受講生の声
業務におけるデータ分析・活用との関わりを教えてください
弊社は、ネットワークを中心としたサービス事業を提供しています。
会社としてデータ分析やAIを活用したサービスの品質改善を、以下の2面から目指しています。
・提供サービスに対して新たなる付加価値を見出したい
・サービスオペレーションに対して負荷軽減を図りたい
私は、システム開発部門のマネージメントを担当しています。
会社の方針に従って、それぞれのシステムを開発していくことが組織のミッションとなります。
これらのシステムは、システム開発部門単体で進めていくものではなく、サービス自体の企画部門やオペレーション部門と進めていく必要があると考えています。
今回、私はシステムの要件定義をする中で、会社内の関係者とコミュニケーションをとるためにデータ活用の全体像を体験できるこの講座を受講しました。
他の部署と「データを使ってこういうことをやっていこう！」という課題やテーマの持ち方・進め方は、会社としてもまだまだこれからであり、システム開発部門が引っ張っていけたらいいな、とも思っています。
サービス企画部門やオペレーション部門では、データを積極的に活用していくためのスキルセットやマインドセットがまだ足りていない（高くない）と思っているので、将来的には、彼らを巻き込んで、会社横断でデータ活用を推進していきたいと考えています。
ブレインパッドの「機械学習による問題解決実践」を受講するに至った経緯を教えてください
「機械学習」は、私自身としては未学習の分野です。
昨年、チームのメンバーがブレインパッドの今回の講座（「機械学習による問題解決実践」）を受講しました。
そして、受講したメンバーは社内の他部署との施策をいくつかこなしています。
私としては、少しでも彼らと技術的な会話ができるようになりたいと思って受講することにしました。
「機械学習」はすでに社内で活用が進んでいますが、少しバズワード感もあるため、より正確に「機械学習」の基礎を抑えて理解しようと思ったことも受講理由の一つです。
実際に受講してみた感想を教えてください
座学に関して――――
私が初心者ということもありますが、入門講座の割りにはコンテンツ量が多いと感じました。
知らなかった専門用語は、個人的に調べてみようと思います。
ただ、講師の方が経験談を含めた色々な話をしながら講義を進めてもらえたので、何となく内容の大枠のイメージまでは掴むことができたと思います。
グループワークに関して――――
グループは、講座初日に自由に席を選んで構成されるため、知識やスキルに格差がありました。
ワークの進捗確認をしながら講師から前向きなアドバイスを頂き、グループとして作業できました。
全般に関して――――
正直に申し上げると、日常業務をこなしながら、平日の2日間を外部研修に充てるための調整は大変です。
しかし、私の部署では新しい技術を身に付けることも組織としてのミッションに含まれているので、所属部署の上長や同じチームメンバーからの理解を得ることができました。
とはいえ、会社の理解を得て受講する以上、「知識・スキルを習得する」ことがゴールではなく、「習得した知識・スキルを日常業務にどのように活かしていきたいか」というイメージを明確に持っておくことをお勧めします。
受講してみてデータ分析・活用に対する意識に変化がありましたら、教えてください
決められたデータからアプローチ施策を検討する、というグループワークの課題を通じて2つのことを特に学びました。
1つ目は、決まったデータからもやっとしたテーマ（例えば、『出来ることを探して』）を扱う場合です。
この場合は、周りの人やステークホルダー、決定権のある人と最初に数字目標を握ることが大切であることを学びました。
2つ目は、データ分析・活用の取り組みは、理想を高く掲げようと思えばいくらでもできますし、自分が納得いくまで際限なく続けることが可能な点から、データ分析は「きりがない」と感じました。
「こんなデータがあれば・・・」や「こんなデータを見つけてくれば・・・」というように考え始めるときりがありません。
この場合は、データ分析・活用の期間やアウトプットが必要とされるタイミングなど、根拠をもって引ける区切りを想定する必要があります。
また、その区切りについて周りとコミット（握って抑える）していくことが大切であることを学びました。
※Y・S様が受講した講座について詳しく知りたい方は『機械学習による問題解決実践｜データサイエンティスト入門研修』をご覧ください。
＊文中に掲載されている会社名・商品名は、各社の商標または登録商標です。
＊文中に掲載されている情報は、発表日現在の情報です。情報は予告なく変更される可能性がございます。
