Lab(全6回)」の初回募集が満席になったことを受け、2020年1〜2月に追加開催します。ビジネスでデータ・AIを活用するためのポイントを学び、新サービスの企画提案をゴールにした集中講義です。以下、講師の堅田様による講義紹介を掲載します。そもそも、データ・ドリブン自体に馴染みがない企業もあるかもしれません。私自身、データサイエンティストとして様々な企業のコンサルティングやAI・データ分析プロジェクトの支援をしていますが、データ・AIの利活用が進まないのは以下の2つの障壁があると考えています。ビジネス課題を分析課題へと翻訳しきれていないデータは「いつ、どこで、何が、何に対して、どのような行為・行動を行った」かという極めて具体的な記録です。その一方、ビジネス上の課題の多くは抽象度が高く、データを活用するためにはビジネス上の課題をとにかく具体化する必要があります。「翻訳」に慣れていないことがひとつの障壁だと考えます。「やってみないとわからない」がわからない多くの組織で、アウトプットや成果が明確でないものに対して投資することに抵抗感があるのも理解できます。データ分析やAI活用は「やってみないとわからない」ものばかりです。「やってみないとわからない」という感覚を理解するには、実際に自分が「やってみること」が重要です。Labでは、「なぜ日本人は英語に苦手意識があるのか?」という多くの日本人が感じている課題感をテーマとして、全6回に渡り、現場においてデータ・AI活用のポイントを体得していきます。Labの講義内容データ分析を行うための仮説の立て方、データ分析の進め方、AIの使いどころを見極めるなど現場においてデータ・AI活用のポイントをグループワーク、ハンズオンでの演習を通じてトレーニングしていきます。最初の2回は知識の獲得として、データ分析のプロセスおよびデータサイエンス技術の概要を理解していただきます。その後の4回は「なぜ職場のストレスは生まれるのか?そして、どのように軽減するか?」という課題を具体化し、データやAIで解決する方法を検討します。最後の講義では受講生の皆さんより、「なぜ職場のストレスは生まれるのか?そして、どのように軽減するか?」という課題に対して、データやAIを活用した施策やサービスの提案をしていただきます。統計を見るとメンタルヘルス対策に取り組む企業は直近7年で10%増加し今では約60%となっています。一方で、メンタルヘルスの問題は身近な問題で、多くの企業でメンタル不調者や過大なストレスで悩んでいる人も多いのが現状です。受講生の皆さんには、なぜこのような現状があるのか、そして、どのような解決策があるのかを定量的に分析し、最終的にはデータ・AIを用いたサービスや施策を提案していただきます。※本講義はAIやディープラーニング、機械学習の数理や理論についての説明を行うものではありません。代表取締役)日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。データミックスではこれまで400名以上の社会人に対してデータサイエンスやAIに関するトレーニングを行う。大手企業からスタートアップまでデータサイエンス組織に関するコンサルティングやアルゴリズム開発の支援を行う。FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。(統計学・データサイエンス専攻)。講義とグループワーク※任意で事前のeラーニング(合計5時間)が受講できます。・ケーススタディを通じて、ビジネス課題の具体化、分析課題の明確化、アウトプットイメージの作成までの流れを体感する。・あるメーカーの利益率改善プロジェクトのケーススタディを使いながら、実際にデータ分析、予測モデルの構築、最適化の流れを理解する。※2019年10月の初回開催時に参加しなかったメンバー企業を優先します。※優先枠を除いた受講枠に対して応募人数が上回る場合は基本1社1名として抽選とさせていただきます。申込期限2019年10月18日(金)お申込み方法DBICイベント事務局からのメンバー向けに配信するメールにてご案内のURLよりお申し込みください。「連絡事項」欄に、参加者の優先順位をご記入ください。広報写真撮影についてイベント開催中にはDBICスタッフが広報写真を撮影し、Facebook等への掲載を行ないます。お顔出し不可の場合は前日までにメール(eventmaster@dbic.jp)にてご連絡いただくか、当日イベント開始前にお近くのDBICスタッフまでお声がけください。メンバー企業を募集していますDBICが開催するイベントに関する記事をご覧いただき、ありがとうございます。DBICでは理念や活動に賛同してご協力くださるメンバー企業を募集しています。「入会お問い合わせページ」よりお気軽にお問い合わせください。最新のDBICメンバー企業様一覧もあわせてご確認ください。