AI Quest
PBL・協働プログラム
参加者の声
2023年4月
1

課題解決型AI人材育成プログラム「AI Quest」の参加者の声を公開
経済産業省は、「人材不足の解消」と、「人材育成を通したAI実装」を実現することを目指し「AI Quest」事業を実施しました。
当事業に参加した企業・修了生・修了生所属企業からの声を公開します。
当事業の背景/これまでの取り組み

当事業の3年間の成果

AI戦略2019において、AI時代に対応した人材の育成を目指した教育改革と、産業競争力の強化を目指した社会実装を具体的な目標として掲げました。我が国の全体としての生産性の大幅な向上が求められる中でも、とりわけ、大企業と比して低水準にある、中・小規模事業者の労働生産性の向上は、喫緊の課題であること、そのため、中小企業の生産性の抜本的改善が期待される、AI等の先端技術の実装による解決を進めていくことが不可欠であるとされています。
AI Questでは2019～2021年度の3年間にわたり、AI実装スキルを持つ人材の育成やコミュニティ形成を行うとともに、中小企業と育成した人材とが協働して課題解決にあたるプログラムを実施してきました。

ビジネス～AIスキルを一気通貫で学べる教材を作成し、講師無しの学び合い(PBL)を通じて、AIに関する知識・経験だけではなく、課題解決能力や具現化・実装能力を持った人材育成をしました。また、当事業で育成した人材と地域の中小企業が約2ヶ月間、オンラインでプログラムを実施し、課題解決に取組みました。

教材

PBL(育成プログラム)20+

1,800+

350+

30+

多様なテーマを取り扱う教材を作成

参加者

協働参加者

参加企業

企業とAI人材の協働取り組み内容・成果の詳細は、「経済産業省ホームページ：
実践的なAI人材育成について」をご参照ください。

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インタビュー記事の構成＜参加企業の声＞

企業名・ご担当者名
事業概要・本プログラムにおける取組み内容
インタビュー内容• 「参加のきっかけ」• 「得られた成果」• 「感想」＜修了生の声＞

所属企業名・参加者名
経歴/ご経験
インタビュー内容• 「参加のきっかけ」• 「修了後の活躍」• 「得られた成果」• 「感想」

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目次-1/2＜参加企業の声＞

東栄運輸株式会社

添野将矢さん埼玉県

主力事業として旅客自動車運送、貨物自動車運送、土木建設工事、旅行事業 他

P.6

城南電機工業株式会社

高橋義輝さん静岡県

自動車用照明機器類、樹脂成形の製造及び
販売 他

P.10

株式会社プラポート

宮季高正さん静岡県

プラスチック精密機械加工、開発製品の試作モデル設計製作 他

P.14

愛工業株式会社

荒津有希さん静岡県

プラスチック部品成形及び組立、家庭用台所用品 P.18
製造販売

植彌加藤造園株式会社

太田絢子さん

京都府

庭園・公園緑地・森林等の調査・計画・設計・施工・管理・運営 他

鶴田裕太郎さん

東京都

P.22＜修了生所属企業の声＞
全日本空輸株式会社/
ANAシステムズ株式会社

P.26
4目次-2/2＜修了生の声＞

長田和真さん

P.31

村田匡さん

P.35

株式会社 piland

長野陸さん

P.39

株式会社メディアミックス研究所

山本真理乃さんP.43

シャープ株式会社

藤原美智子さん

P.48

延岡信用金庫瀧口一喜さんP.53

日東電工株式会社

平松雅幸さん

P.57

株式会社ブレインパッド

今中大さん

P.61

三井化学株式会社

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東栄運輸株式会社 (埼玉県) の取組み
参加企業の声6

参加企業の声

東栄運輸株式会社
副社長 添野将矢さん (1/3)
事業概要• 主力事業として旅客自動車運送、貨物自動車運送、土木建設工事、旅行事業 他• 所在地: 埼玉県さいたま市
• 創業:
1967年
• 従業員数: 約110名

取組み概要• アナログタコグラフからの運転時間読み取りのAI導入検討• 社内DX推進のためのロードマップ策定

人力で行っていた車の稼働記録の読み取りを、AIで行えるのではないか
当社ではバス・貨物・工事の三つの事業を営んでいます。今回は、その中の貨物部で、AIを使って何かしようという所から話がはじまりました。現場では車の稼働実績を計測するために、タコメーターという装置を人が読み取っています。これについて、作業効率が悪いという課題があり、AIの活用が可能なのではないかとの思いから本プログラムに参加しました。

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参加企業の声

東栄運輸株式会社
副社長 添野将矢さん (2/3)

参加を経て、社内のデジタルリテラシーが大きく向上した
まずはAI OCRを使って自動化するという取り組みを行い、それと同時に、会社の全体業務を対象としたデジタル化を進めるためのロード
マップを作ることにしました。
タコメーターに関しては80%くらいの読取精度が出たのですが、それ以上がなかなか難しかったのと、その後のメンテナンスがやはり自分達だ
けでは難しいという理由から、一旦ストップさせて他にできることを探して進めました。例えば、今まで紙の台帳でやっていた運転手のスケ
ジュール管理をまずExcelにし、次にローコード開発ソフトを使ってシステム化しました。加えて全社のファイルサーバーをクラウド化したり、経理業務の自動化などにも取り組んでいます。また、ビジネスチャットの導入なども行いました。
結果的にはタコメーター読取AI OCRの実運用には至りませんでしたが、実際に動くものを作って社内で披露できたおかげで、会社として新しい方向性を目指しているんだということが社員に伝わり、その後のクラウドやチャットの導入がスムーズに受け入れられたのだと思います。
参加時は、デジタル化に前向きだったのは私を含めて一部の社員だけでした。私と一緒にもう一人デジタル担当の社員をつけたのですが、その方もデジタル素人でした。しかし今回の経験を2ヶ月間積むと、その人が立派なデジタル理解者に成長します。今まで一人でやってきたことを二人でできるようになって、また少しずつ仲間を増やしていける。私は副社長といっても跡継ぎで会社に来た人間なので、それよりも会社に長くいた担当者がデジタル化の良さを他の社員に語ってもらった方が効果が高い場合もあります。
トップが上から言うだけよりも、現場からモチベーションが上がってきた方が変わる力も大きくなる気がします。
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参加企業の声

東栄運輸株式会社
副社長 添野将矢さん (3/3)
また、今までプログラミングに触れたことがなかった社員でも、参加者から丁寧に説明を受けることができました。そのことで理解が進
み、テクノロジーへの心理的なハードルが下がったようです。自信がついたせいか、自分から「手書きの伝票管理をシステム化しません
か」など色々提案してくれるようになり、意識の面で大きな変化を感じます。社内でデジタル分子を増やすために、月曜はデジタルのことしかしない「デジタルの日」という制度も作りました。今では週に一度、デジタル業務の報告をするミーティングを行っています。
普段関わることのない人達と交流が出来る点も、社員の意識変化に与える影響が大きいように感じます。参加者は報酬も無しに熱意を持って取り組んでいるという状況を肌で感じたことで、仕事に対する向き合い方や考え方が変わったという声もあります。私自身もデジタルのことを知らなければという気持ちになり、自分でコードを書いてみたり、そういう領域に詳しい人に会う機会を設けるようになりました。社内でデジタルに関する意識を上げるためには、受け身の学校や教室に通わせるよりも、AI Questのように実践の形で学べた方が、成長も何倍か速いと感じました。
社員が失敗を恐れず、思いっきりチャレンジできる場が魅力
AI Questは無料で協働相手と出会える良さももちろんありますが、社員育成の場としても優れていると思います。普段の業務ではお客さ
まがいるので手出しせざるを得ませんが、AI Questのような社内プロジェクトであれば、ある意味多少失敗しても迷惑をかける相手がいません。むしろ失敗には大きな学びがあり、社員が思いっきりチャレンジする場として活用できます。本人たちも自分でやるしかないと腹を括って頑張り出します。言い方は良くないかもしれませんが、AI Questは経営に影響のない範囲で、社員成長のための修羅場を意図的に作れる場です。それが許されるのがAI Questの良さです。
経営上の課題にデジタル化があり、それにより事業が停滞してしまうことは多くの企業にあることだと思いますが、そんな企業がデジタル化を取り入れる大変良い機会になると思います。
9城南電機工業株式会社 (静岡県) の取組み
参加企業の声10

参加企業の声

城南電機工業株式会社
顧問 高橋義輝さん (1/3)
事業概要• 自動車用照明機器類、樹脂成形の製造及び販売 他• 所在地: 静岡県静岡市
• 創業:
1959年
• 従業員数: 約120名

取組み概要• IoT取得データのAI分析による品質向上の取組• 製造工程の各設備に設置したセンサーから収集したデータをAIで分析し、不具合対策の迅速化と未然防止の取組に活用

生産不具合の要因分析にAIを使って取り組んでみたい
初参加は2021年度です。当時は需要予測、今回は自動車部品生産の不具合の要因分析をAIでできないかという課題を提供させていただきました。参加のきっかけとしては、当初より課題として抱えていた折にAI Questのお話を聞き、AIを使って取り組んでみたいと思ったことから参加しました。

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参加企業の声

城南電機工業株式会社
顧問 高橋義輝さん (2/3)

