従来型ITと先端IT に於ける視点

従来型IT(ソフトウェア開発)と先端IT(ビッグデータ・AI領域)の相違

従来型ソフトウェア開発には、ベースとなる「ビジネスモデル」が既に存在します。
例えば工場の生産ライン、新規に工場を建設する場合でもソフトウェア開発に先行して工場のモデル(設計)ができあがっています。そのモデル(設計)をベースに導入に必要なソフトウェアの設計と開発をおこなっていきます。

他方、分析(ビッグデータ)・AIではベースとなるモデルが存在しません。
そのかわりに社会(企業)が抱える解決すべき「課題」が存在します。
例えば、山の斜面や川の堤防の危険箇所はどこにあるのか?
この課題を土木工学や環境工学、防災工学の見識を基にデータを活用して危険箇所が分かるように(可視化)していきます。
下図は危険箇所の可視化(緑が崩壊が予測される箇所、赤が崩壊した箇所と要因)
危険箇所の可視化

このように、従来型ITと先端ITは視点が異なる点でアプローチの仕方が全く異なります。
両者に共通して云えることは顧客の業務を知ることですが、とくに分析・AIでは業界固有の知識や理解を深めることが必要になります。そのため、基礎的な学問の原点にかえることも大切ではないかと思われます。
使う技術は従来型ITはIT技術に集約されますが、先端ITはIT技術に加えて、分野毎に基礎的な学問も必要になります。

分析・AIは数学、統計、論理学、経済学、法学、農学、生物学、文学、教育、認知科学や脳科学その他多数の基礎的な学問の上に、基礎が築かれています。

私たちも分析・AIでは取り組む分野を広げつつあります。
このため基礎的学問を学ばれた方を広く求めるとともに採用を強化しています。

当社が開発している分析・AIプロダクトの中には特許申請案件が含まれるなど独自技術があります。
当社には独自技術を育む企業基盤と在籍する社員の企業文化があります。

当社は従来型のソフトウェア開発と分析・AI開発もおこなっており、従来型ITと先端ITを融合することで、新たな価値を生もうとしています。

<—– 2021年3月卒業予定の方 —–>

2021年新卒および2021年4月迄に入社可能な方を対象に個別会社説明会を実施しています。

【募集職種】
先端IT領域:データ分析・AI(人工知能)
従来型IT領域:システム(ソフトウェア)開発

【募集対象】
2021年3月に卒業予定の方または2021年4月1日までに入社可能な方
データ分析・AIまたはシステム開発の仕事にご興味のある方

【募集学科】
理系・文系、学部学科・専攻は問いません。

■持ち物
筆記用具

■服 装
会社説明会のため自由な服装でお越しください。

■個別会社説明会では、第4次産業革命への取り組みや弊社の分析・AI開発の最前線、また、弊社の魅力・強み・仕事の面白さなどお伝えいたします。
皆様の不安や疑問を解消できるよう、ざっくばらんにお話しさせていただきますのでお気軽にお越しください。
お会いできる日を楽しみにしています!

※個別会社説明会は新型コロナウィルス対応のため少人数で短時間に設定して、回数を増やしています。

— 新型コロナウィルス 対応についてのお願い! —
風邪のような症状がある方、咳・くしゃみ、体温が37.5度以上ある方については会社説明会へのご参加を遠慮くださいますようお願い申し上げます。
マスクの着用をお願いします。
会場の出入り口には消毒液をご用意していますので出入りされる場合には必ずご使用ください。
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時間 場所
2020/03/30(月) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室
2020/04/03(金) 9:30~11:30 オルガホール 部屋:ギャラリー
2020/04/14(火) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室
2020/04/28(火) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室
2020/05/08(金) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室
2020/05/20(水) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室
2020/05/28(木) 9:30~11:30 岡山国際交流センター5F会議室

新型コロナウイルス拡大の影響で、4月28日(火)以降の会社説明会を中止させていただきました。

代わりにWEBセミナーを開催しておりますので、ご参加ください。

会社説明会は予約制です。
下記サイトから事前にお申し込みください。

マイナビ WEBセミナー マイナビ2021
当社お問合せから

 

