[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて　～ダイキン情報技術大学～

Copyright DAIKIN INDUSTRIES Ltd. & Information Services International-Dentsu, Ltd.
AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて
～ダイキン情報技術大学～
ダイキン工業株式会社テクノロジー・イノベーションセンター下津直武
株式会社電通国際情報サービス久保田敏宏

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ダイキン工業におけるこれまでの取り組み

ダイキン工業について（1）
2

ダイキン工業について（2）
3

ダイキン情報技術大学設立の背景
4

育成の狙い
5

育成したい人物像
6
①テーマ実行力（ビジネス力）
課題の背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、
愚直に実行・解決する力
②分析力（データサイエンス力）
情報処理、人工知能、統計学など情報科学系の
知恵を理解し、使う力
③データエンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形に
使えるようにし、
実装・運用できるようにする力

ダイキン情報技術大学の講座
7

ダイキン情報技術大学の取り組み（新入社員）
8

ダイキン情報技術大学の取り組み 1年目講義
9
７月８月 9月１０月１１月１２月１月２月３月
6- 13- 20- 27- 3- 10- 17- 24- 31- 7- 14- 21- 28- 31- 5- 12- 19- 26- 2- 9- 16- 23- 30- 7- 14- 21- 28- 4- 11- 18- 25- 1- 8- 15- 22- 1- 8- 15- 22- 29-
淀
川
製
作
所
・集
合
教
育
D
I
C
T
導
入
研
修
★基本情報処理★統計検定（ＣＢＴでの随時受験）
①ダイキンのＡＩ・ＩＯＴの取り組み、②化学、油機特機の知識、③ダイキン幹部講話、④外部有識者講演、⑤先輩ＤＩＣＴ生の話（適宜実施）
空調技術基礎（前半）
コンピュータ基礎・プログラミング
①データ活用導入編
１．市場、顧客理解の技術
２．データ分析体験
３．システム開発体験
②コンピュータ編
基礎：ｃ言語、ｃ++、マイコン、
サーバー
応用：ＳＳＨ接続、
ディープラーニング
体験・物体検出
空調技術基礎（後半）
阪大ＡＩ講義（基礎・入門・応用）
（３日程度/週開催）
ＡＩ演習講義
（２日程度/週開催）
専門教育
（システム（クラウド））
Ａｚｕｒｅ
ＡＷＳ
ＧＣＰ
神戸大
デザインシンキング
ＭＢＡ
ミニＰＢＬ
専門教育
（データ分析（ＡＩ））
自社クラウドGPU、GPU BOX、Git Lab講義
データエンジニアリング力分析力テーマ実行力実践コース別教育
データ活用人材の３スキルが「見習い」レベルになること
基本情報処理技術者、統計検定２級、JDLA E資格の合格を目指す。

ダイキン情報技術大学の取り組み講義風景
10

ダイキン情報技術大学の取り組み PBL（１）
11
【スケジュール】基本的に４ヶ月を１クールとして３回実施する。（基本的に４か月毎に実施先を変える）
【ＰＢＬテーマの設定方法】
・事業部門からＰＢＬで実施させたいテーマを集約した上で、実現可能性や分析データの有無、研修目的と合致して
いるか等の視点から、ＰＢＬとして実施可能なテーマを選んだ(１３部門約９０テーマ)
【サポートの方法】
・テーマ推進は受入れ部門が責任をもって実施する一方、技術面でのサポートは事務局が中心で実施。
・技術メンター（既存社員の講座受講生を含む）、環境や生活面でのメンターをそれぞれ設定し、
テーマや日頃の困りごとなどをフォロー。
・１００人全員を集めて、テーマの実施内容等を発表させる場をつくることで、
データ分析を通じてダイキン全体を俯瞰する眼を養うとともに、自分のテーマと
他人のテーマを比較することで切磋琢磨を促す。
４月５月６月７月８月９月 10月 11月 12月１月２月３月
第１クール第２クール第３クール
★最終
報告
★中間
報告
★中間
報告
★中間
報告
★最終
報告
★最終
報告
１年目の基礎教育を終えて、部門での応用教育として昨年４月よりＰＢＬを実施。
＜全社向け報告会＞

ダイキン情報技術大学の取り組み PBL（２）
12
本日の事例紹介

ダイキン情報技術大学の取り組み PBL（３）
13
・ドレンパン遠隔点検サービス『Kireiウォッチ（キレイウォッチ）』
・室内ユニット内に設置した定点カメラがドレンパンを自動で撮影し、
当社独自のアルゴリズムによる画像解析で汚れ度合いを判定
参照：https://www.daikin.co.jp/press/2019/20190910/

ダイキン情報技術大学の取り組み PBL（４）
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・空間データの協創プラットフォーム『CRESNECT』
・未来のオフィス空間『point 0 marunouchi』において実証実験を開始

