従業員数1000名以上の大企業、8割がAIエージェントを導入もユーザーの9割が課題を感じていることが明らかに
調査対象者に、勤務先の業種を尋ねたところ（複数回答）、「ソフトウェア・情報サービス業」（19.8％）がもっとも多く、「製造業」（18.2％）、「電気・ガス・熱供給・水道業」（9.6％）がそれに続いた。 職種を尋ねた質問（複数回答）では、「情報システム」（21.4％）が最多となり、以下「営業」（18.6％）、「人事」（16.1％）が続いている。 AIエージェントについて知っているかを尋ねたところ、「知っていて詳しく説明できる」が28.4％、「知っていてなんとなく説明できる」が33.8％、「言葉だけなら聞いたことがある」が26.8％となった。 勤務先の企業における、AIエージェントの浸透度合いとしては、「30％〜50％未満が日常的に利用している」（22.1％）がもっとも多く、「50％〜80％未満が日常的に利用している」（18.6％）がそれに続いている。 勤務先の企業におけるAIエージェントの浸
知識不足、無茶ぶり、属人化──プロジェクトマネージャーが直面する3つの課題を乗りきるスキルセットと考え方
IT業界のプロジェクトを成功に導くためのノウハウを網羅的に解説した書籍『プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本』（翔泳社）。著者でパラダイスウェアの代表取締役である橋本将功さんは、プロジェクトマネージャーが直面する課題として大きく3つ、「現場で使える知識体系がない」「無茶ぶりされる」「スキルの属人化」を挙げています。これらの課題を解決するために何が必要なのでしょうか。本書から、プロジェクトマネージャーが持つべきスキルセットと、プロジェクトの成功と失敗をどう定義すればよいのかを紹介します。 本記事は『プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本 交渉・タスクマネジメント・計画立案から見積り・契約・要件定義・設計・テスト・保守改善まで』の「序章 プロジェクトマネジメントのスキルの全体像」と「第1章 プロジェクトとはなにか─基本的な知識と考え方をおさえよう」から一部を抜粋したものです。掲載
Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視化までの手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 探索的データ解析の流れを確認 まず対話型環境に
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総務省、6月11日開講の「社会人のためのデータサイエンス入門」受講生募集を開始