AI人材育成・教育サービス・企業一覧
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AI人材育成・教育機能比較表
| 製品名 |
AI Growth Program |
DX人材育成支援 |
SASスターターパック |
|---|---|---|---|
| 機能 |
｢ビジネス現場がAIドリブンなDXを推進できる｣ 実践型のDX人材輩出プログラム |
DXのプランニングとプロジェクト推進を担う「DX企画人材」を育成 |
SASスターターパック 今すぐ始められる オールインワン・データ分析基盤の決定版 |
| 利用料金 | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
| 初期費用 | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
| 無料プラン | お問合わせください | お問合わせください | |
| 無料 トライアル |
お問合わせください | お問合わせください | |
| 製品リンク |
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AI人材育成・教育の機能・用語解説
AI・DX用語集
| 機能名・用語 | 解説 |
|---|---|
| データサイエンティスト | データ分析を用いてビジネスの意思決定をサポートしてくれる人材の総称です。ビッグデータなどから必要な情報を収集し、抽出、提案することができるプロフェッショナルとして注目をされています。 |
| データスペシャリスト試験 | 企業活動を支える膨大なデータ群を管理し、パフォーマンスの高いデータベースの構築、データ分析基盤を提供するデータベース管理者が目指す試験です。 |
| 統計検定3級 | 統計リテラシー、統計的推論、統計的思考の3つを問われる統計学の試験です。統計検定は1級から4級までありますが、3級は2番目に簡単な試験です。 |
| ビッグデータ | ボリューム、種類、速度という3つの要素を満たしたもので、構造化データに限らず、非構造データやIoTデータなどのさまざまなデータをいいます。 |
| プロジェクトマネージャ試験 | IPA（情報処理推進機構）が実施している、国家資格の一つです。情報処理技術者試験の一区分で試験制度のスキルレベル4に相当します。 |
| Azure認定資格 | マイクロソフト製品に対するスキルを認定する資格です。Azure関連の認定資格として初級、中級、上級のレベルに分かれて受験できます。 |
| AWS 認定 | AWS のクラウドの専門知識を検証することで、専門家は需要の高いスキルを示し、組織は AWS を使ったクラウドイニシアチブにおいて効率的かつ革新的なチームを構築するのに役立ちます。 |
| E資格 | ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する資格試験です。受験資格は、JDLA認定プログラムのいずれかを試験日の過去2年以内に修了していることです。 |
| G検定 | ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）の輩出を目的とした検定で、社会人・学生を問わず誰でも受験することができます。 |
| GCP 認定試験 | Google Cloudに関する知識やスキルを問う公式の認定試験です。いくつかの分野において知識や開発スキルを保有していることが証明できます。 |
| ITパスポート | IT業界におけるさまざまな基礎知識の習得を目的とした国家試験です。独立行政法人「情報処理推進機構(IPA)」が定義している「共通的知識に位置するレベル」の国家試験です。 |
| Python3 認定試験 | 主催は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会で、認定されたスクールで学習することができます。 |
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AI人材育成・教育サービス導入前の注意点
AI人材育成・教育サービスとは、AIに関する理解が深い人材やAIを実用的に活用できる人材を育成・教育するために提供されるサービスのことです。
近年AIの需要が高まる一方で、企業でAIを扱える人材の不足が課題となっています。社内でAI人材の育成を検討されている方に向けて、まずは導入前の注意点をご紹介します。
