Things)の広がりによって、手に入れられるデータの種類は幅広くなり、収集できるデータ量も膨大になってきた。そのような状況の中、データに基づいて製造業の抱える課題を解決できるデータサイエンティストの重要性が高まってきている。データを基にものづくりの現場を変えていくには単なる数学的/統計的な分析能力だけでなく現場力が必要だ。「ものづくりデータサイエンティスト」の実像とその育成の現状に迫る。p.37記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。総論ビッグデータがもてはやされ始めた2010年代初め、ある製造業のベテランがこう言い放った。「製造現場のデータは、見る目のある人が見れば分析なんかしなくても意味は分かる。ものづくりの現場を知らないデータサイエンティストなんて必要ない」。“系”のデータを扱っていたが、今後は“個”のデータを測って“系”を知るというデータリテラシーが求められるようになっている」。三菱ケミカルHD、ブリヂストン[研究開発刷新]「当社グループの研究開発におけるシミュレーション計算のレベルは高く、これまでやれることはだいぶ実行してきた。NEC、日立製作所[大量育成]NECは2020年までに、データサイエンティストを含むAI人材を1000人に増やす計画を立てている。日立製作所は2021年度までに、グループ全体でデータサイエンティストを3000人まで増やすという。「入社3年目から9年目くらいの、工場の現場がかなり分かってきた若い方、というのが受講者の想定イメージ。滋賀大学データサイエンス学部とダイハツ工業は2019年5月から7月にかけて、「滋賀大学TNPグランプリ」と名付けたコラボ授業を開催した。実車を走行させてデータを取得・分析して最も燃費が良い走り方を導き出し、本番走行での燃費を競い合うというチーム対抗戦だ。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。