OD(組織開発)×AI/データ活用人材育成講座
OD(組織開発)×AI/データ活用人材育成講座

私たちの問題意識

  • 1)人材育成の観点から、DX人材の育成やその推進の必要性が高まっていることを感じる
  • 2)同時に、組織開発や人材開発において、また自部門の業務も、データを活用することで、違う次元の問題解決がはかれるかもしれない―――と思いつつも、どこから何をしていけばいいのかわからない。そんな問題意識を持たれている方と一緒に考えていきたいと思います。

私達の講座は、いわゆる純粋エンジニア<データサイエンティスト>を育成するのではありません。むしろ、新しい時代背景のなかで、AIやデータを活用して、業務を再構築する「視点、マインド」をもつ人材を育成し、増やしたいという思いをもっています。

また、人材・組織開発領域でのテクノロジー人材の育成という観点でも、いわゆるHRテック・ソリューションのパッケージを買うというアプローチではない、人に焦点をあてながら、本来的データ活用の在り方を考えられる人材の育成を考えたいと思っています。

こんな方にお勧めします

  • AI活用やデータドリブン経営を進めたいと思っている方
  • AIやデータを活用した組織内・人材育成の問題解決に興味がある方
  • 組織内に散在するデータをどう活用したらいいかわからない方
  • ES調査の結果を活用しきれていない、と感じている方
  • DX人材をどう育成していくべきか悩んでいる方
  • 自社の組織・人材課題をもっと明確化したい、と感じている方
  • 組織の課題解決策をデータ活用しながら実証したいと思っている方
  • データ分析スキルの向上を目指している人事・組織開発プラクテショナーの方
  • データ分析スキルの向上を目指している人事スタッフ、事業部門エンジニアの方
  • 自らの「学び」の視点を深めながら、実課題を解決したい方
  • 「人」に焦点を当てたデータドリブンな組織解決アプローチを模索したい方

いま、テクノロジーが我々の働き方、組織の在り方の変容を急速に促しています。AIやビックデータを使いこなすことで、革新的な付加価値の創出や、経営・組織課題の解決が図ることができる世界がうまれています。そしてまた、この時代にデータドリブンでの問題解決をできる人材の育成も急務であるといえます。

今回のプログラムは、AI開発の第一人者と人材・組織開発のプロフェッショナルがタッグを組んで、データを活用した課題解決を実際におこなうなかで、DX時代に必要な方法論を学びながら、人材育成(=AI/データ活用人材)をおこなう講座を開発しました。

変化のスピードはあまりにも速く、単に知識やスキルを習得しても、すぐに陳腐化してしまいます。本講座では、アクションラーニングを体系的に用い、「学び続ける」ことの意味とそのエンジンを体系的に提供します。ダイナミックに仕事そのものが変容し、急速な技術・組織の変化するなか、生涯を通じて何度も自らを成長させる指向性を培います。

プログラムデザイン

パート1ワークショップ
(2日+発表会)
ゴール:AI・データ活用した課題解決の提案書の作成

AI活用やデータドリブン経営を進めたい、進めないとまずい気がするが、やり方がわからない。外部のAIベンダー、コンサルティング会社に外部委託すると高い。

社内でやろうにも、担当者はプログラミングを書けない。外部発注をうまくできる気がしない。こんなモヤモヤに、ともかくファーストステップとして取り組むためのアプローチです。

まずは、ワークショップで自社課題を抽出してみるなかで、自組織への活用方法をイメージします。

パート2AI/データー活用人材育成講座
(4日+交流会)
ゴール:AI・データ活用の実装プロトタイプ作成

ステップ1で抽出した課題に対して、この講座では、実際のデータを活用するプロトタイプを作成します。作成にあたっては、グループコンサルティングを活用しながら、自分(たち)の状況に適したAI・データ活用の実装・検証をおこないます。本講座受講にあたってはプログラムが書けなくても、対応可能です。しかし、机上でおわらせない実装アプローチをすることで、人材のスキルだけでなく、コアコンピテンシーを養成します。

