マナビDX Questを終えて
しばらく前になりますが、2025年の2月頭に、マナビ DX Quest 2024のすべてのプログラムを終えました。
「ケーススタディ教育プログラム」では2つの課題に取り組み、幸運にも第１タームに続き第２タームでも優秀賞を獲得することができました。
地域協働プログラムではメンバーの皆様や企業様に恵まれ、チームで素晴らしい成果物までたどり着くことができました。機会と人に恵まれた、とても充実した約7か月間でした。
ケーススタディ教育プログラム
最初の第１タームでは、総合（コンペとプレゼン資料作成の合計）での優秀賞だったのですが
第2タームにおいては、総合優秀賞に加え、プレゼン資料作成のみでも優秀賞をいただくことができました。
プレゼン資料の型を崩して、周囲からの評価を得られるような資料作成を心掛けました。
（相互レビューでの高評価資料は一般的にも受け入れられやすいプレゼン資料であると考えたため、第1タームで評価の高かった資料を参考にして、私の癖とのギャップを埋めるように意識しました。）
コンペではPythonで出来ることが増え、Optunaによるパラメーターチューニングも含め、思いついた案は一通りやりきることができ、（順位は伸びきらなかったものの）成長を感じることができました。前のタームでは課題と感じていた、データの俯瞰結果をAIモデルに生かすこともできました。
企業協働プログラム
ケーススタディプログラムでチャット・会話等の接点があった人は敢えて極力避け、初対面同士で組んだチームでプロジェクトを進める機会を求めました。
これまでのコンサルティング会社での仕事、中小企業診断士の実務補習でも何度も経験していることですが、関係性がゼロの状態から協業する経験をこの期に改めて積んでおきたかったので。
多くの分野で優秀なメンバーが揃い、チームメンバーはITエンジニア、中小企業診断士、他のビジネスプロフェッショナルとしての強みを発揮し、とてもハイレベルな成果となりました。
遠方の会社に現地訪問することもでき、そこからグッと自分たちの中の解像度が上がり、終了に向けて加速的にプロジェクトが進んでいったように思います。
前提の情報収集から行う必要がある中で、2-3カ月の協働期間はあっという間に過ぎていきました。
「もっと時間をかけて●●を勉強して、プロジェクト後半で見えてきたあのポイントもしっかり改善策を出したい」と思うところはあったのですが、時間的にも難しく断念しました。
同じような課題を抱える方々の力になれるよう、現在地道に勉強を進めています。
まとめ
このマナビ DX Questには、総合的にかなりの時間を費やしました。
AIモデル作成の具体的なコードの書き方や、各モデルの特徴や工夫など、移動時間も入浴中も考えたり調べたりと、特にデータ予測についてはとても多くの試行錯誤（と、試行していない頭の中の検討）でまさに時間が本当に溶けるように過ぎていきました。
企業協働では非常に良い成果物を仕上げることができたのですが、6人チームのそれぞれの個性を出し合うことができた、というのが成功の一因だったのではないかと思います。
次回や次々回以降のチャンスがあれば、同じだけの時間と労力を割いて取り組めるか？と聞かれると回答は難しいですが、それだけ力をかけて、それだけ学びの大きかった約7か月間でした。
とても大きく成長できたと実感しているので、今後この学びを多くの方々に成果として還元していきます。
