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早稲田大学で開催!データサイエンティストが企画したデータアナリティクスセミナー

こんにちは、ARISE analytics(以下、ARISE)でSDGs推進事務局メンバーをしております谷貝(やがい)です!普段は、アナリストとしてKDDIのサービスの分析業務に従事しています。長い距離を走るのがとにかく好きで、休日はマラソンやトレイルランニングに没頭しています!
今回のnoteでは、2023年2月2日に早稲田大学所沢キャンパスで開催したデータアナリティクスセミナーについて、太田幹くんと一緒にレポートさせていただきます!


本取り組みの背景や目的

まず、なぜSDGs推進事務局が、大学でデータアナリティクスセミナーを実施するのか、その経緯を簡単にお話しさせてください。現在ARISEのSDGs推進事務局では、いくつかのチームに分かれて、社内のSDGs認知度向上や社外ボランティア活動などを実施しています。

今回のセミナープロジェクトは、社外ボランティア活動チームの取り組みとして、ARISEの有するデータサイエンティスト育成用の教育コンテンツを社外展開し、文系理系・専門領域を問わず、幅広い学生のデータ分析スキルを向上していきたい(SDGsの目標4: 質の高い教育をみんなに)、という思いから、2022年の6月に活動を開始しました。

今回はその記念すべき第1弾として、私の愛する母校である早稲田大学人間科学部にて、データアナリティクスセミナーを実施しました(実は、学部~博士課程に至るまで、約9年間お世話になっておりまして、凄まじいほどの愛着があります)。

これから、実施内容について、簡単にレポートしたいと思います!

話を聞くだけで終わりにしない!抽象的な課題をロジカルに整理し、解決するための超実践的セミナー

セミナースタート!講師陣自己紹介

今回のセミナーは、谷貝・幹くん含め、総勢5名のARISE社員(石川さん・山田さん・内山さん)で講義を実施しました。まずは、アイスブレイクもかねて、簡単に自己紹介をしました!

各講師陣によるユニークな自己紹介

データアナリティクスのビジネス活用事例紹介

一通り自己紹介が済んだ後、これまでARISEが手掛けてきた分析事例をご紹介しました。KDDIの保有する多種多様なデータを活用して、顧客理解を深めマーケティングに活用したり、ヘルスケアなどの新規領域にも挑戦したりしていることなど事例を通してお伝えしました。皆さん、反応良く聞いてくださって、とても話しがいがありました!


このパートの最後には、セミナーのメインテーマでもある分析業務の進め方を説明しました。ただ、実はこれって、研究活動の進め方と近いところがあるよね?ということを、私と幹くんの研究経験を踏まえてお話しました。今回のセミナー内容はあくまでビジネスに寄ったものですが、その根底にあるプロセスや思考法は、参加者の学生さんたちが普段取り組んでいる研究やゼミ活動と近くて、すぐに活用できるんだよ、ということが伝わっていたら嬉しいです。

次のパートからは、太田幹くんに紹介してもらいます!

ロジカルシンキング

生まれはパリ、育ちはブリュッセル、自称ARISE analyticsのダイバーシティ代表、太田幹です。ARISEではアナリストとしてKDDIのマーケティング領域の支援をしています。ここから先の講義パートに関しては講師を務めた僕から紹介したいと思います。

「ロジカルシンキング」と聞くと、コンサルがよく使う気取った英語だと思われるかもしれませんが(笑)、データ分析プロジェクトに携わっていく上で非常に重要な思考法となっています。講義では最初に「ロジカル」が何を意味するのか、学生の皆さんに考えて頂くことに始まり、ロジカルに考える上でのメリットやプロセスについて話を進めました。

元々論理的に物事を考えることが苦手だった学生はもちろん、得意な学生にとっても「思考プロセスを言語化する」ことによる発見は多かったという声を頂きました(そんな人生が豊かになる「ロジカルシンキング」の全貌が気になる方はARISEまで是非お声がけを!)。

データ分析プロジェクトの進め方

ロジカルシンキングという思考ツールを導入したあとは、いよいよ本セミナーのメインである「データ分析プロジェクトの進め方」について講話しました。今回はPBL (Project Based Learning) 方式を採用しており、「コンビニの廃品ロスを減らすにはどうすればよいか?」という主題を軸に、20分の座学・20分のワークを4回繰り返す形でセミナーを進めていきました。

「コンビニの廃品ロスを減らす」と言っても、思考のとっかかりなく空虚に考えてしまうと限られたアイディアしか出てこないかと思います。そこを前項のロジカルシンキングと仮説立案に基づいた考え方をする(「どうしてロスは生まれるのか?」を突き詰める)ことで、広くかつ深く解決策を検討できることを体験してもらいました。仮説を出すだけでなく、データに基づいた検証方法と分析、さらにはネクストアクション(次何をすべきか)まで考えきることが重要であり、これらのプロセスを一貫して行なっているARISEならではの講義構成になっていたと思います。


