データサイエンティストの仕事とデータ分析業務を効率化するAutoML
- 2021年3月26日
- 読了時間: 9分
更新日：5月27日
「ビッグデータの活用」と言うと、有益なビジネスインサイトが得られる、といった漠然としたイメージをお持ちの方が多いのではないでしょうか。 しかし、専門知識や時間といったコストを要することも知られているため、ビッグデータを活用したビジネスへの転換を考える企業にとっても、導入のハードルが高くなっています。
現に、データを扱う専門家であるデータサイエンティストの採用は難易度が高いと言われており、その年収も日本の平均年収よりもはるかに高い傾向にあります。 本記事では、そんなデータサイエンティストがどのような役割を担うのか、最近注目されているDXとの関連性を踏まえて解説していきます。
データサイエンティストが行うデータ分析の具体的な作業工程を５つのステップに分けて説明し、最後にこのデータ分析作業を効率化できる技術「AutoML」について触れていきます。
＜目次＞
データサイエンティストとは？
この章では、データサイエンティストの概要について解説します。
データサイエンティストの概要とDXとの関係
データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、ビジネスに活かすための「有意義な洞察：インサイト」を導き出す職業です。
昨今では、あらゆるデバイスがインターネットと繋がることで情報が急速に増え、世界中で発信されるデータに誰でも簡単にアクセスできるようになりました。これらの膨大かつ複雑化したビッグデータを取捨選択し、自社にとって有益な情報として加工・分析することでビジネス成長にも大きな影響を与えると言われています。 企業がデータやIT技術を用いてビジネスモデルを変革させる
DX（デジタルトランスフォーメーション）
という概念が注目されていますが、データサイエンティストが担うビッグデータ活用もDXの一環と言えるでしょう。時代に合わせたデジタルテクノロジーを活用し、新たなビジネスモデルを創出すると言った点では、昨今注目されるデータビジネスが企業のDXを加速させると可能性も十分にあると言えます。
一言にデータ分析と言っても、それを行うデータサイエンティストは多くの専門的な知識が必要とされ、その領域はITスキル、ビジネススキル、統計解析スキルと幅が広いです。高度な専門知識が必要とされるデータサイエンティストの採用は非常に難しく、年収が1,000万円を超えるケースも珍しくありません。
データサイエティストのビジネス領域とビッグデータ分析の重要性
データサイエンティストは膨大で複雑なビッグデータから必要なデータを収集、整理、分析するだけではなく、企業のビジネスモデルなどを理解した上で、問題や課題を抽出し、設定した上で、データから解決策を導き出す役割を担っています。
そして、導き出した解決策を、経営者などのデータサイエンティスト以外の職種の人にもわかりやすく説明するプレゼンテーション能力なども求められます。
データサイエンティストの活躍が期待されるビジネス領域は、ほぼすべての領域です。なぜなら、ビッグデータの活用がビジネスにおいて新たな変革をもたらす可能性があり、その変革がビジネスの成長を支えるきっかけになるからです。
経済産業省がDXの重要性を発表したレポートにおいても、「2025年の崖」に向けたDXの推進が必要とされています。具体的には、既存システムのブラックボックスを解消すること、また企業の保有するデータをビジネスに活用することができなければ、その損失が12兆円にまで膨れ上がると予想されており、その重要性が叫ばれています。
そのため、あらゆる業界業種の企業でデータサイエンスの活用が期待されており、データサイエンスの活用が企業の今後の成長の鍵を握ると言っても過言ではないでしょう。
データサイエンティストによるデータ分析の５ステップ
次に、データサイエンティストによるデータ分析の業務内容を具体的に紹介していきます。
問題定義
まず最初に問題定義を行います。つまりゴールを明確にした上で収集する情報を決めていくということです。
先述しましたが、今の時代は、膨大な情報であふれかえっています。すべての情報が自社のビジネスに役立つ可能性はありますが、直接的に役立つ情報に厳選して分析した方が効率的です。そのため、最初に自社のビジネスを理解した上で、何が問題なのかを定義し、問題解決に必要な情報に絞って精査していく必要があります。
この過程においては、企業ビジネスへの理解に加え、論理的思考力や仮説立案の能力、根本課題の追求力などのスキルを要します。
データの収集・整理・加工
問題定義を行い収集対象を絞ったら、次に実際にデータを収集し、整理し、分析できるようにデータを加工していきます。データの加工の方法はケースバイケースですが、異なる形態で収集されるデータを分析しやすい形に統合したり、整理していくのが一般的です。
