ブログはじめました

はじめまして、TAKと申します。
 
とある製造業の企業(大手部品メーカー)でデータサイエンティストとして働いています。データやAIにまつわるあれこれをやり始めたのはここ3年ほどなので、根っからのデータサイエンティストというより、数ある業務の一つとしてデータ分析をやり始め、徐々に主業務へと軸足をずらしていったという感じでしょうか。
 
大企業とはいえ、メーカーでデータサイエンティストともなると、それなりに希少種ではないかと思います。そんななか孤軍奮闘を続けていると、新しい情報へのアンテナがどうにも錆びついてくるなぁと感じていたので、外部発信をエンジンにスキルアップできないかと思いブログを始めた次第です。
 
エンジニアリング以外では経営コンサルの分野に関心があったこともあって、働きながら大学で経営学を修めた時期もありました。良く言えば幅広い、悪く言えば器用貧乏とも言えますが、理系と文系の両方を学んだからこそ見えてくる視点もあるのではないかと考えています。

このブログでは、データサイエンティストから見た製造業でのデータ活用、というよりも、製造業から見たデータサイエンス的なデータ活用という視点で書いていこうかと思っています。統計分析や機械学習の手法自体は至るところに情報があふれているので、ここでは「メーカーで取り入れるにはどうしていけばいいいか」とか「こういうデータは機械学習よりも品質工学の方がいいんじゃないの?」などの課題や「お上がAI! AI!としか言わない」など政治的な話まで、製造業で現実的に活用していくためのあれこれを経験を交えながら紹介していきたいと考えています。

もちろん、製造業の方だけでなく、製造業向けのAIソリューションを展開したい方やデータサイエンティストを目指す方にも役に立つような内容になればいいなと思います。業界が違えば文化も違うわけで、メーカーの人間からすればAIベンチャーの人間は異国の人のように見えますし、逆もまたしかりでしょう。ゴリゴリのIT畑の人が「メーカーの人ってこんなこと考えてるんだなぁ」と相互理解を深められたら嬉しいかぎりです。

IT業界の方にとっては、品質工学やFMEA、ライン、寸法、QC、4M、などなど、あまり使わない単語が出てくるかもしれませんが、せめてこれくらいは知っててほしい。。。くらいの単語で収めたいと思っていますのでお付き合いいただければと思います。

それではこれから、よろしくお願いします。