2021年5月から11月に開催された「第５期 製造業特化型データサイエンス集中コース」の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」
2023年5月開講予定 第7期 受講生募集中！
www.tbtech.co.jp
- 製造業特化型データサイエンス集中コースとは
- アンケート結果＆インタビュー概要
- 受講生の皆様にオンラインインタビュー
- アンケートのPDF版をダウンロード
- 2023年5月スタート 第7期 受講生を募集中！
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。
これらの実績から、静岡県主催のAI人材育成講座にも本講座が2年連続で採用されています。
「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が最も分かりやすいと思いますので、是非ご覧いただければと思います！
アンケート結果＆インタビュー概要
受講⽣の傾向
◎普段の業務は？
エンジニア（機械学習に関わらない） 5名 ：45.5％
エンジニア（機械学習に関わっている） 5名 ：45.5％
ビジネスサイド 1名 ：9.1％
合計11名の方に受講いただきました。
今回も製造業に従事するエンジニアの⽅を中⼼にお集まりいただきました。
その中で普段関わる業務の違い、⽴場の違い、既存の知識の違いを講座を受ける中で共有することでより濃い学びの場とすることができました。
講座の評価
◎5段階評価
満足度：4.8
分かりやすさ：4.5
スキルの習熟度：4.7
座学⾯では、初⼼者でも体系的に学べる点を⾼く評価いただきまました。
質問がしやすく快適に受講できたといったお声も多くいただいております。
また、座学で学んだことを⻑期演習課題で発揮できるカリキュラムがスキルの習熟に直結したと実感している受講⽣が多く、「⼤変だったけど、楽しかった」と笑顔で語られる⽅ばかりだったことが印象的です。
受講生の皆様にオンラインインタビュー
受講生11名のうち、つぎの８名の方にご協力いただきました！
● 株式会社東海理化 ⾕⼝さん
● 株式会社東海理化 野⽥さん
● 豊⾂機⼯株式会社 陳さん
● 住理⼯情報システム株式会社 森下さん
● 株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
● 株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
● 20代 男性
● 株式会社中電シーティーアイ 早川さん
ご協力いただき、誠にありがとうございます。
講座を受けて思うこと
◆ 学ぶ習慣をつけられた半年
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
AIへの苦⼿意識の克服という最初の⽬的がバッチリ果たせました。
同業者の会からの案内でこの講座を知って、AIの分野に対しての苦⼿意識を克服するために良い機会だと思いました。短期の講座もありましたが、少しやってすぐに忘れてしまうより、じっくり取り組みたかったので⻑期コースを選択しました。（半年間の間に受験した）G検定の合格にも結びついて⾮常に良かったと思っています。
◆ ストレートに！
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
すべてが⾃分にとって新しい内容で、⽉並みですが受講して良かったです。
◆ AIの知識だけではない、チーム開発から学んだこと
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
⾮常に有意義で良かったと思います。特に⼀番最後の演習で、座学で学んだことを実際に活かす機会が得られたとことが⼤きいです。
かつ、（演習はチーム戦なので）⾊々な業種や役割・知識を持った⼈と⼀緒に進めていくことで、協⼒の仕⽅や役割分担といった連携も学べたところが⾮常に有意義でした。
◆ 次の学びへの⼟台作り
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
⽉並みですが最初は⻑いと感じてはいたんですど、やってみるとやっぱり⼀瞬だったというのが1番印象としては⼤きいですね(笑)。
6ヶ⽉あったので、いろんなことを頭に蓄積できました。ただ、終わってみると結構まだ（業務に反映するためには）学び⾜りないこともたくさんあることもわかりました。
