駐妻として2022年12月末にタイ・バンコクにやってきて、何か自分のキャリアにつながるような学びやチャレンジをしたくて探したのが、経済産業省が主催のデジタル推進人材育成プログラム 「マナビDX Quest」でした。

2023年度は、2023年8月～2024年2月下旬まで開催されていたのですが、先日無事にすべてのマナビを修了しました。

１．マナビDX Questとは？

マナビDX Questの詳細な説明は下記のHPに掲載されています。

プログラムは大きく分けて下記の2つがあります。
１．ケーススタディ教育プログラム(PBL)
２．地域企業協働プログラム

PBLは、Project-based Learning:プロジェクト型学習の略で、講師による座学の形ではなく、受講生が情報交換して学び合い・教え合いながら、与えられた課題を解決していく形になっています。また、企業データに基づくリアルな課題に取り組むという点も特徴かと思います。受講生の情報交換は、Slackコミュニティ、交流会、課題振り返り会などで行われます。いずれも任意の参加になりますが、課題で疑問点や気づきなどがあったら、Slackでつぶやくとたくさんのアドバイスやコメントを実際にもらう事ができました。

地域企業協同プログラムは、先に始まるケーススタディ教育プログラムを修了した受講生のみが取り組むことができます。PBL修了者で希望する人は、実際に地域の中小企業と2ヶ月間かけて、チームで課題解決に取り組むそうです。実際の中小企業の経営陣・担当者との協働による実体験を通じて、DXを現場で推進する際の難しさやポイントを学ぶことができるそうです。残念ながら、情報流出などの観点から海外に住んでいる人は参加不可とのことで、私は参加することができませんでした。。。

２．参加してみての感想・気づき

全てが無料で参加できる！！

働いてた時は、自分で必要だと思った学びは、自費でも躊躇なく取り組んでいたし、会社で補助が出たりもしたので取り組みやすかったのですが、、駐妻になってからは、学びや趣味にもお金がかかるので、正直躊躇してしまう部分があったのですが、今回は迷わずに参加することができました。

PBLの参加だけではなく、「SIGNATE Cloud」という、幅広いプログラムによってDX推進および人材育成をサポートするDX教育サービスも無料で使う事ができます。Excelを使ったデータ分析、Pythonプログラムの勉強、DX推進のための知識など色々な教育プログラムを無料で受講できるので、とてもお得でした。
SIGNATE Cloud | 実務に直結するDX人材育成クラウドサービス

教材選択の幅が広い！！

第1タームでは大きく教材１と教材２の2種類から自分で選択することができました。教材１はいわゆるAIモデルの構築をするものだったようです。教材2は企業データを用いてデータ分析をしたうえで、どこに課題があるか特定し、それを解決するためにはどうしたら良いか解決策を提案するという内容でした。

〇教材１：AIモデルの構築・検証と、組織への展開方法を学べる。
　・需要予測・在庫最適化 (小売)
　・不良個所自動検出 (製造)
　・工数予測 (製造)
〇教材２：データ分析による課題特定方法と、技術検証・組織への展開方法を学べる。
　・収益改善 (店舗運営型)
　・業務最適化 (建築製造)

私はこれまで食品会社でデータサイエンティストとして、健康食品の開発を行っていたこともあり、その経験も活かせるかなと思い、教材２の「収益改善（店舗運営型）」を選択しました。
同じデータ分析といっても、健康食品の開発と、中小企業の店舗運営の収益を改善するというのでは、アプローチなどが異なりましたが、とても楽しく取り組むことができました。

第２タームは、一つの教材にみんなが取り組む形でした。いわゆる新規事業の開発、提案、推進するためにはどうしたら良いかというテーマでした。
教材３：顧客視点でニーズを把握し新規事業を開発する方法と、新規事業を実現するための組織変革を学べる。

働いていた時も新規事業提案などにチャレンジしたこともありましたが、こちらも業界が違うと全く違うなという気づきがあり新鮮でした。

取り組んだ結果について

まず、第１ターム、第２タームとも、全ての課題を期限通りに提出することができて、どちらのタームもGold修了書をゲットすることができたのは、達成感がありました！専業主婦とはいえ、下の子はお昼の12時には帰ってきてしまうし、まとまった時間はなかなか取れなかった中で、やり切ったと思えたことは良かったです。

第１タームの同じ教材を選んだ方は631名いたようなのですが、DS課題優秀者で4位、プレゼン課題優秀者で13位、総合優秀者で3位となることもできました。（課題について参加者で相互評価を行った結果）

第２タームの参加者は722名いたようなのですが、こちらも参加者で相互評価を行った結果で、優秀者として32位になることができました（上位5％）。

社会人になってからは一つの会社でしか働いたことがなかったのと、データサイエンティストとして名乗るにしても健康食品の開発しかしたことがなかったので、自分がどこまでできるのか、何ができるのかという点もあいまいでした。

今回マナビDX Questに参加をして、第1タームでも第2タームでも上位5％の優秀者に選んでいただけたことは、データサイエンティストとして名乗っても大丈夫かな！？という点に少しだけ自身を付けることができました。

今後の抱負

一方で、今回参加したことで、自分に足りていない部分もたくさん見えているので、そちらを補強していきたいと強く思いました（例えばPythonやＲをもっと使いこなして短時間でデータ分析できるようになるなど）。

また、AIモデルの構築・検証についてはまだ自分で取り組んだことはないので、2024年度のマナビDX Questに参加をして、そちらの教材にもチャレンジしてみたいなと思いました。