Neuro Diveでは、AIや機械学習・データサイエンス・RPAのスキル習得に留まらず、これらのスキルを直接活用できる実践的な機会を豊富に提供しています。
特に利用されている方から関心を集めているのが、実際の職場環境を模した「疑似プロジェクト」です。テーマはアプリケーション開発やデータ分析など様々で、現場で求められる理論から実践力までを身に付けることができます。
目次
今回の開発プロジェクトの内容
実際の職場を想定した、複数人のチームを組んだアプリケーション開発に挑戦しました。
プロジェクトは実際の開発フローに沿って進行し、
最初に「どんなユーザーに使ってもらいたいか」「どのようなアプリなら魅力的か」
といったターゲット設定やコンセプトの企画からスタートします。
その後、ユースケース図などを用いた詳細なアプリ設計に進み、実施の開発に臨みます。
現役エンジニア指導のもと、チームでアイデアを具体的な形に変える過程は、ITスペシャリストとしての実践的な技術と創造力を磨く貴重な体験となり、将来の就職活動においても大きな強みになります。
ここがポイント
現役エンジニアがメンター
日本最大のAIコミュニティ「CDLE*1」有志グループ（生成モデル）がメンターとなり、アプリケーション開発における企画・アイデア出しから要件定義、開発工程で必要となる思考法やフレームワークを伝授します。
また、技術的な面だけではなく、講義の前にアイスブレイクを挟むなど、楽しく面白いポジティブな雰囲気作りも大切と考えているので、開発経験の浅い方でも安心して取り組んでいます。
チーム開発に挑戦
どんなアプリケーションであれば実際のユーザーに使ってもらえるか、チームとしてアイデアを練り上げ、それを実際のアプリケーションに発展させていきます。チーム開発は、実務以外ではなかなか経験するのが難しいため、とても貴重な機会となります。
実践的ビジネススキルの習得
多様な視点を持つメンバーの特性を理解し、それをプロジェクトの成功に活かす機会となります。チームで協働することで自己理解が深まり、適切なコミュニケーション手段や課題解決力を身に付けることができます。
*1CDLE（シードル：Community of Deep Learning Evangelists）とは
CDLEとは、日本ディープラーニング協会 (JDLA)が実施するG検定およびE資格の合格者が参加する日本最大級のAIコミュニティです。
【CDLE生成モデル】
「CDLE 生成モデル」は生成AIの可能性を共有し、社会実装への応用に向けた活動基盤となることを目的に活動しています。関連情報や最新情報の共有、実用事例の調査解析、様々な生成AIの実証実験と社会実装への挑戦、およびプロダクト単位でのサービス構築と公開を活動の目的としています。
活動についてはこちらから
メンター 矢野さん（CDLE生成モデル・リーダー／エンジニア）にお聞きしました
企画の背景を教えてください
今回企画始動のきっかけは、福岡で開催されたNeuro Diveのハッカソンイベントでの担当者との会話が最初です。具体的な企画内容を詰めていく中で企画の輪郭が明確になってきました。
開発プロジェクトの目的は何でしょうか？
じつはアプリケーションを完成させることはあまり主の目的にはしていなくて、どちらかというと開発の過程を通していろんなことに挑戦し、失敗をするという体験をして欲しいというのが目的としてあります。私はこれまで様々なチームプロジェクトをやってきましたが、「失敗したくないから何もしなくなってしまう」という状況を数多く見てきましたので、「積極的に失敗していきましょう」というのを意識しながら参加者のみんなには体験して欲しいなと思っています。
チーム開発にした理由は？
一人で課題を考え開発するというテーマだと、既存のNeuro Diveのカリキュラムでも可能なので、複数人で一つの目標に向かって取り組む経験をして欲しいと考えました。
実際の仕事ではチームを組んでコミュニケーションしながら進めることが良くあります。チームで取り組む経験を通じて、実際の仕事の場で求められるスキルや態度を身に付けることができます。例えば、意見の出し合いや役割分担、問題解決のプロセスなどを経験することで、将来の職場でのチームワークに備えることができるのです。
失敗を恐れない環境づくり
今回のチーム開発では、実際の開発プロセス通りに進めていくこともそうですが、その場の雰囲気を大事にしながら学んでいけることを目指しました。
チーム開発において大事なことは、「失敗の共有」と「心理的安全性」だと思っています。
なぜ失敗の共有が大事かというと、新しいことを試みて説明書通りにうまくいった人はそれで終了ですが、失敗した経験を持つ人は「自分も失敗したんだよ」とチームに共有することで、他の人が同じ失敗を避ける手助けができます。失敗から生まれる経験と知識は、非常に貴重なスキルになります。
さらに、チームにおける心理的安全性を確保することも重要です。集団の中で「失敗しても大丈夫」という環境を作ることで、みんなが安心して挑戦し、意見を出し合うことができるようになります。
プロジェクトの成果
とても充実したプロジェクトになりました。アイデア出しの時間では様々な意見が飛び交い、なかには驚くようなアイデアが出てきたりしました。
とある参加者さんが一言で全体の方向性をまとめてくれる場面もあったりと、チーム内で自然と役割分担ができていたと思います。
初めてのアプリ開発ということで、どうしても埋められなかったスキルのギャップはありましたが、皆共通して自分たちのスキルを高めたいという意欲を持っており、成長することを楽しんでくれていたのではないかと思います。
今後はどんな展望をお持ちですか？
今回はアプリケーション開発でしたが、今後はデータ分析の領域もテーマにしていこうと思っています。その中で分析データの可視化にアプリ開発を取り入れてみようかなど、色々考えています。
参加者の声（一部抜粋）
- 色々な人の意見を聞けるのは楽しい、自分にない発想はとても参考になる。
- 煮詰まった中で、本人も理解せず唐突にクリティカルなアイデアが出てくることがあることはチームだからこそと感じた。
- 自分の中で完成像をイメ―ジして、そのためにどんな技術が必要でどう組み合わせれば実現できそうか考えることは面白かった。相手に伝えることを意識した「見える化」は今後も意識していきたい。
- ユーザー視点で考えないとただの自己満足のアプリになってしまうということを意識しながら取り組んだ。
最後に
いかがでしたか？Neuro Diveの疑似プロジェクトは、参加者にとってとても有意義な実践経験の機会であり、自身の強みや弱みを理解できる場でもあります。
Neuro Diveでは、先端IT領域の中でもAIや機械学習・データサイエンス・RPAを学びスペシャリストとしての活躍を目指します。RやPythonなどのプログラミングからAIによる未来予測など、これからの時代に必要なスキルを体系的に学べます。
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