株式会社SIGNATEの新しいDX人材育成サービス「SIGNATE Boot Camp」第1号講座「0からはじめるコンペで学ぶAI・データサイエンス実践講座」は、約10万人のAI・DX人材から選ばれたプロ人材による伴走支援と、様々なデータ分析コンペを通じてAI・データサイエンスの実践力を身につける6か月間の集中講座です。 厚生労働大臣が指定する教育訓練給付制度の講座認定も受けており、講座の提供を通じてDX人材を目指す個人のキャリア形成を支援します。 今回、本講座を受講した宮本さんに担当コーチの伴走支援を受けながら学ぶメリットや、身につけたスキルをどのように実務で実践しているかなど、実際の体験談についてお聞きしました。

大学時代にデータに触れる楽しさを知った

－ご自身の経歴やキャリアを教えてください。特にデータサイエンスに関連する分野があれば教えてください。

宮本：株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニーにてデータアナリストとして仕事をしています。大学生の頃に心理学を専攻する中でデータに触れたことが、データサイエンスに関わり始めた最初のタイミングです。 卒論を仕上げるためにデータを自分で集めて統計的な分析を行った経験を評価していただいたこともあり、入社後にデータ分析領域に特化したカンパニーに配属されました。 現在はビジネス的な観点でデータ分析を行ったり、マーケティングの施策実行のためにデータの整形や加工を担当したりといった業務についています。

－データを用いて卒業論文を書いたということですが、そこでの経験でデータに触れる楽しさは感じましたか？

宮本：卒論を書くためのデータ収集では、自分でアプリを作ってデータを収集する方法を選んだのですが、そこで初めてアプリを作ることになり、JavaScriptやHTMLのようなプログラミングを本格的に学びました。その後、アプリから収集されたデータを整形して統計分析にかけられる形にするデータ加工も加えた、主に2つが大きな作業でした。 これらの作業を楽しく行うなかで、特に「自分で手を動かしてテーブルを加工する作業は夢中になってやれるな」というのが実感としてありましたね。

Pythonによるデータ処理や機械学習の知識を仕事に生かしたい

－本講座の受講を決められた理由について教えていただけますか？

宮本： もともと仕事でデータを扱うためにどういったスキルが必要なのか調べたところ、コンペティションというものがあると知り、SIGNATEに興味を持っていました。 本講座を魅力に感じた点は大きく2つあって、1つ目は単発ではなく、一定期間しっかり時間を使って受けられる点です。スキルは一朝一夕では身に付かないと思っていて、ある程度土台としての考え方を身につけられる期間を確保して取り組める点に魅力を感じました。 2つ目は、オープンバッジという目に見える形で成果を得られる点です。自分がどれくらい頑張ったのか、せっかく取り組むので外部に証明できるものを得られるのは、自分にとって魅力的でしたね。 もちろん、現在の仕事に生かせるという期待感もありました。主にPythonを使ってデータ処理や機械学習を学べるというところが、仕事に直結すると思い魅力に感じました。

－会社としても教育体制が敷かれていると思いますが、プライベートの時間を使って学習しようと思ったのには何か理由がありましたか？

宮本：社内の雰囲気として、自己研鑽に取り組んでいる方が多いので、私も触発されましたね。またリモートワークなので時間的にも余裕があり、自由な時間を上手く活用したいと思っていました。

お手本と学習スケジュールが定まっていて取り組みやすい

－独学で勉強を進める中での課題や、受講を通じてどのような目標を実現したかったかを教えてください。

宮本：独学で勉強する難しさは、「何をどこまでやるのかというのを自分で設定しないといけない」ことだと思っています。 私は「学ぶことはまねをすること」だと思っていて、学習時は何らかのお手本を求めるのですが、そのお手本をネット上から探すといっても情報が沢山ありすぎて、どれを選べば良いのか判断するのが大変で負荷が大きいと感じています。 また、独学には締め切りがないので、どこまで進めれば良いのか、自分で基準を設けるのが難しいとも感じていました。 その点、今回受けた講座は、「お手本」や「学習スケジュール」がパッケージになっている点が魅力に思います。

自分の言葉で言語化して伝え、理解力を確認する

－担当コーチに1対1で教えてもらえるという、本講座の特徴が役立った場面はありましたか？

宮本：担当コーチとのハンズオンセッションでは、私は理解できた内容・範囲を説明することに時間を充てたいと考えるタイプで、コーチに対して自分が考えたモデリングのアプローチやコードを説明することに注力していました。 「どこまでできたのかを伝える」「何が違っているのか、これからどうすれば良いのかを聞く」といった部分に時間を使っていましたね。人に伝える緊張感があるのは、独学とは大きく違う魅力だと思います。 自分の言葉で言語化できれば身に付いていると判断できるので、自分の理解を確かめるような時間として活用したイメージですね。

