「シン・ニホン」

◯現状とハンディキャップ

データ量（Google,Baidu,Amazon）、制限（Airbnb,Uber）、電気代、人材（理工系学部・プログラム）

◯求められる人材・スキル

データサイエンス力×データエンジニアリング力×ビジネス力

◯人づくり

リテラシー層（小〜学部）：データ×AIリテラシーを身につける

専門家層：PhDレベルを厚く

リーダー層：専門家層の裾野の広さから

◯リソース配分

科学技術予算の少なさ、逆「選択と集中」、若い人に投資を