DX人材育成を進めるための第一歩とは?

DX

AI/DX人材育成に踏み出せない多くの理由とは?

面談やお電話を通じてお話を伺うと、「DX人材の育成をしたいが、何から始めれば良いかわからない」といった課題をお持ちのお客様が多くいらっしゃいます。1ヶ月、2ヶ月後に改めてお電話しても、そのまま何も進められず状況進捗がないケースをよく見受けます。DX人材育成が進まない理由は、DX人材育成の目標を決めた上で、誰にどのような役割を担ってもらうか、また、どういったスキルが必要か、何をすべきかが定められていない点にあると考えます。 付け加えて、DX教育を始めようにも、誰にどんな学習をしてもらうのが良いかわからないというケースがあります。DXプロジェクトにおいて、プランニング人材、データ人材、エンジニアリング人材の職種があることは知っていても、それぞれがどんな役割で、どの段階で何をすれば良いか、どこまでできる必要があるかわからないわけです。職種の定義づけもできず、どの職種にどのような学習をしてもらうべきか不明で、頭を抱える担当者の方も少なくありません。

 DX人材育成のキャリアマップ、役割の明確化、ゴールが必要

アイデミーでは、一般社団法人データサイエンティスト協会が提唱するデータサイエンティストのスキルセット(図-1)を参考に、ビジネス力を持つ人材を「プランニング人材」、データサイエンス力を持つ人材を「データ人材」、データエンジニア力を持つ人材を「エンジニア人材」の3つに定義、分類を行っています。さらにそれぞれの職種において、人材を細分化して定義をしています。

プランニング人材を「プロジェクトマネージャー」「プランナー」、データ人材を「データアナリスト」「データアーキテクト」、エンジニア人材を「エンジニア」「ディレクター」として分類し、それぞれの役割の違いについて、「各人材像の役割」(図-2)に記載しています。

図-1

出典:一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表

(https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

プランニング人材に共通するスキルは、ビジネス課題を整理し、解決する力となります。プランナーには、AIで解決すべき課題を選定、解決策の企画を遂行する力、プロジェクトマネージャーには、経営層と現場を繋ぐ、プロジェクトの全体統括、そしてプロジェクトのロードマップを描ける力が必要となります。

データ人材に共通するスキルは、情報科学系の知識を理解し使う力です。データアナリストには、ビジネスインパクトのあるデータ分析の実行、データアーキテクトには、自社分析基盤の構築及びデータの収集、整備、加工できる力が必要となります。

また、エンジニア人材の共通スキルは、データサイエンスを興味のある形に使えるよう実装、運用できる力となります。エンジニアには、機械学習モデルの実装及び運用、ディレクターには、エンジニアサイドとビジネスサイドの架け橋となって開発を推進する力が必要となります。

図-2

DXプロジェクトの流れ、各フローにおける各職種に求められる役割

プランニング人材(プロジェクトマネージャー、プランナー)、データ人材(データアナリスト、データアーキテクト)、エンジニア人材(ディレクター、エンジニア)のそれぞれの職種において、現状把握から機械学習モデルの実運用までのフローにおける役割を下図で示しています。

図-3

AI/DX推進に向けたアイデミーの支援

アイデミーでは、上記でご説明した職種の人材育成はもちろん、リテラシー教育の計画立案、全社展開、本格化まで、一気通貫したサポート​、お客様が独自で作成されたコンテンツをAidemy Business上で展開することも可能です。上記の職種に必要なスキル獲得に向けた学習カリキュラムをご用意しております。

下記からカリキュラムの資料をダウンロードいただけます。

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