機械学習研修でAI人材を育成するには？導入事例やおすすめの研修サービスを紹介

近年、AI（人工知能）の画像認識技術などを支える機械学習スキルの重要性が高まっています。特にこれから自社でAIを取り入れたいという企業にとって、機械学習スキルを身に付けた人材育成は必要不可欠でしょう。

この記事では、機械学習研修の導入事例やおすすめの研修サービスについて紹介します。

機械学習の重要性

機械学習は、一定のルールに沿ってデータを判別する能力をAIに実装する重要な技術のひとつです。ここでは、機械学習の概要やAI（人工知能）との関係性、ビジネスにおける重要性について解説します。

機械学習とは何か？

機械学習（Machine Learning）とは、コンピューターに大量のデータを読み込ませて、データのルールやパターンを発見する分析方法です。さらに、発見したルールをもとに未知のデータを予測する技術でもあります。

データにひそむルールを性格に説明することを目指す、従来の統計学による仮説検証型の分析とは異なり、機械学習では予測精度をどれだけ高められるかに着目しています。

機械学習は、AIを実現させる技術で、画像処理や自動運転など、今後さまざまな分野への応用が期待されています。

機械学習とAIの関係性

機械学習は、AIを支える技術です。機械学習によって発見したデータの規則性をもとに、AIが新しいデータに関する判断をくだせるようになるためです。

特に、機械学習の一種であるディープラーニング（深層学習）は、入力データと出力データの関係をさまざまな観点で分析し、より正確なルールを発見するための技術で、AIの画像、音声認識や自然言語処理を可能にしています。

機械学習のビジネス的な重要性

機械学習はさまざまなビジネス領域で利用されています。代表的なものとしては、文字や画像認識が挙げられるでしょう。AIが機械学習を通じて手書きの文字を認識し、書類のデータ化を迅速に行うことができます。また、人間の顔を識別するよう機械学習したAIは、顔認証でのセキュリティ機能や、来客データの分析に利用できます。

機械学習をビジネスに活用する際は、導入によってどれほどのROI（投資利益率）があるか検討することが重要です。一般的には、従業員の経験や勘で意思決定がされている業務ほど、機械学習導入の効果が高いとされています。

機械学習とビジネス戦略

機械学習は、画像や音声、文字認識を可能とする技術です。そのため、ビジネス上でも自動運転や工場でのエラー検知など、さまざまな領域への応用が期待されています。

ここでは、機械学習とビジネス戦略に関して解説します。

業界別の機械学習の適用範囲

機械学習の技術は、さまざまな業界で利用されています。

自動車業界で自動運転技術に活用されているのが代表例です。人間が車を運転する際、目で周りの状況を見て判断しながら操作を行います。機械学習を用いて、車両搭載カメラの映像から「通行人がいるからブレーキをかける」といった判断をAIができるようになっています。

また、製造業では工場でのエラー品検出への利用が盛んです。工場ラインに取り付けたカメラの映像から、製品の傷やへこみを検知し、管理者にアラートを出すシステムも機械学習を応用した事例です。

デジタル変革と機械学習

機械学習は、近年のデジタル変革においても重要な分野のひとつです。

機械学習をビジネスに用いることで、それまで人が判断していた業務をAIが肩代わりし、業務効率化を図ることができます。そのため、機械学習をうまく活用できるかどうかが、企業のデジタル変革を成功させる上で重要なカギとなります。

また、近年クラウドサービスが普及し、一般企業でも機械学習技術を活用できる環境が整ってきました。こうした状況は、機械学習を導入して自社の業務効率化を成功させる大きなチャンスです。

機械学習をビジネスに活用する方法

機械学習は、おもに従業員が経験で判断していた業務を肩代わりするのに効果を発揮します。一方、導入コストが高く、運用時にデータが変わると予測精度が下がるリスクもあります。

そのため、機械学習を自社のビジネスに活用するには、まず自社の課題を明確にしましょう。たとえば、「工場作業員の工数を〇％削減したい」といった具体的な数値まで洗い出すのがおすすめです。

その上で、「その課題を解決するために機械学習が本当に適切なのか」を検討しましょう。並行して、自社に類似した機械学習活用事例を調査し、費用対効果が充分であることを確かめてから導入を行うようにすると、自社に合った機械学習活用ができます。

機械学習の研修を取り入れた成功事例3社

ここでは、機械学習研修を取り入れた成功事例を3社紹介します。

カゴメ株式会社

食品メーカーのカゴメ株式会社では、ビッグデータ解析やデジタル改革を主導できる人材育成を目標に、機械学習に関する研修を実施しました。機械学習を学んだ経験がない従業員は、「受講を通じて機械学習のロジックを理解し、実務でAIを活用するイメージをつかめた」とフィードバックしています。

