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実データが揃っているだけではAI人材の育成が進まない。メルカリの経営層向けにも導入されたデータに基づく意思決定を学べるキカガクの研修とは？
[19/11/13]
提供元：PRTIMES
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人工知能・機械学習を含めた最先端技術に関する教育事業を展開する株式会社キカガク（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：吉崎 亮介）が設計した新しい方式の研修を、株式会社メルカリ（本社：東京都港区、代表取締役CEO：山田 進太郎）の経営層向けに実施いたしました。AI人材を育成する試みは日本の施策としても近年注目されている一方、現場で本当に活躍できる人材の育成が難しいという課題が挙げられています。本プレスリリースでは、この現場思考のAI人材の育成が難しい課題と、今回の研修が解決した課題を報告します。
[画像1: https://prtimes.jp/i/25642/3/resize/d25642-3-499835-0.jpg ]
データ解析を主とするAI人材の育成には実データの存在が欠かせないと言われており、Kaggleをはじめとするデータサイエンス育成のためのデータのオープン化が進められています。日本でも実データに基づいたProject Based Learning (PBL) 型の研修が用意されていることもあります。実データを解析できるため、より現場に近い知見が得られるメリットの一方、下図に示すように、与えられたデータの解析結果を実際のユーザーなど実現場に施策を打ち、そのフィードバックを得ることが難しくなる問題があります。料理の例に例えるとわかりやすく、実データ（本格的な材料）を用意して、最新の方法で解析（調理）して、綺麗に可視化した（盛り付けた）としても、ユーザー（食べた人）からのフィードバックをもらわない限り、適切な手法（料理）であったかを確かめることができず、データ解析者（料理人）の成長に役立てることができません。
[画像2: https://prtimes.jp/i/25642/3/resize/d25642-3-667429-1.png ]
今回のテーマは、ユーザーに対する最適なキャンペーンを打つための意思決定をデータに基づいて行うというものでした。この研修を設計するにあたり、設計したキャンペーン広告をユーザーに打ち、そのクリック率などの結果が得られないと次に進めない問題設定であることがわかります。先述した従来のフィードバックがない環境では、データに基づく意思決定に対する実用的な学びが生まれません。
[画像3: https://prtimes.jp/i/25642/3/resize/d25642-3-229295-2.png ]
そこで、今回の研修では実データを使うのではなく、実データの特性を知っている担当者の知見をヒアリングして、その内容に基づいたユーザーのシミュレータを作成しました。実際のユーザーの振る舞いを完璧に再現できるものではありませんが、行動に対する結果が得られるため、次にどのように手を打っていくべきかを考えることができ、本題であるデータに基づく意思決定の訓練には有効な手段といえます。研修に使用する簡易なシミュレータは知見を持った担当者との数時間程度のヒアリングで構築することが可能です。
[画像4: https://prtimes.jp/i/25642/3/resize/d25642-3-890403-3.png ]
経営層向けということもあり、数学やプログラミングの話は必要最小限に絞り、データに基づく意思決定を行うために必要なデータ設計の方法と、そのデータからモデリングを行う方法を解説しました。AIのモデル構築を行うツールはMicrosoft社が提供するAzure Machine Learning Studioというモジュールをドラッグドロップで組み合わせるだけで実現できるものを使用し、ノンプログラミングでも実務で必要な本格的な内容を学べます。
[画像5: https://prtimes.jp/i/25642/3/resize/d25642-3-933942-4.png ]
シミュレータを用いたPBL型の研修では、設計した施策に対する結果がフィードバックされるため、PDCAを何度も回すことができ、受講生の間での議論も盛り上がり、業務で導入するための具体的なイメージが掴めたとの声をいただきました。今までの業務への取り組み方と、AIに基づく意思決定を行った場合における「意思決定に必要なコスト」がどの程度下がるかを実際に体験していただきました。AIを導入するためには、AIが使用できるためのデータの設計が肝であり、導入の相談をいただく場合に、データ設計からやり直しということも少なくありません。今回は、その重要性や正しい設計法についてPBLを通して学んでいただきました。
■ 社内でAI研修をご検討の方
弊社では育成したい人材に合わせた研修のコーディネートを行っております。最初にゴールや現状のヒアリングを行い、その育成を実現するために必要な道筋のプランを提案いたします。創業3年で累計受講生数が20,000人を超える実績に支えられた最適な人材育成を提供できるため、お気軽にご相談いただけますと幸いです。
