未経験から9チームが現場データで課題解決、ポーラ・オルビスのAI人材育成

講座選定の決め手になったのは、理論とプログラミングを学ぶ段階の先に、実際の現場データで問題解決まで行うプロジェクトワークショップを据えた構成でした。学んだ内容が業務のどこに効くのかを、受講中に自分の手で確かめられる並びになっています。研修と実務のあいだにできやすい「学んだが使わない」という断絶を、カリキュラムの構造そのもので埋めにいった設計が効いたと考えられます。

手段の選択を受講者側に委ねた点も、この取り組みを特徴づけています。ExcelやノーコードツールではなくプログラミングとAI理論から入る判断の背景には、道具だけを覚えても使いこなせないのではないかという懸念がありました。そのうえでワークショップでは、複数の解決方法を検討した結果としてExcelやノーコードツールが最適ならそれでよい、という前提が置かれています。難しい側から学ばせて選択肢を広げ、実務では最適な手段を選ばせる二段構えが、研修を道具の操作習得で終わらせない働きをしたのではないでしょうか。

もう一つは、つまずきを前提に置いた運用の作り込みです。ティーチング・アシスタントがエラーの原因を一緒に追い、修正方法まで解説する体制に加え、毎週の講義後アンケートを見ながら難易度を調整し、理解が追いつかない受講者には手前まで遡って復習する時間が設けられました。プログラミングの学習は序盤でつまずくと以降の講義がまるごと無駄になるため、進度の遅れを個別に拾い上げるこの仕組みは、カリキュラムの中身と同じくらい結果を左右したと見ています。