世界トップクラスのAI人材の宝庫、北京大学におけるエリートIT人材育成の実態

このレポートも中国語情報源だけで調べたものです。日本ではほとんど報じられることのない中国最高学府の北京大学でどのようなIT人材教育が行われているのか、ドキュメンタリー的な観点でも興味深い内容になっています。

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驚くべき上海交通大学のIT人材育成詳細とその即戦力志向。IT人材不足の日本にはチャンス

9月22日からのJTB「上海・北京トップ大学新卒IT高度人材獲得ツアー」では北京大学も視察先に組み入れています。日本では得にくいAI人材アクセスへのパスができるからという意図です。

読むといかに優れたAI人材が北京大学で教育されているのかがわかります。

この2万字前後のレポートは、日本のIT業界全体に非常に意味を持つものであると思いますので、端折らずにしばらくここで公開し続けます。

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エグゼクティブサマリー

本レポートは、中国の最高学府である北京大学が、日本企業にとって喫緊の課題である4つの主要IT分野（クラウドコンピューティング、AI、車載ソフトウェア、ロボティクス）において、いかにして世界トップクラスの人材を育成しているかを詳細に分析するものである。本学の取り組みは、単なる学部や学科の集合体ではなく、国家戦略と密接に連携し、理論研究と産業実践を融合させた、精緻な人材育成エコシステムとして機能している。

本レポートの主要な洞察は以下の通りである。

1. 戦略的組織再編と二元的教育拠点： 北京大学は近年、伝統的な情報科学技術学院を「計算機学院」「電子学院」「集積回路学院」「智能学院」へと専門分化させた 。これは、AIや半導体といった国家戦略上重要な分野にリソースを集中投下する明確な意思の表れである。さらに、北京の本部キャンパスが基礎研究と「0→1」の革新を担う研究型人材を育成する一方、大興・無錫に拠点を置く「軟件与微電子学院（ソフトウェア・マイクロエレクトロニクス学院、SSM）」および深圳研究生院（PKUSZ）が、産業界のニーズに即応できる「1→N」の実践的エンジニアを育成するという、明確な二元的教育構造を確立している 。

2. AI教育の圧倒的な中心性： AIは、特定の学科にとどまらず、大学全体の横断的な中核戦略として位置づけられている。学内全分野から200名以上の教員が参加する「人工智能研究院（人工知能研究院、IAI）」を司令塔とし 、世界トップレベルの複合的人材育成を目指すエリート学部プログラム「通班」や、起業家精神を涵養する大学院プログラム「AIイノベーションセンター（AIIC）」を設置している 。

3. 産学連携の深化とエコシステム化： 北京大学における産学連携は、単なる共同研究や寄付にとどまらない。ファーウェイ、テンセント、アリババ、バイトダンスといった中国のテクノロジー巨大企業が、エリート人材育成プログラムの共同運営（例：ファーウェイの「チューリング・プログラム」）、自社技術のカリキュラムへの直接的な組み込み（例：アリババクラウドの技術がSSMの選択科目となる ）、最先端のハードウェア・プラットフォームの提供（例：バイドゥのアポロ自動運転車を学生の実習に提供 ）といった形で、教育プロセスそのものに深く関与している。これにより、学生は在学中から中国の主要な技術スタックに習熟し、卒業後即戦力となる人材として育成される。

4. 専門人材の育成モデル： クラウド、車載ソフトウェア、ロボティクスといった専門人材は、特定の「学科」から輩出されるのではなく、複数の学院や研究所の知識を融合させた「合成型」のスキルセットを持つ人材として育成される。例えば、車載ソフトウェア人材は、電子学院のハードウェア知識、集積回路学院のチップ設計能力、計算機学院のOS・ソフトウェア工学、そして智能学院のAIアルゴリズムを統合的に学んだ学生から生まれる。

本レポートは、これらの分析に基づき、日本企業が北京大学の卓越した人材プールにアクセスするための具体的な戦略を提言する。これには、画一的な採用活動から脱却し、研究型人材と実践型エンジニアという異なる人材プロファイルを理解した上で、各学院や研究所、さらには特定の研究室に的を絞った、的確かつ戦略的なエンゲージメントが不可欠である。

第1章 北京大学におけるIT人材育成エコシステム：戦略的概観

中国のIT産業を牽引する人材の源泉として、北京大学の存在感は傑出している。しかし、その強さの秘訣は、単に優秀な学生が集まるという点だけにあるのではない。近年の戦略的な組織再編、研究と実践を両輪とする二元的な教育拠点、そして国家戦略と完全に同期した教育理念が一体となり、精緻に設計された「人材育成エコシステム」を形成している点にこそ、本質的な競争優位性が存在する。