これから機械学習やデータサイエンスを更に学んでいく中でとっかかりとして、とても価値ある時間を過ごせたと思っています。
◆ 製造現場の⽣の声に触れられた
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
座学では、初歩的なところから体系的になぞることができました。⾃分の知らなかったこともあったので（補完できて）良かったと思います。
最後の演習では、普段ベルトコンベアのような設備に触ることがなかったのですごい良い経験になりました。
⼀緒のチームメイトや他の受講⽣ともお話しして、製造現場で働いている⽅の意⾒に触れることができたことも貴重な経験でした。
◆ 座学と演習のバランスが良い！
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
前半の3カ月で理論とプログラムを学び、後半の3カ⽉で演習（Project Based Learning）に取り組む流れがとても良いと思います。
（⼤学で機械学習を習っていたので）機械学習の内容については、数学的なことなどは特に忘れかけていたので復習もかねて学べました。難易度も丁度よく、講師の説明も理解しやすかったです。
◆ 気づいていなかった⾃分の認識に気づけた
株式会社東海理化 野田さん
社内でもAIのことが全くわからず、ドラえもんみたいに捉えている⼈がかなりいたのですが、実際に講座を受けて⾃分も若⼲そう思っていたことに気づけたことは⼤きかったですね(笑)。
（AIが）できることと、できないことがよくわかったので、概要の部分はかなりしっかりわかったと思いまた。
AIに対して過剰な期待をしなくなったことが⼀番⼤きいですね。
一番大変だったことは？
◆ 学んだことを⾃分なりにアレンジする難しさを実感
20代 男性
座学の画像を使った異常検知の課題ですね。⼀⼈で前処理からモデルの構築をやって、最後に取り組み内容を発表する流れもあって、⼤変でしたが、良い経験になったと思います。
課題に取り組む中でモデルの使い⽅を改めて学ぶことができました。
難易度は⾼く感じましたが、他のセミナーではこんなに深く画像の処理の仕⽅やモデルの扱い⽅に触れないのでとても取り組めて良かったです。
◆ 避けられない設備との連携の壁
株式会社東海理化 野田さん
⼤変だったのはやっぱり最後の実機を使った演習ですね。
プログラムを組むのはもちろん難しいと思いましたが、実業務だとプログラムだけが仕事じゃないんですよね。
結局は設備周りの現場の⼤変さ、AIを導⼊するには前⼯程が壁だと実感しました。
現場のニーズとしては「楽してやりたい」というところがあるんでしょうが、避けられない部分はありますね(笑)。そういった⼀連の流れを通して⾝をもって理解できたところは⾮常に有益でした。
◆ 数学の壁に⽴ち向かう
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
⾃分は数学がすごい苦⼿なので、座学の理論の理解に苦労しました。
（AIの）実装はできますが、まだ中⾝の数学を全部完全に理解できたかというと微妙なところです(笑)。
◆ データ収集の⼤変さを実感･･･
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
座学では、海外の⼈間としては、講義資料のカタカナ表記が難しくて⼤変でした。
PBLでは、撮像環境の構築にとても苦労しました。
最初はモデルさえしっかりしたものを作ることができれば、⼊れる画像がそれなりでも何とかなると思っていました。
でも、撮像の環境を統⼀させることはとても難しかったです。
使⽤する画像が定まらなければ良いモデルもできないと実感できたことは業務にも繋がる⼤きな学びでした。
◆ トラブル対処能⼒が試される演習･･･
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
PBL後半、撮像環境にて想定外のトラブルが起こり、最後までそれに引っ張られてしまいやりたいことがやりきれなかったことです。
◆ 想定外、制限時間に振り回される
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
演習中の撮像環境の構築が意図したものになってくれなくて苦労しました。
試⾏錯誤しているうちに時間だけが過ぎてしまって、最後は決め打ちになってしまいました。
もっと良い形にできたんじゃないかと⼼残りではあります。結果、全体としては楽しめましたが(笑)。
モデルの作成に関しては本当に⾃分勝⼿にやらせてもらって楽しかったです。
