Data Science Fes 2019 特別講義 at 早稲田
去る6月21日に日本経済新聞社が実施するData Science Fes 2019における大学特別講義が、早稲田大学データ科学総合研究教育センター主催で同大学にて開催されました。講義では、"現在データサイエンスを学んでいる"または"これから勉強しようとしている学生"を対象に、ビジネスでどのようにデータサイエンスが活かされているかを、ビジネスの最前線で活躍する識者が講演。今回は、当日の内容をご紹介いたします。
冒頭では、Data Robot Japanのチーフデータサイエンティストであるシバタアキラ氏と株式会社STANDARDの代表取締役CEOである石井大智氏が「データサイエンス・AIビジネスの最前線」と題して対談。その後、お二人に加え、当社グループのデータサイエンティストである竹村彰浩とミイダス株式会社のデータサイエンティストである谷田浩樹氏が、早稲田大学データ科学総合研究センターの小林学教授のファシリテートにより「データビジネスの現場」として、パネルディスカッションしました。
所感とメモ
・登壇者の学歴はデータサイエンス領域ではなかったが、仕事現場で学んだ
・興味が高じていつの間にかデータサイエンスができていた
・データサイエンティストと言い出したのはここ最近
・データサイエンス×ビジネスに必要とされている人材
技術そのものの最先端を追いかけている人（研究志向）
技術を使う場所を見つけることができる人（事業目線）
成熟していないデータ分析の環境準備ができる人（DB設計、データ精査、分析ツール選定など）
・ビジネスにおけるデータサイエンスは、技術だけで問題解決するのではなく、事業や業界の専門知識とデータサイエンスの組み合わせ
・ツールとしてAI使う世界から、AIと人が対等になりつつある。ただし、AIが人と同じことを行うのではなく、お互いの強みをうまく役割分担するだけの話。
・何を解決するか（What）、どうやって解決するか（How）？と分けた際に、データサイエンスはHowでしかない。Whatを設定する、つまり課題設定力が大事なので、現場を知ること・整理して課題を定義することが非常に大事
・ついでに社内における人間関係も大事
・データをどのように入手したか？が大事。
・データがあれば何でもできる説はやめたほうが良い
弊社グループ データサイエンティスト 竹村のコメント
ビジネスでデータを扱う際に一番重要なことは、データそのものを見極めることです。
そのデータがどこからきたのか？社内のどの部門や立場の人が、どのような目的で収集されたデータなのか？といった背景情報を知りにいくことが大事。これが学生時代に学ぶデータサイエンスと大きく違うことです。例えば、同じような売上データだったとしても会社・部門によって、生成される過程や背景事情によりデータに対する期待が違います。ここを間違って捉えてしまうと、もともと解きたかった課題と当てはまらないモデルが出来上がってしまいます。僕自身、データ自体に対する前提確認や、プロジェクトに対する期待値の理解について――つまり"プロジェストを取り巻く背景情報を理解すること"を常に念頭に置いて業務に取り組んでいます。
日本経済新聞社主催のDataScienceFesは、今回の早稲田大学での講義開催を皮切りに、ビジネスの最前線を担う企業の経営・マネジメント層・ビジネスサイド、そして次世代の社会を担う教育機関や学生に対して"データが時代を創る力になる"社会実現に向け各種パートナーと共創・発信展開していくと伺っています。"人が人らしく働くためのAI活用"を掲げるアルゴリズム事業準備室としても、引き続きこの取り組みのパートナーとして共創・発信を推進していきたいと思います。
株式会社インテージホールディングス
アルゴリズム事業準備室 特命担当
ハウスメーカーでの営業経験後、人材関連企業・Webメディアにてマーケティング・新規事業開発業務に従事。2009年よりマーケティングリサーチ会社複数社にてBtoBマーケティング組織の立ち上げ、戦略構築、企画運営を統括。 2019年インテージ入社。アルゴリズム事業準備室に参画。