【支援事例】経営視点と実機体験を掛け合わせたKADODEのAI・データ研修━━検証フェーズで終わらせないDXの実現に向けて

背景

「AIで何ができるか」の前に、全体像をどう捉えるか

AIやデータ活用に関する個別の技術・ツールの情報は、日々増え続けています。一方で、データの整備・基盤・AI活用がどのようにつながっているのかを、一連の流れとして捉える機会は多くありません。検証までは進んでも、その先の実務につながらないという話も、多くの企業で聞かれます。

今回の研修でKADODEがご相談をいただいたのは、まさにこの点でした。DXを進めていくなかで、AI・データ活用について何を前提に考えるべきか。それを推進メンバーだけでなく、投資を判断する立場の方々と同じ場で共有したい。展示会でのご相談からこうした課題意識を伺い、研修の実施に至りました。

支援内容（2日間の研修プログラムの実施）

経営的な視点と、実機での体験を組み合わせた構成に

今回の研修では、特定の製品の導入や開発を目的とせず、「DXを進めるうえで何を前提に考えるか」を持ち帰っていただくことを設計の軸としました。

• 経営的な視点での考え方（Day1 座学）
  AIのROIをコスト削減だけで測らない見方、単価が下がっても総額は増えるというコスト構造の前提、単年では測れない立ち上がりの時間軸、そして「やらないリスク」。検証で終わらせず実務につなげるための前提条件や、他社の事例もあわせて扱いました。
  
• データ品質とガバナンスの考え方
  メダリオンアーキテクチャをはじめ、データを段階的に整えていく設計思想を解説。人材サービスという事業特性を踏まえ、個人情報の取り扱い、データの保管場所、アクセスの監査証跡といった論点も独立したパートとして扱いました。
  
• Databricksを一例としたハンズオン（Day2）
  データ探索から、社内文書を検索するAI、ダッシュボードの作成、エージェントの統合までを実際に操作いただきました。製品の知識や開発スキルの習得そのものではなく、データ・AI基盤の上でデータをどう扱い、AIやエージェントの活用につなげていくのかを体感いただくための題材として扱っています。

成果

AI・データ活用を、より具体的にイメージする機会に

ご参加いただいた方からは以下のような声が寄せられました。

1. データ整備から基盤、AI活用までを「一連のもの」として捉えられた
個別の技術だけを見るのではなく、データの整備から基盤、AI活用までを一続きの流れとして理解する視点が共有されました。

2. 前提となるデータ品質の重要性を、あらためて認識
特にメダリオンアーキテクチャの考え方が印象に残ったという声が挙がりました。AIそのものだけでなく、データの鮮度やフォーマット、用語の統一といった前提の整備が重要であることを再確認する機会となりました。

3. 実際の環境に触れ、活用のイメージを具体化
Databricksの環境に実際に触れながら、データ探索からAI活用までの一連の流れを体験。知識やスキルの習得そのものではなく、基盤の上でデータをどう扱い、活用につなげるのかをイメージできた点に意義があったとのお声をいただきました。

4. 「何ができるか」から「どう活用するか」へ視点が広がった
検証で終わらせず先につなげるためのROIの考え方や前提条件を学んだことで、実際の業務で活用していくために必要な観点を持てたという声がありました。

学んだ考え方を、自社の業務とデータに照らして

今回得た知識や経験を、今後のデータ・AI活用を検討する際の土台として活かしながら、社内の業務やデータに照らして、どのような活用が考えられるかを検討していきたいとのことです。

KADODEは、データ・AI活用の全体像を理解するための研修から、その後の検討まで、お客さまの状況に合わせた支援を行っています。

※本研修は、特定の製品の導入や開発を目的としたものではなく、データ・AI活用の全体像への理解を目的としたプログラムです。Databricksはハンズオンにおける一例として使用しています。
※掲載内容は、アデコ株式会社の事前確認を経て掲載しています。