所在地および連絡先 〒700-0901 岡山市北区本町3番13号 イトーピア岡山本町ビル
事業内容 システムコンサルティング
データ分析(ビッグデータ)・人工知能の製品開発
ソフトウェア開発
自社製品の製造販売
・・勤怠管理システム(クラウド、オンプレミス)

ビッグデータ・AIやITに必要な知識とは


「マイナビAI推進社会におけるキャリア観に関するアンケート(2019年6月4日)」より

AI・IT職種を「志望しない」学生が75.4%という結果に。
理系男子は67.1%、理系女子は81.0%
61.1%の学生がAI・IT関連職種を志望する際のハードルに感じているのが、
『どの程度プログラミングスキルを求められるのか基準がわからない』という点であり、
企業は募集にあたって具体的な業務内容や必要とされるスキル等、学生の仕事理解を促すために明確に示す必要があるだろう。

【調査概要】『マイナビ AI推進社会におけるキャリア観に関するアンケート』
調査期間:2019年4月24日(水)~4月30日(火)
調査方法:マイナビ2020の会員に対するWEBアンケート
調査対象:2020年3月卒業見込みの全国の大学4年生、大学院2年生
有効回答数:7,342名(文系男子1,439名、文系女子3,701名、理系男子1,098名、理系女子1,104名)

とあります。

そこで、課題を次のように設定します。
『どの程度プログラミングスキルを求められるのか基準がわからない』
このことを真に受けて対策を出すのではなくて、なぜこのようなことになるのか?

このことについて本当にそうだとすると、多くの学生さんが全くの勘違いをされていると思われます。
それでは、プログラミングスキルの視点にスポットをあてて当社の考え方や取り組みを述べてみます。

2020年4月になると小学校4年生からプログラミング授業の全面実施が始まります。
そこでは、プログラム作法を教えるのではなく、なぜコンピュータは動くか?
を教えることになっています。
原理原則がわかれば、小学生をはじめ若い方はどんどん中に入っていけるのです。

当社では、大学でプログラミングを全くされてこなかった方も入社されてプログラマやデータサイエンティストやシステムエンジニアとしての道を歩んでいます。

昨今大学では「C」「Python」「R」言語などでプログラミングの講義がありますが、入社にあたり前提知識としてはあったほうがよいのですが、中途半端であればかえって災いになるでしょう。

プログラミングのスキルは当社の研修教育で十分マスタできると他所でも書いています。
学生時代にプログラミングの経験が全くない方も当社では問題にしていません。
2ヶ月から3ヶ月の演習を含めたoff-JT(Off The Job Training※)でマスターできます。
※Off The Job Trainingとは通常の仕事を一時的に離れて行う教育訓練のことです。

当社の研修は小学校の授業でおこなわれる「どうしてコンピュータが動くのか?」そこからスタートします。
次にみなさんは物事(問題)を処理するときは順番におこなっていると思います。
これをアルゴリズム※で表現すると、処理1→処理2 のように表現します。このように順次に処理をしていきます。
次に、バイナリー(2進数)データで表現されるコンピュータにおけるプログラミングのアルゴリズムの基本は、はなはだ乱暴ないい方をすれば、「条件」「分岐」「ループ」の3つです。実証性とか他にもいろいろ必要な要素がありますが3つが基本です。これはコンピュータが登場して以来昔からなんら変わっていません。
この順次処理と3つの基本が理解できればアルゴリズムは書くことができます。アルゴリズムが書ければそれに従ってプログラム言語を使いプログラミングできるのです。
※アルゴリズムは「問題を解くための方法や手順を定式化したもの」といえます。実は年齢当てゲームのような問題を解いたりするときからアルゴリズムを使ってきているのです。

プログラム言語の違いを言われる方があるかもしれませんが、言語は日本語の方言と同じだと思えばよいのです。
つまり、いずれかひとつの言語を習得すれば、アルゴリズムは共通ですから、他の言語も言語の持つ「くせ」をつかまえれば簡単にプログラミングできるのです。
そうです、プログラミングとは問題をアルゴリズムに落とし込めればよいのです。
問題をアルゴリズムに落とし込み、問題にとって生産性の高い言語を使って書いていけばよいのです。

