次代のキーワード
“データ”が創る社会とキャリアを知る一日

―― Data Science Fes 2019 Student Academyから(学生レポート)

  • SHARE
  • facebook
  • twitter

<企業講演>
様々な業界と協奏し社会を変える!
NECのデータサイエンティストの
仕事

NEC AI・アナリティクス事業部 長城 沙樹氏

1年半の実務を積んで見えてきた、データサイエンティストという仕事

長城 沙樹氏

 NEC(日本電気株式会社)のAI・アナリティクス事業部で働いている長城氏は、入社してから1年半という短い期間の中で様々な案件に携わってきました。その中で見えてきたデータサイエンティストとしての在り方について語ってくれました。

 まず長城氏が指摘したのは、データサイエンティストという職種は、AIと同じように明確な定義はないということ。一般社団法人データサイエンティスト協会では『データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネスの課題を解決へと導くプロフェッショナル』と定義しているそうです。また、長城さんが勤務するNECでは『アナリティクス業務の“ゆりかご”から“老後”までをともに歩むパートナー』と位置づけています。ゆりかごから老後というのは、目指すゴールに向けてAI活用の流れ(調査→企画→検証→導入→活用)を最初から最後までサポートするという意味だそうです。

 次に長城氏は、データサイエンティストに求められる3つのスキルを指摘されました。
 「それは、ビジネス力:お客様の業界を調査し、提案・企画する能力。データサイエンス力:実際の分析を行うのに必要な数学や統計学の知識。データエンジニアリング力:システムの導入にあたり製品化するプログラミングの知識です」(長城氏)

 しかし、実際にはすべての能力を兼ね備えるスペシャリストを採用することも育成することも難しいようです。何らかのスキルを持つ人が、皆で力を合わせて解決策を考えていると強調されていました。

 「事実、NECでは全体を取りまとめる分析コーディネーター、ビジネス力が必要な業界調査・企画がメインの分析コンサルタント、実際の分析や解決策の検証を行う分析エキスパート、検証したものをシステムに導入して製品に落とし込む分析アーキテクトに分かれ、それぞれの仕事を行っています」(長城氏)

 長城氏自身は分析エキスパートとのこと。日頃はコードを書くのが8割、お客様との打ち合わせが1割強、他の時間は自己研鑽に充てているとのことです。関わる案件はとても幅が広くて、製造・小売・物流・交通運輸・金融とさまざまに及んでいるとお聞きしました。

データの規則性を発見し、予測の裏付けとなる根拠を可視化するNECの独自技術『異種混合学習技術』を用いた事例の紹介

 講演の後半、長城氏はNECが独自に開発した、『異種混合学習技術』という技術を取り上げました。少し難しくなりますが、『異種混合学習技術』とは、計測データ中に混在する複数の規則性を自動的に分割・抽出し、高い精度と解釈性を両立する世界初のビッグデータ分析エンジンだそうです。この技術を活用することで、人手では困難な複雑な予測について高い精度の結果を得ることができるだけでなく、予測に至った理由も確認できると説明されました。
 「『異種混合学習技術』は、特定の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を切り替えます。これによって、従来の機械学習では分析が困難だった『規則性が変化するデータ』でも高精度な予測や異常検出が可能になりました」(長城氏)

 長城氏は、『異種混合学習技術』を用いた実用例を一つ紹介してくれました。
 「ある製造業の鋳造工程では、溶けた金属を型に流して固めた際に、内部に巣と呼ばれる空洞の層が生じて品質不良となる課題がありました。そこでNECでは、材料や製造過程での製造条件や各種計測データ、気象条件などの多様なデータを、AI(『異種混合学習技術』)を用いて分析しました。その結果、有効な品質不良要因をAIが示唆し、原因特定に向けて、製造現場のプロも納得する情報が得られました。」(長城氏)