同社では、2025年までにデジタルスキルが高い従業員が各部署で活躍できるような人材育成を実施するというゴールを設定し、全社横断的な研修に取り組んでいます。

（出典：スキルアップAI「導入事例：カゴメ株式会社」）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社では、AI人材育成ワーキンググループを設置し、中長期的なAI人材育成に取り組んでいます。特に、AIや機械学習に関する基礎知識を身に付けるために、従業員の資格取得に注力しています。

たとえば、G検定は機械学習の具体的な手法や、統計学の知識を問う代表的な資格です。同社では、G検定対策講座を実施し、300名以上の取得者を輩出して社内全体のAIリテラシー向上を図っています。

（出典：AVILEN「G検定対策講座104名受講！CTCが実践する失敗しないAI人材育成とは？」）

太陽誘電株式会社

電子部品メーカーの太陽誘電株式会社では、入社5～6年目の中堅社員を対象に機械学習の入門講座を実施しています。中堅社員を対象とした理由は、若手と幹部をつなぐプレリーダー層として、AIを活用できる人材を育成するためです。

研修では、AIクラウドプラットフォームを利用し、機械学習の未経験者でもAIを利用したデータ分析を行う方法をワークショップとして実施しました。また、自部門でのAI活用方法を考える演習も用意され、業務に活かせるAIスキル習得に注力したカリキュラムです。

（出典：キヤノンITソリューションズ株式会社「機械学習入門講座導入事例：太陽誘電様」）

機械学習研修の必要性

機械学習は、さまざまな領域で業務改革に活用できる技術です。そのため、多くの企業では機械学習を活用できる人材育成が必要不可欠となるでしょう。

ここでは、機械学習研修がもたらすメリットや、企業全体への影響について解説します。

研修がもたらすメリット

機械学習を学ぶことは、AIをビジネスに活用する上で重要なスキルです。今後は、あらゆる製品がインターネットに接続されるIoT（Internet of Things）技術がさらに進化すると予想されています。こうした製品から収集される膨大なデータを分析し、有益な情報を抽出するためには、AIが情報処理するための機械学習のスキルが必須となるでしょう。

一方、データサイエンティストや機械学習の専門家の需要は急増しています。経済産業省によれば、2030年までに国内で79万人のIT人材不足が予測されています。そのため、外部からの採用は容易ではありません。このような状況を踏まえ、自社の従業員を対象に機械学習研修を実施し、AIを活用できる人材を育成することが現実的な解決策となります。

（出典：経済産業省「AI人材育成の取組」）

機械学習研修を通じて、従業員にAIの知識とスキルを提供することで、企業は多くのメリットを享受できます。まず、既存の業務の効率化が可能です。たとえば、データ処理や予測分析などの作業を機械学習に任せることで、人的エラーを減らし、生産性を向上できるでしょう。

さらに、新規事業開発においても機械学習は大いに活用されます。たとえば、市場動向や顧客の行動パターンを分析することで、需要の予測やターゲットの絞り込みが可能になります。これにより、効果的なマーケティング戦略を立案し、競争力を強化できるでしょう。

機械学習研修は、従業員のスキル向上やモチベーション向上にもつながります。新しい技術を学ぶ機会を提供することで、従業員は自己成長の機会を手に入れ、仕事に対する意欲を向上できます。結果として、企業全体のパフォーマンス向上にもつながるでしょう。

研修の目的と企業が期待する効果

機械学習研修は、AIの基礎技術を身に付けた人材を育成するための重要な手段です。企業にとっては、自社の人材にAIの専門知識とスキルを提供し、組織の競争力増加を期待できるでしょう。

また、機械学習を業務に活用することで、人材不足の解消が期待されます。従来は人間が行っていた繁雑な作業やデータ処理などをAIに肩代わりさせることで、生産性を向上させることができます。

機械学習研修を実施する際には、自社の課題を明確にすることが重要です。どのような問題が存在し、それを解決するために機械学習が適しているのかを正確に把握する必要があります。たとえば、大量のデータを分析して効率的な意思決定を行いたい場合や、予測モデルを構築して需要予測を行いたい場合など、具体的な課題を明確化することが重要です。

機械学習で解決したい課題が明確になると、研修の効果もアップするでしょう。たとえば、精度向上や処理時間の短縮、コスト削減などの効果が期待されます。また、機械学習の知識とスキルを持った従業員は、新たなビジネスチャンスの創出や競争力の向上にも貢献できます。

