2021年4月から協力校20校で数理・データサイエンス教育がはじまる

内閣府Society5.0のもと、文科省は、2016年に拠点大学6校を指定し2021年4月からは協力校20校を中心として文系理系にかかわらず全ての学生を対象とした数理・データサイエンス・AI教育が始まりました。

当社は5年前から取り組んで来ましたニューラルネットワークの実績をもとに島根大学数理・データサイエンス教育研究センターさまに協力する形で、2021年2月に教材「数理・データサイエンスへの誘い」(映像 制作(株)RSKプロビジョンさま)を作成提供しています。

ベイズ定理と機械学習や深層学習のおかげで解析、線形代数、統計など数学の実践における応用範囲が格段に広がりました。
分析やAIは数学理論をベースとしていますが、AIを企業に導入する場合は、数式が読める読めないよりも、企業の経営状況や現場の実務をより詳しく知ることで導入するAIのパターンが見えてきます。
他方AIアルゴリズムを開発実装する場合は、数学理論を理解する必要があります。

数年前から、IoT、通信、クラウド等の進化によりデータ収集が容易になり、分析(ビッグデータ)してAI実装する環境も整備されてきました。
処理するコンピュータの能力も格段に上がり Graphics Processing Unit なども安く入手できるようになり、Pythonのライブラリを使うことで設計に要する時間も分析時間も圧倒的に短縮できますが、インタプリタゆえに企業側からすると機密上の問題がいろいろあります。
さらにプラットフォーマー上で稼働するMachine LearningやDeep learningなどの分析ツールはその中身が分からなくても答えを出してくれるといった謎までうんでいます。

そうはいっても、データを扱いますから、このデータがやっかいな生き物です。
データ分析(ビッグデータ)・AIは統計や機械学習・深層学習などの理論やツールもさることながら、目的に応じたデータ収集とデータ前処理といった、データの切り口が命です。
このことは、業務内容を詳しく知り、収集したデータとともに経営計画やイベントさらには現場スタッフの脳裏にあることを含めてデータとしてDWH(データウェアハウス)に取り込む必要があります。
また、いろいろなデータを扱う関係からいきなり大量のデータで処理をおこなうよりは、ある程度のデータで試行してみることは時間の節約にも繋がります。さらにデータ保存なども重要なテーマになってきます。

当社は長年積みあげた分析・AIのノウハウをもとに、お客様がビジネス課題にAIを実装し収益拡大・自動化を行う際の支援をおこなっています。
【お問い合わせ先】
株式会社アイティーシー 
システム事業本部 AIアーキテクト課
〒700-0901 岡山県岡山市北区本町3番13号

データ分析・AIに関するお問い合わせ

2022年新卒採用を公開しました-会社説明会のご案内

2022年新卒および2022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ます。
終了しました。
【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】
2022年3月に卒業予定の方または2022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

時間 場所
2020/12/11(金) 13時~14時 オンライン
2020/12/18(金) 13時~14時 オンライン

※新型コロナ感染防止のためオンラインで実施します。

【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ご参加ください。

■お申し込み
株式会社アイティーシーお問合せ

■個別会社説明会では、Society5.0(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!

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  総務部人事課
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)

株式会社アイティーシーの社員

データサイエンスへのご招待と体験/ワンデイインターン

☆-1Dayインターンシップ-☆
終了しました。
AI
■内容「データサイエンスへのご招待と体験」

1.市場規模がかわる
-2020年/2030年における従来型ITと先端IT
2.機械学習や深層学習の概要知識のご紹介
-機械学習や深層学習を用いた開発について
・機械学習とは 教師あり、教師なし
・深層学習とは 特にニューラルネットワークについて
・開発環境と実装 実装とは?
・なぜ文系理系にこだわらないか?
3.課題の見つけ方と分析・AIを適用した課題解決フロー
-課題とAI実装体験
4.当社の取り組み
-先端ITと従来型ITにおける当社の取り組み

■対象
2022年3月卒業予定の方、2022年4月1日迄に入社可能な方
データサイエンティスト、システムエンジニアを目指す方

■実施場所
オンライン(ライブ)で実施します。
(新型コロナ感染拡大防止のため)

■開催時期
10月27日(火)13時実施・・10/22〆切
11月25日(水)13時実施・・11/23〆切

■参加人数
約10人程度
先着順

■実施日数
1日(ワンデー仕事体験)4時間程度

■お申し込み
マイナビ2022
株式会社アイティーシーお問合せ
マイナビ公開・・2022年8月21日

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  総務部人事課
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)

