リスキリング事例
ダイキン工業株式会社
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機械
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20000人以上
/連結 96,337人
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以下3つの能力を兼ね備えた「データサイエンティスト」を育成
①ビジネス課題を整理し解決する「テーマ実行力」
②情報処理、AI、統計学など情報科学を理解し、使う「データサイエンス力」
③システムに実装・運用する「データエンジニアリング力」 そのうえで、データサイエンティストとしての力と空調や化学の専門知識、経験を兼ね備えた「πパイ型人材」の育成を目指す。 ※3
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全社員 ※4
公開日:2023.07.14
更新日:2023.07.17
プログラム概要
ダイキン情報技術大学
全役員・経営幹部から新入社員までの全社員が対象。階層別のカリキュラムを組み、23年度末までに1,500人のデジタル人材輩出を目標に取り組む ※5
背景
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2016年、自動車業界にGAFAが進出し、ソフト競争が主戦場になった流れがエアコン市場にも訪れるという危機感から、データを読み解き、新しいサービスを構想し、実装するデジタル人材が必要に。しかし、2017年時点で社内の情報系技術者は、全社員の約1%しかおらず、採用も容易ではないため、自社での育成を実施。 ※6
成果
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製品の不具合事例をAIで分析して早めのメンテナンスにつなげる技術や、画像処理技術、MI(Materials Informatics)を活用し、開発期間の短縮や生産性向上、品質向上などで一定の成果。デジタルを活用したイノベーション創出にはまだ至らず。 ※6
設計フェーズ詳細
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・新入社員向けデジタル人材育成講座 ※6
(目的)
空調・化学などの技術がわかるダイキン独自のデジタル人材の育成
(内容)
約300人の技術系社員の中から100人を選抜し、2年間は専門教育に専念。情報系大学院レベルの知識とスキルを身につけることが目標。1年目はAI・IoTの専門講座と空調・化学などの事業関連教育がメイン。2年目は現場で課題を見つけ改善するプロジェクト研修に取り組む
・AI技術開発講座
(目的)
AIの技術手法の開発や、AI開発を外部に委託・発注できる人材の育成
(内容)
AI知識講座(大阪大学によるAI技術の活用講座)
PBL(現場データを活用したプロジェクトベースの演習)
・システム開発講座
(目的)
AIを既存システムに導入するために必要なシステムの開発、システム開発を外部に委託・発注できる人材の育成
(内容)
システム開発研修(実装、テスト手法、システム品質、テスト自動化、運用手法 など)
・管理職向けAI活用講座
(目的)
データ活用戦略の中核を担う管理職・リーダーの育成
(内容)
AI知識、AI業務知識の研修PBLテーマの企画書作成支援研修
・その他
管理職向け:デジタル活用推進人材を各職場にて活かすためのマネジメントを身につける研修
幹部層向け:新規参入のコンペティターによる事業への影響や新たなビジネスモデル構築について議論
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2年間
*受講する社員は2年間、業務を行わずAIの勉強に集中できる。 ※5
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IPAの「基本情報処理技術者」、統計質保証推進協会の「統計検定2級」、JDLA E資格、AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイトなどの資格への合格を習熟度の指針としている ※3
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座学と演習、PBL方式 ※5
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大阪大学を中心とした教育機関、先端研究機関などの講師を招聘 ※5
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大阪大学大学院の情報科学分野を卒業した学生と、同レベルの人材の育成。AIの技術コンクールで個人優勝した社員なども輩出 ※2
運用フェーズ詳細
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受講期間の2年間は、業務をせず学びだけに集中。給与も支給される。 ※5
参考情報
https://www.daikin.co.jp/corporate/overview/summary/data
https://money-bu-jpx.com/news/article029061/
https://japan.zdnet.com/article/35177217/
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2106/09/news026_2.html
https://www.brush-up.jp/reskilling/article1
https://www.kepco.co.jp/corporate/report/yous/4/active-kansai/article2.html