実証実験（PoC）内容を振り返るAI研修の実施事例
実証実験（PoC）内容に関するAI研修の実施事例
ある化学会社様は、AIプロジェクトの実証実験（PoC）が終了するタイミングにて、「PoC内容の振り返り」を行う1日講習を受講いただきました。
実証実験（PoC）後には通常、報告会という形でデータ分析の概要をご説明いたします。講習では、さらに踏み込んで、実際に採用したコードを動かしながら、ライブラリなども細かく解説。自社内でデータ分析を進める際のヒントとしていただけます。
また、PoC内容を振り返る講習を受講いただくことで、現在あるデータの量や特徴（基礎統計量、分析結果など）への理解が深まります。これにより、次ステップにてデータの追加取得が必要な場合には、より明確に「取得するべきデータ」を捉えることができるようになります。
[ AI研修のポイント ]
- プロジェクト進行中での1日講習
- 実証実験（PoC）の振り返り
- 採用したコードを動かしながら分析内容を解説
・技術的に自社内で取り組めるか、外部に依頼する範囲を見極めたい。
研修内容
まずはセミナー形式にて、AI（人工知能）や機械学習、統計量の基礎などを確認。また、ハンズオンでコードを動かしながら、データ分析の進め方を学びました。
後半部では、実際にプロジェクトで採用した解析コードを動かしながら、お客様から預かっているデータの特徴が分析によってどのように可視化されたか、その結果によりどういったAI開発フローを設計したか、今後のAI適応に向けたステップなどを、より技術面から解説いたしました。
教育コンテンツの資料（一部）
受講者の声
理解を整理でき、プロジェクト進行にも変化
プロジェクトに着手した頃から、自分自身、情報も知識も足りないと感じていました。ある程度の知識は知っておきたいけれど、本などで勉強しても埋まらない部分もあります。スカイディスクさんには良いタイミングで声をかけてもらいました。
実際にプロジェクトで分析しているデータや選定した手法について講義を受けたことで、1日の講義でかなり理解が進みました。講義を受けた後のプロジェクトの打ち合わせでは、技術的にわからないことを整理しながら話を聞けるようになりました。ある程度の基礎がないと「何がわからないかすら分からない」状態になってしまいますから、進歩したかと思います。
プロジェクトに取り組む中では、目的を達成するための手段としてAIを選ぶこと、本当に何が必要なのかを見極めて、目的と手段の主従関係が入れ替わることがないよう常に気を配っています。
AI開発については自社で完結できない、はじめから内製化できない部分もあるかもしれません。信頼できる企業といっしょに取り組むことも大事だと感じています。
立ち位置を把握したことで、進む方向がより明確に
プロジェクトは協力体制がないと進みませんから、自分の言葉で重要性を伝えつつ、社内でチームを組むことを重視しています。強引に進めたり、「〇〇がこう言っている」と他に流された言い方で説得をしても、仲間づくりはできないことを実感します。
一方で、社内で保有していない、AI知識・専門技術について苦労していました。受講を決めたのは、短時間で効率的に知識を得たかったためです。すでに信頼関係があり、プロジェクトに関連してより深く技術的に学べるという理由でスカイディスクを選びました。
自分たちが取り組んでいることについて、様々なAI手法のなかでの立ち位置が把握でき、受講後は知識がついたことで視点が高くなったように感じます。
これからAIに取り組むという方には、私たちと同様、AIについては専門外の方も多いと思います。二足のわらじを履く大変さはありますが、やはり自分たちで知識を付ける必要があります。そして、こういった専門的なことをやる際には、ベンダーさんと一緒にやることでプラスになることは非常に多いと実感しています。ぜひ頑張ってください。
[ 関連リンク ]
製造業向け 社内AI人材育成
https://skydisc.jp/education/
製造業向けAIを推進するスカイディスク、自社に最適なAIプロジェクト実現のための 「製造業向けAI人材育成サービス」を提供開始
https://skydisc.jp/information/2202/
製造業向けのAIハンズオン研修について、「3つの密」避ける完全オンラインで実施し、事例を公開。ミネベアミツミ、新田ゼラチンなどで実施。オンラインでも変わらない満足度
https://skydisc.jp/information/2485/