最近、SNSなどで「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」という記事が話題になりました。人工知能(AI)を導入しようという企業の最悪の顛末をコミカルに描いたジョーク・ストーリーですが、これを面白がる人が多いというのは、多少なりとも日本のIT業界の現実を反映しているのかもしれません。 このような事態になっているのは、AIに対する過度な期待が原因の一つかもしれません。AIは、機械に任せれば素晴らしいことが起こる魔法ではなく、明確に定義されたタスクを実行するように機械をトレーニングする方法です。人間が行うタスクを機械が代替することになるのですが、人間が活動しているシステムのなかで、どの部分を機械にやらせるかを考え、実装し、運用しなければなりません。これは、これまでSASが実現してきたアナリティクスの延長にほかなりません。 「AIが発達すればデータサイエンティストはいらない」という説もあります。データサイエンティストが機械学習を実装する役割だけを持つのであれば、そうかもしれません。しかし、本当に必要とされる仕事が「人間が活動するシステムの中でのアナリティクスの活用」であるなら、まさにAIが使われる仕組みを考え、実装し、運用できる状態にする人材こそが求められているのではないでしょうか。 今年5月、SAS Forum Japan のなかで開催された「データサイエンティスト・キャリア・トラック」では、アナリティクスを活用する組織のなかでデータサイエンティストがどのように活躍するかについて、企業の方々から学生向けの講演をいただきました。例えば、ITや数理モデルを使いこなせることは初級レベルで、ビジネススキルを身に着けながら、最終的には経営幹部候補となるキャリアパスを提示している組織や、一方で、趣味で培ったスキルをビジネスに生かすデータサイエンティストがいます。このように、データサイエンティストのキャリアは組織・個人によってさまざまですので、多様人材がそれぞれの強みをもって活躍することができそうです。 しかし、どの組織・個人でも共通しているのは「目的志向」である点です。何のためにデータ分析をするのか、それがどのような価値を持つのかを明確にしなければ、課題解決のためのデータ分析はできません。データサイエンティストは単にデータ分析の技術で課題解決するだけでなく、「課題設定」をする役割を持たなければ本当の価値は生み出せないのです。そもためには、さまざまな問題意識を抱える人たちと異業種交流をするなど、幅広い視野が必要となりそうです。 データサイエンティスト協会が示した３つのスキルのうち、「ビジネススキル」については、ときどき「ドメイン知識」（業界や業務についての知識）として紹介されることがあります。しかし、本当に必要なのは、その知識を解決すべき課題に変換する力だと考えます。データサイエンティストを目指す学生が、すべての業界・業務についての知識を得ることは難しいですが、アナリティクスが活用される代表的な業界において、どんな課題がどのようにアナリティクスにより解決されているかを知ることで、応用力を身に着けられるのではないでしょうか。そこで、SAS Japanでは、次のような内容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」をシリーズで開催します。 データサイエンティストのキャリア ... 「データサイエンティスト・キャリア・トラック」の講師陣による、それぞれの組織や個人としてのデータサイエンティストのキャリアや活躍のかたちを紹介 ビジネスで活用されるアナリティクス ... データサイエンスやアナリティクスがどのような業界のどんな課題を解決するために活用されているかをSAS社員が紹介 学生によるデータサイエンスの学び ... 学生がどのようにデータサイエンスを学習しているかを学生自身による体験を交えながら紹介 第1回は11月30日（金）に開催します。データサイエンティストを目指す学生の皆様のご参加をお待ちしています。

みなさんは「STEM」という言葉をご存知でしょうか。 これは、Science, Technology, Engineering, Mathematics の頭文字を合わせた言葉で、いわゆる「理系」から医学・薬学を除いたものをイメージすれば分かりやすいでしょう。 近年、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能という言葉がバズ・ワード化していますが、それらを扱う人材の確保のために、「STEM人材育成」「STEM教育」の重要性が叫ばれています。日本は、米国に比べてこれらのデータ活用分野の遅れがあると言われていますが、STEM教育についてはどうでしょうか。 平成28年の日本の学生数の分布を見ると、工学16%、理学3%の19%の学生がいわゆる「STEM学部」に在籍していると言えます。一方、全米教育統計センターのデータを見ると、2014-2015年の学部の学位数は、8.5%がNatural science and mathematics (理学に相当)、9.2%がComputer science and engineering (工学に相当) となっています。全学生に対するSTEM教育を受ける学生の割合としては、日本と米国であまり差は無いようですが、工学と理学の割合が大きく異なり、日本は圧倒的に工学のほうが多くなっています。これは、日本が「ものづくりの国」である（あった！？）ことに由来するかも知れません。 閑話。 意外かもしれませんが、STEMには「心理学」も含まれています。「心理テスト」や「カウンセリング」のイメージが強い心理学ですが、実は、これらは心理学の一部分で、特に「実験心理学」と呼ばれる領域では、人間（場合によっては動物）の心理・行動について実験によりデータを集め、統計学を駆使して解析を行います。データサイエンティストをお探しの人事担当者さま、心理学専攻の学生は狙い目かも！？ 閑話休題。 データを見る限り、日本でSTEM教育を受ける学生の割合は、米国と比較して圧倒的に少ないわけではないようです。OECDにおける学習到達度調査でも、義務教育修了段階の科学リテラシーや数学的リテラシーは、日本は国際的に上位グループに属しています。それでは、ビジネスにおけるデータ活用分野で、STEM人材活用が遅れているとされる理由は何でしょうか。 もしかしたら、それは大学の質にあるのかもしれません。米国ノースカロライナ州立大学の Master of Science in Analytics (MSA) では、アナリティクスの即戦力となる人材育成を進めています。まず注目していただきたいのは、就職に関するレポートをはっきりとデータで示していることです。特に、この修士号を取ることの投資対効果(ROI)を算出し、「21ヶ月で元が取れる」「3年のROIは$127,500」と、このプログラムに参加することの意味を、就職先を見据えて提示しています(上記レポートp.10)。逆に言えば、MSAに入学する学生は、アナリティクスの世界で活躍することを最初から目指しており、学習のモチベーションは非常に高いと想像できます。 もちろん、就職先で発揮できるスキルを養成することだけが大学の役割ではありません。しかしながら、多くの学生がアカデミックな研究の道ではなくビジネスの世界に進む以上、このような大学も一定数存在してもよいように思います。 また、この修士コースで特筆すべきは、Practicum という実践的プロジェクトがカリキュラムに含まれていることです。このプログラムでは、2017年現在、110以上のスポンサーが156ものプロジェクトを提案しています。スポンサーは実際の企業における具体的な課題をデータとともに提供し、学生は4-5名のチームとなってこの課題に8ヶ月かけて取り組み、最終的なレポートをスポンサーの前でプレゼンテーションします。このような実践的なプロジェクトを通して、学生はデータ分析のスキルと課題解決の方法を学びます。 日本においても、筑波大学ではこのような実践的な産学連携講義の取り組みを開始しており、SAS Japanでも昨年より分析環境の提供による教育支援をしています。データサイエンティストの育成を目指す大学教職員の皆様、実践的データ活用の講義を始めてみませんか？ SAS Japan がサポートいたします。