受講生の声

三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 村井 晴香さん

現在の業務について教えてください

私が所属する三菱電機インフォメーションシステムズは、三菱電機グループの情報システム事業に関する中核企業として、金融、製造、サービス、通信、流通、公共など、幅広い業種のお客様に対し、システムインテグレーションサービスを提供しています。
現在、新しい技術やソリューションの企画を立案しお客様のビジネスの立ち上げを支援する、産業・サービス事業本部ITコンサルティング部という部署に所属し、主にデータ分析を活用したシステムインテグレーションサービスに携わっています。業務では、Rなどを使って分析をしています。

これまでのデータ分析との関わりについて教えてください

大学では物理学を専攻し、実験の授業を通じて、収集したデータの解析結果から、どのようなことが見いだせるのか、といった考察を行っていました。その部分は、現在の業務に通ずる部分があると思います。
三菱電機インフォメーションシステムズへの入社後は、システムエンジニアとして、基幹システムの構築などに携わり、2013年よりデータ分析支援を行っております。
統計、機械学習の専門書を題材に、同じ部署のメンバーと定期的な勉強会や輪講を行い、データ分析に関する知識を身につけています。

受講を考えたきっかけや動機は何ですか?

今後、機械学習を活用したシステムインテグレーションサービスやデータ分析のニーズが増えてくると予想しております。その対応のために、機械学習の知識は必要不可欠だと考え、本講座を受講しました。

ブレインパッドの教育講座の受講を決めた最大の理由は何ですか?

実際のデータを使用し、分析のプロセスに沿って手を動かし分析できる講座だったからです。分析を実ビジネスで活用できるようになる、一番効率的なやり方だと思います。
機械学習を学ぶ方法として、専門書を読むことや、大学などの授業を聴講するなど、いくつかの方法があります。実際に私も、いくつかの講座に参加しましたが、機械学習に関する知識を座学形式で学ぶものが多かったです。
学術的な知識も重要ではありますが、弊社のようなIT企業にとっては、機械学習をどうビジネスに活かすのか、クライアントへの提案にどのように組み込むのか、といったことが重要です。まさに、その点を満たしていたのが、今回の講座でした。
また、講座を通じて、他の会社の方とグループワークに取り組むことや、さまざまな情報交換ができるという点にも大きな魅力を感じました。
さらに、私と同じ部署のメンバーが、以前にブレインパッドの「Rによる統計解析」講座を受講しており、「とても良い講座だった」と言っていたのも決め手の一つになりました。

実際に講座を受講してみていかがでしたか?

講座の最後に参加者がグループになって行う、ケーススタディ形式の総合演習がとても印象に残っています。
今回の総合演習のテーマは、受講生がある仮想の企業の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測のモデルを作成し、予算計画策定のためのシミュレーションを行うというものです。
チームのメンバーそれぞれの得意分野や、今回の講座を通じて新しく学んだことも取り入れながら全員で分析を行い、最終的には、分析結果とそれに基づく改善施策を発表しました。グループワークを行うことで、さまざまな視点での分析アプローチを体験できたり、1人では考えつかないようなアイディアが生まれるなど、たくさんの発見がありました。
普段の業務とは、テーマや業種は異なりますが、限られたデータの中から、どのようなプロセスで分析を行い、どのような手法を適用するかを検討する、というのは、まったく同じでした。
機械学習を活用した分析において、実際の業務と同じように分析から問題解決の方法までを導き出す一連の流れを、講座を通じて体験できたのは、とても貴重な機会となりました。

講師陣はいかがでしたか?

講師やTA(ティーチングアシスタント)の方は、多数のデータ分析プロジェクトを経験されてきた方なので、知識もかなり豊富で、安心できました。
質問に対しても、参加者のレベルに合わせて回答していただけたので、授業の内容を理解する上での助けとなりました。

今後、学んだことをどのように活かしていきたいですか?

印象に残っているのが、「データ分析に関して、一連の流れを体験し、自分自身の中で1つの柱(コアスキル)をつくっておくことが大事。」という講師の方の言葉です。
手法は何でもいいので、データ分析の柱(コアスキル)をつくっておくと、後から他の手法を使う場合でも、応用することができるということです。
今回の講座を通じて、機械学習に関する一連の分析業務を体験し、まさに自分の柱(コアスキル)にしていけるのではないかと思っています。
専門書で手当たり次第に学ぶよりも、今回のような講座を通じて、体系的に学ぶことで、身につけられる知識も多かったと思っています。

今後、受講される方にメッセージをお願いします

もしかすると、機械学習をケーススタディ形式で学ぶというと、授業についていくのが大変なのではないか、と思う方もいらっしゃるかもしれません。確かに限られた時間の中で、実際に自ら手を動かしながら専門的な内容を学ぶため、とても内容の濃い講座ではありますが、講師陣や他の参加者の方と助け合って学ぶことができるのは、貴重な体験だと思いますので、恐れずにチャレンジしてもらいたいです。
事前知識は必要ですが、チャレンジした分だけ、かなり大きな成果を持って帰れる講座だと感じました。

 

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