競合のAI・人工知能活用を目の当たりにしたイベント

辻辰哉様

THEME :不夜城打破!見積業務立上げを効率化

データサイエンティスト育成講座
2020年10月期

データサイエンティスト育成コース本講座卒業(プラントエンジニアリング/プロジェクト管理担当)

この発表のポイント・見どころ

プラントの見積業務の時間短縮のために、見積業務の一部である「図書精査の責任部門決定作業」を、機械学習を用いた予測モデルを作成することで自動化しました。自動化によるビジネスインパクトや、現場において予測モデルを活用するための工夫が盛り込まれており、機械学習の手法を活用した業務改善に興味を持つ多くの方にとって参考となる発表内容です。

もっと科学的なアプローチによる組織の意思決定をしたい

2019年に開催されたAI・人工知能展を訪問したことがキッカケで、データサイエンスを学ぶ必要性を感じました。AI・人工知能の活用が他社では始まっているのを目の当たりにし、是非自社の業務効率化のため、導入したいと考えました。ただ、導入を推進するには相応の知識が必要だと考え、データミックスでの受講を決意しました。

会社の若手社員が挙げた「業務効率化」を研究テーマに

会社の自部門の若手社員が「効率化した業務」として実際に挙げていた課題を研究テーマに取り組みました。また比較的単純なテーマであり、1カ月間で取り組むのにちょうどよいボリュームだと考えました。

しかし、実務課題の解決というのは単純に見えて実は容易ではないことを実感しました。また実務課題にAI を活用する際に重要なのは、どんな手法を適用するかではなく、まずどの様な課題に取り組むのか、AIや機械学習をどの局面で活用するのか、という点を考える必要があるということでした。

データミックスでの研究を通してやり遂げたこと、そこから得たものは「自分でもできる」という自信と、ひとりのエンジニアとして「AIとは何なのか」というもののイメージをとらえられた満足感、新しいことを学ぶことの楽しさを感じることができました。

スクールの受講生たちから受けた刺激

最初は Python で四則演算の実行すらできなかったですが、卒業する頃には外部データの入出力から、データテーブルのデータベース的操作、複数機械学習アルゴリズムの併用、結果の評価、データの可視化等、分析を行い、結果を第三者に説明するのに必要なデータや資料を Pythonで作れるようになりました。また、同じクラスに、やる気がある、出来るメンバーがそろっており、クラスメイトからとても良い刺激を受けました。

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