AI講座　AI研修　データサイエンス研修

AI領域の人材需要増加により求められているAI講座・AI研修

AI（人工知能）の普及が進むにつれて、企業内におけるAI人材やデータ分析を行うデータサイエンティストの需要が非常に高まっています。

2019年4月経済産業省情報技術利用促進課は、「IT人材需要に関する調査（概要）」報告を行い、AI（人工知能）市場におけるAI人材の需要の試算の見通しを立てています。2030年には、2018年の3倍の需要がみこまれ、今後さらに需要が高まることが想定されています。

参考: 経済産業省情報技術利用促進課 2019.4「IT人材需要に関する調査（概要）」2019.4 P8 表7
 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdfPDFを開く

しかし、昨今AI人材の不足が騒がれており、データサイエンティストの不足も例外ではありません。

内閣府では、専門調査会「日本再興戦略」でIoT、ビックデータ、AI（人工知能）による産業構造、就業構造変革の検討が主要施策の一つとして掲げられ、人工知能技術戦略会議を行っています。
その会議の中では、人材不足からなるAI人材基盤の確保として、先端IT人材（AI人材）の育成が急務とされています。ビックデータの分析に欠かすことのできないデータサイエンティストも先端IT人材としての育成は急務となります。

参考: 人工知能技術戦略実行計画（案）の概要 2019年6月 P8 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/7kai/siryo2.pdfPDFを開く

求められるデータサイエンススキルとAI講座・AI研修

ビックデータを取扱うことの多いデータサイエンス領域では、どのようなスキルが必要とされているのでしょうか。
データサイエンティスト協会では、「データサイエンス力」、「ビジネス力」、「データエンジニア力」の3つをあげています。
データサイエンス力：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識を理解し、使う力。
ビジネス力：課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し、解決する力。
データエンジニアリング力：データサイエンスを意味ある形で使えるように、実践、運用する力。

その他に必要となるスキルとして、PythonやRなどのプログラミング力や、コミュニケーションスキル、想像力、論理力なども考えられます。

参考: 「データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」、P2 http://www.datascientist.or.jp/files/news/2014-12-10.pdfPDFを開く

AI講座・AI研修の選び方

AIやデータサイエンス関連の講座・研修を提供している企業は近年増えており、その内容やレベルも様々です。データサイエンティストの育成を検討している企業にとっては、どのような講座・研修を選んだらよいのか悩まれるのではないでしょうか。
講座・研修の具体的な内容やレベルを重要視する場合もあれば、かかる費用や期間、講師陣の経験や実績・知識、研修後のアフターフォローなど、自社にとって最適なAI教育がどういったものかを見極め選択するには様々な点を考慮する必要があります。

AIやデータサイエンス関連の講座・研修を選定する際のポイントとなる項目を下記にまとめてみました。

価格（費用）

「無料のAI講座・DS研修」、それとも、より「安心・クオリティの高い、有料のAIコース」にするか？

AI講座・データサイエンス（DS）研修には様々なタイプが存在しています。有名なAIの専門家が講師を務め、大手企業を相手とする高額な有料AI講座・研修もあれば、自社サービスやツールの宣伝を兼ねた無料のオンライン・オフラインコースなどもあります。
AIやデータサイエンスに関する入門レベルの総合知識を得るには、無料のAIコースであっても十分参考になる場合もあります。しかし、実業務で活用できるAIスキルの獲得をめざすのであれば、講師に様々な相談ができ、個別の質問に答えてもらうことも可能な充実したカリキュラムのある有料コースを選定することが現実的だと考えられます。

オンライン・オフラインのAI講座・AI研修

「自分のペースで学習できるオンラインコース」にするか、「講師に直接質問のできるオフラインコース」にするか？

国内・海外ともにAI関連の無料講座は多数存在しています。AI・データサイエンス関連でも入門レベルのスキルであれば、無料のオンラインコースであっても充分な知識が得られる場合も多くあります。しかし、統計学やプログラミングスキルが求められるなど、難易度の高いAI講座・研修の受講となると、個別の質問ができない個人学習型のオンラインコースでは途中で挫折してしまう可能が非常に高くなることが考えられます。難易度の高いAI講座・研修をマスターするのであれば、都度質疑応答の可能なオフライン講座は、安心度が高いと言えます。近年は、オフラインとオンラインそれぞれの利点を取り入れたAI講座・研修を提供している企業も増えています。

