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企業がデータサイエンティストの才能を引き出すためにはどうすれば良いのか
2021.04.12

注目を集める「データサイエンティスト」の将来第2回

企業がデータサイエンティストの才能を引き出すためにはどうすれば良いのか

著者 塩崎 潤一

データサイエンティストが力を発揮するための6つのステップ

 企業がデータをビジネスに活かすためには、データサイエンティストの能力をどのように引き出せば良いのでしょうか。そのためには、いくつかのステップを確実に踏む必要があります。

 一般的に、企業がデータを活用したいと考えるニーズは2種類あります。1つ目は経営の「効率化」を図ろうというものです。工場の製造ラインを効率化したり、物流ルートを最適化するなど、先行研究も多く、データを使うことで比較的効果が出やすいものです。

 2つ目は、データをマーケティングに活用するなど、売上や利益の「最大化」を図ろうというものです。デジタル広告を最適化したり、消費者ターゲティングの精度を高めるなどの視点でデータを活用しようという考え方です。

 どちらの目的でもデータサイエンティストが担当する業務は概ね同じです。具体的な業務は6段階に別れており、(1)データで何をするのかを明確にする、(2)データを集める、(3)データを整理する、(4)現実の課題をモデル化する、(5)分析・シミュレーションする、(6)戦略を立案する(改善策を提示する)という流れになります。

「(1)データで何をするのかを明確にする」という段階では、ビジネス力が求められます。企業が漠然と抱えている課題に対して、データサイエンティストは具体的にデータを使って何をするのかを考える必要があります。

 (2)と(3)は似ていますが、異なる業務です。エンジニアリング力を駆使して「(2)データを集める」ことは重要ですが、データがきれいに揃っていることは稀で、具体的にデータを見ながら「(3)データを整理する」という大量作業も必要です。データサイエンティストの作業時間の多くが、この工程にかかっているとも言われています。

 次が「(4)現実の課題をモデル化する」という工程です。データを用いて、工場の製造ラインや、消費者の購買プロセスなどを、パソコン上で再現する工程です。この段階では、データサイエンス力が求められます。現実の世界をデータの世界で、正しく再現できるか否かが求められ、データサイエンティストという仕事の醍醐味とも言えます。

 さらにいえば、(1)~(4)の工程は簡単に進むわけではなく、試行錯誤しながら、行ったり来たりしながら進んでいくことになります。

 あとは、そのモデルをもとに、「(5)分析・シミュレーション」を行い、「(6)戦略を立案する」ことができます。製造ラインを変更した場合の効果や、消費者ターゲットを変えた場合の効果などをシミュレーションし、より良い戦略を選択することなどを考えます。データの羅列ではなく、わかりやすく説明するためのデータ・ビジュアライゼーションの業務も重要となります。

 この6つの段階を踏むことで、データサイエンティストは期待された成果を出すことができますが、逆に1つでも欠けてしまうと、本来の能力が発揮できなくなる可能性があります。企業がデータサイエンティストの能力を発揮するためには、少なくともこの6つの段階をないがしろにしないよう留意すべきでしょう。

 データサイエンティストが6つの段階を踏みながら進めるためには、企業の育成戦略がポイントとなります。育成のための研修体系を整備するだけではなく、研修で学んだことを実践する場を提供することも重要です。また、データサイエンティストは新しい職種なこともあるため、企業が求めるデータサイエンティスト像がどのようなものであるか、それを明確にするために上司側からコミュニケーションを取ることも重要となります。

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