あらゆる側面から支援を行います。500社の内の85%は、2015年までにビッグデータを競合優位性に結びつく水準にまで活用することに失敗する。共感を持って受け止められました。*1現在、企業が手にすることのできるデータ量は指数関数的に大きくなっています。センサーとカメラを搭載したスマートデバイスの普及、ハードウェアの低廉化と大規模データを捌く技術の高度化・オープンソース化により、「文明の始まりから21世紀初頭までに生産された情報量(約5エクサ・バイト)に匹敵する情報量が、現代社会ではたった2日で生産される(グーグル会長エリック・シュミット)」と言われる程です。データが増えるということは、当然、そのデータを扱うスキルを持つデータサイエンティストも必要になります。したデータサイエンティストの人数は需要に対して全く足りていません。Instituteによれば、米国だけで2018年までに必要とされるデータサイエンティスト数が約44~49万人となるのに対し、14-19万人不足し、データサイエンスの知識を持つ企業役員や補助スタッフに至っては150万人必要になると予測されています。*2日本においても、データサイエンティストと呼ばれる専門人材育成を目的とした、人材要件の定義、講座・セミナーの開設を行なう団体が増え、書籍・雑誌の特集も増えてきています。とっての偽らざる実感ではないでしょうか。学術分野としてのデータサイエンスは、既存の学問領域の枠を超えており、統計学や数学、コンピューターサイエンスや並列分散処理プログラミングに加えた学際的なものとして進化し、また、分析対象となる専門分野の知識も求められるため、一人の人間がそれら全てに通暁する事は難しくなってきています。データ活用はデータを解析すれば終わりではありません。異なる組織を動かす調整力、日々の事業データから最適化を促進する力も必要とされます。私たち日本データサイエンス研究所では、これまで理想として語られてきたデータサイエンティストと、現実に調達可能なリソースの間に、大きなギャップが存在していると考えています。ビジネスを高次元で統合したスーパータレントとしてのデータサイエンティスト像が語られてきました。大きなビジネスインパクトの源泉を特定し、その実現のための科学的な検証方法を構築し、アルゴリズムを書き出し、通信環境や分散処理のハードウェア知識も活かして企業の問題を解決するスーパーマンのようなイメージが、データサイエンティストという訳です。現実にはこのような人材を一般的な企業で育成・採用できる可能性は限りなく低く、事業としての実現スピード・再現性・スケールを期待することもできません。Amazonなどデータ・インフラ・資金力・圧倒的な研究環境(専門人材ネットワーク)を持つデータサイエンスのエクセレントカンパニーでも獲得に苦労しており、政府機関や学術機関との人材争奪戦にもなるため、ごく一般的な企業にとってはこうしたスーパータレントの採用難易度は非常に高いと言わざるをえないでしょう。ビジネス、各分野のエキスパート同士のコラボレーションによる「データサイエンスチーム」のアプローチが、より多くの企業のビッグデータ活用にとって、実現スピード・再現性・スケールの面で、より可能性があると当研究所は考えています。データサイエンティスト依存からデータサイエンスチーム協働への進歩するためには、各分野のエキスパート同士のコラボレーションを円滑にするための仕組みが必要なのです。仕組みは、単にそれぞれの担当者を採用し、週次のミーティングを設定するだけで作られるものではありません。仕組みが継続的に機能するためには、チームが共通の目標に向かって協力するための仕掛け、お互いが共通言語でコミュニケーションできる事、それぞれに求められる役割が明確で、それに見合ったスキルを備えた人材が採用され、トレーニングされ、評価される仕掛け、互いに改善のためのフィードバックが機能するメカニズムなど、多くの小さい仕掛けが有機的に連携して初めて、各分野のエキスパートが有効にコラボレーションできるようになります。これは簡単なことではありませんが、1つずつステップを踏めば、一般企業であっても十分達成可能なものであると私達は考えます。日本データサイエンス研究所では、こうした見立てのもと、テクノロジー、サイエンス、ビジネスのコミュニケーションギャップを埋め、コラボレーションを促進するためのデータサイエンス研究を各分野の有志とともに行なっていきます。