今日では30年前と違い開発環境やライブラリ、テンプレートが相当充実してきてその分、生産性が格段に向上しています。
スタートがうまくいけば、あとは経験を積み重ねることです。
この経験を積み重ねることが重要なのはIT以外の他の仕事でも全く同じです。

いかがですか、『どの程度プログラミングスキルを求められるのか基準がわからない』についてお分かりいただけたでしょうか。

当社ではプログラミング力も必要ですが、分析(ビッグデータ)・AIでは理解力と論理的思考力を重要視しています。
いいかえれば、「読解力」と「数学力」です。こちらは一朝一夕には身につきません。
長い学校教育で培って身につけてきているものです。数ヶ月の研修ではどうにもなりません。
当社ができることは「読解力」と「数学力」をさらに引き延ばすお手伝いをすることだけです。
このことはビッグデータやAI、ITの職種がことさら特種なのではなく、他の職種の仕事でも同様で程度の問題なのです。
当社ではそのように考えています。

数学の重要性-人材は従来型ITから先端ITへ

ITの市場構造は従来型ITから先端ITに変わりこれからの社会では数学が重要な要素になります。

平成31年3月の経済産業省情報技術利用促進課の資料(以下)より、
IT人材の需要と供給に関する調査を見ると

シミュレーションから求めた表4と図については様々な条件が付されています。
その条件の一部を抜粋しています。
定義:
従来型ITシステムの受託開発、保守・運用サービス等に関する市場を従来型IT市場と定義しています。
IoT及びAIを活用したITサービスの市場を先端IT市場と定義しています。
Reスキル率:従来型IT人材から先端IT人材への転換をReスキルと定義し、(x-1)年に従来型IT人材であった人材で、x年に先端IT人材に転換した人材数/(x-1)年の従来型IT人材数をReスキル率と定義しています。
<Reスキル率のパターン>
条件:IT人材の転換が
① 市場の構造変化に対応できる場合 :平均3.8%/年(約2-6%)
② 市場の構造変化にあまり対応できない場合:2%/年
③ 市場の構造変化に対応できない場合 :1%/年

(試算結果)
IT市場の需要の伸びを約2.7%(中位シナリオ)、労働生産性を0.7%とした場合の2030年における従来型IT人材と先端IT人材の需給ギャップは以下のとおりとなる。

以上は経済産業省情報技術利用促進課の資料より

表4と図から市場構造が従来型ITから先端ITに変わっていくのがわかります。それとともに、人材の従来型ITから先端ITへの転向はREスキルを求められるようになります。
このREスキルとは経産省が定めている「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」の略称です。2019年1月17日 9社(13講座)が認定されています。
内容はデータサイエンスからセキュリティおよび車で必要になる制御システムのモデルベース開発(MBD)など高度な能力が必要とされる分野です。
強いていうなら、まず第一に読解力で次に数学です。解析、線形代数、確率・統計をベースにした機械学習や自然言語処理、画像解析などとともにそれぞれの分野に精通した深い専門知識が求められます。

これだけの知識を習得するには一朝一夕ではままなりません。
私たちは文系理系の区別は不要と思っています。読解力と理論を重んじているからです。
文系の分野でも自然界・経済などで数学を学んでいるはずですが、大学で学んでも卒業する頃には数学の理論などは消えてしまうことです。また、統計をはじめとする数学は、教養課程で学んでもその後計量経済や物理、生物、化学、農学、医学にみられる理論を学んでそれを実践で使うような分野に進まない限り、おろそかにされてきたところに問題があります。
それをカバーする意味で「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」の体制ができているのですが、これだけで従来型ITから先端ITに人が転向するには厳しいものがあります。しかしながら、市場構造は否応なしに先端ITへ変わっていくのです。

これからのITでは、読解力と数理系の理論がとても必要になります。
弊社では入社しますと、コンピュータスキルとともに統計の基礎知識や機械学習などを教育研修プログラムに採り入れていますが読解力および数学的基礎知識と論理的思考は学生時代に身につけておいてほしいと思っています。

