【受講生インタビュー】実データを用いたリテールAI検定 シルバー

リテールAI研究会とキカガクが共同開催するリテールAI検定技能実践検定（シルバーランク）は 2021 年 8 月に正式に提供を開始しました。

実データを用いた超実践的な内容の講座と試験内容がセットとなった学びから知識の証明までが一気通貫となる新たな形式の検定です。

本記事では第 1 回リテールAI検定 シルバーの受講生のインタビューを紹介します。リテールxAI や実践的なデータ活用について学びたいと考えている方、リテールAI検定に興味がある方、ぜひご一読ください！
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リテールAI検定の研修とは？

リテールAI検定とは、データ活用を通じて実績を作ることをゴールとして、実データで学ぶ新しい検定です。約 8 億行の実データを使用する実践的な研修になっています。

自己紹介

普段取り組まれている業務やデータサイエンスとの関わりなど、簡単な自己紹介をお願いします！

吉田様：吉田達也といいます。34 歳です。現在、Web サービスの企画やデザイン、広報関係をベンチャー企業でやっています。データサイエンスとの直接的な関わりはそこまで多くなく、Google や Twitter などのアナリティクスでデータを確認しているくらいです。

今のこの業務の中では、そこまでデータ分析をゴリゴリするというわけではないんですね。

吉田様：そうですね。まだ、サービス自体が小さいこともあり、データがそもそも少ないです。とはいえ、少しづつ段階を踏んでやっていきたいと思っており、今後使っていけると感じています。

受講するキッカケと決め手

リテールAI検定の研修をご受講するキッカケや決め手となった大きな要因はなんでしょうか？

吉田様：１番のキッカケはキカガクです。元々、キカガクの長期コースや機械学習のコースなどで勉強した経験もあるのですが、実務に活かせるイメージがあまりなく、しばらく離れていたんですよね。

そんな時、AI リテール検定を知り、面白そうと思いました。元々、自分が前職で流通系や製造系の会社にいたこともあり、より身近なテーマで、今まで勉強したことも活かせるのでは？と感じました。また、自分のスキルや市場価値も会社でうまく使いこなせば、上がるかもしれないというのもあります。

あと、キカガクさんの授業が本当にわかりやすくて、単純に面白いっていうところが以前からあったので、学びたい欲求もありましたね。

受講前は、キカガクのコンテンツで勉強されてきたっていう感じなんですかね。

吉田様：そうですね。Udemy の講座や機械学習関連のセミナー、また長期コースを受けていました。

リテールAI検定を受ける前の不安

検定を受ける前に関しては、何か不安点や気になることはありましたか？

吉田様：そうですね。SQL の経験がなかったことが心配でした。

実際に SQL は初めて触ってみて、どうでしたか？

吉田様：事前動画で学ぶことができ、また講義の初日に SQL を復習する機会もありました。３日間の講義はやや抵抗がありましたが、１ヶ月の課題を通じて、何となく理解できるようになりました。

プログラミングはやり方がわかることと、腑に落ちることは違いますよね。

吉田様：そうですね。扱えるところまでは、少し段差はある印象があります。今は何となく、ここの条件を差し込めば、データを抜き出せるかもしれないといったイメージが湧いています。

キカガク：やはり、自分でこういうことをやってみようと思うところから実際に試してみて、ここをこうしたらいいのかという試行錯誤が、使えるところまでの道筋としては、切っても切り離せない感じがしますね。

AI リテール検定と一般的な講座との違い

今までキカガクの様々な講義を受けていると思いますが、リテールAI検定の研修は何か違った点はありましたか？

吉田様：やはり、現場に近い感じがしました。実データも使っていますし、データ量のボリュームも多く、リアリティがありました。また、例え話もすごくわかりやすかったです。

今までは学びを活かすことは難しく、また、資格を取るための勉強だけではモチベーションを保つことが難しかったです。やはり、ビジネスとして、実社会で使えそうな学びは良かったです。

キカガク：大きなデータを使って学ぶことができる機会って本当にないですよね。特に今回はコロナという急激な時代の変化を、多くのデータから読み取れたことも、面白かったと思います。

研修に参加した感想

研修に参加して良かったことやどんな学びがありましたか？

吉田様：データ分析から提案までの流れを一通り体験できたことが一番良かったです。データから提案までの流れをイメージできるようになりました。

それまでは、結構データを使って機械学習でモデルを作るなど、各ピースを学んでいたと思いますが、そのピースが１つの線に繋がったことも収穫として大きかったですか？

吉田様：はい。ビジネスとして使う場合は、むしろ、AI リテール検定から学ぶべきだったと今となっては思っています。
多分、何か仕事に活かすと考えると、今回の講座はやっぱり一番わかりやすいなと感じます。

