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【 DX で活躍する人材を育成する】キカガクのデータサイエンス研修とは？
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DX におけるデータサイエンティスト
DX におけるデータサイエンティストの重要性
「データサイエンティスト」は、このように企業や組織のDXにおいて不可欠なデータの活用領域を中心にDXの推進を担う人材である。データ活用が中心となるDXの推進においては、中核となる人材と言える。
このように、DX を推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準を示した指針である DX 推進スキル標準では、データサイエンティストについて上記のように表現しています。
つまり、データの利活用で生産性やビジネス価値を創出する DX において、データの利活用を専門的に行うデータサイエンティストは中核的な役割となり、必要不可欠な人材となります。
DX 推進スキル標準とは
ここでデジタルスキル標準とは、ビジネスパーソン全体に向けた DX の基礎知識やマインドスタンスを学習するための項目や、DX を推進するうえで必要な人材とスキルをまとめた指針となります。
その構成要素の一つがDX 推進スキル標準です。
デジタルスキル標準のもう一つの構成要素は、DX リテラシー標準という全てのビジネスパーソンが身につけるべき能力・スキルの標準を示した指針を表しています。
上記をまとめると下図のようになります。
大項目 | 項目 | 詳細 |
|---|---|---|
デジタルスキル標準 | DX リテラシー標準 | 全てのビジネスパーソンが身につけるべき能力・スキルの標準を示した指針 |
DX 推進スキル標準 | DX を推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準を示した指針 |
なお、DX 推進スキル標準については下記の記事で詳しくご紹介しております。
DX 推進スキル標準におけるデータサイエンティストの役割
では、DX において重要な人材となるデータサイエンティストですが、どういったことが役割が期待されているのでしょうか。
DX 推進スキル標準に規定されている、人材類型とロールという用語で整理していきましょう。
用語の整理
用語 | 定義 |
|---|---|
人材類型 | 企業や組織のDXの推進において必要とされる人材を 5 つの類型に区分したもの |
ロール | ある人材類型を、業務の違いによりさらに詳細に区分したもの |
なお、データサイエンティストを含んだ 5 つの人材類型や DX 推進スキル標準についての詳しい解説は下記の記事で行っております。
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期待される役割
では、DX 推進スキル標準の人材類型の 1 つであるデータサイエンティストの役割と各ロールの役割を見てきましょう。
人材類型 | 解説 | ロール | 詳細 |
|---|---|---|---|
データサイエンティスト | DX の推進において、 | データビジネスストラテジスト | 事業戦略に沿ったデータの活用戦略を考えるとともに、 |
データサイエンティスプロフェッショナル | データの処理や解析を通じて、 | ||
データエンジニアリング | 効果的なデータ分析環境の設計・実装・運用を通じて、 |
上記より DX 推進スキル標準において、データサイエンティストと一口にいっても、役割は「データビジネスストラテジスト」、「データサイエンスプロフェッショナル」、「データエンジニアリング」の 3 つに分けられます。
つまり、データサイエンティストを育成するデータサイエンス研修においては、データ分析だけでなく、データ活用の戦略から、データ基盤の整備等のスキルの育成まで実施して行く必要があることがわかります。
なお、上記の 3 ロールごとの人材を育成するカリキュラムについては、こちらの記事でご紹介しています。
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DX リテラシー標準に基づくデータリテラシーの育成
実は、上記のようにデータを利活用する専門職だけでなく、経営層含めすべての従業員へのデータリテラシーの向上に取り組んでいる企業が多いです。
その背景として、下図のように DX の中核といえるデータ活用をより全社的に進めていくには、データの利活用ができるデータリテラシーが醸成された人材がまだ不足しているということが挙げられます。
