いっしきまさひこBLOGスマートフォン用の表示で見るいっしきまさひこBLOGAI・機械学習関連、Web制作関連、プログラミング関連、旅行記録などなど。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。産学連携ゼミというこうとで滋賀大学の一期生と取り組んだ結果を説明する。企業が能動的に大学と連携していくべき。PBLに基づく教育基盤は大学連携でしか難しい。「課題発見をどう教えるのか?」=大学で数学に詳しい人が教えるのがうまいわけではない。ビジネスを持つ企業の人の方が教えるのがうまい可能性が高い。いって杓子定規に分けられないので、大学と企業が一緒に教育内容を考える必要がある。学生は問題と課題の違いが分かっていないことが多いので、そこから教える必要がある。企業への長期インターンをした方がいい。若いうちにビジネスシーンに触れられるから。企業にとってもメリットがあるはず。社内でやりたいという声が挙がったわけではない。実態として仕事が忙しいのにやってられないという状況だった。優秀なデータサイエンティストが2名も大学に教育者として派遣することに本当に価値があるのかという議論はある。人に依存しないサステイナブルなモデルを作っていく必要がある。予算がいただけるならば解消できるかもしれないが。学校法人から企業への対価がペイするものかというとそうではない。学生さんに任せられる業務を3割ぐらいに増やせるのなら、うまくいくのではないか。いった体制を作る方が現実的。複数の企業が参画できる点は、学生に刺激が与えられる点ではよい。いった学生はインテージにとっても人材採用の面で魅力的に見える。モチベーションと自信があれば学生は自走する。モチベーションを付けてやるのが大事。学生でプログラミングできてもアプリが作れないのが嫌で、アプリ実装サークルなどに入って、企業から時給5000円で請け負って、実践を学ぶ例などがある。いうおんは良いモデルだと思う。データサイエンスといっても領域はさまざま。企業が欲しい領域の人材と必ずしもマッチングできていない。データ分析やりたい人と機会学習やりたい人は違うので、ミスマッチが起きると、企業をすぐにやめていってしまう。人材の取り合いが起きている状況。企業は人材を逃したくないと思うので、社内副業制度を作っていくのが良いと思う。データサイエンスという用語は広義だが、採用時にその人の能力ややりたいことをきっちりと見極めるのは結構難しく、悩ましい。企業は総合職のような形で採用せざるを得ない。専門職を作っても将来的に変化していくので。課題設定の進め方のコツ。そこが核心で、私が得意なところで、大学が果たすべき分野だと思う。そのノウハウこそが日本の財産になる。カリキュラム作成でさんざんディスカッションした。産学協同で参画した三者の距離が遠かったことが、より良い議論につながった。滋賀大学では院を作ってリカレント教育にも力を入れ始めた。休職が必要なので、企業ではなかなか難しい面がある。ニーズはあるが、実現が難しいのが問題。リカレント教育のできる社会になるとよい。データサイエンスを習得できる場が増やせるとよい。最後のまとめとしては、企業としてもデータサイエンスの産学協同をサステイナブルにする必要がある。同じような企業が増えていけばよりやりやすい。リカレント教育は賛成だが、それを実現するには社内体制を整える必要がある。企業で産学連携のイメージができて、仲間がふえていくとよい。はてなブログPro最近ではAI・機械学習・ディープラーニングなどに興味を持って、日々、技術情報を追いかけています。Web技術、IoTエッジデバイス技術、システム化&自動化なども好きです。Insider編集長をしています。RESERVED.(引用と私的使用以外の記事・画像及び情報の無断転載を禁じます)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。