日本初のデータサイエンス学部と提携し、次世代の人材育成を目指す
株式会社オプトホールディング（本社:東京都千代田区、 代表取締役社長 CEO:鉢嶺登、 以下オプトホールディング）は、大学教育における実践的データサイエンティスト育成を目指し、来年４月に誕生する国立大学法人滋賀大学（以下、滋賀大学）データサイエンス学部と提携致しました。
■背景
IoT（Internet of Things）による社会インフラの変革、人工知能（AI）の活用による「第４次産業革命」が国家戦略で推進されている中、担い手であるデータサイエンティストの不足が問題となっています（※1）。こうした状況は日本だけではなくアメリカや中国等、世界共通の課題であり、各国が人材育成に国をあげて取り組んでいます。教育においては理論や研究だけでなく、実社会で求められるデータ分析に必要なスキルとして、分析ツールの利用法・プログラミング技術・データ処理技術・機械学習の活用方法等、より実践的な内容が求められています。
アメリカではそうした教育上の課題を解決するため、データ分析コンテストサービスを活用し、教育期間では通常アクセスできない企業が保有するデータを実践的な教育に取り組んでいます。少なくとも33の大学においてデータ分析コンテスト形式を活用したデータ分析教育が行われています（※2）。
■概要
今回、オプトホールディングのデータサイエンスラボが運営するデータ分析コンテストサービス「Deep Analytics」を日本初のデータサイエンス学部である滋賀大学データサイエンス学部（※3）へ提供します。「Deep Analytics」は、幅広い産業課題をデータ分析コンテストで解決した実績があり、サービス導入により学生がより実践的な環境で様々な分析手法やノウハウを学ぶことを可能とします。大学へのサービス提供にあたっては、大学毎の個別ページを作成し、すでに「Deep Analytics」上で開催された課題に取り組むことができるとともに、各大学が独自の課題を設定することも可能です。課題の進捗状況やデータ分析の精度などもオンライン上で確認することも可能で、学生の学習意欲向上においても効果があると考えます。
■今後について
今後は、教育にも有効な独自の分析課題を「Deep Analytics」上へ展開し、より実践的な課題に学生が取り組めるような環境を用意すると共に、データ分析コンテスト形式の教育効果の検討を行います。また、日本全体のデータサイエンティストの人材の育成・レベルの底上げを目指し、様々な教育機関・教育プロジェクト・社会人教育へ「Deep Analytics」を提供していきます。
[画像1: (リンク ») ]
※ 1：日本におけるデータサイエンティストの不足は25万人と推定されている（米ガートナー社Gartner Symposium/ITxpo 2012より）
※ 2：2016年9月30日時点。オプトホールディングデータサイエンスラボ調べ
※ 3： (リンク »)
以上
【DeepAnalyticsについて】
DeepAnalyticsとはデータ分析課題とデータサイエンティストをマッチングするサービスです。昨今、ビッグデータ活用が重要になってきていますが、データ分析を担う専門的人財・データサイエンティストが非常に不足しており需要を満たせない状態が続いています。DeepAnalyticsは大学・研究機関・一般企業・フリーランス等、様々な領域のデータ分析の専門家が1500人以上会員登録されているWebサービスです。依頼者である企業や公的機関は、データ分析課題と関連するデータおよび懸賞金を同サイトに掲示、データ分析コンテストを開催することで、多数の分析者が分析バトルを繰り広げ、勝者に懸賞金を、勝利したデータ分析結果およびソフトウェアを権利放棄のうえ依頼者へ返すシステムです（下図）。
[画像2: (リンク ») ]
運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。
同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。
同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。
DeepAnalytics： (リンク »)
【オプトホールディング、データサイエンスラボについて】
2013年12月設立のビッグデータ分析の専門組織。大規模データの分散処理基盤の構築、機械学習・人工知能アルゴリズムの研究開発に従事し、社外のお客様およびホールディンググループ会社へビッグデータ技術提供、支援を行っております。また、日本最大のデータサイエンティストのマッチングサイト「DeepAnalytics」を運営。
運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。
同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。
同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