AI(深層学習)体験・・テキストデータを用いた構文解析/秋季短期インターンシップ

終了しました。

AI(深層学習)体験・・テキストデータを用いた構文解析/秋季短期インターンシップ

ー☆ Society5.0 に向かって ☆ー

▼ー文科省は全ての大学生に数理・データサイエンス教育を実施できる環境を整備していますー▼
拠点大学6校は2016年から数理・データサイエンス教育を先導、協力校20校は2021年4月から全学生を対象に数理・データサイエンス教育が必修になります。2025年からは全ての大学に広がります。

ー☆ 当社のデータ分析・AI ☆ー
当社は少人数ながら、まだデータサイエンス教育がなされていなかった時代から、データサイエンティストの育成に力を入れてきました。
今日では、従来型システム開発とデータ分析・AIを融合させ、お客様の事業施策に応え、製品やサービスの質を高め、新たな市場や顧客を開拓する新しい価値を提供しています。

ー☆ みなさんもデータサイエンスに取り組みませんか ☆ー

1週間程度の短期ではありますが、皆さんにはデータを活用した価値の創出に取り組んでいただきます。

■私たちの社会には様々な課題があります。
それらの課題に対して、データを収集して構造的に整理しデータを効率的に扱えるようにして(ハンドリング)、データの持つ特徴を抽出して課題を解決していきます。

分析やAI全体の作業において、データを前処理する作業に多くの時間がさかれています。
データハンドリング・モデリング・レポート作成一連の工程を実践で学んでいくことで、分析・AIの基本が理解できます。

今回は時間の関係でテキストマイニングを取り上げました。
テキストマイニングもデータマイニングと同様です。

■教材作成、テスト業務の自動化
国語の自動採点により、教師の採点時間の短縮を行う。

■概要
・就業体験内容
課題に対して長文(データ)を使い、データハンドリング、モデリング、レポート作成までを体験していただきます。

課題の説明
使用言語 python
自然言語処理のための前処理
辞書、形態素解析
知識獲得
可視化
深層学習フレームワーク

・開催地域
岡山
・実施場所
オンライン(ライブ)
・開催時期と実施日数
開催時期
9月 毎土曜日
9月12日開始予定、12,19,26,10/3,10/10,10/17

10月 毎土曜日
10月24日開始予定、24,31,11/7,11/14,11/21,11/28
実施日数
6日/1回
・インターンシップで会える人物
経営層、中堅社員、若手社員
・将来に活かせるシゴト
データサイエンティスト、システムエンジニア
・就業体験後のフィードバック
成果報告会

■応募要項
・参加条件
Python でコーディングができること
・受け入れ人数
6人/1回
・応募締切日
9月実施  9月 5日締め切り
10月実施  9月30日締め切り
・積極受付中
2022年3月卒業予定の方、2022年4月1日までに入社可能な方
・選考有無
選考あり
書類選考(履歴書)
WEB面接(30分)
・応募から参加までの流れ
マイナビ2022よりエントリー(2020年8月4日公開)
もしくは当社WEBサイトよりお申し込みください。

履歴書提出

書類選考:メールで選考結果ご連絡

WEB面接(30分):メールで合否ご連絡
※ 選考のフローは変更になる場合があります。

■報酬・条件
・学業に対する配慮
配慮あり、土曜日開催予定
・報酬
支給なし
・交通費
支給なし
・宿泊費
支給なし
・保険加入
不要

■問い合わせ先
〒700-0901 岡山県岡山市北区本町3番13号イトーピア岡山本町ビル
総務部人事課 山地
TEL:086-230-2416
メールアドレス:staff@itccorp.co.jp

会社説明会のご案内 - 2021年3月度予定

終了しました。

3月の会社説明会開催予定
開催日時:

時間
2020年3月23日(月) 16時~17時30分     満 室
2020年3月28日(土) 10時~11時30分     満 室

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。

会社説明会では、弊社の魅力・強み・面白さと第4次産業革命への取り組みなどお伝えします。
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!

