日立での実習では、どのような体験をされたのですか？
武蔵野大学
データサイエンス学部
データサイエンス学科3年
石井 雄大（いしい ゆうた）さん
石井
私が実習したのはデータサイエンティストの広範囲な仕事を体験することを目的としたプログラムで、食品製造業のお客さまにおいて、生産ラインで取得されるデータの活用を検討しました。
隠岐
ビジネスの現場で実際のデータサイエンティストとしての業務を体験するという趣旨で、データ分析だけではなく、課題の発見から実際の分析、最終的にどのようにお客さまの価値を生み出すかというところまで、一連の流れを体系的に実践するプログラムです。
石井
私は大学のデータサイエンス学部に在籍中で、これまでデータサイエンスに関する基礎的な知識や手法を学んできました。授業ではインターネット上に公開されているオープンデータを分析して知見を得るための手法を学ぶこともありますが、その場合、自分に身近なテーマに関するデータや、その意味合いを分かっているデータを選んで分析するケースがほとんどです。しかし今回、分析の対象になったのは実際のビジネスから発生した生のデータで、それがそもそもどんなデータなのか、どのような経緯で得られたデータなのか、といった根幹の部分から理解する必要がありました。それは、これまでの大学での学びとは大きく異なる点です。
実際に実習してみての感想をお聞かせください。
株式会社 日立製作所
Lumada CoE
AIビジネス推進部
データサイエンティスト
隠岐 加奈（おき かな）
石井
ビジネスの最前線で、実際の取り組みに沿った実習に参加できたのはとても貴重な機会でした。大学を含めて分析手法などを学ぶ機会はほかにもありますが、分析によって得られた成果をどうやってお客さまに届けるかを考えたのは初めての経験でしたし、まだまだ学ぶべきことはたくさんあるのだと痛感させられました。
隠岐
実際の案件で使っているデータをもとに、石井さんにはお客さまの課題を理解し、どうデータを分析して、お客さまにどのような価値が提供できるか、というところまで考えてもらいました。私の想像した以上にデータサイエンスの手法などに関してしっかりした知識やスキルをお持ちだった石井さんにとっても、そうしたお客さまに対するアプローチは新鮮な経験だったと思います。
石井
確かにそうでした。それに実習はスケジュールに沿って進めていくのですが、事前の想定と違って、いざやるとなると、自分の経験不足や大学の学びでは足りていない部分を感じることもたびたびありました。
本プログラムを通じてどのような気づきが得られましたか？
石井
データ分析にしても、課題の発見にしても、大学で学んだ手法は武器として持っていたわけですが「どの手法をどういうときにどう使うのか」といったところの学びは大きかったと思います。「何をするかを決める」という点で、とてもよい経験ができました。
やはり経験しないと分からないことはたくさんあります。知識に関しては書籍やインターネットなどでも得られますが、実作業の肌感覚みたいなところはやはり経験した人でないとなかなか伝えられないものです。ですから大学の友人などにも今回の経験について話したいと思いますし、ほかのインターン生の体験談も聞いてみたいと思っています。
デジタル人財育成に関して、今回のような実習プログラムのほか、日立ではどのような取り組みを推進していますか？
隠岐
変化の激しい時代に市場優位性を高めイノベーションを実現するには、データやAIなどデジタル技術を活用したDXがお客さまにとっても重要なテーマになっており、自社でデジタル人財を確保しようという動きが活発化しています。しかしニーズとともに人財獲得の競争率も上がり、新卒採用でも中途採用でもなかなか思うように人財を集められないと聞きます。その結果、必要なデジタル人財は自社内で育てていこうと、社内での育成にかじを切るお客さまも近年増えているようです。
日立はこうしたニーズに対して、お客さま社内でのデータサイエンティスト育成を支援する「デジタル人財育成サービス」を提供しています。座学講習や模擬分析プロジェクトによる実践教育、OJTなどを提供するものです。
一般に、データサイエンスを教える対象はIT系人財と考えられがちですが、私たちは製造現場などで生産ラインや設備機器の管理などに携わっているOT※系人財へのデータサイエンス教育も重視しています。これにより例えば、装置の稼働状況に応じたメンテナンスに関するノウハウを持つ現場担当者が、そこにデータサイエンスのスキルを適用することで全体的かつ横断的な視点から生産工程の品質向上を図る、といったアプローチも可能になります。
※ Operational Technology（制御技術）
今後の目標についてお聞かせください。
石井
私には「自分が生み出したものによって多くの人々によい影響を与えたい」という思いが価値観としてあります。しかし仕事として1つの業種を選ぶと、その業種が対象とするお客さまや消費者だけに向けた影響しか与えられません。
けれど、もしデータサイエンティストとして仕事ができれば、その能力をいろいろな分野に応用・展開しながら、自分が生み出した価値でさまざまな対象によい影響を与えていけると思うのです。だからこそ、私はデータサイエンティストをめざしたのですが、その思いは今回のプログラムを経験してさらに強くなりました。
隠岐
実は私も学生時代に、ふだんは何気なく多くの人に利用されているけれども、社会を支える重要な役割を担っている仕事に就きたいと考え、就職先に日立を選びました。石井さんの「多くの人によい影響を与えたい」という価値観は、私の価値観とも通じるものがありますし、日立のデータサイエンティストが共有する価値観でもあると思います。
最後に、デジタル人財育成を積極的に推進する日立への期待をお願いします。
石井
さまざまな業種の企業をはじめ、世の中に1人でも多くのデータサイエンティストが生まれることで、データ活用の可能性はさらに広がり、その恩恵もより大きなものになるはずです。そういう意味で、日立さんの取り組みは社会全体に大きな価値を生み出せるのではと期待を膨らませています。
隠岐
最近は石井さんのようにデータサイエンスを学び、最初からデータサイエンティストを志願してくる人が確実に増えており、教育機会も含め、社会全体でデータ活用への期待が高まっていることを実感します。
この実習プログラムは学生さんたちが学んだ理論を実践につなぎ、ビジネス感覚に触れることのできる貴重な機会です。データサイエンスを学ぶだけでなく、それを生かして「困難な課題を解決したい」「新しい価値を生み出したい」と熱意を抱く学生の皆さんにもぜひ参加してほしいと思っています。
データサイエンティスト育成プログラムのスケジュール例
「【第3回】いざ製造現場へ！日立の「モノづくり実習」とは？」はこちら＞
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