⾊々なモデルを作りまくって試してはダメだったの繰り返しだったんですが、ひたすら好き勝⼿挑戦できることが楽しかったですね。
◆ AIモデルに取り掛かるまでが⼀苦労・・・
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
やっぱり（演習の）撮影環境の構築ですね。
傷と打痕の撮影条件を⾒つけることが⼿探りで⼤変でした。（想定していた）スケジュールともずれてしまい(笑)。
撮影環境の構築や（画像の）前処理で時間がかかることの⽇程感覚は今回の経験からつかめたので（業務の）参考にしたいと思います。
受講前と受講後の自分を振り返って
◆ 実務の作業に変化が…
20代 男性
AIのモデルの扱いはもちろんですが、Pythonを使ったデータフレームの扱い⽅がうまくなったことを実感しています。（これまでは業務で）BIツールを使⽤してデータベースを作ることがありましたが、Pythonのコードを打ってデータを加⼯することで作業が早まりました。
◆ 知らないことが多いからこそ
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
Pythonによるプログラミング、ハードとの連携(ラズパイ、PLC)どちらもほぼ経験がなかったため、学んだ内容に関してはすべて成⻑できたと思います。
特にPythonによるデータの前処理はとても汎⽤性が⾼く、⽇常業務の様々な部分に取り⼊れられるのでとても勉強になりました。
◆ データ解析業務でPythonで楽になった！
株式会社東海理化 野田さん
最初に学んだ（データの）前処理あたりは業務で既にめちゃくちゃよく使っています。
仕事が凄く楽になりました(笑)。
実務で使うデータは結構ぐちゃぐちゃの状態だったりするのできれいにする必要があるんですが、（Pythonでの）整形のプログラムが組めるようになって、その進みが早くなりました。
これまで全然プログラムとかをかじったことがなかったのですごい⾰命的だと思いました。
◆ 体感したからこそわかる実務への応⽤
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
社内で物体検知をやっているチームがあるんですが、チームメンバーの話が⼤体わかるようになりました。
演習で私も物体検知のアルゴリズムを使ったので、扱い⽅やメモリの制限、エッジデバイスとの連携の話などリアル部分を体感したのは⼤きいです。
やはり⾃分で体感しないとわからない部分でした。
（体感した知識は）チームメンバーを正しく評価できるようになったことにも繋がりました。
（部下には）プレッシャーをかけるかもしれませんが(笑)、私もここまでわかってますよ、と社内で⾔えますし、古屋敷さん（もう⼀⼈の受講⽣）もいていてくれます。
会社全体で（AIに関わる）開発に意識が⾏くと良いと思っています。
◆ あいまいさを数値に
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
外観検査の演習の作業を通してあいまいな感覚を数値で表現することの⼤切さを知りました。
実現場の問題点はあいまいなことも多いです。
「困りごと」を最適化するために定式化する⽅法を今回の講座では学べたとおもいます。
◆ ⼀⼈で理解するのではなく、お互いに理解しあう
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
専⾨的なことに対する質問の仕⽅がわかりました。
これまではどう表現すれれば良いかわからなかったことも表現の引き出しが増えました。
というのも受講⽣同⼠でも会話をする中で相⼿に伝わるように⾔葉を選んでたくさんコミュニケーションをできたおかげです。
お互いの認識を合わせるためにコミュニケーションが⼤切で、相⼿に伝わる⾔葉を選ぶことの重要性がわかりました。
今回の講座で学んだ⾊々な表現⽅法も今後の業務の武器としたいです。
◆ 仕事相⼿の気持がわかる
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
まず、現場の方の気持ちがよくわかりました。
（AI関連の）仕事でデータの取得や授受の関係で苦労することもあるのですが、データをとるのも大変だろうなと漠然と考えていたのですが、演習を通してデータをとる作業が簡単な話ではないことを改めて知りました。製造業に対して理解が深まったことが（受講前と）一番変わったことですね。
◆ コミュニケーションの円滑化に直結
