ブリヂストン／SAS Institute Japan
100人のデータサイエンティストを育成、ブリヂストンが研修プログラムを開始
ブリヂストンは、同社のソリューションビジネスをリードするデータサイエンティストを育成するための研修プログラムを開始。早期に100人のデータサイエンティストの育成を目指すという。
IoTデバイスの普及やインダストリー4.0の取り組みが加速する中、日々生み出されるビッグデータを分析し、企業成長などに生かせる知見やノウハウを導き出すことができるデータサイエンティストの重要性が高まっている。
こうした状況を踏まえ、ブリヂストンでは、同社のソリューションビジネスをリードするデータサイエンティストを育成するための研修プログラムを開始。早期に100人のデータサイエンティストの育成を目指すと発表した（2017年9月11日）。
◎編集部イチ押し関連記事：
» 音楽とは無縁だった半導体エンジニアが創り出したA4サイズのポータブルDJシステム
» 国内ベンチャーが目指す「スーパーカブ」のようなロケット開発
» 100人のデータサイエンティストを育成、ブリヂストンが研修プログラムを開始
» 今後10年以内にAIがあなたの仕事を「支援」もしくは「奪う」!?
» モノづくり技術者のための「履歴書」の書き方
データサイエンティストに必要な3つのスキルセットを習得
具体的には、商品企画、開発、製造、販売、顧客の製品使用過程など、バリューチェーンの各ステージで蓄積されたビッグデータや顧客ニーズなどの各種情報を、迅速かつ効果的に分析および解析し、課題把握からその解決策にまで対応できるデータサイエンティストの早期育成を図りたい考えだ。
この目的を実現するため、既存のトレーニングプログラムを基に、SAS Institute Japanと同社が共同で内容をカスタマイズし、ブリヂストン社内向けの研修プログラムに作り上げた。
研修プログラムでは、データサイエンティスト協会およびスキル定義委員会が公開したデータサイエンティストに必要なスキルセット「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニア力」の習得を目指す。ビジネス力とは「課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力」、データサイエンス力とは「情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力」、データエンジニア力とは「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力」のことである。
既に第1回の研修プログラムを実施しており、その際は23人の同社社員が参加したという。
同社は、2017年1月にデジタルソリューションを推進するための専門組織「デジタルソリューションセンター」を新設。今後も、ICTや最先端技術の積極的な活用により、新たな価値を創出できる人材の育成やビジネスモデルの開発など、全社バリューチェーンを通じたイノベーションを推進していくとする。
◎併せて読みたいお薦めホワイトペーパー：
» 製造業大手15社に聞いたIoT導入の“いま”、求められる技術者像も多様化
» 35歳でも大丈夫!? 技術者転職のポイント【技術スキル編】
» メカ設計者／生産技術者のための「職務経歴書」の書き方
» 英語の文書を作成するコツは、とにかく“コピペ”しまくること……!?
» “できるエンジニア”に共通する10のルール
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
企業戦略（キャリア）
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] 自動車業界には好機 脱炭素×コスト削減×現場改善を実現するエネルギー戦略 -
製品資料
[株式会社 Green AI] 脱炭素投資をすぐ回収したい 自動車業界にも有効なCO2削減アプローチ -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
スマート工場動向調査2026
-
2
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：製造現場にフィジカルAIをどう実装するか――電子版2026年9月号
-
3
ナフサショックの影響が分かる記事まとめ（Part1）
-
4
はじめての化学工学まとめ（Part1）
-
5
動き出したファナックの「フィジカルAI」
-
6
SiC・GaN時代のパワー半導体開発、信頼性評価と故障解析の課題にどう対応する？
-
7
半導体装置メーカー 業績まとめ【2027年3月期第1四半期】
-
8
Waymoの自動運転技術に迫る
-
9
【読者調査結果】製造業の脱炭素動向調査2026
-
10
ものづくり白書2026を読み解く
TechFactory SNS
@techfactory_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー