弊社の採用ページをご覧いただきありがとうございます。
データ分析・人工知能といった仕事内容は古くて新しい分野であり、専門的に学べる大学が非常に少ないのが現状です。
そこで、弊社が長年進めてきました先端IT領域におけるデータ分析・人工知能事業の取り組みと、弊社へご入社後、データ分析・人工知能領域で仕事をするためにはどのようなスキルを身につけていけばよいかを述べてみます。
長文になりますので、ご興味のあるタイトルの箇所のみでもご覧ください。
■第3次産業革命における従来型IT
私たちは電力、教育、製造、医療、総合通信、私学などの分野で従来型のビジネス系システム開発を行っています。この分野は目的に応じて業務知識を求められ業務構造をコンピュータシステムで具現化する領域です。 ハードウェア、ネットワーク、セキュリティ、ソフトウェア工学（設計技法、言語、データベース、仮想化技術、IoT、クラウド）などのＩＴ技術と、電力、教育、生産管理、経営管理、財務会計などプロジェクトの目的に応じた業務知識が要求されます。
私たちはそれらの技術や知識を蓄積して事業を進めて参りました。
今、従来型ＩＴは大きく変わりつつあります。
そのひとつ、私たちは、従来型ＩＴとビッグデータ×ＡＩを融合させることで製品やサービスをジャストインタイムで提供して参ります。
私たちのメンバーは多くありませんが、毎年確実な事業収益をあげ盤石な財務基盤を築いており、一人ひとりがプロフェッショナルな集団としてやっています。
■第4次産業革命における事業の拡大私たちは従来型ITシステム開発と並行して、かなり以前から多変量解析などの統計手法を中心としたデータ分析事業に携わっていましたが、最先端を走る先駆者によって、コンピュータ・アーキテクチャの進化が引き起こされ、大量のデータを高速で処理できるコンピュータが低価格で提供され、ベイズ定理を含め確率・統計の考え方が見直され機械学習が強力なツールとして登場しました。
それに伴いデータサイエンス（Data Science)分野や人工知能（Artificial Intelligence）の分野で利用できるＡＩツールやライブラリーが豊富に生まれてきました。
仕事をする上での開発環境も整って来ましたので、私たちは従来から蓄積してきた統計をベースとして、2015年春から強力なツールである機械学習を用いてデータ分析（Data Analysis）・ＡＩアルゴリズム開発に本格的に取り組んでいます。
… 情報収集や研究開発にとどまる企業が多い中で、私たちはすでに、DA・AIの分野で事業収益を計上しています。
■ITCが進めている事業
私たちが進めている事業のひとつに、従来型システム開発を拡大するとともにDA・AI事業との融合があります。
その先に生まれる新たな価値を創るためです。
従来型システム開発とDA・AIを融合させることで、自動化を図り、製品およびサービスの質や効率を高め、顧客の事業施策に応え新たな市場や顧客を開拓するといった新しい価値を創出していきます。それにより従来型システム開発も変えて参ります。
二つ目は、既にDA・AIをマーケティング、医療、働き方、インフラ評価システム（土砂災害予知、橋梁地盤評価）などといった私たちのくらしに役立てることで新しい価値を見いだしています。
■ITの市場構造は従来型ITから先端ITに確実に変わっていきます。
数学の重要性－人材は従来型ITから先端ITへ
■メンバーの増強
このように業務の急拡大に伴いプロフェッショナルメンバーの絶対数が全く不足している状況のため採用を強化しています。
私たちは優秀なメンバーの方達との輪を広げて、事業基盤を拡大させる努力をしています。
■ビッグデータ活用事例と弊社の責務
弊社のビッグデータ活用事例として、マーケティング分野においては小売業各種データ、気象データ、Webサイトデータ、国勢調査データ、地図データ、また労務分野においては勤労各種データを用いて特徴量を抽出して学習させることで高度な予測を実現しています。
さらに、航空レーザ測量データなどを用いて災害予知や地盤解析でもＡＩアルゴリズムプロダクト開発を行っています。
