2021年製造業特化型データサイエンス集中コース、第４期卒業生アンケート結果とインタビューを公開します!!
卒業生の率直な感想、成長の実感、受講後の振り返り、嬉しい成長談から笑ってしまう失敗談などなど、盛りだくさん。
データサイエンティストに興味のある方、製造業に従事してる方にお役立ていただける内容になっておりますので、是非ご覧ください！
- 製造業特化型データサイエンス集中コースとは
- 受講生の傾向
- 受講のきっかけ
- 5段階評価
- 豊田校 4期卒業生インタビュー
- アンケート版のPDFをダウンロード
製造業特化型データサイエンス集中コースとは
「製造業特化型データサイエンス集中コース」とはDX推進事業を推進している株式会社キカガクと一緒に2019年に立ち上げた、製造業特化型のデータサイエンティスト養成講座です。
前半3カ月では座学について、後半の3カ月ではチーム演習取り組みと、全体で6カ月間の集中コースとなっています。
座学では、Python入門、データ解析、時系列解析、画像処理などを学び、
チーム演習では実際に設備を使った異常検知にトライします。
本講座は、大変喜ばしいことに日本初の製造業に特化したAI講座としてその取り組みと実績が評価され、データサイエンス協会の「データサイエンスアワード2019」を受賞しました。
また、「第四次産業革命スキル習得講座」Reスキル講座として経済産業省に認定いただき、「専門実践教育訓練給付」や厚生労働省の人材開発支援助成金「特定訓練コース」の対象講座となっています。
「製造業特化型データサイエンス集中コース」がどんな講座なのか、どんなことが身につくのか等、本講座の魅力については、受講生の皆さんのインタビューを是非ご覧いただければと思います！
受講生の傾向
職種
■53%：エンジニア（業務で機械学習に取り組んでいる）
■42%：エンジニア（業務で機械学習に取り組んでいない）
■2% ：ビジネスサイド（営業、企画など）
■3% ：その他
機械学習の経験の有無はおおよそ半々。
初心者の方は今後の業務等に向けての導入として、既に業務で機械学習に取り組んでいる方は独学であいまいになってしまっている部分を体系的に学ぶために、本講座に挑む方が多いようです。
年齢層
■46%：20代以下
■29%：30代
■24%：40代
■5% ：50代
20代～50代と幅広い世代の方にお集まりいただきました。それぞれ社内での立場の違い、経験の違いから発見の多い充実した議論が可能となりました。
男女比
■92%：男性
■8%：女性
製造業・エンジニアという職業柄か男性が多数となりました。期を重ねるごとに女性の参加者も増えてまいりました。今後の女性の活躍が期待されます。
受講のきっかけ
●AIによるデータ分析で、できること，困難なことを知り、その実現方法の手順を理解したい。
●機械学習を用いる業務が増えてきて、 それらに対応するため。
●車両組立製造工程への人工知能導入のため。
●AI・機械学習関連のプロジェクトに配属され、 独学で困りがちなところが解決できると思ったため。
●データ分析チームに所属しており、 以前同じく参加した先輩に勧められたため。
●人材不足とAI進化の関係で少しでも社内で活躍したい。
●現場から検査や異常検知の自動化の要望をもらう機会があり、それらに対して、機械学習の手法を選んで試せるようになりたいと思っていたため。
5段階評価
全日程を終えた受講生（2019～2021年2月卒業）にお聞きしました。
■満足度 4.5
■講義の難易度 3.8
■スキルの習熟度 4.2
■わかりやすさ 4.6
【30代 男性】
講師のフランクさがちょうど良く、 気軽に色々な事を質問できました。
【30代 男性 】
画像を見ながら試行錯誤する経験はとても有意義でした。なにより楽しかったです。
【20代 女性 】
自分の分析に以前より自信が持てるようになりました。
【40代 男性 】
グループディスカッションを通じての交流ができ、機械学習を実務に取り込む問題点の気づきなどが持てた。
【40代 男性】
面白かったです。
【30代 男性 】
チーム開発の難しさを経験できたのは非常に良かったです。
【20代 男性】