DX・AIはあくまでツールであることに気づき、課題発見の重要性を再発見
AI開発は現在は一時ストップしていますが、AI Quest期間中に出た成果に興味を持ってくださった他社さんとの業務連携が始まりました。需要予測についてはシステム会社さんとソフトウェアを開発したり、要因分析についてはセンサー開発をしている会社さんやIoTをやっている会社さんなど、継続して各所と協業を行っています。
社内でも今までは懐疑的だったのですが、実際に目に見える形で成果が出たことで、皆でAIの勉強をしてみようかという雰囲気になりました。商工会議所や県の支援施設からアドバイザーを派遣してもらい、社内のリテラシー向上のための仕組みづくりにも挑戦しています。
データを取ることの重要さを現場の人たちにも認識してもらえてきています。
始めはDXやAIを入れることが先で、課題を後から見つけるという意識だったのですが、途中でそうではないことに気づくことができました。
DXもAIもあくまでツールなので、そもそもの会社の課題を明確にすることが一番で、その先に必要なツールが見えてくるのだと。これもAI Questに参加した成果だと思います。通常ではお会いすることのない多種多様なバックグラウンドのメンバーに意見をもらえたことも大変勉強になりました。そこからヒントを得て行き詰まっていた課題が解決したこともあります。例えば不良部品の要因分析では自分達ではとてもできない統計分析の手法で、当初全く想定していなかった領域の要因を発見してもらうこともできました。

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参加企業の声

城南電機工業株式会社
顧問 高橋義輝さん (3/3)
また、需要予測などの領域は、ベテランの担当者の経験的な感覚でしかなかったのですが、それをどうAIで再現するかを検討するプロセス
は大きな発見になりました。この資料に基づいているとか、こういうデータをインプットして判断しているなど、頭の中を一つ一つ紐解いていくこと
で、属人化した部分を見える化することができました。これは、需要予測に限らず有効な方法だと感じています。
加えて新しいプロジェクトに社員をどのように配置していくのかを考える機会にもなりました。社員は通常業務をやりながらプラスアルファ
でプロジェクトに参加するので、会社に貢献している業務としてきちんと評価する仕組みを持たないといけないなど、社内で新たなチャレンジをするための課題が明らかになったこともよかったと感じています。
実践型の講座で必死になった分、得るものも大きい
AI Questに参加する良さはプロジェクト推進を体験できることですね。現場の職人たちの考え方を深く追求できるようになったのも、プロジェクトを体験しないとできないことでした。普通に講座を受けると聞いておしまいなのですが、実践型だと何か生み出さないといけない
ので、一生懸命考えました。そういった、目に見える成果を出すことへのちょうど良いプレッシャーがあることが有り難かったですね。必死になった分、得るものも大きかったです。
修了後は自身の働き方にも変化があり、現在、雇用形態をジョブ型に変更して頂き、社内だけじゃなく外部の仕事に関わるようになりました。その一つとして、AI Questでの活動実績をもとに、ものづくりのスクールで「製造現場でのAI活用」等の講義を行っております。日頃から地域製造業の活性化に貢献したいと考えておりましたが、その方法の一つとしてAIなどを使って活性化させていくのは非常に有効だと感じましたので、今後もそれを広く伝えるためにもチャレンジしていきたいと考えております。
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株式会社プラポート (静岡県) の取組み
参加企業の声14

参加企業の声

株式会社プラポート
代表取締役 宮季高正さん (1/3)
事業概要

取組み概要

• プラスチック精密機械加工、開発製品の試作モデル設計製作 他 • 見積作業の属人化解消などを目的とした「加工図面からの見積もり自動化」• 所在地: 静岡県静岡市
• 創業:
1990年
• 従業員数: 約100名

業界のネックになっている見積もり作業をAIで迅速化したい
製造業界の見積りは90％以上が3Dでなく、PDFなどの2D図面を使って作成します。そのような中で図面の作成方法は各社異なっているだけでなく、社内でも属人化してる場合が多いため、さまざまな問い合わせに回答するまでに何日もかかってしまうという課題がありました。 ものづくりのスピードはどんどん速くなっていく中で、そのボトルネックをAIで迅速化できないかと考えたのが最初のAIに対する着想です。そんな折にAI Questのお話をいただき、参加させていただきました。

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参加企業の声

株式会社プラポート
代表取締役 宮季高正さん (2/3)

AI Questがきっかけで開発したサービスを製品化し、新事業の立ち上げに至る
AIでの見積りの目標は過去の類似実績の図面をAIが探してそこから加工時間を算出することです。開発当初の2ヶ月では、AIが類似した過去の実績を正しく参照できるレベルまで到達できました。類似した実績を探してくるには、図面の中から形状だけを抽出しなければなりません。その部分を作るのに非常にノウハウが必要でした。AI Questが終わってからも受講生の方と個人契約をして、次の段階である需要予測をしながらの生産管理などの開発を進め、無事にシステム完成にまで至りました。初めは自社内で使うシステムを作るつもりだったのですが、せっかく良いものができたということで、『SellBOT』というサービスとして新規事業化、及び新規法人REVOX社を立ち上げました。今はどんどん認知、契約ともに増えてきています。クラウド上で一括で管理できることにより、圧倒的に速く、使い勝手が良くなったとお客様にも非常に喜んでいただいています。
今後はSellBOTのAI見積りをプラットフォーム化して事業を拡大していきます。AI Questを契機に、当初イメージしていたアイデアを超えて、大きく事業が進捗したことを実感しています。
業務が効率化されたことで、社内の働き方改革にもつながりました。システムの導入により誰にでも業務を進めることができるようになりました。プラポート社はSellBOTを使用することで、2023年1月時点、もっとも見積り業務をこなしているのは、実は入社一ヶ月目の社員です。
以前は８名で担当していたところも、３名体制でこなせるようになりました。その稼働の空いた分を利用することで、今までできなかったニーズ分析や、お客様とのコミュニケーションができるようになってきました。

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参加企業の声

株式会社プラポート
代表取締役 宮季高正さん (3/3)

他にも勉強会や社内での情報交換など、育成の分野に力を入れる余裕も持てるようになりました。今までは時間内に仕事をこなすだけで精一杯だったのですが、社内のコミュニケーションが生まれることで会社の雰囲気も変わってきたように感じています。そして、この社風の変化こそが企業のDXに一番必要なのではないかと感じています。DXという新しい言葉をただ振りかざしても、社内では「また社長が何か言い出してるよ」と冷ややかな空気になってしまいがちなのですが、コミュニケーションの素地ができていると、「じゃあ皆でやってみようか」と一体感を持って進めることができるようになりました。
意欲的な参加者との交流で、社員の考え方が大きく変化
AI Questの参加からもう2年ほど経ちますが、ご紹介いただいたメンバーの方々が非常に素晴らしかったおかげでここまで来れたのだと思います。AIの技術が高い方だけでなく、プロダクトマネージャー的に仕切ってくれる方や、見積りを出すための会計的なロジックを構築できる方など、バランス良くチームを組んでいただきました。当時はAIに関して何もわからなかったので、自分達でやろうとしてもそんな人材を集めることはできませんでしたから。
メンバーが非常に優秀だったため、うちの社員にとっても、考え方やコミュニケーション方法など、非常に良い気づきを多く得ることができました。例えば、参加メンバーの中に、試す前に「できない」を言わない方がいて、非常に感銘を受けました。そこからうちの社員もすぐにできないと言うのでなく、「まずはやってみよう」という考え方になってきたんです。それはすごく大きな変化だと感じています。

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愛工業株式会社 (静岡県) の取組み
参加企業の声18

参加企業の声

愛工業株式会社
製造部 次長 荒津有希さん (1/3)
事業概要• プラスチック部品成形及び組立、家庭用台所用品製造販売• 所在地: 静岡県静岡市
• 創業:
1947年
• 従業員数: 200名

取組み概要
• 部品の輸送に最適なトラック台数の予測• 業務工数削減と属人化解消• 生産計画自動化のアルゴリズム提案• 出荷遅延のない生産計画表の作成• 弊社生産に適した計画かの妥当性検証

10年来の課題だった、生産計画の最適化に挑戦
テーマは二つあり、生産計画の自動化と、もう一つはトラックの契約台数予測および配置の最適化です。もともと生産計画は10年来の課
題で、勘に頼る部分を無くしていくというのを最重要業務として取り組んでいました。事前に自分達でも市販ソフトウェアなどを色々試したのですが、うまくいかず、そんな中でAI Questをご紹介いただきました。
参加にあたっては、様々な方が参加されていることや、複数のチームから違うアイデアをいただけるという点に魅力を感じました。

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参加企業の声

愛工業株式会社
製造部 次長 荒津有希さん (2/3)

