【インタビュー】未経験からビジネス価値を創出するAI人材へ。DataRobot AIアカデミー卒業生が語る、3ヶ月での変革の軌跡

AI技術がビジネスの成否を左右する時代。多くの企業がAI活用と人材育成に取り組む中で、「何から始めるべきかわからない」「実践的なスキルが身につかない」といった課題に直面しています。

そんななか、ビジネス課題の発見から価値創出までを、わずか3ヶ月で体系的に学び、現場で成果を出せるAI人材を育てるプログラムとして注目を集めているのが「DataRobot AIアカデミー」です。

今回は、AIアカデミーの卒業生であるダイハツ工業株式会社の吉田 奈知様、TIS株式会社の高橋 遼様、そして司会進行を務めたDataRobotの神原 一磨によるパネルディスカッションの模様をお届けします。

受講前に抱えていた課題、学びを最大化するための工夫、そして卒業後に訪れた変化とは？
AI活用の最前線で奮闘するお二人のリアルな声から、真のAI人材へと成長するためのヒントを探ります。

登壇者紹介

DataRobot 神原 一磨 （進行）

【本編】パネルディスカッション

Q1. AIアカデミー受講前、どのような課題を感じていましたか？

DataRobot神原: まず初めに、AIアカデミーの受講前に感じていた業務上の課題について教えてください。

ダイハツ吉田様: はい。私はDX推進の立場として、業務部門の方々をどうリードし、ビジネス課題を解決に導くかという点に大きな課題を感じていました。AIで「こんなことができますよ」と提案する社内マーケティングから、実際のプロジェクトで事業部とデータサイエンティストの橋渡しをする中で、一貫した方法論を学びたいと考えていました。

TIS高橋様: 私の場合、最大の課題は自身のスキル不足でした。未経験でこの業界に入り、まだ日が浅かったこともあり、業務へのキャッチアップが思うようにできていないという感覚がありました。担当できる業務の範囲も限られており、実践経験を積む機会が少なかったことに悩んでいました。

Q2. 受講を検討する際、不安や迷いはありましたか？また、どう乗り越えましたか？

DataRobot神原: 新しい挑戦には不安がつきものですが、お二人が特に迷った点は何でしたか？

ダイハツ吉田様：
大きく二つありました。一つは「業務との両立ができるのか」という点、もう一つは「自分の知識レベルで講義についていけるのか」という点です。特に私はAIに関する前提知識が十分ではなかったため、そのギャップに大きな不安を感じていました。

TIS高橋様：
私もまったく同じです。毎週丸一日を講義に充てるスケジュールだったため、通常業務への影響が気がかりでしたし、内容についていけるかどうかも不安でした。

DataRobot神原：
その不安は、どのように解消されたのでしょうか？

TIS高橋様：
まず、上司やチームメンバーの理解と支援が不可欠でした。「高橋は何をやっているのか？」と誤解されないよう、事前に目的や期待を共有し、協力体制を築くことに努めました。
技術面での不安については、アカデミーのカリキュラムが非常に実践的だったおかげで、課題に取り組むうちに自然とスキルが身についていきました。結果的に、DataRobotさんのサポートに大いに助けられたと感じています。

Q3. アカデミーの醍醐味「卒業プロジェクト」にはどう取り組みましたか？

DataRobot神原: 卒業プロジェクトのテーマは、どのように見つけられたのでしょうか。

ダイハツ吉田様: 私はチームリーダーと相談しながら、社内で管理しているテーマの中から選定しました。アカデミーで学ぶ「テーマ定義シート」というフレームワークを使い、既存のテーマを「ビジネスインパクト」や「実現性」といった観点から再評価したのです。その結果、社内としてもアカデミーの取り組みとしても価値のある、インパクトの大きいテーマを選ぶことができました。このシートは今やチームの共通言語になっており、テーマ選定の精度向上に繋がっています。