ダイキン情報技術大学の取り組み PBL（５）
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LINE公式アカウント「DAIKIN RECRUITMENT」を本年３月にリリース
就活生の質問対応チャットボット
本年６月の段階で
友達数：1200人超
チャット回数累計：2600回超
就活生にとって、容易な情報収集ツールとなる
採用活動の質疑対応工数の削減が見込まれる
質問回答

ダイキン情報技術大学 PBLでの課題（ケースA）
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現場と一緒になって課題の整理・発見が必要（分析のスキルだけでは現場では通用しない）
PBLを行う受講生Aは、お膳立てされたデータ分析をやれば良いという気持ちでPBLに挑むが、提案を求
められて、面食らう。それでも、ネットで調べた情報等をもとに、部門の関係者が興味を持ちそうと感じ
る案を提案するが、部門のニーズにマッチせず、部門の関係者は採用できないと感じ、さらなる検討を求
める。
受講生Aとしては真剣に取り組んでいるつもりであるが、現場に入り込んで部門の悩み・課題に向き合う
ことができない為、何度話をしても提案を受け入れてもらえない。
受講生A本人は、部門の関係者が忙しくて自分の話をきちんと聞いてくれない
自分はテーマ運に恵まれていなかったのかも知れないと感じて不満を持つ。

ダイキン情報技術大学 PBLでの課題（ケースB）
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現場のリテラシー教育と、データサイエンティストの相手の立場に立った説明スキルが必要
PBLを行う受講生Bは、部門の役に立とうと、AI・IoTの重要性を滔々と訴えるが、部門の関係者との間に
温度差を生じてさせてしまう。
データと格闘して行き詰った際に、メンターから、もっと現場のメンバーにヒアリングするように、との
アドバイスを受け、現場のベテランにヒアリングを始めるが、聞きたいことの半分も聞くことが出来ない。
また、現場の状況を改善する為の策として、現場で行われている報告項目の統一をルール化する提案を行
うが、お互いに、相手の状況を理解することに思いが至っていない為に、聞き入れてもらえない。
受講生B本人は、「せっかく役に立とうと頑張っているのに、ベテランたちは頭の固い」と感じて不満を
持つ。

ISIDのこれまでのAI教育支援活動について
ダイキン工業様 PBL・クラウド・データサイエンティスト実践型学習支援

ISID 会社概要（1/2）
19
ISIDは、株式会社電通 (現株式会社電通グループ) と米国General Electric Company(GE)との合弁で1975年に設立された企業
「Humanology for the future」をビジョンに掲げ、顧客、生活者、社会の進化と共存に寄与
企業情報
会社名株式会社電通国際情報サービス（略称:ISID）
英文社名 Information Services International-Dentsu, Ltd.
代表者代表取締役社長名和亮一
本社所在地東京都港区港南2-17-1
支社関西支社/中部支社/豊田支社/広島支社
設立 1975年12月11日
資本金 81億8050万円
従業員数連結2,879名/単体1,519名（2019年12月末現在）
子会社数 17社（国内9社、海外8社）
URL www.isid.co.jp
事業内容コンサルティングからシステムの企画・設計・開発・運用
・メンテナンスまで、一貫したソリューションを提供
各種認証
情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS)
• 「ISO/IEC27001:2013」
• 「JISQ27001:2014」
プライバシーマーク
環境マネジメントシステム（EMS)
• 「ISO14001：2015」
• 「JISQ14001：2015」
IS 598941 / ISO(JIS Q)27001

ISID 会社概要（2/2）
20
業界・ソリューション別に4つの事業セグメントでビジネスを展開
事業セグメント

AITCについて
21
AITC（AIトランスフォーメーションセンター）は
ISID内で結成されたAIに特化した全社横断プロジェクトチーム
AI製品企画・開発から幅広い業種に対するAIサービスのサポート
企業の社内AI人材育成など幅広いご支援を実施
出典 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/03728/
AIプロダクトの開発
出典 https://isid-ai.jp/

ダイキン工業様ご支援に至るまでの経緯
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CADの導入など数十年前からダイキン工業様に対してISIDから支援を実施
近年はダイキン工業様の空調機故障予知データ分析ついてISIDが支援
出展 https://industrial-big-data.io/
その際にダイキン工業様が、PBLの企画段階から一緒に手を動かして具体化し立ち上げていくための支援や
PBLの受講生がプロジェクトを進めている際に困ったときにサポートする支援を行うことができる企業を探しており
2017年にISIDへ声をかけていただいたのがきっかけとなりダイキン工業様に対するAI教育分野での支援を開始

