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データサイエンティストサミット2014 Autumn(AD)

IBM小島・西牧コンビが語るNetezzaテクノロジー・SPSS・Watsonアナリティクス

分析を定着させ業務に適用できてこそデータサイエンティストの意味がある(西牧氏)

日本IBM  西牧 洋一郎氏

 西牧氏は、ここ1年くらいでデータサイエンティストの姿に見直しがかかったのではないかと言う。当初は、HadoopやR言語も使いこなせ統計にもテクノロジーにも詳しいスーパーマンが必要だとの話だった。しかしそんなスーパーマンはなかなかいない。ならばチームで対応すればいいという方向性に最近はなってきている。実際にデータサイエンティスト・チーム体制で成功している例も出てきている。また、データサイエンティストでは、これまでは話題がどちらかと言えば統計や分析技術などに偏りがちだった。

 「一番大事な顧客についてはあまり語られてきませんでした。顧客が何に困っているのか、それをきちんと捉え勘ではなくデータで判断する。それで顧客とのコミュニケーションをとれるのがデータサイエンティストなのではないでしょうか。そういった人は意外にいません」(西牧氏)

 顧客視点で関係者間を調整し、課題を解決する。そのための策定能力やコミュニケーション能力がデータサイエンティストには求められる。さらに、業務知識のない人にいきなりデータサイエンティストをやれと言ってもうまくいかない。業務の課題をどう解いていけばいいのか、それをイメージできる人でなければデータサイエンティストは務まらないだろうと西牧氏は言う。

 そういった人材を社内で集めチームを作る場合もあれば、外部に人材を頼ってチームを構成することもある。製造業などでは、業務現場に統計などが得意な人がいる場合も多い。そうでない場合には、IT部隊でデータサイエンティストチームを作ることもある。

 「ITの場合は、部署の中にデータを扱える人材がいるのが利点です。さらに業務部門を横断して対処できるのもメリットでしょう。課題は、企業の中では顧客から遠いところにいることです」(西牧氏)

 どのようなデータサイエンティストチーム構成がベストかの正解はない。さまざまな構成で、それぞれの取り組みを始めているのが成功している企業の現状だ。そんな分析を使い成功している企業の1つに、ある国内通信業のお客様がある。この国内通信業のお客様の場合は、IT部門の中で分析を活用しうまくいった例とのこと。ITで経営をよくすることを目指したのだ。まずは安価にデータウェアハウスを構築し、次にR言語を使って分析を始めた。これらの環境は安価ですぐに手に入るものだったが、それで成果を出せるようになるまでにはかなりの手間と時間がかかった。「それをNetezzaとSPSSの組み合わせにしたら、6ヶ月の苦労があっと言う間に実現できたとのことでした」と西牧氏。

 さらに、分析を行い成功するためのポイントは、業務課題が何かを見極めるところにあると西牧氏は指摘する。

 「顧客化や顧客育成、顧客の維持は利益に直結するものです。リスクの回避や不正の検知はコストに直結します」(西牧氏)

 たとえば、クラスター分析などを使って顧客をグループ化する。グループごとにその特性を考慮しながら顧客をどう育成するかを考える。育ててステージを上げるグループもあれば、関係性を維持し客単価の向上を目指すべきグループもある。「企業や顧客にどういった問題があり、それをどう解決していけばいいのか。それを考えるのがデータサイエンティストです。分析を業務に適用できて始めて意味をなします」と西牧氏は言う。

 難しい課題に対し分析してレポートで中身を解き明かすのも大事だ。しかし、分析の結果を業務に適用し、悪いことを見直す流れを作る。それを自動化できることが成功につながる。分析することが目的ではなく、組織の中で分析を定着させPDCAのサイクルが自動で廻るようにする。「そういったときには、SPSSのようなツールが必要になります。R言語でプログラムするのではうまくいきません」と西牧氏。分析のサイクルを自動化し業務アプリケーションと連携するための仕組みとしては、IBM SPSS Collaboration & Deploymentというツールも用意されているとのことだ。

 もう1つデータサイエンティストではなくても、分析が行えるようになる世界が間もなく登場するとも言う。それがWatson Analyticsで実現する世界だ。Watsonなら人間の質問に自然言語で答えてくれるようになる。自然言語の知識ストックの中から、目の前の課題の答えを見つけてくれるのだ。このWatsonがあれば、やがてデータサイエンティストは必要なくなるのだろうか。

 「Watsonが行う分析の前段部分を、データサイエンティストが知らなければなりません。玉手箱的にWatsonで答えが得られるのではなく、誰かが適切な答えが得られるよう準備することが必要です」と西牧氏。準備する部分をデータサイエンティストが担うことになり、そうしなければ誰もが分析を業務に適用できるようにはならないと言う。

 「Watson Analyticsは、分析の風景を変えるものでしょう。そうなることがWatsonには期待されています」(西牧氏)

データサイエンティストサミット2014 Autumunセッション資料ダウンロード  

本記事紹介のセッションをはじめ、「データサイエンティストサミット2014 Autumun」(開催:2014年11月20日/主催:翔泳社)の講演資料をダウンロードいただけます。

ダウンロードはこちら ⇒ selectox

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この記事の著者

谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーターかつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリスト...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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