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スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究

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スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究

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鷲崎弘宜, "スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究", ビジネスアナリシス サミット 2020 オンライン, 2020/09/01

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スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究

  1. 1. スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビ ジネスの人材育成と調査研究 わしざき ひろのり 鷲崎 弘宜 https://smartse.jp 早稲田大学 研究推進部 副部長・教授 enPiT-Proスマートエスイー 事業責任者 国立情報学研究所 客員教授 (株)システム情報 取締役(監査等委員) (株)エクスモーション 社外取締役 ビジネスアナリシス サミット 2020 オンライン9月1日
  2. 2. 目次 • 今求められるデジタルイノベーション人材 • スマートエスイーにおける人材育成 • DX時代のビジネス戦略・要求 • SE4BSと展望 1
  3. 3. IoT/AI時代の先端IT人材不足 • 日本: 2020年に先端IT人材12.9万人必要、うち4.8万人不足 [MEXT] • 米国: ソフトウェア開発者ニーズ125万人(’16)から155万人(’26)に拡大 [ZDNet] 2[MEXT] 経済産業省, IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果, 2016年6月 [ZDNet] IT jobs in 2020, https://www.zdnet.com/article/it-jobs-in-2020-preparing-for-the-next-industrial-revolution/ 今後特に「大幅に不足する」先端 IT 人材 [MEXT16]
  4. 4. Tesla, 衝突事故, 2016 3 参考: 石川冬樹,機械学習における品質保証のチャレンジ, トップエスイーシンポジウム2017 https://www.straitstimes.com/world/united-states/tesla-car-on-autopilot-crashes-killing-driver https://www.youtube.com/watch?time_continue=40&v=9I5rraWJq6E
  5. 5. Microsoft, Twitterボットが問題発言, 2016 4 https://www.theverge.com/2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist 参考: 石川冬樹,機械学習における品質保証のチャレンジ, トップエスイーシンポジウム2017
  6. 6. 機械学習によるパラダイム転換と品質エンジニアリング 5 目標 学習データ 学習済み モデル 活動 / システム (動作) 目標 モデル 活動 / システム (動作) データ 従来のエンジニアリング: 演繹的(モデルが最初に与えられる) 機械学習ベース:帰納的(モデル・アルゴリズムがデータで決まる) 参考: 丸山 宏, 機械学習工学に向けて, JST機械学習型システム開発へのパラダイム転換, 2017 E. Breck et al., The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction, IEEE Big Data 2017 内平 直志, 「人工知能とソフトウェア工学・品質管理」, 第33年度ソフトウェア品質管理研究会第7回特別講義, 2017 ミス・偏りの 無さ、網羅性 性能、頑健さ、 解釈・説明性 合目的性、 想定外対応 モデルテスト 複数モデル 感度分析・逆追跡 モニタリング 失敗対策 上位目標 データテスト メタモルフィック テスティング 組み入れ正しさ 品質保証全体 アーキテクチャ 段階的設計・検証 機械「教育」
  7. 7. 上位目標との整合に向けて(例えば GQM+Strategies) 自動で人らしく様 々な話題を学習し 応答・・・ ・・・ 常に対話から オンラインで 機械学習・・・ 人らしく様々 な話題を扱う 自動対話・・・ 常に快適な顧客対 話を実現・・・ 自然で様々な 対話が頻繁 にあれば・・・ 上位目標 戦略 人らしさの評価・・・ 顧客満足度・・・ 仮定・事実 測定評価 下位目標
  8. 8. デジタル・イノベーション人材 7 広義のIoT サービス サービス化 データ駆動 データ循環 ビッグ データ フィード バック データ収集 AI データ必須 活用環境 IoTシステム活用 IoT 基盤技術 組織 と 社会 ビジネスや価値 イノベーション プロセス 鷲崎弘宜, 内平直志, “IoT時代のイノベーションマネジメント教育”, 研究・イノベーション学会誌, 特集テーマ「IoT時代 のイノベーションマネジメント」招待論文, Vol. 33, No. 4, pp.1-7, 2018.
