SAS Global Forum2019 三日目の参加レポートです。一日目、二日目に引き続き本日も数多くの魅力的なセッションが行われました。参加したセッションの中から特に興味深いと感じたものをいくつかピックアップしてご紹介します。
難民支援のためのデータサイエンス
最初にご紹介するセッションは”Data4Good: Helping IOM Forecast Logistics for Refugees in Africa”です。IOM（国際移住機関）と協力しデータを用いた難民支援の事例について説明しました。
今回の分析は主にエチオピアの難民キャンプについて行われました。まず難民キャンプの規模や種類、さらにどのような物資が不足しているかについての情報を、バブルの大きさや色を用いて地図上に可視化します。この結果から安全な水や入浴・洗濯の機会など主に公衆衛生に関する課題をどのキャンプも共通して抱えていることが分かりました。そこで公衆衛生に関する水・石鹸・洗濯などの具体的な要素について、それが不足しているキャンプの数をグラフ化した結果をもとに援助の優先順位を策定し、より効果的な援助を実現しました。次に、キャンプで生活する難民についての分析です。キャンプごとに、老人が多い・女性が多いなどの特徴があり、それに応じて必要とされる支援は変わってきます。しかし流動的なキャンプにおいてその傾向は日々変化することから、支援の過不足が発生していました。適切なタイミングで適切な支援を行うため、年齢や性別などに基づき難民をいくつかのセグメントに分け、それぞれについて一つのキャンプ内にいる人数を予測するモデルを作成しました。このモデルの予測を用いることで支援物資を適切なタイミングで必要量を配分し、無駄を削減しながら必要な支援を届けることが出来ました。さらに、IOMから集めたフィードバックを用いて日々モデルを改善し、よりよい支援を追求しました。
優秀なデータサイエンティストになるには
次に”How to Be an Effective Statistician”というセッションについてご紹介します。データサイエンティストとして20年以上の経験を持ち、第一線で活躍し続けているプレゼンターが、自身の経験を踏まえながら優れた統計家になるためのヒントを伝えました。彼は”Effective Statistician” とは、「適切な分析を、適切な方法で、適切なタイミングに行える統計家」と定義しています。そして、そのためには２つのスキルが重要だと語ります。
一つ目は「リーダーシップ」です。データサイエンティストは主としてチームで分析に取り組みます。データサイエンスには統計のスキルだけでなく、分析分野についての専門知識や根本的なビジネススキルなど様々な能力が必要であり、それらを全て備えている人は多くありません。そこでリーダーの出番です。各メンバーの得意不得意を考慮しながらタスクを割り振り、各々の欠点を補いながら総合力でプロジェクトを進めていきます。しかしここで「独裁的なリーダー」になってはならないと強調しています。ある課題を解決するためのデータを用いたアプローチの仕方は一通りではありません。チーム内でディスカッションを続け、一人一人の意見を尊重することで、課題の本質を理解し、チームとして大きなヴィジョンを描けるのだと語りました。
二つ目は「データを適切に解釈する力」です。データは何らかの解釈が付与されて初めて意味を持ちます。また、それを適切に処理する上でもデータの深い理解は不可欠です。データの表面上の傾向に踊らされず、本質を見抜き適切なアプローチを取るためには、やはりビジネスの知識が役に立つと語っていました。また、データの不足が判明した場合にはそれを収集する仕組みを新たに構築するなど、臨機応変に対応する力も要求されるとのことでした。
セッションの後、データサイエンティストには幅広いスキルが要求されることに呆然としたという学生の発言がありました。それに対し彼は「自分の可能性を制限しているのは多くの場合ネガティブな自己認識。どんなに優秀なデータサイエンティストでも10年後を正確に予測することはほぼ不可能で、10年後の自分を決めるのは自分自身。理想の自分になるため、日々できることを継続することこそ一番の近道。」というメッセージを伝え、学生を勇気づけていました。とても印象に残った言葉でした。
Kick Back Party
さて、三日目の夜にはKick Back Partyが開催されました。バンドの演奏やカウボーイ衣装での記念撮影など様々な余興が催され、各々が素敵な時間を過ごしていました。個人的には、本場テキサスでロデオマシーンを楽しめたことが印象に残りました。日本でのパーティーとは一味違うアメリカらしい陽気な雰囲気を味わうことができ、貴重な経験となりました。
