データレイキスト育成講座のご紹介
金融機関様に特化した、データ利活用の中心人財の育成

はじめに
 銀行業務、例えば法人融資業務においては、判断すべき事柄が複雑多岐にわたることからコンピューターの活用は限定的であり、定量的な財務情報を用いたスコアリングモデルの活用等は行われてきましたが、人手の対応が中心でした。
 しかしながら、近年のコンピューター技術の発達には目覚ましいものがあります。
クラウド技術により、ハードウェア投資の計画を緻密に立てることなく、柔軟なコンピューター・リソースの確保が可能となり、AI技術の発達でこれまで機械には困難と思われていた作業の機械化、自動化が急速に進んでいます。
データ利活用基盤となるデータレイクの構築・活用も進みつつあります。

 こうした状況を踏まえて、手作りからコンピュータ制御の自動生産にシフトする事で隔絶的な生産性向上を果たした往年のメーカーの進化の過程を、銀行業務において実現することが可能となってきています。
 クラウド、AI、データレイクの最新技術を活用していくことで銀行業務の効率化と高度化がもたらされます。金融機関の皆様は新しい技術を用いたデータの利活用を行っていくべきであり、データ利活用を担う人財の育成を金融機関の内部で進めて行く必要があります。
 FVグループは創業以来手掛けてきたデータサイエンス事業、ソリューション開発事業のノウハウを生かして金融機関様の人財育成をご支援します。

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開講の背景•～データ利活用の組織体現の重要性～

データ利活用に基づく新しいサービス、ソリューションを開発する際は、属人的ではない、組織的な取り組みが必要です。
個々人の働きを共通の目的のもとにまとめ上げ、組織としての成果に繋げる体制、いわば〝データ利活用の組織体現〟が何よりも実現すべきものであると言えます。

•

データ利活用の組織体現を実現するには、「業務課題の解決に向けた”業務企画の立案者”」と「企画実現に関わる”作業担当者（分析者・IT技術者）”」の間を取り持ち、データ利活用を組織的なプロジェクトとして牽引する人財、要となる統括者の存在が重要となります。
•弊社ではこの役割を担う人物を〝データレイキスト〟と独自命名し、育成講座を開講します。

開講日：2023年4月以降のご希望の日時に開催（業務終了後の時間帯も対応可）受講方法：Zoomを用いたオンライン開催
講座内容：”レクチャー”＋ ”スタディ”（計２時間）×全８回＋チュートリアル（個人面談）2時間

受講料：1名の場合50万円（消費税別）（1時間当たり2.8万円）※受講内容に応じて個別見積もりを実施します。同時受講人数に応じた割引も行います。

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データレイキスト育成講座のご紹介
対象•

プロジェクトの中心を担うマネージャー、リーダー、これからデータ利活用プロジェクトに参画する若手エースなど。

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データ利活用チームの皆様で受講いただくと、より効果的です。

•

分析者が対象ではないため、データ分析業務、データ利活用業務の経験のない方でも受講いただけます。
特徴•

データ利活用を組織的なプロジェクトとして牽引する中心人財、要となる統括者としての役割を担う≪データレイキスト≫の育成講座です。※データサイエンティスト（分析者）の育成講座ではありません。

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レクチャーで知識を吸収し、スタディで内容を深掘りすることで、データレイキストとしての素養を身に付けます。

•

受講生と双方向での対話を行うことを重視します。
チュートリアル（個人面談）を実施し、個別に受講生をフォローします。

•

アフターサービスとして相談窓口を開設。
講座内容の小さな疑問から、講座終了後のプロジェクトのご相談まで、お問合わせに対応します。

データに基づいた科学的経営のご支援を、金融機関様に向けて20年以上続けてきたFVグループが、モデル構築、DB構築、システム開発等で蓄積した知見を、皆様とお客様に還元したいとの想いから纏め上げた、「金融機関様に特化した、データ利活用の中心人財の育成講座」です。
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3コンセプトコンセプト•

データ利活用の実務を〝データ利活用の①企画立案、②実践、③マネジメント〟の３要素にて定義•

Lectureでは、各要素で必要となる基本的な知識を習得•

Studyでは、Lecture の内容を深堀りするケーススタディを実施し、理解を深めます。

【データ利活用の実務フロー概要図】
金融業務の知識と、データ利活用の知識を兼ね揃えることで、自ら課題を発見する人財となることが期待されます

育成講座範囲
業務適用結果のフィードバック
課題
解決

収集
課題発見
業務課題発生DX実施のための業務企画

業務企画の立案者
データレイキスト：
データ利活用の企画立案、分析者の管理監督、マネジメント
分析者 / IT技術者：
データ利活用の実践(収集、分析、開発)を担当

