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2021.11.01

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KMMSと産学連携【前編】産学連携に関わる想いや講義の様子

KMMSと産学連携【前編】産学連携に関わる想いや講義の様子

2017年3月より、コニカミノルタ株式会社は国立大学法人電気通信大学と産学連携をスタートし、2018年より、データサイエンス人材としてインターン生の受け入れを実施しています。また、この度大学側からオファーをいただき、弊社サービス「Go Insight」のシニアプロジェクトマネージャー清水隆史と、データサイエンティストの淺田晃佑が、「データアントレプレナーフェロープログラム(※)」の一つとして講義を行いましたので、その様子を二回に分けてご紹介します。前編である今回は、産学連携に関わる想いや実際の講義の様子を清水にインタビューしました。

※データアントレプレナーフェロープログラム(Data Entrepreneur Fellows Program: DEFP)とは文部科学省 科学技術人材育成費補助事業 データ関連人材育成プログラム(Doctoral program for Data-Related Innovation Expert: D-DRIVE)の採択を受けた データアントレプレナーコンソーシアム (代表機関:国立大学法人電気通信大学)が開講する人材育成プログラムです。

コニカミノルタでは土曜日3コマ×4 日間で1カリキュラムを担当。 学生・社会人を問わず、人工知能、IoT、ビッグデータ、サイバーセキュリティ及びその基礎となるデータサイエンスの分野において、特に向学心を有し電気通信大学の大学院レベルの講義を履修することを希望する方に対して、電気通信大学が定める高度技術研修制度に基づき選考の上、高度技術研修生「データアントレプレナーフェロー」として履修を認める制度です。

プロフィール

コニカミノルタ株式会社
Go Insightプロダクトマネージャー
清水 隆史

ショッパー行動解析サービス「Go Insight」の企画・開発に携わり、飲料品・食料品・日用品・嗜好品など20社以上のメーカー・ブランドオーナー様や小売・流通企業様の課題解決を支援。マーケティングデータ分析を行いながら企業のデジタルトランスフォームを支援すると共にエバンジェリストとしても活動し、セミナー・研修等の登壇多数。スクラムマスターとしてアジャイルマーケティングのアドバイザリーにも従事。サイエンスの観点からマーケティングを進化させる。専攻は宇宙物理学。

“産学連携” の講師を担当することになった経緯

清水
私が産学連携に直接かかわり始めたのは、2018年にデータ分析領域の長期インターンシップの受け入れを担当し、インターン生の方に「Go Insight」で取得した購買行動データの分析/レポーティングをお願いするようになってからです。

大学で学んだ分析の力を発揮してくださる姿に頼もしさを覚える一方、以下の懸念を持つようになりました。

  • 「学生の方は、生のリアルな企業データを分析する機会はほとんどない」
  • 「このままでは学生時代の机上のデータ分析と、実際のビジネスのデータ分析で乖離が起きてしまうのではないか」

清水
今回、電気通信大学の方から、「データアントレプレナーフェロープログラム」のお話をいただいた際には、この私の想いを解消する非常に良い機会であると考え、引き受けさせていただきました。

私たちが”産学連携”で大切にしていること

  • 学術とビジネスの橋渡しをすること
  • 産学連携そのものを目的にしないこと
  • お互いの期待値をすり合わせること

清水
産学連携を行う上で私は上記の3つを大切にしています。

1つ目の「学術とビジネスの橋渡しをすること」についてですが、大学の研究室など学術の分野と実際のビジネス(私たちの場合はマーケティング)の分野において、専門知識やナレッジを共有し、お互いに補完してメリットを享受しあえる状態を目指しています。

2つ目の「産学連携そのものを目的にしないこと」の理由は、産学連携ありきであとから目的を見つけていくのではなく、先に目的があってその手段として産学連携をうまく活用するという考え方の方が結果的にうまくいくと考えているからです。

3つ目の「お互いの期待値をすり合わせること」については、ビジネス側が学術側に期待することと、学術側がビジネス側に期待することを、お互いオープンにして、それぞれが期待する成果を出せるように方向性をすり合わせることを意味しています。

DEFPにおける”産学連携”のメリットとは

清水
一般的な産学連携というと、企業と大学の研究室の共同研究がまず挙げられるでしょう。大学の持つ人材や設備、研究を活かし、企業側が新しい製品開発や技術力の向上に繋げることを目的とすることが多いですね。

対して、私たちが今回データアントプレナーフェロープログラムで行った産学連携は、前段でも触れたように、企業側と学生側の双方に、大きなメリットが期待出来ます。

企業側のメリット

企業側のメリットは、データサイエンティストを志す人たちに超実践型の講義を提供する事で、世の中により優秀で、即戦力として活躍出来るデータサイエンティストを輩出することが出来ます。日本のデータサイエンティストのレベルの向上に一役買うことが出来るという訳です。

学生側のメリット

対して学生側のメリットは、学業をビジネスに昇華させる実戦データを用いた講義を受けることができ、自身のスキルアップや、実際のデータサイエンスに関する業務を経験できる点が大きなメリットだと思います。

講義の様子

清水
座学も交えつつ、課題に対してチームでディスカッションを行い、結果をパワーポイントで発表してもらうような取り組みも行いました。

講義中にはslackも活用し、私が問題を出して学生の方にリアルタイムで回答していただくような場面も設けましたが、非常に積極的に参加をしていただくことが出来ました。

今回は実際に「Go Insight」で使用している飲料品のデータを一部加工し、講義で使用したこともあり、以下のようなお声を頂きました。

  • 「実ビジネスで使用しているデータを使わせていただけたことが良かった」
  • 「実際の現場ではこうだよ、と折に触れて言っていただいた内容が非常に勉強になった」
  • 「教科書では学べない内容だったので貴重な経験だった」

清水
これは、私が産学連携する際に一番こだわっていた部分でしたので、喜んでいただけて良かったです。

課題として取り組んでいただいたコンペの発表資料の一例 

2008年と2021年の清涼飲料水CMを見比べ、気づきを共有しあった際のslackの様子

最後に

産学連携で企業と学生が繋がり、優秀なデータサイエンティストを世の中に輩出することは、その企業のみならず、日本のデータサイエンス領域全体の成長を加速させています。

データビジネスの未来を見据え、これからもKMMSは多くの学生の方の成長を支援していきたいと考えています。

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