? お問い合わせはこちら
https://www.kikagaku.co.jp/inquiry/
【株式会社キカガク 会社概要】
代表者 ： 吉崎 亮介
設立 ： 2017年1月17日
本社所在地： 東京都千代田区内神田3丁目2-9 SPビル6階
事業内容 ： 機械学習の教育およびコンサルティング
URL ： https://www.kikagaku.co.jp/
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データ解析を主とするAI人材の育成には実データの存在が欠かせないと言われており、Kaggleをはじめとするデータサイエンス育成のためのデータのオープン化が進められています。日本でも実データに基づいたProject Based Learning (PBL) 型の研修が用意されていることもあります。実データを解析できるため、より現場に近い知見が得られるメリットの一方、下図に示すように、与えられたデータの解析結果を実際のユーザーなど実現場に施策を打ち、そのフィードバックを得ることが難しくなる問題があります。料理の例に例えるとわかりやすく、実データ（本格的な材料）を用意して、最新の方法で解析（調理）して、綺麗に可視化した（盛り付けた）としても、ユーザー（食べた人）からのフィードバックをもらわない限り、適切な手法（料理）であったかを確かめることができず、データ解析者（料理人）の成長に役立てることができません。
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今回のテーマは、ユーザーに対する最適なキャンペーンを打つための意思決定をデータに基づいて行うというものでした。この研修を設計するにあたり、設計したキャンペーン広告をユーザーに打ち、そのクリック率などの結果が得られないと次に進めない問題設定であることがわかります。先述した従来のフィードバックがない環境では、データに基づく意思決定に対する実用的な学びが生まれません。
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そこで、今回の研修では実データを使うのではなく、実データの特性を知っている担当者の知見をヒアリングして、その内容に基づいたユーザーのシミュレータを作成しました。実際のユーザーの振る舞いを完璧に再現できるものではありませんが、行動に対する結果が得られるため、次にどのように手を打っていくべきかを考えることができ、本題であるデータに基づく意思決定の訓練には有効な手段といえます。研修に使用する簡易なシミュレータは知見を持った担当者との数時間程度のヒアリングで構築することが可能です。
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経営層向けということもあり、数学やプログラミングの話は必要最小限に絞り、データに基づく意思決定を行うために必要なデータ設計の方法と、そのデータからモデリングを行う方法を解説しました。AIのモデル構築を行うツールはMicrosoft社が提供するAzure Machine Learning Studioというモジュールをドラッグドロップで組み合わせるだけで実現できるものを使用し、ノンプログラミングでも実務で必要な本格的な内容を学べます。
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シミュレータを用いたPBL型の研修では、設計した施策に対する結果がフィードバックされるため、PDCAを何度も回すことができ、受講生の間での議論も盛り上がり、業務で導入するための具体的なイメージが掴めたとの声をいただきました。今までの業務への取り組み方と、AIに基づく意思決定を行った場合における「意思決定に必要なコスト」がどの程度下がるかを実際に体験していただきました。AIを導入するためには、AIが使用できるためのデータの設計が肝であり、導入の相談をいただく場合に、データ設計からやり直しということも少なくありません。今回は、その重要性や正しい設計法についてPBLを通して学んでいただきました。
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弊社では育成したい人材に合わせた研修のコーディネートを行っております。最初にゴールや現状のヒアリングを行い、その育成を実現するために必要な道筋のプランを提案いたします。創業3年で累計受講生数が20,000人を超える実績に支えられた最適な人材育成を提供できるため、お気軽にご相談いただけますと幸いです。
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【株式会社キカガク 会社概要】
代表者 ： 吉崎 亮介
設立 ： 2017年1月17日
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事業内容 ： 機械学習の教育およびコンサルティング
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