【図解】コレ1枚でわかるデータ活用の実践プロセス

データ・サイエンティストが行うデータ分析の手順について、自動車の損害保険における課題解決に適用した場合を例に説明します。

課題定義：「運送事業者への交通事故における保険金支払額を減らす」というビジネス要件を満たすために、「交通事故の発生頻度を減らす」という課題を設定

仮説設定：事故の発生原因として、安全運転を徹底すれば、課題解決になるとの仮説を設定、合わせて何をもって安全運転かどうかを評価する基準として、事故の発生頻度が、急加速・急減速の発生回数と、「急」の強さを設定

データ収集・加工：契約企業の車両に車両の動きを検知するセンサーを搭載し、丁寧な運転か、乱暴な運転、あるいは、適切に休憩を取っているかなどを時間帯、運転手の性別、運転時間などとの関係とともにデータを収集、無関係と考えられるデータやノイズを除去、利用しやすいデータ形式に加工

データ探索：収集したデータを使って統計あるいは機械学習等の分析ツールを使用し、事故の発生頻度が、急加速・急減速の発生回数と、「急」の強さが、統計的に有意であることを突き止め、仮説の有効性を検証

施策策定：急加速・急減速の発生回数と「急」の強さを検証する車載センサー開発、契約車両に設置、データ探索で明らかになった確率値を前提に「安全運転スコア」を計算、安全度が高い運転者の保険料率を引き下げることで、事業主に安全運転励行のインセンティブを与える。

モデル構築：データ探索で明らかになった優位なデータ項目と確率分布に基づき「安全運転スコア」算出する。

評価・改善：施策実施の結果や「安全運転スコア」モデルの有効性をデータから評価し、改善のサイクルを回す。

分析結果の美しさを追求するのではなく、「事業の成果に貢献する」ことがデータ・サイエンティストの役割です。そのためには、「ビジネス視点：ビジネス課題に気付き仮説を立てて考察して解決策を導く」と「データ視点：データから原因を探り、洞察を得てビジネス施策を導く」の両方を持つ必要があります。

デジタルが前提の社会となり、データは、経営や事業の戦略を導く上で、これまでになくその重要性を増しています。データ・サイエンティストは、そんなこれからの時代に欠くことのできない存在と言えるでしょう。

【募集開始】新入社員のための「１日研修／一万円」

社会人として必要なデジタル・リテラシーを学ぶ

ビジネスの現場では、当たり前に、デジタルやDXといった言葉が、飛び交っています。クラウドやAIなどは、ビジネスの前提として、使われるようになりました。アジャイル開発やDevOps、ゼロトラストや5Gといった言葉も、語られる機会が増えました。

そんな、当たり前を知らないままに、現場に放り出され、会話についていけず、自信を無くして、不安をいだいている新入社員も少なくないと聞いています。

そんな彼らに、いまのITやデジタルの常識を、体系的にわかりやすく解説し、これから取り組む自分の仕事に自信とやり甲斐を持ってもらおうというものです。

【前提知識は不要】

ITについての前提知識は不要です。ITベンダー／SI事業者であるかどうかにかかわらず、ユーザー企業の皆様にもご参加頂けます。

デジタルが前提の社会に対応できる営業の役割や仕事の進め方を学ぶ

コロナ禍で、ビジネス環境が大きく変わってしまい、営業のやり方は、これまでのままでは、うまくいきません。案件のきっかけをつかむには、そして、クローズに持ち込むには、お客様の課題に的確に切り込み、いまの時代にふさわしい解決策を提示し、最適解を教えることができる営業になることが、これまでにも増して求められています。

お客様からの要望や期待に応えて、迅速に対応するだけではなく、お客様の良き相談相手、あるいは教師となって、お客様の要望や期待を引き出すことが、これからの営業に求められる能力です。そんな営業の基本を学びます。

未来を担う若い人たちに道を示す

新入社員以外の若手にも参加してもらいたいと思い、3年目以降の人たちの参加費も低額に抑えました。改めて、いまの自分とこれからを考える機会にして下さい。また、人材育成のご担当者様にとっては、研修のノウハウを学ぶ機会となるはずです。教材は全て差し上げますので、自社のプログラムを開発するための参考にしてください。