AI講座・AI研修の目的

「ビジネス目的のAI講座・DS研修」が良いか、「社内に本格的なデータサイエンススキルを育成」させた方が良いか？

ビジネス視点のAI活用を考慮したAI講座・データサイエンス（DS）研修
企業や個人の教育目的によって、AI講座・データサイエンス（DS）研修の内容は大きく異なります。
経営層や企画などに携わる部門長のAI教育であれば、Pythonなどを用いるプログラミングやAIモデル・AIシステムの構築法などよりも「AIを活用することで、自社にはどのようなメリットがあるか、どのようなコスト削減・効率改善が期待できるか」など、ビジネス寄りの内容を1～2日間程度の短期的で学べるようなAIコースが求められます。

社内のデータサイエンティストの育成を考慮したAI講座・データサイエンス（DS）研修
一方、社内でデータサイエンティストを育成することが目的のAI講座・データサイエンス（DS）研修であれば、研修期間も長く、より具体的で実用可能な内容となります。このようなコースはある程度のプログラミング、エンジニア経験と数学スキルを持っている方、理系分野で高い基礎力を持っている方を対象とした、実務現場で活躍できるデータサイエンティスト育成コースと言えます。

AI講座・AI研修の具体的な内容

そのコースは本当に受けた社員のためになるか、AI講座・DS研修の内容は本当に自社のためになるか。

データサイエンススキルのニーズは個人・企業によって大きく異なります。業界や企業によって使えるデータ、活用できるAI技術の種類や手法も様々です。各受講者のニーズも変わります。同じ理系出身の方でも、データサイエンスに対して高い知識を持ち、高度なAI教育を求める方もいれば、理系の社員であってもデータサイエンス関連の業務に携わったことが一度もない方もいます。そのため、現場の社員と相談し、講座・研修の具体的なカリキュラムが合っているか否かを十分に吟味する必要があります。

AI講座・データサイエンス（DS）研修を提供する企業を選定する際は、講師陣の今までの実績などをよく確認した方が良いでしょう。
AI教育の経験が豊富であっても実務経験のない講師より、講師としての評価が高く、かつ長い実務経験もある、AI開発の現場を熟知した講師の方が望ましいでしょう。
また、理想的な講座・研修の内容として、受ける各企業の特徴に合わせた、より関連性の高い「データ」や「AIモデル」を利用できるかどうかは注目すべき大きなポイントになります。これは研修で学んだスキルを研修後に社内でスムーズに実際の活用に結び付けられるかを大きく左右する重要な要素のひとつです。

AI講座・AI研修のアフターフォロー

学び終えたあともアップデートし続けられるサポートがあるか？

研修後のフォローアップ体制の有無は、AI講座・データサイエンス（DS）研修を選択する際の大きな決め手となります。AIの活用を本格的に考えている企業としては、研修後であっても質問や相談ができることや、AI・データサイエンス関連の最新情報を提供してくれるサイトの存在など、研修後でもAI育成を積極的にサポートしてくれるフォローアップ体制の整った講座・研修を行っている企業を選定することが重要です。

AI講座・AI研修・データサイエンス研修を行っている企業リスト

AI関連講座 動画集（YouTube）

最後に

弊社では大手広告代理店でデータマーケティングを現職として行っている、マーケティング領域でのデータ分析の経験が豊富な講師（データマーケター）が、実践に近いデータを使い研修を行っています。そのため即効性が高く、研修終了後すぐに活躍することが可能です。
また、研修終了後もeラーニング等で最新の情報を元にした自習を行っていただくことが可能となっています。
もちろん質疑応答は研修終了後でも対応しております。ご興味がございましたらご連絡お待ちしています。