『今後「最も稼げる職業」に!?注目のデータサイエンティストとは』だってさ！

ダイヤモンドオンラインでタイトル↑の記事を発見しました。

ビジネスの成果に繋げる数字を作れるデータサイエンティストの仕事は、
これから引っ張りだこ！需要に対して、人材の供給が追いついていないので
今人材の育成を急いでいる！という内容の記事です。

ハードルは高いものの、未経験者でもがんばり次第では、スキルを身につけることができるという。実際、プログラミングの経験がなかった旅行代理店勤務の男性が、スクールに通い、データサイエンティストの技能を活かして希望の部署へ異動できた事例もある。

と、記事にも書いてありますが、未経験者でも大丈夫です。僕も昔、こんな記事を書きました。なんでド文系エンジニア経験0でデータサイエンティストの業務ができるか

最初はこんな状態だった僕でも今転職して、10ヶ月くらい。
経験できたことも、
①ソーシャルゲームの離脱者の要因解析
②建設資材レンタルの会社の需要予測
③某通信会社の広告配信のロジックを機械学習で最適化
④某サービスの操作ログデータから改善案を提案
⑤求人媒体のキャッチコピーを自然言語解析して応募がある求人の特徴を分析
⑥某企業の売上データの時系列解析

と、未経験から色々経験させてもらえました。記事の通り、これから稼げるようになるのかな、やってみたいな、と思う方もいるかと思います。
これからあらゆるところでログを取れるようになるので、データ数の
爆増によりデータサイエンティストの需要も活躍の場も広がること
間違いなしでしょう。

でも現実は、データサイエンティストに追い風の転職市場と現実についてで
書いた内容はまだまだあると思います。

また、「ビジネスの成果に繋げる数字」を作れたとしても「その数字を見て
意思決定をする人」は違う人のことが多い。だから、意思決定者にどうして
この意思決定をすべきか、統計学や機械学習的な見地から説明しなければいけない。その説明にすんなり理解してもらえれば良いけれど、もし、意思決定者に事前知識が無ければ、説明コストも高い。データサイエンティストとビジネス側の溝の深さにお互いストレスを溜めることも多いでしょう。

だから一番良いのは、意思決定者もデータサイエンティストというパターンです。マーケティングの分野で圧倒的に上手くいった企業はUSJでしょう。

なぜ広告代理店を辞めるのか

の記事でも書きましたが、USJを復活させた森岡さんのお話は、かなり影響を受けました。ビジネスの成果を出し、また、データサイエンティストが
気持ちよく働きたいなら、based on dataの意思決定が出来るよう組織を
作り変える必要があると思います。それにはデータサイエンティストに
必要と言われる、「ビジネスへの理解・統計知識・プログラミング力」という
3種の神器(データサイエンティストに必要と言われる3つの力)ではなく、
経営視点で俯瞰した抜本的改革をするための『権限』が必要です。

つまり、データサイエンティストは、これからも期待に胸いっぱいの
職業だけど、その力を活かして生産性を上げるには組織構造上の課題が
たっぷり盛りだくさんだよということでございました。