▼会社説明会プログラム

1.会社紹介
・当社の事業紹介
・仕事に必要なスキルとは何か?如何にしてスキルを身につけるか?
・第4次産業革命における取り組みとデータ分析・AIの開発最前線
2.福利厚生&教育研修(弊社の技術研修の強み(有効性))
3.社員の素顔とひと言、社風と文化
4.質疑応答

■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。

— 新型コロナウィルス 対応についてのお願い! —
咳・くしゃみ、体温が37.5度以上ある方、さらに、風邪のような症状がある方についても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。
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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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(2020年3月1日から) マイナビ2021
当社お問合せから

よくあるご質問
どの程度のプログラミングスキルが必要ですか? と
よく問われますが、入社前時点でのプログラミングスキルはなくても問題はありません。
また、学生時代にプログラミングを学んでいなくても結構です。
なぜなら、プログラミングはアルゴリズムを書くことができれば言語に置き換えることで書けます。
人間は普段意識しないでアルゴリズムを考えていることもよくあります。
言語には言語の特徴があるのでそれをつかまえれば大丈夫です。
そのような理由から情報系科目を専攻されていなくても全く問題はありません。

データ分析・AI分野およびシステム開発分野で必要な素養は
特に分析・AIでは「理解力」と「論理的思考力」です。表現を変えると「読解力」と「数学力」です。
数学といっても教養課程で学んだ線形代数や解析、統計などの基礎数学です。
基礎的な知識があれば機械学習などは入社後に吸収していくことができます。
システム開発も「理解力」と「論理的思考力」ですが、システム開発の場合は数学力というよりは「論理的思考」そのものです。
その他にもいろいろありますが、それらは入社後に身につけていけばよいものばかりです。

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。

最も重要なことは顧客の業務を知ること、さらには業界固有の知識や理解を深めることが一番大切なことであり、最も難しい部分です。
習得するためには、与えられた業務の中で学び取る工夫とそれらを積み重ねる経験が必要になってきます。
業務知識を学び取る過程で常にデータを意識して考えることやなぜこうなるのか?を考えることが必要です。
このあたりは、分析、企画、業務設計に直結してきます。

なお、分析・AIの開発フローの概要は大きくは次の通りです。
・全体構想
  分析・企画、プロジェクトの立ち上げ、業務設計、開発環境構築
・実際の作業
  データ収集、構造化データ処理/非構造化データ処理、データ解析、可視化、結果の検証、業務への組込、業務評価と改善

他方、ソフトウェアエンジニアリング、アーキテクチャ、通信、インフラ、セキュリティ、機械学習などの基礎的な知識は研修や実践を通して学ぶことができますからさほどご心配は無用と思います。

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。
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。
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。

勤怠管理システムのご紹介その4 分析グラフ機能

勤怠管理システム「ここにタッチ!」データ分析機能
勤務時間を分析してグラフで表示し働き方の見える化を行っています。
(個人/部署ごとなどの表示切替が可能)
分析内容により、棒、円、折れ線グラフなど表示形式の選択も可能です。
また、アンケート集計機能による働き方の分析が行えます。
アンケートはWebから承認申請の際に数秒で答えられるよう、ログイン時に自動でポップアップ表示されます。

※掲載画像は逐次更新が行われております。現在の製品、画面とはデザイン等が異なる場合があります。

勤怠管理システムのご紹介その1

弊社では、勤怠管理システム【ここにTouch!】(ここにタッチ!)の販売をしています。

本製品の特長のひとつが、カスタマイズ可能な製品です。
システムの導入には、オンプレミス方式(旧クライアント/サーバー方式の呼称)とクラウド方式の二通りがあります。
クラウド方式でカスタマイズが困難な場合でも、オンプレミス方式を選択していただきますと、カスタマイズにより貴社の勤務形態に合わせた導入が可能となります。

申請、承認といったワークフローにも対応しています。

また、データ分析機能を搭載しているため、働き方の改良をスムーズに進めることが可能です。

本製品は複雑な勤務形態にも対応できるための機能も取り込んでいます。

出勤、退勤、外出、戻り にタッチしてください。
黄色い歯車は、最初だけお手持ちのカードをご利用いただけるように紐付けする機能です。

勤怠システム

カードをカードリーダーに触れていただくだけで、記録されます。
ICカードとカードリーダー

◇動作環境

○オンプレミス型(サーバー/クライアント型)
Windows Server2013、Linux(Red Hat、CentOS)

ICカードリーダー
Type A、Type B、FeliCa方式

タブレット、タッチ式Windows ノート

○クラウド型

機能、特長など詳細は回を追って、投稿させていただきます。