 講演の最後に長城氏は、学生に以下のメッセージを送ってくれました。
 「実際に働いてみて、課題を解決するためには基礎知識が大切だということは、学生も社会人も共通していると感じました。一方、学生と社会人で異なる点があることにも気付きました。それは、学生は純粋に自分の研究に没頭でき、求められる指標も多くの場合は精度に限定されますが、社会人は何よりもお客様の課題を解決することが重要視され、求められるものも分析結果の精度ではなく、どれだけお客様に価値を提供できるかということになります。ただ、どんな場面でも必要となる問題を解決する能力、基礎知識は、学生のうちから身に付けることができます。社会で活躍できる人間を目指して、ぜひ基礎知識の習得・鍛錬を実践してください」(長城氏)

 NECは日本を代表する大企業です。そのような環境で、データサイエンティストとして働く長城さんのお話をお聞きして、仕事ぶりを今まで以上にイメージすることができた気がします。実際に自分でデータ分析をしていても中々解決の糸口が見つからない課題があったりするので、『異種混合学習技術』には興味が湧きました。機会があったら、もっと詳しく勉強してみたいと思えたセッションでした。

 (リポート:早稲田大学大学院先進理工学研究科 学生団体Waseda AI Lab 岡本 将樹)

<企業講演>
HUMAN+MACHINE~人間とマシン
の共創によるビジネス価値創造

アクセンチュア株式会社
デジタルコンサルティング本部 アクセンチュア アプライド・インテリジェンス (AAI) 日本統括 マネジング・ディレクター 保科 学世氏

保科 学世氏

生産年齢人口が減少する日本ではヒトとAIの共創が不可欠

 アクセンチュアは、売り上げベースで世界トップ100社のうちの92社をクライアントとして、戦略立案から実践までend-to-end(一貫)でのサービスを提供するグローバルカンパニーです。ストラテジー、コンサルティング、デジタル、テクノロジー、 オペレーションズ、セキュリティーの領域で、専門家によるサービスを提供し企業変革を実現しています。その中でもAccenture Digitalでは、5万人を超えるプロフェッショナルと世界中に存在する40を超えるイノベーションハブ、50を超えるグローバル・デリバリー拠点を持ち、他社を圧倒するデジタルの総合力が強みであると保科氏は説明してくれました。

 また、アクセンチュアのチーフ・テクノロジー&イノベーション・オフィサーでAI領域の専門家であるポール・ドーアティ氏が執筆した『人間+マシン』の日本版監修者でもある保科氏は、様々なデータを示して日本の未来に向けた問題についても語ってくれました。
 「日本全体の人口動態として2035年には3分の1が高齢者となり、2055年に総人口が1億人を下回るという生産年齢人口の減少が問題とされています。AIを活用して生産人口の減少分を補う必要があるのです」

 AI活用を促す資料もあります。アクセンチュアリサーチがフロンティアエコノミクスと発表したリポートによると、日本はAI活用による潜在的な経済価値が高いとされています。このリポートは、16業種の経済成長率を比較し、2035年までのグローバルな経済成長に対するAIの影響を予測。新たに年間14兆ドルの粗付加価値の創出が可能となることが示されています。

 一方で、同リポートは「AIの協働に向け、日本の労働者の意識改革と行動は他の先進国と比べて大きく出遅れており、AIが自身の仕事に対してどのような影響をもたらすのかがイメージできず、漠然とした不安を抱えている人が他の先進国と比べて多い」とも指摘しています。

 次に保科氏は、アクセンチュアで実際に取り組んだ案件について説明してくれました。
 「AIを活用した意思決定の自動化の例として、銀行業務の一部をチャットボットで代用して行員・お客様・ロボ・エコシステムプレーヤーがアウトプットを共創するという取り組みを行っています。行員の業務はお客様の確認やコミュニケーションに移行し、経済的効果は9割近くになります。RPA(Robotic Process Automation /ロボティック・プロセス・オートメーション)による自動化の経済効果は2割程度であるのに対して、チャットボットには大きな価値があるといえます」。

日本がAI時代の勝者になるためには

 さらに、保科氏はAI時代における勝者の要因として5つの重要な原則(MELDS)について、説明をしてくれました。
 「MELDSとは、従来とは根本的に異なるアプローチを考える『マインドセット』、ミスや失敗を奨励する環境における『エクスペリメント』、AIの責任ある使用にコミットする『リーダーシップ』、データサプライチェーンを構築する『データ』、人間と機械が融合するために必要不可欠な『スキル』を意味します。これらを併せ持つ必要があるのです」