消費税軽減税率対策補助金に関する広報のご案内

6月5日(水)、経済産業省中小企業庁及び独立行政法人中小企業基盤整備機構より、軽減税率対策改修や導入の必要性と支援策(軽減税率対策補助金)に関する広報(テレビ、ラジオ、新聞、週刊誌などの媒体によるご案内)を抜本的に強化する旨の文書が発出されましたので、ご案内いたします。

株式会社アイティーシーは経済産業省中小企業庁及び独立行政法人中小企業基盤整備機構のC型指定事業者認定企業です。

消費税軽減税率に関する広報

ITCは業務系IT企業とどこか違う?

もちろん、弊社も業務系のソフトウェアの開発を行っている企業です。
しかし、一般的なIT企業とどこかが違います。

家計と企業と政府(国や地方公共団体)の三つの経済主体が、相互に財やサービスを取引する経済循環において大規模なものから簡単なものまで、様々なソフトウェアが存在します。

その中で弊社が扱っている業務系ソフトウェアについて考えてみます。(ここでは、国や地方公共団体のシステムは除いて考えます。)
業務系システムと称する、企業の基幹システム(生産、分析、在庫、販売、財務、人事、総務)や情報系システムは業種により内容が全く異なります。

職種には製造(様々な製造業があります)、土木、金融、証券、生保、電力、交通・航空・・・など様々あります。
そのような職種のソフトウェアを開発し構築するには、規模の大小にかかわらず、分析、設計、製造、テスト、稼働といった工程を経ます。
この中で分析や概要設計の部分で要件(開発するソフトウェアに必要な機能や性能)を決めなければなりませんが、一般的におおまかな部分は発注企業側の業務に長けた人材がその大部分を担当しています。

当社はIT企業(受注側)でありながら業務の内容に深く入り込んで専門知識(業務とIT技術)を身につけ、分析や要件定義といった部分にウェイトを置いて業務をおこなっています。

データ活用
当社は、IT技術だけでなく、データを扱うノウハウを所有して実践している所に特徴があります。

ITCの技術、IT、データ分析技術、人工知能技術によるデータ活用

多くのデータを扱いデータを活用することによって、企業や人々の日常の行動の中に見られる特徴を見つけ出し、解(ソリューション)に繋げることを行っています。
習得したIT技術の上に、データ分析技術や人工知能技術を採り入れてAIアルゴリズム製品化をマーケティング分野や労務管理分野で行っています。

データは目的に応じて収集、変換、分析、特徴抽出、検証などの膨大な作業が発生します。やり直しも必要になりコストと時間を要します。
そのために企画力や思考力が求められます。
また、この分野の技術力として、数学(解析、線形代数、確率・統計)、自然言語処理、機械学習・深層学習(ディープラーニング)といった数学分野の知識が必要になってきます。

最近ではこれらの知識がなくてもライブラリーが整ってきましたので、開発は出来ますが、ブラックボックスでは結果が正しいのか、行き詰まった時にどうすれば良いのか、ライブラリーが何をやっているのか、ライブラリーにバグがあっても見当もつかないはずです。やはり数学分野の知識は必須です。
さらに、企画工程においては、マーケティングであれば経済や法律の知識を必要とします。

ITCの要素技術
ITCは IT+データ分析+人工知能の3つの要素技術で社会に貢献しています。

未来に向かって喜びをかみしめるため、学ぶ喜びと考える楽しみと成長する幸せを私たちと実感しませんか。

人工知能とは?What’s AI

人工知能の歴史は古く、1947年にA.M.Turingがロンドン数学学会の講義で、現在の人工知能の概念を提唱しています。
以来様々な変遷を経て今日に至っている歴史も掲載されています。

また、人工知能を知りたい方向けに、専門的な知識がなくても読める記事から、専門分野に関する論文まで幅広く掲載されています。

人工知能とは?What’s AI(社)人工知能学会(Jsai)

ITC のリンク集にも掲載しています。
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