近年、ITやデジタル関連の分野だけではなく、製造や医療、物流、スポーツ、政治などをはじめとした幅広い分野において、データサイエンスやデータサイエンティストという言葉を多く耳にするようになってきたかと思います。

データサイエンスとは、統計学、情報工学などの多くの学問領域にわたる科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムを使い、様々な領域の手法を用いデータから知見や洞察を導きだす研究分野です。

また、データサイエンティストとは、広義には「データを分析し、そこから新たな価値を創造し導きだす」職業になります。滋賀大学の河本 薫 教授によると、このデータサイエンティストとは、大きく３つ「ビジネスデータサイエンティスト」「AI（人工知能）データサイエンティスト」「理論データサイエンティスト」に分かれるそうです。

① ビジネスデータサイエンティスト：ビジネスにおける様々な課題をデータと分析力で解決する人材

②  AI（人工知能）データサイエンティスト：ディープラーニングなどの機械学習手法を駆使して、革新的な人工システムを開発する人材

③  理論データサイエンティスト：数学的理論に基づき、効果やリスク量を検証できる人材

当社のデータサイエンティストは、強みとして数学的なバックグラウンドがあるため、②「AI（人工知能）データサイエンティスト」と③「理論データサイエンティスト」にあたります。当社のサービスは、数学的思考・観点から分析手法を選択し、アルゴリズム化（algorithm）して、プログラミング・実装を行なっています。

現在は、「データサイエンス革命」と言われており、米国のUC Berkeley大学（カルフォルニア大学バークレー校）では、データサイエンスは文系も含め全学生の必須科目となっています。今はビジネスだけでなく、エンターテイメント界、スポーツ界、政界など、幅広くデータサイエンティストに基づいた意思決定が行われるようになっています。例えば、2011年公開のブラッド・ピット主演の映画　マネーボール（Moneyball）や米国大統領選挙のオバマキャンペーンなどは、ビックデータやデータ分析が活用されています。一方、日本の企業もデータや機械学習の活用が進んでいますが、海外と比較すると、大半は既存業務の課題解決となり、ビジネスモデルの革命までは至っていないと言われています。

先月6月17日付で、スイスの国際経営開発研究所（IMD）が発表した世界競争力ランキング2021では、日本は31位でした。国内経済、雇用、科学インフラの項目で高く評価された一方で、政府の財政状況や企業の経営慣行の項目の評価が特に低かったようです。今後、「企業の経営慣行」の一つでもある経験と勘からの意思決定権の脱却は、経営をさらに進歩させるために必要になってくるのではないかと思います。

※ アルゴリズム（algorithm）とは、日本語に訳すと「演算法」「算法」になり、問題を解決する際の効率的な方法や手順のこと。