データ分析人材の9割超「インフォメーションアナリスト」とは
プロダクトデザイン部 東一成氏
「機械学習・BIの融合による“データ民主化”の実現」と題された本セッション。ブレインパッドの東一成氏は、AIや機械学習技術の発展によってデータ分析の環境が豊かになる一方、大量に蓄積されたデータの使い道に頭を悩ませている企業も多いと指摘する。その原因として、社内の分析ニーズに対応するための人材が、バランスを欠いていることが挙げられる。
東氏によると、企業におけるデータ分析の人材は次のように分類できる。
まず、学生時代に統計や数学、物理を専攻していた「データサイエンティスト」と呼ばれる人材だ。彼らはアルゴリズムの解析や画像認識技術の活用といった複雑で専門性の高い分析業務に、半年から1年ほどのスパンでじっくり取り組んでいる。しかし、データ分析が必要な業務に携わる人材のうち、彼らの占める割合は全体の1％にも満たない。
次に、ITの知識やデータを活用したビジネスの実務経験が豊富な「シチズンデータサイエンティスト」と呼ばれる人々。学術的な専門性はもたないが、GUIが提供される機械学習ツールやマーケティングオートメーションなどの自動化ツールを駆使して、毎月、毎週実施される施策に使える予測モデルを大量に作り続ける。しかし、この層の割合も約3％と非常に少ない。
企業内で最も高い割合を占めるのは、「インフォメーションアナリスト」と呼ばれる層だ。彼らは表計算ソフトやModern BIなどの比較的簡易なツールを用いて、データから傾向を読み取る。また、データサイエンティストやシチズンデータサイエンティストが中長期的な業務に従事するのに対し、インフォメーションアナリストは、「明日の会議で必要な考察とアイデアを用意する」など、喫緊の課題解決や意思決定を行っている。
東氏は、社内の97％以上を占め、頻繁に意思決定を求められる「インフォメーションアナリスト」の生産性向上こそが、企業の利益に貢献するカギになると主張した。