台数予測のアプリを開発し、累計1000万円の削減効果を達成
生産計画についてはAI Quest内で解決方針の検討ができたことを契機に、現在は県内の工業技術研究所さんと共同研究を進めています。
トラックの台数予測については算出のためのアプリを作りました。参加メンバーの皆さんに我々が持っていたデータを全て提供し、いくつかのシミュレーションをしてもらった上で最適な数値を出してもらいました。このアプリを導入してから、売上に対する運賃の比率が改善されました。物流に使うパレットを動かすのにいくらかかったという計算方法があるのですが、それで見ると１パレット動かすのにかかる費用を去年に比べて1,338円から1,170円まで落とすことができました。累計でいうと1000万円くらいの削減効果が出ています。社内にはアプリの導入に懐疑的な声もあったのですが、これだけ結果が出ているので、まずはこれを最大限活用して運営していきたいと思っています。
何よりもこの経験により、やはりDXが進められるかどうかは中小企業の生きるか死ぬかに関わっているのだと、身をもって実感することができました。他の領域でもDXに挑戦しており、何十台という機械を全て紙の日報で毎日集計管理していたのですが、タブレット入力にすることによってリアルタイムで現在の状況が誰にでも見えるようになりました。2023年からは全機械の入力をタブレット化して、品質情報などの必要な情報は必要な人間に自動的にメールで知らせるというシステムを導入予定です。こういったDXもAI Questがきっかけとなって方向づけをしてくれたおかげです。
将来的にはより無駄な仕事を削減し、品質改善に力を注いでいきたいと考えています。

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参加企業の声

愛工業株式会社
製造部 次長 荒津有希さん (3/3)

参加後は社員の意識が大きく変化したことを実感
今までは改善活動というのは皆バラバラで実施していましたが、AI Questに参加することでチームでの仕事の威力を改めて学べました。優秀で個性を持った参加メンバーの方々が仲間として自ら入り込んでくれたので、こちらも受け入れやすかったのだと思います。我々にも理解しやすいように説明も工夫してくださり、寄り添ってもらいながら進めることができました。変にトップダウンのコンサルティングだと社員が馴染めなくて、コミュニケーションが悪くなってしまう例などもあると思うのですが、AI Questのチームは全然違いました。
社員の意識の変化が一番大きく、皆がすごく細かいところまで気を付けるようになりました。今までだと、自分は関係ないよと言っていたところ、例えばトラックが一台止まったとしたら、どうして止まってるのか、何が原因だったのだろう、というのを部門員同士で会話をしながら改善できるようになりました。アプリを使っての数字の変化も毎月報告するのですが、どんどん良くなっていくのがわかると、やはり社員の目の輝きも変わってきますよね。
前はDXと聞いてもよくわからない話だと思っていたのですが、参加後の今は、これならできるんじゃないかと自信がつきました。それによって、他のこともどんどん次のこともやってみようという気になれるんです。景気が良くないと、人材も費用も足りない中で新しいことにチャ
レンジして失敗することを恐れる経営になってしまいがちなのですが、AI Questに参加してそれが変わりました。我々の意識を大きく改善してくれて、非常に感謝しております。

21植彌加藤造園株式会社 (京都府) の取組み
参加企業の声22

参加企業の声

植彌加藤造園
指定管理部 無鄰菴管理事務所 所長 太田絢子さん (1/3)
事業概要• 主力事業は庭園・公園緑地・森林等の調査・計画・設計・施工・管理・運営を実施• 所在地: 京都府京都市左京区
• 創業:
1848年
• 従業員数: 120名

取組み概要
• ①無鄰菴の収益を最適・最大化するため、入場料の再検討を実施• 値上げ及び値下げが集客数に及ぼす影響を予測し、最適な入場料を検討・設定• ②無鄰菴の需要予測及び事業改善• 顧客行動仮説を立て、その背景にある顧客属性を現状データから分析可能かを検証• 来場者数予測と、リピータ数を増やすための分析や提案を実施• 来場客が撮った写真で遊ぶアプリを提案

施設経営の売上向上につながる方法を発見したい
弊社で運営している、『無鄰菴』という施設についての課題意識からこのプロジェクトに参加させていただきました。当時は2種類のプロジェ
クトを並行して進めていまして、まず一つ目はダイナミック・プライシングの導入のために、無鄰菴の料金変動の想定ができるようにするということ。もう一つが、顧客からどういう情報をどんなやり方で取り込むと売上向上につながるのかを見つけるという、幅広い内容での依頼をしまし23
た。

参加企業の声

植彌加藤造園
指定管理部 無鄰菴管理事務所 所長 太田絢子さん (2/3)
2ヶ月間で、期待した以上のご提案を参加者からいただけた
その内、1つ目のプロジェクトは形を変えながら今も継続していまして、AI Quest期間中に得た知見やデータをダイナミック・プライシングの導入に活かさせていただいています。2ヶ月の間に、ダイナミック・プライシング導入に向けて押さえなければいけないポイントや、料金を上げた時の想定されるリスクなど、かなり具体的なところまで検討できたのが大きいと思います。無鄰菴は京都市が所有する施設ですので、行政の方に提案する際もその詳細なデータを提出し、承認を得ることができました。
依頼したのは入場料の変動予測でしたが、参加者の方から、他にもお土産などの物販や飲食の販促に関する売上の傾向や、カスタマージャーニーの再設定とそれに伴う導線デザインなど、幅広い提案をいただけたのも大変有り難かったです。入場料だけでなく、他の要素を含めたバランスを見ながらその中で価格設定をしていくことが重要だと気付かされました。春と秋には制限をかけなければいけないほど来場者数が突出し、逆に２月や８月にはものすごく落ち込んでしまうのですが、そういった時期に魅力的な販促とお値打ちな入場料設定を組み合わせたりしながら安定的な来場者獲得を目指しています。
施設運営の課題について外部の人たちと意見を交わす機会というのは非常に少ないため、色々な意見を頂けたことは貴重な経験になりました。みなさんデータ分析について専門性の高い知識をお持ちでしたし、若い方からベテランの方まで年齢層がバラバラで、多種多様な視点から意見をいただけたのも良かったですね。中には実際に施設に足を運んでいただいた方もいらっしゃって、データだけでは見えてこない
ようなリアリティのあるご提案をいただきました。一つのテーマに対してそれぞれのチームの強みを活かした様々なご提案をいただけるのはAI
Questならではの価値だと思います。

24参加企業の声

植彌加藤造園
指定管理部 無鄰菴管理事務所 所長 太田絢子さん (3/3)

参加を経て、正確なデータ収集の重要性を強く実感
今回参加してみて、やはりデータ集計の大事さというか、分析のために正確なデータを取る重要性を強く実感させていただきました。
無鄰菴はまだ７年目の若い施設なのでもともとデータ量が不足していましたし、入場者数のデータも取った日と入力する日がズレてしまった
りと曖昧な部分もありました。でもそこで天候の違いがあったりしたら、それだけで分析結果が変わっていってしまう。些細な違いで結果が大きく左右されるので、まずはデータ分析を有効活用しやすくするための素地を整えることが大事だと感じました。
またデータ分析から予測を立ててそれで終わりではなく、常に実態とすり合わせて、もし予測が大きく外れてしまったらアラートを鳴らして施策を見直すというところまでお話しできたのも良かったです。会社としてはAIを取り入れたこと自体が非常に新しい取り組みになりますが、AIだけでは万能ではないというか、そこで満足するのではなく、AIを導入した上でどういうPDCAを回して運営していくのか。そこの可能性まで考えを導いていただけたのも大きかったです。

加えて、伝統文化といわれるような業界ならではの課題に対して、新しい試みができたことで得られたデータが多くあり、行政など他の方にも非常に有難いと喜んでいただけたことは業界全体にとってもよいことだと感じています。

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全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社(東京都) の取組み
修了生所属企業の声
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修了生の声所属企業の声全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社
データソリューション＆サービス部 データドリブンチーム 鶴田裕太郎さん (1/4)
経歴/ご経験
・ 2020年4月ANA入社
・ 成田空港での地上係員を経て2020年10月にANAシステムズに異動し、お客様体験価値向上施策に関するシステム
開発、並びにデータ活用業務に従事。
・ データサイエンスについては、AI Questで初めて習得

エンジニアリングに留まらず、広いビジネス視野を身につけたい
入社後半年ほど空港業務をしていたのですが、その後に現在のANAシステムズに異動になりました。
そこではお客様へのサービス向上のためにデータを分析したり活用したりするという案件を担当していました。
ただやはりエンジニアリングの腕を磨くだけでなく、ビジネスとしてのもう少し広い視野を身につけたく、AI Questに参加しました。

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修了生の声所属企業の声全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社
データソリューション＆サービス部 データドリブンチーム 鶴田裕太郎さん (2/4)

多種多様なメンバーとの交流で、新たな視点・価値観に触れられたAI Questに参加したことで元々のプログラミング技術以外のビジネススキルも大きく成長しました。報告書やプレゼン資料の作り方、
社内調整のやり方などを学ばせていただいたおかげで、案件が進みやすくなったと感じています。様々な方のプレゼンを見たり、メンバーと一緒に資料を作っていくにあたっても「誰に向けて作っているのか」「何を伝えたいのか」など、意識しなければいけないポイントを知ることができました。まだ社会人経験が浅いこともあり、多種多様なバックグラウンドの方との交流は非常に学びになりました。同じデータを扱うにしても人によってアプローチ方法が様々で、考え方の多様性を実感できました。Slackチャンネルでの交流も貴重な情報源になっています。G
検定の話や、今後はやはりPythonが非常に需要になっていくといったこともそこで知ることができ、実際の資格取得や修了後の学習にも繋がりました。
企業協働プログラムの経験も非常に役立ちました。今まではどちらかというと一人でどんどん進めていってしまいがちだったのですが、企業の方と一緒に目標に向かって進む中で自分とは違った視点や価値観に触れることができました。最後に企業の方からお褒めの言葉を頂けたことも強く印象に残っており、このプログラムで得られたものをぜひ自社でも活かしていきたいと感じました。
社内でAI Questについての発表をした際には、一番の魅力として「失敗がたくさんできるところ」と紹介させていただきました。特に若手
社員は、現業で「失敗してはならない」と強いプレッシャーを感じてしまうと思います。しかし、プログラム内では失敗することを恐れる必要がないため、結果として多くの学びを得ることができました。また、自分の経験を共有することで、社内にも少しずつ失敗を受け入れ合う文化が波及し始めているのではないかと感じています。