株式会社オプトホールディング（本社:東京都千代田区、 代表取締役社長 CEO:鉢嶺登、 以下オプトホールディング）は、大学教育における実践的データサイエンティスト育成を目指し、来年４月に誕生する国立大学法人滋賀大学（以下、滋賀大学）データサイエンス学部と提携致しました。
■背景
IoT（Internet of Things）による社会インフラの変革、人工知能（AI）の活用による「第４次産業革命」が国家戦略で推進されている中、担い手であるデータサイエンティストの不足が問題となっています（※1）。こうした状況は日本だけではなくアメリカや中国等、世界共通の課題であり、各国が人材育成に国をあげて取り組んでいます。教育においては理論や研究だけでなく、実社会で求められるデータ分析に必要なスキルとして、分析ツールの利用法・プログラミング技術・データ処理技術・機械学習の活用方法等、より実践的な内容が求められています。
アメリカではそうした教育上の課題を解決するため、データ分析コンテストサービスを活用し、教育期間では通常アクセスできない企業が保有するデータを実践的な教育に取り組んでいます。少なくとも33の大学においてデータ分析コンテスト形式を活用したデータ分析教育が行われています（※2）。
■概要
今回、オプトホールディングのデータサイエンスラボが運営するデータ分析コンテストサービス「Deep Analytics」を日本初のデータサイエンス学部である滋賀大学データサイエンス学部（※3）へ提供します。「Deep Analytics」は、幅広い産業課題をデータ分析コンテストで解決した実績があり、サービス導入により学生がより実践的な環境で様々な分析手法やノウハウを学ぶことを可能とします。大学へのサービス提供にあたっては、大学毎の個別ページを作成し、すでに「Deep Analytics」上で開催された課題に取り組むことができるとともに、各大学が独自の課題を設定することも可能です。課題の進捗状況やデータ分析の精度などもオンライン上で確認することも可能で、学生の学習意欲向上においても効果があると考えます。
■今後について
今後は、教育にも有効な独自の分析課題を「Deep Analytics」上へ展開し、より実践的な課題に学生が取り組めるような環境を用意すると共に、データ分析コンテスト形式の教育効果の検討を行います。また、日本全体のデータサイエンティストの人材の育成・レベルの底上げを目指し、様々な教育機関・教育プロジェクト・社会人教育へ「Deep Analytics」を提供していきます。
[画像1: (リンク ») ]
※ 1：日本におけるデータサイエンティストの不足は25万人と推定されている（米ガートナー社Gartner Symposium/ITxpo 2012より）
※ 2：2016年9月30日時点。オプトホールディングデータサイエンスラボ調べ
※ 3： (リンク »)
以上
【DeepAnalyticsについて】
DeepAnalyticsとはデータ分析課題とデータサイエンティストをマッチングするサービスです。昨今、ビッグデータ活用が重要になってきていますが、データ分析を担う専門的人財・データサイエンティストが非常に不足しており需要を満たせない状態が続いています。DeepAnalyticsは大学・研究機関・一般企業・フリーランス等、様々な領域のデータ分析の専門家が1500人以上会員登録されているWebサービスです。依頼者である企業や公的機関は、データ分析課題と関連するデータおよび懸賞金を同サイトに掲示、データ分析コンテストを開催することで、多数の分析者が分析バトルを繰り広げ、勝者に懸賞金を、勝利したデータ分析結果およびソフトウェアを権利放棄のうえ依頼者へ返すシステムです（下図）。
[画像2: (リンク ») ]
運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。
同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。
同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。
DeepAnalytics： (リンク »)
【オプトホールディング、データサイエンスラボについて】
2013年12月設立のビッグデータ分析の専門組織。大規模データの分散処理基盤の構築、機械学習・人工知能アルゴリズムの研究開発に従事し、社外のお客様およびホールディンググループ会社へビッグデータ技術提供、支援を行っております。また、日本最大のデータサイエンティストのマッチングサイト「DeepAnalytics」を運営。
運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。
同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。
同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
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