 保科氏は、日本の未来を見据えて以下のように続けました。
 「単にヒトをAIに置き換えるのではなく、ヒトとAIがお互いの長所を生かした協働をしていく必要があります。事実、共創することで高い成果が見込まれます。AIは、特定領域でヒトを大きく超えるパフォーマンスを発揮することができます。そうしたAIならではの特徴も生かしながら、業務プロセスを再構築していくべきなのです」。

 保科氏は講演の最後に、同社がオープンさせた『アクセンチュア・イノベーション・ハブ 東京』についても触れました。これは、AIを活用するにあたっては、自社内開発のみだけでなく社外とのコミュニケーションも積極的に行った企業の方が、企業価値をよりスピーディに向上させているというデータを踏まえて開設された施設です。ここには、データサイエンティスト、サービスデザイナー、UXデザイナー、セキュリティーやオープンイノベーションの専門家、最新のデジタル技術を活用したものづくりの専門家など様々な分野のエキスパートが常駐しています。海外のイノベーションセンター、学術機関、研究機関とも連携しています。

 「『アクセンチュア・イノベーション・ハブ 東京』では、新規サービスの創出に貢献できる様々な領域のスペシャリストが揃っているほか、サービスを迅速に構築するためのテクノロジー、プラットフォーム、その他多くのアセットが用意されています。今後企業との連携が大いに楽しみです。さまざまな企業とコラボレーションをして新しい価値を生み出す仕事をやりたいと考える学生の皆さん、お待ちしています」(保科氏)

 AIと人のコラボレーションにより、さらに便利で豊かな社会を実現していける。そんな期待を抱かせてくれるセッションでした。『アクセンチュア・イノベーション・ハブ 東京』にも、機会があったら行ってみたくなりました。

 (リポート:早稲田大学大学院先進理工学研究科 学生団体Waseda AI Lab 岡本 将樹)

<企業講演>
自分らしく生きる!
データサイエンスを武器にした新しいキャリア

株式会社オデッセイ コミュニケーションズ 代表取締役社長 出張 勝也氏
株式会社データミックス 代表取締役社長 堅田 洋資氏
株式会社オデッセイ コミュニケーションズ 営業部 文教担当 アシスタント・マネージャー 平磯 寿樹氏

自身の得意な領域×データサイエンス=自分らしい仕事

出張 勝也氏

 オデッセイ コミュニケーションズは、資格試験の開発・実施・運営、それに関わるコンテンツを創造している会社です。講演ではまず、統計学を学ぶ意義について同社代表の出張氏が語ってくれました。
 「日本企業が弱い理由として挙げられるのは、事実をよく見ておらず、理念先行型の議論が多いことです。これからは、データに基づいた分析、つまりリアリズムに基づいて課題を解決していかなくてはいけません。今はデータサイエンスに多くの人々が関心を寄せています。データに対する知見を持つ人が増えていけば、日本は変わることができると思っています」