  9. 9. 目次 • 今求められるデジタルイノベーション人材 • スマートエスイーにおける人材育成 • DX時代のビジネス戦略・要求 • SE4BSと展望 8
  10. 10. 日経キャリアマガジン, 『あなたの市場価値を高める 学び直し戦略 2020 社会人大学院・資格・ビジネススキル』 2019年7月16日
  11. 11. スマートエスイー: スマートシステム&サービス技術の産学連携イノ ベーティブ人材育成 © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 文部科学省 「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」 enPiT-Pro ■代表機関:学校法人早稲田大学 ■共同申請(13校) 茨城大学 / 群馬大学 / 東京学芸大学 / 東京工業大学 / 大阪大学 / 九州大学 / 北陸先端科学技術大学院大学 / 奈良先端科学技術大学院大学 / 工学院大学 / 東京工科大学 /東洋大学/鶴見大学/情報・システム研究機構(国立情報学研究所) ■連携機関(21組織、会員5000社超) 日本電気株式会社 / 富士通株式会社 / 株式会社日立製作所 / 株式会社東芝 / 株式会社いい生活 / ヤフー株式会社 / モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC) / 一般社団法人次世代センサ協議会(SENSOR) / 一般社団法人日本IT団体連盟(ITrenmei) / 一 般社団法人IT検証産業協会(IVIA) /一般社団法人コンピュータソフトウェア協会(CSAJ)/ 一般社団法人組込みシステム技術協会(JASA) / 一般社団法人電子情報技術産業協会(JEITA) / 特定非営利活動法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ (WBAI) / 一般社団法人新経済連盟(JANE) /先端IT活用推進コンソーシアム(AITC)/ 一般社団法人日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC) / 株式会社デンソー / 株式会社ハレックス / 株式会社情報医療 / 株式会社システム情報 早稲田大学 理工学術院総合研究所 最先端ICT基盤研究所 鷲崎 弘宜 (事業責任者・スマートエスイーコンソーシアム会長) https://smartse.jp 10
  12. 12. AI&IoT時代に必要な領域横断の技術体系と教育 11 スマート IoT システム ・ビジネス 入門 スマート IoT システム 開発実習 グロー バル 開発 実習 修了 制作 (企業に おける 実課題 の分析 ・解決) IoT イノベーション アーキテクチャ セキュリティ・ プライバシ・法令 組込み・リアル タイムシステム クラウドサービス ・分散システム 機械学習 推論・知識 処理・自然 言語処理 ビッグデータ センサ 無線通信・ IoT通信・センサー ネットワーク クラウド基盤 構築演習 総合実践 IoT版ビジネスモデル 仮説検証プログラム IoTとシステムズ アプローチ 物理・通信 情報処理 アプリケーション ビジネス 深層学習 品質エンジニア リング 領域を超えた循環と 総合的アプローチ ビジネス・ 価値との繋がり 目標や状況に対応可能 な体系と学びやすさ スマート エスイー による解決 ビジネス・デザイン思考 PBL&修了制作 柔軟な組み合わせ& オンライン配信 必要な視点 フルスタック体系 共通例題&IoT/クラウド 高信頼 自動運転 エコシステム データ 解析 通信・ センサ メタモル フィック テスト 自動運転 システム アーキ テクチャ 領域を超えた 総合的アプローチ © 2017-19 Waseda University enPiT-Pro SmartSE
  13. 13. ビジネス領域の講座 • 【K5】 IoT版ビジネスモデル仮説検証プログラム – ビジネスモデルを構築し仮説検証を繰り返しながらブラッ シュアップすることで IoT 事業を立ち上げる手法 – ジョブ理論、ビジネスモデルキャンバスほか – 講師: 堤孝志(早稲田大学・Learning Entrepreneur's Lab) • 【K6】 IoTイノベーション – IoT を活用したサービスビジネスのイノベーションのための 機会と困難、ビジネスデザインの手法 – イノベーションデザイン、デザイン思考ほか – 講師: 内平直志(JAIST)、位野木万里(工学院大学) • 【K17】 IoTとシステムズアプローチ – IoT システムを見据えたシステムズアプローチ – BABOK、システム思考、GQM+Strategies、SysMLほか – 講師: 新谷勝利(早稲田大学)、安藤秀樹、高井利憲(チェ ンジビジョン) 12
