「令和2年度 第3回データサイエンティスト講座」を開催しました

1.概要

2.参加者数

気象データセミナー編・・・・・・・・・・66名（当日の聴講者数）
79名（アーカイブ配信再生回数）

気象データ活用ワークショップ編・・・・・18名（うちプレゼンテーション実施11名）

3.セミナー編アンケート結果

「気象データの全体像と入手方法」　
　福岡管区気象台業務課　情報利用推進官　村方 栄真　様

・昨今のゲリラ豪雨や大型台風に対する信頼性の高いデータの入手方法が分かりとても有益でした。
・気象データはたくさんあるので、専門の方にデータの種類を紹介していただけて大変にありがたく思いました。データの利活用が見通せました。

「気象データの活用によるホームセンターの需要予測」　
　(株)グッデイ 代表取締役社長　柳瀬 隆志　様

・実際の企業においてどのような活用をされているのかをリアルに聞けて大変参考になりました。
・実際の生データを拝見させていただいて、商業的なデータサイエンス利用のイメージができました。
・自身が抱えている課題に対する、データ分析の手段や方向性が描くことができました等

「経営者～学生さんまで：ビジネス課題の解決をするためのデータサイエンスの学び方」　
　(株)D4cアカデミー 取締役社長　和田 陽一郎　様

・特に経営層がデータサイエンスの考え方を理解することの重要性を感じ取ることができ、実際の社内の教育普及活動の参考になる印象深い内容でした。
・全体像が見えたことが良かった。まずデータの部分から着手してみることが大事だとよく分かった。
・まず、知ることから始めたくなった。等

4.ワークショップ編アンケート結果

参加された方からのご感想

• あらためてGoogleを使って低コストでかなりの分析ができることがわかり、有意義でした。
• プログラムを準備していただいていたこともあり、重回帰分析、決定木分析が簡単にでき、スムーズに進めることができました。
• 掴みどころが難しかったので、皆様のご発表（課題へのアプローチの方法、分析など）、大変、参考になりました。
• 初めて使う操作ばかりで戸惑いましたが、解析操作自体はとても分かりやすく教えていただけたので助かりました。

5.優秀者（2名）のコメント、資料

ワークショップ編審査員

• 株式会社 Retail AI X Data Science Department　村山 賢一 様
• 株式会社 D4cアカデミー　和田 陽一郎 様

貴社名	株式会社 山口フィナンシャルグループ
ご氏名（ふりがな）	目　義康　（さっか　よしやす）様
チャレンジ中苦労したことは？	制限時間内に提案をまとめるのが大変でした。決定木や重回帰分析プログラムを使って、データを分析しているうちに、時間ばかりが過ぎ、未消化の分析結果が整理できないまま積み上がりました。2日目に和田先生のプレゼン例で、もっとポイントを絞るべきだと気がつきました。対象を3つに絞り、なんとか仕上げました。
分析や提案において工夫した点は？	分析にそれぞれ意味を持たせ、簡潔に表現しようと心がけました。また、分析をもとに具体的な提案を出そうと思いました。自分が経営者なら、きっと理屈や分析よりも具体的な提案が欲しいと思ったからです。
講座による最大の学びは？	今回の最大の収穫は、最初から最後まで自分一人でやり遂げたことです。これは現実にはなかなか機会がありません。具体的にテーマとデータが与えられ、自分でプログラムを動かして分析を行い、最終プレゼンの緊張感まで一気に体験でき、格別の達成感を得られました。
実務にどのように生かせそうか（生かせたか）	評価に困るほどの大規模データを解析できるよう、ソフト面・ハード面での条件が揃えば、マーケティングや経営判断に響く働きかけができるのではないかと思います。
今後の抱負	和田先生が「実際に分析していると楽しくて夢中になる」と言われていましたが、私も同感です。データサイエンスは成長分野なので、取り残されないようにキャッチアップし、実務活用を模索していきたいと思います。

• 目様プレゼン資料（PDF：229KB）

講師　和田様からの講評

こまかくデータを基礎俯瞰し、最終的には決定木を使って、天気と様々な商品の売れるタイミングを見極めた上で、施策提案を実施されていました。ビジネスにデータ解析の結果を適用しようと意識しておられる点が素晴らしいと感じました。是非、今後はご自分のビジネスにデータ活用を取り入れることにトライしてみて頂きたいです。

大学・学部名	熊本大学理学部理学科
ご氏名（ふりがな）	岩本　和磨　（いわもと　かずま）様
チャレンジ中苦労したことは？	関係があると思ったデータでも有意な結果が得られなかったり、結果をどのように解釈すべきか悩んだりしました。また、二日間という短い期間で、エクセルやパワーポイントにまとめるのが大変でした。
分析や提案において工夫した点は？	分析対象をあまり経験のないビジネスの視点から考えました。売り上げ点数と単価の比較から最も利益に繋がりそうな商品を分析することによって、最大の効果が得られると考えたからです。
講座による最大の学びは？	他の人の発表を聞いて、自分とは全く違う視点で分析されていたことです。特に自分は一品を最適化することばかりを考えていましたが、他の人の発表で、広告の効果を数値化してどの商品に広告をつけたらネットショップ全体での販売の最適化ができるか、という視点もあることが勉強になりました。
学業や就職活動にどのように生かせそうか	今まで物事を人から聞いた先入観や固定観念だけで判断していました。これからはデータを見て、自分でも判断をするようにしよう思います。
今後の抱負	将来は、データを活用したビジネスをやりたいと考えています。そのために学生のうちにしっかりと分析方法や結果の解釈を学んで、今後に仕事に活かしていきたいです。

• 岩本様プレゼン資料（PDF:358KB）

講師　和田様からの講評

ターゲット商品を1つに絞り、その商品を売るために色んな要素について分析されているのが印象的でした。まだまだビジネス経験者ではないにも関わらず、ビジネスの場で使えるように工夫している様は素晴らしいです。今後、社会に向けて羽ばたかれる事と思いますが、是非、仕事の場では、データ解析にもトライしてみて頂きたいです。

参考

• 「令和2年度 第3回データサイエンティスト講座」を開講します（2021年2月3日）