米国年4000人、日本ゼロ。データサイエンス修士の落差、日本はどう埋める:朝日新聞GLOBE+このWebサイトの全ての機能を利用するためにはJavaScriptを有効にする必要があります。米国年4000人、日本ゼロ。米国年4000人、日本ゼロ。米国では学生に最も人気のある職業とも言われ、世界的に注目されている「データサイエンティスト」。多くの学生がデータサイエンスを専攻し、年間4000人の統計学の修士が生まれている米国に対し、日本の育成は始まったばかりだ。データサイエンスは重要なのか。――なぜここまでデータサイエンスが世界的に注目されているのでしょうか。計測の技術が進歩していることが理由の一つです。データサイエンス学部長=西村宏治撮影ここ10年ぐらいで、スマホ、Suicaなどのカード、ポイントカード、QRコードなど、個人の属性がひもづいたデータがたくさん取れるようになりました。それまでは人間の行動はなかなか測りにくくて、交通量も、人があちこちに座ってカチカチやっていましたよね。いまなら、携帯の情報を使えば、どこに何人ぐらいいるか分かる。データが取れる領域が広がってきたのが大きくて、それを利用している企業が強くなっている。――そんな大量のデータの分析を手がけるのがデータサイエンスということになると思いますが、なぜ日本は出遅れたんでしょうか。統計専門家が、アメリカに比べるともともと少ないんです。統計の勉強は研究室単位でやっていて、統計専門の学部や学科がありませんでした。そもそも人材の量が少ない。それがかなりネックになっていると思います。ウォールストリートで「クオンツ」(数学や統計学を駆使して市場を分析し、資産を運用する手法)とかをやっていて、いろんな手法を知っているひとが突然、医療系のデータサイエンティストになるようなことがある。やっていろいろな分野を渡り歩いて、最終的にコンサルタントとして独立するみたいなこともある。その点、日本は学問も縦割りでした。――たしかに米国では宇宙物理学者から、マーケティングアナリストになるとかいう話も聞きます。日本でも、物理系の博士とかでも、統計分析していた経験をもとにデータサイエンティストとして成功しているひとは多いんです。米国ではすでにそうなっている。ふつうの事業会社でもデータサイエンティストがいる。日本はそこに遅れてしまったんですね。――体系的に学ぶ場がなかったということなんでしょうか。個人では、勉強しているひとは多いでしょう。米国では、統計学の修士が年間4000人ぐらい出ている。(今年4月に開設された滋賀大学大学院のデータサイエンス研究科が、統計学を体系的に学ぶ初の大学院になる)――中学とか、高校の教育にも課題はありそうです。日本の高校の数学はレベルは高いんですが、社会的に応用できるものが少ない。能力をはかっているという意味ではいいけれど、役に立つ数学ということよりも、受験用になっているんです。算数の教科書も、プログラミングなどを取り上げるようになってきている=2019年3月、北村玲奈撮影これは中学からそうですが、文字の計算など、答えがきれいに出るものが試験に出ます。問題をつくるほうも、きれいにとけるものをつくる。ところが現実はそうでもない。そこら辺が日本の数学教育のよくないところで、数学嫌いをつくっちゃってるんです。社会的な関心があって、数量的な話が必要な分野はあるんですが、そこを生かすことができていない。理学系、工学系に行く人は別ですが、残念ながら一般的には受験が終わったら数学はもういいや、みたいなことになっちゃう。それは国力にも影響しているんじゃないかと思っています。――最近では、高校でも文系で統計を教える方向になってきました。自分としては期待しています。それは、そういう課題が分かって文部科学省もカリキュラムに入れてるんだと思います。問題は残っていて、統計の話は入試にはちょっと出しづらいんです。データの解釈の問題が残っちゃうんですよね、統計って。どれが正しいっていうのが言いにくい学問なんです。日本の入試は、やたら正解がきちんと決まるところを重視しているし、採点の公平性とかも気にするので、統計の話は出しにくいんです。世の中に出たら、常に正しい答えなんかないんだから、もっと教える機会があっていいと思います。■AIにできること、できないこと――データサイエンティストというのは、なにを学んだ人、ということになんるんですか。統計の理論も勉強して、プログラミングもできる人たちです。数式は分かるけど、プログラミングできないというのでは、仕事にならない。昔の計算機科学のように、CPUの構造とか、計算機の本質をどうこうというのではなく、データ分析についてはパッケージ化されたソフトを使うこともあります。アルゴリズムをプログラムに落とし込むこともできないといけない。パッケージソフトって、使うものによって結果が違ったりするんです。したときに、自分でも簡単なプログラミングができないと、なにかを信用することができない。確認できないですから。――ソフトの後ろで何が起きているかは、理解しなくてはいけないんですね。ソフトを使えるだけでいいじゃないかと思うかもしれませんが、プログラムを書いて、簡単な挙動は確認するとか、そういうことは必要です。その背後で動いている数学も一定、理解しないといけません。いまAI、AIと言われますけど、実際のところメーカーなどからデータ分析の相談を受けると、最新のディープラーニング(深層学習)とかでやるのはそんなに多くないんです。画像を使うとなるとディープラーニングも使えますけど、そういう例はそんなに多くなくて、ほとんど昔の統計的手法ですむ。最初は可視化すること、記述統計をとるとか、グラフにするとか、そんなことが必要です。