資料２－１

企業のAI/データ活⽤推進とリスキリングを同時に⾏う試み〜松⼭市主催 データサイエンティスト育成講座の例〜
東京学芸⼤学 准教授 遠藤太⼀郎

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遠藤太⼀郎（えんどうたいちろう）

・ 国⽴⼤学法⼈東京学芸⼤学 教育AI研究プログラム 准教授
・ ⼤⼿AIスタートアップ AI技術統括
・ 理化学研究所AIP 客員研究員
1996年、18歳からAIプログラミングを始める。⽶国ミネソタ⼤学⼤学院在学中に起業し、AIを⽤いたサービスを開始。
AIに関する実装、論⽂調査、システム設計、ビジネスコンサル、教育等幅広く⼿がけた後、AIスタートアップに参画。数⼈のチームからスタートし、現在では4050のAI案件を並⾏して⾏う組織を率いている。
パラレルワークをしながらAI時代(VUCA時代)の⽣き⽅、働き⽅の向上を進める。短期的には⽇本の職場におけるAI化・データドリブンな意思決定を、現場のリスキリングなどもセットで推進。国際コーチ連盟ACC。

書籍

8章執筆

技術校閲

「AIと教育」の章執筆

共同執筆（代表著者）

共同翻訳

AI/データ活⽤・リスキリングを進めるための論点• 個人軸– VUCA時代にAI、データサイエンスをどのように学ぶか（リスキルするか）• 企業軸– どのように、現場でのAI活⽤、データドリブンな意思決定を進めるか– 社内外でリスキリングされた⼈材や、ハイエンド⼈材が活躍できる組織やマネジメントとは• 社会軸– 新たな働き⽅の価値観で働く⼈達のためのエコシステムを作るには4

学習と、現場で成果を出すことのギャップ
それを超える試み
機械学習などの技術を学ぶことと、実際に役に⽴つ成果を出すことの間にはかなりの距離がある

外部のAIベンダーに頼るだけではデータドリブンな経営はなかなか進まない

それを⼀⼈で埋めようとすると、ユニコーン的なデータサイエンティストが必要になる

現場で必要な課題解決には、現場の⼈がAIやデータサイエンスを学んだほうが早い可能性

学習者は企業の実課題に対し、解決策を⾃ら考えて提案。
それを検証するためにアクティブラーニングをしながら、実データを使って取り組む
これをPBL（プロジェクトベース学習）とし、チームで取り組む
5実例︓松⼭市主催 データサイエンティスト育成講座

https://matsuyaman.space/ds2020/

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学習⽅法
実課題を解決することをゴールとし、達成に向けた学習内容はコーチングを通して受講者が主体的に決める。チーム毎に定期的に講師のFBを受ける。
企業の実課題を実データで解決するオンラインPBL
企業と連携し、・ヒアリング・提案・検証/プロトタイプ作成
・最終報告
を決済者に向けて⾏う

基礎を主に
MOOCs等で⾃習
オンライン学び合い

個⼈のゴール

チームのゴール

定期的な振り返り/FB
コ ︵) 戦
チ 略
ン 的
グ 学習︶
ゴール達成に向けた学び（アクティブラーニング）

AI未経験者対象 / 受講期間約３ヶ⽉
7実例１︓株式会社ひめぎんソフト
背景

事業の⼀つとして、幼稚園・保育園向けに⽀援システムを提供
している

解決/実現
したいこと

先⽣⽅のシフトをＡＩを使って短時間で作成

講座の範囲内（約３ヶ⽉）での取組

特定の園に特化し、１ヶ⽉分のシフトを⾃動作成⼿法

数理最適化の問題をソルバーを使って解く

結果

１⽇以上必要としていたシフトの作成を「30秒」程度で作成することが可能に

今後の展開

どの園でも利⽤できるように、汎⽤性があるプログラムにする
最終的には、他の業種でも利⽤できるようなシフト⾃動作成システムへシステムに組み込み、実際の現場での⽣産性向上、働き⽅改善に寄与
8実例２︓株式会社ダイキアクシス
事業の⼀つとして、浄化槽の製造販売をしている

背景
解決/実現
したいこと

不良率を低減し、コスト削減に繋げる

講座の範囲内（約３ヶ⽉）での取組

紙媒体のデジタル化および、不良率の低減に向けた有効性の確認⼿法

ビジネス理解 ＝ 品質管理の統計的⼿法（ＱＣ七つ道具）
データ理解 ＝ 探索的データ解析（ＥＤＡ）
不良予測モデルの構築 ＝ Python の機械学習ライブラリ「 PyCaret 」

