課題解決に役立つデータ活用の学びを産学連携で実現

国立大学法人 電気通信大学 様

写真左から
国立大学法人　電気通信大学　産学官連携センター　特任教授　（社会学 博士）　斉藤　史郎先生
（株）野村総合研究所　証券ソリューション事業本部　事業企画室　グループマネージャー　竹谷　悠平氏
コニカミノルタマーケティングサービス(株)　コンサルティンググループ　PMO　 清水　隆史

✓株式会社タダノ様
データサイエンティストのアドバイスでクレーンの需要予測精度の大幅な改善を実現

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プロジェクト概要

• 目的：電気通信大学のデータアントレプレナーフェロープログラムの講義の受講を通じて、学生にデータサイエンスを実際のビジネスに応用するやり方を学んでもらう
• 期間：約1カ月（5時間×4日の講義の講師を担当 *2単位分相当の講義）
• プロジェクトメンバー：講師のデータサイエンティスト1名、講師アシスタントのプロジェクトマネージャー１名　　　

Go Analytics 導入前の課題/活用の決め手

斉藤先生：コニカミノルタさんと幣学は2017年に産学連携の協定締結し、そこから様々な方と連携や交流をさせて頂いてきました。その中でコニカミノルタさん自身も「画像」領域から「データ」を活用したビジネスへと転換を進めておられ、データを使ってどのように価値を出すのかという部分に悩みつつ得られたノウハウをお持ちだと感じていました。

ですので、学校教育の中だけではどうしても机上の空論になりがちなデータサイエンス技術の活用方法を、コニカミノルタさんで実際のビジネスを担当されている方に講義を頂くことは、学生にとって非常に有益であると考え、今回幣学のデータアントレプレナーフェロープログラムの講義の講師をお願いするに至りました。

実際の講義を受けての感想や得られた効果

清水：今回の講義は小売店舗における購買行動データを用いて、データ分析やモデル構築の実践力を身に付けて頂く形としていました。またグループに分かれて、資料の作成やプレゼンも行って頂くことで、ビジネスの現場でのデータ分析業務に役立つ技術とプロセスを学んで頂きました。

斉藤先生の「データサイエンスを実際の課題解決にどう役立てるか」というポリシーもありましたので、グループ毎の最終発表ではモデルの精度だけではなく、顧客課題の解決案も提示して頂きました。

斉藤先生：学生に今回の講義を受けてもらっての感想ですが、今までは一人で机に向かい、黙々とデータサイエンスの博士論文を書いていたような学生が、講義を通して大きく成長しましたね。

例えば、今までは最も精度が高いモデルを作った人が勝ち、という軸の中で、モデルの精度を上げることばかり意識がいきがちでしたが、「精度が多少落ちたとしても、ユーザーが理解しやすく、使ってもらえるモデルの方が良いよね。」と学生自身が自然に考えられるようになったのは大きな収穫だと思います。今回の講義を通して、社会人学生も含めて、自分達が作ったものを使う人がいるんだ。という意識が根付いたと思います。

竹谷氏：毎週土曜日の午後に5時間、4週にわたっての講義でしたが、最後の方はモデルの精度を高める為に平日の仕事の後、夜にグループメンバーと集まって進めることもありました。ゲーム感覚でモデルの精度が上がると嬉しく、すっかりハマってしまいました。チーム制だったので他チームの発表や自分のチーム内でのブレストを通して、同じ問いに対しても異なる意見や考えを聞きながらチームとして提案をブラッシュアップしていくというやり方も、良かったです。

実際の講義を受けての感想や得られた効果

竹谷氏：運営面でもスケジュール管理やタイムコントロール等が素晴らしく、講義の内容に集中できる環境でした。講義の中身も理論を学ぶ座学と、自らが手を動かす実践の場と、インプットとアウトプットのバランスも良かったですね。清水さんの講義は半歩先を伴走して導いてくれる感じで、自分が少しずつ前に進んでいる実感が得られました。講義の内容も簡単過ぎず、難し過ぎず、非常によく考えられていると感じましたし、教え方も慣れていらっしゃるのか、とてもお上手でした。

ショッパーマーケティングというテーマも良かったです。買い物をしたことがない人はいないですし、すぐそこのスーパーに行って棚を見てもヒントを得る事が出来ますから。正直、今まで受けた講義の中でダントツに1番面白く、のめりこみました（笑）

本講義を通して得たデータを活用する力は、弊社のコンサルタントが日々顧客先の様々な業界の経営者さんだったり現場の方だったりからコンサルティングを行う中で吸い上げてくる課題の解決に役立てていきたいと考えています。顧客の課題を良く知るコンサルタントと、システムエンジニアを有機的に繋げる際に、内部で実際のお客様を知っていて、且つ自社の仕事の仕方を知っている私達自身がデータサイエンスの知識を持ち、活用出来る力を持つことで、会社の中の組織力も高めつつ更なる課題解決に貢献できると思っています。

今後の取り組みについて

斉藤先生：本講義の後に学生に対してアンケートも実施致しましたが、満足度が93％と非常に満足度の高い講義となりました。今後もぜひ継続したお取組みをさせて頂きたいと思っています。

竹谷氏：今回は決定木やロジスティク回帰等のモデルで二値分類に取り組みましたが、今回と同じショッパーマーケティングをテーマに、次はぜひ回帰分析編もお願いしたいです！

清水：今回は全てZoomでの講義だったので不安もあったのですが、高い評価を頂き大変嬉しいです。こちらこそ、今後も宜しくお願い致します。

GoAnalyticsの導入を検討している企業へアドバイス

竹谷氏：学生さんに向けてのアドバイスとしては「面白いから、とりあえず講義を受けてみて！受けたら悩みが解消されるよ。」と伝えたいです。私自身は今まで分からなかったことが分かり、引き出しが増えたと感じています。対企業様に対しても、清水さんをはじめとしたコニカミノルタさんが親身になって聞いてくれるはずですので、今悩んでいることを伝えつつ、とりあえずデータの利活用を進める一歩を踏み出すことをお勧めしたいですね。

斉藤先生：データサイエンスは課題、データ、解決例の3つをセットにして提供しないと社会の課題解決に役立つ本物の学びにはならないと考えています。コニカミノルタさんはこの3つをセットで提供してくれるので、ぜひ色々な学校でこのような取り組みが進むと良いと思っています。