みなさま、こんにちは。
ブレインパッドの摂待（せったい）です。

そろそろ東日本を中心に本格的に紅葉する季節になってきましたね。
朝晩の冷え込みも厳しくなりはじめ、エアコンだけではなく、コタツやストーブなどの暖房器具が恋しくなってきている方も多いのではないでしょうか。

さて本日は、講座開催レポートの【番外編】ということで、
北陸の新潟県新潟市にて出張開催したデータサイエンティスト入門コース「Rによる統計解析」の模様をお伝えします。

10月25-26日、にいがた産業創造機構が主催する「高度IT人材育成研修」のプログラムの１つとして当社講座を採用いただいています。
実は 新潟市での講座開催は昨年に続き2回目で、今年は8名の受講者に参加いただきました。

最近では首都圏以外のエリアからも、データサイエンスや人工知能(AI)、機械学習などの講演やセミナー・研修のご要望をいただくことが多くデータサイエンスに関する取り組みの輪が首都圏以外でも広がってきている状況は、当社としても非常に喜ばしい限りです。

いざ新潟へ向かうと、研修当日の2日間は秋晴れのすがすがしい天候に恵まれました。
そのまま延泊して新潟観光をしたい気持ちだったのですが、次の機会の楽しみにします。

それでは早速、講座開催の様子をレポートしていきましょう。

講座カリキュラム

　Part 0　データ分析プロジェクトの全体像
　Part 1　基本統計量（代表値）の計算
　Part 2　データの加工・集計
　Part 3　データ視覚化
　Part 4　統計的仮説検定
　Part 5　回帰分析
　Part 6　その他、多変量解析

データ活用とは何か

データ活用というと、多くの企業が「データを収集・蓄積」するところから始めてしまいがちです。
しかし、過去の成功事例にみるデータ分析プロジェクトにおいては、実は「データ収集・蓄積」から始めているケースは非常にまれです。

理由は、データ活用が「ビジネス課題」や「ビジネスゴール（目標）」がないままプロジェクトが動き始めてしまい、分析結果が導出できたとしても、その結果をビジネス現場で有効に活用されないリスクが高くなることが多いからです。

よって、我々がリードするデータ分析プロジェクトでは、必ず「ビジネス課題」や「ビジネスゴール」を設定するところから始めます。
このことにより、もしデータをうまく収集・蓄積できなかったり、データ分析で思うような成果や精度が出なかった場合でも、ビジネスゴールに即した新たな「目的設定」や「プロジェクト・デザイン」を行い、確実なビジネス改善に繋がるデータ分析プロジェクトを推進することが可能になります。

講座内では、その考え方を整理する手段として「CRISP-DM（※1）」というフレームワークを活用して、ビジネスにおける具体的な課題設定から問題解決アプローチの考え方まで紹介していきます。

身近な問題を統計学や統計解析を使って考える

当社講座は一方的に講義形式で進めるのではなく、時折カリキュラム内容にちなんだ「クイズ」を出題しながら進めます。

クイズのテーマは統計学で使われる代表値（平均、中央値、分散、標準偏差）といった基礎的なものから確率統計、グラフの読み取り、解析結果の解釈までを、日常にある身近なトピックを題材としてデータサイエンス力を養う試みを数多く行っています。

統計学というと、日本ではまだ大学などの研究機関、一般企業でも一部の業種の人が使うものという認識をされていることが多いのですが日常生活で活用してこそ価値があります。

＜クイズの例＞

　・宝くじを10,000円分購入したときの当選確率と金額（平均値・期待値）

　・日本47都道府県の広さをヒストグラムで表現（データの可視化）

　・コンビニのレジに並ぶ列と待ち時間の関係（確率分布)

　・気象予報が当たるときと、当たらないときの違い（信頼区間）　など

このように当社では、統計学を普段のお仕事や日常生活でも役立つトピックを取り上げながら統計解析を理解していただける仕掛けをたくさんご用意して皆様をお待ちしています。

統計解析を通じて課題解決を実践する

そして、いよいよ総合演習です。当社が提供する研修ではビジネス課題を解決するための実践力を身に着けてもらうことを重視しています。
よって演習課題のテーマは、臨場感なども大切にし、その課題を解くことに意味を感じられること、さらにはビジネス現場で応用が利かせやすい内容を取り上げるようにしています。

また演習を通じて、実際のデータ分析プロジェクトを進めていく上での重要ポイントや注意点も、演習時に講師からフィードバックをすることで自らが体験しながら学んでいくのですから、当然、学習効果の高い実践的な演習を実現することが可能になるわけです。

最後に、研修の締め括りとしてチーム単位でプレゼンテーションを実施します。
チーム毎に思い思いの仮説や分析方針に従って、分析結果をビジネスに活かすために、データと向き合い、チームで話し合い熟考した結果を発表してもらいます。
発表後は他のチームからの質問や分析アプロ―チに対する新しいアイディアなどの提案もあったりして、笑いに包まれた和気あいあいとした雰囲気で講座が幕を閉じました。

冒頭でも書きましたが、弊社には最近、首都圏以外のエリアに所在する企業・団体から、高度IT人材の育成やデータ分析組織の立上げなどを検討したいというご相談が増えています。
首都圏近郊の大手企業のように、経営資源を大規模なＩＴ投資や人材確保に向けられない環境下で、なかなか成果を出せずに悩まれている経営者や現場責任者・担当者も多いと聞いています。

そのような中で、当社では遠隔地からの電話・メール等でのお悩み相談をはじめ 首都圏以外のエリアへの出張講座の開催を行っています。
これもひとえに当社のミッションである、「データ活用を通じて”持続可能な未来”をつくる」という想いに裏打ちされるものです。

首都圏以外の企業・団体、現在でデータ活用に悩まれている経営者や現場担当者の皆様、今後取り組んでいきたいというぜひ当社までお気軽にご相談ください。

当社サービスの詳細については、下記ページでご覧ください。

▼データサイエンティスト育成講座 (コース・プログラム体系)
https://school.brainpad.co.jp/program

▼お問い合わせフォーム
https://go.brainpad.co.jp/contact/school

（※1）CRISP-DM…CRoss-Industry Standard Process for Data Mining
　　　  同名のコンソーシアムによって提唱されたデータ分析プロジェクトのプロセスモデルで
　　　  「ビジネス理解」→「データ理解」→「データ準備」→「モデリング」→「評価」→「ビジネス展開」の
　　　６つのフェーズで構成され効率的なデータ分析プロジェクトの基準となるフレームワークを提供するもの