  14. 14. 修了制作の例 https://smartse.jp/information/2019/1111195807/ IoT×新規ビジネス(例: ピアノ上達支援、田中氏) AI×新規ビジネス (例: ドライブレコーダ による局地天候通知) AI・IoT×ビジネス改善(例: 深層学習による異常品検出、大甲氏) https://wasedaneo.jp/waseda/asp-webapp/web/WInterviewDetail.do?page=1692
  15. 15. 14 ピアノ上達支援サービス(2019年度修了 東音企画 田中美帆) https://smartse.jp/information/2019/1111195807/
  16. 16. 15 正規履修 コース履修 gacco edX 学べる科 目 4領域の全15科目 (座学+演習) + 総合 実践領域全3科目 4領域の13科目 (座学+演習) ※ 予定 4領域13科目(座学 の一部のみ.演習 なし) 1科目(座学の一 部のみ.演習な し) 学習方法 ライブ配信(座学,演 習),オンデマンド配 信(ライブ配信の録 画),オンサイト(演 習) ※予定 オンデマンド配 信(gacco提供と 同じもの), オンサイト/ライ ブ配信(演習) ※ 予定 オンデマンド配信 (座学)のみ オンデマンド配 信(座学)のみ 学習時間 目安 週6時間(週2科目受 講) +α(レポート) 週6時間(週2科 目受講) +α(レ ポート) 1科目あたり週3時 間 ×2〜4週 週3-5時間 ×3週 開講期間 4月-9月 (6ヶ月) 11-2月(4ヶ月) ※予定 4月〜3月.科目毎 に順次開講(各科 目3ヶ月間) 8月〜9月 正規修了証(履修証 明書) ※ BP認定 コース修了証 gacco発行の証明 書 edX発行の証明 書 履修人数 30名 30名 上限なし 上限なし 費用 55万円(税込) 30万円(税込) ※ 予定 無料 無料(証明書 99USD)
  17. 17. スマートエスイー教育成果 16 JMOOC/gacco オンライン 受講登録 約70,000名見込み、修了率 17%超 正規受講: 30名 定員 20代から50代まで幅広い層、ITサービス、SI、 組込み、発注側など 2018年度 修了者の活躍 共同研究・論文発表、大学院進学、研修講 演、新規事業展開など IoTシステム技術検定 上級 合格多数 1年後アンケート結果: 90%業務改善、 50%業務新規 2019年度 修了者の活躍(予定) 共同研究・論文発表、大学院進学、新規事 業展開・特許出願など IoTシステム技術検定 上級 受験予定 表彰 日本e-Learning大賞 2019 IT人財育成特別部門賞 IMS Japan賞 2019 特別賞 © 2017-20 Waseda University enPiT-Pro SmartSE 認定・認知 文科省 職業実践力 育成プログラム(BP)認定 厚労省 専門実践教育訓練給付金 指定 MCPC IoTシステム技術検定 上級 研修免除プログラム認定 文科省 マナパス, BPパンフレット掲載 内閣府 未来投資戦略2018 紹介 日経、毎日新聞ほか報道100件超
  18. 18. 目次 • 今求められるデジタルイノベーション人材 • スマートエスイーにおける人材育成 • DX時代のビジネス戦略・要求 • SE4BSと展望 17
  19. 19. コンソーシアム設立 【目的】 【会員特典】 会費(無料) 特別メニュー(有料) 会員企業・連携大学との相互交流を通してスマートエスイー人材 の育成と活躍の場の拡大・産学や領域を超えた共創 情報共有・交流 教育・教材の活用(有料) 共同研究(有料) • DX戦略WG • マッチング産学フォーラム • 科目スポット履修 • オンサイト教育 金沢、 NEC、日立 • セミナー • シンポジウム