1.1. 戦略的転換：統一的なEECSから専門学院クラスタへの進化

かつて北京大学において最大規模の教育単位であった情報科学技術学院（School of Electronics Engineering and Computer Science, EECS）は、約400名の教職員と2600名近い学生を擁する巨大組織であった 。しかし、2021年から2022年にかけて、大学はこのEECSを戦略的に再編し、「計算機学院（School of Computer Science）」「電子学院（School of Electronics）」「集積回路学院（School of Integrated Circuits）」「智能学院（School of Intelligence Science and Technology）」という、より専門性の高い4つの学院へと分割・発展させた 。

この再編は、単なる管理上の変更ではない。これは、中国が国家の最重要課題と位置づける半導体の自給自足やAI分野における世界的リーダーシップの確立といった目標に対し、大学が組織レベルで応答する戦略的行動である。汎用的な「情報科学」という大きな枠組みから、各分野に特化した卓越した研究教育拠点（Center of Excellence）を意図的に創設することにより、リソースの集中、世界トップクラスの教員採用、そして各専門分野におけるブランド構築を加速させる狙いがある。この構造変化は、北京大学が今後の技術覇権競争を見据え、より専門的かつ深く、そして迅速に社会の要請に応える人材を育成するための布石と分析できる。

1.2. 二元的教育拠点構造：本部、軟件与微電子学院（SSM）、深圳研究生院（PKUSZ）の役割分担

北京大学のIT人材育成は、それぞれ異なる機能を持つ複数の拠点が連携する、洗練された二元的構造を特徴とする。

• 本部キャンパス（北京市）： 学部教育と基礎研究の中心地であり、科学の根源的な問いを探求し、「研究型人材（研究型人才）」を育成することに主眼を置いている 。学部卒業生の実に85%が大学院進学を選択するという事実は、このキャンパスが次世代のトップ研究者を生み出すための重要な供給源であることを示している 。ここでは、未来の技術シーズとなる「0から1」を生み出すための知の探求が行われる。

• 軟件与微電子学院（School of Software & Microelectronics, SSM）（北京市大興区・江蘇省無錫市）：2002年に設立されたSSMは、中国政府から「国家的モデルソフトウェア学院」に認定されており、その設立目的は「実践的、複合的、国際的」なエンジニアリング人材の育成にあると明記されている 。カリキュラムは産業界の需要に応じて柔軟に設計されるモジュール式を採用し、実践的なスキル習得を徹底的に重視する 。2024年には780名以上の大学院生を受け入れる計画であり、ソフトウェア工学、AI、集積回路工学といった専門職修士課程が中心である 。キャンパスを北京郊外の大興区と、長江デルタの産業集積地である無錫市に置くことで、産業界との物理的な距離を縮め、より密接な連携を図っている 。

• 深圳研究生院（Peking University Shenzhen Graduate School, PKUSZ）： 2002年に設立された電子・計算機工学院（School of Electronic and Computer Engineering, SECE）を擁し、広東・香港・マカオ大湾区のIT産業における優位性を最大限に活用することを目的としている 。大学院教育に特化し、地域産業との深い融合を前提とした教育・研究活動を展開している。

この三つの拠点が形成する構造は、極めて戦略的な人材パイプラインとして機能する。本部キャンパスが基礎科学のフロンティアを切り拓き、SSMとPKUSZがその知見を産業界で即座に価値を発揮できる応用技術へと転換する。これにより、北京大学は「0→1」のイノベーターと「1→N」の優れたエンジニアの両方を、体系的に社会へ供給することが可能となっている。

1.3. 中核となる教育理念：基礎理論と実践的イノベーションの融合

北京大学の情報科学分野における教育の根底には、「理学と工学の結合（理工相结合的培养体系）」という一貫した理念が存在する 。これは、科学者としての幅広く厚い基礎知識と、エンジニアとしての実践的な問題解決能力を、分断することなく一人の人間の中に育成することを目指すものである。

この理念を具現化するため、大学はプロジェクトベース学習を積極的に導入している。学部3年生の80%が研究室に所属し、実際の研究開発プロジェクトに参加するという高い比率は、学生が早い段階から実践的な課題に取り組む機会が豊富に与えられていることを示している 。さらに、後述するように、産業界との深く体系的な連携は、単なるインターンシップや共同研究にとどまらず、教育カリキュラムそのものに組み込まれており、学生が常に現実世界の課題を意識しながら学べる環境を創出している 。この教育哲学こそが、北京大学の卒業生が学術的な優秀さだけでなく、産業界で即戦力となる実践力を兼ね備えた、極めて魅力的な人材と評価される所以である。

表1：北京大学における主要IT関連学術組織の概要

【正式告知/最終視察内容決定】

JTB上海・北京トップ大学新卒IT高度人材獲得ツアー

私たちインフラコモンズ株式会社では、先日ご紹介の「シリコンバレー最先端ヒューマノイド企業視察ツアー」に続いて、中国・上海および北京のIT人材教育に注力するトップ大学群を訪問し、日本企業が各大学の優秀なIT系人材――新卒のみならず、修士・博士課程の高度人材まで含めて――とつながるための視察ツアーを実施します。

