キャリアコンサルタント向け「企業で求められるITスキルの実態」と実践スキル向上研修
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企業で今求められているITスキルの実態 今後の社会の変化、未来を見据えて身につけていくべきスキル・役立つ情報 各種プラットフォームの紹介 応用的なトラブルシューティングが必要なケースについて
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- 1. 就労にまつわる考えたいコト - STEM を実社会に役に立てるために - 畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist Microsoft Japan
- 2. 国内外の企業・社会でのITを活用した Responsible AI、Sustainability などの 各種プロジェクトに参画中。 そこでの学びを、講演・Blog・サンプル コード などで 社会に Feedback 中。 得意技: Architecture Design, Coding, Database, Data Science, Video Streaming, Full text Search など 佐賀県 – SAGA Smart Tech Adviser やつしろ×Tech コンソーシアム – 相談役 SUNABACO – Technical Fellow MCP (MCSD, MCAD, MCSE, MCSA, MCDBA, MCTS, MCPD) | MCT | OCP (Oracle Master Platinum) | SCJ-P | ITIL foundation https://github.com/dahatake https://qiita.com/dahatake /dahatake @dahatake /in/dahatake /dahatake /dahatake daiyu.hatakeyama@microsoft.co m
- 3. Microsoft Customer Story-地域の企業のDX を推進するためプログラミング人材育成に取り組む佐賀県が、画像認識の AI モデルを作成するハッカソンを実施
- 5. 労働生産性 先進7か国中 45年連続最下位 生産年齢人口 2030年時点で1,300万人減 112,917 91,941 88,085 84,307 82,279 80,513 71,619 87,380 0 50,000 100,000 米国 フランス イタリア ドイツ カナダ 英国 日本 G7平均 労働生産性の国際比較 2013年版 @ 日本生産性本部 国立社会保障・人口問題研究所 人口統計資料（2013） 総人口 生産年齢 高齢者 2000 1900 1950 2050 100 80 60 若年層
- 6. 仮説 KPI P o C 早い 捨て やすい データ 人 Know-How
- 10. インパクト 一気 Excelがナレッジワークを変えてきた Low-Code・No-Code 技術 現場のエキスパートが 現場でオートメーションを実現 Microsoft Livestream @ HMI2021 What’s Next for Manufacturingより Satya Nadella : Microsoft & Alex Gorsky : Johnson & Johnson
- 12. どんな準備が効果的 か?
- 13. Data-Driven 変革がもたらす 大きな利点 収益の増加 54% 44% 市場投入までの時間を短縮 顧客満足度の向上 62% Source: How to lead a data-driven digital transformation by Harvard Business Reveiw
- 14. デジタルビジネスを実践 予測分析を実践 現状把握の分析レベル データ分析はほどんど活用していない 出展：IDC Japan, [2020 年 国内ビッグデータ／アナリティクス市場 企業ユーザー調査」, 2020 年 7 月 31.2 % 35.3 % 21.5 % 12 %
- 16. データ可視化 1変数の解析 多変数の解析 予測 最適化・自動 化 工程能力指数 コスト(クレーム、人件費、欠品) 稼働率 箱ひげ 図 ヒストグラ ム 検定 回帰分析 相関分析 主成分分析 外観検査 品質特性値予測 製造工程 自動化 リソース最適化 ソフトセンサー クレーム 率 各工程データを統合して活用 統合デー タ 機械学習 モデル解 釈 Excel or Power BI Power BI Machine Learning
- 17. Positive (right) skew データの傾きをチェック (ロングテール) Mean Median Tip: (Generally) If mean is right of median, data is right skewed. あなたのデータはどんな形状をしていますか? • よくあるパターンなのか、異なるのか? • 処理する価値があるのか? Mean (average) = 0 バイモーダル分布 = 2 m = 0 Mean (average) 凡そ Median 最頻値 (最も数が多い値) 正規分布(Gaussian or “Bell curve”) データ可視化
- 18. データ可視化
- 19. 働き方の変化
- 22. 出典：The 100-Year Life, Deloitte University Press <5年 60年 ⇒ 70年 出典：A New Culture of Learning 「学んだ技術の半減期は5年」つまり、10年前に学んだこ との多くは廃れて、5年前に学んだことの半分は無意味に なってしまう。 基礎知識・スキル
- 24. Data x AI 時代 利 用 者 共 同 開 発 答えがある 座学 体験 答えは無い Input Output
- 27. まとめ
- 28. 脳は変化を嫌がるように出来ているら しい 新しい事を学ぶあるいは始める (所謂、チャレンジ) ためには、 新たに神経細胞をつなぐ作業が必要で、 相当のエネルギーを使うら しい 結果、「現状維持」を求めがち 明確な Source を探せておらず…😅
- 30. “日本車は壊れない” Source: 大衆車 - Wikipedia 1958年トヨタ クラウン・ランドク ルーザー 初の対米輸出 『愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ』 “日本車は燃費がいい” 1970年 ホンダ CIVIC CVCC “Trustworthy Computing” :信頼できるコンピューティング (第四次産業革命へ) 1973年 オイルショック・大気汚染
- 32. 情熱につき動かされ る
- 34. Step-by-Step Achievements スムーズな学習環境 無料 日本語対応 ブラウザーのみでOK ハンズオン環境も含めて ダウンロード可能なサンプ ルコード Product/Service, 技術レベル, job role, などに応じたガイダ ンス Video, チュートリアル, ハンズ オン スキルアップを促す ユーザー プロファイ ル毎に カスタマイズ www.microsoft.com/learn
- 37. Appendix
- 38. 94 77 236 25 0 50 100 150 200 250 300 350 USA JPN (万人) IT 企業 エンドユーザー企業 0 20 40 60 80 JPN OECD Ave. USA 2017 年 OECE 加盟諸国の時間当たり労働生産性 購買力平価換算 US ドルベース より引用 IPA グローバル化を支える IT 人材確保・育成策に関する調査 より引用