データサイエンス活用企業
課題解決業務委託（松山市）

講座を受講する３つのメリット

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  社内人材の育成

  社員と大学生がタッグを組み、会社が抱える実際のビジネス課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を図る取組を通して、社内人材の育成が期待できます。

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  社会実装につながる課題解決や新規事業創出

  講師によるコンサルティングで課題を明確化し、講座内で実現可能なスコープ設定をサポート。実際の企業課題をベースに、社会実装を視野に入れたプロトタイプ作成に取り組むことで、DX化やAI・ビッグデータ活用の第一歩に着手し、今後も社内で取り組みを進めることができる素地形成を目指します。

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  データサイエンティストを目指す学生とのつながり（採用）

  講座を受講するのは、プログラミングや統計解析の基礎知識を持ち、データサイエンティストを志す地元大学生。チーム演習やインターンシップを通じて企業の魅力を伝えることで、優秀な人材の採用につなげることも期待できます。

過去の受講生の声

現場の勘に頼っていたことを分析、可視化。

オオノ開發株式会社
飯田 架那子さん

テーマ「飲食事業の売上予測」

データサイエンティスト育成講座に参加し、今まで現場の勘に頼っていたことを数字データを用いて分析、可視化することに取り組みました。これにより、個人差が出る「勘」というものを経験・知識問わず、皆で共有するきっかけになりました。
 また、参加学生がネットで調べながら会話を進めていくのを見て、その「情報を入手するスピードの速さ」に驚きました。そのようなデジタルネイティブ世代とのチーム演習は私たちにはない発想が生まれ、非常に新鮮で勉強になりました。

農業×IT分野のプロジェクトでの足掛かりになる

株式会社システナ
児玉 寛将さん

テーマ「里芋の収穫量・収穫時期の予測」

講座では、過去数年分の里芋の栽培データと気象データを用い、里芋の収穫量・収穫時期の予測に取り組みました。データサイエンスの基礎知識がない状態からのスタートでしたが、講座内で取り組む実戦形式の学習でカバーすることができました。参加した学生は文系理系問わず様々な学部生が参加していることもあり、取り組みを通して学生からも多くの事を学びました。
 課題として「データの少なさ」やゲリラ豪雨や台風のような予測の立てにくい「外的要因」などがありましたが、学生メンバーの積極的な取り組みと講師のコンサルティングによって学習モデルを作成することができました。作成した学習モデルをブラッシュアップして精度を高めていくことで、農業×IT分野のプロジェクトでの足掛かりになると考えております。
 今回の課題は実際の現場でも起こりうることで、課題解決力を身に着けるという観点で良い経験になると思います。

熱意ある学生の皆さんと一緒に勉強できる機会はとても貴重。

株式会社ダイキアクシス
内藤 衣里さん

テーマ「AIによる産業排水処理施設のエラー発生予測」

最初はデータサイエンティストという言葉すら知らない状態で、データ分析についても正直Excelで良いのでは？と、プログラミングの必要性を理解できていませんでした。しかしチームの中にプログラミングに詳しい学生がいて、教えて貰っているうちにプログラミングによって様々な事が出来るのだと学ぶことが出来ました。
 ゼロスタートで苦労もありましたが、優秀で熱意ある学生の皆さんと一緒に勉強できる機会はとても貴重で、非常に濃い時間を過ごすことができました。

講座内容

企業紹介や課題に関するプレゼンテーションと、インターンシップの内容などに関する説明会を通じて
受講生とマッチングを行い、プロトタイプ作成演習に取り組むためのチームビルディングを行います。

チーム演習では、企業が持つデータなどを活用して、課題解決や新規事業の創出に繋がるプロトタイプ作成を実施。
プロジェクトの遂行やプレゼンテーションの準備、知識技術の習得はチームごとに自主学習形式で行います。

毎回の講座では、中間発表と講師によるグループコンサルティングを行い、
各チームの課題へのアプローチや技術的な知見を共有することで学びを深めます。

データサイエンティストに求められるスキルセット

プログラミングだけ、データ解析だけができても「データサイエンティスト」にはなれません。

情報処理や統計学、人工知能など情報科学系の知識を理解して活用できる「データサイエンス力」
データサイエンスを実際の課題に当てはめて実装・運用できる「データエンジニアリング力」
そして、課題背景を理解した上でそれを整理し、解決する力「ビジネス力」。

データサイエンティストには、これらの能力が総合的な「スキルセット」として求められています。

この講座では、座学や課題演習だけでなく
実際に企業が抱えるビジネス課題に取り組むことで、
「データサイエンティスト」に求められる総合力の基礎を培うことを目指します。

企業課題解決演習のチーム構成

参加企業社員と大学生受講生がチームを組んで、
実際に企業が抱えるビジネス課題に対し、データサイエンスの観点から課題解決に取り組みます。

大学生受講生はインターンシップを通じて企業内の実務を経験することで
課題設定や新規事業プランの策定などにより深く携わるとともに
チーム演習では市内企業が持つ実際のデータなどを活用。

データサイエンティストの実務に近いプロセスを経験することを目指します。

データサイエンティストの業務フローを再現した
企業課題解決演習

前期課程では大学生受講者を対象に実践＆アクティブラーニング形式の講座を実施。
座学と自習、チーム演習による学習を進め、データサイエンスの基礎を学びます。

後期課程では、社内でのデータ活用やデータサイエンスの人材育成を目指す市内企業が参加。
企業と学生がタッグを組み、実際に企業が抱えるビジネス課題に対し、データサイエンスの観点から課題解決に取り組むことで、
データサイエンティスト及び企業内人材の育成等を目指します。

【大学生のみ（前期課程）】オンライン教材やプラットフォームを活用した知識・技術の習得

受講生には、座学と実践課題（クエスト）でデータサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶことができる有料講座のアカウントを無償付与。

各自がチーム内で担当する課題や技術レベルに応じたアクティブラーニング形式で学習を進めることで
データサイエンティストに不可欠な「時代の変化をキャッチアップし、
最新の知識技術を学び続ける力」を身に着けることも目指しています。

実施スケジュール

後期講座の実施は、全7回。
講座終了後の2024年2月中旬には、成果発表会と交流会を予定しています。

大学生受講生とのマッチングに際しては、
各企業に受講生へのプレゼンテーションを実施して頂き、
チームビルディング完了次第、各社でのインターンシップやグループ演習を開始します。

データサイエンティストサミット2025

講座で取り組んだ内容を、一般参加者に向けてプレゼンテーション。
あわせて、修了証の授与と表彰式も行います。

データサイエンス業界の最新の動向を知ることのできる講演会を実施するほか、
今後の情報収集やスキルアップに繋がる人脈形成を目的とした交流会も行います。

受講お申し込み

受講資格

• 松山市内に本社や事業所を置く企業である
• ビッグデータの活用やAIプロジェクト、DX化などに関する取り組みを進めたいと考えている
• 受講生として、1～2名程度の社員の方にご参加頂けること
• 企業向けカリキュラムの全課程に参加できること
• チームでのプロトタイプ作成演習などに主体的に取り組んで頂けること
• 御社内で1週間程度、大学生受講者を対象としたインターンシップを実施して頂けること