AIだ!さぁ、デジタルトランスフォーメーションだ!!Society5.0時代のメガプラットフォーマーになるぞ!!!夢を大きく持つことはいいことですが、足下無視で進めることはできません。足下無視の結果、体力のある企業がすることの多くが、IT投資と人財育成や登用です。モノとヒトでどうにかなるかと言えば、実はどうにもならない。適切なテーマ設定とアプローチが非常に重要になってきます。どのテーマが花開くのか分からないので、それを見越したアプローチが必要になります。今回は、「データサイエンスは小さく始め大きく波及させろ!その5つのポイントとは」というお話しをします。小さくはじめ大きく波及させるということデータサイエンスを実践する上で、上手くいきやすいのは、できるだけコンパクトに始めることです。自部署+関連部署が1つ2つだけ、といったコンパクトさです。小さく始める幾つかのメリットがあります。失敗の影響も小さい何度でもチャレンジできる小さくても実績は実績そして、関わった人に自信と実績を、早い段階で与えてくれます。何よりも、小さくても実績は実績です。社内政治力のある人が、エライ人や関連部署などの理解や協力を得るのに、この実績が使え、大きく波及する手助けになります。小さく始めるとき、大きく以下の3つの軸で考え、波及させるといいでしょう。軸1(テーマの大きさ):テーマ設定を小さくする(例:ある限定されたテーマ)軸2(影響範囲):影響範囲を小さくする(例:数人レベル)軸3(データサイエンス力):簡単なデータサイエンス技術だけで始める(例:昔からある簡単な分析手法)最初からホームランを狙うのもよくありません。狙ってもいいですが、成功確率は低くなりますし、大きな成果を生むかどうかは、やっていなくては分かりません。野球で例えるなら、ホームランを打つパワーヒッターではなく、こつこつヒットを打つアベレージヒッターのイメージです。ヒットを打っていれば、そのうちいくつかはホームランになります。小さく始めたデータサイエンスのテーマのポテンシャルが見えてきます。小さく始め、大きく波及させるテーマの取捨選択することが可能となります。5つポイント小さくはじめるときのポイントを紹介します。迷ったときに、以下の5つの視点で考えてみてください。ポイント1:汎用よりも限定ポイント2:変革よりも改善ポイント3:高尚よりも経験ポイント4:予測よりも解釈ポイント5:発見よりも確認ポイント1:汎用よりも限定ポイント1の「汎用よりも限定」とは、テーマ設定を小さくしたり(例:ある限定されたテーマ)、影響範囲を小さくしたり(例:数人レベル)と、汎用性が低く用途が限られているデータサイエンスにチャレンジする、ということです。このとき、汎用性が高まる(大きく波及できる)ことを念頭に置きます。ポイント2:変革よりも改善ポイント2の「変革よりも改善」とは、テーマ設定をするとき、現状否定から始まる変革よりも、現状肯定による改善のほうを選ぶ、ということです。人が関与するテーマほど、改善の道を選びます。理由は、人の理解が得られやすく、ポイントが絞られ、成果が出やすいからです。改善で成果を出した後、この成果を変革の旗印にすれば十分です。ポイント3:高尚よりも経験ポイント3の「高尚よりも経験」とは、最新の分析手法や難解な数理モデルなどを無理して使うよりも、簡単にすぐ成果のでやすいデータサイエンスに取り組み、経験を積みましょう、ということです。成果が大きく簡単なテーマを差し置いて、不思議なぐらい「成果が大きいけど難しいテーマ」に取り組む人が多い印象があります。ポイント4:予測よりも解釈ポイント4の「予測よりも解釈」とは、予測モデルを構築し未来を語らせる前に、現状をしっかり押さえるデータ分析をしましょう。現状をしっかり押さえるデータ分析とは、過去から現在までの傾向をデータで解釈しましょう、ということです。未来予測に比べ、現状解釈の方がはるかに簡単ですし、今まで何となく感じていたことをデータで裏付けする部分が大きく、理解を得られやすいです。ポイント5:発見よりも確認ポイント5の「発見よりも確認」は、現状解釈のためのデータ分析をするときに、思描けない発見よりも、知っていることを確認するためのデータ分析をしましょう、ということです。社内の「何となくこうだろう」をデータで裏付け、数字でズバッと示していくイメージです。「営業の訪問回数が多いほど受注率が高まる」という現場の「何となくこうだろう」に対しデータを使いその傾向をグラフ化し、さらに最適な訪問回数は8回だ、ということを示すという感じです。今回のまとめ今回は、「データサイエンスは小さく始め大きく波及させろ!その5つのポイントとは」というお話しをしました。夢のようなデータサイエンスをいきなり目指すのではなく、ある限定した範囲で過去の傾向を確認するぐらいのデータ分析レベルで、最初は十分成果がでます。小さく始めるとき、大きく以下の3つの軸で考え、波及させるといいでしょう。軸1(テーマの大きさ):テーマ設定を小さくする(例:ある限定されたテーマ)軸2(影響範囲):影響範囲を小さくする(例:数人レベル)軸3(データサイエンス力):簡単なデータサイエンス技術だけで始める(例:昔からある簡単な分析手法)小さくはじめるときのポイントを紹介します。迷ったときに、以下の5つの視点で考えてみてください。小さな成果でも、塵も積もれば山となるということで、組織全体でみるとそれなりの成果になります。二宮尊徳の積小為大です。繰り返しになりますが、最初からホームランを狙うのではなく、こつこつヒットを打つアベレージヒッターの戦略です。ヒットを打っていれば、そのうちいくつかはホームランになります。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。