中部電力グループ、現場社員が分析テーマを自ら立てる4段階のAI人材育成研修

研修を基礎、ツール操作、ユースケース策定、OJTという4段階に組み替えた設計が、まず効いていると考えられます。注目したいのは、業務課題をデータ分析課題へ落とし込むワークショップが、ツール操作の習得とは切り離された独立の段階として置かれている点です。使い方を覚えることと、解くべき問いを立てられることは本来まったく別の能力ですが、研修では一続きのものとして扱われがちです。問いを立てる工程に固有の時間を確保した構成が、現場の側から分析テーマが立ち上がってくる下地をつくっています。

実践段階で教材用のデータではなく受講者自身の業務データを扱わせた点も、成果の出方を左右しています。あらかじめ整えられた題材で学ぶ形式は進行こそ安定しますが、研修が終わった瞬間に学びと現場が切り離されてしまいます。自分の担当業務のデータを持ち込む方式であれば、演習の成果物がそのまま業務改善の検討材料になり、学習と実務が同じ線の上に乗ります。ここではNECのデータサイエンティストが伴走支援に入り、専門知識の不足は外部が補いつつ、テーマ設定と業務理解は現場が握るという役割分担が保たれています。

もうひとつ見逃せないのが、技術的な問い合わせをベンダーへ素通しせず、社内事務局がいったん噛み砕いて自分の言葉で返すという運用です。手間だけを見れば非効率で、外部に回したほうが速い場面も多かったはずです。それでもこの手順を通したことで、回答が事務局の中に知識として残り、社内に答えられる人が育っていきます。運営側が自ら学ぶ姿勢を見せる効果は受講者の意欲にも及んでいて、育成の仕組みとしては、講義の内容そのものよりこの運用の寄与が大きかった可能性もあります。