長目のデータ分析セミナー、メタバース移行の理由は??
長目のデータ分析セミナー、メタバース移行の理由は??

長目のデータ分析セミナー、メタバース移行の理由は??

2021年10月より長目ではデータ分析のセミナーを月1回開催しています。そのセミナーを2022年より第3週の水曜日に固定し、会場をメタバースに移動しました。

このセミナーの目的は、DX人材の育成に長目が提供できるコンテンツを企業様にアピールするとともに、無料で誰でも参加できることにより、データ分析でできることに関心を持ってもらうことです。

1分でまとめるメタバースへの移行理由

オンラインセミナーは、リアルに行うものと比較して、開催/参加のハードルが下がるという点で優れています。一方で、ビデオチャットツールだとコミュニケーションが成立しないのが、大きなデメリットだと感じました。

メタバースでは、コミュニケーションが成立するため、リアルのセミナーを超える学習効率・業務効率などがあると実感したため、セミナーをメタバースに移行しました。

オンラインセミナーの課題

オンラインセミナー開催以来多くの方に参加していただきましたが、オンラインゆえの課題も確認できました。

課題は次の通りです。

  • オンラインゆえに参加者が多すぎ、コミュニケーションが成り立たない
  • コミュニケーションが成り立たないので、出来ているか分からない
  • 役立っているのか分からない

という感じで、コミュニケーションが取り難いため、効果が測定しにくく、オンラインでのセミナーにはもう一工夫必要であるとの結論がでました。

オンラインセミナーの良さ

一方、オンラインセミナーはこれまでにない、時間効率・移動効率を提供しています。これはこれまでのセミナーを考えることにより、分かりやすくなります。

これまでのセミナー

これまでのセミナーというと、開場に行く、もしくは自社で会場を準備して開催するカタチとなりました。そうすると移動時間や、準備時間などが必要です。

そのようなハードルがあるため、企業で社員の方に何かを学びなおす機会を作るとなると次のような形をとることが多いと思います。

  • 何日間か業務をとめて(業務の調整が必要)
  • 講師のいる場所に集まり(自社の会議室で)
  • 期間を集中して学ぶ(2日集中!!のような形で)

業務をとめて行うため、部門間の調整が必要であり、移動も必要、また、まとめて学習するため、時間的な効率は良いようにも思いますが、短時間で学習したことは短時間で忘れてしまうためあまりメリットがないように思えます。

オンラインセミナーの良さ(振り返り)

オンラインセミナーだと、時間調整などのコストを減らせます。みんながその場所に集まることなく、1時間のセミナーを週2回、それを2カ月間行うような形が取れます。

そうすることにより、学習したことを業務で使いながら、質問することもできます。学んだことを利用し、忘れにくくなり、活用されるというメリットが出てきます。

ひらめきました!

長目がメタバースでのセミナーを選んだ理由

ここまでメリットがあると、最初にあげた課題「コミュニケーションが成り立たない」というポイントを解決したい。そうすることにより、これまでにない学習が企業様に提供できると長目では考えました。

facebookがmetaに社名を変更する発表が行われたタイミングで、ヘッドセットを購入しました。アバターが存在するということで、コミュニケーションが成立しやすくなると考えたからです。

現状のチャットツールでは参加者の存在に気づきにくい。そのため、コミュニケーションが成立しない。しかし、メタバース上ではアバターは存在感があるため、コミュニケーションが成立しやすいのでは?という思考です。

いきなり、会社での導入はリスクが高いため、CEOの小川が運営するプログラミング勉強会「はんなりPython」で導入したところ、想像以上のコミュニケーションが成立しました。

次のステップとして、弊社のセミナーで体験していただき、弊社のDX人材育成プログラムをご契約いただければと考えています。

まとめ

長目のセミナーがメタバースに移行した理由とそのメリットをとりあげました。

これまでのビデオチャットでのセミナーの課題は、コミュニケーションが成立しにくいということでした。その課題は、メタバースに移行することにより解決できます。

それによりオンラインセミナーは、現実空間で行うセミナー・学習よりも効果を発揮するものに変わるといえます。

是非、長目のメタバースにおける無料セミナーに参加して、その効果を体感してください。

3月のイベントは、第三水曜日の3月16日、午後7時から8時30分に開催します。内容はPythonでのファイル読み込み、グラフ作成を学んでいただいた後、各自でデータ分析をし、その後みんなでその内容がどのように業務に使えるかを話し合っていただきます。

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