和からの企業・団体向け統計研修

統計研修の特徴

統計学を社内で活用できない3つの理由

1.データから生まれる未来の重要性がわからない

人工知能、ニューラルネットワーク、機械学習など、様々な最新ICT技術の用語が昨今、TVや新聞紙面をにぎわせています。iPhoneのSiri機能、大量の道路データ及び事故データを利用した自動車の自動運転技術や、Googleのより精密になった翻訳機能など我々の身の回りにあふれています。それらが自社にもたらす影響とは何でしょうか。まずは、「データ」の重要性やそれらがもたらす未来を理解し、自社でデータの活用に向けて歩みだすことが必要になります。活用のために目標設定し、予算や担当者を採用・配置し、データの活用に向けて全員が同じ方向に向いて歩みだすことが必要になります。

2.「データサイエンス」をよく知らない

「よく分からないけど何かできそうだから」とデータ分析を導入しようとする企業は少なくありません。 データ分析で使われている統計学的手法とは何か、統計を活用することで何が出来て、何が出来ないのかを理解することが大事です。そしてその活用をするとき、「どんなタスクが発生して、どのくらいの頻度で何をどのくらい分析すればいいのか。」、データサイエンスの基本的な特性を理解しなければなりません。データをどう取得すればいいのか?その保管方法とは?各部署データの連携とは?その結果をどう解釈したらいいのか?解釈の表現方法とは?など、知るべきことはたくさんあります。

3.専門家との連携コミュニケーションがとれない

統計学を用いて解決できそうな問題に会社として取り組む際、エンジニアリング、データサイエンスを熟知する専門家とのコミュニケーションは欠かすことはできません。様々な部署や他事業体が問題解決に向けての連携とスムースなコミュニケーションをとる必要があります。そのためには、共通の”用語”を持つことが必須です。つまり、データで会話できること、統計学のある程度の用語を最低限のリテラシーとして分析チームのリーダーが身に着けるだけでなく、現場担当者がデータの特性を理解し、分析担当者がいかに現場の温度感を理解するのか、それぞれ重要になります。

3つのできない理由を「できる」に変える実践的統計研修

だから「身につく」和からの統計研修

①統計リテラシーの育成

多くの人にとって数学は公式を暗記しなくてはならない暗記科目に過ぎないか、公式に数値を代入すれば考える必要なく答えがでる算術でしかすぎません。そこで当社のカリキュラムは、結論のない問題や課題に取り組むことで、問題解決と意思決定に至る統計的思考能力を育成します。

②概念の理解を重要視

単なる公式の暗記ではなく、統計量や統計手法の概念の理解に重点を置いたカリキュラムを提供いたします。例えば標準偏差の公式を使って標準偏差を計算できても、表面上でしか理解してないため、実際に活用することができません。各種統計手法を適切に活用するためには、その概念をしっかり理解した上で、それを使う場面を設けて、どのように使うかを実際に経験することが必要であると考え、カリキュラムは設計されています。

③統計ソフトの活用

データ分析を普通の道具の一つとして扱うことができる人材の育成が求められています。そのためには概念の意味理解を深めた上で、実際の問題にコンピュータを使って分析を行い、即戦力となる人材を育成します。

④議論の必要性

統計ソフトを使った講義では、誰もが高度な分析を行うことができると同時に、何をしているのかを理解しないまま分析を行う傾向が見られます。そこで分析結果が何を意味するのか議論し、結果について自身で解釈する能力を育成し、イノベーションを引き起こすことができる人材の育成カリキュラムを提供いたします。

統計セミナーの様子(一部)はこちら

門田 実
企業・団体統計研修 統計学・データ分析講師
門田 実
ビックデータの活用によりイノベーションを引き起こすことが産業界で期待されている一方、統計学や機械学習の高度な知識と、データの取り扱いに関する十分なスキルを持った人材の不足が問題視されています。
データが主導する経済成長と社会変革の実現において、統計スキルを駆使し、世界を取り巻く様々な課題を解決し、企業の発展に寄与する人材を育成することが最優先事項であると考えます。その必要性は諸外国でも広く謳われ、統計スキルを有する人材育成が急務であると認識され、政策的に実施されています。しかながら、現在の日本における統計教育は諸外国と比較すると内容が十分とは言えず、現在日本では、統計カリキュラムの改善が必要だと言われています。そこで当社では、私がアメリカの州立大学で統計カリキュラムを策定し講義を実践した経験を元に、企業向け統計・機械学習コースを設計し講習を実施しています。
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