データが増えているから、どう見せるかは昔とは違う面もありますけど、データがあったら、どうグラフにするかとかを考えるのも結構大きい。AI、AIとは言っても、実態はそんなものです。統計もちゃんと知らないとダメだよって言っています。自分が統計出身だからかもしれませんが。――ただ、一方で伝統的な統計を学ぶだけではダメだということもありますね。データの取り方が変わってきているんです。経済だと、昔はマクロデータだけですよね。逆にマーケティングなんかだと、個人の消費行動とかを調べていた。ビッグデータ、たとえばコンビニの持っているようなデータなどを組み合わせて経済状況を把握するのに使っていくとか、そういうところは遅れています。■統計調査とビッグデータの違い――従来の統計調査のデータとビッグデータ、扱い方が違うということですか。国の統計調査みたいなものは、ちゃんとやらなくちゃいけない。それは強調しておかなくてはいけません。ビッグデータがあればいいみたいなことを言う人もいますが、それも間違っていて、ビッグデータは結構、取られ方によってバイアスが入っている。それをどうやって直すかというと、ふつうの統計調査をやらないと分からないんです。それを組み合わせて使える人材が求められているんです。スポーツにもデータ分析は欠かせない。滋賀大も10月、プロバスケットボールの滋賀レイクスターズとデータ分析をめぐる協定を結んだ(中央が竹村学部長)。これはそもそもの話ですが、データサイエンスというのは、科学なんだろうかと思うこともあるんですが。これはうまい造語ですが、学問的なサイエンスというイメージとはちょっと違うでしょうね。データ分析は、ビジネス、あるいは政府が使うことが増えてきている。科学研究自体についても、データが増えてきているので研究のあり方が変わってきている。昔だったらまず理論的なことを考えて、データをそれを実証させるために使う感じですが、最近はデータのほうがたくさんある。いう意味で、サイエンスのあり方が変わってきていることは言えると思います。――するとデータサイエンスは、学究的なものというよりは、もうけが出せるとか、政策がつくれるとか、そういう実用的な側面が強いということですか。経済的な競争力の源になっていて、破壊的なビジネスが出てきて、人々の暮らしを変えているところがあって、そこの影響力が大きいと思います。――そうしたデータ分析は、よりいっそう広まっていくということですか。データが増えている事実、背景があるので。産業競争力の意味では必要です。デジタルプライバシーとか、考えなくちゃいけないこともありますけれど、まずは世界的な競争の中で、やっぱりやっていかないと。日本としてはIoTとか製造現場でのデータ活用とかは、これから重要になります。逆に言うとネット通販などではアメリカに負けちゃっているので、もう少しがんばらないといけないとも思いますが。――ものづくりのところも、データをうまく活用できないと負ける可能性があるということですね。すると、ちょっとピンチになっちゃいますよね。強みがあるところを残していかないと。日本にはデータを使った品質管理の伝統とか文化がありますが、まだまだやる余地があります。データを利用して不良品をふるい落とすとか、故障を予測するとか、世界中でやっているけれども、日本もやっていかなくてはいけない。熟練の技術をどう継承するか。人づてに伝えてきた熟練の技術みたいなものをデータにもとづいて明示化、可視化、モデル化して機械に置き換えていくことというようなこともできるでしょう。国内の工場でも、IoTで生産管理情報を集める取り組みは広がっている。それは別に人間がいらないということじゃありません。今でも下積みをして技術を覚えろというのは厳しくなってきている。いう教育的な面でも、データサイエンスは役に立つと思います。機械と人間が協力するイメージですね。――そこでデータサイエンティストが活躍するわけですね。「熟練のひとだったら、どういうことをしているか」を確認してデータ化して、データだけで説明できないかを考える感じです。――それはAIではできないのですか。データがたくさんあれば、機械的にまねできるものもあるでしょう。画像判別とかは、そういうものかなとも思うんです。踏み込んで、その熟練のひとの行動を理解したいとか、熟練のひとのどういう行動が効果的かを考えたいとかいうのであれば、データサイエンティスト自身が熟練のひとのどういう特徴を見るべきかを考えることもあります。――そうすると、データサイエンティストの中には、現場を知らなくてはいけないひともいるんですね。現場から離れてデータ分析に特化しているという人もいることはいます。いろんな事例を知ったうえで、こうすればうまくいくんじゃないかとか、ちょっと抽象的なところをやるひとたちです。一方で、それぞれの分野の人の、それぞれの領域の知識に基づいたデータ分析も有効です。完全に外側にいるコンサルみたいなひとと、もっと現場に近いところにいて、最近のデータ分析の手法だとこういうことができそうだと分かっている人と、両方必要なんですよね。専門家としてのデータサイエンティストと、現場に近いところの人と。――いまの日本には、どちらの人材が必要なんでしょうか。両方とも足りないのが現状なんです。1952年、東京生まれ。入り直して統計学を専攻。東京大教授などを経て、2015年に滋賀大学へ。データサイエンス学部の創設に力を尽くし、同学部が創設された17年から学部長。それは、人間の飽くなき欲望だ。世界中から膨大なデータを集め、人工知能(AI)で瞬時に分析できる現代。様々な分野で、一歩先を「予測」しようとする試みが始まっている。あなたは、どこまで知りたいですか。(10月6日配信開始。すごさはどこに米国年4000人、日本ゼロ。「GLOBE+」を一層お楽しみいただけるサービスをご提供します。