スタート時に数学やプログラムの知識がそれほどなくても、ついていけるくらいのレベル感になっていると思います。授業のスピードは少し早い気もしますが、復習可能な環境を作って頂いてますのでさほど気にはならないです。
豊田校 4期卒業生インタビュー
30代エンジニアの方にインタビュー
動画によるオンライン学習はいかがでしたか？
（前半3カ月の）座学の部分に関してwebテキストにソースコードや実行の結果などが全てついていましたので、理解しやすかったです。後にも復習しやすく、大変勉強になりました。
（週2回の動画）は配信された週に大体みてれいました。2回分一気に見たりもしていましたが、あんまりたくさんため込んだことはなかったです。
動画による学習時間はどのように確保していましたか？
業務として時間が確保されていたので、時間は取れていました。
業務内で取り組める時間があったことは大きかったと思います。それにいつ学習するかは自由だったので、むしろ受けやすかったところがあります。
本講座で身についたことはなんですか？
データサイエンスの部分で言うと、TensorFlowなどシンプルに試す方法です。
これまで（ネットを使って）自分で調べようとすると趣味でやっているような方の記事などを見つけるのですが、その人の工夫が入ったりして少し複雑になっていたりして難しいと感じることも多かったりしました。
講座ではとっつきやすいところから体系的に色々な手法を学べました。
これまで独学でわかった気でいた手法で実際に業務ではうまくいかなかったりということも多かったのですが、（講座を受けて）まず何から試せば良いか、試す手札がとても増えたので勉強になりました。
実機を使用したチーム演習の感想を聞かせてください。
PBL（問題解決型学習）では撮像環境についてといくつかのモデルをまとめたりといったところを担当させてもらいました。
１つは撮像に関しては受ける前は期待はしていなかった部分にはなるんですけれども、色々試させてもらって照明の特性がわかったり個人的に凄く勉強になったと思います。
グループワーク（モデルの作成）はやりたいことに対して（自分の）スキルがついていかない部分もあったりしてもっと自分から質問をしに行けばよかったなと思うところもあります。
どんな人に講座をおススメしたいですか？
うちの会社だと現場のラインの構築だったり、検査を自動化したいなどの要望を受けて他の部署で考えて、という流れがあったりします。アルゴリズムを考える人と製造現場に実際にいる人、どっちも受けていいと思います。その方がお互いに話しやすいかな、と。
スキル面で言うとちょっとやり始めていて、体系的に広く学びたいと考えている人が受けやすいと思います。あとは、具体的に課題や目標を持っていてそれを解決したい人。
豊臣機工株式会社 ２０代 エンジニアの方にインタビュー
受講前後での変化はありましたか？
講座の前は機械学習関係の仕事はやっていませんでしたが、（今は）社内への活用に向けた課題に取り組んでいます。
人が安全確認を実施したか、機械学習を使って判断できるように撮像から実装まで行っています。
受講前は自分の中にあったアイディアや提案をどうやって実現すればいいかわからないことがよくありました。
今は問題に対してどのように機械学習を活用して実装するためにどうすれば良いか考えやすくなりました。
どんなことが身につきましたか？
自分の機械学習についてのスキルが凄く向上したと感じました。
以前は会社でパソコン関係のプログラミングの開発をずっとやっていましたが、機械学習の知識に関してはネットの情報などでしか知りませんでした。
今回の講座で機械学習の原理から実践までを学ぶことができたので、半年前よりは大きく成長できたと思います。
PBL（問題解決型学習）の感想を聞かせてください。
協力して開発することはとても大切だと感じました。（これまで）普段の業務では大人数での開発はあまりやったことはありませんでした。
（PBLで行ったような）画像による異常検知も社内の先輩がやっています。自分も普段の業務からラズパイなどのミニパソコンを触ることが多くあります。
（今後取り組む予定の）高速画像検査のシステムをPBLで学習した経験を活かし導入を進めていきたいと思っています。