  20. 20. ビジネス戦略・要求調査研究WG • デジタル時代におけるビジネス目標の達成のための戦略とその実 行のプロセスと方法論の習得と調査研究 • 2020年1月-7月、8月17日セミナー最終報告 • 指導陣 – リーダー: 新谷勝利(早稲田大学)、野村典文(ゴール指向経営研究会) – スタッフ: 早稲田大学ゴール指向経営研究会 – ゲストレクチャラー: 山本修一郎 • 参加者 – 農業チーム: 木戸真貴子(日本電気株式会社)、川崎雅和(株式会社ク レスコ)、吉岡大輔(株式会社Bloom)、髙橋久憲(株式会社エクスモー ション) – ヘルスチーム: 家田晴子(日本電気株式会社)、坂井充(個人)、清水英 嗣(伊藤忠テクノソリューションズ株式会社)、森内航(富士通コネクテッ ドテクノロジーズ株式会社) – エネルギーチーム: 安藤輝政(株式会社ベリサーブ)、岡啓(株式会社 キャレット・アスタリスク)、小松康雄(富士通コネクテッドテクノロジーズ 株式会社)、山口真(伊藤忠テクノソリューションズ株式会社) • WGサイト: https://smartse.jp/information/2019/12031346213150/ • 最終報告サイト: https://smartse.connpass.com/event/182354/ 19
  21. 21. 調査研究WGが扱った内容 20 概 要 ツ ー ル DXの推進では外部環 境の変化を想定して 戦略を立案すること が必要。 また、ビジネスモデ ルはUX×テクノロ ジーによって考える 必要がある。 仮説に基づいて出たアイデについ てをユーザエクスペリエンスを検 証する。 実際にビジネス現場、顧客の行動、 社会活動などを観察し、仮説との 違いを洞察し言語化する。 インプット情報を得て、 「誰の」、「どのような課 題を」、「どのように解決 し」、「どのように儲ける のか」というビジネスアイ デアを抽出する。 アイデアについてユーザ・エクス ペリエンスを通して確認したのち、 サービスについて考え整理する。 サービス構造は、ゴールと戦略、 さらにサービスを実装するための アーキテクチャを設計する。 • 新聞 • Web • 専門書 • 専門雑誌 • Jounal • 論文 • セミナー・カンファ レンス • コミッティ活動 • ペルソナ • カスタマージャーニーマップ • エンパシーマップ ・バリュー・グラフ(コンセ プト・ファン) ・アイデアシート ・リーンキャンバス • ユーザストーリー • サービス戦略構造図 (GQM+Strategies) • アーキテクチャ(Archimate) 事前インプット サービス設計アイデアプラン ユーザ・エクスペリエ ンス 今回の調査研究 今回の調査研究 新谷勝利、野村典文、岸田智子、鷲崎弘宜、スマートエスイーコンソーシアム:DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究 WG 〜 まとめおよび発表アジェンダ 〜, スマートエスイーセミナー: DX時代のビジネス戦略・要求, 2020年8月17日 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/
  22. 22. 21 リーンキャンバス(農業チームを例に) 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/
  23. 23. コンセプトファン(農業チームを例に) 22 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/ 食料自給率を 50%に向上 農業従事者が 増加 農業で稼げる 事を提示 新規参入者が 徐々に増加 1人あたりの 生産量が増加 作物がより高 額で取引 IoT農業 オンライン 販売 農家同士の マッチング ・・・
  24. 24. GQM+Strategiesによるゴール・戦略(農業チームを例に) 23 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/ S3 すごい案山子 M1 今年1人あたり生産量/ 昨年1人あたり生産量 ≧ 1.2 C/A ●農地が不足している ●耕しきれない G1 一人あたりの生産量を20%増やす S1 一人あたりの 耕作面積を増やす C/A ●一株あたりの作物が少ない ●品種切り替え後の経験がない C/A ●害虫に食べられる ●悪天候が続く G2 一人が耕作できる面積を 10%増やす G2 面積当たりになる作物を 5%増やす S1 面積あたりの 収穫量を増やす S1 面積あたりの 不良品を減らす M2 今年1年で耕作できた面積/ /昨年一年で耕作できた面積 ≧ 1.1 S2 一人が耕作できる 面積を増やす S2 一人当たりの 耕作量を増やす G3 耕作可能な土地を 10%増やす G3 時間当たりの耕作量を 