困難な時代における組織のレジリエンス

高等教育は危機にあるのか？

この十数年、危機という言葉が繰り返されてきました。世界金融危機による予算削減と採用凍結、学位取得率の低下。パンデミックによるオンライン化、研究の停滞、メンタルヘルスの悪化。さらにポスドク流出や「パブリッシュ・オア・ペリッシュ」も続いています。それでも大学は粘り強く持ちこたえてきました。

しかし今、圧力は量も質も変わりました。公的資金は減少・停滞し、入学者は減っています。留学生を制限・課税する動きもあります。学位や学術の価値に対する社会の見方も揺れています。

問いはより根源的です。大学の使命は何か。どのように持続的に支えるのか。人材育成、社会移動、知の創出という貢献は大きいからこそ、その価値をより分かりやすく示す必要があります。

レジリエンスを高めるための協調解

手をこまねいてはいられません。収入の多角化、学生支援の強化、連携の拡大は有効ですが、断片的になりがちです。求められるのは、大学全体で進める包括的アプローチです。

多くの大学に10年計画がありますが、抽象的で評価しづらいことが少なくありません。学長室、研究部門、図書館、学部の目標は重なり合いながら、つながりが弱い。ここで要となるのがデジタルトランスフォーメーション（DX）です。

DXとは「文化・人材・技術の深く協調した変革であり、新しい教育・運営モデルを可能にし、大学の価値提案を変えること」です。レジリエンス、柔軟性、関連性を高めます。

実践面では、学習の個別化、情報アクセスの改善、業務自動化による時間創出として表れます。経営判断は信頼できるデータによって支えられます。技術は目的ではなく、組織変革を支える手段です。

DXは、変化し続ける技術を新たな大学方針に戦略的に適用するときにのみ成功します。

ここに至るまで

1990年代、民間で始まったDXは情報のデジタル化から出発し、2000年代には自動化・クラウド・分析が加速しました。

行政も国家デジタル戦略を展開。高等教育ではオンラインジャーナルの普及、SARSやCOVID‑19を機に投資が加速しましたが、その副作用として分断されたIT環境が残ることもありました。

2022年末以降、生成AIの登場が議論を一変させました。

AIは不死鳥か、托卵するカッコウか

AIは再生をもたらすという見方がある一方で、既存の取り組みを押しのけ、シャドーITを生むという懸念もあります。

「AI変革 vs DX」という二項対立ではなく、両者は補完関係にあります。要は戦略の明確さと共通ガバナンスです.

土台を整える

技術部門は、分断されたガバナンス、誤情報、スキルギャップ、増すサイバーリスク、大手ベンダーへの依存といった現実に直面しています。共通の枠組みがなければ、AIの熱気が基盤整備を覆い隠してしまいます。

成功に必要なのは、質の高いデータ（キュレーション・正規化・FAIR）、データ戦略、堅牢なアーキテクチャ、そして人材。DXは時代遅れではなく、AIを含むすべての取り組みの前提です。

動く歩道を逆走するように

変革はゴールのある片道切符ではありません。成熟度モデルは有用ですが、環境の変化は速く、前進は継続的でなければなりません。

多くの変革が失敗するのは、目標の低さ、組織の関与不足、投資不足が原因です。変革を長期コミットメントと捉え、動く歩道を逆走するように歩みを止めないことが重要です。

アカデミアのDX—主要領域

重点は大学ごとに異なります。以下は簡易な全体像です。

基盤コンポーネント

• デジタル基盤と運用：ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、セキュリティ、データセンター。

• 人と文化：人材マネジメント、多様性と包摂、学生支援、情報・AIリテラシー、知的財産・研究公正・責任ある利用のガバナンス。

ユースケース

• 知の創出：研究の全工程とあらゆるキャリア段階を支援。

• 知の伝播：引用、特許、政策反映、システマティックレビュー、ポータルや機関リポジトリで影響を可視化。

• 知の発展：個別化学習、バーチャル教室、協働、効率的評価で教育を高度化。

• 知のマネジメント：戦略、連携、資金、採用を支える信頼できるデータ。

約束を実現する

世界の大学は、資金・入学者・新技術・世論という構造的課題に直面しています。性急な削減や巨大連携は、学問の自律性や長期目標を損ないかねません。

必要なのは、トップダウンとボトムアップがつながる全学的な戦略です。卓越したDXは、人・データ・技術を持続的に調和させ、レジリエンスと社会的価値を高めます。

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