課題

• 初級者向けの基礎研修は導入が進んでいるが、実現場での応用がなかなか進まない

• 実データに対してのアプローチがわからないため、問題に遭遇したとしても分析力と実装力が足りず解決できない

目的/導入理由

• 実現場においてDXプロジェクトを主導する人材を育成するため

• PoCを主導し、自らもPoCの全プロセスを遂行できる人材を実体験を通して育成するため

カスタマイズポイント

• 実データの特性を知っている受講生からヒアリングを実施し、実現場での躓きポイントを考慮しつつ試行錯誤しながら、 Project Based Learningを設計

• データ収集からモデルの検証まで試行錯誤を繰り返し、要因分析や今後の施策立案などPDCAを回しながらプロトタイプを作成

研修概要

成果・効果

課題

• 数千万件/日にものぼる膨大なデータを分析できる人材が一握りしか居ない

• データ分析部署に依頼するとタイムラグが発生し、問題解決まで時間を要することがあった

目的/導入理由

• 専門部署に任せるのではなく、現場レベルでスピーディーに解決するため

• 各部署にデータ分析のスペシャリストを配置し、各社員が基礎的なデータ操作ができるような会社にするため

カスタマイズポイント

• データベースから必要なデータの取得/可視化/解析を実現場でもスムーズに行えるよう、実課題に沿った問題設定で演習を設計

研修概要

成果・効果

課題

• 急速に進展するAI活用の時代の流れの中で、社内でAIリテラシーの格差が生まれているため、AIを活用できる人材を増やしたい

• AIの技術理解が浅い状態でプロジェクトに参画する場合があり、適切なプロジェクト推進ができていなかった

目的/導入理由

• データサイエンス力を有した、ビジネス企画・創造できる人材育成のため

• 統計、データサイエンスを学び、データ分析の基礎を習得するため

カスタマイズポイント

• 実データを用いた演習を設計し、ゴール設定や仮設を立てながら分析/改善など試行錯誤を何度も繰り返すケーススタディを作成

• 全3回のケース実践を行い、発表/講師によるフィードバックを繰り返すことでAIプロジェクトの進め方、失敗しないためのポイントを習得

研修概要

成果・効果