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関連部門全員に研修実施でAIの知識が向上
~課題解決に向け機械学習の取り組みが始まる~

総合商社

従業員30,000名以上

  • #3~5日以上
  • #AI・RPA
  • #指名制
  • #DX

実施概要

概要 企業の競争力強化や事業成長のため、在庫管理にAIを導入することとなった。物流関連部門全員に向けて研修を実施。
その後、選抜されたメンバーに、より深い知識・スキルの教育を行い、課題を解決するためのモデル作成を行った。
実施期間 2019年3月~2020年1月で1日間研修×10クラスを実施
(第1回8クラス、第2回1クラス、第3回1クラス)
対象者 営業本部内、物流関連部門の、社歴の浅い非管理職層
実施内容 ➀研修を全3回実施(第1回の内容は、複数クラスに分けて150名に対して実施⇒選抜されたメンバー約30名に対して第2回、第3回を実施)
第1回:ビジネス活用のためのAI(人工知能)研修
第2回:ビジネスデータの分析研修
第3回:AI・機械学習研修
➁事後課題として、研修で利用したツールを使ったモデル作成に取り組む
➂社内のIT部署による追加講習
④自部署課題に対応したモデルの作成
研修種別 講師派遣型、カスタマイズ有り>>講師派遣について
金額 総額10~20百万円程度

背景・解決策・成果

背景

  • DX推進のためには、本部全体のITリテラシー向上が必須
  • 特にAIや機械学習について知見を深めたい

解決策

  • AIを活用した事業に即応できるように、AIの知識やデータ活用の知識をインプットして備えておく

成果

  • 本部全体のAIに関する知識が向上した
  • 選抜されたメンバーによって、課題解決のためのモデル作成につながった
  • 研修実施後、社内IT推進部による講習を追加し、自部署の課題を機械学習で解決するための取り組みを実施

研修実施手順

STEP1

物流関連部門全員に研修を実施後、選抜メンバーがAI導入時にスムーズな運用ができるようにする

研修
ビジネス活用のためのAI(人工知能)研修
目標
AIに関する知識、簡易で廉価なAIツールについて知り、現場導入への最初のステップを学ぶ

STEP2

AIの基礎知識、情報収集と分析方法を理解する

研修
ビジネスデータの分析研修~職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ
目標
データ分析の基本的な考え方やデータ整理の仕方を学んだ上で、エクセルを用いた相関係数の計算や回帰分析を習得する

STEP3

AI導入に向けて課題を設定する

研修
AI・機械学習研修※カスタマイズ研修
目標
部品の需要予測、AIを活用した業績管理業務等を実行できるようになる

IDAを選んだ理由

"研修会社の中からIDAを選んだ理由を教えて下さい"

IT関連部署対象ではなかったので、専門的な内容ではなく易しい内容を探しており、ニーズに合致していました。 研修の価格が比較的廉価でした。

受講者の声

"研修をご受講されての感想を教えて下さい"

RPAによって業務効率化を図る程度しかAI活用を考えていませんでしたが、講義によってデータを正しく読み取り未来を予想することはAI活用以前に身につけるべきと感じました。

まずは目の前にあるデータを分析してみて、自身の理解や分析の一助にしたいと思います。

AI導入時の考え方、ステップを参考としてDX推進に活用したいと思います。

IDA営業担当の声

会社全体としてAIを使っていきたいという背景を伺い、より多くの受講者様にAI知識のベースを作って頂くべく、まずは希望者様へのAI概論研修を行うこととしました。

より多くの希望者様がご参加できるよう、終日研修のAI概論研修をポイントを絞り、かつ知識のベースを作るギリギリの短縮版にカスタマイズしご提供致しました。

社内でAI活用を推進していくことになる選抜者の方には、実データを用いた予測モデルを作成する課題に取り組んで頂き、研修の中でフィードバックを行いました。 研修実施後は、社内IT推進部による講習を追加し、自部署の課題を機械学習で解決することに取り組んでおられます。

 
   

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