西内啓氏が見据える次の10年。西内啓氏が見据える次の10年。06:002009年1月、Googleのチーフ・エコノミストであるハル・ヴァリアン博士は「これからの10年で最もセクシーな職業は統計家である」と主張した。振り返ると、この言葉は後のデータサイエンスブームを巻き起こすきっかけを作った。それから10年経った今、次の10年に向けてデータサイエンスはどう変わろうとしているのか。2019」に登壇し、「『セクシーな仕事』から市民データサイエンスの時代へ」と題した講演を行った。西内氏が2010年に大学の教職を辞し、2014年のデータビークル創業を経て今に至るまでの約10年間、企業からの相談内容はほとんど変わらないという。ライフサイクルをうまく回したいということだ。出典:データビークルところが、現実にはどこかのプロセスがうまくいかない。多くの場合、「データが利用できない」「高度な分析手法を使っているが意思決定の役に立たない」「見える化しか意思決定に役立てられない」「現場がやりっぱなしで効果があったかどうかがわからない」のどれかに当てはまることが多いという。データを活用したいのにうまくいかない場合、どこかで止まっているからで、データサイエンティストを採用できないことや高機能なツールを調達できないことだけが理由ではないというのが西内氏の見立てだ。一口にデータ分析と言っても、目的により異なる。ために導入されるのがBIツールである。BIツールは可視化を得意としているが、現状を素早く理解できるというメリットの裏返しで、経験と勘の裏づけにしかならないことも多い。AIは予測的分析には適用できるが、何をしたらいいかまでは教えてくれない。購買履歴からある人が年間5万円ぐらい購入してくれそうだと予測できたとしても、どうすればもっと購入してくれるのかまではわからないのだ。「実は、何をすればどのぐらい儲かりそうかというアイデアを得るには診断的分析が役立つことが多い」と西内氏は語る。「イメージを変えれば」「職員研修を変えれば」「特定の立地に出せば」どのぐらい儲かるか。含めるとプロジェクト予算が1億円を超えることも珍しくない。そこまで高額な投資をしても、依頼した企業側から見ると報告書の中にはわかりきったことしか書かれていないことがしばしば起こる。この問題の解決が難しいのは、分析担当者と意思決定者、あるいは現場担当者の間にギャップがあるためだ。※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。会員登録(無料)ログインはこちら※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタントとして活動中。ビジネスとテクノロジーのギャップを埋めることに関心があり、現在はマーケティングテクノロジーを含む新興領域にフォーカスしている。西内啓氏が見据える次の10年。EYACCの森島さんはいかにして生まれたのか318SAPが会津若松で中小企業のものづくりのイノベーションに取り組む理由296AWSでセキュリティを高めるために今すぐやるべき7つのこと262企業のデジタルシフトはIoT、5G、サブスクリプションが牽引。×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。パソコン「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。