データ活用人材育成サービスコラム｜ブレインパッド
データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介
ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多…
ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多い ・Variety（データの種類）に富んでいる ・Velocity（データの発生頻度・更新頻度）が高い そして、SNS（Social Networking Service）の普及、Iot（Internet of Things）から得られるセンサーデータやスマートフォーンの普及などを背景に、ますます増加を続けています。こうした中で、ビッグデータの活用し、新規ビジネスを開拓して収益を増加させたり、制御の最適化等によるコスト削減による収支改善に成功している企業も増えてきています。 この記事では、実際に活用できるデータの種類やデータ活用のメリットを詳しく説明します。そして、日本でデータの活用が進まない理由（障壁）を述べた後に、その障壁を乗り越えて、データ活用をビジネスに応用して成功した事例を紹介します。 目次 ・ビジネスにおけるデータ活用とは？ ・ビジネスにおける2つの活用の方向性 ・日本でデータ活用が進まない原因 ・ビジネスにおいてデータを活用するメリットとは？ ・データを活用したビジネスの成功事例【5選】 ・データをビジネスに活用する際の基本プロセス ・まとめ ビジネスにおけるデータ活用とは？ ここでは、ビジネスにおけるデータ活用について解説します。 活用する「データ」とは？ 企業で活用できるデータにはさまざまなものがあり、具体例としては次の通りです。 ・業務データ（顧客データ、経理データ、業務日報データ） ・販売管理データ（POSデータ、E-コマース販売データ、注文実積データ） ・顧客とのコミュニケーション（電子メール、CTI音声データ、携帯電話） ・ライフログデータ（アクセスログ、動画・映像視聴ログ、BlogやSNS等の利用ログ） ・自動記録データ：M2Mデータ（GPSデータ、気象データ、RFIDデータ、センサーデータ、防犯用データ） ・センサーデータ（IoTなどから得られる位置情報、速度のデータ、等） さらに、部門によってもデータの種類は異なります。例えば、営業部門なら顧客の属性データ、カスタマーサポート部門なら問い合わせ内容の種類や対応時間のデータ、製造部門であれば生産・出荷・在庫データ、流通部門であれば配車台数・位置情報データなどがあります。 センサーやPOS等のシステムからは、さまざまな（上記のVariety）データが高い頻度（同Velocity）で収集できます。収集したデータを分析すれば、これまで気付かなかった課題が明らかになったり、新たに効果的な戦略や付加価値等を創造できる可能性があります。 ビジネスにおける2つの活用の方向性 ビジネスにおけるデータ活用は、攻めと守りの2つの方向性があります。 攻めのデータ活用（エクスターナルフォーカス） 攻めのデータ活用は、顧客体験価値の向上や新規ビジネスモデルを創出するものです。行動データ等を用いて顧客を分析して顧客満足度をさらに高め、売上や利益を増やすことを目指します。あるいは、商品やサービスの質を高めたり、新たに開発することも可能となります。この方向性における活用シーンとしては他にも、需要等の予測を通じた意思決定の最適化等があります。 守りのデータ活用（インターナルフォーカス） 守りのデータ活用は、業務オペレーションを改善したり、業務効率を向上させるものです。オペレーションをデジタル化により効率化し、コストを削減して収益を改善します。この方向性での活用シーンとしては、リモート監視・操作、運用保守の自動化、故障予知等があります。 日本でデータ活用が進まない原因 日本は、欧米諸国やアジアの先進諸国と比較して、データ活用が進んでいないと言われています。 その主な原因として、次のことが考えられます。 ・経営層の理解不足 ・データ活用の価値や有効性が十分に理解されていないこと ・データが部門間で定義やフォーマットが異なること ・人材不足（ビジネス理解、データ分析理解、課題設定、使わせる力、ブリッジ人材） それぞれについて、見ていきましょう。 1．経営層の理解不足 初めに、経営層の理解不足があげられます。経営層にデータ活用による企業の目指す姿や、そこに到達するまでの取組む姿勢に一体感がなくなっているケースです。その場合、思い切った人材・予算の配分、人事評価の見直しといった施策が実施出来ず、中途半端な状態にとどまってしまいます。特にデータ活用の促進に向けた企業文化の土壌がない段階では、経営層が変革の姿を描き強いイニシアティブを取って推進しない限り、成功の可能性が低くなってしまいます。 2．データ活用の価値や有効性が十分に理解されていないこと データ活用の価値や有効性が、企業の中で充分に理解されていなければ、全社一体となってデータ活用を推進することができません。データ活用の価値と有効性について理解を深めるためには、経営層のみならず、現場の一般スタッフが、データ活用の成功事例や先端技術の応用事例、そしてデータ分析の基礎リテラシーを身に付けることも必要となります。 3．データが部門間で定義やフォーマットが異なること 同じ項目を表すデータであっても、それを表すカラム名が部門ごとに異なっていたり（例えば、「顧客名」と「クライアント」）、あるいは同じカラム名であってもデータの定義が異なっていることが原因で、データの統合や集計が困難となり、前処理の段階で作業が止まってしまうケースがあります。このような場合には、データ収集と蓄積の方法を再構築することが必要です。 4．人材不足 データ活用を推進するには、どのような人材が必要であるか（下記①～④）を示し、該当する人材が不足していることがデータ活用推進の足かせになっていることを説明します。 データ活用推進に必要な人材は、 ①データ活用全体を統括する事業マネジャー ②データ活用のプランニングとビジネス実装するビジネスと分析のブリッジ人材 ③特定課題に対して分析問題を解くデータサイエンティストや機械学習エンジニア ④実際のビジネス現場でデータを活用して業務遂行する一般スタッフ と考えられます。 それぞれについて、具体的に必要な能力や役割について見てみましょう。 ①データ活用全体を統括する事業マネジャー データ分析に先立ちビジネス視点で仮説を立て分析結果が仮説にあっているか検証する能力が必要 ②データ活用のプランニングとビジネス実装するビジネスと分析のブリッジ人材 データ分析をビジネス（事業活動）に結び付けるための戦略策定・設計ができる「ブリッジ人材」が必要です。「ブリッジ人材」とは、ⅰ.業務（ビジネス）側の要件をデータ分析者に正しく伝える力、ⅱ.データ分析の結果や制約条件等を正確に業務（ビジネス）側に伝えることができる力、といったⅰ.とⅱ.の両方を持ち、ビジネスとデータ分析とを結び付けることができる人材です。こうした人材がいない場合、ビジネスにインパクトを与える課題がデータ分析を行う課題に結び付かなくなり、「分析の為の分析」となってしまう可能性が高くなってしまいます。意思決定に役立ち、ビジネスインパクトを与える分析を実現するためには、ビジネスとデータ活用をブリッジできる人材の役割は非常に重要です。 ③特定課題に対して分析問題を解くデータサイエンティストや機械学習エンジニア 実際に手を動かしてデータ分析をする人材は、単に目の前にあるデータに既知の分析の手法（アルゴリズム）をあてはめることができる力だけでなく、欲しいデータやデータの取り方を考える力や、データを解釈する力も合わせて持ち合わせていることが必要です。そして、業務知識を持ちビジネス課題が何であるかを理解することも必要となります。 ④実際のビジネス現場でデータを活用して業務遂行する一般スタッフ 一般スタッフは、データ活用スキルを持ち、効率的に自身のタスク遂行ができることが求められます。データ分析の専門家だけでなく、現場で活躍する一般スタッフ含めて知識とリテラシーを高めることで、全社的なデータ活用の遂行が可能になります。 現状、多くの企業で、これらの能力を持つ人材が十分に育成されていないため、人的なボトルネックが発生し、データ活用が進まない大きな要因となっています。ビジネス上の課題をデータ分析で解決することが可能であることを理解し、データ活用により課題解決を図るという目的意識を持つ人材を育成する必要があります。 次では、データ活用の推進に必要となる力について、別の角度からも見てみましょう。 データを活用する際に必要な「3つの力」とは？ 実際のビジネスで効果的なデータを促進するためには、「見つける力」「解く力」「使わせる力」が必要です。 「見つける力」とは、ビジネスを理解し、ビジネス上の課題を発見する力を意味します。「解く力」とは、発見した課題の解決方法を見出す力です。そして、「使わせる力」とは、分析によって得られた結果をビジネスの現場での意思決定に活用されるように落とし込む力です。 データ活用を促進するには、「解く力」だけあれば十分であるとは言えません。多くの企業でデータ活用が進まないのは、「見つける力」や「使わせる力」が足りないためであるとも言われています。 もう少し具体的に見ていきましょう。 図1は、データ分析の流れを左から時系列に示したものです。データ活用を推進する上での障壁は、図１の「分析作業」に入る前と、「施策実施」の前の2か所にあります（いずれも縦の波線で表示）。前者は「見つける力」、後者は「使わせる力」に該当します。この図１から、データ活用推進には「解く力」を持つ人材だけでなく、「見つける力」や「使わせる力」を持つ人材も必要ということが分かります。前者の「見つける力」が不足している場合には、ビジネス上での意思決定に役立たない、いわゆる「分析のための分析」となり、分析した時間と労力が無駄になってしまいます。また、後者の「使わせる力」が不足している場合には、分析結果がいくら有用であったとしても、これまでのやり方に固執する現場からの反発や、分析結果の有用性が理解されずに時間とともに風化してしまい、結局、使われないという結果になってしまいます。 こうした2つの障壁に対して、ビジネスのセンスとデータサイエンスのリテラシーを併せ持った人材（上記③「ブリッジ人材」）を配置することで、データ活用のメリットを享受できる推進体制を実現することができます。 図1 データ分析の流れと活用推進の障壁 ※参考 大阪ガスにおけるデータ分析専門組織の運営法 ――「見つける力」「解く力」「使わせる力」を兼ね備えたフォワード型分析者集団を目指す | IBM ソリューション ブログ ビジネスにおいてデータを活用するメリットとは？ ここでは、ビジネスにおいてデータを活用するメリットを説明します。 現状の把握が可能 データを集計、整理し、代表値を求めたり、可視化（グラフ等の作成）して、データの特性や因果関係を明らかにすることができます。データ分析では、可視化も重要です。その理由は、データの可視化によって、可視化により現状を把握し、さらに現状把握から要因探索へとすすみ、ビジネスアクションにつながるからです。 将来の予測が可能 過去のデータを用いて、予測モデルを作成し、今後起こりうる事象を予測することができます。 ビジネスでは様々な変化がつきものですが、例えば商品の需要変化や売上の増減、顧客の離反のように「将来が不確かであること（リスク）」に備えることは、企業経営における重要課題のひとつです。こうした課題に対して、予測分析は 不確かさ（リスク）を低減させるための基礎情報を提供し、適切な意思決定を促進させるメリットがあります。 このように現状の把握と将来の予測が可能になると、起こりうる事象に対して複数シナリオに基づいて意思決定ができるようになります。不確かな将来をデータから予測し、最適化の手法と組み合わせることによって、業務の効率化や高度化が可能になります。例えば、選択可能な方法が複数あったときに、それらを予測モデルを用いて比較評価すれば、最適な方法を見付けることができるようになります。では、具体的にそのメリットを意思決定の視点から見てみましょう。 意思決定への貢献 ビジネスの課題に対してデータから得られる相関関係や規則性、因果関係を把握できれば、より精度の高い解決施策の立案が可能になります。 