つまり、全社的にデータドリブンな組織体質に変えていくには、データサイエンティストのような推進における中核人材だけでなく、全社員的な人材育成を実施する必要もありそうです。
キカガクの研修ロードマップ
よってキカガクでは、下図のキカガクの研修ロードマップのように全社員を対象とした DX リテラシー標準に基づく入門から、DX 推進スキル標準に沿った DX を推進する人材向けの基礎・実践・そして応用までの研修をご用意しております。
本章では、キカガクの研修ロードマップの見方を簡単にご紹介します。
下図：キカガクの研修ロードマップ
ロードマップの横軸：デジタルスキル標準に沿ったレベル別研修
キカガクの研修ロードマップの横軸は、デジタルスキル標準の DX リテラシー標準と DX 推進スキル標準に沿ってレベル別に研修をマッピングしております。
ロードマップの縦軸：DX 推進スキル標準の人材類型に沿った研修
続いて、キカガクの研修ロードマップの縦軸は、DX リテラシー標準の人材類型とロールに沿ってレベル別に研修をマッピングしております。
キカガクのデータサイエンス研修の特徴
キカガクは、上記のデータサイエンティストやデータリテラシー人材などのデータ活用人材の育成において多くの企業に選んで頂いております。
本章ではキカガクの研修の特徴をご紹介いたします。
研修満足度の高さ
弊社が無料で提供している脱ブラックボックスコースをご受講くださったことがある方はご実感くださっているかもしれませんが、時には手書きを交え、数学でも重要な考え方の部分からお伝えしたり、難しいことでも丁寧に伝えることで、わかりやすく学びの多い教育に力を入れています。
また、実績豊富な講師が受講生と密接にコミュニケーションを図ったり、インプットアウトプットのバランスを調整した研修カリキュラムを実施しています。
こういった育成へのこだわりがキカガクの研修の「満足度の高さ」を生み出しており、お陰様で 700 社以上の企業へ育成サポートを実施しています。
コンテンツの幅の広さによりカスタマイズ性が高い
キカガクの研修ロードマップからわかるように、AI ・データサイエンス・データエンジニアリング、そして AI のプロジェクト推進の領域においても、レベル別にも技術別にも幅広い研修をご用意しております。
これにより、上記の幅広い研修から研修を組み合わせカスタマイズすることで、企業ごとの育成方針に沿い、課題解決につながる研修のご提供が可能です。
コンテンツの幅の広さによる先を見据えた研修計画が立案できる
データサイエンスの育成が完了した先の研修のご用意等もあり、自社の直近の育成課題だけでなく、その先の研修もご提案することができます。
例えば、データエンジニア向け研修について、実は AI やデータサイエンス領域を提供している研修会社は多いのですが、データエンジニアについて体系的かつ実践的に学べる研修を提供している会社はあまり多くありません。
また、データエンジニアリング研修と名前がついていても、蓋をあけると研修カリキュラムはデータサイエンスの研修のままという会社が多い現状でした。
そこで、下記の記事でご紹介しているデータエンジニアリング実践コースは、データサイエンスの育成で成功しているコニカミノルタ株式会社がさらなる社内でのデータ活用を見越し、データサイエンス育成のネクストステップとして制作協力いただき開発したコースです。
以上のようにコンテンツ幅が広いことやカスタマイズができることで、キカガクの研修では直近の育成課題解決から長期的な育成課題解決に向けた研修を一社ですべてでご提供可能です。
PBL 研修
キカガクの研修の中でも、特に PBL 研修が人気です。PBL 研修とは、受講⽣⾃⾝が現場の課題を持ち寄り、 データ分析や AI 活⽤によって実課題を解く「課題解決型研修」です。
せっかくデータ分析を学んでも現場に活用できない、知識を学ぶだけでなく実務に沿ったアウトプットまで研修で実施したいなど、研修と活用との GAP に悩む育成担当者の方もいらっしゃると思います。
キカガクの PBL 研修は、そういった課題を解決し、活用を見据えたデータサイエンティストの育成を日々提供しております。
さらに、実テーマだけでなく、実データを持ち込んでいただき、それをもとに研修カリキュラムを作成する実データ PBL 研修もご提供しております。これにより育成とデータ活用を同時にでき、研修と実活用の差を更に埋めることが可能となります。
PBL 研修の詳細や導入事例はこちらからもご確認いただけます。
アセスメント
キカガクでは、他社にない次の 2 つの軸でスキル等を可視化するアセスメントサービスをご提供しております。
アセスメントサービス名 | 概要 |
|---|---|
全社員向け DX リテラシーアセスメント | 全社員の知識力・思考力・マインドセットを定量評価できます。 |
データサイエンティストのスキル可視化 | 5 つのスキル軸で、３つのレベル別に評価・可視化できるサービスです。 |
