IE14 データサイエンティスト要旨 ■背景・目的昨今、｢データサイエンティスト｣という職業が注目を集めている。その背景には「ビッグデータの台頭」と「データ分析基盤の確立」の 2 つの要素が関係している。「ビッグデータの台頭」については、近年の IT 技術の向上によりビッグデータと呼ばれる大規模データの収集が可能になってきたことが挙げられる。また｢データ分析基盤の確立」については高速/大容量なシステム資源の登場やクラウド普及、データ分析ツールの革新が起こっていることなどが挙げられる。しかし、データを有効活用したいからといって闇雲にデータを集めるだけでは意味が無く、集めたデータを正しく分析し、より価値のあるデータを創造することが必要である。その手段の一つとして、新たに注目を集めているのが｢データサイエンス｣であり、それを駆使する人物が｢データサイエンティスト｣である。一方で顧客にサービスを提供する立場である私たちは、顧客の企業成長・付加価値の向上を IT でサポートすることが目的であるが、今までのように業務効率化・コスト削減などビジネスの中で可視化されている部分に対してのアプローチだけではなく、未来予測など現在可視化されていない部分へのアプローチをすることが出来ないと、他の企業との差別化が出来なくなってきている。そこで、データサイエンティストが膨大なデータの中から導き出した「価値あるデータ」を有効活用することで、顧客は施策の策定や付加価値の向上を図り、私たちは他の企業との差別化を図ることが可能となる。しかしながら企業の大半はデータサイエンティストを有しておらず、その恩恵にあずかることは出来ていない。日本では今後ビッグデータ関連の雇用が約 25 万人不足するという予測がされているほどだ。それでは、どうすれば現代の企業がデータサイエンティストの不足という課題を乗り越え、データを有効活用することが出来るのだろうか？私たちはデータサイエンティストは自社だけで補うのではなく、外部からのサービスやリソースとして提供することでその不足を補うことが出来ないかと考えた。データサイエンティストに必要とされている｢業務｣｢統計｣｢IT｣という 3 つの能力を全て有する人材は世の中にはなかなかいないが、｢業務｣の分野を顧客が担い、｢統計｣｢IT｣分野を私たちが担う――つまりデータサイエンティストが担うべき分野を分担することで、デ 2014 Beacon Users' Group IE14 データサイエンティスト要旨ータサイエンティストが生み出す価値をサービスとして提供出来るのではないだろうか。当研究グループでは、｢どのようにすれば顧客に対しデータサイエンティストの価値を提供出来るのか｣について実際にデータ分析を実施しながら討議し、顧客に対する効果的なアプローチ方法を研究した。 ■研究方法今回の研究では顧客を「お菓子メーカー」とし、今後どのような商品を開発・販売していけば業績がアップするのか、というシナリオに基づき、下記のプロセスを踏まえてデータ分析を行った。 1. <データの準備> データの収集/クレンジング 2. <仮説と分析準備> 仮説の立案・分析環境の準備 3. <視覚化と全体感の把握> 追加で必要なデータの洗い出し・大まかな傾向の把握 4. <分析方法の検討> 分析方法/ツールの検討 5. <分析> 計算/分析結果の算出 6. <分析結果の確認> 関係性の確認・仮説の実証 ■結果・考察データ分析を実施した結果、上記のプロセスの中で 4.～6.をより多く実施することで、目的とするデータとそれに影響を及ぼす他のデータとの関係性をより多く分析することが出来る。それによって、今まで見えていなかった事柄との影響分析を即座に行うことが出来ることがわかった。これらを体系化しデータ分析をスピーディーに行うことを私たちは「アジャイル・アナリティクス」と名付け、変化のスピードが激しい時代に即応したサービスとして適切だと判断した。この「アジャイル・アナリティクス」という手法を用いて、データサイエンティストを IT サービスとして提供するということは 1 つの手段にすぎないが、世の中のデータサイエンティスト不足に悩まされている企業が、今後サービスとしてデータサイエンティストがもたらす恩恵を受けることができれば幸いである。 2014 Beacon Users' Group