【視察日程】

◉9月22日月曜日〜9月26日金曜日　申込締切8月26日火曜日

【視察設計のポイント】

• IT人材教育を積極的に行なっている上海と北京のトップ大学における新卒/修士/博士課程人材窓口を訪問し、御社と各大学とのパスが構築できる機会を目指します。
• ベテランの日本人中国語通訳が付きます。
• 旅行会社はJTBになります。参加申込はJTBの予約申込ページOASYSから行っていただきます。8月上旬に開通したURLを告知、正式なお申し込みができるようになります。
• 月曜出発、金曜日帰国。最少催行人数10名。最大20名。（20名になった時点で締め切ります）
• 中国における視察コーディネート会社：CARETTA WORKS。視察実施後の個別企業様と各大学との交渉等を個別のコンサルティングサービスとして請け負うことも可能です。
• 視察代金は80万円（航空サーチャージおよび空港使用料別）

【対象となる企業】

• 日本の大手IT企業。特にAIやクラウド人材を求めている大手IT企業

• 日本の自動車メーカー及びティア1企業でSDV（Software Defined Vehicle）開発人材を求めている企業、及び、ADAS開発人材を求めている企業

• 日本の大手企業において、業務部門内でアプリケーションを内製するチームの充実を図りたいとお考えの企業
• 日本のIT人材企業で中国IT人材企業とのパイプを作りたいとお考えの企業

【視察スケジュール】

【Day 1】東京 → 上海

• 午前：東京（羽田/成田）発

• 午後：上海浦東空港着

• 夕方以降：自由行動／休憩→歓迎会・オリエンテーション

• 宿泊：上海市内ホテル

【Day 2】上海市内訪問（午前+午後で2大学） → 夜に北京へ移動

• 上海交通大学、復旦大学の2校のIT新卒人材にアクセス可能な窓口を訪問

• 夜便：上海 → 北京移動（例：19〜21時台便）

• 宿泊：北京市内ホテル

【Day 3】北京訪問（午前＋午後で2大学）

• 清華大学、北京大学、北京航空航天大学、北京郵電大学、北京理工大学のいずれかのうち、2校のIT新卒人材にアクセス可能な窓口を訪問

• 宿泊：北京市内ホテル

【Day 4】北京訪問（午前＋午後で2大学）

• 清華大学、北京大学、北京航空航天大学、北京郵電大学、北京理工大学のいずれかのうち、2校のIT新卒人材にアクセス可能な窓口を訪問

• 宿泊：北京市内ホテル

【Day 5】北京 → 東京

• 午前：自由時間／チェックアウト

• 午後：北京首都空港または大興空港へ送迎

• 夜便：北京発 → 東京着

【資料請求および旅行について】

　株式会社JTB 　
　https://www.jtbcorp.jp/jp/
　ビジネスソリューション事業本部 第六事業部 営業第二課内 JTB事務局
　TEL: 03-6737-9362
　MAIL: jtbdesk_bs6@jtb.com
　営業時間:月~金/09:30~17:30 (土日祝/年末年始 休業)
　担当: 稲葉・野田
　総合旅行業務取扱管理者: 島田 翔

お問い合わせは、株式会社インフラコモンズ　（ホームページ下端の問い合わせ欄よりお送りください）まで

第2章 詳細分析：クラウドコンピューティング人材の育成

現代のITインフラの中核をなすクラウドコンピューティングは、北京大学においても重要な人材育成分野と位置づけられている。しかし、その育成アプローチは「クラウドコンピューティング学科」といった直接的な組織を設けるのではなく、複数の専門分野の知識を体系的に組み合わせることで、より本質的かつ強固な専門性を持つ人材を創出する点に特徴がある。

2.1. 学術的基盤：「クラウド学科」なき専門家育成

北京大学には、そのものずばりの「クラウドコンピューティング学科」は存在しない。クラウド人材は、以下の学術組織が提供する教育の相乗効果によって育成される。

• 計算機学院 (School of Computer Science): クラウド技術の根幹をなす、分散システム、コンピュータネットワーク、オペレーティングシステム、並列分散コンピューティング、大規模データ処理といった基礎理論を徹底的に教育する 。ここで培われる知識は、特定のクラウドサービスを「使う」能力ではなく、クラウドプラットフォームそのものを「創り、動かす」ための理論的支柱となる。

• 軟件与微電子学院 (School of Software & Microelectronics, SSM): こちらは応用と実践に特化している。「ソフトウェア工学」や「ビッグデータ技術・工学」といった専門職修士課程を提供し 、そのカリキュラムは産業界の需要に即応できるよう、常に更新されるモジュール式となっている 。SSMは、理論を現実のシステムに実装し、大規模なサービスを運用するための、即戦力となるクラウドエンジニアを輩出する主要な供給源である。

