どこにいるのか、データサイエンティスト

筆者は、パーソルキャリアでデータサイエンティストの学習支援や採用支援を行う新規事業「Data Ship」の開発に携わっています。その中で、データ活用を推進する企業の方々からの様々な課題や疑問を耳にします。本連載では、データサイエンティストの採用や学習・育成（人材開発）、組織開発に関していただく「疑問」について考えていきたいと思っています。

今回取り上げる疑問はこちらです。

なお、本文のところどころに トピック というラベルの付いた記述があります。これについては、本稿の最後に説明します。

また、本連載で取り上げてほしいトピックがありましたら、下記ページからお気軽にリクエストをお寄せください。

☞「データサイエンティストの人材・組織開発フォーラム」で扱ってほしいトピック 募集ページ

そもそも、うちの会社にデータ活用は必要ですか？

多くの企業で、データ活用が大きな効果をもたらしています。企業においてデータ活用がもたらす2つの大きな効果は、主に次の2つです。

理由1：データによる利益率の向上

効率化のためにデータを活用することは、すでに多くの企業で必須のこととなりました。データ活用による業務改善や自動化（プロセスイノベーション）からコスト削減が図られ、利益率が上がりました。

この点に関しては、すでに多くの事例があります。うまく実行ができさえすれば、データ活用が有意義であることは間違いありません。もし、社内資料を作るために事例が必要であれば、「ビッグデータ 事例」「AI 事例」で検索してみてください。たくさんの事例が公開されています。既存事業で効果が見込めることが、御社でもデータ活用が必要な1つ目の理由です。

今日において、論点は「データ活用するか／しないか」ではなく、「いかにうまく実行するか」なのです。

理由2：データによる価値創出

現在進行中の第4次産業革命^[1]で起こっていることの1つに、モノ売りの「サービス化」が挙げられます。これまで、購入された後にモノの機能を改善することはできませんでした。しかし、モノが提供する機能がサービス化されると、購入されたモノからデータを取得し、そのデータにより提供するサービス（機能）を改善できるようになります。これより、サービスがもっと使われるようになるという好循環（正の循環）が期待されます。サービスの利用量が増えれば、売上を大きくする方法はいろいろと考えられます。

今の日本においては、このようなデータ活用によって売上が増えるような価値の創出（サービスイノベーション）が求められています。経済環境や技術革新が大きい中では、前述のプロセスイノベーション以上に、このサービスイノベーションが重要でしょう。これが、データ活用が必要な2つ目の理由です。その点では、データサイエンティスト（職務は後述）が増えることを願っています。

データによる圧倒的な先行優位性

少し乱暴にいえば、この10〜15年はデータの種類と数が多い企業ほど、データから新しい技術を生み出してきました。データによってサービスを改善できますし、また、データによってサービス改善の土台になる技術も発展したともいえます。

データを起点にサービス改善と技術発展の2つが掛け合わされ、その結果、データをさらにたくさん取得できるようになる。このような理想的な好循環をビジネスの中に作ることができれば、事業は指数的に加速していきます。先行優位性は非常に高く、結果的に寡占的な状況になるのは、IT業界を見れば一目瞭然です。

とにもかくにも、そうしたデータで動かす事業（データビジネス）を一刻も早く、間に合うなら一番に始めること^[2]。今後、あらゆる業界で、この動きに乗り遅れた企業が淘汰されてしまうのではないでしょうか。3年後、ゆでガエルになっていて淘汰されていたことにも気づかずいたのでは悲しい状況です。世界経済の状況から考えれば中国が優勢で、米国がかろうじて対抗でき、その他の国や地域は総じて劣勢にあるわけですが（図1）、日本企業も楽しみながら、何とかもがき続ける中で光明を見つけるしかありません。

サービス業から遠いところにある第一次産業も、データ活用がますます必要な状況になってきています。農作業のロボット化も進んでいますし、漁船はセンサーをたくさん積んでいます。6次産業化（生産だけでなく、食品加工・流通販売まで行う経営形態）という言葉が生まれているように、データ活用は重要な役割を担うはずです。