合同新卒研修については、5月26日に発表したプレスリリースでも紹介しています。
・ARISE analyticsとALBERT、業界初データサイエンス企業同士でデータ分析・AI活用等の専門領域における合同新卒社員研修を実施
～企業間交流を通じて、高度なデータサイエンス人材の早期育成を目指す～
一見すると、「ライバル企業同士なのになぜ？」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。本研修は、国内外の多様化・高度化するデジタル化やデータ・AI活用の需要に対応し、専門人材の早期育成、データサイエンス業界全体のコミュニティや人材の質の向上を目指した活動の一環として企画されました。
ALBERTとARISE analytics
ALBERTとARISE analyticsは、時にはライバルでもあり、時には同じプロジェクトで協業する仲間でもあります。ARISE analyticsは、国内最大規模のデータを保有するKDDIと、高度なコンサルティング力、アルゴリズム開発力を誇るアクセンチュア株式会社の強みを融合させたジョイントベンチャーとして2017年に設立されたアナリティクスカンパニーです。
2018年のKDDIとALBERTの資本業務提携を機に、ALBERTとARISE analyticsはビッグデータ分析のプロジェクト等における協業のほか、両社共同でKDDIの社内アナリティクス人材育成プログラムに対して、実践的な育成プログラムの提供等にも取り組んできました。
過去には、両社のデータサイエンティストが勉強会を開催するなど、データサイエンティスト同士の人材交流が行われています。
両社とも、国内トップクラスのデータサイエンティストが在籍しており、企業を超えたコミュニティを推進することで、技術やノウハウの共有やキャリアについての情報交換など、お互いにいい刺激となり、加速度的な成長が期待できます。
【勉強会についてのブログ記事】
「ARISE analytics社と合同で勉強会を開催しました」（2019年8月）
「ARISE analytics社と2回目の合同勉強会を開催いたしました。」（2021年10月）
合同新卒研修の概要
研修は、混合チームに分かれ、2日目からは各社のオフィスを活用しながら実施しました。・実施期間：6日間（2022年6月1日～8日）
・参加者 ：合計24名（ARISE analytics新卒：12名、ALBERT新卒：12名）
・カリキュラム：
1日目：AI・分析プロジェクトの進め方
2～5日目：異常検知講義・演習
6日目：演習発表、総評、懇親会
研修の様子
■1日目：AI・分析プロジェクトの進め方初日は、まず両社の代表からご挨拶があった後、AI・分析プロジェクトの進め方について座学と簡単なワークショップを行いました。最初にAIプロジェクトのプロセス、プロジェクト計画の立て方、テーマの設定方法や陥りやすい失敗事例などを学びます。さらに機械学習について基礎的な考え方と手法について学んだ後、最初のワークショップです。
自分がある企業のDX部門の担当者になったと仮定し、各部門の持つ経営課題とデータを把握して、それぞれAIを活用した解決アイデアを出し合い、さらに「実現時のインパクト」と「実現可能性」で評価し、全社的に取り組むべき課題と解決策をチームごとに選んで発表しました。
1日目の最終発表では、ユーザーごとのコンテンツ表示の最適化やコールセンターの業務効率化施策など各チームが選んだそれぞれの解決策について発表しあい、最後に講師からのフィードバックを受け終了しました。
ほとんどのメンバーはこの日が初めての顔合わせであったにもかかわらず、どのチームも、4人1組の2社混合メンバーで初日から活発に意見を出し合っていました。また、ワークショップの時間が1時間と短く、時間内にまとめられるのかと思って見ていましたが、全てのチームが決められた時間内に資料を完成させ、発表ではしっかりとそれぞれ検討した経緯や結果を説明することができていました。
2日目からは、プロジェクトを想定した、より高いレベルのアウトプットが求められる演習です。この演習では、実案件で想定されるようなデータを用いて一連の分析業務を体験し、各チームで分析、報告書作成、発表を行います。
初日のワークショップはそれぞれ1時間程度でしたが、今度は4日間かけて、実際に、前処理・基礎集計・分析⽅針作成・モデリング・精度評価といった⼀連の分析の⼯程を通して、学んだことへの理解を深めていきます。
今回の“クライアントからの依頼内容”は「機械の⾳から異常を検知できるモデルを作成したい」というものです。
詳細な要望には様々な優先順位や環境の制限などがあり、精度や速度評価等のバランスをみながら、そのなかで最適なモデルを（もちろん期間内に）構築しなくてはいけません。
実際のプロジェクトさながらに、使用できるデータセットが提供され、スケジュールと工数の管理も自分たちで考えながら行います。
4日間かけて、チームごとにAIモデルを構築し、データ分析・精度検証を進め、クライアントである担当者及び責任者向けに分析結果を報告書にまとめていきます。
最終日となる6日目は、6チームが順番に発表を行い、各社の先輩データサイエンティストからそれぞれのチームに対して分析結果や報告内容について評価とさらなる改善点などのフィードバックを受けました。
実際に分析した音声データを比較して音を聞かせながら説明を行うチームや、AIモデルを導入することで削減が期待できるコストを試算して示すチームなどもあり、中には、資料をほぼそのままクライアントに出しても大丈夫そう、という高評価を受けたチームもありました。
全体総評
最終報告の発表後、各社から参加していたデータサイエンティストのメンバーから6日間の研修を通しての総評が行われました。
（一部抜粋）
・報告するときは、（自身の）お母さんにもわかるような説明をすることを心掛けると良い。
・基本的な部分で差がでるので丁寧に仕事をすることが大切。
・今回の研修を通じて、他の人との考え方の違いや自分の強みを発見してもらいたい。
・今後も、（研修のように）100%で打席に立つ経験をたくさんしてもらいたい。
成長するためにはそれが重要。
・私たちの仕事は、いろんな特徴を持つ人と成果を出していく仕事。
今回の研修はとてもいい練習だったと思うので、今後の実務にもぜひ活かしてもらいたい。
研修を終えた各社新卒メンバーのコメント
＞ALBERT S.Oさん（イニシャル）「ARISE analyticsさんは我々に無い視点でアイデア出しや検討をされていて、さらにコミュニケーションが上手な方が多く感心していました。一緒に研修を受けられたのは、とても良い経験になりました！」
＞ARISE analytics K.Oさん（イニシャル）
「技術力があり、データに真摯に向き合うALBERTさんの姿にとても刺激を受けました。また既に演習を経験されていたという事で、進め方などもリードして頂き、勉強になる事が多く大変充実した研修になりました！」
まとめ
今回取材する中で、講師メンバーからは、どのチームも発表のレベルが非常に高かったというコメントが多く聞かれました。入社から合同研修までの研修内容は各社で違っていたため、参加者はお互いに意見を出し合いながらも、分析手法やモデル構築など技術面はALBERT、課題整理や合意形成などコミュニケーション面はARISE analyticsといったように各チームメンバーの強みを理解し、きちんと役割分担して効率的に進められていました。
各社の新卒メンバーは、合同研修後もそれぞれの企業で行われる研修を経て、実際のプロジェクトに参加していくこととなります。
これから、実務で苦労したりキャリアに悩んだりすることもたくさん経験すると思いますが、今回の研修を通じてできた関係性を活かし、企業を超えたコミュニティでお互いに切磋琢磨しながら成長していってもらいたいと思います。ぜひ新卒メンバーの活躍にご期待ください。
【採用情報】
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