本講義ではワークを通じて分析の各ステップを体験してもらいました。

今回のセミナーでは学部生から院生まで幅広く参加頂いており、学年も専門もバラけた5〜6人ずつのグループでワークを進めてもらうことで、多種多様なアイディアが生まれていました。初対面とは思えないほどどこのグループも盛り上がっており、本来ヒントを出す側のARISE講師陣も学生時代の哀愁を感じると共に前のめりに議論に参加していました

裏話的なここだけのおはなし

本セミナーのプログラムで、最も気にかけたのは「分析未経験の学部生から院生まで、文理両方楽しめるコンテンツを作成する」ことです。
昨今、様々な大企業が各大学でリッチなコンテンツのPBLやセミナーを展開しているなかで、業務の合間に数名の有志で講義を企画している我々では、プログラミングをベースにしたPBLには敵わないのでは、という思いがありました。そうしたなか、ARISEならではの強みを考えたときに思い浮かんだのが「分野の異なる専門家がいる」ことでした。

ARISEではポテンシャル採用を進めており、データ分析未経験の方でも一から学べる体制があります。そのため社内に未経験者への教育のアセットがあるのはもちろんのこと、学びに対して貪欲な、分野の違う専門家達が多く集まっています(一例として今回の講師陣は漏れなく元大学院生・うち半数は博士卒でした)。講師陣の経験や視点、ひいては専門が違うからこそ、今回のような一見非常に難しい「分析未経験の学部生から院生まで、文理両方楽しめるコンテンツ」が生まれたのではないかと思います(とはいえ講義内容がなかなか収束せず、当日の朝まで資料を修正していたのはまた別のおはなし、、)!

参加者の声

再び谷貝です!セミナー内容について、幹くんに熱い思いを語っていただきました。そんな思いが届いたのか、参加した学生の皆さんから、嬉しいお言葉をたくさんいただいたので、いくつかご紹介させてください!

(声1)あっという間の3コマでもっとやりたいと感じるくらい楽しかったです。

(声2)研究テーマを考えることと通じるところがあり、もっと早い段階でセミナーを受けていればもっと今の自分が磨けたかもと思う内容でした。

(声3)話を聞くだけでなくワークを通して学んだ内容をすぐに実践できたので、とても勉強になりました。講師の皆さまが議論に加わってアドバイスをくださることで、自分では気が付かなかった観点から検討することもできました。

いやぁ嬉しいですね。参加いただいたみなさん、本当にありがとうございます。みなさんのお言葉にすごく勇気づけられて、仕事でしんどい時にこっそり読み返しています。笑(めっちゃわかる!by幹)

講師陣の感想

最後に、それぞれの講師陣の感想で締めさせてください!

谷貝
去年の6月頃にこのチームが発足して以降、0から準備してきたセミナーでしたので実現できて本当に良かったです。何より、長年お世話になった早稲田大学に、このような形で貢献することができて、すごく嬉しいです。ご多忙の中、一緒に準備を進めてくださった古山先生、本当にありがとうございました!


セミナー内容についてこれだけ話しておいて、こんな結論もなんですが、今回のセミナーが成功したのはコンテンツ云々ではなく、純粋に講師陣と学生陣が素晴らしかったことにあると思います。「教える側・学ぶ側」ではなく、「共に学ぶ」姿勢が自然と生まれ、教育について考えさせられる点が多々ありました。講義が終わった後も1時間以上学生と講師の間で和気あいあいと話が盛り上がっていたのはある種の絆が生まれた証であり、その時間を生み出すことこそが我々が目指すべきゴールなのかなと感じました。果たしてこのケミストリーが今回限りなのか、今後の講義でも再現できるのか、、次回に乞うご期待!

石川
このチムでセミナーを実施することは初めてだったこともあり、直前まで資料の修正や講義の流れの確認などでバタバタしてしまいました。しかし、講義後、受講生の皆様からの喜びの声を聞くことができて、本当に嬉しかったです。

山田
本セミナーでは、扱う内容も普段の興味対象からはずれているだけでなく、また、課題を考えるにあたっての考え方もおそらく初見の内容だったにも関わらず、いろいろなバックグラウンドの受講生の皆様が協力しながらワークを着実にすすめていたのがとても印象的で、講師側も学ぶところの多い講義でした。

内山
とっても学びの多いセミナーとなりました。このチームで、「受講生たちはワークをこんなふうに進めるんじゃないか」「こんな課題解決策が出るんじゃないか」といろいろシミュレーションしながら講義内容を作成しました。当日は想像よりも素晴らしい解決策を出してくれたり、思っていたよりも積極的に、そして楽しそうに受講してくれたりしたことが嬉しかったです。

今後に向けて

今回のコンテンツは、ビジネスや研究活動をスムーズにかつ品質高く進めていくための基礎が学べる構成になっています。そのため、以下のような活用方法も可能と考えています。

・データ分析の専門教育に向けた準備

・研究活動のスピード感・品質向上に向けたトレーニング


etc…

今後、様々な大学をはじめとする教育機関向けに展開していきたいと考えておりますので、ご興味ある方はぜひお声がけを!
お待ちしております!

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