こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。以前からテレワークをしていますが、最近は自宅の仕事場環境を改善すべくスタンディングデスクやモニターアームを導入してすごく快適になりました。

今回は昨年に経済産業省が主催しているデジタル推進人材育成プログラムである、「マナビDX Quest」に参加したときの記事を書いたので、お時間がある方は読んでもらえれば幸いです。

プログラムへの参加
プログラムキックオフ
- プログラム概要
- キックオフセッション
第1タームPBL(Project Based Learning)
- 店舗を運営する企業の収益改善
- 教材の内容
参加者との交流
第2タームPBL(Project Based Learning)
- 製造業の工数予測
- プレゼン課題
地域企業協働プログラムへの参加
- チーム組成と準備期間
  - チーム募集
  - 開始前準備
- 企業とのマッチング
地域企業協働プログラムの取り組み
まとめ

プログラムへの参加

マナビDX Questとは？

マナビDX Quest は経済産業省が主催するデジタル推進人材育成プログラムです。ぱっと見ると、

「マイナビ？！」

と読めるのですが、毎日コミュニケーションズとは無関係のようです。

「学び」をカタカナにしたようですね。

DXもデジタルトランスフォーメーション(Digital Transformation)の略だと思っていたら、デラックスのDXみたいですね。てっきりデジタルトランスフォーメーションだと思っていました(笑)

前身はAI Quest

前身のプログラムはAI Questという名前で2019年から開始していますが、2022年からはマナビDX Questとして、AI(人工知能)の分野だけでなく、デジタル技術全般に関わるものとしてより範囲を広げて開始されました。詳細については本家のWebページを参照してもらればと思います。

初心者でも参加OK

以下に詳細の抜粋を紹介します。

このプログラムは特別なデジタルスキルを必要とせず、基本的なリテラシーと学ぶ意欲があれば誰でも参加できます。受講生は実際のDXプロジェクトを体験しながら、デジタル技術とビジネス要素（課題の発見、ゴール設定、コミュニケーション力など）を学びます。さらに、データの活用やビジネス変革といったスキルを習得し、データサイエンスプロフェッショナルやビジネスアーキテクトなどの役割を目指すことが出来るというものです。

世の中にはたくさん教育プログラムがありますが、調べてみると面白いものがたくさんあるんですね。マナビDX Quest

プログラム参加へのきっかけ

以前にプログラミングや機械学習の講師をやっている時期があり、そのときの生徒さんの一人に、カリキュラムを早々と終わらせてしまって、自分で技術書やBlogを読んで自主的に勉強している方がいました。

あるときに、AI Questというプログラムを見つけたのでこれに参加してみたいという相談がありました。勉強になりそうだったので、参加してみたら良いのではという話をしました。

自分「どんな内容のプログラムなんですか？」

生徒「画像での不良品検知をやっているんですが、受講者同士でコンペをやって精度を競うんです」

生徒「その他に、実際の案件みたいにやるのでとてもリアルですよ」

生徒「参加者も初心者の人から、ガチな人までいて幅広いですよ」

自分「なかなか面白い試みですね、普通の研修とは少し違う感じですね」

自分「でも、こういう研修って参加費が高くて、なかなか一般の人は受講できないよね」

生徒「書類選考はありますが、通過したら無料で受講できますよ」

自分「え!?、無料なんだ、それは良いですね」

その時は面白い取り組みをしている程度という感じだったのですが、プログラム内容もしっかりしていて、次にあるときには参加しても良いかなと思っていました。

お知らせが届く

その後、すっかりそのことは忘れていました。2022年7月になってから、データサイエンティスト協会のメーリングリストやコンペティションサイトである SIGNATE からの案内があり、新たにマナビDX Questとしてプログラム参加を募集するということでした。プログラムの内容を確認すると、6ヶ月に渡る長丁場だったので少し不安な部分もありましたが、名前が変わって内容も刷新されるということで面白そうだったので参加することにしました。

参加動機

参加動機をまとめると、

どんな教育プログラムをするのかが気になる
参加者同士の交流が出来て、学習者にどんなニーズがあるのかが気になる
普段はデータ分析や予測モデル実装をする部分が多いのでコンサルティングもたまにはやりたい
新入社員教育など教育のコンテンツを作っていくときの参考にする

