株式会社ALBERT（アルベルト、本社：東京都新宿区、代表取締役社長：松本壮志、以下ALBERT）は、「データサイエンティスト育成支援」に産業特化型の演習プログラムに「信用リスク評価モデル演習」を追加し、2020年7月27日より主に金融業を対象として提供を開始します。

■各産業のAI人材育成を促進する、産業特化型の演習プログラム

AI人材の不足数は2030年には14.5万人にまで拡大する見込み*と言われており、各産業においてAIをビジネスに活用できる人材の育成が急務です。昨今では数多くのAI人材育成講座が存在しますが、産業固有の課題に対応した講座は少なく、AIを実際のビジネスに活用できる人材の育成が難しいことが課題とされています。

ALBERTでは、2018年7月より「CATALYST（触媒）戦略」を推進し、重点産業（自動車・製造・金融・通信・流通/インフラ分野）における触媒機能となり産業間のAI・データシェアリングを促進することで、早期のAIネットワーク化社会の実現に向けて取り組んでいます。また社内における育成で培ったノウハウを活用し、実践的なプログラム「データサイエンティスト育成支援」をパートナー企業に提供してきました。「データサイエンティスト育成支援」は2020年5月より広く外部向けのサービスとして提供を開始しており、加えて6月には産業固有の課題に対応する産業特化型演習プログラムとして、主に製造業を対象として「時系列データを活用した異常検知演習」を追加しています。

このたび、産業特化型演習プログラムに「信用リスク評価モデル演習」を追加し、主に金融業を対象として提供を開始します。

＊出所：経済産業省及びみずほ情報総合研究所株式会社

■金融業に特化した実践的演習で、実務に即した分析スキルを習得

「信用リスク評価モデル演習」では、利用履歴データや属性データをもとに個人デフォルトリスクを推定し、貸出審査や債務者格付等に活用することを目的とした演習を実施します。

演習では、受講者がデータの前処理・基礎集計・分析方針立案・モデリング・精度評価といった一連の分析工程に取り組み、最後に分析報告会を実施します。

【各工程の特長】

・前処理　：欠損値や異常値が含まれるデータを扱い、実務に近い前処理を実施します。

・基礎集計　：説明変数を掛け合わせてクロス集計を行い、デフォルト率との関係性を考察します。

・モデリング　：アルゴリズムはあらかじめ用意されたものではなく、各受講者が前処理や基礎集計の工程を通じて立案した分析方針をもとに、必要となるアルゴリズムを選択します。また、既存の変数の補正や変数同士を組み合わせた新たな変数の作成（特徴量エンジニアリング）により精度向上に取り組みます。

・精度評価　：評価指標を設計し、モデルの良し悪しを評価します。

受講者は、実践的演習を経験することにより、実務に即した分析スキルやプレゼンテーション・報告書作成スキルが身につきデータ分析の技術や学びを深めることができます。また経験豊富な現役のデータサイエンティストが講師を担当し分析報告会で評価を実施することで、受講者は実践的な視点・考え方が習得できます。

【サービスページ】データサイエンティスト育成支援　https://www.albert2005.co.jp/service/DST/

参加人数、期間、内容など個別ニーズや課題に応じてプログラムをご提案します。

■今後の展望

ALBERTでは、今後も自動車・製造・金融・通信・流通/インフラ分野を中心として、蓄積してきた産業独自のノウハウを演習プログラムに構成し、産業特化型演習のラインナップを増やしていく方針です。

設立以来蓄積してきたデータサイエンティストの育成ノウハウを各産業に提供しAI人材育成を支援することで、各産業の課題解決の実現に向けて貢献していきます。