28

参加企業声
修了生の声

所属企業の声全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社
データソリューション＆サービス部 データドリブンチーム 鶴田裕太郎さん (3/4)

他の研修では体験できない「自分で行動して何かを得る」仕掛けが魅力
AI Questで色んな方とお会いしたことで、今まで自分では弱いと思っていた部分が強みだったり、逆に強みと思っていた部分はそうでもな
いなど、自分についての客観的な評価が理解できました。また、AI Questに参加したことで、デジタル分野で生きていくための軸が定まったようにも感じます。今はソリューションを提示した上で伝える力もしっかり伸ばし、人を動かせるデジタル人材になるのが目標です。
「自分で行動して何かを得る」というのが、他の研修と最も違う部分だと思います。通常ですと座学メインで、インプットしたものを消化する流れのものが多いと思うのですが、AI Questではまず「必要となる情報は何か」「足りていないスキルは何か」というのを考え、足りない部分を補ってくれる人を探して、といったように、自分で行動していく力が身につくような仕掛けになっているのが有り難かったです。途中、苦労する場面も多いですが、それも経験だと思うと楽しく取り組めました。どんな理由でも良いので、気になっている方はぜひ飛び込んで欲しいと思います。

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修了生の声所属企業の声全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社
データソリューション＆サービス部 データドリブンチーム 鶴田裕太郎さん (4/4)
鶴田さんは今までエンジニアとしての仕事が中心だったのですが、AI Quest修了後は課題意識や、上流工程まで想定するようなアプローチ
意識が出てきていると感じています。社内で立ち上がった空港内混雑予測のプロジェクトにも自ら手を上げ、AWSの画像認識を使ってお客様の数を測るというアイデアを出してくれました。そういった姿勢の変化から、自分からソリューション提案をする積極性が身についていると感じました。

実は社内でもデジタル人材の育成研修プログラムの設計が進められているのですが、AI Questからたくさんヒントを頂いています。エンジニアリング中心の教育をしていたのですが、やはり何か足りないピースがあるように感じていました。そんな中、鶴田さんがAI Questに参加したことでProject Based Learning型の学びの重要性に気づきました。エンジニア面だけでなく、課題の発掘から取り組める人材育成の必要性を感じ、他社様とのPBLも含めて、色々と社内研修に組み込んでいければと考えています。
実際、現業の仕事を抱えながらAI Questを受講するというのはかなり大変だったと思います。時間だけでなく、頭の使い方という意
味でも非常に濃密な期間になっていたのではないでしょうか。ただその分、得られるものも大きいです。スキルや人脈ももちろんそうですし、他には自分の立ち位置というか、今の自分の市場価値という視点も得られたようです。一言で言うと、「視座が上がった」ように感じます。それは本人にとっても企業にとっても非常にプラスなことですので、もし迷われている企業様や個人の方がいたら、ぜひ参加していただけると良
いと思います。

全日本空輸株式会社/ANAシステムズ株式会社
データソリューション＆サービス部 データドリブンチーム チームリーダー 小川晃平さん
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長田 和真さん
修了生の声
31修了生の声三井化学株式会社
生産技術研究所 先端解析グループ主任研究員 長田 和真さん (1/3)
経歴/ご経験
・大学時代は農学部で低分子有機合成研究を、その後化学メーカーで研究・品証・製造を経験。
・製造部でVBA, Pythonを独学で習得し、業務改善に貢献。
・AI Quest参加後に転職し、現在は三井化学でAI開発業務に従事。

AI技術の実績とスキル習得、学び合う仲間を求めて参加の理由は３つあります。①転職のための実績を積みたかったこと、②独学では習得しきれないAIの知識や技術を身につけたかったこと、そして③同じように学び合える仲間が欲しかったことです。
前職で、製造現場のヒューマンエラー発生時の解決法探しからプログラミングに触れ始め、その潜在的な可能性の大きさに気づきました。
そして、より発展的なデジタル関係の仕事をやりたいと思い、転職を考え始めました。転職後は三井化学のAI開発チームに所属しており、業務内容と自分のやりたいことがマッチしているため、とても満足しています。
プレゼンコンペでの受賞実績が転職の大きなアピールポイントに修了後の転職活動においてもAI Questでの経験は非常に役立ちました。面接では技術的な質問をされることも多かったのですが、回答の８割くらいはSlackで参加者同士で教え合ったり議論する中で得た知識が元になりました。また、プレゼンコンペで500人中2位の成績を頂けたのも大きいです。プレゼン能力という定量化しにくいスキルを順位という数字で明確に証明することができたので、アピールポイン
トとして積極的に活用させてもらいました。
32

修了生の声三井化学株式会社
生産技術研究所 先端解析グループ主任研究員 長田 和真さん (2/3)

現在の業務ではPoCのタイミングからアサインされるようになりました。AI Quest内でPoCの流れを俯瞰して見るという経験があったからこそ、プロセス全体を把握してビジョナリーに捉えられるようになりました。この学びがなければ、迷いや不安にかられながらPoC業務を進めることになっていたかもしれません。最終的なゴールを見据えて業務が進められるようになったので、必要に応じて早めに軌道修正のアクションが取れるようになりました。
一番大事なのは、ステークホルダー同士で「お互いの目線を合わせていく」こと一番印象に残っているのは現場研修プログラムでの学びです。顧客と業務でやりとりをする際に一番大事なのは、「お互いの目線を合わせていく」ことだと気づきました。これは顧客相手だけでなくチーム内でのメンバーに対しても言えることだと思います。今の職場では化学や物理などバックグラウンドが異なる人たちと仕事をしているのですが、そこでも「目線を合わせる」ことを大事にしています。逆にいうと、何か上
手くいってない時はそこに原因がある気がしています。

また、現場研修プログラムは自分の視野のリセットにも役立ちました。自分も含めて研究系の人は専門技術を取得するほど視野が狭く
深くなっていきやすいと思います。一方で実際のビジネスの現場で求められるのはそこまでの専門性ではなく、逆にもっと広く浅く物事を考えられる人材であることも多いと考えています。コンペティションでは99.999%の精度を突き詰めて考えたりもしますが、現場で求められる精度は80%、場合によっては60%でも十分なこともあります。実際のビジネスに触れて、そこのズレを再認識することができました。

33

修了生の声三井化学株式会社
生産技術研究所 先端解析グループ主任研究員 長田 和真さん (3/3)
DXというのはなんでもAI化一本で解決を目指すようなものではなく、例えば製造プロセスの改善というシチュエーションでも、ルールベースのアプリが良い場合もあれば、AIが良い場合もあり、また、単純に手順書の順番を変えるというアナログな打ち手が良い場合もあります。必
ずしもデジタルで解決しなければいけないと固執せず、本当に相手が求めているものは何なのかと俯瞰して考えなければなりません。AIという武器を持っているからこそ、AIを扱えない人よりも幅広い提案ができる、でもそこに固執してはならないと思います。AI技術者がこ
ういったことに気づくためには、現場での経験をするのが一番の近道だと思います。
答えの無い“学び合い”のサイクルの中で、気づいたら夢中に
参加者同士での学び合いを促進してくれるシステムはとても良かったです。一緒に頑張っている人がいるからこそ、自分も頑張ろうと思えました。
先生と生徒という一対多の形式だったら最後までモチベーションは維持できなかったと思います。レクチャー型では自分が何か意見を持っても、講師に一言「それは違う」と言われてしまえばおしまいです。でも誰も正解を持っていない参加者同士の学び合いの中では、自分のア
イデアに色々な意見をもらいながらトライしてみるというサイクルが回しやすくなり、気づいたら夢中になっていました。そこで得た知識は、ただ教えてもらったものではなく、色々奮闘した結果として“掴み取った”という感覚が強く持てます。
参加者は皆さんスキルフルで人格者の方が多く、ここで得られた仲間とは今も連絡を取り合って勉強会などを開いています。とても良いコミュ
ニティになっているので、今後も仲良くして頂きたいです。
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村田 匡さん
修了生の声
35

修了生の声

副業・フリーランス
開発メンバー 村田 匡さん (1/3)
経歴/ご経験
・フリーランスのデータサイエンティストとしてさまざまなデータ分析課題の解決に従事。
・プログラミングやAIについては独学やスクールで習得。現在では分析コンペに参加することが趣味になっている

