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の第一弾として「時系列データを活用した異常検知演習」を追加し、2020年6月22日より主に製造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

ビジネス・アナリティクス市場規模が年平均13.8％で成長するなか*1、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*2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となっています。また昨今では業務効率化や生産性向上が重視され、例えば製造工場における故障検知など各産業でAIが活用され始めています。

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AIアルゴリズム開発・ビッグデータ分析を通じた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。また社内におけるデータサイエンティストの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。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います。

このたび、「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として「時系列データを活用した異常検知演習」を追加し、主に製造業を対象として提供を開始します。各重点産業において、ALBERTが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、今後は製造業以外の重点産業における産業特化型演習を追加し、ラインナップを増やしていく方針です。

＊１…出所：株式会社ミック経済研究所　　＊２…出所：経済産業省及びみずほ情報総合研究所株式会社

■製造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

「時系列データを活用した異常検知演習」では、センサーデータから異常を検知することを目的とした演習を実施します。異常検知とはデータから通常のパターンとは異なる挙動を検出することで、製造工場等における故障や不良品の発生を減らし、設備の稼働率向上や作業員の業務効率化の実現が可能です。

受講者は実際に想定されるような時系列データを活用し、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。演習で用いる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モデリングします。

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産業特化型の演習プログラムを充実していく予定です。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人材育成を促進することで、日本におけるデータサイエンティストの不足という社会的な課題解決の実現に向けて貢献していきます。