グループコンサルテーションと実装フォーカス

それぞれの組織で課題は異なります。単にいま、AIやデータサイエンスを学んでも、実際に結果を出すところになかなか繋がりません。実際の自組織の抱える課題をもちよりながら、データ活用で解決できる問題か否かの<見立て>をおこない、実装にむけて、アクションラーニング(実務課題解決型能力開発法)を実践することで、課題解決案の検証と、その中で実戦力の高い人材育成をおこないます。

学習促進グループセッションとリフレクション

講座は、自社課題を実際にデータドリブンでどう解決できるのかを考えるパート(ワークショップ)、実際に実装をおこなうパート(育成講座)の2パートになっています。グループには、学習を併走するファシリテーター(ALコーチ)が入り、また、参加メンバー間のリフレクションの誘発をおこなう仕組みをとりいれながら、座学やケーススタディとは異なる相互学習の場を構築します。

単なるスキルというより新時代に対応するするコンピテンシーを開発するために 人事部門、人材・組織開発プラクテショナーの皆さんだけでなく、ひろくDX人材を組織にいかに生み出すのか、AIで課題解決をどのようにするのか、に興味のあるビジネスパーソン必見です。

このプログラムは以下のような問いにお答えします

  • 職場におけるどのような課題を、データドリブンなアプローチで解決できるのか?
  • 基礎知識としての新時代にもとめられる人材要件とはどんなものか?
  • そして、どのようにDX人材(データーサイエンティスト)を育成するのか?
  • 人が人間的に働くために、単にテクノロジーを活用することに視点をおくだけでなく、テクノロジーが作り出す環境をどのように活用すべきか?
  • 現実の課題解決と学習をどう融合させていくのか?
  • どうやって自らを何度も成長させる人材を育成するのか?

データサイエンティストの求められる能力

講座は、ワークショップ(3日間)とその後の連続講座(3か月、5日間+交流会)の二つあります。

ワークショップでは、自社、自組織にどんな課題があるのかを抽出します。AI第一人者のノウハウと知見がつまったワークシートを記入していくことで、自社の課題とリソースが整理されていきます。そのうえで、グループコンサルティングをうけるなかで、より明確な

オンライン開催 導入ワークショップ (2回+発表会)

定 員
20人
日 時
6月18日(金)13:00~17:00
7月 8日(木)13:00~17:00
7月13日(火)16:30~20:00
参加費
パイロット価格 165,000円(税込)/1人 ※自社課題で実施する場合は2名以上でお申し込みください。

本ワークショップの特徴

1)ワークシートに自組織リソースの整理
今回のワークショップ(オンライン)では、AI実装にむけた「コンサルティング・現状確認ワークシート」をもとに自組織リソースを整理します。
2)AIエンジニア第一人者による、状況ヒアリング
自分たちだけではなかなか理解できない、自組織でどのような課題解決においてデータードリブンなアプローチが可能なのかを、 AIエンジニアと一緒に、確認、判断します。(この部分は、通常コンサルティングだと高価になる部分です)
3)導入にむけた課題提示提案書の作成
ワークショップ内で、提案書が作成されます。その提案書はそのまま、AI導入についての第一歩になります。 ※組織によっては、そのまま自社幹部への提案書になります
4)アクションラーニング概念を理解しながら、学習をすすめる
チームコーチイングをおこないながら、各自の学習を進めていきます

導入ワークショップの概要

【事前準備】
・現状確認ワークシート記載:組織のデータ状況、課題意識などを整理します。
・動画視聴:AI基礎知識・課題解決事例などの動画。Workshopの実施前にポイントとなることをレクチャー。

1回目6月18日(金)13:00~17:00

課題設定とフォーカス
  • グループコンサル:ワークシートを元に、取り組むべき課題等に関してディスカッションします。他チームの話も聞くことで、様々な課題を通して取り組み方を学びます。
【持ち帰り課題】
  • 社内ヒアリング:コンサルティングを通して立てた仮説を基に、社内で簡単なヒアリングを行ったり、使えるデータを確認します。
  • 導入提案に向けたワークシート記載:どのような課題を解決するとどのような効果がありそうかなど、改めてまとめ直します。ワークシートを基に、導入提案のラフを作成します。

