【 後編：データサイエンティストが切り拓く未来 】（2/4）

職業適正と、育成のプログラム

―― ここで、少し話題を変えまして。データサイエンティストの育成について考えてみたいと思います。どうしたらデータサイエンティストになれるのか？もしくはマネジメントの観点から、どうしたら育成できるのか。その辺りは、どのようにお考えでしょうか。

孝忠　現在、データサイエンティスト協会にて、データサイエンティストが有すべきスキルをまとめたチェックリストが制作されています。それを見れば自分のレベルがわかる、そういう客観的な指標ですね。
もっと個々人寄りのベーシックな部分で言えば、「何を自分の軸（武器）とするか」があるかと思います。1つ自分の強みを軸として、そこに付加していく。例えばビジネスに強みを持っていて、データサイエンスやエンジニアリングの観点を付加する人もいれば、データサイエンスの分析力を武器に他の2つを学ぶという方もいます。
NECの場合は、もともとエンジニア力が強みの会社なので、そこにデータサイエンスやビジネスの力をプラスアルファして、データサイエンティストを目指すパターンが多いですね。

―― NECでは、そのための具体的なHow toといったものを用意されているんでしょうか？

孝忠　当初は座学で色々やってみたんですが、ちょっとそれだけでは難しいという結論になっていて。基本はハンズオンというかOJT、先輩について回って一緒にやるのがベストだろうと。いずれにしても、1人で回せるようになるまでには時間がかかりますね。

―― SASには、アナリティクスのリーディングカンパニーとして、データサイエンティストをいかに育成するかといったプログラムはあるのでしょうか。

山下　はい。「データサイエンティスト基礎講座」というものを開講しています。加えて、ベースになる統計ですとか、システム系のトレーニングを豊富に揃えています。SAS社内でのデータサイエンティスト育成に関しては、別途、社内用のトレーニングを行っていますが、最後はやはりOJTですね。

辻　私自身の体験からすると…どれだけ案件に関わるか。案件の量と質に恵まれると、成長が早いんだと思います。私は運良く、若かりし頃にお客様に恵まれまして、色々な分析を試させてもらえた。成果ももちろん求められるんですが、長いお付き合いの関係性の中で「失敗してもいいから面白いことやってみな」という機会をいただいて。そういう時期があったから、分析って面白いなと思ったんですね。
この「面白いな」というモチベーションが消えない限りは…。データサイエンティストを構成する一部分は、そこなのかな。データを見て面白いという感覚であったり、役に立ったという達成感であったり。どうなんでしょう？

極上の分析は、アドレナリンを伴う？

――データを見て面白いというのは、独特の感覚ですね。確かにこの仕事に就かれている方々からは「データの話を肴にして飲める」といった、少々変わった話も耳にしますが。

孝忠　面白いテーマですね。データサイエンティストのモチベーションは、どこにあるのか？辻さんの場合は、データにモチベーションがあるだけじゃなくて、データに付帯する何かがあるような気がしますね。

辻　そうですね。なめこでいうと、ぬるっとした部分。前回もお話ししましたが。