AI人材に習得させたい知識を明確にする
AI人材に求められる知識にはさまざまな種類があります。「社内の人材に、どのようなAI知識を習得させたいか」を明確にしておくことで、自社に必要なサービスを絞り込めるでしょう。
ここでは、AIに関する知識を4つの種類に分けてご紹介します。
- AIに関する基礎知識
AIに関する予備知識やプログラミングの経験がない初学者向けの知識です。AIにまつわる用語や機械学習の概念を身につけることで、「AIの仕組み」や「AI導入や運用で必要となる項目」が理解できます。また、最新のAI動向や活用事例などの知見を広げることで、自社のAI活用の方向性を見出せるでしょう。 - AI運用のための基本知識
AIに関する基礎知識を学んだ後、AIを運用するために必要な知識です。機械学習で使用するプログラミング言語「python（パイソン）」の習得やデータを読み解くための「統計の知識」などがこれに当たります。これらの知識があると、システムの企画立案やデータ解析を基に「ビジネスの改善点」を見つけ出すことが可能です。 - AIを実装できる知識
システムをプログラミングで実装するための知識です。この知識があるとAIシステムの開発を行えます。AI導入後の精度向上のためのチューニング方法も身につけておくと良いでしょう。 - AIをビジネスに活用するための知識
現場でプロジェクトを進める際に必要となる知識です。AIに関する基礎知識や開発ができても「どのようにAIを活用すると自社の課題解決ができるのか」という点がわからなければ十分に知識が活用できません。事例や現場の課題を基に、AIのビジネスへの活用方法を学んでいきましょう。
以上の通り、AIに関する知識には種類があります。自社に必要な知識はどの知識なのか、AI人材育成・教育サービス導入前に明確にしておくと良いでしょう。
AI人材育成・教育サービス検討時に確認すること
AI人材育成・教育サービスを提供する会社は増加しており、目的や予算に合わせてさまざまなサービスが用意されています。ここでは、AI人材育成・教育サービスの主な種類をご紹介します。
自習タイプ
自習タイプのサービスは、AIに関する基礎知識を学習する際に有効です。具体的には、以下のような学習方法が挙げられます。
- 動画コンテンツを視聴して座学で学習する
- 配信されているコンテンツ内で、比較的簡単なプログラミングコードを演習する
- 他社事例から、課題解決方法を検討し解答例を参照する
自習タイプは、自分のペースで進めることができ、何度も繰り返し復習できる点がメリットです。質問に対して回答してくれるチューターがいるなど、必要に応じてサポートが得られるサービスであればよりスムーズに学習が進められるでしょう。
研修タイプ
研修タイプのサービスは、実践を含む上級者向け学習に適しています。具体的には、セミナーやワークショップ・演習形式が挙げられます。詳細は、下記の通りです。
- セミナー形式
講師を招いたり、オンラインでセミナーに参加する形式です。自習タイプの動画コンテンツの視聴と比較すると、よりリアルタイムで双方向にやり取りができる点がメリットです。 - ワークショップ形式
学習者同士がコミュニケーションを取りながら学習できる形式です。現場でAIプロジェクトを進める際の練習になるでしょう。 - 演習形式
他社事例や自社での課題を題材に、データ分析やAIの構築を行う形式です。実用的な技術・知識を身につけることができます。
必要な学習内容や学習者のレベルに合わせて、導入するサービスの種類を検討しましょう。
AI人材育成・教育サービス導入時の流れ
AI人材育成・教育サービス導入時は、AI人材の育成・教育計画を立てるとよいでしょう。スムーズに計画を立てるためには、育成・教育の流れを理解しておくことが大切です。
ここでは、AI人材育成・教育の4つの流れを解説します。
- 学習の対象者を選ぶ
誰にAI人材育成・教育を受けさせるかを選定します。課題に応じて下記のような人材が向いているでしょう。＜例＞
・AIを実装できるプログラマが必要な場合
プログラミングの経験があり、技術力が高い人材
・AIプロジェクトを進めるプロジェクトリーダーが必要な場合
会社の課題解決に対する意識が高く、リーダーシップや進行管理能力がある人材 - 座学で基本知識を学ぶ
学習者のレベルにもよりますが、まずは座学で基本知識やAIに関連する技術の概要を学びます。学習のモチベーションを高めるためにAIについて学ぶことの意義についても理解を広めておくと良いでしょう。 - 実践する