機械学習研修プログラムの計画方法

機械学習研修を成功させるには、事前に研修プログラムの計画をしっかり練っておくことが必要となります。ここでは、研修プログラムの立て方について説明します。

組織の戦略に基づいた目標を設定する

組織の研修計画は、ビジョンや目標に基づいて立てるべきです。

具体的な課題解決や必要なスキルを考えるため、「機械学習によって、自社課題をどのように解決するのか？」や「そのために、どのようなスキルを持つ従業員が何名必要なのか？」という問いに答えることが重要です。また、組織のニーズと重要性に応じて研修の内容や難易度を調整しましょう。

研修の具体的なカリキュラムとスケジュール

機械学習研修の目標に合わせてカリキュラムを決めていきましょう。自社で研修カリキュラムを作成するノウハウが不足している場合は、外部の研修会社にカリキュラムの作成から委託することもひとつの方法です。専門知識を持ったプロフェッショナルに、組織のニーズに合わせた最適なカリキュラム作成を任せられます。

カリキュラムが決まったら、研修期間やスケジュールを具体的に落とし込んでいきましょう。研修の長さは、目標の達成に必要な時間や受講者のスキルレベルによって異なります。また、研修のスケジュールは、受講者の都合や業務への影響も考慮しながら調整する必要があります。

研修の費用と投資効率

研修の実施には費用がかかるため、事前に十分な予算を確保する必要があります。研修カリキュラムを内製化する場合は金銭的コストがかかりませんが、カリキュラム担当者の業務負荷が増加します。

一方、外部研修会社に依頼すると金銭的コストは発生しますが、社内の業務負荷は軽減されるでしょう。自社のリソースに合わせて内製化するか外部委託するかを検討しましょう。

さらに、研修の投資効率を図るためには、実施前に研修の効果測定基準を明確に決めておくことが重要です。

機械学習研修後のフォローアップと評価

機械学習研修を実施した後は、研修効果の測定や、受講生へのフォローアップを実施しましょう。受講者の理解度を把握することで、次回以降の研修改善にもつながります。

ここでは、研修の成果測定方法やフォローアップに関して解説します。

研修の成果を評価する方法

研修の成果を評価するためには、あらかじめ定量的および定性的な評価手法を用意することが重要です。定量的な評価方法としては、確認テストの実施や課題の提出などがあります。これにより、受講者の知識やスキルの定量的な獲得度合いを測定可能です。

また、定性的な評価方法としては、アンケート調査やフィードバックの収集が有効です。受講者からの意見や感想を集めることで、研修の満足度や効果を定性的に評価できます。さらに、受講者の理解度やフィードバックをもとに、研修内容や方法についての改善点を洗い出しましょう。

研修の成果を評価することは、研修の効果の確認や次回以降の改善につながる重要な要素です。定量的・定性的な評価手法を組み合わせながら、受講者の学習成果や満足度を客観的に評価し、研修の質を高めていきましょう。

継続的な学習とスキルアップ

機械学習は短期間で習得するのが難しく、AI技術も日々進化しています。そのため、研修を受けた後も継続的に学習を続ける必要があります。研修の知識やスキルは時代とともに陳腐化していく可能性があるため、常に最新の情報やトレンドにアンテナを張り、スキルアップを図ることが重要です。

従業員向けには定期的な研修を実施するとともに、さらに意欲のある従業員向けには自習できるeラーニングコンテンツなどを用意しておくと良いでしょう。これにより、自己啓発の機会を提供し、従業員のスキルアップを促進できます。

機械学習研修おすすめ3選

機械学習に関する研修を提供する外部研修会社はさまざまです。ここでは、おすすめの機械学習研修サービスを3つ紹介します。

なお、下記記事では、AI研修サービスのおすすめ11選を紹介しています。こちらもぜひ参考にしてください。

侍エンジニアBiz

「侍エンジニアBiz」では、企業それぞれが抱えるIT課題に合わせてカスタマイズしたカリキュラムでのAI研修を実施しています。研修内容としては、機械学習の基礎はもちろん、Pythonやデータ分析、ディープラーニングなどのAI関連技術が挙げられます。

侍エンジニアBizは研修内容・期間を企業に合わせてオーダーメイドするため、そのほかにも幅広いプログラミング言語やIT技術に対応しているのが魅力です。さらに、現役エンジニアからマンツーマンで指導を受けられるため、実務に直結するスキルを学べます。

株式会社富士通ラーニングメディア

株式会社富士通ラーニングメディアでは、機械学習やディープラーニングの基礎について学べるプログラムを開講しています。ハンズオンで機械学習技術を体験できるものや、AIプロジェクトの進め方を学ぶコースが用意されています。

