データ分析・AI技術を活用して企業の課題解決を支援するNOB DATA株式会社は、ダイキン工業株式会社が運営する「ダイキン情報技術大学（DICT）」において、既存社員向けのAI・データ分析人材育成施策を支援した事例を公開しました。 事例を見る 生成AIやデータ分析の活用が広がる一方で、多くの企業では、社内にAI活用環境を整備しても、実際の業務で高度に活用できる人材が限られる、研修を実施しても現場で使えるレベルまでつながりにくい、といった課題が生じています。ダイキン工業においても、社内版ChatGPTなどの環境整備は進んでいた一方、実際の業務で高度なAI活用に結びついている社員は限られていました。 本取り組みでは、NOB DATAが企画段階から参画し、生成AI・時系列解析・数理最適化を組み合わせた実務直結型プログラムを設計・運営し、プログラム受講者は実際の業務課題をもとにAIアプリを開発するスキルを習得しました。実務に直結したプログラムの企画・運営により、実務で使えるツールを自ら構築できる人材育成を実現することができました。今回の事例は、社内にAI環境があっても実務活用が進みにくい企業に対し、実務につながる人材育成をどのように設計・運営したかを示すものです。 事例紹介ページ（ https://nobdata.co.jp/case/001/ ） ■社内にAI環境があっても実務活用が進みにくい背景 生成AIやデータ分析技術の進化が加速する中、企業ではAI・データ活用人材の育成ニーズが高まっています。一方、単発の基礎講座や一般的な研修だけでは、実際の業務で活用できるレベルまで育成しきれないという課題も顕在化しています。 ダイキン工業においても、社内版ChatGPTなどの環境整備は進んでいた一方で、実際の業務で高度なAI活用に結びついている社員は限られていました。また、データ分析を学んだ社員が現場配属後に具体的な相談をできる相手が少ないといった課題もありました。 こうした状況を受け、NOB DATAは、単なる知識習得ではなく、実務課題の解決や現場での自走につながる人材育成を目指し、本施策の企画・設計・運営を支援しました。 ■実務活用につながる研修プログラムの設計・運営を支援 NOB DATAは、研修の企画段階から参画し、生成AI講座の設計・運営を担当しました。生成AI領域は技術進化が速いため、毎週の最新ツール情報に対応しながら、固定化されたカリキュラムに依存しない柔軟な講義内容に調整できる体制を構築しました。 また、企業ニーズに応じて、時系列解析・異常検知、数理最適化といった専門領域も組み合わせたプログラム全体を設計。講義と演習を組み合わせることで、理論学習で終わらない、実務直結型の学びを実現しました。研修は2025年7月から2026年2月にかけて、2コース合計30回構成で実施されました。 ■受講者が業務課題を解決するAIアプリを開発。実務利用につながる成果も創出 生成AI演習では、受講者が実際の業務課題に対してAIを活用し、解決するためのアプリ開発を実施しました。いわゆるバイブコーディング的なアプローチも取り入れながら、自然言語でAIに指示を出し、業務で使えるツールを短期間で形にしていく実践を行いました。開発例として、化学物質毒性情報の自動抽出アプリ、膨大なサービス資料から必要情報を自然言語で抽出するアプリ、講座アンケート分析ダッシュボードなどが生まれています。 講座アンケート分析ダッシュボードについては、実際の業務でも利用されており、従来は人手で行っていた集計・分析業務の効率化につながっています。生成AIの最新情報を踏まえた講座により、受講者が自律的に業務課題を解決するためのアプリを開発できるようになったことは、本取り組みの大きな成果の一つです。 さらに、時系列数理最適化のスペシャリストから直接学ぶことで、理論だけではないビジネス視点でのデータ活用法が浸透し、現場からの相談に対してより的確な助言を行える体制づくりにもつながりました。受講者からも、「こんなに簡単にできるのか」「活用イメージが湧かなかった分析手法の使い方が理解できるようになった」といった声が寄せられています。 事例を見る ■NOB DATA株式会社 代表取締役 大城 信晃 コメント 「企業のAI・データ分析人材育成では、単に講座を提供するだけでは、実務で使えるレベルの力は身につきません。事業特性や現場課題、受講者のスキル水準を踏まえたうえで、必要な専門性を組み合わせ、実務課題の解決にどうつなげるかまで設計することが重要です。今回の支援では、生成AI・時系列解析・数理最適化を組み合わせ、受講者が実際の業務課題に取り組みながら、短期間で実務に耐えうるツールを自ら構築できる人