私は今年、SIGNATE社主催の「マナビDX Quest ケーススタディ教育プログラム2025」（以下、マナビDX）に参加しました。
プログラムの詳細は、こちらのHPをご覧ください。
https://service.signate.jp/manabi-dx-quest-2025
この記事では、私の体験をもとに
• マナビDXに参加したきっかけ
• 参加前のスキル
• 成績
• 反省点
• 得たものや、実務でどう生かしているか
• どんな人におすすめか
をまとめます。
マナビDXに参加したきっかけ
マナビDXを知ったのは、XでDX関連の話をよくしていたフォロワーさんに教えていただいたのがきっかけでした。
私は製造業で働いていますが、最近は実務で機械学習を扱う機会がほとんどありません。
「データサイエンス力をもう一度伸ばしたい」と思い、思い切って参加しました。
5つのテーマの中から、私は
テーマ3：“売れる相手”は誰だ？金融業のAIマーケティング体験
を選択しました。
金融業の経験はありませんが、
• テーブルデータ分析を強化したい
• 実務では触れないデータを扱ってみたい
• マーケティング思考も学べるかも
と考え、このテーマにしました。
マナビDXは 約3か月の長期プログラムです。
また、費用は 22,000円（税込） と決して安くないため、どのテーマにするかは慎重に選んだ方がよいと感じました。
マナビDX前の自分のスキル
機械学習に関して実務では
• 実務でリッジ回帰やランダムフォレストなどを使った機械学習を使い、実験データを解析
• 注目特許を解析するような自然言語処理
また
• 分析コンペにも参加（ただし入賞経験はなし）
といった経験がありました。
さらに、私は現在 DX推進 にも携わっており、これまで
• 部署内向けの Python / DX ツール活用教育（20名以上）
• Pythonによる業務効率化
• 実験データを集約するDBの構築
• 技術情報を学習した生成AIの構築
などを行ってきました。
以上より、一言でまとめると
「分析とDX推進の実務経験はあるが、どちらかと言えば手探りで行ってきた」という状態での参加でした。
マナビDXでの成績
マナビDXでは以下の2つのコンペがあります。
①機械学習モデルの精度を競うコンペ(DX企画・検証課程)
②AIの導入・展開をどう進めるかを競うコンペ(DX推進・展開課程)
どちらも上位の成績を取ると表彰され、オープンバッジを獲得できます。
また両方の課題に取り組んで初めて修了認定され、オープンバッジがいただけます。
DX企画・検証課程
結果は 40位 / 281人（Top 15%）。
健闘はしたものの、表彰には届きませんでした。
しかし、扱ったことのないデータや、初めてのバリデーション方法を経験し、楽しかっただけでなく勉強になりました。
DX推進・展開課程
こちらは 9位（Top 5%）で表彰をいただきました。
そして「DX Challenger Award（DX推進・展開課程）」のオープンバッジをいただけました。
こちらは、表彰によっていただいたオープンバッジと、2つの課程を修了していただいたオープンバッジです。
DX推進・展開課程では、実際に実務でDX推進をする際の工夫を反映し、それが評価されたためとても嬉しかったです。
DX推進力は定量化しにくいスキルですが、「自分の取り組みは間違っていなかった」と自信につながりました。
そして、最後の表彰式で成績上位者のスピーチを行いました。
マナビDXでの反省
① コミュニティにもっと参加すべきだった
期間中は、テーマごとにSlackが立ち上がります。
Slack上では勉強会や質疑応答が盛んでしたが、私は積極的に参加したとは言えませんでした。
コミュニティの雰囲気は非常に温かく、悩み事や質問も気軽にできる環境です。
自分もみんなに有益な情報を発信したり、質問のきっかけを作ったり、誰かの質問に答えたりなど、もっとコミュニティに貢献すればよかったと後悔しています。
② データ可視化を怠ってしまった
機械学習モデル構築に夢中になり、またデータが重かったこともあり、可視化を十分に行えませんでした。
ドメイン知識がない分、データをよく見ることが重要だったと思います。
しっかりデータを見て洞察を出している方もおり、「私はまだまだデータサイエンティストとして未熟だ」と痛感しました。
マナビDXで得たもの＋実務でどう活用しているか
機械学習に関しては、すでに知っている内容が多く、新しい発見は少なめでした。一方で、前述の通り自分の弱点も見つけることができました。
また、DX推進のフレームワークについて非常に多くの学びがありました。
得られた学びの例
・課題の整理方法
・要件定義の手順
・効果検証や、その指標の考え方
・コスト見積りの思考法
・他参加者の提案資料（非常にレベルが高い）
などです。
特に、他の受講生のスライドは本当に参考になり、現在も業務で資料を作るときに参考にさせていただいています。
座学コースも豊富で、まるで ITスキルのビュッフェのようです。
ただし内容は入門レベルが多いため、深めたい場合は自分で追加学習が必要です。
実務での活用例
現在、実際に導入を検討しているシステムがあり、その
・提案資料の構成
・コストの考え方
・効果検証の示し方
・上司の承認を得るにはどうすればよいか
などは、マナビDXで学んだ内容を大いに活用しています。
どのような人がマナビDXに参加するべきか
私が特におすすめしたいのは
「機械学習やDX推進を学び始めたい初心者・初学者」
です。
中には、会社で「とりあえず」DX推進を任されている方もいるのではないでしょうか。
マナビDXではケーススタディを通じて
• DX推進の流れ
• 機械学習の方法
• 何を決めるべきか
• どう説明し、どう合意をとるか
などを体系的に学べます。
初心者だからといって遠慮する必要はありません。
コミュニティは温かく、質問も歓迎されます。
学んだ内容は実務に活かせる内容が多いため、「現場の課題を解決できるDX推進者になりたい」方には特におすすめです。
毎年開催されているようですので、来年度にぜひご検討ください。