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「令和2年度 第2回データサイエンティスト講座」を開催しました

2020年12月25日
九州経済産業局

九州経済産業局と一般財団法人九州オープンイノベーションセンターは、株式会社データフォーシーズ/株式会社D4cアカデミーの協力のもと、デジタルトランスフォーメーションに焦点を当てたセミナー及びコンビニエンスストアの需要予測に関するワークショップを開講いたしました。

1.概要

令和2年11月28日(土曜日)・・・DXセミナー編(定員100名) 課題説明、分析演習(定員20名)

令和2年11月29日(日曜日)・・・分析演習、プレゼンテーション大会(定員20名)

2.参加者数

DXセミナー編・・・・・・・・・・・・・ 参加者数42名(当日の聴講者数)
55回(アーカイブ配信再生回数)

需要予測チャレンジワークショップ編・・・参加者数16名(うちプレゼンテーション実施10名)

3.プレゼン大会アンケート結果

第2回講座では講師直通チャットを設け常時質問できる体制で進行しました。今回大学生の参加も4割ありましたが、課題の難易度については、7割の方が「やや取り組みやすかった」「ちょうどよかった」と回答されました。

また、7割の方が「現在の課題解決に役立つ」「将来の就職に役立ちそう」と回答され、現状のみならず今後のキャリア形成の一助となれたことも伺えます。

参加された方からのご感想

〈社会人〉

  • 他の方の着眼点や分析軸を伺うことで、視野を広く持つことも気づけました。
  • 楽しかったという印象がまず大きいです。はじめは難しそうというイメージがあり、今回のワークショップでうまくできるだろうかという不安がありましたが、実際に講習を終えた今は、もっと勉強して身につけたいという意欲に変わっています。
  • 今回の重回帰分析というものを使うことで、ある程度の需要予測ができるということを実際に体験したことは、インターネットや本で読むよりも非常に大きかったと思います。
  • もともと本当に業務に活用したくて受講たしましたが、研修を受けたあとに実践してみたいと強く思えるようなワークショップでした。

〈学生〉

  • まず、このワークショップに申し込むときは、堅苦しいなかで緊張して進めていかないといけないのではという不安もありましたが、始まってみるとすごく和やかな雰囲気で安心しました。私のように人前で臆する人のことも想定して、別途チャットなどで質問を気軽に受け付けてもらえたのも嬉しかったです。
  • データサイエンスに関してほぼ無知の状態で臨みましたが、丁寧な説明、指導でわかりやすく、とても楽しみながら二日間終えることができました。講師の皆さんが親切で気軽に質問しやすかったです。企業のインターンシップなどがない中こうして実際に手を動かして学べる機会は貴重ですし、参加して本当に良かったです。

4.優秀者(2名)のコメント、資料

大学・学部名 熊本大学薬学部
ご氏名(ふりがな) 丸山 加名 (まるやま かな)
チャレンジ中苦労したことは? 膨大なデータから明らかに出来そうなことを探すことと、データを操作している間に目的を見失わないようにすることに苦労しました。
需要予測において工夫した点は? 実際に実社会で使えるようなモデルにすることと、説明変数に用いた因子がなぜ関連するのかを根拠を持った説明が出来るようにすることです。
講座による最大の学びは? 同じデータを与えられても、誰一人同じ答えにならなかったことで、データ解析って固い仕事だと思っていましたが、思ったより個性が出る仕事だと気付いたことです。
今後の抱負 データ解析の技術を身につけつつ、掛け合わせたい自分の専門分野を作りたいです。そのために色んなことに興味をもって挑戦していきたいです。

講師 和田様からの講評

今回のセミナーでは、データサイエンスは初めてという方に、まず「データを使えば需要が予測できる」という事、そのためにデータの内容を見たり、整えたり…という事の楽しさを知って頂くためにセミナーを企画しました。

そのため、実務を行う際に必要な細かい事は敢えて教えていなかったのですが、丸山さんの場合、自分で「本当にやりたいこと」=ビジネスでのユースケースを考え、利用する情報を『前月までに得られる情報を使う』って事に気づいたのが素晴らしかったです。これは「本当に実務で使う」という事をしっかり想定しないと思いつかなかったであろう事でして、そのマインドが素晴らしかったです。

今後、是非、学業に、就職後のお仕事に、データサイエンスをご利用いただければ幸いです。

貴社名 株式会社ヴィンテージ
ご氏名(ふりがな) 郷田 郁子 (ごうだ ふみこ)
チャレンジ中苦労したことは? 需要予測のための変数として確度が高いと想定して選んだものが有効に働かなかったことです。経験や勘やグラフを見た感覚で「こうだろう」と思うものが数字として証明されないことを認め、思い込みをなくして分析をしていくことに苦労しました。
需要予測において工夫した点は? 需要予測の分析に入る前段階のグラフを使っておおよその傾向を見て仮説を立てること、予測に使う要素の取捨選択のパターンを複数試してみることなどを意識して実施しました。
講座による最大の学びは? 文系出身なので、データサイエンスとは理系の技術者や専門家が用いる手法としてハードル高く感じていましたが、実習を行う中で、営業や企画などビジネスに関わるあらゆる人が意思をもって使えるツールだということを学びました。
実務にどのように生かせそうか(生かせたか) 自社はソフトウェア開発を行っており、データ分析手法を用いることで機能や関連サービスの開発に活かせると考えています。また個人的にも多様なことが数字で分析できるという認識を持ったことはビジネスに取り組む上でプラスになると感じています。
今後の抱負 今回講座や実習でここはどう考えるのだろうなどの疑問や関心が出てきたので、書籍などで学びを深めたいと思います。また社内の各部署でもデータサイエンスのエッセンスを学び、事業に活かしていきたいと思います。

講師 和田様からの講評

おそらく、このセミナーにおいては、郷田さまが最も実務に通じるような試行錯誤をされていました。その点が素晴らしく、評価させて頂いた次第です。

まず、データを様々な角度から集計し、概要の把握につとめてらっしゃいます。これは実務でデータサイエンスを用いる場合は、とても大切な内容になってきます。そして、精度が上がらないモデルに対して、たくさんの試行錯誤をしておられました。こちらもモデル構築実務で実際にやるべき事になってきます。

今回のイベントをきっかけとして頂き、データサイエンスについて勉強して頂き、是非いつか、ご自身のお仕事でデータサイエンスを適用する事にトライしてください!実務に用いることで、よりデータサイエンスの世界の楽しさを感じて頂けると思っています。

参考

本件に関するお問い合わせ先
九州経済産業局 地域経済部 情報政策課
担当者:横尾、村端
電話:092-482-5440 FAX:092-482-5538