生成AI x 日台越境リーダーシップ
実践統合プログラム

日台連携で育む、AI時代の"問いを立てる力"と"共創する力"

越境する知と情熱が、未来を拓く

GENxBORDERは、生成AIの時代における越境型リーダーを育成する実践的なプログラムです。日本と台湾の連携による国際的な視点と、AIを道具として使いこなす力を統合的に育みます。

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なぜ今「GENxBORDER」か？

現代社会は、生成AIの急速な発展、国際秩序の変動、人口動態の変化、多文化共生の進展といった複雑で不確実な時代（VUCA）に突入しています。

この中で、「正解を教える教育」や「一国完結のビジネスモデル」では立ち行かず、問いを立て、越境し、共に学び・創り出す力が求められています。

とりわけ九州は、アジアとの接点という地理的・歴史的優位性を持ち、「世界とつながるローカル」としての可能性を秘めています。

GENxBORDERは、そうした九州の文脈を踏まえ、日台・産学官連携による実践教育として設計されました。

プログラムの目的

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技術革新

生成AIを活用した業務効率化・新規事業創出を担う人材育成を行います。AIを単なるツールではなく、問いを立て、共創するためのパートナーとして活用する力を養います。

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越境共創

異文化・異分野の混成チームによる越境的共創と循環型リーダーシップの体得を目指します。文化や専門の境界を超えて価値を生み出す実践的経験を提供します。

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グローカル視点

台湾での現地フィールドワークを通じたグローバルな視座とローカルな実装力の統合を図ります。世界的な視野と地域への実装力の両方を持つリーダーを育成します。

プログラムの理念

プログラム名の意味

GENxBORDER は以下を掛け合わせた造語です：

GEN： 次世代（Generation）、生成（Generative）
×（cross）： 越境、掛け算、対話、多様性
BORDER： 国境、文化の境界、思考の壁

つまり、「境界を越えて、問い・対話・創造を重ねる共育の場」であることを象徴しています。

ビジョン：スローガンに込めた意味

「集まる、繋がる、重ねる、未来がはじまる。」

集まる： 異なる背景を持つ人々が集い、出会う
繋がる： 他者との信頼と協働関係を築く
重ねる： 問い・対話・実践を積み重ねる
未来がはじまる： そこから社会を動かす変化が始まる

このスローガンは、GENxBORDERの学びのプロセスそのものを表しています。

社会的意義

このプログラムは、以下のような社会的役割と期待を担います：

九州を「KYUSHU」として国際発信する地域ブランド形成
日台・多文化の共育連携モデルの創出
AI×共創時代にふさわしい、学び・実践・社会実装がつながる循環型人材育成

プログラム構成

Week 1-2: 基礎構築

イントロ & 共育マインドセット、生成AIとリベラルアーツ思考を学び、問いを立てる力の基礎を築きます。

Week 3-4: 戦略実践

ChatGPT活用による業務効率化と戦略的業務改革を実践。具体的な改善提案書や業務改革計画書を作成します。

Week 5-6: 台湾フィールドワーク

台湾事前学習と現地でのフィールドワークを通じて、国際的視点と課題解決力を養います。

Week 7-9: 事業創出

知見の統合とアイデア創出から、ビジネスモデル構築までを行い、チーム提案やビジネス提案書を作成します。

Week 10-12: 仕上げと実装

最終プロジェクト設計、最終発表、そして実装設計まで、学びを実社会への循環へとつなげます。

台湾フィールドワーク

現地での学びと発見

台湾フィールドワークでは、以下の活動を通じて実践的な学びを得ます：

学術交流： 台湾大学・陽明交通大学でのAI教育・研究現場体感
産業連携： TSMC周辺スタートアップにおけるスピードと仮説検証文化の現場理解
社会実装： 自治体・教育NPOでの社会課題へのAI実装事例学習

現地でのフィールドワークを通じて、座学だけでは得られない気づきと、国際的な視野を広げる機会を提供します。また、日台の参加者が混合チームで活動することで、異文化協働の実践経験も積みます。

プログラム構成詳細（12週間 + 台湾）

週	テーマ	内容	成果物
1	イントロ & 共育マインドセット	異文化理解・問いノート開始	動機と問いの共有
2	生成AIとリベラルアーツ思考	哲学的対話・教養形成	問いの深化
3	戦略演習①	ChatGPT活用・業務効率化	改善提案書
4	戦略的業務改革	プロセス再設計・セキュリティ	業務改革計画書
5	台湾事前学習	現地課題仮説立案	課題ブリーフ案
6	台湾フィールドワーク	大学・企業・自治体訪問	フィールドノート
7	知見の統合	ブラッシュアップ	チーム提案草案
8-9	新規事業創出	アイデア創出→BM構築	ビジネス提案書
10	最終プロジェクト設計	ストーリー構成・資料化	最終報告草案
11	最終発表	ビジョン共有	発表資料・報告書
12	実装設計	循環と継承	実装ロードマップ

Before AI × After AI リーダー像

観点	Before AI（AI以前）	After AI（生成AI以後）
知識	専門性と経験の蓄積による知識保持	AIを活用した即時情報取得と問いの設計
判断	経験・直感・過去の成功体験に依存	データ＋直観＋AIによる仮説検証型判断
役割	指示・統率・マネジメント中心	対話・共創・翻訳（境界をつなぐ）中心
意思決定	トップダウン／リスク回避型	ボトムアップ／仮説思考・実験重視型
組織観	統制型ヒエラルキー組織	ネットワーク型／自律分散組織

After AIリーダーに特に求められる資質

• AIを道具として使いこなす「問いの設計者」
• 多様な知と人を結び、意味を翻訳・共創できる「共育の場の演出者」
• 「正しさ」より「意味」を問い直すリーダーシップ

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