堅田 洋資氏

 次に、登壇したのはデータミックスの代表・堅田氏です。データミックスは、社会人向けにデータサイエンティスト育成専門の教育プログラムを提供している会社です。同社がどんな取り組みをしているのか、堅田氏が説明してくれました。
 「データミックスは、データサイエンス界No.1のコミュニティーづくりを目指しています。スクールの入学試験前に準備ステップを設けて、ブートキャンプ、ベーシック、アドバンス、インテグレーションとレベルごとにカリキュラムを構成しています。プログラムを通じて、ビジネスシーンでどのように思考すれば良いのかを学習することができます。データサイエンスは仮説をデータで検証することに加えて、データから仮説や理論を見つける両方向のやり取りがあります。そうした視点と広範囲な分野のスキルをバランスよく、かつ体系的に学べるのが特長です。加えて、ビジネスサイドとデータサイエンスサイドとの橋渡しができる人材を育成するプログラムも用意しています」
 データミックスでのカリキュラムを終えた方のなかには、気象予報士でありながらWeather Data Scientistとして活躍している人もいると聞きました。色々な目的を持った社会人が学んでいることを知りました。
 堅田氏のプレゼンの終盤には、データミックスが主催する検定試験『データ分析実務スキル検定』を2020年2月から開始することをアナウンスしました。試験配信はオデッセイ コミュニケーションズが担当します。この試験は、データサイエンスに関する知識とデータ分析スキルを測定する検定試験で、実際に企業でデータ分析に携わるビジネスパーソンが受験対象となるそうです。検定試験の問題作成・監修にあたったのは、11名の実務家たち。検定試験では、プロジェクトの円滑な進行に貢献できるか、データ分析プロジェクトにおいてビジネス上の示唆を出すことができるかなどを問う問題が出題されるという説明がありました。
 併せて、堅田氏からは、データサイエンティストに求められる五つの特徴が述べられました。それが「Curiosity(知的好奇心)、 Experimentation(実験)、 Creativity(創造力)、 Systematic work(単純作業でもやる気概)、 Communication(わかりやすく説明する)」です。データミックスが行ったアンケートでも、ビジネス成果を出せるデータサイエンティストは外交的でリーダーシップがあり、指示待ちではなく自ら価値を創造する人であることが報告されているとのこと。それを踏まえて、堅田氏は私たちにこうアドバイスしてくれました。
 「データが生み出される現場や意思決定に関与する人たちと話をすることが大切です。知は現場に落ちています。日々の活動の中で『なんでだろう?』という批判的な思考を持ち、指示待ちではなく自ら取り組むこと。出る杭でも気にせずやってみましょう」

『いつでも受験できる』。データサイエンスに役立つ試験

平磯 寿樹氏

 最後にオデッセイ コミュニケーションズの平磯氏から、データサイエンスに役立つ資格試験とともに、資格を取得するメリットが紹介されました。
 オデッセイ コミュニケーションズの配信する資格試験は、コンピューターで試験を行う仕組み(CBT)で実施されます。CBT方式の試験では、年間を通していつでも受験することが可能なため、自分のペースで学習して資格を取得することができるそうです。
 「資格を取得することによって身につけたスキルの証明やアピールができます。現状では、データサイエンスを学び、活躍の場を求める人材とビジネスパーソンとの間に共通言語が存在しないために、データサイエンティストが成果を出しづらいという問題が起きていますが、資格試験により一定の水準を担保することで、こういった問題の解決にもつながります」(平磯氏)
 オデッセイ コミュニケーションズでは、データサイエンスに関わるさまざまな資格試験を実施しています。
 「統計検定、ビジネス統計スペシャリスト、Pythonエンジニア認定試験、VBAエキスパートなどの資格取得を推奨します。若いうちからぜひチャレンジしてください」(平磯氏)

 CBTは学生にとっても便利なのでぜひ受験してみたいと思っていました。自分の得意分野にデータサイエンスを掛け合わせることで、独自の価値を産み出せることが分かり、データサイエンスを勉強するモチベーションが上がりました。

 (リポート:早稲田大学大学院先進理工学研究科 学生団体Waseda AI Lab 岡本 将樹)

<企業講演>
デロイトにおけるデータサイエンス
のビジネス的価値

デロイトトーマツグループ データサイエンティストチーム
徳田 暁氏
江原 悠氏
福屋 翔太氏
山田 奏人氏
佐藤 拳斗氏
島 崚祐氏

データサイエンティストに求められる素質とは

徳田 暁氏

 まず、データサイエンティストチームのチーフを務める徳田氏が講演されました。データサイエンティストはプログラミングを書く人と思っている人も多いが、実はそうではないと徳田氏はいいます。そして数百人のプロフィールを形態素分析した考察内容をデータサイエンティスト志望の学生向けとして説明してくれました。
 「データから見るデータサイエンティスト職は、科学的なバックグラウンドが重視されている傾向がうかがえます。事実、プロフィールには『統計経験や研究経験があり』と書かれていることが多いです。専攻としても統計や化学、工学系が多数を占めています。数学的な研究のバックボーンを有する人が多いのは、論理的に数値説明をすることを求められることがあるからといえます」(徳田氏)
 それだけに、徳田氏はデータサイエンティスト志望の学生に対して「常に論理的な思考を積み重ねることがデータサイエンティストになるための近道である。文系からデータサイエンティストになることもできるので、ぜひチャレンジしてほしい」とアドバイスをしてくれました。

