2015
5/18
ビジネスにおけるデータ分析・予測業務と求められる人材

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 製造業の経理部で原価計算を担当していた私が当社に入社したきっかけは、「データ・数値からその裏で起こっている現象を読み取る」ということの面白さを追求したいと思い、入社致しました。
標準原価計算を採用していた前職においては、標準原価(製品・材料・外注費・工数・単金・副費等全てに対して)と実績原価の差異を細かく分析することで、「現場レベルで何が起きているか」を読み解いていくことをしておりました。

 

 具体的には、単金が基準値より高ければコストダウンをしなければならないし(限界なら価格転嫁をしなければならない)、稼働が高ければ「効率が悪くなっているのではないか」「設計段階で無理があったのではないか」といった仮説を打ち立て、現場に確認し、状況を把握して参りました。
その結果、原因を探り当てた時の達成感と喜びは、今でも忘れられない楽しみとなっております。

 

 かようにデータというものは正しく分析した上でしっかりと読み取れば様々なことを語ってくれます。
データ分析の1つの究極形態とも呼べるものが「 データマイニング」(近年では「データサイエンス」)であり、現在は多くの企業が様々な分析に取り組むまでになりました。

 

 データマイニングとはデータを鉱山に例えて説明すると、金脈(ダイヤモンドでもプラチナでも銀でも構いませんが)を見つけ、鉱山を採掘するのと似ています。如何に精度を上げ、効率良く目当ての鉱物を掘り当てるかがカギとなります。
このような作業を日々行っている為、無数の鉱山を泥臭く採掘することになる為、「採掘者」(データサイエンティストと言うよりデータマイナーズ(採掘者)と言った方がしっくりきます)に私は例えております。

 

この後、データ分析の具体的なプロセスの話でより明確に「採掘者」だと思って頂ける内容を記載したいと思います。

 

 
データマイニングのプロジェクトの流れは大きく分けると以下のような流れで進んでいきます。

・業務の理解と目的設定

・データの理解と分析設計

・データの加工・モデリング

・モデルの評価

・業務への落とし込み

・パフォーマンス向上のためのチューニング

 

業務の理解と目的設定では、「この採掘作業の結果を最終的に電子基板に乗せるための金を採掘するのか、宝石屋に売り込む為に採掘するのか」等といった、『何のためにその鉱石を採掘するのか』と言う目的(ゴール)を設定するフェーズです。このフェーズは経営レベルの判断になってきます。
データの理解と分析設計では、「実際にどんな鉱石があるのか?どのようにして採掘を行えばゴールに辿り着くのか?」といった方向を実データの内容を元に設定するフェーズです。現場監督と試掘のレベルと言えば分かりやすいかもしれません。
データの加工・モデリングでは、ひたすら採掘作業をするイメージです。(データの加工が坑道の確保で、モデリングが鉱石採掘)データの成形や欠損値の調査・データの変換を行い、整理されたデータから統計解析を行いますが、ここで変数の作成・モデリングを試行錯誤します。最も時間がかかり、かつハードで泥臭い作業です。そして出来上がったモデルが、どれほど成果にインパクトを与えられるかを評価して完成です。

 

 データ分析業務をこのような採掘業務に置き換えましたが、昨今のデータ分析業務は技術の進化により、分析手法が様変わりしつつあります。
 Deep Learningを始めとするニューラルネットワーク等の統計解析アルゴリズムの発達がビジネスシーンを一変させようとしています。
 上述のプロセスの始めと終わりは変わりませんが、中間フェーズであるモデリングやデータ加工の作業が簡単且つ短時間で出来るようになりました。

 

その結果、一連の分析業務において求められる人材像は大きく3極化すると考えています。

・ビジネスとその要求を理解し、どのような分析が役に立つかを考えられる人

・分析を実現するためにデータを加工し、モデリングの準備をする人

・分析のアルゴリズムそのものを研究し、より良いものを考える人

 

 現在、データサイエンティストと言われる人の中には「ただ統計に強い人」がおりますが、ただ統計に強いだけでは次第に仕事が無くなってしまうのではと危機感を感じております。

 

 ブレインチャイルドは激変の時代の中で上記3項目全てを担う人材を揃え、お客様に付加価値を提供し続けていける採掘者を目指し、お客様と共に歩んでいければと考えております。