[インタビュー]

2013年8月1日(木)緒方 啓吾（IT Leaders編集部）

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プリファードインフラストラクチャーの
比戸将平リサーチャー

―前職のIBM東京基礎研究所でデータ解析関連のプロジェクトを担当された経験を活かし、データサイエンティストに関する講演をされています。データ分析の現場を生々しく描かれていますね。

　昨年ごろから、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えました。興味を持って調べてみたところ、かつて私が担当していた業務そのものでした。当時、私は機械学習やデータマイニングを使って、顧客をセグメンテーションしたり、機械が壊れる前に兆候を検知したりする仕組みを構築していました。それならば、データサイエンティストと呼ばれる人材の実態や、悩みどころをシェアできるのではないかと考えたのです。

　昨今、データサイエンティストには、期待が集まり過ぎていると思います。ビジネスの知識があって、Hadoopを使いこなせて、機械学習にも通じていて、コミュニケーション能力も高い。まるでスーパーマンですが、当然、そんな人材はそうはいません。それで、数が不足していると叫んでいる。データ活用に注目が集まることそのものは歓迎すべきですが、「データサイエンティスト」という言葉が一人歩きを始めていることには少し懸念もありました。

図：データサイエンティストの作り方
（出典：http://www.slideshare.net/shoheihido/120913-pfi-dist）

　データサイエンティストが求められるのは、企業内の情報システムに求められる役割が変わってきているからです。既存の業務を自動化するような案件はほぼ一巡し、これまでとは違ったシステムを作るフェーズに来た。そこでは、コンサルタントやデータ分析、システム技術者が協力しなければならない。そういうことだと思います。必要なスキルを1人の人間が備えることは現実的に困難です。スキルを持った人を集めてチームを作る必要がある。そうした提案をしました。