これにより、自社における DX・AI 人材の原状把握や研修効果の測定、 DX・AI 選抜人材の選定から育成の PDCA まで実施することが可能です。
詳細はこちらの キカガク for Business ページを御覧ください。
なお、下記記事ではキカガク以外のデータサイエンス研修会社もご紹介しております。
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では、上記の研修ロードマップに沿って、キカガクのデータ活用やデータサイエンス関連の研修をご紹介いたします。
キカガクのデータサイエンス研修：入門編
キカガクのデータサイエンスに関する基本的な知識を網羅できる研修になります。
データサイエンスだけでなく、そもそものDX やデジタル技術のことから学べる入門研修です。
デジタルが苦手な方からご受講いただけるよう、すべてのコースでわかりやすく、体系的に学習できるよう設計されています。
コース名 | コース概要 |
|---|---|
DX とは何か？なぜ必要なのかといったことを学べるコースです。 | |
機械学習・ディープラーニングの基礎だけでなく、AI との関わりが強いクラウド・IoT の基礎を事例を用いながら網羅的に学習する動画コンテンツです。 | |
データ活用のための第一歩を踏み出すためのコースです。 取得したデータの見方、可視化、解釈について体系的に学ぶことができます。 | |
事例や AI・機械学習の活用体験を通して DX プロジェクトの全体像を理解することを | |
Excel の初歩的な知識から、関数による基礎的な業務効率化、データ可視化等による基礎的なデータ分析まで学習していくコースです。 | |
Power Automate Desktop の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座です。 | |
世界中で利用されている RPA ツールの 1 つである UiPath Studio の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座です。 |
キカガクのデータサイエンス研修：基礎編
キカガクのデータサイエンス関連の基礎レベルの研修をご紹介します。
こちらの基礎研修は、基礎から実践手前まで全体像が体系的に学習できるレベル感になります。
またインプットとアウトプットを適度なバランスで実施するので、習熟度が高い研修になっています。
コース名 | コース概要 |
|---|---|
経済産業省が取りまとめた「デジタルスキル標準」のうち、DX を推進する⼈材が習得すべき DX 推進スキルの１つである「ビジネス変⾰」に関するスキルの全体像を掴むことができるコースです。 | |
経済産業省が取りまとめた「デジタルスキル標準」のうち、DX を推進する⼈材が習得すべき DX 推進スキルの１つである「データ活⽤」に関するスキルの全体像を掴むことができるコースです。 | |
ビジネスに AI を活用するための PoC 体験型ワークショップです。 | |
Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。 | |
Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。 | |
Azure OpenAI Service や ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルの習得を目指した講座です。 | |
最新の Tech トレンドについて紹介し実際に体験して学べるコースです。 | |
手書きでの数学の解説や、難しい専門用語をストーリーで体系化した説明で、 | |
ビジネスに AI を活用するための PoC 体験型ワークショップです。 | |
データエンジニアリングの基本的な知識を演習を通じて学ぶコースです。 | |
手書きでの数学の解説や、難しい専門用語をストーリーで体系化した説明で、 | |
Azure OpenAI Service や ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルの習得を目指した講座です。 | |
取得するデータに応じて、複数のアプローチを用いてデータベースの設計方法を理解するためのコースです。 | |
SQL に関する演習を通じてデータベースの取り扱いを定着させるコースです。 |
このように、上記のデータストラテジスト・データサイエンスプロフェッショナル・データエンジニアを初歩から育成できるコンテンツをご用意しております。
キカガクのデータサイエンス研修：実践編
実践レベルの研修では、データサイエンス等についての基礎講座による体系的な知識を前提にそれぞれの知識を深化させる研修になります。
