“つくばの社工”におけるPBL型演習「マネジメント演習」の事例紹介

アクセンチュア×筑波大学「経営支援AI開発演習」「社工2.0」と同期した、産学共同の取り組み

アクセンチュア 中畑良介

筑波大学 岡田幸彦
0社会工学類“社工”と略しています
・1期生は1977年4月入学
・当初からデータ解析を重視
3つの主専攻・社会経済システム主専攻
・経営工学主専攻
・都市計画主専攻
1学年120人
・約2/3が大学院進学
・2％以上が大学教員に（2～3人/年に相当）1筑波大学 理工学群 社会工学類 経営工学主専攻

2

今年度：主専攻を越えて社工全体へ開放（3年次推奨、秋学期、75分×2時限×11週）

To 岡田先生
下記パートについてスライドの差し込みお願いいたします
スライド4マネジ（PBL）の歴史（1分）

3

2020年10月～

筑波大・アクセンチュアの包括的協定
筑波大学・アクセンチュアのそれぞれの強みを活かした人材育成や共同研究を通じ、つくば市の地域社会や日本全体への貢献を生む価値ある協業を目指して推進中
筑波大学の強み• 学際性• 企業との包括的な共同研究スキーム• 大学発ベンチャー創業支援プログラム• つくば市と大学の密接な連携等

アクセンチュアの強み• ビジネスの現場で培った実践的なデジタル力• スタートアップ発掘も含めたイノベーションを生み出す仕組み• 外資企業ならではのグローバルの知見提供

1

ビジネス・アカデミック双方にとって優秀なAI人材の育成

2

筑波大・ACN両者の知見を活かした先進的な共創

目指すべき
価値ある協業3

アクセンチュアのクライアントネットワークを活かしたエコシステムの構築
4企業から見たAI教育に対する課題と期待
ビジネスシーンだけでのAI教育には限界がある。大学、場合によっては中学や高校も含め、学術機関と連携しながらAI教育を進めなければ、真の意味で日本の分析人材不足は解消されない。
企業

企業から見た課題と期待[AI部門][業務部門]
・・・

データサイエンティスト、AIアーキテクト等①
大学・大学院中学校・高校連携③②① 優秀なAI活用スキルを持った学生の増加
純粋にAI・データを用いて、社会課題や企業課題を解決できるスキルを持った人材の育成、採用促進② 女性・外国人など、多様なバックグラウンドをもったAI人材の増加
特に日本では情報系の女性人材は少なく、中高含めた教育課程全体としての改革による多様性の獲得③ データ活用の企画が可能なよう全体のAIリテラシーの底上げ
AI人材と対等に会話し、AIの活用領域や活用方法を企画できるビジネス人材のリテラシー強化
5マネジメント演習カリキュラム
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日付
第1回

10月7日

第2回

10月14日

第3回

10月21日

第4回

10月28日

第5回

11月4日

第6回

11月11日

第7回

11月18日

第8回

12月2日

第9回

12月9日

第10回

12月16日

第11回

12月23日

時限
5限
6限
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6限
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6限

アジェンダ
■コースガイダンス■AI・データサイエンス概論
■課題定義
■仮説立案
■データ収集・加工・探索■分析モデルとは？ (教師あり/なし、目的変数/説明変数)■代表的な教師なし手法とクラスター分析■クラスター分析実習 (ハンズオン)■代表的な教師あり手法と決定木分析■決定木分析実習 (ハンズオン)■より高度な機械学習■勾配ブースティング実習 (ハンズオン)■よいモデルを作るポイント■モデルをサービス化/ビジネス実装するポイント■クライアント (ウエルシアHD小沼総務部長)との対話■AI 開発演習： TRL2 (コンセプトの提示)■AI 開発演習： TRL3 (PoC; コンセプトの実証)■AI 開発演習： TRL3 (PoC; コンセプトの実証)■AI 開発演習： TRL4 (実用を想定した本格的なラボ実験)■AI 開発演習： TRL4 (実用を想定した本格的なラボ実験)■AI 開発演習： TRL4 (実用を想定した本格的なラボ実験)■プレゼン準備■最終プレゼン■最終プレゼン※ハンズオン：Pythonを用いた実習形式の演習

解説・小演習を中心とした座学形式の講義

グループワークを中心とした演習形式の講義

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カリキュラム前半パート：データサイエンス座学・ハンズオン
データ分析のビジネス活用における一般的なプロセス
発射台・標的の設定
ステップ