この育成モデルが示唆するのは、北京大学がクラウド専門家を、深いコンピュータサイエンスの原理を理解した上で、それをソフトウェア工学の実践へと結びつけられる「合成型」人材として定義していることである。このアプローチにより、表層的な技術トレンドに左右されない、持続可能な専門性を持つ人材が育まれる。

2.2. 主要な研究と実践的トレーニング

研究室レベルでは、並列分散コンピューティング研究所などがクラウドの基盤技術に関する研究を推進している 。学生のトレーニングにおいて極めて重要な役割を果たしているのが、産業界から提供されるプラットフォームを用いた、大規模かつデータ集約的なプロジェクトへの参加である。これにより、学生は理論を学ぶだけでなく、スケールするシステムを実際に扱うことで生じる特有の課題、例えば、パフォーマンスの最適化、フォールトトレランス、リソース管理といった、教科書だけでは得られない実践的な知見を獲得する。

2.3. 教室の中の産業界：アリババクラウドとバイトダンスの影響力

北京大学のクラウド人材育成を特徴づける最も重要な要素は、中国のテクノロジー巨大企業との深い連携である。これは単なる産学連携の枠を超え、教育内容そのものに産業界の標準が組み込まれていることを意味する。

• アリババクラウド： アリババグループの中核技術の一つであるオープンソースのメッセージングミドルウェア「Apache RocketMQ」は、SSMにおいて選択科目として正式に開講されている 。これは、学生が学内で、中国最大のECプラットフォームを支える基幹技術に直接触れ、その設計思想と実装を学ぶ機会が与えられていることを意味する。

• バイトダンス（TikTok）： 2024年12月、北京大学とバイトダンスは「豆包大規模モデルシステムソフトウェア共同実験室」を計算機学院内に設立した 。この共同研究室は、TikTokやDouyin（抖音）の背後にある超大規模AIモデルを支えるシステムソフトウェア、すなわち現代のクラウドインフラの最先端領域を研究対象とする。この連携は、大規模クラスタのリソース管理に関する過去の共同研究の成功を基盤としており 、学生は世界最大級のトラフィックを処理するシステムの設計・運用という、極めて実践的かつ挑戦的な課題に取り組むことになる。

これらの事例が示すのは、北京大学の学生が学んでいるのが、抽象的なクラウド技術ではなく、中国のインターネット産業を実際に動かしている「生きた技術」であるという事実である。これにより、卒業生は特定の技術エコシステムに事前に習熟した人材となり、企業にとっては採用後のトレーニングコストを大幅に削減できるという大きなメリットが生まれる。

このような教育環境は、日本企業にとって二つの側面を持つ。一方では、卒業生は最先端かつ実践的なスキルを既に身につけた非常に魅力的な人材である。しかし他方では、彼らは中国国内の特定企業の技術文化に深く染まっている可能性がある。こうした優秀な人材を獲得するためには、単に高い報酬を提示するだけでなく、グローバルな環境で多様な技術（AWS, Azure, GCPなど）に触れる機会や、中国国内市場とは異なるユニークな技術的挑戦といった、彼らにとって新たな価値を提供できる魅力的なキャリアパスを提示することが不可欠となるだろう。

第3章 詳細分析：人工知能（AI）人材の育成

北京大学にとって、人工知能（AI）は単なる一研究分野ではなく、大学の未来を左右する最重要戦略領域として位置づけられている。その証左として、全学を挙げた重層的な研究・教育体制が構築されており、基礎理論から応用技術、さらには次世代の産業リーダー育成までをカバーする、世界でも類を見ない包括的なAI人材パイプラインを形成している。

3.1. 司令塔：人工智能研究院（IAI）と智能学院

北京大学のAI戦略の中核を担うのが、二つの重要な組織である。

• 人工智能研究院 (Institute for Artificial Intelligence, IAI): 2019年に設立されたIAIは、特定の学院に属さず、大学総長直轄の独立した研究機関として機能する 。その使命は、学内に分散するAI関連の研究リソースを統合・調整し、学際的な研究を推進することにある。情報科学、工学、数学、医学といった理工医系の分野はもちろん、哲学、法学、社会科学といった人文社会科学系の分野からも含め、総勢200名を超える教員がIAIに結集している 。研究組織は、「汎用AI研究所」「AI+人文社会科学研究所」「AI+医学研究所」「AI+理学研究所」といった、学際的なテーマに基づいた研究所群で構成されており 、AIの壮大な課題に全学体制で挑む司令塔の役割を果たしている。

• 智能学院 (School of Intelligence Science and Technology): IAIが学際的研究のハブであるのに対し、智能学院は次世代のAI専門家を育成するための体系的な教育を担う。その前身である智能科学系は2002年に中国で初めて設立されたAI専門の学科であり 、学部課程では「智能科学与技術」という専門専攻を提供している 。ここでは、未来のAI研究者やエンジニアとなる学生たちに、強固な基礎学力と専門知識を授ける。