少子高齢化が急速に進む社会でDA・AIを私たちのくらしや新しい価値に役立てることは私たちの責務であると考えています。
■機械学習に必要な数学の基礎知識について
私たちが取り組んでいるDAやAIにおけるツールの一つに機械学習があります。
機械学習は統計的機械学習とも呼ばれています。
この機械学習ではみなさんが高等学校で習った三角関数、微積分あるいは大学の教養課程で学習された微分・積分などの解析学や確率・統計、線形代数学などの知識が必要になります。
難しくはありませんが、授業や講義ではこれらの理論（学問）が実社会のどこで使われているかまで踏み込まなかったために、面白みがなく勉強に終わってしまって、忘れているかもしれません。
ところが、解析、確率・統計、線形代数は私たちが仕事をこなしていく上では随分と必要なことなのです。
例えば、微分は値をゼロに近づけて近似解を求めるなど機械学習モデルを最適化する場面において必要です。線形代数学はデータの学習を行う際に方程式を求める必要があります。また、確率・統計のうち確率には機械学習の理論的な仕組みを支える考え方が詰まっています。統計は機械学習の中に含まれるもので同列に論じられています。
DA・AIでは解析と線形代数はすでに学ばれているため入社にあたり前提知識としています。
■データ分析やAIアルゴリズム開発に必要なその他の専門知識私たちの開発には、ＩＴ技術や数学、自然言語処理などに加えて各分野の専門知識が必要になります。
私たちが取り組んでいるマーケッティング分野では経済学の専門知識が必要になり、開発の目的に応じて物理学、土木工学（ITCではDA・AI分野で災害予知などのインフラ評価システムにも力をいれて取り組んでいます。）、心理学（労務分野）と云った専門知識が必要になります。
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必要になります。そこでは、みなさんが学生時代に学んだこれらの専門知識は仕事の中で活かせるはずです。
機械学習は理論ですから、この理論と組み合わせて私たちはさまざまなAIソフトウェアツールを使いAIアルゴリズムプロダクトを開発しています。ツールの使い方やプログラムを書くためのPython，R，Javaなどの言語も必要になりますが、これらは入社後の研修で身につけられます。
DA・AIの仕事は、目的に応じて収集したデータの持つ意味を理解して、機械学習の理論に基づいてAIツールを使い理論を実践に落とし込む仕事になりますが、これらは、弊社のプロフェッショナルメンバーの指導のもとで一つずつ吸収していくことでノウハウが身についていきます。
■募集対象、理系文系の両方の人材が対象
述べてきましたように、私たちはデータを扱う学問である数学、工学、物理学、生物学、農学などの数理系で学ばれた方、および開発の目的により経済学、心理学、文学、教育学などの文系で学ばれた方を必要としています。従って、学部・学科・専攻は問いません。
■ITCの教育研修体制
ITCでは時間をかけてほぼ１対１に近い形で演習を含めたOFFJTによる社内教育研修に力を入れています。
弊社の事業では、よくあるOJT研修で実践に入ることはとても困難です。私たちは毎年OFFJTでシステム開発やDA・AIに必要な技術を学び、実践にスムーズに移行する形をとっています。
■求める人材
これらの事業のために、ITCでは、新しいことに挑戦することが好きな方、勉強が貪欲なまで好きな方、人とのディスカッションや人の意見を受け入れることができる方、謙虚でいられる方（ひとりよがりの方は難しいと思います。）、お互いを高め合えることができる方、私たちはそのような方々とチームを組んで弊社が目指す事業に取り組めることを願っています。
■弊社とメンバーについて
ITCはプロフェッショナルな技術力と共に、社員の個性と夢を大切にし、社員一人ひとりが健康で、ある程度豊で、仕事に燃え、苦しみと感動を体験し、メンバーと共存し、自分が成長していることを実感でき幸せを感じることのできる企業を目標としています。
皆さまからのご応募をお待ちしています。