BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。1,000名を超えた公開講座「データサイエンティスト入門研修」。この講座について、これまでの歴史から今後の展望まで余すところなくご紹介します!はじめにこんにちは。ブレインパッド、アナリティクスサービス本部で人材育成サービスを担当している摂待(せったい)です。今回は、累計受講者が1,000名を超えた公開講座「データサイエンティスト入門研修」のこれまでの“沿革”と“誕生秘話”、“今後の展望”についてご紹介します。「データサイエンティスト入門研修」とはブレインパッド人材育成サービスが提供する同研修は、2013年9月に開講しました。その当時は珍しかった「講義」と「演習」を組み合わせた実践型のカリキュラムで、統計学や機械学習に関する知識の習得やハンズオンによるプログラミング言語の演習だけではなく、実際に収集された購買履歴(POS)データやWebアクセスログデータ等を使用した、実践型の「総合演習」を取り入れている点が特徴です。現役データサイエンティスト集団が考えるデータ分析の「現場」に本当に必要なもの2019年現在、多くの企業でデータ分析プロジェクトやAI技術の試験導入が盛んに行われています。十数年前までは、自社内に大量データを蓄積している企業のみがその恩恵に与かってきましたが、ビッグデータ・AI・IoTという大きなトレンドの浸透も相まって、さらに多くの企業がデータ分析に取り組める環境が整ってきました。その一方で、社内外の優秀なデータ分析人材や大量のデータ、ハイスペックなデータ分析環境が揃っていたとしても、データ分析プロジェクトが上手くいかないという企業が増えているのも事実です。理由は「データ分析人材がいないから?」「データ分析のスキルが未熟だから?」と思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、そうではありません。データ分析の現場では、統計学や機械学習、エンジニアリングの知識・スキルだけではなく、ビジネス領域での創造性や問題解決スキルも重要になります。実際のビジネス現場では、データ分析で容易に解ける「分析テーマ」が転がっていないからです。そのため、ビジネス課題を正しく理解・解釈して、データ分析で解く事のできる「データ分析課題」に落とし込むことが求められます。我々、ブレインパッド人材育成サービスはそこに注目しました。データ分析プロジェクトが陥りやすい、2つの阻害要因ポイントはじめに企業内におけるデータ分析プロジェクトの一般的なプロセスをご紹介します。チャットボットなどのAIプロジェクトでも、同じようなステップでプロジェクトが進められるケースが多いのではないでしょうか。このデータ分析プロジェクトのサイクルフローに2つほど阻害要因になりえるポイントがあります。そのポイントはどこにあるのでしょうか?答えは、「B」と「D」です。Bについて(ビジネス課題を「見つける力」(*1))まず分析作業を開始する前段階で問題が発生します。その原因は「課題」の整理・検討が不十分なまま分析プロジェクトが進められたケースが当てはまります。ビジネス上の必要性や用途が充分に議論されないまま動き始めてしまったため、「何のための分析か」という目的設定が置き去りにされてしまうという状況が多くみられます。データ分析やAI導入も「段取り八分」、ビジネス上の課題や目的に沿って適切な分析課題を設定できなければ、絵に描いた餅になってしまいます。「データサイエンティスト入門研修」では、総合演習を通じて徹底的にビジネス課題をデータ分析課題に落とし込むトレーニングも実践します。最初は上手くできなくても、練習を積み重ねることで、実業務に戻ってから適切な「課題設定」ができるようになっていただくことを目的としています。Dについて(データ分析結果や構築されたモデルを「使わせる力」(*2))組織内でデータ分析を担う機能(チーム、人材)のみを強化するだけでは、データ分析によって自社のビジネスを変革し、新しいビジネスを創造することはできません。本当の意味で組織を動かすには、データ分析を通じてビジネス改善を実現しようという経営層や社員一人ひとりの理解だけではなく、分析結果を現場で活用するエンドユーザーや、一般のソフトウエアのような運用・保守の視点も欠かせません。仮にそれらを度外視して高精度の機械学習モデルやAIシステムなどを導入しても、組織内でデータ分析の価値を啓蒙し、普及させていくことは難しいでしょう。「データサイエンティスト入門研修」では、グループワークを取り入れ、異なる職種やバックグラウンドを持つメンバーと協働し、データ分析を進めるプロジェクト型演習を取り入れています。エンジニアやインフラエンジニアなどが混合でチームを組んで演習を進めます。多くの人と議論し、意識を共有することで、データ分析結果を現場でどのように活用してもらうか、そのデータ分析結果によって誰がどのように嬉しいのか、を徹底的に議論し知見を深めていただく時間も大切にしています。前段でも言及しましたが、AI・機械学習技術が身近なものになり、それらを活用してビジネス改善や効率化を図りたいという企業が増えています。その一方で、ビジネス領域でAI・機械学習技術や周辺のテクノロジーを真に理解し、自社の事業やクライアント企業のために活用できる人材の不足が問題になるようになってきました。されていることで、ビジネスパートナーとしての組織力やこの分野における経験・ノウハウを存分に発揮することができるのです。日本国内すべての企業が、自社の経営リソースのみで完結するのではなく、外部のパートナー企業とも適切に協働することで、データ分析を推進する力を高めていただくのが我々の願いの1つです。当社では、この春から新しく企業研修プログラムを2講座リリースしました。要望をもとに「カリキュラム化」したものです。自社内でデータ活用人材、AI活用人材の育成にお悩みの担当者は必見、詳細をご覧いただき、ぜひお気軽にご相談・お問合せください。これまで累計40社以上(累計19,000名以上)に提供実績があります。https://school.brainpad.co.jp/program/customizeデータ活用人材育成サービスを盛り上げてくれるメンバー募集ブレインパッド人材育成サービスでは、研修企画からインストラクターまで、盛り上げてくれるメンバーを募集しています!データサイエンティストや機械学習エンジニアとしてのキャリアを持ちつつ、企業内の人材育成やデータ分析組織の立ち上げに関心が高いメンバーの参加をお待ちしています。https://hrmos.co/pages/brainpad/jobs/2000104最後にイベント告知ブレインパッド人材育成サービスは、2019年5月31日(金)に目黒雅叙園で開催される「人工知能サミット2019」に出展します。https://project.nikkeibp.co.jp/event/ai190531/当日は、今春リリースする新講座の紹介や、研修講師に直接相談できる時間を設けています。この機会に弊社サービスについて直接お話してみませんか。イベントにご興味がある方は、ぜひ当社ブースにもお気軽にお立ち寄りください!皆様のご受講・ご来場を、心よりお待ちしております。着想を得て記載しております。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。