座学で一通り基本知識を学習したら、次は実践に進みます。AI導入・運用のために必要なタスクを自社内で話し合い、データ分析やAI構築を進めていきます。ポイントは、小さな課題から始めてAIプロジェクトを実行する練習を重ねることです。 - 学習内容を更新する
AIは非常に変化が早い分野であるため、一度学習したら終わりではなく常に最新の情報をキャッチアップしておくことが大切です。社内外のネットワークをつなげ最新の情報が得られる環境をつくり、定期的に学習内容フォローアップの場を設けることをおすすめします。
以上の4つの流れに沿ってAI人材育成・教育を進めていきましょう。
AI人材育成事例集
アイスマイリーでは、リスキリングで必要な考え方と方法論をまとめたWeb雑誌「AI人材育成事例集」を無料で配布しています。本資料では、DX戦略に伴うスキルの可視化に実績のある人材育成企業7社が最新の事例やユースケースを踏まえリスキリング方法を紹介していきます。
AI人材育成を検討される際には、ぜひこちらの「AI人材育成事例集」をご活用ください。
AI人材育成事例集をダウンロードされたい方は、以下の「AI人材育成事例集を無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「AI人材育成事例集」と記載の上、送信してください。
AI人材育成サービスのセグメント別製品一覧
数ある「AI人材育成サービス」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「AI人材育成サービス」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、用途別にセグメントされたAI人材育成サービスカオスマップです。
この便利なカオスマップは、以下の「AI人材育成サービスカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「AI人材育成サービスカオスマップ」と記載の上、送信してください。
AI人材育成・教育サービスの選び方
自社の目的に合う最適なAI人材育成・教育サービスを選ぶためのポイントをご紹介します。
必要なAI人材像を明確にする
AI人材と言ってもその種類やレベルはさまざまです。そのため、まずは自社で必要なAI人材像を明確にしましょう。必要なAI人材像を明確にすることで、必要なスキルと学習者が現在保有しているスキルを照らし合わせ、新たに学習するべきことや適した学習方法を検討できるでしょう。
サポート範囲を確認する
サービスによってサポート範囲が異なるため、事前に確認しておくことが大切です。確認内容は以下の通りです。
- 研修の事前準備や運営も担当してくれるか
- 質問への回答や課題への解決案など、提出物へのフィードバックはどの程度の頻度・品質か
- 研修終了後のフォローアップはあるか
社内で人材育成の経験やAIの知識がない場合は、対応範囲が広いサービスを選ぶと安心です。既にある程度知識や経験がある場合は、サポートは必要最低限に絞ることでコストを抑えることができるでしょう。
費用を比較する
一般的に、ツールを用いる自習タイプの多くは「買い切り型」です。一方、研修タイプは内容をカスタマイズできる場合が多いため、自社の要望を伝え見積することをおすすめします。価格の安さのみを重視するのではなく、目的を達成できるサービスを選ぶようにしましょう。
AI人材育成・教育サービス導入後の運用のポイント
AI人材育成・教育サービス導入の大きな目的は、社内でAI人材を育成し学習した知識や技術を活用してもらうことです。現場で活用・運用する際のポイントをご紹介します。
学んだ内容に類似した業務に就く
知識や技術を学習したものの、実務で活用できない場合があります。学習したことを使う機会がないまま時間が経過すると、学習内容を忘れてしまいかねません。学んだことを実務に活かせるよう、学習内容に類似した業務や案件に従事するとよいでしょう。
相談できる相手を用意する
学習内容を実践する際、自力では解決できない疑問や課題が出てきます。それらの課題を相談できる相手をあらかじめ用意しておきましょう。
以上のように、AI人材育成・教育サービス導入後の運用のポイントは、学んだ内容に類似した業務に就き知識・技術を定着させることです。また、課題が出た時に相談できる相手を用意しておくことで、AIプロジェクトをスムーズに進めることができるでしょう。