データ利活用
企画立案

分析業務適用開発① 企画立案② 実践③ マネジメント

データ利活用の3要素についてLectureとStudyの2部構成で効果的に学習します。

All Rights Reserved4受講の効果
当講座を受講することで、「担当者」「組織」「プロジェクト」の点で以下の効果があります。
受講前

受講後

担当者
（人財）

• データ利活用を進める担当者として、何を行うべきか、何を身に着けるべきか、イメージがない。
• データ分析の研修を受け、ＢＩツールや分析ツールでデータの集計やビジュアライズ、モデル構築の手順は学んだが、実務活用に繋げるやり方はこれからで、総合的な知識、理解が十分にない。

• データ利活用の全体像を把握し、データ利活用の実務活用には、プロジェクトとして組織的な対応が必要であること、その際の中心人物としてデータレイキストの役割を理解する。
• データレイキストとして、組織内のデータ利活用プロジェクトを牽引するリーダー、プロジェクトマネージャーとして行動するための素養が身に着く。

組織（体制）• 組織内で分析者の育成を始めたり、分析経験のある人財を採用するも、組織的なデータ利活用として形ができていない。
• 分析スキルを持った人材がいる場合に、その人に任せきりになる。属人的になっており、その人がいなくなると活動が止まること心配される。

• 組織的なデータ利活用が進める上で、データ利活用の全体像を把握し、業務企画の立案者と企画実現に関わる作業担当者の間を取り持つ存在が必要で、この役割を担うデータレイキストの育成が進む。
• データ利活用の「企画」「実践」「マネジメント」の3つの役割分担の元で、属人的ではない、組織的な対応ができるようになる。

プロジェ
クト（運営）• データ利活用を自社のプロジェクトとして実施できていない。
• 外部の会社（コンサル、ITベンダー等）に丸投げに近い形で委託しており、内部に経験が蓄積されず、何かあると委託会社に都度相談している。

• データレイキストが、リーダー・プロジェクトマネージャーとして行動することで、自社のプロジェクトとして実施できるようになる。
• 外部人材と内部人財を適材適所で使い分け、主体的なプロジェクト運営が可能、ノウハウも蓄積。

データレイキストの育成により、自社の人財が中心となって、外部人材も活用しつつ、組織的なデータ利活用が進みます。
データに基づく様々な取り組みを自社主導で進めることで、お客様に貢献する新しいサービスのご提供に繋がります。

 データレイキストの育成は、当講座の受講のみで完了するものではなく、その後の学習や経験が必要となります。
 この点について、受講者へのアフターサービスや受講後に関わるデータ利活用プロジェクトにおけるPoCやOJTの支援という形で、弊社が継続的にサポートを行います。
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講座のテーマについて
FVグループの業務経験を踏まえた、実務者のための講座を企画（全8回)•

データレイキスト総論にて、データ利活用の在り方とデータレイキストの果たすべき役割の全体像を俯瞰

•その上で、データ利活用の①企画立案、②実践、③マネジメントの３要素を身に着ける講座を実施•データレイク構築概論も実施し、データ利活用基盤としてのデータレイクに関する基礎知識も習得#講座テーマ

内容説明

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データレイキスト総論

データ利活用の組織体現とデータレイキストの役割

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データ利活用の実践①

モデル構築のためのデータ分析手法

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データ利活用の実践②

モデル構築のデータ分析プロセス

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データ利活用のマネジメント①

AI活用概論5

データ利活用の企画立案

データ利活用の企画と分析要件定義6

データ利活用のマネジメント②

分析プロセス・分析結果の検証

7

データ利活用の実践③

分析結果のアプリ実装・業務適用

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データレイク構築概論

データレイクの構築・機能、活用の方向性☞ 各講座について、レクチャーとスタディを実施し、効果的な学びの場を提供します。
チュートリアル（個別面談）も行い、受講者の疑問を、しっかりとフォローします。

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6講座の各テーマ紹介
第１回

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データレイキスト総論

各回は【レクチャー】、【スタディ】を併せて2時間です。

【レクチャー】【スタディ】•

データ利活用のイメージを持ち、データ利活用を組織的に実践するに当たり、データレイキトの必要性と役割、身に付けるべき素養を理解する。

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データ利活用により実現されると考える業務上の効果を融資業務を例にとってbefore/afterの事例として紹介する。

•「データ利活用の企画立案・実践・マネジメント」の3つの観点でデータ利活用を組織的に行うことを理解する。

•

各事例で関係するデータの内容や、分析手法、取り組みのポイントについても紹介し、ディスカッションも行う。

第２回

モデル構築のためのデータ分析手法（データ利活用の実践①）【レクチャー】【スタディ】•

データ分析には様々な手法がある事を理解する。

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モデル構築で用いられるデータ分析の手法について代表的なものを学ぶ。