AI リテール研修で印象に残ったこと

データ分析を学んでみて、今までと異なったイメージなど印象に残ったことはありましたか？

吉田様：思ったより Excel で、できることに驚きました。あとは、課題や原因を見つけていくことが難しく、ここの難しさについては当初あまり想像できていなかったです。
どこの部分をエビデンスとして、データ分析が使えるのか？最初は繋がっていませんでした。

問題を解決するためのデータ分析はイメージできたと思うのですが、問題を見つけるためのデータ分析には「ん？」と疑問に思っていたところが、Excel でもできるのか！という発見をしたんですね。

吉田様：そうです。機械学習で予測することがメインだと思いますが、サイエンスという大きな括りで考えると、課題を発見することも含まれると実感できましたし、思考の整理にもなりました。

実務で考えると、本当に大部分のところは初歩的なスキルではあるものの、使い方が重要になるという感じですよね。講座の中では様々な手法を紹介しましたが、いかがでしたか？

吉田様：本当にわかりやすかったですね。スーパーというテーマもそうですが、実際にこういう分析して、こういう結果が出て、スーパーの並びや商品選定に繋がる流れが本当にわかりやすかったです。

特に協調フィルタリング（予測における手法の１つ）は、説得力もあり、面白いと思いました。また、データ分析の現場の話が聞けたのも嬉しかったです。
＜強調フィルタリングの解説＞
協調フィルタリングとは、データから「どの商品が売れるのか」予測できる手法です。

講義では、実データ、そしてデータ分析の流れを体験しながら、手法をお伝えしたので、各手法が実際にどこで使えばいいのか？具体的な活用シーンがうまく紐づけができたと思います。

研修後の演習について

研修後の１ヶ月間の演習は、取り組んでみて良かった点はありますか？

吉田様：３日間で学んだ講義のノートブックを見返しながら、演習を進めていたのですが、自分で学んだことを使っていくうちに理解が深まりました。

実は、３日目のところで路頭に迷って終わった感じだったんですが、実際に自分で課題をやっていく中で、迷っていたフェーズが明確になり、客観的に冷静に学習した内容を見れるようにもなって良かったです。結構ハードな感じでもありましたが、学びも多かったです。

苦労した点はございましたか？

吉田様：どう進めていくべきか、何から手をつけるべきか、最初は不安がありました。

最終的にはすごいまとまった形になったと思いますが、どのように乗り越えましたか？

吉田様：講義の資料を見返してたり、最終的なゴールのような発表例を一回みたことで、思考がリセットされ、落とし所が見えてきました。色んな方法を挑戦しようとしたら、頭の中がごちゃごちゃしてしまったこともあり、ゴールを再確認したことで、何か簡単な形でも、１つ作り切ってみようと思いました。

一旦、間違っていたとしても、通してみようと進め、最終的な成果物ができた感じですね。

今後の取組について

吉田さんが今後どのように活かしたいですか？何か取り組みたいことはありますか？

吉田様：Excel でのデータ分析を、もう少し簡単なところから始めたいと思います。また、Azure の Databricks も、もう少し使ってみたいです。そして、データーベースを読み込む設定も経験して、実際にデータ分析をしてみたいと思っています。

次のステップの１つとして、個人でデータ分析に取り組んでみることを１つの視野に入っているのは、非常に嬉しいです。

吉田様：ようやく、現実と学んできたことが繋がるんじゃないかと思っています。

受講を検討している方へ一言！

受講を検討している人に対して、コメントお願いします！

吉田様：仕事に使いたい、使う必要がある、また AI に興味があるけど、実際に役立つのか？あまりイメージが湧かない人に、オススメしたいです。満足すること、間違いないと思います！

キカガク：改めてありがとうございました！

リテールAI検定 シルバー、開講中！

キカガクは様々な実践的な研修をこれまでにも提供してきましたが、研修と実践には少なからず GAP があることを感じていました。

このリテールAI検定 シルバーは私達の身近なスーパーマーケットの実データを用い、機械学習のみならず、データ分析の基礎的な進め方から学ぶため、学習から活用までの距離がとても短くなっています。

また、研修後の 1 ヶ月間の演習期間を設けることで、学んだスキルを定着・活用することまでが検定には盛り込まれています。
3 日間の研修を通して、受講生の皆さまが着実に力を付けていっていることを感じられましたし、演習期間後の受講生の成果物を見ても感動するレベルの内容でした。

これからデータ活用や機械学習について学びたいと思っている方、ID-POS を活用したデータ分析スキルを身に着けたい方にオススメの検定です！
ぜひご受講をご検討ください！
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