ARISE analyticsのデータサイエンティストが中央大学で行った「AI・データアナリティクス活用・導入プロジェクトの進め方」講義の様子をレポート！

2022年6月9日 18:01

こんにちは。広報の岡村です。

先日、ARISE analyticsのデータサイエンティストが中央大学にて「AI・データアナリティクスの活用や、導入プロジェクトの進め方」に関する講義を行いました。今回はその様子をお届けします！

中央大学では、デジタル化がもたらす急速な社会変革に求められる人材の育成を目的に、全学生を対象とした「AI・データサイエンス全学プログラム」が開設されています。今回ARISE analyticsは当プログラム内の「AI・データサイエンス総合」（経済において、AI・データサイエンスがどのように活用されているか、実践例を複数の実務家から学ぶ科目）の一部の講義を担当しました。

現場で実践を積んだデータサイエンティストが教える、ハイブリッド形式での講座

全3回の授業のうち１、2回目はオンデマンド形式で、社会・企業におけるAIやデータアナリティクスの活用、導入プロジェクトの進め方をARISE analyticsの事例を踏まえて講義しました。

3回目は中央大学の多摩キャンパス FOREST GATEWAY CHUO（とっても綺麗な建物！）にて、ARISE analyticsのデータサイエンティストが、講義を実施。対面とオンデマンドを交えたハイブリッド形式で行われ、これまでの講義の復習を行った後、社内のプロジェクトで実際に取り入れている一連の分析アプローチを、グループワークで実践してもらいました。

対面・オンライン合わせて約100名の学生が参加していました。1・2回目の講義は社長の家中が、3回目はARISE analyticsのデータサイエンティストで中央大学の卒業生* である佐々木亮さんが講師を務めました。
*大学院で理工学研究科博士課程を修了、博士（理学）を取得

グループワークの課題は、学生にとっても身近なコンビニエンスストアを題材に「データを活用して売上や集客を増やしつつ、廃棄ロスを最小限に抑えるためにどうすべきか？」を上記分析アプローチの順に沿って検討するというもの。

まずは、現状やビジネス要件を把握した上で仮説立案を行います。仮説立案は3Cの分析フレームワークをもとに検討。グループごとの発表では「そのコンビニエンスストアを利用する客層と置いている商品が合っていないのでは？」「時間毎に需要のある商品の傾向を捉えられていないのでは？」など様々な仮説が出ました。

講師の佐々木さんだけでなく、社内のデータサイエンティストの太田さんもサポートに来ており、グループでの議論が行き詰まった時にはヒントやアドバイスを伝えていました。

その後、仮説をもとにした施策・分析設計を検討。グループごとの発表では「日々の購買データと商品データを紐づけて、一番売れる時間帯に商品が欠品しないようにする」「SNSでその地域のお客さまとの接点を増やし、地域密着型の店舗としてその土地に合った商品を展開する」などの意見が出て、講師を務めた佐々木さんも思わず「そのアイデア、良いですねえ！」とコメント。