特に、AIプロジェクトのコースではワークショップ形式で自社ビジネスへのAI活用について実践的な学習が可能です。

（出典：株式会社富士通ラーニングメディア「AI（機械学習・ディープラーニング）関連コースのご紹介」）

株式会社インソース

株式会社インソースでは、対象者の年代や部門別、習熟度別でのAI研修コースを幅広く展開しています。特に、システム部門の若手社員、管理職向けの講座では、Pythonを用いて機械学習とディープラーニングを体験できます。

全部門向けのAIリテラシーに関する講座もあるため、「全社的にAIスキルの底上げを図りたい」という場合におすすめです。

（出典：株式会社インソース「AI（人工知能）研修」）

機械学習研修のトレンドと展望

機械学習をはじめとしたAI技術は日々発展しており、今後研修で学ぶべき内容もどんどん変化していくことが予想されます。また、テクノロジーの発達によってオンラインやeラーニングなどさまざまな開講形式が可能になりました。

ここでは、そうした変化を遂げる、機械学習研修の今後の展望について解説します。

機械学習研修のトレンド

近年、オープンソースのAI技術が登場し、中小企業や個人でも気軽にAIを活用できるようになってきました。従来は大手企業や研究機関に限られていたAIの活用が、より広範な領域に広がることで、新たなビジネスチャンスが生まれています。

特に、ChatGPTやStable Diffusionなどの技術に注目が集まっています。これらの技術は、画像や文章を生成するAIであり、創造的な表現や予測の精度の向上が期待されています。たとえば、商品のレビューを自動生成したり、アイデアの提案を支援したりすることが可能となります。

機械学習研修では、こうした最新のテクノロジーとトレンドにも触れながら、実践的なスキルを身につけることが重要です。自社の業務に合わせて最適な技術を選択し、AIの力を最大限に活用することで、競争力の強化や業務効率の向上が期待できます。

機械学習研修の今後の展望

機械学習は急速に進化しており、今後はさまざまな領域での活用がますます進んでいくことが予想されます。

特に、画像や音声認識、異常検知システムなどは日常生活においてもより一般的な存在となるでしょう。たとえば、スマートフォンのカメラによる物体認識や、音声アシスタントによる自然な会話などが一般的になることが期待されます。

また、機械学習を導入するコストも今後は下がると考えられます。クラウドサービスの普及やオープンソースの技術の進歩により、中小企業でも手軽に機械学習を活用できる環境が整備されるでしょう。これにより、業務効率化や品質向上などのメリットを享受することが可能となります。

さらに、機械学習研修のアプローチも変化していくでしょう。従来は一部のプロフェッショナルなAI人材を育成することが主眼でしたが、今後は従業員全体がAIを活用できるような研修が一般化していくと予想されます。組織全体でAIの知識とスキルを身につけることで、業務の効率化や新たなビジネスチャンスの創出につなげることができるでしょう。

よくある質問（FAQ）

ここでは、機械学習研修に関するよくある質問と回答を紹介します。

機械学習の研修に必要な前知識はありますか？

機械学習を理解するには、おもに微分積分や線形代数学といった統計学の知識が必要です。また、大量のデータを用いるため、データベースの知識や、機械学習によく用いられるプログラミング言語（Python、Java）も必須でしょう。

機械学習の研修を受ける従業員の選定はどうしたら良いですか？

機械学習研修の対象者は、研修目的によって異なります。

一般的には、もともと統計学やプログラミング言語の知識を持っている、ポテンシャルの高い従業員が対象になることが多いでしょう。または、機械学習を導入しようとしている業務に携わってきた従業員なども挙げられます。

機械学習研修の効果測定でおすすめはありますか？

AI導入を開始したばかりの企業であれば、機械学習を用いた新規プロジェクトの進捗に着目した定量的な効果測定をするのがおすすめです。一方、新規プロジェクトが売上を向上するには長期間の時間がかかるため、従業員からのフィードバックなど定性的な評価方法も活用しましょう。

Pythonの基礎知識は必要ですか？プログラミング経験のない人でも受講できますか？

Pythonは機械学習でよく利用されるため、今後業務で機械学習技術を利用する人材であればPythonの基本文法は押さえておいたほうがいいでしょう。コースによっては、Pythonの基礎もカリキュラムに取り入れている場合もあるため、プログラミング未経験者の場合はそうした初心者向けのコースを探しましょう。

機械学習研修でAI活用人材を育成しよう

機械学習はAIを構成する重要な技術で、現在も画像認識や自動運転技術への活用が活発です。今後、多くの業界で業務効率化に向けて利用されていくでしょう。一方、機械学習は統計学やプログラミングなど専門的な知識を必要とする技術です。

機械学習研修を実施して、社内のAI活用人材を積極的に育成しましょう。