第2回「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」レポート

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第1回に引き続き、データサイエンティストを目指す学生向けのセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」の第2回が1/31(木)に開催されました。当日の様子について紹介します。

このセミナーはデータサイエンティストのキャリアと活躍の場や、ビジネスではアナリティクスがどのように活用されているかについて、スピーカーがこれまでの経験をもとに紹介するものです。

経営幹部候補としてのデータサイエンティスト

はじめに、データサイエンティストのキャリアについて、コニカミノルタジャパン株式会社・松木さんの講演です。コニカミノルタジャパンでは、2016年にデータサイエンス推進室を設置し、コピー機の買替・故障・受注の予測などにデータ分析を活用しているそうです。

まず、成果を出せるデータサイエンティストのキャリア形成についての話です。この話題の中では「データサイエンティストとは経営幹部候補、すなわち分析・数理モデルで経営課題を解決できる人材である」という一文がとても印象的でした。松木さんは、ただ分析作業ができる・数理モデルを作成できるだけではなく、それらの優れた技術をツールとして経営課題の解決ができる人材というのがデータサイエンティストのあるべき姿と考えると言っていました。

次に、データサイエンティストに求められるスキルについてです。そのスキルとは主に、分析スキル・ITスキル・ビジネススキルに分けられますが、その中でもビジネススキルは他の2つに比べて教育が困難であり、知識と経験が必要です。そこで実際にコニカミノルタジャパンでは、分析・ITスキルをもつデータサイエンティストと、ビジネススキルを持つ他部署メンバーとが共同して分析を行う仕組み(=タスクフォースユニット)でデータサイエンティストのビジネススキルを補うことを行っているそうです。

こうして、組織単位で分析を進めるにあたって欠かせないのがコミュニケーション能力です。ここで言うコミュニケーション能力とは、単純に人と仲良くなれるという意味よりも、「相手を理解するための、幅広い知識を習得する」「相手が理解できるようにデータサイエンスの見える化をする」ことを指します。現場や他部署メンバーの考えを理解するためのビジネスにおける幅広い知識、データサイエンスの知見がない人でも一目でわかる環境の構築が必要であるとのことでした。

 

講演の最後には、「データサイエンティストは多種多様な専門性が必要である」というメッセージをいただきました。これまでの話にもあったように、数理モデルの開発といった場面は仕事の一部で、ビジネススキルやコミュニケーション能力を活用することでいかに他の社員に、現場に「みせる」かが重要であるということを学生に伝えていただきました。

 

 

 

ビジネスで活用されるアナリティクス “顧客理解”

次に、ビジネスで活用されるアナリティクスについて、SAS Japanの庄子による講演です。

「通信販売サイトから自分だけのクーポンが送られてきた」、「動画配信サービスに自分好みの動画がおすすめされる」、「携帯電話の学割があれほどまで安い」などといった例を挙げ、私たちが日常生活においてデータ分析の恩恵をどれだけ受けていると思うか?という質問を導入として講義は始まりました。また、消費者のうち64%は支払う金額よりもそのもの自体の質を重視するにもかかわらず、それを完璧に捉えることが出来ている企業はわずか6%であるという話もあり、顧客理解の重要性を直観的に感じることが出来ました。

 

顧客理解について、前半ではそのコンセプトの紹介です。
顧客理解とは何を理解するのか?代表的な3つの項目があります。

  1. 「顧客の優良度・リスク」:どの顧客が特に大事か、損をもたらす可能性が高いか
  2. 「顧客の嗜好」:個々に異なる顧客の好みに対して何を薦めるべきか
  3. 「顧客の行動」:顧客の生活パターンや生活圏等を考慮する

この3項目について、携帯キャリアの顧客理解に関する施策を顧客の加入から解約の流れに沿って例示していました。
後半は具体的に3つの項目についてどのような分析を行っているかについて、前半にもあった携帯キャリアの顧客理解に関連する具体的な施策に3項目をそれぞれ当てはめて紹介していました。ここではその一部を簡潔に紹介します。

  1. 「顧客の優良度」:生涯価値(Life Time Value)の算出(どれくらい先まで契約の継続をしそうか、機種変更はいつ頃しそうか)
  2. 「顧客の嗜好」:テキストを用いた趣味嗜好判定
  3. 「顧客の行動」:位置情報による生活圏の特定

最後には、「企業のデータ活用はまだまだ発展途上でみなさんの活躍が企業や世の中を大きく変える」という前向きなメッセージと、情報倫理のプライバシー懸念について「倫理観が大事”Don’t Be Evil”(by Google)」という助言の両方を学生に向けたメッセージとして伝えていました。

 

SAS student Data for Good communityの紹介

セミナーの最後には、学生のデータサイエンティストに向けた学びとしてSAS student Data for Good communityについて紹介しました。

Data for Good」とは多岐にわたる社会的なテーマから課題を提示し、データを活用して解決しようとするものです。これまでにブログで紹介した世界の絶滅危惧種通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和をData for Goodの活動具体例として紹介しました。この活動を学生が主体となって行うことに価値があると思い、SAS Japanでは学生がData for Goodを行うコミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を発足しました。

その目的は、

  • 社会問題へのアプローチを通してData Scienceの流れを経験すること
  • Data Scienceに関するスキルの向上
  • 学生間の交流拡大
  • 社会への貢献の達成

などが挙げられます。

具体的な活動は主に2つあり、一つは社会課題の解決に向けたデータ分析でオンラインでの議論や定期的な集まり、作成したレポートの公開、アクションや施策の提案です。もう一つはイベント参加で、データサイエンスに関する講演への参加やデータ分析コンペ出場、勉強会などを予定しています。

SAS student data for good communityに参加する意義として次のことが挙げられます。

  • データサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できる
  • 大学の講義や自主学習で学んだスキルの実践・アウトプットできる
  • 参加者同士の交流を通じた知識・アイデアの共有、プロジェクト進行
  • 社会貢献の達成

このサークル活動に興味のある方はJPNAcademicTeam@sas.comまでご連絡ください。

講演終了後には、講演者と参加者で軽食を取りながら歓談しました。学生が講義の内容に関して詳しく迫った質問をしたり、異なる専攻・学年の学生同士で交流したりと有意義な時間になりました。

 

 

 

次回の学生向けセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」は3月19日(火)に開催予定です。みなさんの参加をお待ちしております。

Tags academic
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Academic Support Staff

横浜市立大学データサイエンス学部2年

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