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解説
データサイエンティスト活動を高付加価値化するフレームワーク
A Framework for Adding Value to Data Scientist Activities
A bstract
ディジタルトランスフォーメーションへの関心が高まり，データ活用の需要が増加し，データサイエンティストへの期待が高まっている．しかし，データ分析で重要な要件定義を十分に検討できず，プロジェクトの手戻りや遅延につながり，機会損失となるケースがしばしば起きる．本稿では，陥りがちな問題を3種類に分類し，それぞれに対し有効な方法論をまとめたフレームワークを，具体例を用いて考え方のポイントを紹介する．また，本フレームワークを用いることで，データ分析のビジネス価値を高める効果について解説する．
キーワード：カスタマーバリューチェーン，バリューグラフ，機能ブロック，ナレッジグラフ
近年ディジタル化への関心が高まり，多種多様な業種においてディジタルトランスフォーメーション（DX）への投資が増加している．DXの定義は様々だが，単にアナログな作業をディジタルに置き換えるということではない．データやディジタル技術を活用し業務そのものや，組織や文化，ビジネスモデルまでも変革し，競争優位性の確立に向けた本質的な改革への取組みである(1)．このような世の中の急速な変化に対応するため，データに基づくスピーディーな価値創出を実現する，データ分析技術が重要となる．一方で，DXの取組みがコンセプト検証までにとどまり，実際のビジネス変革につながらない状況も多い(2)．そのため，ビジネスにつながるようなDXを推進できるデータサイエンティストの需要が高まっている．
本稿では，DXを推進するデータ分析プロジェクトにおいて，まずはデータサイエンティストが陥りやすい問題を整理する．それらの問題を解決し，ビジネス価値を高める活動のためのフレームワークについて紹介し，具体例とともに効果について解説する．
データサイエンティストの需要が高まる中で，どのような役割を担う人材であるかの定義は様々である．与えられたデータを用い，機械学習手法などを駆使して分析タスクをこなす役割と思われることがしばしばある．実際にDXを推進するにあたっては多様なスキルが必要であり，データサイエンティスト協会がまとめた三つのスキルセットの定義が参考になる(3)．まず一つめは，機械学習手法などをはじめとする人工知能や，情報処理や統計学といった知識を持ち，活用するデータサイエンス力である．二つめは，取得データの意味や特徴を解釈し，データ分析に利用可能な形への変換を実装し運用するデータエンジニアリング力である．三つめは，顧客のビジネスや業務の背景を理解し，適切に課題を設定してそれを解決するビジネス力である．技術の進展に伴い，必要とされるスキルの質も量も年々増加し，データサイエンティストへの期待が更に高まっている．
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