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七夕に願う、データ活用人材の広がり

7月といえば七夕。笹に短冊を飾り、願い事を書く季節である。今年の私の願いは、データを活用できる人材が日本でもっと広がることだ。 データ活用とは、長年培ってきた勘や経験を否定するものではない。そこにデータを少し足すことで、経営判断の精度を高めるための身近な道具である。特に地方の中小企業には、意思決定が速く、小さく始めて成果を確かめやすいという強みがある。 デジタル技術の進化により、日々多くのデータが生まれている。一方で、データを「集める」ことと「使いこなす」ことの間には、まだ大きな距離がある。日本でもDXやAI活用の重要性は広く語られている。しかし、現場でデータを読み解き、判断や改善につなげられる人材は、まだ十分とは言えない。だからこそ、データを理解し、仕事に活かす力を一人ひとりが持つことが重要になる。 このような思いから企画に関わってきた新しい講座が、いよいよ始まる。長崎大学の「データ活用人材育成講座(初級コース)」である。本講座は、統計などの専門知識がない方でも、データ分析の基礎から実務応用までを学べる実践的なプログラムで、課題解決や意思決定に必要な知識とスキルを、体系的に身につけることができる。講座の詳細は、下記サイトを参照されたい。 2026年度 データ活用人材育成講座(初級コース) | 長大データバンク | NU Databank データ活用は、一部の専門家だけに求められる特別なスキルではない。現場の課題を見つけ、よりよい判断や改善につなげるための、これからの仕事に欠かせない共通言語である。勘や経験にデータを組み合わせることで、経営や日々の意思決定はさらに強くなる。 七夕の短冊に願いを書くなら、「データを正しく読み解き、仕事や地域の課題解決に活かせる人がもっと増えますように」と書きたい。この講座が、その願いを現実に近づけ、長崎から日本各地の組織や地域へとデータ活用の力を広げる一歩となることを期待している。 2026年7月末 相吉

Artificial Intelligence | Predictions | Risk Management
Franklin Manchester 0
POOF! Risk evolves, models break and capital vanishes

Consider the following quote from George Box: “All models are wrong, some are useful.” Most of today’s models are free. And models power AI outcomes. When considering your enterprise strategy, AI should fit snuggly into business processes that successfully execute tasks supporting the overall strategic vision – underwriting policies, pricing

Artificial Intelligence | SAS Events
Danni Lynn 0
Human in the lead: Redefining the role of AI in financial services

Most conversations about agentic AI focus on how autonomous these systems can become. Financial services leaders are asking a different question: Where should autonomy stop? For banks and insurers, the challenge is not simply deploying AI agents. It is determining how those systems, governance requirements and human expertise can work

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