データ分析手法として、時系列分析を取り上げ、代表的な活用事例として需要予測モデルを構築する。

•

パラメータ推定、数値予測等をサンプルデータを用いて、具体的に学ぶ。

第３回

モデル構築のデータ分析プロセス（データ利活用の実践②）【レクチャー】【スタディ】•

データ分析がプロセスに沿って行われることを理解するため、モデル構築の分析プロセスについて学ぶ。

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信用スコアリングモデルの構築プロセスを、サンプルデータを用いた事例で具体的に学ぶ。

•

分析プロセスの各工程で注意すべき点を弊社の取り組み事例に基づき具体的に紹介する。

•

作成したモデルの内容についてグラフ等を用いて具体的に可視化して、イメージを掴む。

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講座の各テーマ紹介
第４回

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AI活用概論（データ利活用のマネジメント①）【レクチャー】【スタディ】•

データ利活用を進める上でAIの利用は必須であり、そのためにはAIに関して正しい理解を持つことが必要。

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ディープラーニングの手法を用いた事例として、テキスト解析に関するAIモデルを取り上げる。

•

AIとは具体的にどのようなものなのか、AIの内容を整理し、AIの現状について学ぶ。

•

サンプルデータを用いたモデル構築事例を通して、AIモデルの内容について具体的に学び、理解を深める。

•

AIを活用していく上の課題、AIをデータ利活用の手段として効果的に活用していくための基本事項を身に着ける。

第５回

データ利活用の企画立案【レクチャー】【スタディ】•

組織的なデータ利活用プロジェクトには、事前の計画（企画立案）が重要であることを学ぶ。

••

解決すべき課題、実現すべき事項を明確化し、プロジェクトの進め方を整理し、分析として実施する要件を定義する、データ利活用プロジェクトの上流工程について理解する。

データ利活用の企画立案として作成するプロジェクト企画書・分析要件定義書のサンプルを用いて、分析業務の円滑な実施のために両ドキュメントに記載すべきポイントを具体的に学ぶ。

•

本件作業に当たってのディスカッションも実施。

第６回

分析プロセス・分析結果の検証（データ利活用のマネジメント②）【レクチャー】【スタディ】•

分析プロセス・分析結果の検証、妥当性確認は、データ利活用のマネジメントにおいて重要な点となる。

•

データ利活用のマネジメントとして報告書の確認は重要な役割。

•

ここでは、構築されたモデルの内容を検証し、妥当性を確認する際のポイントを学ぶ。

••

モデル構築はプロセスに沿って実施されるものであり、結果のみならず各工程での確認が必要となる。

分析結果報告書のサンプルを用いて、分析プロセス・分析結果をレビューする際のポイントを具体的に学ぶ。
レビューの実施に当たってのディスカッションも実施。

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8講座の各テーマ紹介
第７回

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分析結果のアプリ実装、業務適用（データ利活用の実践③）【レクチャー】【スタディ】•

構築したモデルをアプリケーション（システム）に搭載して業務に適用する際の一連の工程について理解する。

••

アジャイル型の開発が広まり、AIのシステム搭載も進む
中、モデル構築とシステム実装を切り離して考えるのではなく、一体のものとして理解することの必要性について学ぶ。

ケーススタディを通して、構築したモデルをアプリケーション（システム）に搭載するに当たって注意すべきこと、必要となることを学び、ディスカッションも実施。

•

分析部門とシステム部門、更に運用部門も含め協力しながら業務活用を実施することが重要であることを理解する。

第８回

データレイク構築概論【レクチャー】【スタディ】•

データ利活用基盤としてデータレイクの役割を学ぶ。

••

従来からあったデータベース等の基盤とどのような点が異なるのか、データ利活用を進めて行く上でどのような点で有効なのかといった点を学び、データレイクをデータ利活用の基盤として活用していくための基礎的な知識、理解を身に付ける。

世の中のデータレイクの構築事例を取り上げ、データレイク活用の利点、効果について具体的に学びながら、データ利活用基盤としてのデータレイクの役割、活用の方向性について理解を深める。

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銀行業務におけるデータレイク活用をテーマに、ディスカッションも実施する。

チュートリアル（個人面談）

アフターサービス•

弊社の担当者が、受講生と個別に面談（2時間を予定）。

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アフターサービスとして相談窓口を開設。

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Lecture、Studyの疑問に関する補足説明や質疑応答、データ利活用全般に関する各種相談対応を実施。

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講座の内容がしっかり定着するよう個別にサポート。

講座内容に関する疑問点のお問合せから、講座終了後のプロジェクトのご相談まで、幅広く対応し、受講後のデータ利活用への取り組みをサポート。

All Rights Reserved9本資料に関するお問い合わせにつきましては、弊社担当までご連絡ください。
日本リスク・データ・バンク株式会社 会員事業部〒104-0045 東京都中央区築地 5-6-10 浜離宮パークサイドプレイス 15階
連絡先 会員事業部 代表電話：03-6226-6671
メールアドレス：c2@riskdatabank.co.jp
https://www.riskdatabank.co.jp



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