独立に向けて、スキルアップできる場と仲間が欲しかった
参加を決めた時期は、ちょうど会社勤めからフリーランスへの転向を考えていた頃でした。元々医療機器のエンジニアをしていたのですが、データサイエンスの仕事をやりたいと考えて仕事を探していた最中に、ちょうどAI Questの案内メールを受け取りました。フリーランスになるにしても実績を積んだりスキルアップできたりするような場所が欲しかったし、周りにデータ分析の話ができる友人もほとんどいなかったので、仲間を作るためにも参加を決めました。そうしたらAI Questの始まる一ヶ月前くらいにフリーランスの仕事も決まり、一緒に進めていきました。

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修了生の声

副業・フリーランス
開発メンバー 村田 匡さん (2/3)

学んだ知識を活かし、データサイエンスの講師を務めることに今までに経験してきたデータサイエンス業はテーブルデータ関連でした。中でも、需要予測などを担当していたこともありました。詳細については守秘義務のため公開が難しいのですが、AI Questの第１タームでやった需要予測と似たようなことをやっています。
これらの業務の中でも、AI Questで学んだ知識や経験は十分に活かせていると感じています。現在は企業協働で他のチームの友人が取り組んでいた手法についても勉強中で、次の案件に繋げてスキルアップしようとしています。そういう意味ではAI Quest内で交友関係を広く持っておくことも、有益だと思います。
あとは副業として、データサイエンスをこれから始めたい人向けの講師の仕事もしています。マンツーマンで家庭教師のように教えるような形と、複数人向けの単発講座を担当しています。講座の方は機械学習を全く知らない人、AIって何？という初心者の方向けに行っているのですが、特にマンツーマンの講座の最後には実際にコードを書いてコンペで入賞するまで成長してもらえるようになりました。

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修了生の声

副業・フリーランス
開発メンバー 村田 匡さん (3/3)
AI Quest内での受賞や登壇の成果が、仕事を獲得する際の評価に直結
AI Questで実績が残せたことで、仕事を獲得する際の面接通過率がすごくアップしました。「AI Questのコンペティションで上位３％以内に入れた」という実績が、AIのモデルを組んだり分析ができたりするという証明になっています。面接でもよく「上位３％はすごいね」と話題にしてもらえるので、一目置いていただける要因になったと思います。
また、勉強会の中での企画や登壇経験も役に立ちました。勉強会という自主的な場所でこれだけ貢献したことから、“自走できる人”という認識をいただけたのかなと思います。登壇できるだけの知識量もあるという印象も与えやすかったと思います。
あとは友人ができたことも大きいです。それまではAIに関する友達を作るというのはなかなか難しくて。例えばコンペティションに参加してたまに仲良くなる人はいるのですが、皆が皆その場にいる人と一緒にお話しはできません。AI Questの中では継続的に発言したり議論する場があるので、座談会もできたりして、そこでざっくばらんに話をすることができました。現場研修の協働の場でもチームで取り組むことで、自分には無いスキルを持っている人の進め方を見ることができたこともすごく良かったです。BIツールのプロとして働いている方のアプローチ方法
だったり、自然言語処理が上手い学生さんがいたりと、普段経験できないことばかりでした。僕にはWebアプリの知識はなかったのですが、メンバーの一人がアプリ化をやってくれて、それらの流れを全体を通して学べたのもすごく勉強になりました。

AI Questで仲良くなった中で、今も定期的に連絡を取ったり、交流しているメンバーもいます。仕事の成果の報告だけではなく、コンペの情報、趣味の話、お子さんが生まれたよっていう報告なども継続しています。うちにも子供がいるので、情報交換したりしながらゆるやかにコミュニティが生まれています。
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長野陸さん
修了生の声
39

修了生の声株式会社 piland
代表取締役 長野陸さん (1/3)
経歴/ご経験
・ AI Quest参加時は北九州市立大学大学院にて情報工学を専攻
・ 孫正義直下のソフトバンクグループCEO室データサイエンティストとして自社の成長戦略のためのデータ分析を実施
・ 実践で身につけた技術と知識をもとに、現在は株式会社pilandのCEOをしながら様々な企業のデータ分析やシステム開発を行っている大学で学んだ技術をビジネスに落とし込む経験が積みたい
参加した頃はまだ大学生で、農業にAIを活用する研究をしていました。具体的には広大な農地にドローンを飛ばし、画像認識で害虫がどこにどの位いるかの定量的マップを作るというようなことです。大学でエンジニアリングとしてのAIへの自信はついていたのですが、その技術をビジネスに落とし込んだことはまだ無かったので、そこの経験を積めることを期待してAI Questに参加しました。

研究のフィールドを超えて、課題発見から提案まで、一気通貫した見方が身についた
現在は就職しています。仕事内容は大まかに言うと学生時の研究と変わらないのですが、精度を出したあとの活用方法の提案までやらせてもらっています。そういった一気通貫の見方を身につけるのに、AI Questはとても良い経験になりました。研究では精度が出たらそれで終わりだったのですが、それをどういう風にビジネスで応用できる形にしていくかについての濃い部分を学べたと思っています。その経験は就職活動でのアピールにも役立ち、無事に希望の企業に就職することができました。
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修了生の声株式会社 piland
代表取締役 長野陸さん (2/3)
あとは個人事業主として２つ会社を持っているのですが、それもAI Questなどのプロジェクトへの参加を通して様々なキャリアをお持ちの方たちとお会いして、自分でもやってみようと思ったのがきっかけです。一社はメタバースのクラウドソーシングプラットフォーム、もう一社
はAI導入を考えている企業さん向けのコンサルティングをしています。大きな組織の一部として動く会社員と、会社全体を把握して動く個人
事業主と、どちらも違う経験ができるので楽しんでいます。
大学では得られなかったビジネススキルを獲得
やはり大学では得られなかった経験というか、ビジネススキルの部分が身についたのが大きいと思います。僕自身エンジニアだったので、今まで触れてこなかったプレゼンテーションの部分というか、ビジネス上で効果的に伝えるためのスライドの流れの作り方や、上位情報が重要だったりするといったまとめ方、見せ方の部分はかなり勉強になりました。アカデミアだとまずは過程から結論へと導く順序で描くのですが、ビジネスだとエグゼクティブサマリーというか、最初に一枚二枚で大きく結論を言ってしまう。短い時間で内容を掴んでもらうというまとめ方は自分にとってかなり斬新で、今も活用させてもらっています。

エンジニアリングの部分でももちろん学びがありました。自分は大学から大学院で学んで、その間ベンチャー企業でも働いていたので自信を持っていたのですが、AI Questに参加して情報交換する中で「こういう新しい論文が出てたよ」とか「kaggleでこういう使えそうなものが出てたよ」とか、皆さん様々な視点でアプローチをされていたので、新しい方法に気づく機会をいただくことができました。情報収集の仕方も参考になって、自分自身も数日に一回新しい論文をチェックする癖がつきました。常に新しい情報を仕入れておくことで、お客様にも喜んでいただけることが多いんです。
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修了生の声株式会社 piland
代表取締役 長野陸さん (3/3)

学生の時にAI Questに参加したことで外部の繋がりの重要性を実感したことで、今も色んなコミュニティに所属しています。当時は地方の学生だったので情報の入口が狭く、今考えるとリサーチが全然足りていなかったですね。AI Questはオンラインで開催されますし、都
内を中心に色んな所から社会人の方達が集まっていらっしゃいますし、学生の時期にその世界を見れたのはすごく良い経験でした。
他には無い、ビジネス実装に特化した貴重なエンジニアリングコミュニティが魅力
AIやエンジニアリング周りのコミュニティは、例えばセキュリティ特化やIT関連といったところは色々ありますが、ビジネスへの落とし込み
まできちんと考える場というのがなかなか無いと思います。それこそkaggleとかもありますがエンジニアリング色が強かったりするので、AI
Questのようにビジネスに特化したエンジニアリングコミュニティというのは貴重だと思います。取り組み方も、講師がいて一つのやり方に染めるのではなく、色んな方の十人十色のやり方を見ながら、こんな見方、こんな解法もあるんだと学び合うのが良いですね。考え方の比重
づけや、まとめ方のレパートリーがだいぶ増えました。
ビジネスはテスト勉強と違って一つの解があるわけでは無くて、いくつも正解があるしいくつも不正解がある。そういった前提の世界に対するアプローチ方法として、AI Questのプログラムは有効だと思います。

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山本 真理乃さん
修了生の声43修了生の声株式会社メディアミックス研究所
インタラクティブメディア制作室 山本 真理乃さん (1/4)
経歴/ご経験
・ AI Quest参加時は、SNSマーケティングや事務局運営などキャンペーン施策業務に従事。
・ AIに関しての知識はほとんどない状態でAI Questへ参加。
・ 現在は、データ分析チームでデータ分析案件に従事し、スタンフォード大学ICMEが展開する世界的プロジェクト「Women in Data Science（通称：WiDS)」日本・四国エリア（WiDS SHIKOKU)のアンバサダーとして活動中。

AIはなんでも解決する万能ツール？
参加する前は、SNSマーケティングに加え、イベントやキャンペーン等の事務局運営業務に従事していました。来場者の分析レポートを作成する為に、イベントで回収した何千枚もの手書きアンケートを同僚と手入力し、単純作業に時間ばかり取られて疲弊する毎日。AIを使うことで業務の効率化ができるのではないかと思った事からAIに興味を持ち、AI Questに参加しました。しかし、参加前はAIについてほとん
ど知見はなく、ぼんやりと「なんでも解決してくれる万能なもの」程度のイメージでした。