コンサル×データサイエンスの市場価値

福屋 翔太氏

 次に、福屋氏が登壇。「なぜデータを活用したコンサルティングが求められているのか」を説明してくれました。
 「分析対象のデータが多様化し、専門的な分析技術が必要とされています。IoT時代においてデータ活用による競争が起こっている一方で、データ分析人材は枯渇しています。言い換えれば、データ分析に関するビジネス背景を踏まえ、タイムリーなプロフェッショナルサービスを提供できる人材が求められていると言って良いでしょう」(福屋氏)
 福屋氏はさらに、コンサルティング会社がデータ分析を行う意義として以下の3点を挙げています。
 「①Qualification:定量化することによる施策の精度・具体の向上。②Insight:これまで気づいていない新しい示唆の提供。③Driving Force:具体的な数字、示唆で人を動かすことです」(福屋氏)
 こうした取り組みの成果として、デロイトは世界大手のITリサーチ・コンサルティング会社であるガートナーからデータアナリティクスの部門で最高評価を受けていると言います。

世界有数コンサルティングファームのデロイトで仕事をするやりがい

 続いて、新卒1年目の佐藤氏・島氏・山田氏が登壇。3人からデロイトの会社の雰囲気についての説明がありました。
 「今までデータサイエンスはコンサルでは使われていませんでしたが、今後は絶対に必要です。ビックデータに対する需要は年々増加しています。日本の企業はデータ活用が世界の企業と比べるとまだまだできていません。我々の活躍の余地が大きいと皆モチベーションを持って取り組んでいます」(佐藤氏)
 「デロイトは、事業会社のデータサイエンティストとは異なり、様々な経験を積みながら自らのキャリアを形成することに適した環境であるといえます。プロジェクト単位で働くので様々な業界・領域のデータを扱うことができます。また扱うデータの幅が大きく、分析手法も異なるため、スキル開発にも適した環境であるといえます」(島氏)
 「クライアントとの会議に参加することが多く、課題をダイレクトに聞けるのでやりがいを感じられます。また、単にデータを分析するだけでなく、クライアントに対するデータに関する状況のヒアリングから始まり、分析モデルの説明、ディスカッションまで幅広い業務を行うことができるのも魅力です。しかも、社内にはロジックで勝負する歴戦のコンサルタントが多数揃っており、彼らと職場で肩を並べて働き、新たな時代を共創することに面白さを感じられます」(山田氏)

デロイト『ものづくり』始めます。

江原 悠氏

 最後に、江原氏から『Deloitte dX Garage』の説明がありました。
 「『Deloitte dX Garage』は、デジタルを活用してクライアントやパートナーと共に、これまでにないモノや価値を生み出すために作られた新しいチームです」(江原氏)。
 世界150カ国、25万人以上のエキスパートとのネットワークを活用し、コンセプトの精緻化、プランニングを行い、PoC(Proof of Conceptの略、「概念実証」を意味する)やデジタルサービスの本格導入を迅速に進めていくとのこと。
 「ものづくり×ビジネスに興味ある人をデロイトはお待ちしています」と江原氏は参加した学生に呼びかけていました。

 世界的に有名なコンサルティングファームであるデロイトには、豊富なデータやノウハウが蓄積されており、他社がリーチできない強みがあると理解できたセッションでした。新卒一年目の方々のお話を聞くこともでき、データサイエンティストの仕事ぶりが今まで以上にイメージできるようになりました。

 (リポート:早稲田大学大学院先進理工学研究科 学生団体Waseda AI Lab 岡本 将樹)

Information

イベント名
Data Science Fes 2019
主催
日本経済新聞社
期間
2019930日(月)~20191129日(金)
お問い合わせ
dsfes@nex.nikkei.co.jp