データサイエンスのチカラでビジネスに役立つ価値を

執行役員対談 私たちが考えるデータサイエンスとは?

  • 新卒採用
  • キャリア採用

Interview インタビュー

注目の職種であるデータサイエンスの世界では
どんなスキルや素養が求められているのか

ビッグデータ、AIの時代を迎え、ビッグデータ事業への注目度は高まっています。実際にデータサイエンスの仕事にはどんなやりがいがあるのか、仕事に求められるスキルや素養はどんなことなのか。データサイエンスの現場を牽引し、支える4人の執行役員に話を聞きました。

  • データサイエンスグループ 所属 金融業界を担当

    データサイエンスグループ 所属
    金融業界を担当

    スコアリングモデル、
    信用リスクの分析を行う
    [物理学専攻 出身]

  • データサイエンスグループ 所属 製造業をメインに担当

    データサイエンスグループ 所属
    製造業をメインに担当

    不良率の改善、故障予知などを行う
    [物理学専攻 出身]

  • データサイエンスグループ 所属 マーケティング系を担当

    データサイエンスグループ 所属
    マーケティング系を担当

    主にアナリティクスコンサルティングを行う
    [国際社会科学専攻 出身]

  • エンジニアリンググループ 所属 分析業務のシステム化企画、分析基盤・アプリケーション構築を担当

    エンジニアリンググループ 所属
    分析業務のシステム化企画、分析基盤・アプリケーション構築を担当

    [生物工学専攻 出身]

物理、経済、工学と出身学部は様々

以前はどんな仕事をしていたのですか。

博士課程では素粒子物理学を研究していました。実験のための機器を作っては実験を繰り返す毎日でした。ヒッグス粒子の研究プロジェクトにもかかわっていました。シカゴのフェルミ国立加速器研究所のCDF実験にも参加しました。こうした実験では大量のデータが収集されます。それを分析して探索していくわけですが、素粒子を人に置き換えれば、社会の役に立つことができると考えて、この世界に入りました。

私もバックグランドは同じです。32歳まで理化学研究所などで実験をしてきました。加速器を使った素粒子実験ではデータからシグナルを取り出します。その際に使う統計の知識が、データサイエンスでも活かせると考えたんです。

私はちょっと違って経済学畑の出身です。大学院ではミクロ計量経済を研究していました。社会を物理統計で分析する研究で、その知識を役立てたくてデータ分析の仕事をしてきました。根っからのデータ分析屋さんです。

大学は工学部です。生物機能工学の専攻でタンパク質の構造解析シミュレーションをしており、そこでコンピュータシステムに興味を持って、当社の親会社であるテクノスジャパンに入社しました。テクノスジャパンでは、主にERPの周辺システムの開発を担当していたんですが、当社が設立されて間もないタイミングで、こちらに移ってきてデータ分析の基盤となるシステム領域を担当するようになりました。

データ分析の価値を認めてもらう

今の仕事のやりがいはどんなところに感じますか。

今データ分析は一種のブームです。技術的にも業界的にも変化が速い。キャッチアップするのも大変です。ただ、新しい業界だけに、可能性は無限大です。日々の業務は決して楽ではありませんが、新しいものを創り出していくのはやりがいがあります。

製造業では、まず職人肌の現場の人にデータ分析の意義を理解してもらうことが大事になります。肯定的な意見も否定的な意見もありますが、現場の知見が数字に出てくるだけにやりがいは大きいですね。
もうひとつ大事なのが、経営層にデータ分析の投資対効果を見せることです。データ分析はやってみないと何が得られるかわかりません。投資対効果が見えない中で付き合ってもらうことから始まりますが、投資対効果を見せることで、分析の価値を認めてもらえるようになります。

マーケティングの分野の特徴は、実務にからめた分析が多いことです。データ分析の結果を実務に適用する”実務接続”が大事になります。
例えば、営業部門が持っているアタックリストの一部でどういうアプローチが最適なのかをテストして探り出し、全面展開していくのですが、必ずしも期待した効果が出ないこともあります。そこでさらに分析して改善点を見出し、課題を乗り越えて結果につなげていくプロセスにやりがいを感じますね。「データ分析をして良かった」とクライアントに言ってもらえるときはうれしいですね。

データ分析のシステムは、ERPなど企業の基幹システムとは異なり少人数で短期間での構築を求められる事が多いです。数人で数ヶ月、プロジェクトによっては一人か二人というケースもあります。
そのため、1人ひとりに求められる範囲は自然と広くなり、アプリケーションから組み込みソフトウェアまで手掛けることもあります。しかも、作ったシステムへのクライアントの評価も速く、すぐにフィードバックされます。それを受けてさらにブラッシュアップして、より良いものを目指します。大変ですが、自分が作ったものが役に立つことを実感できるので達成感がありますね。

数学のリテラシは大前提になる

データ分析の仕事の意義はどんなところにあるとお考えでしょうか。

意義としてはクライアントだけではできないことをサービスとして提供しているということでしょうか。データ分析の結果によって、ビジネスに貢献できていることが大事なんだと思います。