ということがありました。

応募するときのポイント

スキルアセスメント

応募するときにはスキルアセスメントがあるのですが、事前の心構えが必要になります。いきなりテストが開始されるのでびっくりしないことが重要です。もし、Jupiter Notebookを使いたい人は事前に用意しておくと良いと思います。データ集計の課題もありますが、データ量はそれほど多くないのでExcelでも対応できると思います。制限時間があるのでなるべく素早く解答する必要があります。

時間の確保と参加する周辺環境整備

それから、基本的には働きながら参加することになるので、事前に職場へ報告して同意を得ておくとスムーズです。ただ、仕事終わりや休日などのプライベートの時間で参加ができるので人によっては必要ないかもしれないです。

志望動機の推敲

それから、全員参加出来るわけではなく、選抜があるのですが、スキルアセスメントの結果よりも志望動機のほうが重要視されると感じました。ですので、志望動機の内容はよく推敲して投稿するほうが良いと思いました。ただ、選考基準は公開されていないのであくまでそういう印象があるということです。

まとめると以下のようになります。

スキルアセスメントへの心構えとデータ分析課題への準備
時間の確保と参加する周辺環境整備
志望動機の推敲

プログラムキックオフ

プログラム概要

詳細なプログラムについては本家のサイトを参照してもらうとして、主に以下のようなプログラムがあります。 * ケーススタディ教育プログラム * 地域企業協働プログラム

ケーススタディ教育プログラムは「課題解決のためのAI実装プロジェクト」を擬似的に体験するものです。教材を自分で選択して取り組むことになりますが、教材によって課題整理/問題解決/コンサルティング/ロードマップ策定に重きが置かれているテーマもあれば、実際のAIモデル開発に重きが置かれているものもあります。

サイトにも掲載がありますが、

需要予測・在庫最適化
不良箇所検出
店舗を運営する企業の収益改善
業務最適化

などのテーマがありました。

ケーススタディ教育プログラムはPBL(ProjectBasedLearning)と呼ばれていて、

8月から10月に実施される第1ターム
12月末から2月まで実施される第2ターム

に分かれています。地域企業協働プログラムは受講生がチームを作り、実際の地域の中小企業の課題解決に取り組むものです。約2ヶ月間をかけて具体的な課題に対して解決策を提案して報告していく内容になっています。

キックオフセッション

受講手続き

応募後に受講が決定するとメールで受講案内が送られてきて、手続きをするこになります。PBLでは教材配布やモデル開発をするためのインフラとしてSIGNATEを利用することになるのでその登録などを行います。受講期間中はオンラインの教材が使用可能なのでこれから学び始める人にとってはとても良い環境だと思いました。

オンボーディング

受講者向けのガイダンスがオンラインで開催されるので、オンボーディングも丁寧に行われていると感じました。受講者は1800人の規模なので、説明会をするにしても工夫が必要で主催者側はスタートするまでの準備が大変そうという印象でした。また、参加できない人向けにZoomの録画も提供されているのでそのあたりも親切でした。

コミニュケーション

コンセプトとして受講者同士の学び合いを推奨しているので、その仕組をどのように設計するかも重要なポイントだと思いました。Slackチャンネルが用意されていたり、コミニュケーションツールを活用したりと受講者同士が学び合う仕組みを準備していました。開会式後、プログラムがスタートするのでそれまでに準備を進めていきます。

第1タームPBL(Project Based Learning)

店舗を運営する企業の収益改善

参加したProject Based Learning (PBL)では、店舗を運営する企業の収益改善のテーマを選択しました。このテーマは過去案件として実際にあった現場研修プログラムをもとにして作られたものらしく、実際のビジネスシーンに近いリアルな内容でした。教材は段階的に進行し、毎週新しい教材が公開されていきます。

まずはヒアリング内容から課題を抽出するところからスタートしました。その後、実際のデータが提供され、そのデータ分析から課題をさらに深掘りし、デジタルを活用した解決策を探求していきます。このプロセスは実際のDXプロジェクトでよくあるシナリオを再現しており、現実の問題解決をしていく過程を忠実に模擬していると思いました。