2回目7月8日(木)13:00~17:00

AI・DX導入プロジェクト案の作成
  • グループコンサル:導入提案のラフを基にFBとディスカッションを行います。
【持ち帰り課題】
  • 導入提案完成:資料を完成させます

発表会7月13日(火)16:30~20:00<予定>※発表会になります

AI・DX導入プロジェクト案の提案
  • 発表会:導入提案を発表し、参加者でディスカッションを行います。

本ワークショップでは、座学でなく、実際の自組織課題が、AIアプローチで解決できるかを見極めます。

そして、企業におけるAI導入について、どのような「課題」を解決できるかを考え、AI実装にむけて、企業幹部への導入提案作成までをワークショップで作成し、発表します。

オンライン開催 OD×AI/データ活用人材育成講座 (4か月間:4日間+交流会)

定 員
20人
日 時
9月17日(金)13:00~18:00
10月 8日(木)13:00~18:00
11月 5日(火)13:00~18:00
12月 3日(火)13:00~18:00
参加費
パイロット価格 550,000円(税込)/1人 ※基本的に自社課題提示。参加する場合は2名以上のご参加をお願いします。
※単独参加の場合、審査があります。

本講座の特徴

  • 1. 座学ではない最先端のデータサイエンス講座
  • 2. プログラムを書かずに実現するNoCodeも選択可
  • 3. また、AIを学ぶ超一流コンテンツのキュレーション
  • 4. 新時代のマストスキル 「学習力」を同時に開発
  • 5. 最新の学習テクノロジー ラーニングエコシステム
  • 6. アクションラーニングコーチによる学習支援者併走プログラム

プロトタイプ作成実習のチーム構成と役割り

チームメンバーは、育成講座受講生、同じく参加企業の社員となります。自社課題を他者の視点も入れながら、実践するなかで、アクションラーニングによるチームコーチイングをうけながら、深い学びを促進します。

プロトタイプ作成実習のチーム構成と役割り
  • ※1 プロジェクト実施に際しては、守秘義務契約を取り交わします
  • ※2 企業データの提供は、加工処理をしたダミーデータとします

講座概要

【事前準備】
・現状確認ワークシート記載:組織のデータ状況、課題意識などを整理します。
・動画視聴:AI基礎知識・課題解決事例などの動画。Workshopの実施前にポイントとなることをレクチャー。

1回目6月18日(金)13:00~17:00

課題設定とフォーカス
・グループコンサル:事前ワークシートを基に、フィードバックやディスカッションを行い、提案書に書く内容を固めていきます。導入までの道筋をイメージし、本講座内の約2ヶ月半で扱う範囲と目標を決めます。他チームの話も聞くことで、様々な課題を通して取り組み方を学びます。
【持ち帰り課題】
・提案書の作成
・実証実験内容に関するプレリサーチ

2回目10月8日(金)13:00~18:00

課題設定とフォーカス
・提案書プレゼンテーション:講師や受講生同士のコメントを通して学び合います。AI/データ活用のプロジェクトは上長や情報部門、導入先の現場など多くの人を巻き込みながら進めるため、構想を落とし込んだ資料は広く活用できます。

・グループコンサル:実証実験内容に関するプレリサーチを基にディスカッションし、具体的なアプローチ手法等に関して固めていきます。
【持ち帰り課題】
・実験を行い、簡易な資料にまとめる

3回目11月5日(木)13:00~18:00

課題設定とフォーカス
・中間発表/グループコンサル:ここまでの検証内容と結果に関して共有し、講師や受講生を交えてディスカッションを行います。残りの期間で注力する内容に関して固めていきます。
【持ち帰り課題】
・実験を行い、資料にまとめる

