自分なりのデータサイエンス像を

いま、データサイエンティストが活躍する現場～
有限責任監査法人トーマツ

デロイトアナリティクス
福元　梓氏

デロイトアナリティクスでは、データサイエンティストのことをデータ分析コンサルタントと呼びます。私もデータ分析コンサルタントとして、クライアントの抱えるビジネス課題を、データを活用しながら解決する仕事をしています。

デロイトアナリティクスには、デロイト トーマツ グループのデータサイエンティストが多数所属しています。監査のデータ分析をはじめ、マーケティング、不正・リスク管理など、活躍の場は多岐にわたります。データを扱う高度な分析スキルに加えて、クライアントの業界・業務に対する深い知識が必要になります。最近携わったプロジェクトでは、IoTデータを用いた人流分析も行いました。ある広いエリアの人の動きを分析し、「ある場所へ人を動かすためにどうすればいいか」というところまで検証しました。また、アナリティクス組織を立ち上げたクライアントに対して、組織構築や人材育成の支援も行いました。分析ツールを使いながら、分析の理論やテクニックをレクチャーすることもあります。世の中の変化と共にクライアントのニーズも新しくなり、それに伴い私達データ分析コンサルタントの活躍の場も広がっているように思います。私たちの仕事は、クライアントの描く理想に向けたご支援をすることです。売上を伸ばす、コストを下げる、新たなソリューションを作るなど、目的はさまざまですが、クライアントの内部リソースだけでは解決が難しかった課題も多くあります。大きな期待と責任を感じますが、だからこそ、ゴールを達成できたときに、大きな喜びややりがいを得ることができます。

世の中でよく言われるデータサイエンティストに必要なスキルは、ビジネス、データサイエンス、エンジニアリングの3つです。ただし、スキル定義は一つではなく、組織戦略や分析プロジェクトによって変わるものです。分析プロジェクトは、企画から分析・結果解釈、評価・報告、施策の実施という流れで進むことが多いですが、フェーズによっても必要なスキルの重みは変わります。ビジネス・スキルは、企画や施策検討の段階で役に立ちますし、データサイエンス・スキルは、分析や結果を解釈する際に活きます。エンジニアリング・スキルは、データ加工や分析環境の準備、分析アルゴリズムの実装などに不可欠です。また、技術の進歩に伴い、求められる知識やスキルも進化し続けていきます。例えば、最近はデータの前処理やモデリングを自動化するツールが普及し始めています。自動化が進めば、データサイエンティストは、ビジネス課題の設定をはじめ、データや分析の目利き、結果の解釈、施策検討など、“人ならでは”のスキルをこれまで以上に問われるようになるでしょう。

最後に学生の皆様に。データサイエンティストを目指される方は、ぜひ企業が主催する勉強会やインターンシップに参加しながら、様々なデータサイエンティストと接してほしいと思います。学生時代は世の中に対する知見を広げ素地を磨きながら、ご自分なりのデータサイエンティスト像を見つけていかれるのが良いかと思います。