TIS高橋様: 私は、ある事例を基に「ドキュメントの不正や誤りを検知するモデル」を構築し、デプロイまで行うプロジェクトに決めました。

DataRobot神原: プロジェクトを進める上で、特に難しかった点はどこですか？

TIS高橋様: モデルのアウトプットを、実際のビジネスプロセスにどう組み込むかという点です。例えば、不正確率が何%以上なら対応すべきか、その対応にどれだけの人員を割くべきか、といったビジネス適用のシナリオを具体的に考えるのが非常に難しかったですね。技術的な課題以上に、ビジネス価値に繋げるための思考が求められました。

Q4. 卒業後、アカデミーの学びはどのように活かされていますか？

DataRobot神原: アカデミーで得た知見は、現在の業務にどのように活かされていますか？

ダイハツ吉田様: プロのデータサイエンティストの方々から学んだ「テーマの見極め」「現場とのプロジェクトの進め方」「ビジネス価値の創出」までの一貫した流れが、そのまま現在の業務に活きています。卒業後は担当プロジェクトも増え、学んだことを繰り返し実践する機会が多くあるため、知識が確実に定着していると感じています。

TIS高橋様: 私は、明確に業務の幅が広がったと実感しています。以前はプロジェクトの一部分しか担当できませんでしたが、今では課題の発掘からモデルの構築・デプロイまで、一気通貫で担えるようになりました。周囲からも「高橋はそんなこともできるのか」と認識されるようになり、社内での存在感も高まったと感じています。

Q5. 今後、アカデミーでの学びをどのように発展させたいですか？

DataRobot神原: これからの展望についてお聞かせください。

ダイハツ吉田様: 今後は社内のAI活用をさらに推進し、より多くのビジネス価値を生み出していきたいと考えています。特にPoC（概念実証）については、アカデミーで学んだ「ビジネス適用から逆算してPoCを設計する」という視点を活かし、これまで以上にスピード感を持って取り組んでいきたいです。

TIS高橋様: 現在はAIモデルの開発・デプロイといったデリバリー業務が中心ですが、今後はより上流の工程、つまりお客様の課題発掘や、ビジネスインパクトの創出に直接貢献できる役割にシフトしていきたいです。アカデミーで鍛えられた「課題を深掘りする力」は、すでにお客様との対話の中で大きく役立っていると感じています。

Q6. 最後に、AIアカデミーはどのような方にお勧めしたいですか？

ダイハツ吉田様: 「AIを活用したいけれど、どこから始めればよいか分からない」という方にこそ、自信を持っておすすめします。アカデミーでは、AI活用の“いろは”や実践的なノウハウを、体系的かつ凝縮された形で学ぶことができます。道筋が見えずに悩んでいる方にとって、きっと最高の羅針盤になるはずです。

TIS高橋様: 私自身も初心者として受講しましたが、着実に成長することができました。そのため、経験の浅い方はもちろん、すでにAIに触れている方にもお勧めしたいプログラムです。
特に、課題解決力やプロジェクト推進力といったソフトスキルの向上も大きく、すべてのビジネスパーソンに価値があると感じています。技術的な知識だけでなく、“ビジネスインパクトを生み出すための思考力”を鍛えられたことが、何より大きな収穫でした。

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まとめ

お二人の言葉からは、DataRobot AIアカデミーが単なる技術習得の場ではなく、ビジネスの現場で真の価値を生み出すための「思考法」と「実践力」を磨く場であることが伝わってきました。

未経験者の挑戦を後押しする体系的なカリキュラムと、経験者がさらなる飛躍を遂げるための高度なフレームワーク。
その両方を兼ね備えたこのプログラムは、AI時代を切り拓くすべてのビジネスパーソンにとって、キャリアを加速させる強力な武器となるはずです。

本気でAIと向き合い、自らを変革したいと願う方は、ぜひこのアカデミーの扉を叩いてみてはいかがでしょうか。

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