途中の提出物はPPTでの提案資料となり、他の参加者と相互に評価をする課題があります。点数の高かった人が成績優秀者に選ばれるという、競争要素も含んだ内容になっていました。この評価プロセスは自分自身の成果を他者と比較し、自分のアウトプットに対してどの程度の価値があるのかを知る良い機会となりました。

プロジェクトの自由度は非常に高く、店舗を運営する企業の収益改善の目的に沿っていれば、どんな課題設定にしてもよいです。ですので、自分なりに課題をどう解決するかの仮説を考えて、解決策のアイディアを考える良い時間になりました。

例えば、 * 需要予測 * 在庫最適化 * ダイナミックプライシング * デジタルマーケティング

など、さまざまなアプローチを考えました。問題解決という観点ではデジタル技術を使わない方法(業務効率化や業務プロセス改善)もあり、自由な発想によって多くの方法を出せるということも感じました。一方で、初めての経験する方や初心者の人は、示されていたガイドラインに従う形で進めることも出来ます。

教材の内容

全体として、PBLは自分の考えを具現化し、それを他者と共有し評価するという、実践的なビジネススキルを身につけるためのとても有効なプログラムだと感じました。また、店舗を運営する企業の収益改善という具体的なテーマを通して、データ分析から解決策提案までの一連のフローを経験でき、そのプロセスを通じて多くの学びを得ることができる教材だと思いました。

このとき、同じ課題をやっている受講者のSlackチャンネル中で活発に議論がなされていました。各自が理解したことや提案したいアイディアを共有するための定期的な勉強会が主体的に開催されていてそこでの議論もとても有用なものでした。アイディアを共有してフィードバックを受けることで、より良い解決策になっていく受講者もいて、積極的に参加していく姿勢は素晴らしいと感じました。

参加者との交流

交流セッション開催

プログラム開始後は交流セッションが頻繁に開催されていました。そこでは、Zoomのブレイクアウトセッションを通じて他の参加者と直接会話を交わす機会が多く設けられていました。他の参加者の背景や参加理由を聞くだけもとても面白かったです。何か話すきっかけが出来たときはSlackでお礼コメントをするととても丁寧で良いと思いました。

ただ、通常の仕事も一緒だと思いますが、顔が見えない分とても丁寧なコミニュケーションの必要性を感じました。事務局からも 「丁寧なコミニュケーションをしてください」 と案内があり、やはり一定の配慮は意識した方が良いと思いました。

また、事務局主催の交流セッションの他にも、有志による交流セッションも多く開催されており、自発的な活動が行われていました。Zoomの有料アカウントを持っている人は良いのですが、持っていない人もいるのでコミニュケーションツールが提供されて、常時交流できる環境が整備されていました。

Slackチャンネル

Slackチャンネルが設けられており、かなり多くのチャンネルが作られていました。これらのチャンネルでは、特定のテーマや分野に関する議論の場として機能し、参加者間の交流の場になっていました。そもそも、1800人規模のSlackはかなり規模が大きいので一定の運用ルールを作っていかないと収拾がつかなくなるので、運用面でも工夫が必要だと感じました。

プログラムの後半の地域企業協働プログラムではチームを組む必要があり、そのための準備としてプログラムの早い段階では参加者同士で交流をしている人が多かったです。チーム組成の話はこの後でしたいと思います。

学び合う文化

特に良いと思ったのは、包括的なサポート体制と学び合う文化です。過去に参加した経験のある人がメンターとして有志でサポートするしくみを作っていて、初心者の方々へのサポートが非常に充実していました。本来であれば、講師を採用して有償でサポートする体制を整えますが、受講者同士が学び合うことでコストダウンにもなります。

さらに、わからないところは経験者によってすぐにアドバイスを提供するという風土が醸成されます。加えて、サポートに対するコミュニティ貢献賞や成績優秀賞など表彰も用意されていて様々な形でモチベーションを与えていることも良い点だと感じました。

第2タームPBL(Project Based Learning)

製造業の工数予測

第2タームに開催されるPBLは任意参加なので、プログラム途中でアンケートが実施されて、希望者が受講することになります。また、地域企業協働プログラムと同時期に行われるので、企業協働プログラムに集中したい人は受講していない人もいました。