理屈っぽい、理論が先行しがち、などと言われることもありますが、データ分析の能力を社会に役立てることができれば意義は大きいと思います。
例えば波形は人が見ればおかしいところに気付きますが、システムでは気付きにくい。それを機械学習を使ってできるようにしていく。こうした仕組みを理解することで実社会に役立つデータ分析ができるようになります。

ビッグデータがあって、それを処理する技術があって、分析の手法も発達してきました。こうした条件がそろったことで、今までできなかったことができるようになりました。だからこそ注目されているんです。
しかも、大学院でデータ分析などをやってきた人であれば、短期間でビジネスにその知識を活かすことができます。開かれた業界でもあると思いますね。

確かに注目されている職種ではありますが、誰でもできる仕事ではありませんよね。
実際にデータサイエンティストになるためには、どんな素養が求められるのでしょうか。

数学のリテラシは必要ですね。それに加えてビジネスの目的を見失わないことが重要です。そうでないと自己満足の分析で終わってしまう。ビジネスとしてのアウトプットを高めるために、数字を駆使する力が求められています。ただ、道具であるITは使えないと仕事にはなりませんが。

私は、ITスキル、数学力、そしてコミュニケーション能力、この3つがデータサイエンティストには求められると定義しています。ただ、本当に全部できる人はスーパーマンです。仕事をする際には、それぞれの分野に得意なメンバーでチームを作ってチームワークでカバーしています。ただ、もともとは数学力がやはり一番大切です。

数学は一年やそこらではものになりませんからね。ITスキルやビジネスセンスは社会人になってからでも身に着けられますが、数学は会社に入ってから1から学ぶのは難しいです。

システム基盤についてはどうでしょうか。

システムの領域は進歩が速いので、強い探求心が求められます。1つ1つの技術を先輩から教えてもらうのではなく、自分で調べて自分のものにしてしまうくらいのバイタリティやスピード感が必要です。
以前は新入社員向けにいくつかの言語を教育していましたが、今では最初に最低限必要な言語をトレーニングして、それ以降はテーマを与えて、システムを作る研修を行っています。より実践的なスキルを仕事を通して学んでいくことを知ってもらいたいからです。

公正な立場から結果に向き合う

今御社が求めている人物像について教えてください。

探求心はデータサイエンティストにも必要です。その意味で、自分の得意分野を持っている人でしょうか。とんがっているか、オールマイティか、いずれにしても徹底してほしい。そしてそれを人に伝えられるような人です。

自分の考え方をしっかり持っている人に来てもらいたい。どう考えればものごとが進むのかを自分なりに考えられる人です。
私たちに求められているのは、分析の結果を見て、改善点に気付いて、次のステップに進むことですが、そのためのポイントは初めから考えて臨んでいます。研究と同じです。自分で研究を推進する能力を持っていることが重要なんです。

真面目であることも大事です。データを扱う仕事は、期待される結果を出すために、こういうやりかたをするというのは邪道です。あくまでも公正な立場から結果に向き合い、期待通りでなければいちからやり直すという姿勢が大事なんです。

事実と仮定をしっかり切り分けることは重要です。出ないものは出ないんです。

邪悪さは駄目ですね。

良いシステム基盤を作るにはコミュニケーションが必要です。そのためには主張できることも大事ですが、何よりも相手の話に耳を傾けられる人であることが求められます。
私たちが話をする相手は、システム開発の人だったり、クライアントだったり、データサイエンティストだったりします。それぞれ仕事が違えば、考え方や使っている言葉も違います。その違いを吸収して、要望を理解して、前に進めていかなければなりません。自分だけの考え方や意見に固執していては、仕事がうまく進まないんことが多いんです。

一緒に新しい世界を切り拓く仲間に

学生さんにメッセージをお願いします。

今はAIや機械学習が注目されていますが、技術は常に進歩しています。学生の人にはそうした最新の技術に是非触れてもらいたい。実際に触れて、学んで、自分に合っているかどうかを判断してほしい。専攻に関係なく、積極的にこの分野に興味を持てるかどうかが大事なんです。

AIや機械学習については、人間の仕事を奪うのではという話になりがちですが、こうした技技術を普及させて、仕事を肩代わりしてもらって、人間は余った時間をより有意義に使えばいいんです。そういう社会に向けて頑張れる人に来てもらいたいですね。

当社はまだ設立から3年の若い会社です。これからもっと変わっていくはずです。会社が変わっていくのを目の当たりにするチャンスはそれほどない。それも含めて一緒に楽しもうという想いをもって、一緒に会社を作っていってもらいたいですね。

今ビッグデータやAIが注目されていますが、将来はそれらが活用されて当たり前の世界になります。それを支えるのはシステムです。その重要なシステムを一緒に作り上げていく仲間になってほしいと考えています。

この流れをブームに終わらせるわけにはいきません。社会にとって有用なものだからです。より良い社会をつくるために、この会社を必ず成功させる、という信念をもって一緒に頑張ってもらえる人を待っています。

//
  • Facebook
  • Hatena
  • twitter
  • Google+
PAGETOP