データサイエンティスト、スーパーマンより「誰もが」のアプローチで

　図1の分析者をだれが担うか、というときに頭にちらつくのが、データサイエンティストと呼ばれる人材です。どこから確保すればいいのでしょうか。

　冷静に世の中を見渡してみると、データサイエンティストの考え方について、二極化が進んでいることがわかります。

　ひとつはコンピュータサイエンスのPhDホールダーなど高度な数理処理ができる専門家で、しかも単なる統計家ではなく業務、分析、ITの3要素を理解するスーパーマンのような人物です。世の中に存在しない新しいアルゴリズムや分析モデルを開発し、ソリューションやサービスを提供しようとしている先駆的企業では、そうした人物は不可欠になるでしょう。代替案として、データサイエンティストを抱えるベンダーなどのコンサルティング活用も考えられます。

　もうひとつは、”Bigdata for everyone”（だれもがデータサイエンティスト）という考え方です。Ｙガヤでは、高度なデータ処理のアルゴリズムはソフトウェアに埋め込まれているものを使い、チームでツールを駆使しながら、データサイエンティストの役割を担います。アズ・イズ（現状）をベースにして、既存のツールやテクノロジーを駆使し、新しいビッグデータ活用を構想していく際に採れるアプローチだといえます。

　現在、筆者の研究室が産学連携として取り組んでいるのは、”Bigdata for everyone”に近いデータサイエンティスト養成プロジェクトです。ブレインパッドさん、GDOさん、ウェブ解析士協会さんなどとコラボレーションして、最先端のBIツールと業務の手ほどきを受けながら、学生チームがＹガヤを実践し、数百万件のデータを分析しました。

　また、トランスコスモスさんのご協力を得て、200名規模の学生に対し、ビッグデータ関連の基礎レクチャーと実習を行なっているところです。