本連載1回目で「アルゴリズム」「知識」「アーキテクチャ」のそれぞれにおいて自社の強みを点検、再認識することを推奨しました。これをアルゴリズムのコモディティ化する時代において当てはめるとどうなるでしょうか。これまでに示したように「アルゴリズム」開発の優先度は下がっていくのかもしれませんが、「知識(データ)」や「アーキテクチャ」の重要性は加速度的に上がっていくことが予想されます。AIが浸透したデータサイエンティストの役割は単なるデータ分析・アルゴリズム開発だけではなく、データの重要性の選別・ビジネス上の効果の検証など、業務改善も含めたデータに関わる全ての業務を監督する立場として活躍する場が広がる可能性があります。いずれにしても企業の宝となる「知識」を評価・管理し、さらに高める役割として彼らの重要性はさらに増すことは間違いないでしょう。そのためにはデータサイエンティストを単なるデータ分析官としてだけではなく、もっとビジネスサイドに寄り添う経験を積ませ、知識とビジネス双方の立場から大事な事柄を見極める人材として育成することが重要です。実際にビジネス現場で更に権限を与え、KPI改善などを営業や製品開発部と共に実行させる役割、部署を作成してもよいかもしれません。このような活動により、高度な統計・機械学習の知識を持った人材が、ビジネスと強烈に融合し、双方の最適な解を見つける役割を担うことが可能となります。このような人材を育てることは容易ではありません。利益を生むビジネスサイド、統計・機械学習の学術的立場、そしてITアーキテクチャの実践的な立場という三領域は衝突することも多く、これらを全て身に着けることは難しいテーマの一つです。この活動こそが大切な宝を発見するトレジャーハンターの誕生につながると考えています。「ビッグデータ」が活用され始めた企業の現場で「ハードウェア資源不足に対する危機感」が問題となりつつある。この潮目の変化にいち早く気づいたコンサルタントが、「ビッグデータ時代の終焉」と「ポスト・ビッグデータ時代」の経営の要点を明らかにする。(2017.09.08)⇒バックナンバ。