快挙だそうです。

本書では、市民の「生の声（データ）」を取り入れたご当地グルメや隠れた名所、
歴史・文化などが幅広く紹介されており、我らが山口大学も掲載されています。

この機会に、ガイドブックを片手に、足元の山口市の魅力を再発見する散策に出か
けてみてはいかがでしょうか。新たな発見や、知らなかった山口の側面にきっと出
会えるはずです！

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「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
令和７年度秋の公募説明会
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去る9月25日（木）、文部科学省による「数理・データサイエンス・AI教育プログ
ラム認定制度（MDASH）」の公募説明会が開催されました。

本年度秋の公募では、従来の「① 通常審査」に加え、切れ目なく認定を受けるため
の新しい仕組みである「② 再認定」と「③ 先行認定」が重点的に説明されました。

① 通常審査：
毎年度実施。前年度までの教育プログラムの実績をもって認定。

② 再認定：
令和7年度より実施。令和3年度にリテラシーレベルの認定を受けたプログラムに
ついて、有効期限（R8.3.31）を迎える。プログラムの実績をもとに、認定期間を
更新する。

③ 先行認定：
令和7年度試行的に実施。令和7年度前期までの実績も含めて認定。

現在、情報・データ科学教育センターでは、関係部局と緊密に連携を取りながら、
これらの新しい枠組みを視野に入れつつ、認定の手続きを着実に進めております。

▼「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
　令和7年度秋の申請について（先行認定・再認定・変更届）詳細はこちら ▼
https://www.mext.go.jp/content/20250912-mxt_senmon01-000012848_7.pdf

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プログラミング学習コンテンツ「paiza（パイザ）ラーニング」
学習応援企画「paizaランクチャレンジ」のご案内
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プログラミング学習応援企画「paizaランクチャレンジ」を実施します！
本企画は、プログラミングスキルを6段階で評価する「paizaスキルチェック」に
挑戦していただくものです。取得ランクとチャレンジ回数の上位者を表彰します。
受賞者にはAmazonギフトカードをプレゼントいたします。

この「paizaランクチャレンジ」の開始に合わせ、企画を主催するpaiza株式会社様
による特別ガイダンスを開催することになりました。ガイダンスでは、チャレンジ
の詳細説明に加え、文系・理系を問わず、プログラミングを学ぶことのメリット、
スキルアップのための具体的な学習方法など、皆様の今後のキャリアに役立つ情報
をお伝えします。

プログラミング初心者の方も、既に学習を始めている方も、この機会をぜひご活用
ください！

◆「paizaランクチャレンジ」 ガイダンス
日時：10月31日（金）15：00～（40分）
方式：オンライン（Zoom）
　　　https://zoom.us/j/91865227475

▼「paizaランクチャレンジ」の最新情報はこちら ▼
https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/news/paizarankcharange2025/

▼ paizaラーニングについて詳細はこちら ▼
https://paiza.jp/works

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知っちょる？「GPT-2」
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GPT-1に続く進化として、今回はGPT-2を紹介します。GPT-2は、OpenAIが2019年
2月に発表したGPTシリーズの第2世代モデルです。

GPT-2の最大の特徴は、モデルの劇的な大規模化です。GPT-1のパラメータ数が約
1.17億個だったのに対し、GPT-2は最大で15億個のパラメータを持ち、その規模は
GPT-1の約13倍に達しました。この規模拡大こそが、性能飛躍の鍵となりました。

もう一つの重要な特徴は、「ゼロショット/フューショット性能」を有することです。
GPT-1は特定のタスクに特化するためにファインチューニングを必要としましたが、
GPT-2は巨大なデータセットで事前学習を行った結果、モデルを特定のタスクで再
訓練することなく、タスクの指示を与えるだけで複数のタスクで高い汎用性を発揮
しました。これは、特定のタスクに特化させなくても、モデルがすでに多様な言語
能力を獲得していることを示し、後の大規模言語モデル開発の方向性を決定づけま
した。

特に、GPT-2が生成する文章は、人間が書いたものと見分けがつかないほど自然で
ある*1と評価され、その強力な文章生成能力から、悪用される可能性が懸念される
ほどでした。このため、OpenAIは当初、モデルの完全な公開に慎重な姿勢を見せ、
段階的にリリースするという異例の対応を取りました。

GPT-2は、単なるテキスト生成を超え、モデルの規模拡大が汎用的な言語能力の向
上に直結するという現在のAI開発の常識を確立し、ChatGPTに至る進化の過程にお
いて、極めて重要なマイルストーンを築いたモデルと言えます。

*1 Caleb Kaiser, “Too big to deploy: How GPT-2 is breaking servers,”
Towards Data Science, 2020.

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Voice -みなさまの声をカタチに-
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情報・データ科学教育センターでは、学内外の方々と連携を進めながら
サービスを高めていきたいと考えております。

数理・データサイエンス・AIに関連するご意見やご要望などが
ございましたら、下記の連絡先までメールか電話でご連絡ください。
ご協力をよろしくお願いいたします。

＝＝＝ 最後までお読みいただき、ありがとうございました。 ＝＝＝

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