午後からの第2部では「データ活用の簡単なはじめ方」、第3部では「データ活用事例の再現」がテーマとなる。午前の第1部が講義中心だったのに対し、第2部、第3部では、各自が手を動かしながら学んでいくワークショップ形式が増える。時間は、第2部が60分、第3部が150分だ。
講師を務めるデジタルIoTソリューション部のデータサイエンティスト、吉田孟弘氏は、こう話す。
「第2部、第3部では、学んだ知識を実際にビジネスの現場でどう生かすかを考え、具体的な方法を学んでいきます。取り組みの第一歩は、今できることを明確にすることです。そこで、第2部では、DIVAという方法論を使って、実際にビジネスプランを立てる方法を学びます。また、プランを立てたらそれを実施するスキルも重要です。そこで、第3部では、APIやアルゴリズムパッケージの活用など、データサイエンスの実務を7つのレベルに応じたスキルとして学びます」(吉田氏)
DIVAは、Data(データ)、Information(情報)、Value(価値)、Achivement(効用)は頭文字をとったものだ。ワークショップでは、ユーザーが抱える不満や実際に企業が蓄積しているデータなどを使って、実際に業務改善に取り組む方法を学んでいく。
「基本は、普段の生活のなかで調べたことや不満に思ったことに、何かテクノロジーをかけ合わせたらどうなるかを考えることです。例えば『昼うまいレストランに行った』なら『自分にあった食事を勝手に考えてくれるシステム』はどうか、といった具合です。同じようにして、DIVAに則って、コールセンターのデータから商品改善の方法を探ったり、購買データからレコメンド方法を探ったりしていきます」(吉田氏)
第3部で学ぶ7つのスキルレベルとは、「Lv1. データ収集」「Lv2. データ可視化・傾向把握」「Lv.3 APIの活用」「Lv.4 GUIフレームワークの活用」「Lv.5 アルゴリズムパッケージの活用」「Lv.6 論文コード利用」「Lv.7 アルゴリズム作成」というものだ。
例えば、API活用では、APIの仕組みをプログラムをベースに解説、複数のAPIを組み合わせて顔認証システムを作っていく。また、GUIフレームワークの活用では、「H2O Flow」というGUIのアルゴリズムパッケージを使って「タイタニック号の生存者予測」を行ったりする。
「実際のビジネスシーンで使う未来予測方法などと同じスキルレベルを学びます。スキルを身につければよいというのではなく、どんなスキルがどう使われているのかを自ら体験として学ぶことが重要です」(吉田氏)
実は、このように基礎から実践までが体系化され、1日でデータサイエンスの全体像を俯瞰することができる講座はこれまでほとんど例がなかった。加藤氏が「二極化」というように、初学者向けの一般的な内容のカリキュラムか、データ分析やプログラミングを学ぶテクニカルな内容かに偏っていたのが実情だ。
これは、データサイエンスの関連書籍やWebサイトの情報などにも見られる傾向で、経営者向けにビジネスインパクトを諭す一般的な内容か、エンジニアや研究者向けの専門的な内容かに偏る傾向がある。「サラリーマンなんだけど、データサイエンスをざっくり学んで、現場で使いたい」というごく当たり前のニーズにこたえられていなかったわけだ。
そのようなニーズにこたえるべく、FJCTが提供し始めた「サラリーマンのためのデータサイエンス基礎講座」は、参加者から高い評価を受けることになった。実際のところこれまでにIoTデザインセンターで開催した一般的な講座よりも「非常に満足度が高い」というアンケート結果が2割以上増加しているのだ。
加藤氏は「2018年から本格的に開始したばかりですがおかげさまでご好評をいただいています。『AIやデータサイエンティストが具体的に何をしてくれるのかわかった』『データサイエンティストとしてどんな人材を育成していけばよいかの道筋をつけることができた』といった声を頂戴しています」と話す。
実際、講座を体験してみると、参加者から積極的に質問の声が上がり、講義中でもインタラクティブに参加者とやりとりを行うなど、熱気溢れる会場となっていたのが印象的だった。繰り返しになるがデータ活用は古くて新しい問題だ。蓄積したデータをどう分析し、どう生かしていけばいいか。そのためには、データサイエンスを自社の文化として根付かせることも重要だ。データサイエンス基礎講座は3月も引き続き開催される予定だ。ぜひ、実際に参加して、そのヒントを探ってほしい。
