【図解】コレ１枚で分かるデータサイエンティスト

» 2015/05/28

ネットサービスやソーシャルメディアの普及、IoTの需要拡大により、収集・蓄積が可能なデータの種類と量が急激に増大しています。これらの膨大なデータ（ビッグデータ）は、何らかの目的を持って分析されて始めてビジネスや生活に役立つ洞察や知見を引き出すことができるのです。この分析に携わる専門家が、「データサイエンティスト」です。

彼らは、経営や業務上の課題を正しく理解し、ビッグデータに内在する関係や傾向を統計的な知識や手法、あるいは人工知能などを駆使して分析し、課題解決の手段や問題の原因、最適化の方法を探り出します。

例えば、次のような仕事が考えられます。

ECサイトへのアクセスから生みだされる膨大なデータから顧客がどう行動するかのパターンを推論し、最も売り上げが上がるページの配置や商品の紹介方法を提案すること
ソーシャルメディアで交わされている会話を分析し自社の商品の評判やクレームなどを見つけ出すこと
製造工程での計測データやその後のクレーム対応状況から、製品の欠陥や不具合を見つけ出すこと　など

彼らがこのような役割を果たすためには、次の3つのスキルが求められます。

データ分析のための統計学の知識とこれを使いこなす解析スキル
業務や経営の課題を整理し、わかりやすく表現・説明できるコンサルティン・スキル
ビッグデータを解析するためのプログラムを書くことや解析ツールを使いこなすためのITスキル

ビックデータがいくらあっても、それを分析できなければ使い道はありません。そんなことから、このような「データサイエンティスト」という仕事にもいま熱い視線が注がれているのです。

ただ、このようなデータサイエンティストのノウハウを人工知能に代替させようという取り組みも始まっています。IBMのWatson Analyticsは、そんな取り組みのひとつです。例えば、次のような日常的な言葉で、質問をします。

今期予算が達成できなかったのはなぜか？
自社の売り上げの主な促進要因は何か？
締結できる可能性が最も高い契約はどれか？
どうすれば自社サービスの解約率を下げられるか？
最も利益の高い製品の組合せはどうすれば良いか？

Watson Analyticsは、この質問の内容や意味を分析し、該当するデータや解法を選択、答えとなる表やグラフを提示してくれます。

「何のために、何を知りたいか」は、人間が決めなければなりません。また、結果を解釈し、どのように判断するかは、人間に任されています。しかし、必要なデータを揃え、どのような方法で分析すれば良いかは、機械が考えるといった役割分担が、当たり前になるのかもしれません。

【最新版】最新のITトレンドとビジネス戦略【2015年4月版】

ITのトレンドとビジネス戦略について、集大成したプレゼンテーションの最新版をリリースしました。

＊テクノロジー編（265ページ）

・「歴史から振り返るITのトレンド」のチャートと解説を追加しました。
・IoTとビッグデータについて、内容を見做し、ストーリーの変更とチャートの追加・変更を行いました。
- IoTとビジネスとの関係について、新しいチャートを追加しました。
- コレ１枚で分かるIoTとビッグデータを新しいチャートに差し替えました。
- 「産業構造審議会商務流通情報分科会　情報経済小委員会　中間取りまとめ　～ＣＰＳによるデータ駆動型社会の到来を見据えた変革～」の発表内容を追加しました。
- インダストリー4.0のセクションを追加し、「コレ１枚で分かるインダストリー4.0」のチャートと解説を追加しました。

・スマートマシンについて、内容を見做し、ストーリーの変更とチャートの追加・変更を行いました。
- 「人工知能とは」の資料を新しく書き換えました。
- 「人工知能研究の歴史」を新規に作りました。
- 統計的アプローチとディープラーニングの比較について、新しくチャートを追加しました。
- ディプラーニングの事例を追加しました。
- 事例動画へのリンクを追加しました。