発想と実装の間をつなぐ AI:人工知能特化型メディア

有名データサイエンティストだらけの特濃セミナー行ってきた

デジタルマーケティングとデータ分析ってどうしても切り離せない関係にありますよね。マーケターにもデータ分析力が年々求められてきています。

てことで、情報を得るために丸の内アナリティクスというデータ分析の勉強会に参加してきました。

勉強会はLT+パネルディスカッションという2部構成で行われました。ディスカッションの中身をまとめつつ、僕が考えたことを書いてみます。

以下のデータサイエンティスト界の偉人たちがパネルディスカッションのメンバーでした。

  • 株式会社サイカ 平尾さま
  • アビームコンサルティング株式会社 本間さま
  • 株式会社リノシス 神谷さま
  • 株式会社リクルートライフスタイル 原田さま

みんなAIに目がいきすぎ。それより大事なことあるよね?

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web解析など、一部の機能に限ってデータ分析を自動でしてくれるAIなんてのもさいきん聞きますが、最先端のデータサイエンティストはAIをどう捉えているのでしょうか。

セッションは「みんなAIに目がいきすぎ。あいつらは酒飲まないでしょ?」という本間さんの独特な話から始まりました。その後続いたのはこんな内容。

  • AIやディープラーニングだけだと意外性は見えない
  • 意外性の部分にイノベーションがある
  • データの部分から意外性が見えることが多い

ふむふむ・・・。今の枠の中で業務を回すだけであれば、AIで代替できるかもしれない。でも、今の枠を超えて大きな改善をしたり、新しい発見を得るなんてことはAIだと無理。とそういうことですね。

そして、「意外性」を見つけるためには、科学者同士のコミュニケーションも大事だそうです。そのためにWatsonなどの導入に高い費用を払うよりも、優秀な科学者雇ってお酒飲みながらでもコミュニケーションとった方がいいと。なるほど、最初のお酒の話はここに続いていたんですね。

「AIでは創れないアイデアを、僕らは考えなくちゃいいけない」

本間さんがおっしゃっていた言葉が突き刺さりました。

ビジネスサイドとサイエンティストの歩み寄りが必要

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最近ではツールが進化していて、あまり専門的な知識がなくても、データを見れるようになりました。このことが「マーケターもデータ分析をしよう!」の流れを加速させていると思います。

実際「データを扱うにあたってのハードルは年々下がっていて、ツール自体は専門的な知識を持たなくても触れるようになった」というのはパネリスト全員一致の認識でした。

ただ、データを見る → データを使う の間には大きな壁があって、専門知識がないままデータから判断を下すのは危険だ、という意見もディスカッションの中ではあがりました。

ハードルが下がったからといって、「できるんだからやって!」と任せっきりにするというのは乱暴な話で、データをどう見るか・どう扱っていけるか、みたいな部分はまだまだデータサイエンティストの方からアプローチする必要があるんだろうなーと。

データに基づく判断って説得力があるように見えてしまいますが、元となるデータの取り方とか出てきたデータの解釈とかって、それで本当に正しいんだっけ? ってところを押さえておかないとトンデモない方向に進む可能性もありますしね。

これからのデータ分析の肝はいかにデータサイエンティストがビジネス側に寄り添いつつ、データを使う環境を整備しつつ、データの正しい使い方についてビジネスサイドをマネジメントするか、ということなのかもしれません。

最先端の分析技術って本当に必要?

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「ツールがコモディティ化しても、データサイエンティストはなくならない。働き方が少しずつ変わっていくだけ。」という話があった一方で、データサイエンティストの働き方は大きく変わるんじゃないか、という神谷さんのお話もありました。

神谷さんはデータ分析のコンサル事業をされていますが、データサイエンティストたちに「あなたたちの半分はいらなくなる」ということを言ってらっしゃるそうです。

ツール自体も賢くなってきているので、今まではデータサイエンティストがいなければできなかった分析もツールだけで完結してしまいます。

もちろん高度な分析には高い専門性が求められるので、その場合データサイエンティストは必要になります。が、確かに実際の現場では使われるデータ分析の手法は限られているし、データサイエンティストが本当に必要となるケースってそんなにない……のかもしれないですよね。

今後はより高度な専門性が必要とされる場面か、もしくはどのデータをとるか?何を解析するか?という上流工程の方に仕事としては移っていくのかもしれません。

今後必要な能力とは

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いろいろな話がでましたが、今後データ分析するにあたって必要となるスキルってどうなんでしょうか。

ディスカッションの中では、以下のスキルが挙げられていました。

  • ばらつきを見つける能力
  • 空気を読まない能力。見られていないところを見る能力

おもしろいなあ、と思ったのは後者です。明らかに課題を抱えているのに誰も触れようとしない領域って確かにありますよね……。その部分にデータの観点からメスを入れる、というのも重要なスキルなんだと改めて感じました。

そもそもデータがなかったり、データ化していないところにメスをいれれば、成果も確実に出ますしね。

ビットエー川口も登壇していました

kawaguchi

弊社のデータサイエンティスト川口もLTに登壇していました。丸の内アナリティクスを主催するメンバーの1人でもあるんです。

丸の内アナリティクスは、

  • 実務ベースの分析勉強会、事例共有会である
  • 他業種、他職種からエントリーできる敷居の低さとテーマの広さがある
  • 仕事に繋がる場である

を大切なこととし、勉強会を開催する組織です。他にもイベントを開催していますので、是非是非チェックしてみて下さい。
>>丸の内アナリティクス公式サイト

さいごに

今はwebだけでなくリアルの方でも、どんどんデータってとれるようになってきています。

「データ分析なんて無理無理ー、できる人にまかせとけばいいや。」

みたいな時代ってたぶんもう終わっていて、事業を一番知っているマーケターや経営企画の人がデータ分析もできてしまうのが、理想なんだと思います。

ただ「ツールがあるからやって!」という丸投げはダメで、データサイエンティストとうまく会話しつつ分析ができると、もっともっと高い成果を生めるのかもしれないですね。

ではまたー。

飯野 希 by
BITAデジマラボ編集長。前職はメーカーのユーザビリティエンジニアとして活動。ビットエーではデータサイエンティストとしても活躍しつつ、デジマラボを軸をした事業開発をおこなう。