概要対応
講義

課題定義

仮説立案

データ分析
データ収集

データ探索
・加工

• ビジネスとデータの • 定めた改善施策
現状把握と課題に対する分析仮の明確化説洗出し(発射台)• 仮説検証に必要• 課題の優先順位なデータ・方法の付けとターゲットの洗出し設定(的の設定) • 仮説の優先度付• 改善施策の方針
け、絞り込み立案・策定• 仮説検証に必要なデータを選別/収集• 課題定義• データ収集・加工・探索• 仮説立案

分析手法
選択• 基本統計量や可 下記情報をもとに視化による基本情 分析手法選択報の把握• データの性質(量• 必要があれば、収 • 分析に有効なデー 的/質的、等)
集データの結合・タ (変数) 選別• 分析の目的
加工• 分析目的に応じて (傾向把握/将来データの探索・加予測、等)工を繰り返す業務展開
モデル構築

業務・システムへの反映• 統計手法を用い • 得られた分析示た解析の実施
唆を用いた施策の(統計モデル構築、 実施機械学習など)• 継続的な分析を• 実業務と照らした用いた業務プロセ
分析結果の評スの運営方法の価・解釈
検討• 分析モデルの高度化・チューニング

• 分析モデルとは？
• モデルをサービス化• 代表的な教師なし手法とクラスター分析 /ビジネス実装するポイント• 代表的な教師あり手法と決定木分析• 高度な機械学習(勾配ブースティング)• よいモデルを作るポイント

7カリキュラム後半パート：AI開発演習
実際のビジネス課題・ビジネスデータを用いて演習に取り組むことで、座学だけでは得られない実社会でのデータ分析の難しさを肌で感じてもらうと共に、今後の成長の糧としてもらうよう設計
AI開発演習の概要• 2-3名でグループを組み(単独も可)、ウェルシア様の店舗の実課題を解決するためのAIサービスの開発を3週の講義時間の中でチャレンジ

本演習の3つの特長

A

データ提供先であるウェルシア様に対して、学生がヒアリングする機会を設け、現場の生の意見をもとに、ビジネス活用に必要な分析設計を促す

B

ウェルシア様・ウェザーニューズ様の大規模データを組み合わせて分析する機会を与え、実社会における大規模・複雑なデータ利用の経験を与えるC

ウェルシア様向けに成果を発表する場を用意し、分析作業で終わらず、結果の活用方法や他者へのわかりやすい説明など、社会実装に際して必要な要素もあわせて学ぶ• ウェルシア様からの直接ヒアリングの機会を初回に設け、ビジネス現場の生の課題を理解した上で、取り組むべき分析を設計• ウェルシア様・ウェザーニューズ様からデータを提供いた
だき、実際のビジネスデータを活用✓ ウェルシア様：POSデータ (つくば市内16店舗の実績3年分)✓ ウェザーニューズ様：天候実績データ (ウェルシア店舗周辺の1時間ごとの過去天候実績)

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最終プレゼン進出チームの発表概要
全26チームが演習を実施し、発表資料を各社で選定し６チームを選定。最終講義回で演習発表を実施。
入賞チームの発表タイトル

発表タイトル

サービス工学大賞受賞チームの発表概要

サービスウェザー
工学 アクセン ウェル ニューズ大賞 チュア賞 シア賞 賞

1

一緒に買われやすい商品の分析と販売促進への応用

2

商品別の1時間ごとの売り上げ個数予測による品出し優先順
位付けAIの開発

3

売上の減少を分析するAIの提案✓

4

欠品探知AI開発✓

5

過剰在庫解消AIに関する提案✓

6

店舗オペレーションの改善を推進する“店舗専用”経営支援AI✓✓

公式アプリのカスタマイズによる販促支援を提案。分析に留まることなく、結果のビジネス利用方法も示すことができていた。また、発表も堂々としており、わかりやすかった。

✓✓

9アクセンチュア×筑波大学 AI教育プラン

インカレ募集！ 我々の「マネジメント演習」に乗りませんか？
まずは既存のマネジメント演習の高度化から着手し、対象の学類拡大・学年拡大を通して、筑波大学全体としてAIスキルを底上げすると共に、AI・データサイエンスを用いて社会課題を解決できる人材の輩出を加速する

2021年

2022年

Step1

Step2

社会工学類 3年生向け

筑波大学としての思い

アクセンチュアとしての思い⚫ 社会に通用する“現場力”をもった科学的人材の育成⚫ 専門性を修得するための大学院進学希望者の増加⚫ 実践的なビジネスアナリティクススキルを持った人材の育成
今年度の取り組み範囲全学へ開放 3年生向け

2023年～
Step3

他大学へ開放？

⚫ 社会に通用する“現場力”をもった科学的人材の育成⚫ 専門性を修得するための大学院進学希望者の増加（他学→システム情報工学研究群への入学希望者の増加）⚫ 実践的なビジネスアナリティクススキルを持った人材の育成

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