さらに需要予測で生産量をコントロールし在庫過多や欠品を抑制することで売上とコストの両面でビジネスインパクトを得ることが可能になります。 今までの経験・勘・度胸だけに頼らずに、データドリブンな意思決定を行うことで効果的なビジネス施策の展開が可能になります。 データを活用したビジネスの成功事例【5選】 食品メーカー様 生産開始から完成までに時間を要する商品を提供しているため、急な需要に対しても欠品が発生しないように、受注が確定する前から見込みで生産を行っていました。商品の見込みに関する計算は、担当者個人の感覚に依存していたため、商品を過剰に生産してしまうことが多く発生していました。 そこで、過去の需要動向や生産に要する時間のデータを活用して需要を予測し、生産期間を考慮して生産量を最適化しました。その結果、需要に即した適切な商品数を生産できるようになり、過剰な生産を回避できるようになりました。 外食チェーン様 売上や来客数の予測に基づいて年間100近いプロモーションを行っていましたが、その予測はすべて担当者の手作業によるものでした。そのため、業務量が多いだけでなく、予測の精度にも課題がありました。 そこで、過去のデータだけではなく、曜日や連休などの情報、新商品やクーポンなどのプロモーションに関する情報も組み入れて予測を行うようにしました。その結果、予測の精度が向上し、担当者の業務量の削減と、効果的なプロモーションの両方を実現しています。 小売流通業様 販売にたどり着くまでのシナリオが複雑であるため、正確な販売量の予測ができない状況でした。また、潜在的な需要を推測することが難しい状況下で、過剰な在庫を回避するため、度々品切れによる機会損失が発生していることも課題となっていました。 そこで、過去の販売実績データを活用して需要予測を行い、在庫量を最適化するシステムを導入しました。これにより、品切れによる機会損失を防ぎつつ、在庫数が過剰にならないよう調節できるようになりました。この取り組みにより、品切れを大幅に改善したことで売上額は約7％も向上しました。 物流サービス事業者様 業務に従事する従業員の間で雇用契約や熟練度が異なるため、効率的な人員の配置が難しい状況にありました。それぞれの作業に求められる人員の要件が複雑なため、一般的な管理システムでは対応できませんでした。 そこで、どの時点でどのような作業が発生するかを細かく予測し、それに対して適正な人員配置を決定するシステムを導入しました。その結果、最適な人員配置がスムーズに行えるようになり、人員管理の手間やコストを削減できるようになりました。 製薬会社様 製薬会社の顧客である医師へのアプローチ方法には、営業活動、広告、セミナー等のさまざまな種類がありますが、どのアプローチを実行するかの決定は担当者の感覚に頼っていました。そのため、最も効果のあるアプローチ方法を的確に選ぶにはどうしたらよいかが課題になっていました。 そこで、営業活動の記録、プロモーション施策の実績や顧客（医師）が自社のメディアサイトに訪れた際のWeb上の行動情報などをデータ化し、現状の活動内容を定量的に分析しました。さらに、これらのデータに加えて医師の属性データ（年齢、施設のカテゴリ―、等）と販売実績を用いて、どのようなアプローチをすると、どれくらいの効果を得られるのかという予測結果を定量的に可視化するシステムを開発しました。そのシステムにより、アプローチの方法と効果が可視化されて、営業活動が効率化されました。 データをビジネスに活用する際の基本プロセス データを活用する際には、次のPPDACサイクルを円滑に回すプロセスが基本的に用いられます。 Problem（課題の特定）：問題解決の為の課題の設定。課題クリアの基準となる「指標」を 具体的な数値（KGI（業績目標指標）、等）として設定 Plan（プロジェクトの定義）：「指標」を達成するための分析プロジェクトの計画 Data（データ収集）：欠損データや異常値の有無をチェックし適切に処理・変数追加等 Analysis（分析）：問題点や原因を究明。結果から、施策のためのヒントを探索 Conclusion（結果の導出）：分析結果から改善点を見つけて施策を検討 Conclusion（結果の導出）が完了した段階で、当初の問題がどの程度改善したかを確認し、次の課題を設定し、新たなサイクルにつなげていきます。このサイクルを繰り返し行うことで、目標とする課題クリアの基準（KGI）に到達していきます。 分析する目的が明確になっていない、あるいは分析結果を基にした施策が立てられていない状態では、PPDACサイクルは回せないことに注意が必要です。また、上記のサイクルが、関係者の間で共有されていることも必要です。 まとめ データ活用により、ビジネスにおいてさまざまな改善や新たな価値の創造につながる可能性が高まります。データをうまく活用するには、基本的なプロセスやノウハウをしっかりと理解しておくことが大切です。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスを利用すれば、企業内でデータを活用でき、ビジネスの課題を解決できる人材を増やすのに役立ちます。実践的なデータ活用人材の育成プログラムを提供しており、特に人事部門に対する企業研修に強みをもっています。データ活用人材サービスを利用して、社内のデータ活用を推進しましょう。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介 データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー… データサイエンスが求められる企業の現状｜求められるスキルと人材育成方法を徹底解説 企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事で… データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～ データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ…
データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説
AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の…
AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の準備が必要です。この記事では、データサイエンスプロジェクトを成功に導くためのコツや、必要な人材と役割などを解説します。 目次 ・データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツ ・データサイエンスプロジェクトを構成する人材 ・データサイエンスチームのプロジェクトマネジメントは特殊である ・人材育成でデータサイエンスプロジェクトを成功させる データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツ ここでは、データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツを解説します。 解決すべき課題の優先順位をつける まずはビジネスにおける課題を明確にしましょう。優先順位をつけることで、目的もなく闇雲に分析を進めて現場のリソースが不足するといった混乱を避けられます。 ブレインストーミングで優先度の高い課題を抽出し、それらを解決するためのプロジェクトを構築します。ブレインストーミングとは、複数人で集まって自由にアイディアを出し合う方法のことです。課題解決の優先順位は、すぐに解決できるか、実現可能か、ビジネスへの影響はどうか、といった3つの要素にもとづいて決定します。 現場で活用されるアウトプットを想定する 多くの場合、データサイエンスプロジェクトは売上増などのビジネス結果に結びつけることが最終目的となります。ビジネスラインに何かしらの影響を及ぼすことが期待されており、それが叶わないプロジェクトは結果として失敗という組織内評価を受けてしまう恐れが高くなります。そうならないためにも、分析結果をどのように組織に実装（人的・システム的の両面において）していくかを予め想定しておくと、分析プロセスや分析結果の表現方法が自ずと導かれていきます。 またデータサイエンスは追求しようと思えば、どこまででもできてしまう側面があります。予め精度目標など、どこまでのことが表現できれば現場実装を行うかの想定を立てておくことも重要なことです。 ビジネス部門と密に連携する データサイエンスプロジェクトは、ビジネス部門を如何に巻き込めるかが成功の鍵となります。 データサイエンス部門が分析によって何かしらの素晴らしいアウトプットを作成することができたとします。しかし取り組んだ課題設定が組織にとって的を得ないものであったり、重要度が低いものであったりすると、せっかくのアウトプットも陽の目を見ないリスクが生じてきます。また、分析作業を実施していく過程においても、ビジネス部門が持っているドメイン知識を取り込むことによって、より実情にあった精度の高い分析アウトプットの提供も期待できます。さらに、分析で得られた知見を実際に使用してマネタイズを図っていくのも、ビジネス部門が担っていくことが多くなることが想定され、彼らが分析による知見を正しく認識し、実行可能性の高い施策立案に繋げるためにも、連携は必須と言えます。 アジャイル的なプロジェクト進行 当初段階から仮説を立ててプロジェクトを進行していくことは重要なことですが、最初に導き出した分析アウトプットで、プロジェクトの目的を100％完遂することは極めて稀です。比較的な未知な領域に対してチャレンジしている性質上、でてきたアウトプットをもとに、軌道修正を図っていくことが多々あります。 プロジェクトを構築する時点で、PPDACサイクルを複数回転させることを前提に計画を立てるようにしましょう。広いロードマップとビジョンに基づき、予算やリソースを確保しておくことで、プロジェクトのフェーズにあわせた定期的なアップグレードが可能になります。 社内理解を得るためのコミュニケーションを整える データサイエンスプロジェクトを実施するにあたっては、社内の理解を得る必要があります。社内の理解がなければ、部門間での連携が難しくなります。 社内の理解を得るためには、プロジェクトを引っ張るリーダーが、目的やビジョンを丁寧、かつ明確に適切な人に、適切な熱量で伝えることが求められます。この「適切な人」の中には、前述してきたビジネス部門は勿論のこと、自分達のプロジェクトをサポートしてもらうという意味において、経営側の理解やバックアップを取りつけておけるとよりスムーズとなります。 「3つの力」を意識したチーム作りをする 「3つの力」とは、「見つける力」「解く力」「使わせる力」を指します。「見つける力」とは、ビジネスの課題がどこにあるのかを発見する力を指し、「解く力」は抽出した課題を解決する力を指します。 3つ目の「使わせる力」は、分析から得られた改善策を実際のビジネスに活用する力のことです。これら3つの力を分断せず、すべてを網羅したチーム作りを心掛けましょう。 ※参考：大阪ガスにおけるデータ分析専門組織の運営法 ――「見つける力」「解く力」「使わせる力」を兼ね備えたフォワード型分析者集団を目指す | IBM ソリューション ブログ データサイエンスプロジェクトを構成する人材 アナリティクストランスレーターは、データサイエンティストやデータエンジニアなどの技術的な分野の専門家と、ビジネスの専門家を橋渡しするのが役目です。データサイエンスプロジェクトの成功のためには、データサイエンティストだけでなく、データエンジニアなども配置した機能横断的なチームでプロジェクトを進める必要があります。 プロジェクトの進行では、AIやデータサイエンスの有用性をビジネスインパクトに関係づけるという目的で、アナリティクストランスレーターが最も重要とされています。 アナリティクストランスレーター データサイエンスを実施するには、優秀なデータサイエンティストの確保が重要です。優秀なデータサイエンティストとは、データサイエンティスト協会が定める「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」と「ビジネス力」の3つの能力を兼ね備えた人です。しかし、これら3つを兼ね備えた人材は少ないうえに、獲得競争が激しいため、確保が難しいのが現状です。 