DX人材になるためには-「目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース」無料セミナーを受けてみた
2021/07/08

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テクノロジーが進歩し続ける現代。どのようなキャリアを歩むにせよ、AIをはじめとする最先端テクノロジーと無関係でいることは難しい世の中になってきました。逆にそれらに精通する社会人は、「DX人材」として市場で重宝されています。 では、一体どのようなスキルを持っていることが重要であり、それらをどのように学び、使いこなしていけば良いのでしょうか。

Liigaは今夏、AIをはじめとする先端技術の研修事業を展開する、「株式会社キカガク」と共催で「目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース」を開催します。 本記事では、先日行われた同コースの無料セミナーの内容を一部公開しながら、これからのDX時代に身につけるべきスキルを明らかにしていきます。

講師プロフィール
都築 知也(つづき ともや)様
取締役 CMO 立教大学卒。ベンチャー企業でWebマーケティングの新規事業立ち上げ、株式会社メタップスでアプリマーケティングコンサルタントとして従事。 キカガクではAI、機械学習、ディープラーニングを始めとするエンジニアコースや、DX推進のためのAIビジネス活用コースの責任者を務める。


【目次】
・DX時代の人材、スキルとは
・ DX、自動化に関わるAI
・画像分類・物体検知AI体験
・おわりに

DX時代の人材、スキルとは

まずは、DX時代に求められるスキルセットを明らかにするために、求められる人材の定義が必要だとお話いただきました。

DX推進における企業の課題意識や人材不足の現状について説明をされる中での結論として 求められる人材とは、 データサイエンス力 を有した DX 推進人材 と データサイエンティスト であるとのことです。

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都築様:我々が輩出していきたいDX推進人材、それからデータサイエンティストについて必要な力を図示しています。この図は、必要なビジネス力、データサイエンス力、エンジニアリング力を一言で抽象化しています。

事業化する力はビジネスを理解して課題を特定するのに止まらず、利益を出し、コストを削減するような事業として継続していくような推進ができることを指します。

データに基づいて仮説検証する力は、イメージ頂いている通りかと。現在クラウドサービスなども普及したことなどから扱いやすい力になっているため両方の人材に必要な力になっています。

エンジニアリング力は実際にコードを書く、プログラミングを通して実装していく力になります。

有料版の本講座では、必要とされる数学の予備知識からはじめ、ハンズオンで開発に取り組むことができます。エンジニアリング力を鍛え、これからの時代に必要とされるDX人材へ近づいてみてはいかがでしょうか。 講座の詳細はこちらになります。 目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース

DX、自動化に関わるAI

次に、DXとAIの関連性、AIの自動化についてお話しいただきました。 AIやDXプロジェクト推進のイメージなどの説明を通し、RPA、データサイエンス、機械学習。それぞれ違いを整理していただきました。 description

都築様:自動化には意思決定の支援と(それを元にした)アクションがあります。広義のAIにはRPA/ルール、データサイエンス、機械学習の三要素があります。

RPAは人間の知見を元に意思決定し、ルールによる制御を行うものです。 データサイエンスは統計やツールに基づいてデータや統計値(平均や相関係数)を用い、人間の意思決定を支援するものです。

そして機械学習についてです。AIのモデルを作り、そこに値を入力すると予測結果が出てきますよね?その予測結果の精度はどれくらいなのかは一度置いておき、その予測結果について意思決定を行うものです。

当然それらのアクションも自動化することもできます。例えばこの数字以上だったらこのアクションをとる、予測の精度が一定以上だったらこの処理をする、ということをプログラムで書くこともできます。

なぜこの違いを理解する必要があるというと、企業に就職するなどしていく中で、DXの時代だからといって全てに機械学習を用いればいいのではないからです。ビジネスの課題を理解した上でどこにどんな技術が必要なのか(を考えることの大事さ)はこの講義を通してわかったかと思います。

(中略) それぞれの特徴を理解した上で、どういう課題解決・どういう手法でアプローチするのかを考えられるようになってほしいと思います。

画像分類・物体検知AI体験

後半30分には、画像分類・物体検知AI体験をさせていただきました。 description 以上のようなケースを元に、異常検知のシミュレーションをすすめていきます。

実際にAIを用いたビジネスにおける課題解決の流れを体験することができ、非常に興味深い内容となっていました。

本講座においては、ハンズオンセミナーを通し、上記のビジネス課題を解決する画像検知や自然言語処理の理論と実装を習得できますので、お申し込みを検討いただけると幸いです。 お申し込みはこちらからどうぞ。 目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース

終わりに

いかがでしたでしょうか。本記事をお読み頂いても、「自分の志望業界に関連は薄い」と考える方もいらっしゃるかもしれません。

都築様は講義内で、プロダクトを作る意義を以下のようにまとめられています。 これらの企業は、読者の皆様にも馴染みの深い業界ではないでしょうか。実際にエンジニアになるわけでない方にも以下のような意義が存在するのです。 description

有料講座の本編では実際にプロダクトを作り上げるエンジニアリング力を伸ばしていくことになります。 興味を持たれた方は以下の詳しいコース内容をご確認ください。 目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース

コース詳細

目指せDX推進人材!ライバルに差をつけるAIプロダクト開発コース 【日時】2021年7月28日〜8月25日(毎週水曜)全5回 【場所】オンライン開催(Zoom) 【料金】15万円(全5日間の税込価格です)

⬛️Python & 機械学習入門コース(8時間) ~7/28 Python & 機械学習の基礎 ・AIとは ・機械学習の数学基礎 ・Python の基礎

⬛️機械学習実施コース(9時間) 7/28 機械学習・データサイエンス入門 ・回帰と分類 ・データの前処理 ・機械学習モデル構築 ・評価指標

⬛️ディープラーニングハンズオンコース(9.5時間) 8/4 ディープラーニング入門 ・ニューラルネットワーク入門 ・ミニバッチ学習 ・最急降下法 ・PyTorchでモデル構築

8/11 画像処理 ・画像の取り扱い ・Convolution Neural Networkの理論と実装 ・画像分類モデル作成

⬛️モダンなWeb開発コース(9.5時間) 8/18 Webの基礎 ・開発エディタの使い方 ・HTML,CSS,JavaScriptの基礎 ・ページ公開 8/25 アプリケーション開発 ・Webアプリケーションフレームワーク ・AIモデル組み込み ・デプロイ

コラム作成者
Liiga編集部
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