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
（AI業務の連携で）大学側とのコミュニケーションのしやすさが全然違いますね。
スムーズに話ができるようになりました。前は専門的な話に出てきたワードに関して都度、検索をかけていたりで大変でした。
今はそのあたりの知識レベルが上がったのでスムーズに話を進められるようになっています。座学で学んだあたりが実った実感として嬉しい点のひとつです。
身についたことは？
◆ 外部に委託する際の橋渡し役に必要な知識
株式会社東海理化 野⽥さん
（AI開発をする中で）外部に委託する際に話が分かるようになったことは大きな収穫だと思いました。AI関係をすべて内製化するのは大変だと思うので外部委託をやっていくにはAIエンジニアの人とコミュニケーションをとるために概念だけでもわかるようになることが重要だと実感できました。
◆ モデルの構築～実装するハードウェアまでの知識を身につけられた
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
やっぱり引き出しが増えたことですね。こういった問題に対しては、この機械学習のモデルが使えますねといった風に。
そのモデルの中でもパラメータの調整方法などいろんな手法があることが理解できました。
あとは、プログラム的な側面で（業務で）使えそうなテクニックが増えたことと、実際に実装するハード面の知識ですね。
PCやエッジデバイスに必要なスペックであったり、（実行したいプログラムによって）どれくらいの処理速度が必要か実感することができました。
◆ 1から計画ができるように
20代 男性
画像認識などの仕事に取り掛かるのに、まずどこから始めれば良いか一連の流れを自分の中で計画できるようになったことが大きいです。
その工程全てをまだ完璧に自分一人で実装することはできないかもしれませんが、今後どの技術を身につければいいかといった指標が定まりました。
◆ 敬遠してきたPythonの克服
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
Pythonを使ったプロジェクトなどの話が出たときに、ひとまず内容を見てみようと思えるようになりました。
今までは苦手意識が強く、内容を見る前に立ち止まってしまっていましたが、抵抗なく先に進めるようになったことは大きいです。
◆ 開発方針の構築と更新の失敗談スケジュール管理のコツ
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
演習中の役割分担や開発方針を1から自分たちで考えるのははじめてでした。動き出す前にまず方針を決めること、作業する中でその方針が正しいのか判断することがとても大切だと知りました。もし間違った方針なら正しく修正する必要もありますが、今回はその判断が遅くなってしまい期限が迫ってしまいました。
失敗した反省点ですが、だからこそとても印象が強いです。AI開発にかかわらず、プロジェクトを進行する経験は業務でも役に立ちそうです。
◆ 画像分野の知見を蓄積
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
画像処理の知識は一応はあったものの、あまり人に自慢できるようなものではなくて基本的な扱いを知っているだけでした。演習の課題を通して最新の技術を自分で調べて試したりすることができて、高評価されているモデルも一通り触ることができました。もちろんそこから更に発展形はあるので、今回はそれに対する足掛かりができたことが収穫だと思います。これからも引き出しを増やしていきたいです。
◆ 土台の構築と次のステップへ
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
AI関連の知識の全体的な基礎が作れたと思います。Pythonの使い方にも慣れましたし、演習ではラダーの使い方にも触れられたので、実務につなげられそうです。座学で習った内容をうまく実務の方に結びつけることが今後の課題になりますね。
最後のチーム演習について
◆ チーム内で知識の共有ができた！
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
得意分野の違う人とチームを組むのはとてもメリットがあると感じました。開発能力の高い人と一緒に取り組むととても勉強になります。