PBLの支援について
23
・PBL実行計画書の項目に関するアドバイス
・記載内容に関するアドバイス
・経験豊富な知見者をPBLの活動に取り入れることでダイキン工業様が必要とされている人材リソースを確保
・受講生が困ったときに必要な支援を適宜実施
実施内容の例
・PBL開始後に生じた不明点や困りごとに
関する相談会の実施
・AI内製化に向けた開発プロセスの
アドバイス
製造業のAIプロジェクトにてPythonや機械学習を用いた分析やプロジェクトマネージャーの経験を有する
ISIDのAIコンサルタントがPBLの企画段階から開始後の相談・実施後のフィードバックまで一緒に入って支援
活用フェーズにあわせた
AIプロセスの策定支援
Phase1
XXXX
XXXX
Phase2
XXXX
XXXX
Phase3
XXXX
XXXX
Phase4
XXXX
XXXX
Phase5
XXXX
XXXX

クラウド・IoT教育について（1/2）
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クラウド・IoT教育についてカリキュラムの設計や研修を支援
AIを実装に活かすMLOps（Machine Learning Operations ）や
Automated MLについて日本マイクロソフト様と共同でオリジナルのセミナーを企画・実施
実施内容の例 Custom Vision APIのハンズオン
-転移学習を利用したエッジデバイスへのデプロイ
Cognitive Service
（Custom Vision Service）
1.Custom Vision Serviceを用いて3種類のものを分類する画像分類モデルをクラウド上で構築
2.構築したモデルをPCへデプロイ、PythonやTensorflowを用いてWebカメラの映像に映っているものが何かをPCで予測
クラウド上で機械学習モデルを構築
モデルをPCへデプロイし
エッジで動作
エッジで判別

クラウド・IoT教育について（2/2）
25
実施内容の例 Microsoft Azure MLによるモデル管理・デプロイ
・Azure Machine learningへモデル登録
・Azure kubernetes Service (AKS) モデルデプロイ
・Application Insights データの収集・評価
Deploy Monitoring
ISIDではAIをお客様の中で内製化しお客様の業務やサービスへ活かすことを重視
構築した機械学習モデルをどのように管理・監視するかといった実践的な内容のカリキュラムを実施
※kubernetesはDockerコンテナ群を
統合管理するための
オープンソースのソフトウェア

現場で必要となる実践的なスキル育成講座
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ISIDのIT・AIプロジェクトに関する長年の知見から
現場で必要となる実践的な内容のスキル育成講座を開発、新入社員・中堅社員に対して実施
AI・データ活用プロジェクトにおける
分析報告資料作成講座
IT・クラウドのそもそもについて
解説する講座・ディスカッション
※画像は資料の例です
・分析報告資料作成の基本・注意事項
・製造業におけるプロジェクトの
モデルケースでの資料作成演習
・プレゼン方法のコツなど
・そもそもなぜ今ITが必要とされているのか
・どのような場合にクラウドが必要なのか
・アジャイル開発はどのような時に必要かなど

製造業のユーザーを想定した短期PBL
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ISID社員を顧客役に、機械学習を利用した業務改善のための短期PBLを実施
実施内容の例
ダイキン情報技術大学の対象者以外の社員に対して実施
データは公開されている製造業の製品故障予測の実データを使用
ISIDのオフィスに専用Roomを設けて2週間の研修を実施
・ISID社員を顧客の部門長・現場担当者に見立てたヒアリングの実施
・プロジェクトの開始の見極めデータの中身の確認・報告資料の作成・プレゼン
・Microsoftのデータサイエンスフレームワーク
「TDSP（Team Data Science Process）」の解説
・TDSPに沿ったAIプロジェクトのドキュメント作成
・Azure DevOpsとMLサービスを使用したMLOpsによるモデル運用の解説
・MLOpsの作成（画像・表形式）
・AI・データ活用プロジェクトにおける
分析報告資料作成講座
・最終報告スライドの作成・ダイキン・ISID社員の前での最終報告プレゼン
・ふりかえりとフィードバック
*出典： https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/team-data-science-process/overview
ISIDのオフィスの
専用Roomルーム
ダイキン工業様の先輩および
ISID社員によるフィードバック
実施内容の例

ダイキン工業の今後の取り組みについて

ダイキン今後の人材育成について
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１．＜上級人材（棟梁レベル）が不足＞
外部での経験・交流を通じて高度な人材を育成する ①②
２．＜社会実装へのスピードを上げたい＞
１つのテーマで、実行する若手と、
推進するマネージャーを同時に教育する ②③
３．＜部門横断的に効率よくテーマを実行したい＞
AIに関する知識や、テーマ遂行の経験を社内で
共有することで、組織としての知識、
経験値を上げる ④
④
③
②
①

Let’s Join us!
ダイキン工業では、一緒に働いてくれるプロジェクト・マネージャーやAIエンジニアの方を募集しています。
新卒の方キャリアの方
https://www.daikin.co.jp/recruit/gradu/ https://www.daikin.co.jp/recruit/career/
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