結果

不良発⽣の条件に関する⽰唆が得られ、事業戦略に活⽤⾼精度な予測モデルの構築は出来なかったが、不良情報の分析結果を外注先へフィードバック

今後の展開

⽔平展開（他⼯場への⽔平展開）
垂直展開 （製造業への機械学習の応⽤）︓製品需要予測、設備の予知保全

紙媒体のデジタル化からはじめ、データ解析・AI化からデータドリブンな意思決定に繋げる、⼀気通貫のDX
9実例３︓EIS
背景

事業の⼀つとして、⼤学⽣の⽀援を⾏っている

解決/実現
したいこと

Twitterを⽤いて、イベント企画などに活⽤できるような⼤学⽣のトレンドとニーズを特定したい

講座の範囲内（約３ヶ⽉）での取組

就職活動に困っているTwitterアカウントの特定⼿法

TwitterAPIを活⽤し、就活関連のツイートを取得
機械学習を活⽤し、その中から困っているツイートを分類

結果

これまで︓⼿動で１ツイートにたどり着くのに５分。１⽇２０件が限界
これから︓⾃動で１⽇２００件取得（精度も実⽤レベル）

今後の展開

様々な分野に対応できるマーケティングツールとして確⽴

社内の業務フローが劇的に改善。仕組も型化されているので、キーワードを変更し、探したいツイートのサンプルを集めるだけで、様々な分野に適⽤可能。
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実例４︓サイボウズ株式会社
背景

kintoneという業務アプリ構築クラウドサービスを展開

解決/実現
したいこと

kintoneの解約を予測したい講座の範囲内（約３ヶ⽉）での取組

解約の予測には製品の利⽤状況のデータを使⽤したいが、社外へ提供することができない。ダミーデータを作成する⽅法を検討することで、社外メンバーの知⾒を活かし、分析作業を効率化

⼿法
結果
今後の展開

実データと同様の分布のダミーデータをオーバーサンプリングを使って⽣成
社外メンバーと共同で、解約予測のモデルを検討作成したモデル作成⼿順を社内で実データに適⽤し、検討

これまで社内では取り組みが難しかった課題に対し、社外メンバーの知⾒を得ながら、分析⼿法の選定 、分析ツールの検証 、分析⼿順の確⽴など実施することができた。ダ
ミーデータ解析段階で作成したプログラムは流⽤可能なため、実データを使⽤した解析を最⼩⼯数に抑えることができた。

社内にて実データを⽤いて、予測精度を上げる「外にデータを出せない」という壁を超え、データ分析の新しい協業のあり⽅を拓いた11

ポイント・論点•

AI/データ活⽤を社内でできるようになることと、リスキリングは表裏⼀体– AIやDSを学ぶだけでは活⽤は進まないし、外部に頼って進めるだけではリスキリングは進まない– 実課題でAI/データ活⽤を進めながらリスキリングするのが⼤切•

企業のAI/データ活⽤推進の⽅をフックにしてリスキリングに繋げる•

学びは⼿段•

コンピテンシーも同時にリスキリング（学び⽅を学ぶ）•

どうスケールさせるか– リスキリングの⽅をフックにしようとすると、個⼈の意識の⾼さや、企業にボランティア的な貢献を求めることになる– データサイエンティストとしてのジェネラルな基礎を⾝につけることををゴールにしない（AI/DSを学ぶことと実課題解決の間には⼤きな⾕）– ⽬の前の課題を、⾜りない知識を補いながら、データを活⽤して⾃ら解決する
経験をする– ⽬まぐるしく変わる状況の中でも流されず、新しい⼒を獲得しながら、⾃分が進みたい⽅向に向かって進んでいく⼒– 遠藤個⼈のコンサルティングに依るところが⼤きいとの指摘もある中、個⼈に依存しない仕組みづくり
12この講座をスケールするとしたら•企業内の実課題を、データを⽤いて社員が解決するのをサポートするサービスとして提供– 実課題解決をゴールにした、学ぶだけでないリスキリング– 毎⽉募集していくイメージ•

基礎知識の学習は、課題に応じて既存のオンライン教材を紹介•

取り組み⼿順は⽤意しておき、チェックポイントでコンサルティン
グ– 基本的に座学はやらない– 学習コミュニティで教材も学び合い– 解決の⽅向性と優先して習得する技術はコンサルタントがアドバイス– コンサルタントの育成も並⾏して⾏う• フリーランスや中⼩AI企業と提携しつつ、⻑期的にはリスキル⼈材からも育成• 将来的には資格化︖•

コーチが⽀援– 「学び⽅を学ぶ」ことで、⽣涯に渡って⾃⼰でリスキル可能を⽬指す
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スケール案
企業のAI/データ活⽤推進をフックにしてリスキリング⾏い、徐々にエコシステムを拡⼤。国がコンサルタントを雇⽤することでAI⼈材へのリスキルパスを⽤意。⾼騰する市価より安価にサービス提供することでエコシステム加速。
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社内にリスキル候補あり

企業

⽀払

リスキルしたい⼈

サポート

社内にリスキル候補なし

企業

無償で課題解決⽀払

AI系企業
フリーランス

国データ提供実課題

リスキルしたい⼈

提携事務局

雇⽤コンサル
育成

既存オンライン
講座
コーチング
提供会社

サポート
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