この二つの組織が両輪となることで、北京大学は最先端の研究（IAI）と体系的な人材育成（智能学院）を効果的に連携させ、AI分野におけるリーダーシップを確固たるものにしている。

3.2. エリートの育成：「通班」とAIイノベーションセンター（AIIC）

北京大学は、一般的なAI人材の育成にとどまらず、将来のAI分野を牽引するトップエリートを育成するための特別なプログラムを設けている。

• 「通班」(General AI Experimental Class): 2021年にIAIとリベラルアーツ教育を担う元培学院が共同で設立した、超エリート学部プログラムである 。世界的に著名なAI科学者である朱松純（Zhu Songchun）教授が主導し、「通識（幅広い教養）、通智（深い知性）、通用（汎用的な能力）」を兼ね備えた世界トップクラスの複合的人材を育成することを目的とする 。そのカリキュラムは、「AI倫理とガバナンス」といった、このプログラムのために特別に設計された科目を含む、極めて学際的かつ先進的な内容となっている 。

• AIイノベーションセンター (AI Innovation Center, AIIC): 計算機学院内に設置された大学院プログラムであり、学術研究能力とイノベーション・起業家能力を兼ね備えた、新しいタイプのリーダーを育成することを目的としている 。その教育計画は極めて実践的で、在学中に実際のプロジェクトや公開コンペティションへの参加、トップAI企業でのインターンシップが必須となっている 。

これらのプログラムは、単なる学術課程ではない。深い技術的知識、幅広い学際的視野、そして実践的な起業家精神を融合させ、未来のAI産業のリーダーを意図的に創出するための「インキュベーター（孵化器）」として機能している。

3.3. 主要な研究拠点と研究所

北京大学には、AIの多様な側面を探求する数多くの研究所が存在し、大学院生に最先端の研究環境を提供している。

• Cognitive Reasoning (CoRe) Lab: IAIに所属し、抽象的推論、視覚的推論、インタラクティブ推論に焦点を当てる。ロボットによるマニピュレーションや人間とロボットの協調といった、具身化されたAIの研究も活発に行っている 。

• Computational Intelligence Laboratory (CIL): 群知能（Swarm Intelligence）、ニューラルネットワーク、データマイニングといった計算知能の基礎理論と応用を研究している 。

• AI and Medical Image Analysis (AIMIA) Lab: マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）、AI生成コンテンツ（AIGC）、具身化AI、AI for Scienceといった最先端テーマを、特に医療画像解析への応用を軸に研究している 。

• その他、計算機学院にはAI分野の教員が多数在籍しており、その研究領域は多岐にわたる 。

これらの研究所の存在は、学生が基礎理論から特定分野の応用まで、自らの興味に応じて世界最先端の研究に深く関与できる機会が豊富にあることを示している。

3.4. 人材育成を加速させる企業連携

北京大学のAI教育モデルの核心は、中国のテクノロジー巨大企業との深く、かつ体系的な連携にある。これらの連携は、資金提供や単発の共同研究を超え、人材育成プロセスそのものに不可欠な要素として組み込まれている。

• ファーウェイ (Huawei): トップクラスの計算機科学・AI人材を育成するエリートプログラム「チューリング・プログラム」の主要スポンサーであり、資金援助と技術サポートを提供している 。また、「インテリジェントメディア共同実験室」といった共同研究拠点も設立している 。

• テンセント (Tencent): 北京大学と共同で「サイ鳥（Rhino-bird）イノベーション研究基金」を運営し、機械学習やビッグデータ分野の学生プロジェクトを資金援助するとともに、優秀な学生を自社のエリート人材育成プログラムへ招待している 。さらに、テンセントのAIゲームプラットフォーム「開悟（Kaiwu）」は、AI関連科目の実践的な演習教材として授業で活用されている 。

• バイドゥ (Baidu): 自社の自動運転プラットフォーム「アポロ（Apollo）」を搭載した実車両をキャンパスに持ち込み、「知能システム実践」コースの学生にハンズオンの実習機会を提供した 。これは、産業界の最先端ハードウェアが直接教育現場に導入された画期的な事例である。

• バイトダンス (ByteDance): 前述の「豆包大規模モデルシステムソフトウェア共同実験室」を通じて、学生は世界最大級のアプリケーションを支えるAIモデルの訓練や推論における、現実的かつ大規模なシステム上の課題に直接触れることができる 。

これらの企業連携は、学生に資金、現実世界の課題、最先端のプラットフォーム、そして卒業後の有力な就職ルートを提供する、強力で自己強化的なエコシステムを形成している。このエコシステム内で育成される人材は、学術的な卓越性と、中国の産業界が求める実践的なスキルセットを、分かちがたく兼ね備えている。