自分はせっかくの機会なので受講することにして、製造業の工数予測のテーマを選択しました。基本的な流れは第1タームで経験しているので、全体のプロセスは同じなのですが、提案資料を作るだけでなく、実際に予測モデルを開発するという点が第1タームと異なるポイントでした。SIGNATEを使用してプライベートなコンペティションが開催されて参加者で予測精度を競っていくことになります。精度の良かった上位者には発表の機会が与えて、他の受講者にやった工夫を共有することになります。基本的にはテーブルデータの回帰問題を扱うので、特徴量エンジニアリングをどれだけ出来たかの勝負になっていました。データは実際に地域企業協働プログラムに参加した企業のものをベースに作られていると思っていて、かなりリアルな教材の作りになっていました。

プレゼン課題

教材の最後には意思決定者向けのプレゼンを作る課題もあり、受講者が作った資料もとても参考になりました。成績優秀者で非常にきれいなデータ分析のグラフを作っている方がいて、ぱっと見るとBIツールを使ったようにしか見えないのですが、発表後に聞いてみるとExcelで作っていることがわかり、とてもびっくりしました。

多様な背景を持つ受講者がたくさんいるので、まだまだ知らない視点がたくさんあると感じられました。その他、モデリング時のデータに対する見方もたくさんあり、相互で学び合うことでのメリットがあると思いました。

地域企業協働プログラムへの参加

チーム組成と準備期間

チーム募集

地域企業協働プログラムは2022年12月中旬にはじまりました。その前にチーム組成をする必要があり、チーム組成のイベントもたくさんありました。チーム人数は固定で決まっているので、多くなったり少なくなったりすることは出来なかったです。slackでの募集もあり、自分の場合はslackのチーム募集のチャンネルを使ってチームを作りました。募集後に顔合わせの打ち合わせをやって、自己紹介をしたり、どんなことができるかの共有をしてチームを組めるかを決めて行きました。

違うメンバーで顔合わせの打ち合わせは何回かやって、最終的に気が合いそうな人で組むことにしました。プログラムに参加している時点でやる気がある人なのでそこは問題ないのですが、条件をつけて探している人もいました。学生で参加している人もいましたが、社会人で参加している人も多く、時間の都合が合いやすい人でチームを作っている人もいました。

開始前準備

プロジェクトがうまくいくかどうかは良いチームを作れたかどうかにかかっているので、チーム組成はとても重要だと思いました。営業職、コンサルティングをやっている人からエンジニア、データ分析を仕事にしている人や初学者、学生まで幅広い参加者がいます。チームとしては全体のバランスが大切で、出来ればいろんな多様性をもった人で組む方がうまくいくと思いました。同業者でも良いとは思うのですが、解決策の幅が狭くなってしまう傾向があるように感じました。

また、チームを組んだら、チームの目標と価値観をしっかり決めておくことや顔合わせをしっかりとやってお互いのことを知っておくなど準備をしたほうが良いです。仕事や学業など忙しい中で参加している人が多いので、忙しい時間帯を知ったりして、しっかりコミニュケーションできる関係を事前に作っておくことが大切です。自分が参加したチームも事前に顔合わせをしたり、自分達のチームのロゴを作ったり自己紹介資料を準備したりと事前準備をしっかりやりました。

企業とのマッチング

チームとしてやりたいジャンルをあらかじめ登録して、プログラム参加企業とのマッチングが行われます。注意点として、必ずしもすべてのチームとのマッチングがされるわけではないので、希望に添えないこともあるということは事前に知っておく必要があります。マッチングされなかったチームは分析コンペティションに参加するなど、自主的に課題に取り組んでいるところもありました。

自分達のチームは四国にある企業とマッチングしました。課題のテーマとしては、地域活性化とデジタルマーケティングでした。あらかじめ地域企業やりたいテーマを資料でもらって、そこから初回ミーティングをZoomで実施してどんなことがやりたいかをヒアリングしていくことになりました。プロジェクトを進める上でのポイントとして、企業側との技術的なキャップや期待値のギャップはとてもあるので、そのキャップを意識しながら話を進めていくことになります。技術をつかえばどんなことでも出来ると思われているととても大変なので、そのあたりを解消することも大切です。また、企業側のやりたいことが不明確である場合も多く、どんなことがやりたいかを明確にしていくことからスタートして行きました。

