この夏休み、少し知識を整理したかったのでQC検定について勉強してみた。
普段、製造業向けのデータを分析する仕事をしているため、データサイエンスが必要となりこのために、知識を整理するためにQC検定を学んでいる。
トヨタとかの人たちは、TPSとかの方が需要があるのだろうが、生産方式に応じてだと、ミクロ的な改善よりもデータから大幅な変更が求められる昨今、やはり俯瞰して物事を考えることが大事となる。
QC検定を学んでいて良いのは、統計推理の基本や、品質管理の基本を網羅して理解できることである。
昨今、AI技術の普及で、Deep Learningなどの技術がもてはやされているが、一方である程度プログラムがかける人に取っては、最新のモデルに対してデータを当て嵌めどれが一番、良いかなどのどちらかといえば場当たり的な対応が多い。
これだと、一度、一般化されたりすると、需要が落ちると、仕事がなくなる。
一方、統計推理と得意分野を持つことで、今後も人としての需要はますだろうと考えた。
QC検定試験は受けるが、資格をとることが目的ではなく、知らないことを知る。そして学び次に生かすというプロセスのために利用していきたい。