日本企業がこのAI人材プールにアクセスしようとする場合、ファーウェイやテンセントといった巨大企業と、単なる給与以上の価値で競争する必要がある。そのためには、グローバルな研究開発課題への挑戦、多様な技術スタックへのアクセス、あるいは独自の企業文化といった、差別化された価値提案が不可欠となる。

第4章 詳細分析：車載ソフトウェア人材の育成

現代の自動車が「走るコンピュータ」と化す中で、車載ソフトウェアの重要性は飛躍的に高まっている。北京大学は、この複雑で学際的な分野の専門家を育成するために、特定の「学科」に依存するのではなく、複数の学院が持つ専門知識を学生が統合的に習得できるような環境を構築している。これにより、ハードウェアからAIアプリケーションまでを貫通する、深い知識を持つ「合成型」の人材が育成される。

4.1. 複合的なスキルセット：車載ソフトウェアエンジニアの構築

北京大学には「車載ソフトウェア学科」という名称の組織は存在しない。この分野で求められる人材は、以下の複数の学術組織からもたらされる知識とスキルの融合によって生まれる。

• 電子学院 (School of Electronics): 車載システムの物理的な基盤を担う。マイクロエレクトロニクス、半導体デバイス、各種センサー、そして組み込みシステムに関する基礎教育を提供する 。この学院で行われている次世代の炭素ベース電子材料や高感度センサーに関する研究は、将来の自動車技術に直接応用可能なものであり、学生は最先端のハードウェア知識に触れることができる 。

• 集積回路学院 (School of Integrated Circuits): 自動車の頭脳となるプロセッサの設計を担う。効率的で専門化された車載プロセッサ（ASIC/FPGA）の開発に不可欠な、チップ設計やハードウェアとソフトウェアの協調設計（Co-design）に関する専門教育を行う 。

• 計算機学院 (School of Computer Science): ソフトウェアの中核を担う。リアルタイムオペレーティングシステム（RTOS）、コンパイラ、ソフトウェア工学、そしてコネクテッドカーに必須のネットワークセキュリティといった、ソフトウェアの基本原理を教える。

• 智能学院 (School of Intelligence Science) / 人工智能研究院 (IAI): 自動運転の「知能」を担う。自動運転車が周囲の環境を認識し、未来を予測し、行動を計画するために必要な、AIおよび機械学習の高度な専門知識を提供する 。

このように、北京大学の車載ソフトウェア人材は、低レベルのハードウェア制御から、リアルタイムOS、そして高度なAIアプリケーションに至るまで、垂直統合された複雑な技術スタックを理解し、開発できる能力を持つように育成されている。

4.2. 自動運転への注力：研究プロジェクトと実践経験

北京大学の教育は、特に自動運転技術の実践に力を入れている。

• 研究プロジェクト: EPIC LabやARLといった研究室では、自律システムの知覚（Perception）や計画（Planning）に関する研究が活発に行われている 。また、電子学院における6GやV2X（Vehicle-to-everything）といった次世代通信システムの研究も、将来のコネクテッドカーや自動運転技術に不可欠な要素である 。

• 実践的経験: 理論と実践のギャップを埋める上で、産業界との連携が決定的な役割を果たしている。

  • バイドゥ (Baidu) との連携: 最も象徴的な事例として、バイドゥが自社の自動運転プラットフォーム「アポロ」を搭載した実車両をキャンパスに持ち込み、「知能システム実践」コースの学生にハンズオンの実習機会を提供したことが挙げられる 。これにより、学生は教室で学んだアルゴリズムが、現実のハードウェア上でどのように機能するのか（あるいは、しないのか）を直接体験することができる。

  • ファーウェイ (Huawei) との連携: ファーウェイは、大規模な自動運転用データセット「ONCE」をオープンソース化しており、学生はこれを利用して、現実世界の多様なシナリオに基づいた研究プロジェクトや開発を行うことが可能である 。

これらの取り組みは、学生が学術的な知識だけでなく、産業界標準のハードウェアや膨大な実データに触れる機会を豊富に提供し、卒業後の即戦力化を強力に後押ししている。

このような人材育成アプローチを踏まえると、企業が北京大学からトップクラスの車載ソフトウェア人材を採用するためには、従来型の採用戦略では不十分である。特定の「学科」をターゲットにするのではなく、「研究室ベース」および「プロジェクトベース」でのスカウティング戦略が不可欠となる。学生の専攻名だけでは、その学生が持つ真の専門性を捉えることはできない。最も価値のある候補者は、複数の学院にまたがる科目を履修し、コンピュータビジョンやロボティクスといった関連研究室に所属し、そしてバイドゥとの共同コースのような実践的プロジェクトに参加した経験を持つ学生である可能性が高い。採用担当者は、履歴書データベースで「車載ソフトウェア」と検索するだけでは、このような逸材を見つけ出すことはできないだろう。関連技術（組み込みシステム、知覚アルゴリズム、制御理論など）を研究する主要な教授や研究室を特定し、そこでの関係構築に注力することが、成功への鍵となる。