企業側はDX推進をやりはじめたばかりなので、ロードマップ策定をやって今後の方向性を決めることが出来ればある程度はうまくいったと言えます。企業側とのコミニュケーションをはじめるにあたってはなるべく信頼関係を作れるようにすることを意識しました。各チームメンバーと企業側の担当者の方の自己紹介をお互いにやって、スムーズにやりとり出来るよう心がけました。

地域企業協働プログラムの取り組み

ワークショップ開催

企業側との打ち合わせは毎週土曜日に設定して打ち合わせを重ねて行きました。チームで話し合って、アイディアを広げるワークショップを自主的にやろうということになり、プロジェクトに参加する全員でアイディア出しをしました。特に、ワークショップはチームから提案してやることにしました。その結果として、企業側と打ち解けることも出来てやって良かったです。ワークショップをやることは、実際の解決につながるかどうかは不明確なところもありますが、シンプルにアイディアをワイワイと話すのは楽しいので仲良くなる目的として成功したと思いました。

その後はより具体的に地域活性化のアイディアを考えていくために、リサーチをしたり、ヒアリングをして行きました。地域のことは知らないことも多く、観光や産業や歴史など幅広く調査をしました。また、ドメイン知識は企業側に聞くと早いことがあり、分からないことは素直に聞くことでたくさんの発見がありました。

提案書作成

チーム内の打ち合わせも平日夜に集まって提案内容を作って行きました。Google Slidesを共有してみんなで編集しながらオンラインで会話しながらやっていました。チームメンバーは地方に住んでいる人もいたので、基本はオンラインでやりとりしながら進めていました。企業側は年度初めから新しいサービスを提供することになっていて、そのサービス提供に合わせて施策が出来るようなスケジュールを組んで検討して行きました。

現地視察

ある程度、提案内容が固まった段階でやはり実際に現場を見に行かなとわからないということもあり、2022年12月にチームメンバーと一緒に四国へ行くことにしました。現地に行ってみると気づくことも多くとても良い経験になりました。さらに、地元の市役所の地域振興担当にもヒアリングを行って、地域の課題もヒアリングしました。最終的にはプログラムの最終発表のためにメンバー全員で四国に行って発表もしました。まとめた内容は企業側からの評判も良かったです。

写真は四国に行ったときの風景です。

報告書

最終的な報告書が経済産業省から公開されているので、プログラムの詳細についてはそちらを参照してもらえればと思います。かなりの分量があり各地で受講者が奮闘していた軌跡を知ることが出来ます。

まとめ

所感

応募当初はプログラム参加に少し迷いもありましたが、最終的にはプログラムに参加してよかったと思っています。平日夜や土日を使うので少し忙しくはなりますが、その分得ることも多かったです。地域企業協働プログラムに参加したチームメンバーはその後も情報交換をしたりしていて、プログラム参加したことで新しい交流も生まれたと思いました。また、きっかけがなければは四国に行くタイミングもなかったので、新しく地域とつながるきっかけにもなりました。

関係人口の大切さ

市役所の地域振興担当が言っていたことがとても印象的で、地域活性は関係人口(実際に住んでいる人ではなく、仕事や観光などで地域を訪れる人)が大切ということでした。プログラムに取り組んだ自分達のチームはまさに関係人口となって地域を訪れたのでそのことを実感しました。地域企業協働プログラムに参加した企業は報告書を見ると、88社もあったので、プログラムに参加したそれぞれのチームごとの経験があったと思います。

今年も開催

今年度(2023年度)も「マナビDX Quest」は開催することが決まっていて7月中旬頃まで募集しているので興味をもった方はチャレンジしてみると普段とは違った体験が出来ると思います。

※ ここに書かれているのは、あくまでも2022年度のプログラムに参加したときの個人の感想なので、人によっては違う経験をしたり、プログラム内容について多少の差異や勘違いがあることはご了承ください。また、教材内容や地域企業協働プログラムについては公開されている情報にもとづいて記事を作成しています。

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