【 前編：アナリティクスの現在を語る 】（3/4）

データサイエンティストの由来と現在

―― 企業によってレベルはあれ、アナリティクスとビジネスの結びつきが強まってきた時代の流れの中で、「データサイエンティスト」という言葉が脚光を集めるようになってきました。孝忠さんには本日、NECのデータサイエンティストとして鼎談にお出でいただいています。

孝忠　はい。実は私を含めたこの3名は、全員「データサイエンティスト協会」という組織に属しているんです。

―― データサイエンティスト協会をご存知ない読者のために、簡単にご紹介をお願いできますでしょうか。

孝忠　データサイエンティストという言葉自体は、ブーム以前の昔からあったものなんです。「データサイエンス」や「データエンジニア」という言葉からの流れですね。ですが昨今の流れを受けて、言葉をしっかり定義しなければということで、協会が作られた。そこに私たちが所属しているという状態です。データサイエンティストという言葉も、ビッグデータの黎明期と同じく、非常に曖昧な定義で使われ始めたんですよね。語る人によって、まったく定義が違うという…

―― その前にあった「データサイエンス」という言葉の定義は、明確なものだったんでしょうか？

孝忠　それも、かなり曖昧な部分が多いです。もともとこの業界は、しっかりと定義された言葉が意外に少ないと個人的には思っています。20年程前のデータウェアハウスから始まった情報活用ブームでいうと、データマイニングの時点でかなり曖昧になり、BIではもっと曖昧になって、データアナリティクスではさらに…という感じです。

―― 孝忠さんのおっしゃっている「曖昧になっている」というのは、言葉の境がはっきりしない、茫洋と範囲が広くなっているという意味合いでしょうか？

孝忠　そうですね。境界が定義されない、あるいは「多面性を持っている」という言い方が正しいかもしれませんが、人によって見方がまったく違う。立方体が見方によって変わるように、SIerの見方、コンサルティングの見方、ベンダーの見方が異なっている。しかし実体としては、同じものを指しているというイメージです。

データサイエンティストは、昔から存在した？

―― コンサルタントの立場から、辻さんはどう思われますか？

辻　難しいお題ですね…。個人的な意見ですが、データサイエンティストという言葉は、ある日突然「セクシーな職業」みたいな感じでやってきたものなんですね。ですがそれ以前も以降も、仕事は変わっていないんです。
　では、そのセクシーと呼ばれている職業の像を見てみると、確かに分析の技術や技法に関しては、最新の学会で発表されたものを取り入れていたり、学会発表レベルであったりーWeb系のサーチエンジンやコンピュータービジョン、画像認識といったものですねーそういう部分の精度を上げるために、いかなるロジックやアルゴリズムを行えばいいのかを研究している姿。まさにサイエンティストのイメージです。
　もう1つ言われるのが、よりデータ側の人たち。どういう出所から、どんなデータを取ってきて、どう貯めてどう活用するのか。それがデータサイエンティストの1つの役割になっている。また、その分析結果をビジネスに活かすための社内調整プレゼントが上手い人も、データサイエンティストと言われます。
　ですから、ビッグデータと関連していて、それらを有効に扱わなくてはいけない、有効に扱いたいというモチベーションが、データサイエンティストという言葉を生み出したのかなと。