Neuro Diveでは「機械学習・AI」「デジタルマーケティング」「ビジュアライズ」「業務効率化」といった4つのIT領域で活躍できるDX人材を育成しています。今回は、「AI・機械学習」領域において求められるスキルや学習のポイント、キャリアパスについて前編、後編の2部構成でご紹介します。
AI・機械学習領域における実践型学習
Neuro Diveでは成果物作成といったOFF-JT形式の学習方法をとっています。成果物という言葉にピンとこない方は、ポートフォリオといった方が共通言語なのでわかりやすいかもしれません。これを実際に企業で行われている分析や開発事例をもとに、利用者の方が主体的にテーマを決め、納品日を設定して取り組みます。
知識や経験が浅い方は無償で提供するeラーニングシステム「Udemy」を使って事前学習し、その中で得た知識を総動員して取り組んで頂きます。利用者の方には就業未経験者も多く、実践形式におけるテーマ選定につまずき、企業の事例を見ても自分の理解度との乖離が大きく手が止まってしまいがちですが、現役アナリストがしっかり学習をサポートしますのでご安心ください。
現役アナリストが伴走する学習環境
Neuro Diveでは扱う分野が先端IT領域というだけでなく、サービスも最先端であることを心がけ、技術的なスキルアップにおいて教える側が「現役であること」が最も重要と考え、グループ企業であるパーソルプロセス＆テクノロジー社にも協力を仰いでいます。当社所属の現役アナリストを招聘し最前線のトレンドや事例を共有することと、パーソルプロセス＆テクノロジー社の強みである伴走型支援によって、AI・機械学習領域においても利用者一人ひとりに合わせた「1to1」のコンテンツ提供、育成プランの作成を行っています。この「1to1」とは個々の学習進捗やキャリアの方向性に対して、個別最適化した学習カリキュラムの提案、育成を指します。
パーソルプロセス＆テクノロジー社のアナリストは常駐、非常駐問わず常に複数のクライアントに技術的伴走を行っており、その業務内容も高度かつ様々です。一年後には流行が変わってしまう先端IT領域において、最新のトレンドを知ることができるのは、実際に企業で価値発揮をしている者だけです。そうした経験をそのままNeuro Dive利用者の学習方針に活かすことにより、より実践的な分析内容へのブラッシュアップや、不足しがちなビジネス視点の習得に役立てています。
実際の企業においては、上司部下含め統計学やデータ活用に詳しい人間はごくわずかです。そこで自身のプレゼンが誰にでも理解しやすいものになっているかを審査する場として、支援員もフィードバックに参加する機会を設けています。専門用語の使用頻度や話し方、資料の構成など、端的でかつ聴取の背景を問わないプレゼンというのは非常に難易度が高く、しかし実践でしか磨けないスキルと捉えており、定期的に実施しています。
技術だけでは成り立たない、求められるビジネススキル
Neuro Diveでは就労移行支援、オンライン有料学習サービスNeuro Dive Onlineともに、企業に価値貢献していく人材育成を目指し、実務で役立つビジネススキル講座を充実させています。
AI・機械学習といった先端技術は、とかくプログラマーと混同されがちですが、先端的な技術領域を目指す方に理解して頂きたいのは、「技術は目的ではなく手段」ということです。どんなに高度なプログラムがかけても、それを実行する環境に最適化するにはバックエンドの知識が必要になります。良い施策案を思いついても、会議の場で合意形成できなければ実行できませんし、画期的なロジックが完成しても、納期を過ぎていたら無価値となってしまいます。すべてはビジネスマナーの上に成り立っており、先進的な技術領域においてもそれは例外ではありません。ビジネスマナーを疎かにして就業してしまった結果として、マナーが守れないものに与えるタスクは無い、もしくは重要なタスクは与えられないといった事態を招きます。
ベネッセ社が提唱するGPS-Business（※）では就業に対する適正検査に、協働的思考、創造的思考、批判的思考3つの思考力が定義されています。個々の説明は差し控えますが、このいずれかが一つでも欠けると、重大なコミュニケーション阻害を引き起こすと考えられています。学生時代や社会人において、他社とのコミュニケーションに苦労した覚えのある方は是非この適正検査をチェックしてみてください。
AI・機械学習領域のキャリアパス
「AI・機械学習」「デジタルマーケティング」「ビジュアライズ」「業務効率化」といった4領域の組み合わせによって一人一人に合わせたオリジナルの学習コースから描けるキャリアパスを用意しています。AI・機械学習の活躍領域においては、機械学習エンジニア、AIエンジニア、プログラマーといった、いわゆる作る側の仕事だけではなく、スキルの組み合わせでより幅広いビジネス課題解決の提案ができるようになります。
例えばEC業界の販促企画業務において機械学習と視覚化を組み合わせると、会議の場で「過去10年のデータを分析した結果、来月の売り上げは20代女性会員によるリターン購入が最も寄与する可能性が高く、当該ターゲット向けの想定施策効果を視覚化したグラフで調整しながらプレゼンする」といったことが可能になります。
求人については、既存の就労移行支援には、IT領域における高度な業務が存在せず、給与条件なども恵まれていないケースも多くあります。そのためNeuro Diveの就労移行支援では企業と直接契約を行い、企業実習や事前面談などを通してより専門的な業務に携われる機会提供を行っています。結果として自身の特性を開示したうえで大手企業での安定就労や、勢いのある中小企業でスキルアップが望めるなど、様々な事例が生まれつつあります。AI・機械学習領域においては大手プラントで企業の社内技術部門においてAIアプリ開発チームで活躍されている方や、大手IT企業で先端技術の社内活用検証チームで活躍されている方がいらっしゃいます。いずれの方も、利用される前は興味本位での自己学習経験はあったものの、当分野での就労経験はありませんでした。
私たちが大切にしているのは「身に着けた知識や技術をビジネスに転換する」ことです。ここに共感してくれる人に是非Neuro Diveを利用していただきたいと思っています。