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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。
【これまでの沿革】
2013年9月 「SQLによる集計・分析」開講（通算27回開催）
2013年12月 「Rによる統計解析」開講（通算28回開催）
2014年1月 企業研修プログラムとして提供開始
2015年3月 「機械学習による問題解決実践」開講（通算20回開催）
2018年4月 「Pythonではじめるディープラーニング実践」開講（通算6回開催）
2019年3月 累計受講者が1,000名突破！
【社外での講座認定など】
2017年4月 にいがた産業創造機構 AI・IoT活用人材育成コースに採択（～現在）
2018年1月 経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」に認定
2018年4月 厚生労働省「専門実践教育訓練給付講座」に認定
※上記以外にも、カスタマイズ型の企業研修として個社対応した実績が多数あります
「誕生秘話」- 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。つい十数年前までは、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。なぜなら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。
自社事業の実績レポート運用や需要予測、異常検知、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。
さて、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。さて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。さらには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。
もし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。
その理由は、実際のビジネス現場に近い環境でデータ分析を考えてもらうためで、例えば営業職や企画職、研究職、開発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。
「データサイエンティスト入門研修」
リンク先：https://school.brainpad.co.jp/program
「今後の展望」 - データサイエンスで描くデータ活用の未来
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。
特に我々のようなデータ分析企業にとっては、クライアント担当者の十分な理解やデータ分析に対する明確な課題意識、目標設定がされていることで、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。当研修プログラムは、企業内でのデータ活用人材やAI活用人材の育成にお困りの事業担当者・人事担当者の要望をもとに「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。
◆AIビジネスプランナー養成講座 【企業研修｜カスタマイズ研修】
https://school.brainpad.co.jp/program/customize/aiplannerhttps://school.brainpad.co.jp/program/customize/aiplannerschool.brainpad.co.jp
◆データサイエンス基礎講座 【企業研修｜カスタマイズ研修】
https://school.brainpad.co.jp/program/customize/basichttps://school.brainpad.co.jp/program/customize/basicschool.brainpad.co.jp
弊社では、これ以外の企業研修プログラムについてもご相談を承っております。
「企業研修」
企業研修はこれまで累計40社以上（累計19,000名以上）に提供実績があります。
リンク先: 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。
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。
(*1) (*2) 河本薫 著「会社を変える分析の力」(2013年) から着想を得て記載しております。
