第1部 AIのビジネス適用を推進するためのデータ活用人材の育成、分析スキル評価と組織化

(2022年6月23日 10:00〜13:40) (途中 昼休みを含みます)

　デジタル社会の「読み・書き・そろばん」と言われる「数理・データサイエンス・AI」の基礎はすべての国民に必要である、と内閣府がAI戦略を発表してから3年がたった。その間、新型コロナウィルスが巻き起こした未曽有の事態への対策として、世の中は強制的に『ニューノーマル』に変貌し、多くの企業活動も改革が必要となった。その改革手段として多くの企業が「DX」という旗を掲げたが、DX推進人材不足というか壁に直面している。なかでも、AIなど先進のデジタル技術やデータ活用を理解しビジネスに適用できる人材の不足が顕著である。
　本講演では、データ活用推進支援やデータ活用人材育成支援を行っている当社の取り組みを通して、DX推進の要となるデータ活用人材や組織の育て方について紹介する。

1. 企業を取り巻く環境とAI
   1. デジタル社会とAI
   2. AIの位置づけとデータ活用
   3. AI活用事例
2. データ活用組織の必要性
   1. データ活用組織とは
   2. データ活用組織に必要な役割
   3. データ活用を成功に導くには
3. データ活用人材の育て方
   1. データ活用人材のスキルセット
   2. 育成するために必要な環境
   3. 当社育成事例
• 質疑応答

第2部 R&D部門のデータ利活用に向けたプロジェクトチームのつくり方

(2022年6月23日 13:50〜17:00)

　IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話させていただき、それらを改善するために必要なプロジェクトチームの作り方に関して説明させていただきます。最後に、実際のR&D部門にDXを導入・推進する時に、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。

1. はじめに (講演者の会社、経歴紹介)
2. R&D部門のデータ共有、利活用の実情
3. データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
4. プロジェクトメンバーに求められる資質
   1. 実験研究者
   2. データサイエンティスト
   3. プロジェクトリーダー
   4. システム開発、運用スタッフ
   5. ファシリテーター
5. R&D部門にDXを導入・推進する時に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法
   1. 陥りがちな落とし穴
   2. それらの回避方法
6. まとめ
• 質疑応答