また、企業内でデータ活用を推進するには、事業マネジャーとデータサイエンティストが協働できる体制になっている必要があります。そのためには、事業マネージャ―はデータサイエンスで何ができるのかという基礎知識を習得し、一方でデータサイエンティストはビジネス上の業務知識や課題を理解していて、両者が共通の言語（土台）で会話できるようになっていることが必要です。 こうした人的リソースの確保や土台作りのために、社内で研修することもひとつの方法です。 ビジュアライゼーションアナリスト データを可視化し、レポートやダッシュボードを作成する立場にあり、アナリティクスの役割に属しています。 ワークフローインテグレーター ビジネスの意志決定をサポートするツールやソリューションを導入する立場になります。アナリティクスの役割に属しています。 データサイエンティスト データサイエンスのモデルなどを開発します。アナリティクスとテクノロジーの両方の役割に属しています。 データエンジニア データエンジニアは、データを収集し、それを構造化する立場にあります。テクノロジーの役割に属しています。 データアーキテクト 現在と将来のデータの品質と一貫性を守ります。テクノロジーとビジネスの両方の役割に属しています。 ビジネスリーダー 組織を横断し、データ活用をチーム全体でリードする立場です。ビジネスでの役割に属しています。 デリバリーマネージャー データドリブンなインサイトをエンドユーザーにつなげます。ビジネスリーダーと同じく、ビジネスの役割に属しています。 データサイエンスチームのプロジェクトマネジメントは特殊である データサイエンスチームのプロジェクトマネジメントは特殊です。成功のためにはデータサイエンスとビジネス、両方への理解を深めておくことが必要になります。 データサイエンティストへの理解が大切 データサイエンスプロジェクトでは、データサイエンスそのものや、データサイエンティストへの理解がポイントになります。まずは、データサイエンティストに必要なスキルから把握しましょう。 データサイエンティストに必要な3つのスキル データサイエンティストには、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つのスキルが必要です。「データサイエンス力」とは、データの分析設計や可視化する力、機械学習やプログラミングスキルを指します。 「データサイエンス力」は、統計や機械学習に対する論理的な知識やユースケースへの理解を有した上でそれらを使いこなすスキルのことを指し、「データエンジニアリング力」は、機械学習などの開発、データ加工、分散処理などのプログラミングスキルのことを指します。「ビジネス力」とは、プロジェクトのマネジメントスキル、コミュニケーション能力などです。データサイエンティストには、これら3つのスキルを網羅することが求められます。 データサイエンティストを育成するメリット データサイエンティストを確保するためには、「外部調達」「採用」「育成」の3通りが考えられます。 「外部調達」とはプロジェクト単位でリソースを社外に求めることで、メリットとしてコストコントロールが図りやすいことと、最新の技術トレンドを取り入れやすいことが挙げられ、デメリットとしては、社内にノウハウが蓄積されていきにくいことが挙げられます。 一方「採用」と「育成」は社内にノウハウを蓄積することができ、「採用」の方がより時間的に早いタイミングで必要なスキルセットを用意することができます。しかし高いスキルを持った優秀な人材は、採用市場でも需要が高いことから、獲得が難しいという現状もありますし、プロジェクトの成果が出るのか分からない状況の中で、外部から人材を獲得するのはコスト面からハードルが高いとも言えるでしょう。 データサイエンティストを「育成」することは、スキルセットという観点では確かに時間がかかる点はありますが、それまでに社内で様々な業務を経験しているので、ドメイン知識を豊富にもっているとも捉えられ、中長期のタイムラインで見たときに、よりその組織に相応しいデータサイエンスプロジェクトの進行に繋げられるとも言えるでしょう。より長く当該組織に勤務しているので、社内文化/風土への理解が進んでいる点も大きなメリットです。 人材育成でデータサイエンスプロジェクトを成功させる データサイエンスプロジェクトを成功へ導くためには、事前に課題解決の優先順位を立て、適切な体制を構築しておく必要があります。その鍵を握るデータサイエンティスト人材の確保に、既存人員の「育成」を計画しておくと、前述したように中長期な観点において、より強固な組織基盤を構築することができると言えます。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスでは、実践的なデータ活用人材の育成プログラムを累計60社、38,500名以上に提供しています。企業、組織内でデータを活用できる人材を増やすことで、ビジネスの課題解決につながります。IT人材の育成をお考えなら、ぜひ一度お問い合わせください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介 ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多… データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～ 「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では… データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～ データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ…
データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介
データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー…
データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、データサイエンスの特徴や必要性、ビジネスに活用する条件やデータサイエンスを扱う職種について解説します。データサイエンスの活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。 目次 ・データサイエンスとは？ ・データサイエンスをビジネスに活かす3つの条件 ・データサイエンスを専門的に扱う職種 ・データサイエンス活用8の事例 ・データサイエンスはビジネスの成長に不可欠 データサイエンスとは？ そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスではIT技術を利用し、データを収集・分析・解析して、データの新たな活用方法を発見します。この分野では、株価や気温などの数値データだけでなく、テキストデータ、音声、画像や動画データ等も分析の対象となります。 データサイエンスの必要性 企業の競争力を維持するためには、データの分析や活用が必要不可欠です。インターネットの普及とIoT（Internet of Things）により得られたセンサーデータの普及により、膨大な量のデータが集められるようになりました。この膨大なビッグデータを分析・解析するためには、AIと呼称される機械学習やディープラーニングといった技術が必要です。 これらの技術を扱うために求められるのがデータサイエンスです。データサイエンスで培われた知見をどうビジネスに活かすかが、企業の競争力を左右すると言っても過言ではないでしょう。 データサイエンスの応用分野 データサイエンスが活用できる分野は、IT企業だけではありません。データサイエンスは、さまざまな分野に応用できます。既に、マーケティングや製造現場の効率化、事業戦略などの分野で活用されています。 例えば、マーケティングでは顧客情報や購入履歴、Webサイトの閲覧履歴などを分析してニーズを把握したり、顧客毎の購入履歴からレコメンデーションを行って売上拡大を狙うことに用いられています。製造業では、機器などの故障を予兆したり、良品と不良品との識別、生産計画の立案などにデータサイエンスが用いられています。 データサイエンスの将来性 IT技術やAI・分析テクノロジーの進化により、現在では高度な状況判断や未来予測ができるようになっています。しかし、それらのすべてをAI・分析テクノロジーで行えるわけではありません。AIがいくら進化しても、AI・分析テクノロジーで何を解くか、それらをどのように活用するかは人が考えなくてはならない上に、技術的にも精度のチューニングやモデルのinputなどには、人が介在しなくてはらならないのです。 また、データサイエンスは注目が高まるとともに人材も不足している分野です。今後、企業がデータサイエンスを活用して、競争力を高めたり新たなビジネスを創造していくためには、人材の育成や発掘に加え、組織のあり方や人事評価制度の見直し等も必要となってくる場合があります。これからもデータサイエンスは、人とAI・分析テクノロジーが両輪となって発展を続けていくでしょう。 データサイエンスをビジネスに活かす3つの条件 データサイエンスをビジネスに活かすには、条件があります。ここでは、3つの条件を解説します。 人的リソースを確保している データサイエンスを実施するには、優秀なデータサイエンティストの確保が重要です。優秀なデータサイエンティストとは、データサイエンティスト協会が定める「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」と「ビジネス力」の3つの能力を兼ね備えた人です。しかし、これら3つを兼ね備えた人材は少ないうえに、獲得競争が激しいため、確保が難しいのが現状です。 また、企業内でデータ活用を推進するには、事業マネジャーとデータサイエンティストが協働できる体制になっている必要があります。そのためには、事業マネージャ―はデータサイエンスで何ができるのかという基礎知識を習得し、一方でデータサイエンティストはビジネス上の業務知識や課題を理解していて、両者が共通の言語（土台）で会話できるようになっていることが必要です。 こうした人的リソースの確保や土台作りのために、社内で研修することもひとつの方法です。 「見つける力」「解く力」「使わせる力」が重要 データサイエンスを用いる上では、データ分析により課題を「解く力」に注目しがちです。しかし、課題を「解く力」だけではなく、課題を「見つける力」と分析結果を「使わせる力」も重要です。「見つける力」が十分になければ、実務上インパクトを与えない「分析のための分析」を行ってしまうことになります。また、分析結果の有効性を分かりやすく現場のビジネスサイドの側に説明して、効果を共有・共感させ、現場で実際に「使わせる力」がなければ、せっかくの分析結果も使われずに書類の中に埋もれてしまいます。こうしたことから、3つの力を兼ね備えたチーム作りを意識するようにしましょう。 ※参考：大阪ガスにおけるデータ分析専門組織の運営法 ――「見つける力」「解く力」「使わせる力」を兼ね備えたフォワード型分析者集団を目指す | IBM ソリューション ブログ データが分析を可能にする十分な量と質を満たしている データ分析は、そもそもデータがなければ実施できません。しかし、データが存在する場合でも、データサイエンスで利用するには、分析に使えるだけの十分な量と質を満たすデータを収集・蓄積することが求められます。十分なデータ量がない場合には、分析結果の精度が良くなかったり、推定結果が不安定になってしまうので、注意が必要です。また、データの質という面では、大きく①データ項目が統一されていること、②分析に必要なデータが揃っていること、という２つの要件を満たしている必要があります。①については、企業によっては、営業部や情報システム部、マーケティング部などでシステムが異なる等の理由でデータが各所に分散していたり、同じ種類のデータ（例：購買データ）であっても、項目（例：性別、購入日、等）が部署間で揃っていないケースがあります。このような場合は、データ項目等を統一して整備するところから始める必要があります。次に②については、分析を進める上で必要（有効）なデータが揃っているかを確認する必要があるということです。