日本の教育機関にもAI人材の輩出力を高める動きが出てきた。大学でAI専門学部の創設が相次ぎ、高校生はコンテストに挑む。例に人材育成の勘所を探る。ビジネスや社会に潜む真の問題を見いだし、データを駆使して解決に導く。AI人材に必要だが簡単には身に付かない。そこで2~3年かけて問題発見・解決力をじっくり伸ばす試みが日本の教育機関で進んでいる。した取り組みに企業が協力すれば、AI人材の供給力を高められる可能性がある。「AI時代の問題解決プロフェッショナルを育てる」。大阪ガスのデータ分析チームを長らく率いた河本薫氏はこうした目的を掲げ、2018年4月から滋賀大学のデータサイエンス学部教授として学生にデータ分析を教えている。河本教授はゼミで2019年4月から半年にわたり、インテージから提供を受けたマーケティング関連の実データを基に「商品の販売数をいかに増やすか」という課題を解く実習の機会を与えた。有効な方法論は何かを含め、12人の学生に考えさせる。2019年7月末に実施した最終プレゼンテーションにはインテージと電通の担当者も参加し、厳しい質問を投げかけた。「データを使った問題解決」の課題への取り組み結果を報告する、滋賀大学の学生たち(右の3人)(写真提供:河本薫氏)[画像のクリックで拡大表示]同ゼミは半期ずつ4回、合計2年にわたり製造またはマーケティングの問題解決テーマを学生に与えている。河本教授は問題解決型のAI人材を次のように語る。「顧客が抱える問題を発見し、AIで解ける課題として設計する能力が求められる」。このスキルを通常の座学で教えるのは難しく「実習が必要だ」(河本教授)という。そこで始めたのが、企業の実データを使った問題解決実習というわけだ。実習に当たって河本教授が重視するのは、最初に現場に行くことである。マーケティングであれば店舗を、製造であれば生産の現場を学生と視察する。「データから入る教育では健全な価値観を身に付けられない」(河本教授)との考えに基づく。この記事は有料会員限定です「日経コンピュータ」定期購読者もログインしてお読みいただけます。26社DX戦略レポート。DXで成果を上げるために不可欠な情報がこの1冊に。情報銀行の成り立ち、事例、現状課題やその行方を網羅。経営戦略である以上、「会計」の知識やスキルが欠かせません。