第5章 詳細分析：ロボティクス人材の育成

北京大学のロボティクス分野における人材育成は、その世界トップクラスのAIおよびコンピュータサイエンスの強みを最大限に活用する形で展開されている。伝統的な機械工学よりも、ロボットの「頭脳」にあたる知覚（Perception）、計画（Planning）、学習（Learning）に重点を置くことで、ソフトウェア主導型かつAI駆動型の、極めて高度なロボット専門家を育成している。

5.1. 卓越した研究拠点：主要ロボティクス研究所のプロファイリング

ロボティクス研究は、学際的なアプローチを取る複数の著名な研究所に集中している。

• Embodied Perception and InteraCtion (EPIC) Lab: He Wang助教が率いるこの研究室は、具身化されたロボット（Embodied Robot）のための3D視覚認識とインタラクションを専門とする。汎用的なスキルと具身化AIの開発を目指し、物体の操作（Manipulation）やナビゲーションに関する先駆的な研究成果を多数発表している 。

• Autonomous Robots Lab (ARL): 自律システムの計画と知覚に焦点を当て、制御理論、機械学習、最適化といった分野の専門知識を融合させている。単一および複数ロボットシステムの協調動作に関する研究を行っている 。

• Open Lab on Human Robot Interaction (PKU-HRI) (深圳): 深圳研究生院に拠点を置き、ロボットビジョンと自律学習技術を核として、人間とロボットのインタラクション、視覚による自己位置推定とナビゲーションを研究する。学術研究と産業応用の両方のトラックを持つ 。

• Cognitive Reasoning (CoRe) Lab: AI全般を広く研究するが、その中にはマニピュレーション、協調動作、UAV（無人航空機）といったインタラクティブな推論に関する強力な研究グループが含まれている 。

• Visual Computing and Learning (VCL) Lab: コンピュータグラフィクス、3Dビジョン、そしてロボティクスの融合領域で研究を展開している 。

これらの研究所の構成から明らかなように、北京大学のロボティクス研究の強みは、機械的な構造そのものよりも、ロボットを「賢く」するためのソフトウェアとアルゴリズムにある。

5.2. 研究の最前線とプロジェクトベース学習

各研究室の研究テーマは、世界的なフロンティアと完全に同期している。高解像度の触覚センサーを備え、人間の手のように器用な操作を可能にするロボットハンド「F-TAC Hand」の開発 、未知の環境でも自律的に移動できるナビゲーションAI「NaVid」の研究 、人間とロボットの協調作業など、極めて挑戦的なプロジェクトが進行中である。多くの研究室が、RSS、ICRA、IROSといったロボティクス分野のトップ国際会議での論文発表を実績として挙げており 、所属する学生が単に知識を学ぶだけでなく、世界最先端の知を創造するプロセスに直接貢献していることを示している。この環境が、学生に深い専門知識と実践的な問題解決能力を植え付けている。

5.3. スキル開発におけるコンペティションの役割

北京大学のチームが近年の主要なロボットコンテストを席巻しているという直接的なデータは限定的だが、北京で開催される「世界ロボット大会」や、それに付随する「Tri-Coロボットチャレンジ」といった競技会は、学生が参加するための活気に満ちたエコシステムが存在することを示唆している 。歴史的に見ても、北京大学はRoboCupやiGEM（国際遺伝子工学マシンコンペティション）といった高度な競技会への参加実績がある 。また、前述のAIIC大学院プログラムでは、スキル向上の手段としてコンペティションへの参加が明確に奨励されている 。

これらのコンペティションは、極めて効果的なプロジェクトベース学習の形態として機能する。学生は、ハードウェア、ソフトウェア、そして戦略を統合し、プレッシャーの中で複雑な問題を解決することを要求される。コンペティションへの参加経験は、学生の実践的なスキルと、分野への情熱を示す強力な指標となる。

結論として、北京大学が育成するロボティクス人材は、ソフトウェアとAIに極めて強いバックグラウンドを持ち、特にコンピュータビジョンに基づく知覚技術と、機械学習を用いたマニピュレーション・ナビゲーション技術に秀でている。このため、企業が北京大学からロボティクス人材を採用する場合、ロボットの知覚、動作計画、シミュレーション、ヒューマン・ロボット・インタラクションといったソフトウェア関連の職務に最も適していると言える。一方で、機構設計やハードウェア開発といった伝統的な機械工学の専門性を求める場合は、他の大学がより適した候補者を見つけやすいかもしれない。北京大学における理想的なロボティクス人材は、主要な研究室に所属し、トップカンファレンスでの発表経験を持つ修士または博士課程の学生であると結論付けられる。

第6章 統合分析と戦略的提言

本レポートで詳述してきたように、北京大学のIT人材育成は、複数の専門学院と研究機関が有機的に連携し、中国の国家戦略と巨大テクノロジー企業のエコシステムと深く結びついた、高度に洗練されたシステムである。日本企業がこの世界最高峰の人材プールに効果的にアクセスするためには、その構造と特性を深く理解し、画一的ではない、的を絞った戦略的アプローチが不可欠である。