もし必要なデータがないならば、データを収集する方法から検討をすることが必要になります。 PPDACサイクルを円滑にまわせる データサイエンスの活用では、PPDACサイクルを円滑に回せることも重要です。 Problem (課題の特定)：問題解決の為の課題の設定。課題クリアの基準となる「指標」を具体的な数値（KGI（業績目標指標）、等）として設定 Plan (プロジェクトの定義)：「指標」を達成するための調査方法の計画 Data (データ収集)：欠損データや異常値の有無をチェックし適切に処理・変数追加等 Analysis (分析)：問題点や原因を究明。結果から、施策のためのヒントを探索 Conclusion (結果の導出)：分析結果から改善点を見つけて施策を検討 Conclusion（結果の導出）が完了した段階で、当初の問題がどの程度改善したかに応じて、次の課題を設定し、新たなサイクルにつなげていきます。 分析する目的が明確になっていない、分析結果を基にした施策が立てられていない状態では、PPDACサイクルは回せません。また、上記のサイクルを関係者の間で共有されていることが必要です。 データサイエンスを専門的に扱う職種 ここでは、データサイエンスを専門的に扱う職種を紹介します。ただし、最近ではそれぞれの分野で求められるスキルの水準が高度化しているために、役割が細分化してきている傾向があります。 機械学習エンジニア モデル構築やシステム設計、プログラミングといった開発に携わります。また、データセットやプロジェクトの進捗管理なども担います。 データアナリスト データアナリストは分析だけではなく、解析したデータを基にして、具体的な戦略や解決方法を提案することもあります。 データエンジニア データエンジニアとは、データの収集や管理をするためのシステム開発に携わる職種です。また、課題を見つけ出して、その解決方法にあったデータ環境を整える役割もあります。 データサイエンティスト データサイエンティストとは、データサイエンスを活用し、企業に利益をもたらすエキスパートです。業務は、課題の洗い出しや目標の明確化、データの収集・加工・分析、分析結果をビジネスに活用して利益を生み出すなど多岐にわたります。 データサイエンティストには、プログラミングや統計学、数学といった数学的手法やIT技術だけでなく、ビジネスやマーケティングの深い理解も必要になります。 データサイエンス活用8の事例 データサイエンスを実際に活用して成功した企業の例を紹介します。 営業スタッフの効率化を実現した証券会社様 この証券会社では、幅広い商品を取り扱っており、顧客の好みや売買回数・金額、リスク許容度などが異なりました。そのため、顧客それぞれに合った商品を提案するには時間がかかり、スタッフの負担も大きいという課題がありました。 これを解決するために、過去の購買実績やサイトの閲覧実績などのデータを分析し、顧客と商品ごとの期待販売額のリストを作成しました。その結果、各顧客に期待販売額の高い商品を重点的にアプローチすることができるようになり、効率的な営業が実現しました。 採用工数の削減を実現したIT会社様 あるIT会社では、新入社員の採用時に採用工数の多さやリクルーター間での評価にバラつきがあり、基準を満たしていても不採用になったり、逆に基準を満たしていなくても採用になることが課題でした。 これを解決するために、過去の人事データを利用して分析を行いました。分析では、履歴書のテキストデータや適性検査データなどを基にして採用基準を明確化し、基準に対する適合率を算出しています。これにより採用工数が削減され、また評価のバラつきを小さくすることが可能となり、優秀な人材の早期発見にもつながっています。 検証作業の多大な時間とコスト削減を実現したゲーム会社様 こちらのゲーム会社では、バグの発見やゲームバランスを確認するためのテストプレイに、多くの時間とコストがかかることが課題でした。 そこで、AIを使ったシステムを構築してテストプレイを自動化、プレイデータを基にした学習をさせることで、ゲームバランスの網羅性を高めました。複数のステージやキャラクターがいるようなゲームでも、大量のゲームバランスが検証できるようになり、テスト精度の向上、および時間やコストの削減を実現しています。 営業活動の効率化を実現した精密機器メーカー様 ある精密機器メーカーでは、営業活動の効率向上が課題でした。 この課題を解決するために、利用者の詳細や利用時間・頻度などのデータを用いて分析を実施しました。これにより、顧客の利用状況を可視化して把握できるようにしただけでなく、故障予知も行えるようになりました。適切なタイミングでのメンテナンス等が行えるようになり、加えて利用状況にあわせたアップセルやクロスセルの提案ができるようになったため、営業活動の効率化が実現しました。 総エネルギーコストの約20～40%削減を実現したITサービス業様 ITサービスを提供しているある企業では、HEMS機器の制御を最適化して、エネルギー効率を向上させたいという課題がありました。 そこで、住宅で使用されるエネルギーの消費パターンや、電気自動車の走行予約データ、温度や湿度、気象データなどを用いて分析を行いました。これにより、時間帯ごとのエネルギー消費量や太陽光発電の電力供給量、電気自動車の使用電力量の予測し、HEMS機器の制御を最適化することによって、総エネルギーコストを約20～40％削減できるようになりました。 高精度な勤務シフト作成の自動化を実現した小売業者様 ある小売業者では、勤務シフトを作成する際に、ヒアリングや個別のカスタマイズなどを行っており、多くの時間とコストがかかることが課題でした。 同社は、会社の労働基準や社員のスキル、勤務日の間隔、休日の取得日数などのデータを基にして、最適化の技術と組み合わせて、余剰人員を最小化する最適な勤務シフトを作成するシステムを導入しました。これにより、高精度な勤務シフトの作成が自動で行えるようになり、時間やコストの削減を実現しています。 ドライバー1人あたり年間数万円程度のコスト削減を実現したタクシー事業者様 そこで、各ドライバーの車両走行のログデータや、日報データの分析して、燃費が良い・悪い運転パターンを把握して、スコアリングを行いました。そのスコアリングを使って、燃費を改善できる余地のあるドライバーを予測し、該当者に対して運転の改善カウンセリングを行うことができるようになりました。 こうした取り組みにより、ドライバー1人あたり年間で約数万円ものコスト削減を実現しています。 大幅なコスト削減を実現した物流サービス事業者様 ある物流サービス事業者では、配車にさまざまな制約があり、担当者の経験や勘などによって配車計画（ルートや配車台数）を立案していました。そのため、配車計画が最適化されていないため、無駄なコストを発生させていることが課題でした。 同社は、積載量や顧客・商品の傾向といった業務データや制約条件を基にして、最適化計算を行うモデルを導入しました。これまで属人的に行っていた配車計画を自動的にかつスピーディーに算出できるようになりました。最適な配車計画によって大幅にコストが削減されるだけでなく、担当者の業務負担の軽減、属人的な業務の排除も実現しています。 データサイエンスはビジネスの成長に不可欠 データサイエンスは、さまざまな業種に活用できるだけでなく、企業の競争力を高め、ビジネスを成長させるためにも不可欠です。しかし、データサイエンスを実施できる人材は限られており、獲得競争が激しいため、人材確保も難しいことから、社内での育成も重要な選択肢と考えられます。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスでは、実践的なデータ活用人材の育成プログラムを累計60社、38,500名以上に提供しています。企業、組織内でデータを活用できる人材を増やすことで、ビジネスの課題解決につながります。IT人材の育成をお考えなら、ぜひ一度お問い合わせください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介 ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多… データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～ 「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では… データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説 AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の…
データサイエンスが求められる企業の現状｜求められるスキルと人材育成方法を徹底解説
企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事で…
企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事では、データサイエンスで可能となること、企業の現状、データサイエンティストのスキル要件、人材育成を解説します。データサイエンスを取り入れた企業の成功例も紹介するので、参考にして下さい。 目次 ・データサイエンスとは？ ・データサイエンスで可能となること ・データサイエンスが求められる企業の現状 ・企業で求められるデータサイエンティストのスキル ・企業におけるデータサイエンティスト育成方法 ・データサイエンスを活用している企業 ・まとめ データサイエンスとは？ そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスを活用するためにはデータ分析で問題を「解く力」に加えて、ビジネス課題を「見つける力」、そして分析結果を意思決定に「使わせる力」の3つ力の総合力が必要とされます。 データサイエンティストとはどんな人？ データサイエンティストは、「データサイエンス力」「エンジニアリング力」「ビジネス力」といった幅広い分野の知識と経験を持ち、これらを有機的に結び付けてビジネス改善につなげることができる人材です。 しかし、一人の人間でこれら3つの広範囲にわたる知識や経験をカバーすることは不可能に近いです。企業においては、それぞれの役割を細分化し、それぞれのスキルの強みを持ったメンバーを集め、組織として運営されることが多くなっています。 データサイエンスで可能となること データサイエンスで可能となることを解説します。 何が起こったかを把握できる（説明的分析） 説明的分析とは、データを集計、整理し、代表値（平均や分散等）を求めたり、可視化（グラフ等の作成）して、データの特性や因果関係を明らかにすることです。これによって、「何が起こったのか」を把握することができます。 今後何が起こるかを予測できる（予測的分析） 予測的分析とは、過去のデータを使って、予測モデル（回帰モデル・時系列モデル、等）を作り、 時系列を将来に伸ばして今後起こりうる事象を予測することです。 ビジネスには様々な課題がつきものですが、商品の需要や売り上げの推移、顧客離反のタイミングなどのように「将来が不確かであること」も大きな課題のひとつです。こうした課題に対して、モデルを使って予測することによって、対処することができます。 起こりうる事象に対してシナリオに基づく意思決定ができる（指示的分析） 指示的分析とは、起こりうる事象に対して複数シナリオに基づく意思決定ができることです。 不確かな将来をデータから予測し、最適化の手法と組み合わせることによって、業務の効率化や高度化が可能になります。例えば、選択可能な方法が複数あったときに、それらを予測モデルに入れて比較評価すれば、最適な方法を見付けることができるようになります。 データサイエンスが求められる企業の現状 データサイエンスが求められる企業の現状について解説します。 データの活用ができない企業が意識すべきポイント データ活用の必要性が高まる昨今、活用がなかなかできていない企業は、次のことを一体となってすすめる必要があります。 ・経営層をはじめとした広い階層にデータ活用の必要性と活用に向けた方針の策定や意識付けを行うこと ・事業マネージャー層が、ビジネスを深く洞察し、データ活用すべき課題の具現化とビジネス実装に向けたプランニングまで落とし込むこと ・分析課題をデータサイエンティストが正しい分析手法を選択して分析し、ビジネスで活用可能なアウトプットを創出すること ・ビジネス現場が分析結果を活用するメリットや改善効果を理解し、自らデータ活用を実践すること これらを推進するためには、データ分析の選任であるデータサイエンティストだけでなく、マネジメント層や一般スタッフ含めたデータ活用人材が重要です。 データ活用人材の不足 日本では、データ活用人材の不足が課題となっています。データサイエンティストは、データを扱えるだけでなく、データとビジネスを関連付けて考えられる人材です。データ分析力やエンジニアリング力はあるがビジネススキルを持たない、もしくはその逆の人材が多いのが現状です。 2018年時点でデータ活用人材は約3.4万人不足しているといわれており、2020年には約4.5万人、そして2030年には約14.5万人も不足すると予測されています。人材確保の方法としては、優秀な中途入社社員や新卒社員を採用したり、ヘッドハンティングしたりするだけでなく、社員研修で育成することも考える必要があります。 データサイエンス教育の難しさ データサイエンストには、統計学・プログラミングなどの知識・スキルのみならず、ビジネスに関する知識と経験が求められます。それらの知識や経験は高度で広範囲でありますが、さらにそれらの複数の分野知識をつないで活用する能力も求められます。例えば、ビジネスにおける業務知識から課題を抽出し、それを統計学で解決できる形で落とし込むことができる能力が求められます。もう一つ例を挙げれば、分析上のパラメータを推定する方法を知っているだけでなく、計算負荷を軽減してプログラミングする能力が求められます。このように、データサイエンティストには複数の知識・スキル・経験を組み合わせて対応できる能力が必要なのです。 データサイエンス教育の難しさは、単に必要となるビジネス・統計・プログラミングの知識・スキルが高度であり広範囲であるからというだけでなく、それらの知識を組み合わせて活用する能力も求められるためです。こうした内容のすべてをワンストップで学ぶ場を設けることは、難しいと言えます。 企業で求められるデータサイエンティストのスキル 企業で求められるデータサイエンティストのスキルについて、解説します。 上述の通り、これらのスキルを組み合わせて活用する能力も必要となります。 データを分析するスキル データサイエンティストには、データを分析するためのスキルが求められます。データ分析には、統計学・数学・情報処理・人工知能等に関する知識と、それらの知識を実際に使いこなすスキルが必要です。 データ分析を実装できるスキル データ分析を実装、運用できるようにするエンジニアリングスキルが必要となります。プログラミング・データハンドリングに関する知識などが求められます。 ビジネス問題を解決できるスキル ビジネスドメインに関する知識はもちろんのこと、ビジネス課題を発見し、分析から得られた結果を実ビジネスへ展開する能力に加え、コミュニケーションやロジカルシンキングなどの能力などが求められます。 企業におけるデータサイエンティスト育成方法 企業でデータサイエンティストの育成方法を解説します。 研修などを行い自社で育成する 研修などを実施して自社で育成する方法があります。データサイエンス人材の獲得競争は激しいため、優秀な人材を採用することは難しいためです。自社の人材を育成することやスキルの底上げが進められています。ただし、研修で効果をあげるためには、研修の目的、受講対象者の選定、目標到達レベル、ならびに研修方法（講義形式、演習内容、等）について十分な検討が必要です。 外部に委託する 教育・研修の必要性は感じているが、自社にはそのノウハウがない場合には、研修などの人材育成をを外部に委託する方法があります。外部に委託する際には、研修の目的が達成できるかについて、委託先の体制、実績、自社のニーズへのカスタマイズ可否、対応可能な研修方法や受講者数などを確認する必要があります。 新規採用 近年、大学において、データサイエンス学部を立ち上げるなど、データサイエンス分野の人材育成が進んできています。将来的には、データサイエンティストとして活躍する人材が増えていくことが期待されますが、現状では、データサイエンティストとして即戦力となる人材はまだ少ないため、新規採用は難しくなっています。 データサイエンスを活用している企業 実際にデータサイエンスを活用し、成功している企業を紹介します。 テスト作業の効率化・自動化を実現したゲーム会社様 株式会社セガ様では、ゲームのバグなどを発見したり難易度を確認したりするテスト作業の負荷が大きいという課題がありました。それを解決するために、AIに自動でゲームをプレイさせ、プレイデータを分析することで、特定の組み合わせの場合は、敵を倒せないなどの情報を得ています。 ゲームバランスの調整が短時間で行えるようになりました。人がプレイして分析する必要がないため、テスト作業の大幅な効率化を実現できました。 ※参考：開発ストーリー：AIが導く“ゲーム開発のイノベーション” 顧客ロイヤルティの向上を実現したタバコ会社様 JT様には「JTスモーカーズID」という成人喫煙者向けの無料の会員サービスがあります。多くのデータが得られているが、それを活用できず「経験と勘」に基づくマーケティングが続いているという課題がありました。これを解決するため、会員情報からターゲットの分析を行い、どの会員がどの銘柄に転移しやすいかを予測できるようになりました。 この予測技術を活用して、特定の銘柄を薦めるダイレクトメールの送付が行えるようになり、施策1回につき約20%の費用対効果が改善されています。 ※参考：開発ストーリー：AIが導く“顧客ロイヤルティ”の向上 製造ラインの改良により安心・安全を実現した食品会社様 キユーピー株式会社様では、人力による目視検査の負担が大きいことが課題でした。そこで、AI技術を用いた検査システムを検討しました。不良品を弾くことを目的に、画像解析によって製造ラインの写真を学習させています。製造ラインに導入し日々改良を重ねて精度を上げています。 ※参考：開発ストーリー：AIが高める“食の安全・安心” まとめ IT技術の進歩に伴い、膨大なデータが企業内に存在するが、十分に活用できていない企業が多いことが課題となっています。データサイエンスを取り入れることで、データに基づく合理的な意思決定を行うことが可能となり、競争力の強化、業務効率化、そして新たな付加価値創出などに繋げることが可能となります。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスでは、実践的なデータ活用人材の育成プログラムを累計60社、38,500名以上に提供しています。企業、組織内でデータを活用できる人材を増やすことで、ビジネスの課題解決につながります。IT人材の育成をお考えなら、ぜひ一度お問い合わせください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データ分析プロジェクトの進め方～必要なスキルなどわかりやすく解説！～ データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方や… データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説 AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の… データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介 データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー…
データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～
データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ…
データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ分析の活用を推し進めている企業は増加しています。この記事では、データ分析組織を行ないたい企業担当者向けに、データ分析組織について詳しく解説しています。効果的なマーケティングを実践し、今後の売上拡大に役立ててください。 目次 ・組織内でデータ分析推進時に発生する課題 ・データ分析組織の分類 ・データ分析組織に必要な環境 ・データ分析組織を成功させるための条件とは？ ・データ分析組織化に向けた3要素 ・まとめ 組織内でデータ分析推進時に発生する課題 組織内でデータ分析を推進する際には、発生しやすい課題が2つあります。それぞれの課題について解説します。 採用や配置、人材育成に関する課題点 採用や配置、人材育成に関する課題としては、データ分析を行う人材の育成方法がわからないことが挙げられます。 データ活用文脈で人材育成を語る際、しばしば機械学習モデルや統計、プログラミング言語といった所謂現場のハードスキルに目が行きがちですが、そもそも何のビジネス課題に着手するのか、はたまたそこから見出したアウトプットをどのようにビジネス実装するかという観点も、目線を向上させるために配慮すべき重要な要素です。勿論現場スキルの向上が必要なことは言わずもがなですが、データ活用プロジェクトを成功に導くためのリソース調達や、分析から得られた結果を組織に還元する役割はマネジメント層の役割であり、この層の人材が不足しています。 この層はデータを自ら扱う必要性はありませんが、企画の要点が分かり、分析プロジェクト全体の方向性コントロールや、分析作業実施者に対してマネジメントをできるだけの力量を持つことが求められます。 データ収集や整備・環境整備に関する課題点 データ分析には、何のために分析するのかといった目的意識が必要ですが、それを考える人材が足りていません。データの分析方法や分析結果の活用方法がわからない、データ分析から成果を導き出せないなど、データを上手く扱えないことも課題の１つです。また、データが社内の各部門に散財しており、データ環境をどのように整備すればよいのかわからないことも問題です。 データ分析組織の分類 データ分析組織はどうあるべきかは、これまで培ってきた組織文化や業態によって変わってくるので唯一解は存在しません。主に考えるべきは、分析組織と各事業/機能部署との関係性をどう位置づけるかになります。一般的に分析組織は1つに集約して業務を遂行した方がメリットが多いと考えられますが、データや部署文化の強い制約がある場合は、各事業/機能部署配下に「常駐」という形を取ることが望ましいと考えられます。 ■ 1チームに集約 ▼ メリット ・ 人材がプールされているので 適切な案件に適切な人材を アサインしやすい ・ 分析・活用ノウハウを共有しやすく、分析スピード・クオリティの底上げを行いやすい ・ 分析に集中しやすい環境を整えることができる ▼ デメリット ・ 特定部署でのみ触れるデータがある場合などは、分析機会を失うことになる ・ 特定部署内で専門的な文化や知識を必要とする場合、かえって非効率なケースがある ・ 分析結果のビジネス活用にまで時間を要する場合がある 部署毎にチームを配置 ▼ メリット ・ 特定部署でのみ触れるデータが ある場合などに、分析機会を得ることができる ・ 特定部署内で専門的な 文化や知識を必要とする場合、長い時間その文化に触れること で効率的に仕事が進められる ▼ デメリット ・ 人材の替えが効きづらく、突発 的な事象に対応しにくい ・ 同じ仕事を長く続けやすいことに よるモチベーション低下リスク ・ 分析に関するノウハウが蓄積・ 共有されにくい 分析組織を作っても、社内に浸透せず活用できなければ意味はありません。少しずつ小さな成功事例を積み重ねるような課題設定をしていくことが、コツと言えます。 データ分析組織に必要な環境 データ分析組織を上手く活用するためにはハード/ソフト両面におけるサポートが必要です。 ハード面 ■ ビッグデータの3V（Volume(分量),Variety（多様性）,Velocity（リアルタイム性))の確保 ・ ある程度のデータがないとそもそも分析は成立しないので、課題に対してデータが不十分な場合は、データを収集するフェーズを先行させることをお勧めします ■ 分析（ETL/モデリング）環境 ・ rawデータをそのまま使って分析を実施することはほとんどありません。