10%増やす S2 IoTとデータ分析を 活用して 作付け技術の改善 S3 農地を 購入する S3 農地のクラウド ファンディング S3 農機 自動運転 S3 自動で生産する 仕組み S2 天候による 影響を減らす S2 害虫・害獣による 影響を減らす S2 最適なタイミング で収穫する G3 天候による被害 を1%減らす G3 形の不適合を 2%減らす G3 サイズ不適合を 2%減らす S3 農地の工場化 S3 すごい農薬 S3 収穫タイミングを 予測できる ようにする S3 農地マッチング サイト S3 農地を レンタルする S3 農機のサブスクリ プション S3 高性能な農機の 導入 G2 面積当たりのダメになる作物を 5%減らす M2 今年度(「天候で被害を受けた作物数」 +「形不適合の数」+「サイズ不適合の数」) / 昨年度(「天候で被害を受けた作物数」 +「形不適合の数」+「サイズ不適合の数」) ≦ 0.95 IoT農 業
  25. 25. データに至る落とし込み(農業チームを例に) 24 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/ G3 サイズ不適合を2%減らす S3 収穫タイミングを 予測できるようにする C/A ●予測モデルはベテラン農家のナレッジが存在する ●カメラ画像で大きさ、形、色を認識できる ●赤外線水分センサーで密度を推定できる ●センサーでデータを集める G4 いつでも 作物の状態がわかる G4 いつでも 環境の状態がわかる S4 重さを リアルタイムで 計測する S4 色を リアルタイムで 計測する S4 形を リアルタイムで 計測する S4 成長の丈を リアルタイムで 計測する S4 土地の成分量 を計測する S4 天候を リアルタイムで 計測する S4 土地の水分量 を計測する S4 日光量を 計測する 生育状態: ①日時 ②縦長さ ③横長さ ④形状タイプ ⑤色濃度 ⑥密度 ⑦成長度合い(%) 収穫: ①とり頃 ②予想日 環境: ①土地水分 ②土地成分 ③日光 作物: ①位置 検討メモ ●予測データと実績データ ●安い通信機器で常時データを飛ばす ●常時データ取得・変換アプリケーションを作る ●データ描画アプリケーションで把握できる ●成長度合いを予測する(なにか?) 検討メモ ●「収穫タイミングの予測」そのものを システム化するのは次ステップとし、 第一段階では人の経験で補うこととする※ ●まずは、「IoTによる状態の見える化」を 目指す ※…演習時間の制約による アプリケーション層データ層 前頁赤枠 第3レベル 第4レベル
  26. 26. デジタルバランススコアカード・視点分析表(農業チームを例に) 25 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/ 視点 ゴール、成果、ドライバ、要求、価値、原則 経営の視点 農業経営の視点 ●サイズ不適合を2%減らす ●労働条件を改善する 顧客・事業 者の視点 農業作業者の視 点 ●収穫タイミングを予測できるようにする ○いつでも作物の状態がわかる ○いつでも環境の状態が分かる ●計画的に休みが取れる 業務プロセ スの視点 農作業プロセス 1. 仕入れ 2. 植える 3. 管理 (作物の状態確認、環境の状態確認、収穫タイミングの予 測) 4. 収穫 5. 出荷 DXの視点 農作物データ統 合管理サービス を提供 ●重さをリアルタイムで計測する ●色をリアルタイムで計測する ●形をリアルタイムで計測する ●成長の丈をリアルタイムで計測する ●土地の成分量を計測する ●土地の水分量を計測する ●天候をリアルタイムで計測する ●日光量を計測する DXシステムが どう業務を変えるか が明確になった GQM+Strategi esグリッドの 目標から抽出 GQM+Strategi esグリッドの 戦略から抽出 GQM+Strategi esグリッドの 戦略から抽出 視点分析表 で追加
  27. 27. ArchiMate・ DX戦略マップ (農業チーム を例に) 26 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、 DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活 動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/ 戦略とDXシステムへの要求 をモデル化することで、 DXシステムによって達成さ れる目標やニーズを明確に できた
