ビジネスでビッグデータを活用するには? 『 道具としてのビッグデータ 』

今回は 「 道具としてのビッグデータ 」を読みました。

今後20年30年働く際に無視できない AI や人工知能、それらの背景にある「ビッグデータ」について学びたくてこの本を選びました。

実際に AI を学んでおり いつか仕事で AI を活用しようと思っている 私の観点から、
この本の概要と感想を 以下にまとめたいと思います。

本書の概要

本書は、ビッグデータ活用をビジネスで考えた時に読むべき本です。
「ビッグデータとはどのような仕組みか?」とか「ビッグデータ技術の根幹」を説いたものではなく、ビックデータ活用するプロジェクトを成功するために、何が大事なのかという観点でかかれています。

そして、その答えは「最初の目的設定が大事だ」ということを説いています。

そして、そのビッグデータを活用してプロジェクトを成功に導く人材こそが「データサイエンティスト」なのです。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは一言で言えば、「目的に応じた形でビッグデータを活用し成果を出せるスキルを持つ人」です。

統計学やプログラミングに関する知見はもちろんですが、それ以外にもデータを読み解く力や、その結果を現場や経営者などの非データサイエンティストにわかりやすく説明する力、様々な部門や人材を巻き込むプロジェクト管理能力が求められます。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストに求められる三つのスキルは、「統計・IT技術・ビジネスインサイト」三つです。

統計ー分析モデルを作るための統計解析を行うことができその分析結果の精度を高められるスキル

IT 技術ーどのようなデータが取得できどのようにデータを蓄積しアウトプットしていくかを考え実装できるスキル

ビジネスインサイトーえられた結果の意味を理解しビジネスでどのように行かせるかを考え施策に落とし込めるスキル

この三つの全てを極める必要はなく、プロジェクトを達成するチームのメンバーでこれらの役割を分担してもいいのです。

ビッグデータ活用の目的

高いスキルを有するデータサイエンティストが、ビッグデータを活用する目的はなんでしょうか。

よく陥りやすい罠は、今手元にあるデータから、無理やり意味を見出そうとすることです。冒頭でも述べましたが、目的の無いデータ分析は落としどころが見つからず迷走してしまいがちです。

ビッグデータ活用の本来の目的は、ビジネスの現場ですら誰も実感できない傾向、現場の専門家やベテランといった一部の人が感覚的に理解している傾向について、データを用いて明らかにすることが本来のビッグデータ活用の価値です。

つまりこれは「暗黙知の形式知化」です。

ひらたく言うと、現場の人が「なんとなくそう思ってたんだよね」という結果をデータを用いて定量的に証明してみせることが、ビッグデータ活用の意義なのです。

これからデータサイエンティストを目指す人へ

今回の情報が同じく人工知能を学んだりデータサイエンティストを目指している人の役に立てればなと思います。

データサイエンティストには高度な知識が要求されて、学習するのが大変!と思う人も多いかと思いますが、この記事で紹介されているように今後10年、20年先の鍵となる知識・技術です。

もし、独学での学習である程度の領域まで達成できた後は実践だ、という人やスクールに通ってもっと専門的な知識を学びたいという方には、以下のデータサイエンティスト向けの講座がおすすめです。なぜなら国の補助金制度を活用しながら自分の専門性を高めることができるからです。

自分に適した学習方法を確立させて将来のためのスキルアップを目指しましょう!

IoT 活用を目的から考える

さて、具体的にビッグデータの活用を行っている、または目指している実例を紹介します。

製造業とビッグデータの動きを考えると、製造業では最近 IoT(Internet of things / モノのインターネット)が話題になっております。 IoT の活用に関しては

  • アメリカのゼネラルエレクトリック社(GE)が取り組んでいるインダストリアルインターネット
  • ドイツが国を挙げて取り組みを進めている Industrial 4.0

が有名です。

GEが取り組んでいるインダストリアルインターネットは自社製品を導入した後のメンテナンスや故障の予兆検知・保全・利用状況の最適化に活用されています。つまりアフターサービスの高度化を目的としたビッグデータの活用です。

ドイツのインダストリー4.0は製造過程の円滑化、自動化、個別ニーズに合わせた生産を目的とした取り組みです。
多品種少量生産から、個別ニーズに合わせた生産いわゆるマスカスタマイゼーションが生産ラインにおいて人件費の効率化やノウハウ利用を目的としたビッグデータの活用事例といえます。

最後に

今回は 「 道具としてのビッグデータ 」を読みました。

いつか仕事で、AIやビッグデータを用いた業務に携わりたいなと考えている私にとって、「最初の課題・目的の設定」が一番大事だという言葉にはっとさせられました。

新しい技術を学び最新動向を追い続けることは大事ですが、それ以上に日々の生活での課題を見つけて、それをどのように解決するか、ということを考え続けることが重要なのだと思いました。

更には、考え続けるだけでなくてこのように自分の考えを一度、文字に起こす、誰かに話す、などアウトプットをしていくことでより一層理解が深まるのだと思います。

これからも引き続き勉強していきます!

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