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修了生の声株式会社メディアミックス研究所
インタラクティブメディア制作室 山本 真理乃さん (2/4)
修了後はスタンフォード大学発プロジェクトのアンバサダーとして活動
スタンフォード大学ICMEが性別関係なくデータサイエンティストを排出するための世界的プロジェクト「WOMEN IN DATASCIENCE（通称：WiDS）」の日本・四国エリアのアンバサダーとして活動しています。もともとのきっかけはAI Questでの体験から
データサイエンスの魅力を知り、地元でもデータサイエンスを学び合える仲間を探し始めたところからです。しかし私の求める学び合える仲間
は地元では見つかりませんでした。さらに「データサイエンスは都会のもの、地方がやっても無駄」「データサイエンスって聞いたことない」等、非常に多くの方が言うのを耳にしました。『地方』こそデータ活用をすることで人々の暮らしが便利になるのではないか、それを地方だから無駄だ
なんて…と驚いたと同時に、すごく悔しいという気持ちが沸きました。周りの人がデータサイエンスに興味を持ってもらう為にどう魅力を伝えればいいのだろうか‥と思い悩んでいた時に手を差し伸べてくれたのはAI Questの仲間たちでした。WiDSという世界的プロジェクトがあること、
そしてWiDSを日本に誘致した方をご紹介いただきました。AI Questの仲間が私にデータサイエンスの魅力を教えてくれたように、少しでも多くの方にデータサイエンスの魅力を伝えていくことがAI Questや仲間たちへの恩返しにもなるのではないかと思い、WiDS SHIKOKUアン
バサダーとして活動していくことを決めたのです。
WiDS SHIKOKUの活動では、2022年5月に香川県三豊市にて第1回目となるシンポジウムを開催しました。
7～11月には中学校、高校、大学へ訪問し、データサイエンスとは何か？を伝えたり、AIを体験する授業を実施させていただきました。授業
前にはデータサイエンスが何に使われているか知らなくても、授業後にはほとんどの生徒が「面白かった」「AIや機械学習に興味が沸いた」と答えていただけています。また授業でやったことを家でもやってみたいと答えてくれる生徒もたくさんいて、親御さんも含めての認知度向上に貢献できているのではないかと感じます。
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修了生の声株式会社メディアミックス研究所
インタラクティブメディア制作室 山本 真理乃さん (3/4)
2023年2月には社会人向けにデータ活用の入門編として、データ分析の基礎を体験できるワークショップを開催しました。まさにAI
Questのプログラムを初学者向けにしたような感じです。初学者にとって「できた！」を積み重ねていくことは自信となり、学びの仲間がいることで、学ぶことの楽しさを知ってもらえるのではないかと思っています。
そして自身の活動以外にも根源的な学びを得るために慶應義塾大学経済学部通信教育課程で学んでいます。大学の理念の一つである「半学半教」という言葉があり、教える者と学ぶ者との師弟の分を定めず、先に学んだ者が後で学ぼうとする者を教える。教員と学生も半分は教えて、半分は学び続ける存在という、草創期からの精神（※1）があり、まさに「AI Questでの学び方と同じだ！」と、大学の理念にとても共感し入学しました。
（※1）出典：慶應義塾大学WEBサイト 福澤諭吉と慶應義塾の精神 https://www.keio.ac.jp/ja/about/philosophy/

今後WiDS SHIKOKUでは、皆でスキルアップするサイクルができる場を作りたいと思っています。
地方で必要なのは一人の天才を作ることではなく、一人でも多くデータ活用ができる人材を増やすことや学びの場を作ることだと思っており、「半学半教」のコミュニティ作りを通して性別関係なくデータサイエンスに興味を持ってもらえる貢献ができればと考えています。

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修了生の声株式会社メディアミックス研究所
インタラクティブメディア制作室 山本 真理乃さん (4/4)
データサイエンティストの実践経験と学ぶ楽しさを教えてくれた仲間が得られた
AI Questでは、データサイエンティストに必要な一連の流れを経験できたことが大きかったです。エンジニアとビジネスの両面ができる人
材はまだ日本に少ないと言われていることもあり、業務だけでなく考え方も大きく変わりました。加えて、自分の中で一番大きい成果は仲間ができたことです。仲間から学ぶ楽しさを教えてもらったからこそ、進んで自分から学んでいこうという気持ちになり、人生が激変しました。そして受講中に作成したSlackの女子会チャンネルのメンバーとは、修了後アイデアソンに一緒に参加し優勝したり、現在WiDS SHIKOKUの活動にも協力していただいています。
私はAI Questに参加するまで、プログラミングや統計の知識もない初心者でした。『もくもく会』『LT会』『ブートキャンプ』など様々な勉強会に参加し、少しでもいいから毎日学び続ければ私も出来るようになるはずだと信じて学びました。そして無事AI Questを修了することができたのです。初学者は参考になりそうな書籍や動画はたくさんあっても、何がわからないかすらわからなくなり、自分では進められなくなってしまいます。気軽に質問でき、仲間がいるから頑張れると思える場所がある事はAI Questの大きな価値だと感じています。
AI Questに参加したことで、人生が180度変わった
AI Questは学び合える生涯の仲間を作ることが可能な場所であり、情報の宝庫にアクセスできるようになる場です。業界の第一線で活躍されている方もたくさん参加されるので、データサイエンスやAIについてお金に代えられないくらい貴重な情報に触れ合う事ができます。スキ
ルアップはもちろん、豊富な知見が形成されることで自信ができ、クライアントへの言葉にも説得力が生まれたように感じます。
データサイエンスという言葉に無関係だった私が、AI Questに参加することで人生が180度ガラリと変わりました。興味を持たれた方はぜひ一歩踏み出す勇気を出して、参加してもらいたいです。

47

藤原 美智子さん
修了生の声48

修了生の声シャープ株式会社 スマートビジネスソリューション事業本部
スマートオフィス事業部 藤原 美智子さん (1/4)
経歴/ご経験
・ 約15年間複合機の画像処理開発に携わり、主にニューラルネットワークによるカラーマネジメントを担当。
・ 現在は、AI/データ活用を軸としたオフィス向け新規ソリューションの開発や人材育成に従事。

AI技術のビジネスへの落とし込みに悩み、参加を決意

元々エンジニアとして10年ほどコピー機の画像処理開発に従事しておりました。主に色変換の設計を担当し、スキャナで読み取ったRGBの色の信号を印刷するためのCMYKの信号に変換するアルゴリズムとしてニューラルネットワークを長く活用しておりました。
そんな中、自動運転の話題に注目が集まり始めた時期に、そこで使われているディープラーニングという技術を知る機会があり、私が普段活用しているニューラルネットワークの延長線上にあることがわかりました。
自動車をAIで動かす様なことが私にもできるかもしれない。そう思い、この分野を習得したいと、ディープラーニングの勉強を始めました。ところが、大学院にも通い多くの技術を学んだのですが、それを製品に取り入れる事がとても難しかったのです。

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修了生の声シャープ株式会社 スマートビジネスソリューション事業本部
スマートオフィス事業部 藤原 美智子さん (2/4)
社内で「AIってすごいものがあるから一緒にやろう」と言っても最初は受け入れられませんでした。例えばコピー機の開発に関わる細かいパラ
メータは、今は技術者が何ヶ月もかけてチューニングしています。それをAIの強化学習で効率化できるのではと提案したのですが、不審がられてあまり興味を持ってもらえませんでした。それでも自分が所属しているグループの中で、小さなプロジェクトを立ち上げ、画像処理や他の業務の中でAIで効率化できる部分はないかと案出しをしました。その中の一つで、画像の粗さ・細かさを判定するのにサポートベクターマ
シンが最適じゃないかという案をチームのメンバーが試したところ、今まで６割くらいだった精度が９割に上がりました。そこから半年ほどで実装まで進めたので、これはかなりの驚きでした。この実績により社内でもAIを使って何かやってみようという雰囲気が生まれ始めました。
その後、期待を持って多くのプロジェクトが立ち上がったのですが、どれも実用や製品化までは辿り着けませんでした。「技術を習得するだけではだめだ。」そんな思いが日々強くなっていきました。 どうやったらAIという技術をビジネスに落とし込めるかと悩んでいたところ、ちょうどAI Questからの案内を受け取り、参加を決めました。
学びを活かしたプロジェクトを自社内で立ち上げ、人材育成プログラムの担当に抜擢
修了後には早速AI Questでの成果を活かそうと、今までのやり方を変えて新しい取り組みを実施しました。その結果、いくつかの成果を出すことができました。