4回目12月3日(金)13:00~18:00

最終発表:最終結果に関して共有し、結果や今後の展開に関して、講師や受講生を交えてディスカッションを行います。今後の可能性として、追加の検証や、現場での業務フロー変更、場合によりシステム化予算の確保、等のため様々な人を巻き込みながら進める可能性があり、作成した資料は広く活用することができます。
【持ち帰り課題】
・実験を行い、資料にまとめる

講師&ファシリテーター

遠藤 太一郎(えんどう たいちろう)
  • 国立大学法人 東京学芸大学 AI研究プログラム准教授
  • 大手AIスタートアップ AI技術統括
  • 理化学研究所 AIP 客員研究員

1996年、18歳からAIプログラミングを始める。米国ミネソタ大学大学院在学中に起業し、AIを用いたサービスを開始。
AIに関する実装、論文調査、システム設計、ビジネスコンサル、教育など幅広く手掛けたのち、AIスタートアップに参画。数人のチームからスタートし、現在では40~50のAI案件を並行して行う組織を率いている。
AI時代の活躍人材の育成を軸の一つとして、東京学芸大学をはじめ、産学連携しながら推進している。

熊平 美香(くまひら みか)
  • 一般財団法人クマヒラセキュリティ財団 代表理事
  • 一般社団法人21世紀学び研究所 代表理事
  • 株式会社エイテッククマヒラ 代表取締役
  • 昭和女子大学ダイバーシティ推進機構キャリアカレッジ 学院長

ハーバード大学経営大学院でMBAを取得後、熊平製作所・取締役経営企画室長などを務めたのち、日本マクドナルド創業者・藤田田に弟子入りし、新規事業立ち上げや人材教育の事業に携わる。 独立し、株式会社エイテッククマヒラを設立。GEの「学習する組織」のリーダー養成プログラム開発者と協働し、学習する組織論に基づくリーダーシップ、チームビルディング、組織開発を軸にコンサルティング活動を実践。
文部科学省中央教育審議会委員、文部科学省国立大学法人評価委員会委員、経済産業省未来の教室とEdTech研究会委員等を務める。

清宮 普美代(せいみや ふみよ)
  • 日本アクションラーニング協会 代表
  • マスターアクションラーニングコーチ(WIAL)
  • 株式会社ラーニングデザインセンター 代表取締役
  • OD(組織開発)ネットワークジャパン 理事
  • 北海道湧別高校 高校魅力化コーディネーター

ジョージワシントン大学大学院 HRD専攻 修士号取得 大学卒業後、毎日コミュニケーションズ(現マイナビ)入社、企画制作、新規事業企画責任者を経て、渡米。帰国後、外資系金融会社にで社長室長をへて、起業、現職。 2005年度から、アクションラーニングコーチ養成を開始、マネジメント層2000人以上のトレーニングにくわえ、「学び方を学ぶ Learn How to Learn」のファシリテーター ALコーチを1000人以上育成している

よくある質問

Q.どんな人に向いていますか?
A.一番、この講座にむいているのは、解決したい組織課題があり、それを現在組織上の課題解決できるようになるために、課題を発見し、その解決にデータを活用できるか、のマインド センスを 使いこなす人材を開発したい workshop 講座
Q.どんなアウトプットが得られますか?
A.組織の課題をあらいだしたうえで、AIでアプローチできるかの見立てをする課題解決の仮説をたてて、データどの程度まだわかるか検証すること
Q.課題はどのくらいありますか?
A.LP 実際にじぶんたちでやっていく コーチング、リフレクション 本人次第
Q.グループワークはありますか?
A.導入編のワークショップ ほぼクループワークで進行します
Q.すべてオンラインですか?
A. はい、基本はすべてオンラインで完了します。

運 営

主催
組織・人材開発のためのAIイニシアティブ
後援
日本アクションラーニング協会
運営事務局
株式会社ラーニングデザインセンター
住所
〒107-0052 東京都港区赤坂8-4-14 青山タワープレイス8F
Tel
03-6384-5940
Mail
info@ldcjp.com
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