ダイキン工業のAI人材育成をNOB DATAが支援。実務直結のアプリ開発を実践

発表内容のポイント

• 単発の基礎講座にとどまらず、実務課題の解決や現場での自走につながる研修を設計
• 受講者が化学物質毒性情報の自動抽出など、実際の業務に直結するAIアプリを開発
• 時系列解析や数理最適化を組み合わせ、ビジネス視点でのデータ活用法を浸透

発表の背景

多くの企業で社内AI環境の整備が進む一方、実際の業務で高度に活用できる人材が限られることや、研修が現場の実務に結びつきにくいことが課題となっています。ダイキン工業においても、社内版ChatGPTなどの環境は整っていたものの、高度なAI活用に至る社員は一部に留まり、データ分析を学んだ社員が現場配属後に相談できる相手が少ないという課題を抱えていました。こうした背景から、実務で自走できる人材の育成を目指し、本施策が企画されました。

何が発表されたのか

NOB DATAは研修の企画段階から参画し、2025年7月から2026年2月にかけて全30回のプログラムを実施しました。技術変化の速い生成AI領域に対応するため、毎週の最新情報を取り入れながら柔軟に講義内容を調整。さらに、時系列解析・異常検知や数理最適化といった専門領域を組み合わせたカリキュラムを構築しました。演習では、受講者が実際の業務課題を解決するアプリ開発に取り組み、化学物質毒性情報の自動抽出アプリや、アンケート分析ダッシュボードなどを実際に構築しました。

製造業・生産管理への見方

製造業のDX推進において、ツールやインフラの導入後に「現場で使いこなせる人材が育たない」という問題は共通の課題です。本事例は、空調機メーカー大手のダイキン工業における、実務に直結した教育プログラムの設計手法を示しています。特に、化学物質情報の抽出やサービス資料からの情報探索など、製造業の現場業務に即した具体的なアプリ開発を研修内で実践している点は、生産管理や技術部門におけるDX人材育成の現実的なアプローチとして参考になります。

現場で確認したいポイント

• 自社のAI・データ分析研修が、座学や一般的な知識習得だけで終わっていないか
• 研修の受講者が、配属後に現場で具体的なデータ活用を相談できる体制があるか
• 現場の業務課題をテーマにした、実践的なアプリ開発や演習が組み込まれているか

確認しておきたい点

本事例はダイキン工業における特定の研修プログラム（DICT）の支援実績であり、他社に導入する際の効果や具体的な費用、期間については個別設計が必要となる点に留意する必要があります。

関連リンク

• ダイキン工業支援事例ページ：ダイキン工業におけるAI人材育成の支援詳細事例
• NOB DATA株式会社 公式サイト：データ分析・AI技術活用支援を行うNOB DATAの公式サイト
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報