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修了生の声シャープ株式会社 スマートビジネスソリューション事業本部
スマートオフィス事業部 藤原 美智子さん (3/4)
まずは新しいテキスト検索システムの開発です。スキャンしたファイルや書類ファイルなど様々なデータが日々増えていく中で、素早く欲しい情報を検索できるシステムが作れないだろうかと、３名で開発プロジェクトがスタートしました。そこでは自然言語処理というそれまでの画像処理とは違う分野の技術が必要だったため、外部の企業様と協働して開発しました。ちょうど受講期間と並行していた開発でしたので、学んだ内容をリアルタイムに実践として取り込んでいきました。
他にもグループ内での小さなプロジェクトの推進では、画像の特徴抽出にGAN、エンジン制御パラメタの設計業務や、画質評価にCNN、スキャナの感度推定にLasso回帰、を活用するなど、それまでできなかったことや、手作業が多く、属人化していた業務をAIに変えてみよう。
という検討を加速しました。
また、最近技術部門から新規事業開発部門に異動になったのですが、トップダウンでAIやDXを取り入れた新しいソリューション開発のために全体でスキルアップをするようにと号令がかかりました。部署内にそういうスキルやノウハウを持った社員が少ないため、私が人材育成のプログラムを担当することになりました。
一番の学びは人を巻き込むためのロジック作り
一番良かったなと思うのは人を巻き込むためのロジック作りを学べたところです。参加前は本当に一人で騒いでいただけでした。でもAI
Questを経てからはきちんと課題設定をして、共感を得るための方法を考えるようになりました。一緒のチームにプロのコンサルタントの方がいて、その方のおかげで考え方も色々と変わりました。今まで技術目線だったので経営者の方がどこを見ているかなんて気にしてなかったのですが、例えば３ステップくらいに分けて説明するなど、見せ方の大切さなども学べました。

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修了生の声シャープ株式会社 スマートビジネスソリューション事業本部
スマートオフィス事業部 藤原 美智子さん (4/4)
他にも、課題を掘り起こすためのアプローチの仕方なども学べ、参加当初の期待以上に知識や経験を習得することができたと感じています。参加者の中にはもっと財務諸表とか数値とかないのか、情報が少なすぎると言っていた方もおられましたが、そんな情報なんて十分にあることの方が少ないと思うので、本当のビジネスの現場というのはこれだけの情報からどれだけのことが言えるかを考えることだというのも学びました。
あとは他のチームの方のプレゼンで、私はその課題の内容を知らないのに、その方のプレゼンを聞くだけで課題の内容もしっかり理解できて、しかもその課題が解決しそうな気にまでさせられてしまったこともありました。あれは今まで聞いた中でも忘れられない一番最高のプレゼンでしたね。私は技術畑にいる人間なので、プロのコンサルの方の資料やプレゼンを見ることってめったにないんですよ。それがAI Questではできた。これは本当に有り難かったです。他業種の人との交流を心がけようといっても、個人でやるには限界がありますから。
他にはデータ分析の部分でロードマップの引き方を学べたことも役立っています。社内で「データはあるんだけどこれをどういう風に活かしたらたらいいかわからない」というプロジェクトに呼ばれたりするんですが、そこでもまず何が課題で、その課題をどうしたいのかなど順序を追って整理することができるので感謝されます。
共に学ぶ楽しさが継続のモチベーションに

長く同じ職場に勤めており、普段は同じ様な人と同じ様な話しかしていないのですが、AI Questにいったら日本中の全く異なる業種の方や学生さんとも仲良くなって、飲みに行ったり色々な話を聞くことができました。チームでは３人でチャット上で毎日ああでもないこうでもないと議論したり。AI Questは課題が多いので続ける事はとても大変でしたが、そういう出会いや仲間と学ぶ楽しさが継続のモチベーションでしたね。
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瀧口 一喜さん
修了生の声
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修了生の声延岡信用金庫業務部 企業支援課 課長 瀧口 一喜さん (1/3)
経歴/ご経験
・ 延岡信用金庫にて企業のライフステージに合わせた企業課題の解決に従事
・ データサイエンスに興味を持ちMOOCで学習し、業界システムから還元されるデータの分析、VBAを用いた社内ツールの作成を行う
業務効率化のため、プログラミングの必要性を感じて参加を決意「AI」や「Python」について学びたいというのが主な動機でした。私は、宮崎県延岡市に本社を持つ延岡信用金庫に所属し、定期報告の資料作成が業務の一つにあります。最初は印字された何枚もの資料をExcelに転記していました。それから毎回同じ作業をするのが面倒でパワークエリを覚えました。でも、それはExcel内の部分だけの効率化なので、もう少し他の業務と連結した効率化を考えると、やはり、
プログラミングをきちんと学ぶ必要があると思い、マナビDX Questに参加しました。
自社の事業計画にデジタルと環境への取組を提案・実行
協働先企業として本プログラムに参加する企業を発掘する役割（案件組成団体）を、今年度は当金庫が担いました。また、会社の事業計画の自部署業務を前年とガラッと変えて、デジタルと環境に特化した取組を提案しました。具体的には、企業支援のメニューの中に、デジタル人材の育成や企業向けのセミナーなどのデジタル化のサポートを加えました。 理由は、地域全体のデジタルリテラシーを高めないと、先進的な地域の企業群との競争力の差がどんどん広がってしまうという危機感でした。県が開催するDX塾への参加、市内のIT
企業や自治体とのネットワーク作りなども進めながら、「AIは地域を救う」をテーマにして作った資料を元に関係団体と話をしています。各企業と話す際にもマナビDX Questの経験は役立ちました。また、案件組成団体として、各企業にAIやデジタルの必要性を説明しています。54

修了生の声延岡信用金庫業務部 企業支援課 課長 瀧口 一喜さん (2/3)

普段全く会うことのないメンバーとの学び合いで視野が広がった
AI Questならではの良さは２つあると考えていまして、一つは臨場感あるビジネスケーススタディから学べる点、二つ目は多様なメンバーによる受講生コミュニティでの学び合いです。普段は全く会うことのない企業の方や色んなメンバーと混ざって議論ができるのが大きな魅力でした。それぞれの人が関心の高い分野を持っていて、情報発信をたくさんして下さるので、今まで自分が興味を持たなかったところまで知ることができました。コミュニティだからこそ個人の限界を超えて、できることの範囲が広がるんだと実感しました。受講生内で色んな方の意見を聞けて視野が広がったことで、普段業務で地域の企業や支援機関の方とお話する時にも気づける点が増えたり、今まで見えなかった連携の形を見つけるようになれたと思います。
これまでは取引先が課題に対して補助金を使いたいという相談があった際、課題を疑うことなく支援策の提示をしていました。そもそもやろ
うとしていることがどのくらいのインパクトや実現性を持っているのか、要件定義やPoCなどから考えるというアプローチ方法は、参加しなければ知り得なかったことだと感じています。
現在では、コミュニティでの学び合いの良さを色んな人に知ってもらいたいと思いを持ち活動しています。延岡市には商業と工業の高校で情報の教育コースがあるのですが、そこで学んだエンジニアの卵の人たちが市内で活躍できていないと感じています。その原因の一つには「孤立」というのもあるのではないかと思い、マナビDX Questのようにケーススタディとコミュニティが一緒になったパッケージを提案しました。その提案は残念ながら通らなかったのですが、その中でもコミュニティの重要性についての議論をしていました。
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修了生の声延岡信用金庫業務部 企業支援課 課長 瀧口 一喜さん (3/3)

デジタル化の勇者は待っていても誕生しない、自分から学びの先達に
今回、案件組成団体として、また受講生仲間として、企業や自治体にマナビDX Quest参加の声掛けをしました。DXやプログラミングに関心の高い人はいたのですが、半分くらいは、やっぱり難しそうと思われて躊躇されました。地方ではAIで会社の課題を解決したいという声
はたくさん出てくるのですが、自分で学びたい人がなかなか見つからないのが現状です。

元々の基礎教育を受けてないとプログラミングの学習が難しいと感じてしまうのかもしれないと考えると、もう少しタイミングを早めて、意欲のある高校生に向けて、こういったプログラムの参加を促しても良いだろうなと思いました。そうすると将来の勉強や仕事の幅が広がる可能性があります。
何かで見たのですが「地方のデジタル化は勇者の誕生を待たないといけない」といったことが言われていて、やはり漠然と待っていても変わらず、何か先んじて進める人が必要なんだなと思います。そういった意味で、当金庫の活動も「地元の企業が取り組んだ」という事例の必要性を感じた事に起因しています。このプログラムが地域のデジタル変革の機運に与える影響は大きいと思います。読んでいただいたみなさん、ぜひ本プログラムに参加してみてください。

56

平松 雅幸さん
修了生の声
57

修了生の声

日東電工株式会社
製造・生産技術本部 平松 雅幸さん(1/3)
経歴/ご経験
・ 新卒で入社した会社で貿易事務、需給管理業務に従事
・ 上記会社退職後、ITの勉強をしつつ、デイトレードなどで生計を立てながらAI Questへ参加
・ AI Quest修了後に就職活動を行い、現在日東電工にて生産工程のDX推進業務に従事

ハードな場で、独学の成果を試してみたい
受講前は２年ほどデイトレードなどで生計を立てており、特定の職にはついていませんでした。当時交流していた友人がいたのですが、その方がAIについて勉強されていたことを契機に、自分も興味を持ちました。そこから一ヶ月位、本気で勉強した結果、友人よりも圧倒的に知識がついてしまい、気がつけば話が噛み合わなくなっていました。
そこで、AIがさらに学べる場を探していた折にAI Questを見つけました。見るからにハードなプログラムでしたので、これなら勉強した結果を試すのに十分かなと感じ、参加申し込みをしました。