6.1. 人材プロファイルの比較分析：各分野の強みと特性

本調査で対象とした4つの分野における人材は、それぞれ異なる強みと特性を持つ。

• クラウド人材: 分散システムの強固な基礎理論と、アリババやバイトダンスといった中国国内の巨大企業の技術スタック上での実践経験を兼ね備える。即戦力性が高い一方で、特定の技術エコシステムへの習熟が深い。

• AI人材: 世界トップクラスの理論研究から、産業応用、リーダー育成までをカバーする、完全な垂直統合型パイプラインによって育成される。基礎研究から製品開発まで、あらゆる層の人材が豊富に存在する。

• 車載ソフトウェア人材: 特定の学科ではなく、電子、集積回路、計算機、智能といった複数の学院の知識を融合させた「合成型」プロファイルを持つ。潜在能力の高い人材を発見するには、研究室やプロジェクト単位での能動的なスカウティングが必須。

• ロボティクス人材: ソフトウェアとAIに極めて強い重点を置く。特に、コンピュータビジョンを用いた知覚、学習ベースの動作計画やマニピュレーションの分野で世界をリードする人材を輩出している。

6.2. 大学院生のプロファイル：研究者とエンジニアの峻別

北京大学の人材を評価する上で、特に大学院レベルでは、「研究者」と「実践的エンジニア」という二つの異なるプロファイルを明確に区別することが極めて重要である。これは、所属する組織の目的と教育方針に起因する。

• 研究者プロファイル（Researcher Profile）: 主に北京本部キャンパスの各学院（計算機学院、智能学院など）や人工智能研究院（IAI）の学術修士課程または博士課程に在籍する学生が該当する。彼らの目標は、学術的な新規性（Innovation）の探求、トップカンファレンスでの論文発表、そして基礎理論やアルゴリズムのフロンティアを切り拓くことにある。企業の基礎研究部門（R&D Lab）や、次世代技術を開発するチームにとって最適な人材である。

• 実践的エンジニアプロファイル（Engineer Profile）: 主に軟件与微電子学院（SSM）や深圳研究生院（PKUSZ）の専門職修士課程に在籍する学生が該当する。彼らの教育は、産業界のニーズに即応することに特化しており、チームでの製品開発、特定技術スタックの習熟、そして実装（Implementation）能力の向上に主眼が置かれている。企業の製品開発部門や、サービス運用チームにとって即戦力となる人材である。

採用戦略を立案する際には、求める人材がどちらのプロファイルに近いのかを明確に定義し、それに応じてアプローチするべき組織（学院、研究所）を決定する必要がある。

6.3. エンゲージメントのための戦略設計図：実行可能なアクションプラン

北京大学の優秀な人材を獲得し、また長期的な関係を構築するためには、以下の多角的な戦略の実行を推奨する。

1. ターゲットを絞った採用活動: 一般的なキャリアフォーラムへの出展だけでは不十分である。本レポートの分析に基づき、求める人材プロファイルに応じて、特定の学院、研究所、さらには研究室をターゲットとした採用活動を展開する。関連分野のキーとなる教授と直接的な関係を構築し、優秀な学生の推薦を依頼するチャネルを確立することが重要である。

2. プロジェクトおよびコンペティションのスポンサーシップ: 自社の事業に関連する技術的な課題をテーマとした「チャレンジ」や、学部・大学院の最終学年プロジェクト（Capstone Project）を資金援助する。これは、比較的低コストで自社の課題に対する新しい解決策のアイデアを得られると同時に、最も優秀で意欲的な学生を早期に特定する絶好の機会となる。

3. 共同研究室（ジョイントラボ）の設立: ファーウェイやバイトダンスの事例に倣い、長期的なエンゲージメントを目指すのであれば、共同研究室の設立が最も効果的である 。これにより、自社のブランドと技術を大学内に深く浸透させ、カスタマイズされた人材パイプラインを構築し、最先端の共同研究を推進することが可能となる。

4. 高付加価値インターンシップの提供: 単純作業ではなく、自社が直面している現実の、かつ挑戦的な課題を解決するようなインターンシッププログラムを設計・提供する。これは、特に「通班」やAIICといったエリートプログラムに在籍する、極めて優秀な学生を惹きつける上で不可欠な要素である。

5. 技術ブランディングの強化: キャンパス内で、自社の技術的な優位性や、特にグローバルな環境で活躍できるユニークなキャリア機会を紹介する技術講演会、ワークショップ、セミナーを定期的に開催する。これにより、中国国内の巨大企業とは異なる、自社ならではの魅力を学生に直接伝え、ブランド認知度と好感度を高める。

表2：北京大学における主要な産業界との連携マトリクス