（チームの方針として）作業を分担していたので演習中は常に情報共有を意識しました。オンライン上の共有フォルダを使用するのも、リアルタイムでフォローしあえるのでとてもよかったです。その中でお互いに違う考え方を交換できたことが一番勉強になりました。
惜しく思うこととしては、他のチームとももっと意見交換や教えあいを積極的に行えば良かったと思いました。
◆ AIプロジェクトの難しさを体感できた
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
一言で言うと、めちゃくちゃ難しかったですね(笑)。初めてのことも多かったので、最初に立てた計画通りには全くいかなかったです。
どんな工程があるのか、その工程にどれだけ時間を費やせばいいか悩みました。一通り終わった今だからとても実感しています。
◆ チャレンジするタイミングあっという間の3ヶ月間
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
（3か月は）最初は長いかと思ったのですが、短かったですね。
AIを活用するプロジェクトのスケジュールの感覚として、試行錯誤にチャレンジすべきタイミングや期間を肌感覚で体感できました。（実務で）指示を出すときも期限ギリギリで「もっと頑張れ！」って言うわけにはいかないですが、まだ時間がある時はチャレンジさせるべきなんだと勉強になりました。
20代 男性
チームメンバーの取り組みなどを共有することで、「そうやってやることもできるんだ」と新しい発見を得られたのは良い経験だったと思います。
3か月間の演習は長いな、と最初は思っていたんですが、あっという間に終わってしまいましたね(笑)。走り出すともう1か月たっていて、もう半分で、もう明日試験でした。最後の1週間は特に怒涛でしたね。
◆ 計画的に進めていたつもりが…
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
やはり、座学で学んだことを実際の設備で動かしてみる、というのはなかなかできることではないので、本研修の最大の特徴だと思います。
個人的には、計画的に進めていたつもりが後半トラブルが多発してしまったので、悔しい思いはあります。
◆ データ取りの苦難…
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
機械学習の仕事をする時、エンジニアの視点で必要なデータをお客様に欲しいと伝えるだけで、どうやってデータを収集しているかはあまり考えたことがありませんでした。データの収集も大変だろうな、とは思っていたんですが、やはり自分の手で動かしてやってみると相当大変だということが再確認できました。
◆ 実務に反映させやすい演習課題
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
Raspberry Piをトレーニングとしてすぐ使える環境が整っていたことはとてもありがたかったです。
Raspberry Piも含めて、機械学習モデルが組み込まれた模擬生産設備を作り上げるのは勉強になりました。
設備面の調整であったり、ワークの撮像環境構築の進め方を演習を通して学ぶことができて、（学んだAIの知識を）実際に実務に活かしやすくなったと思います。
他の受講生との交流はどうでした？
◆ 新しい視点を知れたチーム内の交流
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
私の演習のチームは品質管理と開発の部署の方と一緒になったんですが、別の会社の品質管理の目線がどういうものなのかは伝わってきました。
私自身もチームメンバーとは違う立場だったので、お互い違う視点での話ができたかなと思います。
◆ 違う得意分野を組み合わせて演習に立ち向かう
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
自分（の職務）は製造業の中でも、機械系とラダー回路がメインだったのですがシステムエンジニア、生産エンジニアの方々と演習を取り組むことで、その方々が持っている知識が大変参考になりました。
自分と違う知識を持っている人と一緒にプロジェクトに取り組むと、「ああ、こういうこともできるんだな」という新しい発見が沢山あります。
◆ 演習中の醍醐味
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
研修以外にも様々なお話をさせていただきました。
◆ 別業界ならではの笑い話も共有
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
