【データサイエンスの使いどころまとめ】目的があって手段（データサイエンス）がある
3つほど事例を挙げてみたのですが、どれも顧客課題があって、その解決手段としてデータサイエンスを使った、という順番です。
人工衛星のシステム開発（目的）では不具合解析に、BtoB/BtoG営業（目的）では受注傾向の把握に、ショッパーマーケティング（目的）では効果検証などに、それぞれデータサイエンス（手段）を活用したという感じです。
私はいずれもそれぞれの事業の前線で活動しており、「データサイエンスをやりたい！」と思ってやったわけではなく、必要に迫られて半ば仕方なくやった、みたいな感じに近いです。
人工衛星の仕事してるときは人工衛星を愛していたので、不具合解析（データサイエンス）自体は正直言うと「えー、めんどくさ」と思いながらやってました。
ただ、私にとってはこれらの活動は全て「あたりまえ」でした。
不具合解析するのも、営業の傾向調べるのも、効率的に本業を進めるためには必要な活動なので、面倒だと思いながらもやらなきゃいけないよね、普通やるよねって思いながらやってました。
なので、随分後になってからその活動が「データサイエンスだ！」ともてはやされたのを見て、「いやいや、普通だし」と思ってました。
これは例えると、人助けをした人がテレビのインタビューを受けて「人間として当然のことをしたまでです。」って答えるときの心境に近いと思います。ほんと、当然のことをしてるだけって感覚なんですね。
なので、どこかで「データサイエンティストだとは思ってない」みたいなことを書いたのですが、それは「そんなに高尚なことしてないんだけど」って思いがあるからです。
データサイエンスの勉強をされている皆さんも、その手段をどんな目的のために使えるか考えてみるとよいでしょう。
また、具体的な課題（目的）を持っている皆さん、チャンスです！世の中には課題に飢えてるデータサイエンティストがたくさんいます。彼らにばしばし課題を解決してもらいましょう！
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