良い分析を実施するためには、適切にデータを加工・集計を実施し、正しい現状認識を醸成した上で、機械学習を行うのであれば検証のためのデータ分割、および適切な特徴量を作り出すことが必要となります ・ モデリングをオープンソースで実現させる場合は、その実現に必要なプラットフォームやパッケージの準備も必要となります ・ これを分析作業者自らが実施できることが重要です ■ コンピューティングリソース ・ ビッグデータを扱うのであれば、それに見合うだけのリソース確保は必須です。機械学習によるデータ活用を考えるのであれば、モデリングを回すリソースも必要となります。 ソフト面 ■ 知識のアップデート ・ データ活用分野における事例や技術論は日進月歩です。常に新しい知見が取り入れられるよう育成面のサポートを考慮しましょう ■ 組織上の位置づけ ・ 分析組織はデータ活用を推進する組織です。一部の人間の研究事としてはなりません。よって周辺部署との依頼される/しやすい関係性構築は重要です データ分析組織を成功させるための条件とは？ データ分析組織を成功させるためには、どのような条件が必要なのでしょうか。詳しく解説します。 目的設定を行う データ分析組織を活用するためには、目的設定を行うことが重要です。また、目的によって分析するべきデータは異なりますし、アプローチ方法についても変わってきます。 例えばユーザーの反応率を予測して、DM施策の効率化を図るということでしたら、あたるべきデータは顧客アクションのログ情報で、分析手法としては回帰分析などの教師あり学習の機械学習モデリングとなりますが、ユーザーのペルソナを知りたいとなった場合は、データは一緒になる可能性は高いですが、分析手法はクラスタリングなどの教師なしモデリングとなります。また機械類の故障予兆を知りたいとなった場合は、当たるべきデータも機器類が発生させるログデータと変わっていきます。 データ分析を定着化させる データ分析を行っても、社内で活用できないのでは意味がありません。そのため、社内にデータ分析を定着化させることも大切です。その具体的な方策をみていきましょう。 他部門との協業 事業部とデータ分析組織が両輪となって活動することが重要です。データ分析組織だけではなく、双方のデータ対応能力を高めていくことが求められます。また、データ分析は分析することが目的ではありません。分析結果を使ってもらい、課題解決や目的を達成するために、意思決定を行う部署との協業が必要になります。 事業部の多様な課題ニーズに応えられるように、事業ドメイン/技術両面の知識と、自社が保有するデータへの理解を深めておくことを心がけてください。 人事制度への活用 データ活用文化を組織に定着させるには、人事制度も重要な要素です。データ活用を人事評価時の加点項目に加えたり、新しい組織・機能（役職）・働き方を打ち出し、社員にデータ活用方面でのキャリアパスの提示することも、組織全体のデータ活用に対するモチベーションアップに繋げることができます。採用選考基準の中ににデータ活用マインドなどを入れていくことも良いでしょう。 成功体験づくり データを分析し活用するには、小さな規模で試してみること、それを継続していくことが重要です。検証フェーズを集積し、活用イメージや社内理解、ノウハウなどを深めていきます。その上で、成功体験づくりを行いましょう。小さな成功体験を積み重ねることで、さらにデータ分析を推進したい、活用したいという考えが広まります。 新規事業構想～スタートアップ 新規事業に参入する場合には、事業を成功まで導くための道筋を検討する必要があります。そのために、データ分析で市場調査や競合調査などを行いましょう。アンケートやインタビューなどのリサーチデータ、さまざまなオープンデータなどを集めて分析し、事業の可能性や骨格などを検討していきます。 成長期 成長期とは事業が軌道に乗り、利益などが増えている段階です。このフェーズでは、さらなる集客や売上アップのために、オペレーション改善などが必要です。そのため、顧客情報や購買情報などを基にして分析を行い、より効率的で効果のある施策を提案します。 成熟/再成熟段階 成熟段階は企業が大きくなり一度立ち止まるフェーズである再成熟段階は、企業の見直しを図りさらなる成長を遂げるフェーズです。この段階では、企業全体の見直しが求められます。これまでに蓄積してきたデータを分析して改善点を発掘し、組織体系や業務全体の見直しを行いましょう。 データ分析に向いている人材を集める データ分析に向いている人材を集めることも大切です。データ分析に向いている人材の特徴としては、「課題解決に目を向け、自発的に行動できる」ことが挙げられます。データ分析は、多くの仮説を立てて分析する仕事のため、課題に目を向けて自分自身で考えられることが重要です。また、データ分析に必要なスキルがあることも大切です。 データ分析に必要なスキル データ分析には以下に関する知識や能力が必要です。 ・データサイエンス ・ビジネス ・データエンジニアリング データサイエンスに関するスキルとは、人工知能や情報処理、統計学などの知識や技術のことです。データを分析する上で、データサイエンスは欠かせません。 ビジネスに関するスキルは、その名の通りビジネスを理解する力です。データ分析で課題を発見し解決方法を提案するためには、自社のビジネスへの理解が欠かせません。 データエンジニアリングに関するスキルは、データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力となります。 チームリーダーに向く人材とは？ 第一にはデータ分析で何が改善可能かプランニングなど、プロジェクト推進能力が高い人材です。プロジェクト上で発生するイベントやリスクを予見して、その際に必要となるリソース調達や、分析から得られた結果をビジネス実装できることが求められます。 第二に目を向けるべきはコミュニケーション能力の高い人材です。データ分析組織は、事業部と協業したり現場に業務改善をお願いしたりします。そのため、コミュニケーションを図りつつ、円滑な人間関係を築けることが重要となります。 第三にはメンバーのモチベーションコントロールができるコーチング能力が高い人材です。それぞれのスキルアップを図り、能力が最大限に発揮できる環境を整えることができる人材が求められます。 データ分析組織化に向けた3要素 データ分析組織化には、3つの要素があります。ここでは、それぞれの要素の詳細について解説します。 PoCを積み上げる データ分析組織化のために、PoCを積み上げていきます。ビジネスの目的・目標を設定し、PoCを実施していきましょう。初めは、大規模に行うのではなく小さな規模でデータ分析を行っていくこともポイントです。小規模でのPoCサイクルが上手くいったら、その段階で他部門などへ展開していきましょう。 他部門でもスモールスケールでPoCサイクルを回し小さな成功体験を積み上げて、企業に浸透させていくことが重要です。 PoCとは？ PoCとは、「Proof of Concept」の略称です。日本語では概念実証と訳されており、実証実験と同じような意味で使われています。新しいプロジェクトを実際に実施し、費用対効果や実現性、具体性などを検証するプロセスです。PoCは試作・実装・検証の3ステップで行われ、投資判断の材料として重視されています。 組織化の準備を行う PoCサイクルを回し、ある程度目途が立ったら組織化するための準備を行いましょう。全社的な取り組みとしては、データ分析組織への理解やリテラシーの向上、人事制度への適用などが挙げられます。 データ分析基盤の整備を行う 組織化の準備が終わったら、データ分析基盤の整備を行っていきます。より高度なビジネス目標を達成するためには、データ分析基盤の整備が欠かせません。データ分析基盤の整備は以下のプロセスで行います。 1)高度なビジネス目標設定 2)分析アプローチ設計 3)分析基盤の拡張 4)分析データの拡充 5)分析の高度化・分析評価 6)ビジネス活用 これらのプロセスで基盤を整備して、データ分析を本格化させていきましょう。 まとめ データ分析組織は、独立化させることで業務の推進力が高まり、ノウハウなども共有しやすくなるため、より高い効果を発揮します。データ分析組織を活用しようと思っても、データ分析できる人材が足りない、人材育成のノウハウがない企業も多いでしょう。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスでは、実践的なデータ活用人材の育成プログラムを提供しています。企業や組織内でデータ活用できる人材を増やし、ビジネスの課題解決に繋げられます。データサイエンスへの取り組みをお考えなら、ぜひ一度ご相談ください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介 データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー… データ分析プロジェクトの進め方～必要なスキルなどわかりやすく解説！～ データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方や… データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説 AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の…
データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～
「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では…
「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では、チームとしてデータサイエンスを実践する方法を解説しています。ビッグデータを活用し、ビジネスに役立てたいと考えている人は、ぜひ参考にしてください。 目次 ・データサイエンスとは ・データサイエンスの活用にはチーム構築が不可欠 ・データサイエンスチームの構築 ・データサイエンスチームとして取り組むポイント ・まとめ データサイエンスとは そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスではIT技術を利用し、データを収集・分析・解析して、データの新たな活用方法を発見します。この分野では、株価や気温などの数値データだけでなく、テキストデータ、音声、画像や動画データ等も分析の対象となります。 なぜデータサイエンスが必要？ インターネットやスマートフォンの普及、IT技術の進化などにより情報量が飛躍的に増えて、データは複雑化しています。取得した情報をデータ化・分析・活用してビジネス上の生産性や効率性を上げたり、新しい価値を創造する方法としてデータサイエンスの重要度が高まってきております。 データサイエンスをどのように活用？ データサイエンスは攻めと守りの双方での活用が可能です。ここでいう攻めのデータ活用とは、顧客体験価値の向上や新規ビジネスの創出に繋がるような分析のことを指し、守りのデータ活用とは、業務オペレーションの改善や業務効率の向上に繋がるような分析のことを指します。 具体的な攻めのデータ活用例は下記が挙げられます。キーワードは「収益向上」「付加価値創出」「差別化」です。 ・顧客分析、顧客満足度向上 ・マーケティング/広告 ・製品・サービス開発 ・需要予測 ・テレマティクス ・防犯、防災軽減、テロ対策 また守りとしては下記が挙げられます。キーワードは「リスク低減」「コスト削減」「自動化」です。 ・リモート監視/操作 ・運用保守の自動化 ・故障予知 ・資源の稼働率向上 ・安全対策、セキュリティ対策 ・RPAによる稼働リソース軽減 データサイエンスの活用にはチーム構築が不可欠 データサイエンスを活用するためには、チームを構築する必要があります。ここでは、データサイエンティストに求められるスキルや、チームの必要性について解説します。 データサイエンティストに求められるスキル データサイエンティストとは、ビッグデータを整理・分析し、ビジネスなどに有効活用できる価値や知見をみつけだす人材です。データサイエンティストは、「統計学やエンジニアリングなどに優れた人材」と定義され、さまざまなスキルが求められます。