雑談の中で製造業でよくあることや現場の愚痴を聞けたことは面白かったですね。
製造業ならではの話は自分の会社内では絶対に聞けない内容だったので新鮮でした。
◆ 同じ製造業でも違う視点に驚き！
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
（演習の）撮像環境を作るときに、水平器で測ったり、細かい採寸をしていたり、プログラマーの自分からすると全然思いつかなかったことを当然のようにやっていて新鮮でした。あとは、他の会社さんがどういった目的をもってデータサイエンティストを目指しているか話が聞けて良かったですね。
◆ 違う業界でも共通のセオリーを見つけられた
株式会社東海理化 野⽥さん
意外だったのは、まったく違う業界の人でもプロジェクトの進め方に対して激しく視点がずれたように感じなかったことです。一般的なセオリーと呼ばれるものは共通で共有できるということも講座の中の1つの学びでした。機械学習を通して、プロジェクトの進め方で（別業界の人と）共感が持てました。
◆ 講座の内容以外の話題で盛り上がったり･･･
豊⾂機⼯株式会社 陳さん
同じ業界の人が講座に集まるのは面白いですね。講座以外でも会う機会もありました。同じ展示会に出展していて、講座以外でお話しするのもとても楽しかったです。
普段の業務についても話す機会にもなったので共感する部分や参考になる話をすることができました。
◆ 共通の悩み事を発見
20代 男性
AIと直接関係ないところですが、受講生の方で業務で同じソフトウェアを使っている方がいらっしゃって、お互いに情報交換ができました。そのソフトウェアを業務でどうやって使っているかといった内容ですね。お互いに新しい使い方に気づけました。あとは、講師の方も1人同じソフトウェアを使っている方がいて相談にのってもらえました(笑)。
受けてほしい人は？
◆ 若手の育成に活用してほしい
20代 男性
20代・30代の技術職の方ですね。
どうしてもAIに対して期待値が高すぎるというか、SFのような万能な技術だと思ってしまう方が多いので、現代技術のAIがどういうのもかを学んでほしいです。
社内でAIについての企画がある際に、こういったAIに対する認識のずれがあるとなかなか話がかみ合わないことがあるので、そういったギャップを埋めるためにもぜひ受けてほしいと思います。
◆ チャレンジ精神と積極的な心で！
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
自分から進んで挑めるアクティブな人に受けてほしいです。
絶対講座を受けている中で自分のわからないことは出てくると思います。
その時に自分で調べてみたり、自分の言葉で質問しないと進んでいけません。特に演習がそうだと思います。
実際に実務に活かしていく際も、講座の内容をそのまま使えることはなくて、どこかしらアレンジして合う形に落とし込む必要があります。
前向きに自分で調べて行動できる人が得るものが大きい講座だと思います。
◆ 会社全体の変化のためにトップに受けてほしい
株式会社東海理化 野⽥さん
分析業務をやっているとしたら、将来的にも受けた方が役に立つのは間違いないです。
あとは、会社のトップですね。（AIの知識が）業務に必要な人が受けるのが普通かもしれませんが、トップが受けることで会社全体で変化が起きるんじゃないかと思います。
◆ 業界をまたいだ知識を身につけるチャンス！
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
製造業の方もAI技術者の人もこの講義を受ける意義があると思います。製造業の知識とAIの知識をフルに持っている人がもちろん理想ではありますが、そういった人材を用意することは難しいです。
製造業とAI技術者で分業をすることをはやむをえないと思いますが、製造業だけどAIがそこそこわかる人、AI技術者だけど製造業がそこそこわかる人がいれば中間で橋渡しができると思います。
これから求められるのはそういった中間を担う人材だと思うので、そういった役割を担う人に参加してもらいたいです。
◆ 指示を出す立場だからこそ基礎を固めてほしい
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
マネージャー以上の人におススメしたいです。
（AIに限らず）最近よく「DXを！」と聞きますが、情報をデジタルでいかにうまく扱うかが重要となります。