58

修了生の声

日東電工株式会社
製造・生産技術本部 平松 雅幸さん(2/3)
チームで取り組む楽しさや成果の大きさを実感し、転職につながった
今は企業に就職しています。そもそも会社に入ろうと思ったきっかけがAI Questの企業協働の経験でした。企業協働によって、チームで取り組むことで短時間で大きい成果を得られることに気づきました。成果によって企業の方がものすごく喜んで下さることも実感できました。そこから1人ではなくチームで仕事をしたいなと思い始めました。元々大学でサプライチェーンについて専攻していたので、サプライチェーン
×ITの仕事を探し、結果サプライチェーンの一工程である生産工程のDX推進職に就きました。今は主にPSI管理業務のデータインフラを整える仕事をしています。
会社側もAI Questのことを知っていて、そこに参加しているということで成長意欲を認められました。経済産業省が主催しているということでネームバリューが高く、しっかりとしたプログラムだと認識されていました。あとは企業の課題に取り組んだことが実務経験だと認めてもらえ、実務経験者として高く評価いただきました。
修了後は、実際のビジネス業務に十分通用する実力が身についていた
入社して驚いたのは、AI Questでやっていた課題と現場の実務とのギャップがほとんど感じられないことでした。とりあえずAI Quest
をきちんとやっておけば、実際のビジネス業務の課題に普通に取り組める状態に仕上がってしまうというのはすごいと思います。要件定義などの資料をそのまま活用させていただいているのですが、AI Questの資料の仕様通り進めてみたら、上司や他部署のメンバーの期待値を超えたものができてしまったりしました。会社自体が開発のプロセスを曖昧にしか掴んでいなかったのですが、資料を参考に全体の流れや各プロセスで何をやるのかというのを明確にしたところ、全体感を理解した上で各プロセスを自信を持って進めることができるように59なりましたね。

修了生の声

日東電工株式会社
製造・生産技術本部 平松 雅幸さん(3/3)
プレゼン課題も役に立っています。経営者への提案時に盛り込むべき事項を流れに沿って作ったので、自分で作ったものをそのまま応用したら納得感のある資料を作れるようになりました。自分の作ったものがそのまま会社として使える財産になるというのが面白いですね。AI
Questでは自分が頑張ったところが、そのまま実務で使える材料になって還元されるというのがすごく良いポイントだと思います。
参加者同士の交流が、モチベーションを維持し続けてくれた
AI Questの良さというのは、まず半年間という長い期間を取り、その中でしっかりとAIやDXの全体を学べることだと思います。ただ半年というのは結構長いので、通常ですと取り組み始めのモチベーションが下がって継続しづらいという点もあると思うのですが、合間合間にコン
ペティションや参加者同士のコミュニケーションの場を提供することで、その継続しづらさを解消してくれているのも良いですね。こういうプロ
グラムって途中で９割くらい離脱してしまっても全然不思議じゃないのですが、そんな中でこれだけの参加者さんたちが続けられたっていうのはすごいと思います。
自分は元々チームプレーよりも個人プレーの方が好きだという気持ちが強くありました。新卒で入った会社に勤めている間も、そこを辞めた
時もそう思っていました。でも今回AI Questのチームプレーを経験したら、もしかしたら自分はチームプレーに向いているのかもしれないと感じるようになりました。それまで自分はコミュニケーションに苦手意識があったのですが、チームでやりとりする中で色んな人から「話が面白いね」って言ってもらえることが多くて、あれ、もしかしたら自分は実は意外と話すの得意なのかもしれないなと思うようになりました。
色んな人と共通の目的に向かって協力することで、自分が苦手だと思ってたことが実はただの思い込みだったということに気づけたのかもしれないですね。参加者同士の交流を通してのそういった気づきも、スキルとは違う財産になっていると思います。
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今中 大さん
修了生の声
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修了生の声株式会社ブレインパッド
今中 大さん (1/4)
経歴/ご経験
・ AI Quest参加時は、マーケティングのコンサルティング企業にて市場調査・データ分析を通じた企業課題の解決に従事
・ AI Quest参加後、データ分析支援会社に転職。企業のデータ活用の支援を行っている

元々持っていた知識を、実装するための一連の流れを学びたかった
参加前はマーケティング関連のコンサルティングの仕事をしていました。クライアント様の課題に対してリサーチ設計やデータ分析などを行う業務です。その業務の中では統計などは多少使うのですが、AIや機械学習まで踏み込む提案までは、自身の経験もなかったため、できませんでした。そんな中でAI Questを知って、ぜひ学びたいと思ったのがきっかけです。元からいくつか分析コンペには参加していたのですが、その技術を実際に業務でどう使うかや、AIの実装方法などについて、自分の中で想像がついていなかったので、一連の知識が学べそうだと期待していました。

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プログラム内の経験実績が転職の自己PRに役立った
自分の中で、よりデータ分析やDXに特化した分野でキャリアを積みたいという気持ちがありました。また、AI Questの中で行ったような、データ分析技術と実際のビジネスを橋渡しする領域に興味がわき、転職を考えるようになりました。AI Questに参加して色んな方の活躍を見る中で刺激を受けたのと、業界で働くイメージが掴めたことも後押しになりましたね。今はデータ活用推進を専門にする会社に転職
して、クライアント様のデータ活用のコンサルティングや、人材育成、スキル習得の支援をしています。
転職活動にもAI Questは役立ちました。優秀賞をいただいたことや、企業協働プログラムで実際の企業の課題解決に取り組んだという経験をアピールさせていただきました。企業様との協働の実績があることは、採用する側からしても安心材料になったのではないでしょうか。
AIやデータ分析周りには資格や明確な基準がまだ少ないので、経産省がやっているプログラムできちんと成果を出せたというのは良い
アピール材料になったのだと思います。

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一連の流れが体系的に学べた結果、目指す方向が明確に
AI Questを通して多種多様なバックグラウンドをお持ちの方と出会う中で、自分のスキルの棚卸しや得意不得意の整理など、ある程度自分を客観的に捉え直すことができたというのも一つの成果かなと感じています。参加前は、ぼんやりとしかイメージできなかった“デジタル人材” の人物像が、参加後には“こういうところを目指したい”ときちんとイメージできるようになりました。よく言われている、データサイエ
ンティストに求められる３つのスキル（データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力）があると思うのですが、今の自分はどこができていて、今後はどの方面の力を伸ばしていきたいのかというのが、他の参加者の方との比較を通してクリアになりました。例えばエン
ジニアリングがすごく強い人がいると、そこでは敵わないと思う反面、こっちの分野ならいけそうというのも見えてきたというか、目指す方向をつかむきっかけになりました。
スキル面では、要件定義の部分やPoC、効果検証についての一連の流れを、体系的に学べたことが大きかったです。データの分析コンペですと前工程、後工程を飛ばしたモデリングの部分しか取り扱っていないので、一連の工程を虫喰い無く学べる機会は貴重です。クライアントと一緒に課題特定や分析、検証を進めるうえで、決めなくてはいけないことや意識すべきことが教材の形で学べたのは大変有難
く、教材で出たフレームワークもそのまま実務に使えるため重宝しています。修了後、需要予測関連のCRMの相談を受けまして、 AI
Questで得た知見もあったため、アドバイザーのような形で参加しました。「何のためにこの分析をするのか」や「何を効果検証するのか」など、
AI Questでの学びを活かして抜け漏れなく検討することができました。AI Questは一度習ったら終わりではなく、実務の中で繰り返し思い出しながら活用できるコンテンツなのが良いですよね。
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今中 大さん (4/4)
実務経験を模擬的に体験できる貴重な機会が得られた

参加中は、他の方と共に学び合うというのが大きなモチベーションになっていました。教材の中で、アプローチの仕方や解釈の仕方がいく
つもある場面が出てくるのですが、参加者同士のコミュニケーションで補完したり、相互レビューで他の人の解法を見て、こんなアプローチがあったんだと気づいたり。同じ課題をやっていてもそれぞれ全く異なる切り口が出てきたりするので、すごく参考になりました。修了後も、勉強意欲がわかない時に、心のどこかで「あの人たちは今も頑張っているかもしれない」とふと思い、自分もやらないとなという気持ちになるよ
うになりました。
あとは実務経験を模擬的に体験できるというのがものすごく貴重な機会だと思いました。データ分析の界隈は、実務経験が多い方とほ
とんどない方の間に、かなり大きな隔たりがあると思うのですが、その溝を克服する手立てになるのではないでしょうか。色んな方とお話しすると、９割９分の方が「自分はまだまだ初学者で自信がないです」っておっしゃるんですね。ほとんどの方が、自分のデータ分析に自信を持っていない中で、AI Questでは皆のアウトプットを比べることで、できているところ、できていないところをそれぞれ確認できる仕組みがあるのが良いと思っています。修了後にすぐに「何でもできるプロフェッショナルです」と名乗るのは難しいと思うのですが、ここはできたな、この部
分は得意だな、という自信が持てるのは良いですよね。例えば「需要予測に関しては自分は一定のレベルは超えてるぞ」みたいな。そこで得た自信でまた一歩前進できる気がします。
自分自身の強みについては二つ、まずは分析の前の課題特定と、もう一つは分析結果を元にしたストーリーテリング、プレゼンテーションだと感じています。それができるデータ分析人材が意外と少ないと感じているのですが、そこができないと企業課題は解決できないと思っているので、そこは今後も伸ばしていきたいですね。
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