- 製造
社内AI人材育成
参考書では学べない各社様の課題解決をサポート
ドメイン知識を必要とする製造業各社様の課題に合わせてカスタマイズする実践的プログラムを提供
Characteristics
本サービスの特徴
企業様が自走の一歩を踏み出すための
実践的教育プログラム
企業様の状況や課題に応じて
内容をカスタマイズ
PoC＋社内AI人材育成など
伴走型のプログラムも用意
Importance
曖昧なプロジェクト設計のまま進めてしまうと後々大変なことに・・・
社内にAIプロジェクトをハンドリングできる人材がいなければ
このまま進めるべきか否か判断できずに頓挫してしまうケースが多い
- ●その課題が解決した場合のビジネスインパクトは？
- ●その課題の解決にはAI活用が適しているか？
- ●最終的な実装イメージは描けているか？
- ●実装に必要な検証内容がPoCに盛り込まれているか？
適切な「課題設定」が
AIプロジェクト成功の鍵です
スカイディスクの社内AI人材育成プログラムでは、最短2日で「自走の一歩」を踏み出せるところまでサポートします。AI基礎知識をお伝えした上で、企業様の様々な課題をワークショップ形式で整理、ネクストアクションを明確にします。適切なプロジェクト設計がされなければ、PoC（実証実験）にどれだけ手間とコストをかけても無駄になってしまいます。
Program
AI実装に向けて「自走の一歩」を
踏み出すためのプログラム
製造業各社様の課題に合わせて内容をカスタマイズ
プログラム内容は、事前に企業様の業務内容や課題、データの有無などをヒアリングした上でカスタマイズ。一般的なAI講座とは一線を画し、参考書では学べない各社様の課題に寄り添ったプログラムを提供します。
| 対象（例） | 経営層 | DX/AI推進担当（ビジネスサイド） | データ分析担当（エンジニアサイド） |
|---|---|---|---|
| 提供プログラム（例） | 自社で推進していくための基礎知識の習得と同業他社事例の把握 | AIがどんな課題解決に向いているのか理解、ワークショップ形式での自社における課題設定 | スカイディスクのデータサイエンティストとハンズオンでの自社データ解析 |
| 期間 | 2日〜3ヶ月 | ||
| 価格 | プログラム内容によって異なります、お気軽にお問い合わせください | ||
- CASE
-
導入事例
社内AI人材育成プログラムをオンラインで実施した企業様の一例を紹介します。
やりたい課題について、AIで解決するための
具体的なアクションを知りたい
| AIリテラシー講義 |
|
|---|---|
| 課題に応じた技術講義 |
|
| プロジェクト設計のためのワークショップ | 課題と業務プロセスを整理、現在までの取り組み、取得済・取得可能なデータを確認、AIでの課題解決の実現性を検討、ネクストアクションを明確化 |
ハンズオン研修
「ハンズオン(hands-on)」とは、キーボードに手を載せ、実際のコード操作をしながら 学ぶことを指します。完全オンラインでのハンズオン研修の様子は動画をご覧ください。
Review
導入企業様の声
workflow
お申し込み後の流れ
- ：お客様
- ：スカイディスク
- ：両社
- Step01
-
課題ヒアリング
- Step02
-
保有データのご送付※
- Step03
-
データサイエンティストによるデータ解析
- Step04
-
実施テーマ教育プログラム内容の決定
- Step05
-
事前課題の提出
- Step06
-
教育プログラムを実施
- Step07
-
必要に応じてプロジェクト改善提案
※必要に応じて、秘密保持契約を結ばせていただきます。
Q&A
よくあるご質問
- AI人材に必要なスキルは何でしょうか？
- 「AIで何ができるかを理解している（AIを具現化できる）」「適切な課題設定ができる（AIを活用できる）」の大きく2つが、AI人材に必要なスキルです。特にAI知識をどうやって自社の業務に落とし込むかという課題設定は、専門的な業態であるほど一般的な教科書に載っておらず、実践しながらの習得が必要だと考えています。
- 社内でAI導入を進めるとき、チーム体制を整えるべきか、現場担当者に任せるべきでしょうか？
- プロジェクト推進においては、データ分析もさることながら、ワークフローへの導入やマイルストーンの設計と、それを踏まえた事業計画・予算案の策定、経営陣含めた関係各所との部署横断的な調整など、その業務内容は多岐に渡ります。そのため「組織としてチーム体制を整える」ことをおすすめしています。
- 社内AI人材育成でマネージャーや経営層が気をつけるべきポイントは？
- まずは社内にどのようなAI人材が必要か、不足しているかを見極めることです。現場に丸投げをして、自社に合っていないやり方でAI人材を育成しても、AI推進が成功することはありません。AI人材育成をお考えの際は、一度スカイディスクにご相談ください。
- AI人材にはどんな人が向いていますか？数学の知識は必要でしょうか？
- データ解析やAIアルゴリズム開発・チューニングの業務に携わる場合は、高等数学の知識が必須です。ただし、課題設定やAI実装までのマイルストーン設計といった業務には、データサイエンティストやAI研究者ほどの数学知識は必須でありません。
スカイディスクでは、既存の仕組みに捉われず、新しいことにチャレンジし続けるマインドを持つ方がAI人材に向いていると考えています。