統計的な見方などは理解している方も多いとは思いますが、実際どうやるかに関心がいかないと投げやりな指示を出してしまうと思います。
なので、やはりマネージャー以上の方に必要だと思います。
また、今ではネット上に無料で学べるコンテンツもありますが、あえて講座に参加することに価値があると思います。
学習のペースをコントロールしてもらえる点や、同じく受講している仲間がいるからこそ途中で脱落できないので(笑)。
先人からのアドバイス
◆ 未経験でも怖がらず！
株式会社東海理化 ⾕⼝さん
私はほぼ専門知識のないところからのスタートでしたが、ついていけるレベルの内容であり、また十分なサポートをしていただけたと感じます。
◆ スムーズな会話のために
20代 男性
AIの実装の仕方ももちろんですが、使用されるモデルの歴史的な部分も覚えていくと良いと思います。
AI開発をするうえで、開発メンバーと会話する際に色々なモデルの名前が飛び交うんですが、その時にどのモデルがどういう目的で誕生して、発展していったかを知っていると会話がしやすいです。
深く知る必要はないかもしれませんが、広く浅くたくさん知っていると、実装する時も調べたりするのが楽になると思いますので、歴史というか、語彙を増やすと良いと思います。
◆ 数学の苦手な人は事前学習動画をしっかり！
住理⼯情報システム株式会社 森下さん
事前学習動画はじっくり取り組んだ方が良いです。
絶対に理解してから講座に臨んだ方が座学で身につくものが違ってくると思うので、ちゃんと見ることをおすすめします。
◆ 座学・演習で気を付けるべきこと！
株式会社アラキ製作所 古屋敷さん
まず、イントロダクションで紹介されるデータサイエンティストに必要なスキルを途中途中で思い返してほしいです。
自分が今、何を何のために学んでいるかが明確になっていくと思います。
（座学では）講義で出てきたモデルは、自分の中で別の課題（のデータ）や別の条件下で実装をしてみると理解が深まると思います。講義の途中でわからないことも出てくると思いますが、その日の講義の終わりでも良いのでどんどん質問しに行くことをおすすめします。
（演習では）途中の作りこみは度外視するくらいで、簡単なものでもいいので（撮影からモデルでの判定までを）最後まで回すことが大事かなと思います。
演習の前半で一度最後まで動くものを作れば、スムーズにその後の演習に取り組めると思います。あとは、作業分担をしっかりできると良いですね。
◆ 自分の判断に自信を持つために
株式会社アラキ製作所 荒⽊さん
経営者の方は、仕事の経験値が高い方も多いですが、（AIプロジェクトに対する良否を）判断するのに中身がわかっていないために投げやりな指示や判断をしがちです。
自分で正しく判断できる＆自信をもって判断できるようになるために、ぜひ基本的な知識を得てあいまいさをなくしてほしいです。
AI開発の経験が自分の判断の拠りどころになることは間違いないと思います。
◆ 座学は誰でも苦しいけど…
株式会社中電シーティーアイ 早川さん
座学部分は初心者の方も、多少経験のある方も得るところが必ずあると思うので飽きずに頑張ってもらいたいです。
演習では時間の管理に注意ですね。
自分自身の課題でもありますが、全体を見て進めないと後々苦しいです。
頭ではわかっているかもしれないですが、想像以上に気を付けた方が良いです。あと、本番の設備には早めに触ること。
絶対にちょっとした環境の変化があるので試作機で頑張りすぎずに、本番の設備で試してみてください。
最後に、この演習に「決まった答え」はないと思うので、自分が作ったものに自信をもって取り組んでもらえると良いと思います。
◆ まずは概念を抑えるところから！そして演習は遠慮なしで！
株式会社東海理化 野⽥さん
座学面は苦手な人もいるとは思いますが、概念だけはしっかり押さえておくと良いです。
それだけでコミュニケーションできるできないが全然変わってきます。
あとは、最後の演習は本当にはっちゃけて良いな、と思いました。
（自分自身が）はっちゃけて良かったな、と正直思いました。
二度とないくらいの（学べる）環境が整っていたのでそこに全力集中することをおすすめしたいです。あと最後に、実機での検証は最後混み合うので早めに触るのが吉です。
卒業生の皆さんから様々な気づきを頂き、感謝の気持ちでいっぱいです。
アンケートのPDF版をダウンロード
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/20220204interview.pdf
第4期受講生のインタビュー結果もご参考にどうぞ^^
ds-blog.tbtech.co.jp