この過程ではITツールを使用し効率的にデータ収集を行ったり、データサイエンティストがプログラミングを組んで処理を自動化するケースもあるため、ITスキルも必要となります。
データ分析
データがそろったら分析をしていきます。データ分析の手法としては、主に統計、確率、微分積分、行列などの数学的なアプローチが取られるため、数学スキルも必要不可欠です。この段階では主観や直感は排除し、データを元にビジネス上の問題解決に繋がる知見を導き出すことが重要です。
課題の可視化・提案
データ分析により客観的なデータが出そろったら、最初に定義した問題に対する解決策をあらゆる角度からデータ分析をし考えていきます。この段階では数学的なアプローチだけでなく、ビジネスモデルなどを考慮した上である程度主観的、直観的なアプローチも取っていきます。
そして最終的に、経営者など別の職種の関係者に分析結果と問題解決策を提案するためにレポートの作成やプレゼンテーションによって、次にとるべきアクションなどを伝えていきます。
データサイエンティストの仕事を自動化でカバーする「AutoML」
上記で解説したように、データサイエンティストの仕事は、多くの工程を必要とし、そして各工程では、多くの知識が求められていることが分かりました。また、データサイエンティストを採用するコストは高く、引く手数多な採用市場では、採用のハードルもとても高くなっています。
本章では、そんなデータサイエンティストの仕事の一部を自動化できるAutoMLについて解説していきます。
AutoMLとは
AutoMLとはAutomated Machine Learningの略で、和訳すると自動化された機械学習です。上記でご紹介したデータサイエンティストの仕事内容のうち、数学的、機械的に行う分析がAutoMLによって自動化されるイメージです。
逆に人間の主観が入る問題定義の工程や一部の分析については、ツールで自動化することができません。AutoMLは設定が不要もしくは簡単なため、数学やプログラミングの専門的な素養がない人でもデータサイエンティストのような高度な分析ができるようになると期待されています。
AutoMLでカバーできることは？
具体的にAutoMLでカバーできることは、データ収集、データの加工・整理、データ分析です。
特に、「データ分析」においては、これまでAI領域の専門知識を持った人が、多くの時間と手間をかけ、膨大なデータの組み合わせから機械学習モデルを生成していました。より高度な専門知識を必要とする機械学習モデルを自動生成できることは、AutoMLの最大の魅力とも言えます。
逆に、最初に行う問題定義や分析したデータをどうビジネスに活かすかを考える、といった部分はツールで自動化することができません。どのような問題を解決したいか、どのようなデータが必要か、出てきたデータをどう活かすのが良いか、といった部分を考えることができれば、細かい分析はツールに任せることができるのです。
AutoMLの導入のメリット
AutoMLを導入することで数学的、機械的アプローチを自動化できることはもちろん、ヒューマンエラーを防ぐことにもつながります。データサイエンティストはビッグデータ分析のスペシャリストですが、数学的、機械的な分析に関しては機械には勝つことは難しいのも現状です。
また全ての工程を人が担う場合は時間もかかります。AutoMLでは人が行うより高精度でかつ、短期間でデータ分析を行うことができようになるので、コスト面以外でも導入のメリットがあります。AutoMLにより機械学習プロセスを効率化させ、データサイエンティストには、問題定義や最終的な分析結果からビジネスに有益な結果を導くことに集中してもらうという選択肢もあります。
データサイエンティストの作業の一部を自動化することで、人は、より企業の問題解決に繋がるインサイトを見つけることに注力できるため、ビジネス成功への道のりも効率化されるでしょう。
まとめ
データサイエンティストはビッグデータ分析のスペシャリストで、問題定義から、最終的に分析した結果をどうビジネスに活かすかの提案までを担っています。そして昨今、注目されるDXとの親和性も高く、DXすなわちITを活用したビジネスの変革にはデータサイエンティストの活躍が、今後の企業ビジネスにおいても重要な役割を担う可能性があります。 データサイエンティストがすべての工程を担うことも可能ですが、AutoMLを導入することでデータサイエンティストの作業は効率化され、そもそもデータサイエンティストに依存せずに済むようになります。 データサイエンティストというポジション自体設けずにAutoMLを導入する選択肢もあれば、データサイエンティストとAutoMLをうまく組み合わせ、業務に濃淡を付け業務効率化をすることもできます。 いずれにしてもAutoMLを最大限有効活用することで、コスト削減、工数削減はもちろん、ビジネスを成長させるためのインサイトを考えることに注力できるため、ビジネスの成長にも繋がりやすくなります。今後、いかにビッグデータをビジネスに活かすか、コストを抑えつつ効果を最大化するか、といった観点が強く求められてくるでしょう。
