弊社が講師・監修を担当した滋賀リカレント教育コアリション（Shiga Recurrent Education Coalition、SREC）の教育プログラムの一つである「DX分野の人材育成プログラム～応用編～」を無事、終えることができました。
本プログラムの概要
本プログラムは、地域中小企業におけるDX推進人材の育成を目的として実施され、プログラミング初心者から経営者、DX推進担当者、技術・情報系担当者まで幅広い層が参加しました。
AIなどの高度技術を活用した実践的スキルの習得を目指し、特にPythonによる予測分析、機械学習、数理最適化といったデータ活用手法を中心に学習しました。受講者が実務課題に対して適切な分析手法を選択し、主体的にDXを推進できる力の習得を到達目標としました。
カリキュラムは全5回で構成し、第1回ではPythonの基本操作とデータ処理・可視化、第2回・第3回では機械学習による課題解決、第4回・第5回では数理最適化による計画作成を学びました。講義はハンズオン形式で行い、実務で活用できるスキルの習得を重視しました。
受講者の反応
機械学習分野
機械学習分野では、分析手法の理解だけでなく、仮説構築からモデル評価・改善までの一連のプロセスを体験できた点について高い評価をいただきました。また、ハンズオン形式により、理論と実践を結び付けて学習できたことが理解度向上につながりました。一方で、実務への具体的な適用については、今後の検討課題として挙げる声も見られました。
- 線形回帰と決定木の2つの手法で分析することができ、より精度や説明力が高い方法で分析できるようになった。
- ハンズオンの内容が整理されており理解しやすかった。
- モデル選定、検証などの実用的な部分まで解説していただき、業務展開のイメージを持てた。
- 実務で悩んでいた欠損値や外れ値の対する具体的な処理方法を学べた。
- 実際に仮説構築と評価を自分でやれたので、より理解が深まった。
- 社内のどのデータを活用して分析に当てるかという課題発見の最初の部分が難しいと感じた。
- コードは理解できたが、Pythonと統計学を同時に学ぶイメージなので、理解に時間がかかった。
数理最適化分野
数理最適化分野では、最適化問題の考え方やモデリング手法を体系的に理解できた点について高い満足度が得られました。実務を想定したスケジューリングやルート最適化などの課題を通じて、業務改善への応用可能性を具体的にイメージできたという意見が多く見られました。一方で、数学的要素やプログラム実装の難易度の高さから、さらなる学習の必要性を感じたという声もありました。
- 数理最適化についてわかりやすく学習できた。
- 実際に業務でありそうな最適化をするべき問題の対処法が内容だった。
- これまで自分では解決できないと思っていたルート最適化などを実践形式で、要件定義→実装→検証という流れを行うことができ、とても参考になった。
- 気になっていたシフト表の最適化という考え方を身につけることができた。
- 制約条件の数式化がわかりやすかった。
- 実践向けで参考になったものの、難易度が高く感じた。目的関数の言語化・立式はできるものの、Pythonで表現するのが難しく感じた。
- 製造業における、生産計画、資材手配、設計、生産効率化、営業などあらゆる部署の最適化に活用できそうだと思った。
- プログラムと数学的な考え方があるため理解が少し追いつかないところがありました。
- 機械学習と比べるとコードが複雑で難しかった。特に内積の部分はコードの意味を理解するのが難しいと感じた。
最後に
本プログラムの実施にあたり、運営や進行の面で至らない点もあり、受講者の皆様にはご不便やご迷惑をおかけした場面もございました。この場をお借りしてお詫び申し上げるとともに、温かくご理解・ご協力いただきましたことに深く感謝申し上げます。
一方で、受講者の皆様が非常に主体的に学習へ取り組まれていたことは、本プログラムを進める上で大きな支えとなりました。講義中の積極的な質問や演習課題への真剣な取り組みからは、DX推進に対する高い関心と意欲を強く感じることができ、講師側にとっても多くの学びと気づきを得る貴重な機会となりました。
本プログラムで学んでいただいた機械学習や数理最適化といった手法は、企業が抱える課題を解決するための有効な選択肢となります。業務課題に直面した際に、今回学んだ知識を思い出し、「データを活用して解決できないか」「最適化によって業務改善ができないか」といった視点を持っていただき、実際の課題解決への検討や挑戦につなげていただければ幸いです。
また、実際に課題解決に向けた検討や取り組みを進める中で、技術的な検証や導入方法についてお悩みになることもあるかと思います。そのような際には、当社が支援できる場面もございます。データ活用や最適化技術の活用に関するご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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