データサイエンティスト協会では、スキルセットとして3つの要素を定めています。 ・データサイエンス力 データサイエンス力は、AIやデータマイニング、数学や統計学の手法です。データサイエンスでは、さまざまな分析手法を使いわける能力が重要とされているため、それぞれの手法を熟知している必要があります。 ・データエンジニアリング力 データエンジニアリング力は、ビッグデータの操作や処理に関する知識とスキルです。ビッグデータは容量が大きく、扱いが難しいため、操作するための特別な技術が必要です。また、データ抽出や、データベース構築に対する深い理解も必要です。 ・ビジネス力 データを分析し事業に貢献するためには、分析対象のビジネスや業界に精通し、課題の背景を理解しなければなりません。また、分析結果をわかりやすく伝えることも求められるため、プレゼンテーション能力も求められます。 データサイエンスの担い手の不足 経済産業省では、データ活用の人材(ビッグデータ・IoT・人工知能など)は、2020年時点で4.5万人、2030年には14.5万人もの人材が不足すると試算しています。高まるデータサイエンス活用ニーズに対して、多くの企業でその担い手の不足が予測される中、社内の既存人材の育成、採用、外注によるリソース確保が急務となってきております。 チームで取り組む データサイエンスのビジネス活用を図る上では実に幅広い知識・経験・技術が高度に要求されます。しかしながら全てのスキルセットを一人が網羅することは稀、というより不可能に近いので、それぞれの強みを持ち寄ったチーム編成で取り組むことが重要となります。データに基づく問題解決プロセスのフレームワークとして下記のようなプロセスを踏むPPDACサイクルがあります。 1.Problem（課題を特定する） 2.Plan(分析計画を立てる) 3.Data(データを準備する） 4.Anaysis（分析を実行する） 5.Conclusion（結論/知見を導出し、次回のサイクルに繋げる） これらを実行していくことがデータサイエンスチームのミッションになるので、各フェーズにおいての必要十分なリソース確保を意識してください。また組織として真にデータ活用を推進するためには、チームを取り囲む周辺部署との協力体制作りも必要となります。 データサイエンスチームの構築 データサイエンスチームの構築において求められるスキルや、必要なメンバーについて解説します。 目標により異なる求められるスキル 目標によって、求められるスキルは異なります。どのようなスキルが求められるか、具体的に解説します。 ・データマネジメント データマネジメントには、プログラミングやデータベースに関するスキルが必要です。目標に応じたデータの収集やクリーニングを行って、データ分析がスムーズに進むようにします。そのため、ビッグデータを処理するシステムの開発から構築、システムの保守まで、幅広くこなすスキルが求められます。 ・データ分析 収集したデータを分析するためには、統計学や数学などの専門知識が必要です。隠されたパターンを、データ分析によってみつけだすために、アルゴリズムや機械学習の知識とスキルも求められます。また、さまざまなプログラミング言語や、ビッグデータの管理、使用する分析ツールについての知識も必要です。 ・企画力 データを活用するためには、ビジネスへの深い理解や、企業のニーズを把握するスキルが重要です。 ニーズや分析目的を把握した上で、どのようにデータを活用するのかを企画する力が求められます。また、データ分析の方向性を導くリーダーシップや、コミュニケーション能力も重要です。 ・目標により異なる求められるスキル データ分析の目標は、「課題解決」「プロジェクト遂行」「全社提案」「イノベーション創出」の4種類です。それぞれの目的によって、最適な組織、求められるスキルが異なります。 課題解決とは、緊急性の高い課題の解決を指し、データ収集や統計解析スキルが必要です。短期間で成果を出すことが求められるため、タスク管理能力も備えていなければなりません。プロジェクト遂行とは、既存の解決策を洗練化したり、他セグメントへ展開したりすることです。課題解決と同様に、データ収集や統計解析スキルが求められます。 全社提案は、自社ビジネス強化のための案件創出を目的としているため、現場オペレーションへの理解や知識が不可欠です。イノベーション創出は、現場のマインドやサービスモデルの変革が目的です。経営的視点や論理的思考などが求められます。 データサイエンスチームに必要なメンバー データサイエンスチームとして、網羅すべき役割/機能についてここでは触れていきます。実務上では一人のメンバーが複数の役割/機能を兼ねることが多くなってくると思いますが、データサイエンスをビジネス活用していくことを考えるとどれも必要なものなので、十分考慮した上でチームビルディングをしていくことが望まれます。 ・ビジネスリーダー 組織横断でデータ活用をリードします。そもそもデータサイエンスチームがどんな組織課題について取り組んでいくかを、組織内の意見集約も図りながら、決定していきます。また出てきたアウトプットはそれだけではマネタイズされないので、その後の活用についても実行部門への連携役として中心的な役割を担います。組織全体に対してデータ活用の有用性を説き、目線を引き上げるエバンジェリストのような役割も期待されます。 ・アナリティクス・トランスレーター 調整役として重要な役割を担うアナリティクス・トランスレーターは、データサイエンティストやエンジニアなどの専門家と、ビジネスの専門家の橋渡しを行います。ビジネスサイドで出てきた課題感を分析的なアプローチへと置換を行い、解決への道筋をつけると同時に、分析により出てきたアウトプットを分かりすくビジネスサイドに伝えます。ビッグデータを活用したデータサイエンスは高度に複雑化しやすく、関係者や機能が多いからこそ、分析から得られたインサイトをその名の通り「翻訳」することの重要性が向上してきております。 ・ビジュアライゼーションアナリスト データを可視化し、レポートやダッシュボードを作成します。データサイエンスは何も難しい統計や機械学習だけではありません。日々の業務成果をデータとしてモニタリングしていき、多くのユーザーに対して、ビジネスアクションのブラッシュアップを促し、分かりやすく可視化していく活動も立派なデータサイエンスです。 ・ワークフローインテグレーター 意思決定をサポートするツールやソリューションを導入したり、運用フローの設計を行っていきます。データ活用を進めていくと、作業の効率性やcapabitilyの拡大という課題に直面し、ツール化を検討することが多くなってきます。ツールを導入するだけではなく、その運用体制についても考慮に入れてください。組織フェーズを見極めながら、ツールを選定していくと良いでしょう。 ・データサイエンティスト データサイエンティストは、統計学や数学、プログラミングなど、幅広い知識を用いて、モデリングやアルゴリズム開発を行っていきます。様々な角度からデータを確かめて、それが意味することを判断し、データから導き出されるパターンから将来の予測などを実施します。CRISP-DM（CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)のプロセスに沿ってプロジェクトを進行していきます。CRISP-DMは下記のようなステップで表現されます。 1.ビジネス課題の理解 2.データ理解 3.データの準備 4.モデル作成 5.評価 6.展開/共有 ・データエンジニア データエンジニアは、データの入出力を管理します。さまざまなシステムやフォーマットにて散らばっているデータを収集し、データレイクやデータウェアハウスを構築したり、データサイエンティストが作成したモデルを、その意味することを理解しながら、実際の業務システムへ落とし込みも担います。 ・データアーキテクト 現在と将来のデータ品質と一貫性を担保します。昨今DX（デジタルトランスフォーメーション）が多くの組織において取り組まれており、蓄積/分析の対象となりうるデータは多岐に渡ってきております。将来のビジネスユースを見越しながら、蓄積すべきデータや管理体制を設計し、正しいfactを基にデータサイエンス活用ができるよう支えていく環境を整えていくことが求められます。 チーム編成のポイント データサイエンスにおいては、必要な業務を1人で遂行するのは現実的に難しいため、チームを組むことが前提になります。ここでは、チーム編成時に押さえたいポイントを解説します。 ・役割を明確にする はじめに、役割を明確にしましょう。必要な工程と、それを行うためのスキルを明確にしてから、メンバーを決めることが大切です。役割が曖昧な状態でメンバーを集めると、必要なスキルを持つ人材がいないという事態になる可能性もあります。各メンバーが、やるべきことをしっかりと把握することも重要です。 ・他領域への興味関心がある人材の選定 データサイエンスは、さまざまな領域や分野にまたがっています。それぞれに精通した人材であることはもちろん、自分の専門外の領域や分野への、興味関心がある人材を選ぶことも大切です。自分の担当領域以外の知識や、流れなどを把握することにより、効率的に業務が進みます。 データサイエンスチームとして取り組むポイント データサイエンスチームとして取り組む際には、2つのポイントがあります。それぞれのポイントを具体的に解説します。 優先度を設定する データサイエンスによる解決を必要とする課題は多いものの、現状は人材が足りていないため、優先度を設定しましょう。分析結果による影響が大きい課題や、実行できる可能性の高い課題から優先して着手すると、効率的にデータ分析が行えるでしょう。 柔軟なスケジューリング スケジューリングには、柔軟性が必要です。データ分析にはスピードと正確性の維持が重要であるため、それらの点について、相談しながら進めましょう。また、業種によって分析頻度や深度が異なる場合もあるため、業種にあったスケジューリングが求められます。 まとめ データサイエンスには、さまざまな領域や分野の知識とスキルが必要です。1人ですべての領域を網羅するのは難しいため、それぞれのスキルを持った人材を集めて、データサイエンスチームで取り組みましょう。しかし、スキルのある人材がいない、育成方法がわからないという企業も多いことでしょう。 ブレインパッドのデータ活用人材サービスでは、実践的なデータ活用人材の育成プログラムを提供しています。企業や組織内でデータ活用できる人材を増やし、ビジネスの課題解決に繋げられます。データサイエンスへの取り組みをお考えなら、ぜひ一度ご相談ください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介 ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多… データサイエンスが求められる企業の現状｜求められるスキルと人材育成方法を徹底解説 企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事で… データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～ データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ…
データ分析プロジェクトの進め方～必要なスキルなどわかりやすく解説！～
データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方や…
データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方やメンバー構成の例、プロジェクトに必要なスキルなどを解説します。実際に自社でプロジェクトを計画・実行する際の参考にしてください。 目次 ・データ分析プロジェクトの概要 ・データ分析プロジェクトにおいて起こりやすい問題 ・データ分析プロジェクトを成功させるために必要なスキル ・データサイエンティストの採用・育成 ・まとめ データ分析プロジェクトの概要 ここでは、データ分析プロジェクトの構成メンバーや大まかな流れについて解説します。 データ分析プロジェクトのメンバー構成の例 メンバーは「事業側」と「分析側」の2チームに分けられます。事業側はマネージャーと現場担当者で構成されます。ビジネスの観点で仮説を立ててデータ分析を依頼し、結果を判断するチームです。分析側はプロジェクトマネージャーとデータサイエンティストで構成され、データ分析作業を担います。 マネジャーとデータサイエンティストが、両輪となって活動することがプロジェクト成功の鍵であり、双方のデータ対応能力が高いことが重要になります。 データ分析プロジェクトの大まかな流れ データ分析プロジェクトの大まかな流れを考えるときは、PPDACサイクルが活用できます。 PPDACサイクルは、 「Problem：課題設定」 「Plan：計画」 「Data：データ収集」 「Analysis：分析」 「Conclusion：結論を出す」 の頭文字を取ったフレームワークです。ここでは、データ分析プロジェクトに合うように、さらに詳細なステップに分けて解説します。 ▼Problem：課題設定 ・課題の設定 達成したい目標や解決したい問題を、中立・公平な視点で明確にします。マネジャーを中心にまとめますが、分析側や他部署からも課題を出しやすいように、オープンにしておくことが望ましいです。 ・プロジェクトの大まかなスコープの設定 課題を設定したら、収集するデータ項目や範囲、分析方法などの計画を立てます。特にデータの項目・量・質は、分析結果に大きく影響します。 細かい事柄は別にして、「データは入手可能なのか」「収集・分析できる量なのか」などを調査しておきましょう。このステップでプロジェクト全体の方向が決まるため、課題の解決とずれないように大まかなスコープを明確にすることが大切です。 ・企画書の作成・予算の確保 プロジェクトの大まかなスコープの設定を文書に落とし込み、企画書を作成します。企画書ができたら、それをもとに予算を見積もります。企画書と予算案は、プロジェクトメンバーやスケジュール、予定工数、分析環境（ソフト・ハードの両方）などを具体的に決めて文書化します。 このステップでは、何にいくらの費用が必要で、何日の期間が必要なのか、分析結果を活用することでの効果などを明確にすることが大切です。費用や金額などがはっきりしているほど、企画に説得力を持たせられます。また、達成できることだけにフォーカスするのではなく、達成できないことも明確にして、企画に対する期待値を調整することも大切です。 ▼Plan：計画 ・分析プランの作成 ビジネス上の課題をどのように分析課題として落とし込むのか、また、どのようなアプローチで分析するのかなどを決めます。事業側のデータ評価プランも、このステップで決めておきましょう。 ・キックオフミーティング プロジェクトに参加するメンバー全員を集めて、設定した課題や分析プラン、スケジュールなどを共有します。士気を高めたりコミュニケーションを深めたりするために、食事会や意見を出しやすい形式のミーティング機会を設けるのもよいでしょう。 ▼Data：データ収集 ・データ収集・整理 企業で扱われるデータは大きく分けると、SCMやERP、CRMなどの業務ソフトウェアのデータベースで利用される「構造化データ」と、従業員の日常業務やユーザーへのアンケートで生成されるワード、PDFエクセルや、設計図面、画像、動画などの「非構造化データ」に分けられます。 これら全てをデータの蓄積対象とする必要はありませんが、データ分析プロジェクトによって何を実現したいかによってソースを、将来の拡張性も考慮に置きながら選択/設計していくことが必要となります。このステップの工数は、「情報ソースをどうするか」「情報ソース同士の結合や正確性をどのように担保するか」「データ収集するために企画/システムの両面でどのようなフックを用意するか」など考えなくてはならないことは非常に多岐に及んでおり、当初の予定にくらべて増えやすいため注意が必要です。なお、個人情報を取り扱う場合は十分に注意しましょう。 ・データ集計による可視化・仮説出し データ集計による可視化は、仮説が正しいか検証するために行いますが、その前段階としてデータが正しいかの精査や、データの概観の理解がそもそもの目的です。たとえば、平均から著しく離れたデータは、収集や整理の段階でのミスが疑われるかもしれません。しかし、原因によっては、本当のデータということもあるため、ノイズなのか事実なのか見極めることも必要です。 こうした精査を通過したデータは、散布図や相関分析などの手法を使ってさらに加工します。そして傾向や特徴を分析して仮説を出すところまで進めます。 ▼Analysis：分析 ・分析作業 このステップで本格的なデータ分析作業が行われます。具体的には、統計/機械学習モデルを使ってデータの解釈や原因の追究、将来の予測などを行います。訓練用データとモデリングを実施し、テスト用データでモデルの精度検証やチューニング/精度向上を図っていきます。 この精度向上の営みは所謂「職人技」の領域でして、やろうと思えばどこまででもやれるものではあります。勿論当該プロジェクトの目的にも拠りますが、通常ビジネスの現場においては、シミュレーションを繰り返すことよりも、一旦出た解をもとに施策化をし、結果のFBからの改善サイクルを回すことの方がより重要性が高いケースが多々あります。分析作業にどこまでリソースをかけられるか、どの段階で施策化への移行を判断するか、この辺りも本ステップにおいては考慮すべきファクターとなります。 ▼Conclusion：結論を出す ・アウトプットの作成・納品 分析結果が確定したら、企画書や分析・評価プランで目標としていた結論を作成します。ビジネス活用を主眼とした場合は、データサイエンティストが理解できるのではなく、ビジネス現場が理解できるアウトプットが必要です。他社から依頼を受けたデータ分析である場合、納品作業に移ります。成果が達成できなかった場合は、必要に応じて前のステップに戻ることも検討します。 データ分析プロジェクトにおいて起こりやすい問題 「収集したデータを使えば何かしらの新しい知見が出てきて施策ができるはず」 データ分析プロジェクトはしばしば魔法の杖のように扱われることがあります。しかしそのようなことは決してなく、データを使ってどのような課題感を設定し、どのように解き、どのような活用をしていくかの明確な計画がない限り、往々にして迷宮入りしやすい側面をもっています。また、分析プロジェクトは扱っている事象から複雑化しやすく、ややもすると「一部の人間が行っている良く分からない取り組み」と捉えられることもあります。そうならないためにも、分析プロジェクトをリードする人間（プロジェクトマネージャー）のビジネス/統計知識・経験やコミュニケーション能力が重要となります。 また分析チームの実務は高度に専門的で属人化しやすく、メンバー間でのスキル共有や引継ぎがしにくくなる傾向があります。これを避けるためにも、実施内容/知見のドキュメント化やコードのgit管理、定期的な口頭ベースでの共有会の開催など、如何に組織知としてナレッジを蓄積していくかということにもプロジェクトマネージャーは気をつけていくべきです。 データサイエンスの分野においては、技術者が不足しているのが現状です。データベースやプログラミングの知識に加え、統計学や統計アルゴリズムの知識を持つ人材を確保するのは簡単ではないでしょう。この問題の解決策としては、自社より効率的な人材育成が可能な外部サービスを利用する方法があります。 データ分析プロジェクトを成功させるために必要なスキル データ分析プロジェクトを成功させるには優秀なメンバーが必要です。どのようなスキルが求められるのでしょうか。 集めたデータから知見を導き出せる 従来のデータ分析は単なるサイエンスでした。来店数や売上など、データを収集・集計すれば、それが結論となるケースが多かったといえます。しかし、分析対象となるデータが多くなると、データの整理だけでなく、そこから仮説や洞察を導き出すスキルが必要となります。 たとえば、製造業においては不良品の検出に、画像データを認識するAIが活用されています。こうした技術は、画像データが人件費の削減や検品作業の効率化に役立てられるのではと考えたうえで分析しなければ、なかなか実現できません。 こうした取り組みには、顕在化している課題を「解く力」だけでなく、潜在的なビジネス課題を「見つける力」が重要です。また、業務PPDACを活用して成果を創出するために、ビジネスドライブやコミュニケーション能力などを駆使した分析結果を「使わせる力」も求められます。 ビジネスを理解している データ分析プロジェクトでは、データ分析を直接行う人以外の人材も大切です。優秀なデータサイエンティストを集めれば、成果が上がるというわけではありません。高度なデータ分析技術は持たないものの、一定の知識や経験があり、データサイエンティストと事業側をつなぐスキルを持つ人材が欠かせません。 このような人材は、分析側のプロジェクトマネージャーや、事業側の現場担当者にふさわしいといえます。あくまでビジネスとして成果を出すためのプロジェクトであることを忘れず、専門家の意見も聞き取って調整できる存在です。 データ分析で付加価値を生み出すことができる ビジネスにおける付加価値とは、売上から原価を引いた利益のことです。データサイエンティストはものを生産するわけではありませんが、付加価値を生んでいることは、他の職業と変わりません。 分析プロジェクトにおける付加価値とは、新たな知見の発見や、予測モデル構築を通しての施策実施、およびそれによる利益貢献にあります。分析組織を作るために社員育成を考える際、SQLやR、Pythonといったプログラミング言語やそれを使った機械学習モデル構築といったハードスキルに目が行きがちですが、本来的な目標は施策化/利益化にあるので、ハードスキルを活かしてどのようにビジネスの利益貢献に寄与するかのマインドも重要となります。 データサイエンティストの採用・育成 データサイエンティストを採用するべきか、自社で育成するべきか悩んでいる人事担当者もいることでしょう。この場合の主な検討項目は、コストと所要期間、成果を出せる可能性・リスクの3つです。 短期的なコストが安いのは育成です。優秀なサイエンティストを採用するには、給与・待遇で高い条件を提示しなければならないためコストがかかります。成果を出すまでの期間で考えると採用のほうが短く、また、経験者なので失敗するリスクも低いと考えられます。 採用を検討する場合は、分析プロジェクトやプログラミング言語の経験や実績があるに越したことはありませんが、この辺りのハードスキルについては研修などを通して身に着けさせることは十分に可能です。それよりもそもそもの企業文化や、分析の対象となるサービスとのマッチング（ソフトスキル）についてプライオリティを置いた方が、結果的には良いチームビルディングに繋がることが多いです。採用する際はハード・ソフトのバランスを考えての見極めをおすすめします。 採用計画や選考には、データサイエンティストやエンジニアを加えることが必要です。専門知識や実務能力は人事担当者だけでは判定しにくいため、協力を求めましょう。 まとめ データ分析プロジェクトは、事業マネージャーとデータサイエンティストが中心となることで成果を上げやすくなります。PPDACサイクルも導入しながら、計画的にプロジェクトを進めていきましょう。また、スキルを持つ人材の育成や採用も重要です。 ブレインパッドは実践的なデータ活用の人材育成プログラムを提供しています。個人・企業向けの研修プランも幅広く用意しており、累計60社・38,500名以上の実績があります。データサイエンティストの人材育成やビジネス課題解決に、ぜひご活用ください。 ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス お問い合わせ・ご相談 データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介 データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー… データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～ 「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では… データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説 AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の…