－本講座を受ける前後でイメージのギャップはありましたか？

宮本：Pythonを使ったデータ処理のスキルを現在の仕事に生かしたい、という期待を実際に達成できたので、ギャップはあまり感じませんでした。特にコンペ形式の教材はデータを観察したうえで実際にモデルを学習させて、それを評価して改善のためにパラメータを調整して、といったPDCAを回すデータ分析プロジェクトの一連の流れを理解する部分で現在の仕事に活かせることが多く、満足しています。

すでにデータ処理のスキルを実務に活用できている

－「実際の業務で活用できそうだな」といった面で自信はつきましたか？

宮本：講座で学んだPythonによるデータ加工のスキルは、実務で特に活用しています。Pythonのライブラリや関数を実際に業務で使っているおかげで、生産性も上がりました。 また機械学習モデルに対する解像度が上がったので、社内のデータサイエンス関連の話題についていく自信がつきましたね。

－今回の講座を受けてみて、理系出身でない人や、苦手意識のある人でもデータサイエンスのスキルを身につけることができると感じましたか？

宮本：もともと数学はわりと苦手でしたが、実際に手を動かしてモデルを勉強するうちに昔の勉強の答え合わせをしているようなイメージが湧いたり、高校生の頃の自分と比較すると成長したなと実感したりしました。日本語で思考できれば、データを加工する過程もプログラミング言語に落としていけば良いだけなので、問題ないと思っています。「数字の素養」というよりも、課題解決のための考え方が大事な分野だと感じています。

担当コーチとのハンズオンがモチベーションを維持してくれる

－受講中、仕事と学習との両立はどのようにされましたか？両立させるうえで大変だった点や、どのように乗り切ったかなど、工夫した点があれば教えてください。

宮本：最初の一ヶ月ほどは、仕事がそれほど忙しくなかったこともあり、自分の体力的にも余裕があったので、定時で仕事を終えてから勉強できる日が多かったです。自室からリビングに場所を変えたり、仕事とは関係なく「これは楽しくやろう」という意識を持ったりして、うまく気持ちを切り替えて勉強できていましたね。 ただ、年明けから仕事が忙しくなり、仕事に意識を持っていかれたところがあり大変でした。まとまった時間を取るために、平日の夜中や土日に2〜3時間を確保して学習を進めていました。 「何日にここまでやる」というように細かく目標を設定しておけば良かったなと反省しつつ、「やりたいときにやる」というペースで続けることを大切にしていたこともあり、少しずつ進めていきながら、なんとか終えられました。 また、ハンズオンセッションは毎週月曜日に実施していましたが、定期的に担当コーチに進捗を共有する場があるのは焦燥感がありつつモチベーションにもなりましたね。 チャレンジミッションのようなコンペ形式の課題はまとまった時間がないと難しいなと思っていて、自分が集中モードに入ってから2〜3時間ほど納得するまでやっていたいなと。そういった意味で、まとまった時間を確保できる人は、取り組みやすいと思います。 一方スキル習得型の単元は1つ1つが短く区切られているので、「ここまでやる」と決めて短時間でさーっと済ませつつ、内容をノートに書き留めて後から振り返られるようにしておき、短時間で効率的に進めていました。

－担当コーチとのやりとりの中で、印象に残っていることはありますか？

宮本：担当コーチはデータサイエンティストとしてお仕事されている方なので、実際に業務で使っている手法を教えていただきました。講座で学ぶことから一歩進んだ内容で、自分でリサーチするだけではたどり着けない部分だと思いましたので、ありがたかったです。 データサイエンティストとして働いている人が、どのように頭の整理をしているのかを知れるのは、ハンズオンでの学習ならではの魅力だと思いますね。

初学者・未経験者こそ本講座を受講してほしい

－最後に、これから本講座を受けようかなと思っている方へのアドバイスと、講座全体を振り返った感想を教えてください。

宮本：これから取り組むことを考えている方に対してお伝えしたいのは、今が一番若いということです。なので、早ければ早いほど良いと思います。 この講座自体は「0から始める」と枕詞がついているように、初学者から入れる講座になっていますので、「全然知らないから」と不安になって躊躇する必要はなく、安心して受けられるかなと思っています。やるとやらないとでは大違いなので、「今できることをすぐやること」をおすすめしたいです。 感想としては、講座を通して様々なデータ分析のケースを体験することができたので、自分の中で将来的に役立つ引き出しが増えたことを実感しています。先ほど「学ぶことはまねること」と言いましたが、分析をやるとなっても0からのスタートだと難しくて、何らかの先例・先行研究を引用していくというところが分析業務で大事だと思っています。その点、さまざまなケース・パターンを体験しながらインプットできる講座の仕組みは、今後「こういう場合はどうするんだっけ？」という場面で思考しやすくなるので、学んだ内容を仕事で実際に使えるところが良いと思います。 <「SIGNATE Boot Camp」について詳しく知りたい方はこちら>