また基礎知識を復習しつつ、さらに先の知識のインプットとアウトプットを繰り返すことで、実践レベルのスキルを身に着けていきます。
コース名 | コース概要 |
|---|---|
ノーコードでテーブルデータに対して、様々な種類の AI モデルの実践方法を学ぶコースです。 | |
データ分析基礎から正しい結果解釈の方法を学ぶ講座です。ノーコードツールを用いた統計手法の実装を通し、データサイエンスの実践力を身につけます。 | |
クラウドを用いてローコードで機械学習モデルの作成から運用の流れを掴むコースです。 | |
【Microsoft Fabric 対応】ビックデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用について クラウド を用いて学ぶ講座です。 | |
データ分析に必要な統計・数理の応用的な手法を体系的に学ぶコースです。 | |
データ分析に必要な統計・数理の基礎から実践まで実データ演習を通して体系的に学ぶコースです。 | |
データ分析に必要な統計・数理の基礎から実践まで実データ演習を通して体系的に学ぶコースです。 | |
機械学習・深層学習（画像処理・自然言語処理）の理論と実装をハンズオン形式で学ぶ講座です。 | |
機械学習・ディープラーニングの発展や応用数学など、E資格合格に必要な情報をまとめた E資格対策コース（動画20時間分） 。 | |
豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。 | |
Python の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。 | |
データベースの設計から保守運用までより詳細な知識を理解するためのコースです。 |
キカガクの AI 研修：応用編
応用レベルの研修をご紹介します。
こちらは実践研修にて学んだスキルを実現場への活かし方を学んだり、より発展的な内容を学ぶレベルの研修になります。
コース名 | コース概要 |
|---|---|
ディープラーニングの中でも汎用性の高い画像領域に特化し、セグメンテーションと物体検出を理論と実装の両面から習得できる講座です。 | |
数値化手法の理論から文章生成、固有表現抽出などの上流タスクを実装までを網羅した、自然言語領域に特化した講座です。 | |
PoC の検証を 3 サイクルの実践演習を通して学んでいくコースです。 | |
数理最適化に関する実装方法を学ぶコースです。 | |
テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。 | |
時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。 | |
データ分析・機械学習・深層学習を学習し、発展分野である自然言語処理及び画像処理の知識と実装力を身につけます。 | |
データ分析・機械学習・深層学習を学習し、発展分野である自然言語処理及び画像処理の知識と実装力を身につけます。 | |
多変量解析、画像処理、時系列解析、最適化といった製造業の現場で本当に必要とされる領域に絞って集中的に学べるコースです。 | |
実データ PBL 研修 | 実データを用いた PBL 研修です。 |
なお、本ページではデータサイエンス関連の研修をご紹介しましたが、データ分析や統計分析に特化した研修の詳細は下記記事でもご紹介しております。
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キカガクのデータサイエンス研修の事例
キカガクでは、様々な業界業種 20 種類以上の導入事例を下記の資料でご紹介しております。
データの利活用に向けて、どういった業界の企業がどういった課題を解決するために、上記の研修をどう組み合わせ、カスタマイズを実施したのかをまとめております。
データサイエンス研修の計画立案のご参考にしていただけますと幸いです。
各コースの詳細やキカガクのサービスの詳細について
どういったデータサイエンティストやデータリテラシー人材を育成すればよくわからない、データサイエンス研修の内容をどうすればよいか決めきれない、自社の課題を解決するような研修をカスタマイズしてほしい、などありましたら、下記フォームから弊社コンサルタントにお問い合わせください。御社の希望や予算等をお伺いし、適切な研修をご案内させて頂きます。
また、弊社キカガクが提供しているサービスの特徴やコース詳細についての資料は下記になります。コースごと学習内容の詳細やスケジュール等や今回ご紹介してきれていないコースやサービスもご用意あります。データサイエンス研修を検討されている方のご参考になれば幸いです。