一番大変だったことはどんなことですか？
数学の知識ですね。大学のころはわかっていたはずなんですが、社会人になって３年程度経ってほぼ忘れてしまっていたので。
機械学習の原理の理解には数学の知識が必要ですが、難しかったです。
今後受ける方は講座を受ける前にできれば数学の知識の復習を。（笑）
あとは、プログラミングの基礎知識も必要だと思います。何もない状態で挑むと半年間とても大変だと思います。
講座を受けた感想を教えてください。
機械学習の分野に関して沢山の知識を学ぶことができて良かったと思います。
知識を得るだけでなく、（後半の演習では）チームの皆で知識やアイディアをシェアできたことが凄くありがたかったです。
株式会社中電シーティーアイ ３０代エンジニアお二人にインタビュー
PBLの感想を聞かせてください。
Kさん
単純に楽しかったです。（撮像環境構築で）色々ものを作ったりはしたことがなかったので新鮮でした。
チームで試行錯誤しながらというのも学生に戻ったような気分でしたね。
Tさん
そうですね。
色々試行錯誤できるのは楽しかったですね。反省としては時間の使い方ですかね。前半からもっとうまく時間を使ってたら後半もっと良かったかな、と。
前半の撮像関係をもっと色々やってみたかったです。
Kさん
でも、きっと新しい試行錯誤したくなりますよね。（笑）
Tさん
確かに。終わりがない。(笑)
Kさん
（やり残しとしては）私は前処理関係をもっとやりたかったですね。あとそれ以外の感想だと、私は普段の業務は一人の作業が多いのでチーム開発自体が新鮮でした。
Tさん
私は業務でもチーム開発自体は経験があるのですが、今回はチーム内の役割が普段と違いました。普段の業務だと上司の指示に従う立場なんですが、今回は私が取りまとめる感じになったので。
テービーテック講師
Tさんの班は最後メンバー全員が違うモデルに取り組んでいましたね。
Tさん
モデルに関してはメンバーそれぞれからやりたい案が出たので、じゃあやりましょう、となりました。
せっかくの演習なので、複数のモデルを使った方が勉強になると思いました。
Kさん
受け入れる系リーダーですね。
Ｔさん
そういう信念でやってました。(笑)
３パターンやってどういった結果になるか見られたら勉強になるなと思ったので、全部やってもらいました。
受講前後での変化は？
Ｋさん
業務内で直結した仕事がいくらかあるので、そこで結構役立っています。時系列などのデータに対するアプローチを講義でやった内容を試してみたり、多変量解析を使ってみたりですね。来年度には画像系の業務もある予定で、そこにも役立てていきたいです。
Ｔさん
データ解析の手法を講義内で色々学んだので、データ解析案件の時に自分から意見を出せるようになってきました。受ける前は指示の通りに従っていた感じでした。
Ｋさん
引き出しが増えた感じですね。
どんな人にこの講座を受けてほしいですか？
Ｋさん
弊社で言うと後輩に受けてほしいですね。弊社は製造業ではないんですけれども、現場の知識を学べることはためになるので。
入社２，３年目くらいの人に受けてほしいです。自分の仕事を理科したところに行くのが良いと思います。
Ｔさん
自分もそうだったのですが、機械学習を勉強したいけど、どこから手を付けて良いかわからない人にお勧めしたいです。自分もAIや機械学習の勉強をした方が良いんだろうな、という意識はあったんですが、キーワードは知っていてもどう学べばいいのか分からず何もできていなかったことがありました。今回色々学ばせてもらって知識が身についたので、そういった方に良いと思います。
卒業生のみなさん、インタビューにご協力いただきありがとうございました!!
テービーテックもみなさんから学ぶことが多く、感謝の気持ちでいっぱいです。
アンケート版のPDFをダウンロード
下記URLクリックで、本インタビューのPDF版をダウンロードできます。
https://www.tbtech.co.jp/images/20210325interview.pdf
第５期生のインタビュー結果もご覧ください!!
ds-blog.tbtech.co.jp
製造業特化型データサイエンス集中コースのwebサイトはこちら↓
www.tbtech.co.jp