  28. 28. 調査研究成果: DXの課題の気づき 27 調査研究WGでの議論を進めた結果、「DXが生み出す価値」と「その対象者」 の議論の重要性をあらためて気づかされた。 Goalと施策の アイデア出し (コンセプト・ファン) ステークホルダの 特定 (リーン・キャンバ ス) GoalとStrategies の設計 (GQM+Strategies) DXの全体像 (視点分析表、 Archimate) ビジネスで生み出す 価値の議論が不足 Goal、Strategiesの設計に 苦労 各チームで生み出す価値の議論を再度実施 価値分析 ゴールと戦略 ビジネスプロセスと DX 新谷勝利、野村典文、岸田智子、鷲崎弘宜、スマートエスイーコンソーシアム:DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究 WG 〜 まとめおよび発表アジェンダ 〜, スマートエスイーセミナー: DX時代のビジネス戦略・要求, 2020年8月17日 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/
  29. 29. 調査研究成果: 例えば農業チームからのプロセス提案 28 木戸真貴子、川崎雅和、吉岡大輔、髙橋久憲、DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究WG活動報告 https://smartse.connpass.com/event/182354/presentation/
  30. 30. 目次 • 今求められるデジタルイノベーション人材 • スマートエスイーにおける人材育成 • DX時代のビジネス戦略・要求 • SE4BSと展望 29
  31. 31. SE4BS: ソフトウェアエンジニアリングにお ける社会・ビジネス価値へのアプローチ 30 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/ 00001/01934/ ©2019 SE4BS 社会やビジネスに新たな価値 を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society) 鷲崎弘宜†1 平鍋健児†2 羽生田栄一†3 萩本順三†4 濱井和夫†5 関満徳†6 井上健†7 谷口真也†8 小林浩†9 †1早稲田大学 / NII / システム情報 / エクスモーション †2永和システムマネジメント †3 豆蔵 †4匠BusinessPlace†5NTTコムウェア / IIBA日本支部 †6グロース・アーキテクチャ&チームス †7ソフトウェアコンサルタント †8セイコーエプソン †9システム情報 https://bpstudy.connpass.com/event/178517/presentation/
  32. 32. SE4BSの価値駆動プロセス • 匠Methodの拡張、知・情・意による分類整理拡充 • モデルベース、価値に対しトレーサブル 31 情 知 情 知 情 意 情 情 意 知 知 知 知 知 知 知 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=203488&item_no=1&page_id=13&block_id=8
  33. 33. まとめとお誘い • デジタルイノベーション人材: AI/IoT先端技術×ビジネス • スマートエスイーにおける人材育成、調査研究を通じたDXの 課題とプロセス化へ • 価値の特定と分析: 調査研究WG成果や関連SE4BSも含めた さらなる検討へ • スマートエスイー 教育プログラム https://smartse.jp – 2020年11月ごろ(予定): コース履修 実施 – 2021年4月ごろ(予定) : 正規履修 実施 – 価値認識、ツールにより支援される実用の手法・プロセスの学習 • スマートエスイー コンソーシアム調査研究WG 第2期 – 2021年1月~4月(予定) – DXによる価値創造の方法とプロセスの基礎学習、調査研究、プロ セス化の創成のための方法の調査研究 • SE4BS ワークショップ – SES2020 https://ses.sigse.jp/2020/workshop.html – XP祭り2020 http://xpjug.com/xp2020/ 32

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