データサイエンティスト不在でもビッグデータを活用したい!

企業で急速に求められるビッグデータ活用

数年前から耳にするようになった機械学習とデータサイエンスという言葉、今ではニュースやインターネットで見かけない日はありません。特にGoogleやIBMなどにより日常生活と切り離せなくなったこれらのテクノロジーは、一過性のトレンドから今ではなくてはならないものにシフトしました。

この流れに伴い、これまで機械学習や予測分析、データサイエンスなどを取り入れることなど検討すらしていなかった企業においても、社内効率の見直しや経費削減を達成すべくそれらの活用を求められるようになりました。これは一企業だけの話ではなく総務省においてもビッグデータの利活用を推進しています。ものづくりをはじめとした日本の強みを生かしつつ国際競争力を強化し成長を実現するため、国としてビッグデータの利活用を促しているのです。

近年、機械学習やデータサイエンスが大きく話題になっている理由として、グローバル化が進み企業間の競争が世界規模になったことで、他社と差別化する、組織と売上拡大が見込める新たな市場を開拓する、利益率改善とリスク低減などのあらゆる課題に、いかに迅速に対処できるかがビジネスの成功に影響するようになったことが挙げられます。

ビッグデータを活用し、顧客ひとりひとりのインサイトを引き出す

収益拡大とロイヤリティ向上には、メッセージングおよびマーケティングキャンペーンの最適化、リアルタイム情報の活用、1人ひとりの消費者に合わせたエンゲージメントを行わなければなりません。

これはいわゆる“One to Oneマーケティング”と呼ばれているもので、従来の大枠のセグメントに対するマスマーケティングではなく、顧客ひとりひとりに対し適切なマーケティング活動を行うという手法で注目されています。ここで必ず必要となるものがビッグデータです。

現代の企業はかつてないほどに膨大なデータを抱えていますが、データサイエンスチームはそうしたテラバイトあるいはペタバイト規模のデータの海から、顧客ひとりひとりのインサイトを引き出し、実行可能なアクションまで落とし込むという難易度の高い仕事が求められています。そこで、多様な統計ツールや分析手法を用いてデータサイエンスを実践することにより、意思決定の質の向上、新たなビジネスチャンスの発見、そして確かな量的データに基づく決断が可能になるのです。

機械学習と予測分析で、将来のインサイトを引き出す

機械学習モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。

データ分析とは

データ分析の中でも、将来のリスク回避や成功確率を上げる予測分析では、様々な統計アルゴリズムによってヒストリカルデータを分析します。単純、または複雑の数式モデルにデータを当てはめることで、データの意味を読み解き、洞察を得て、推論を導きます。人間には捉えることのできない数百や数千もの次元からインサイトを引き出すことができるのが予測分析の利点です。

 

ビッグデータ活用を妨げる壁はデータサイエンティストの不足

機械学習やデータサイエンスの必要性は理解していても実際に活用できているかというと、一部のリソース潤沢な大企業でこそ可能かもしれませんが、導入までには数々の課題に直面します。

最も大きな課題として考えられているのが、機械学習やデータサイエンスの知識を有したエンジニアやIT人材の不足です。総務省の調査によると、「ビッグデータ」「IoT」「AI」を担う人材は2020年に4.8万人不足すると試算しています。これは、ビッグデータビジネスの成長スピードに人材育成が追い付いていないことが主たる要因です。今後の成長スピードによってはますます不足する可能性もあります。

これらのビッグデータをまとめ分析し、ビジネスでの意思決定を可能にするインサイトを引き出す人材のことを昨今では「データサイエンティスト」と呼び、企業ではそれらの人材確保と育成に力を入れています。

データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルセットとして、一般社団法人データサイエンティスト協会では以下の3つを挙げています。

  • 課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
  • 情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
  • データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

ビジネス・データサイエンス・エンジニアリングの3つのスキルですが、これらをバランスよく兼ね備えた人材を獲得することは非常にハードルが高いということがわかります。社内で育成するにもリソースの限界があるでしょう。スクールや講座に通うという手段もありますが、時間も費用もかかりそのような形で何人も育成するというのは現実的ではありません。

ビッグデータを活用し、ビジネスを加速し、収益性を高めたいと思っても、人材確保でつまずき、なかなか導入できないケースが多いのです。

 

データサイエンティスト不在でも機械学習と予測分析を可能にするAltair Knowledge Studio

データサイエンティストとして機械学習や予測分析を行うには、プログラミング言語の知識が必要です。特に人気なものはPython、その他R、C/C++、Javaなどでも機械学習の実装が可能です。これらの知識を有し、コンピュータに実装し、機械学習やデータサイエンスを実務で活用できる人材が不足しているということはすでに述べました。

では、このようなデータサイエンティストがいなければビッグデータ活用や機械学習を自社に導入することはできないのかというと、そんなことはありません。プログラミングやコーディングの知識がないビジネスパーソンが簡単に機械学習と予測分析を行うためのプラットフォーム Altair Knowledge Studio(アルテア ナレッジ スタジオ)があります。Knowledge Studioは、プログラミングを一切せずにGUI(Graphical User Interface)の操作だけで機械学習などの高度な分析を可能にします。

Knowledge Studioは、以下のような課題解決を得意としています。

機械学習

大量のデータを分析するには、分析ワークフローに次々と流れてくるデータを処理し、積極的かつ継続的に学習できるアルゴリズムが必要です。柔軟性に優れたKnowledge Studioなら、従来型のプログラミング言語で複雑なコードを書くことなく、機械学習とニューラルネットワークアルゴリズムを組み込んだ予測分析ワークフローを構築できます。

機械学習 ツール
操作が簡単なユーザーインターフェース

Altair Knowledge Studioは専任のデータサイエンティストだけでなく、市民データサイエンティストやビジネスアナリストでも使用できるように設計されています。オープンでフレキシブルなアプローチを採用しているため、データサイエンスチームの好みのアルゴリズムとプログラミング言語を使って、複雑な分析ワークフローを作成したり高度な統計モデルを構築したりできます。

また、多種多様な分析アルゴリズムを使用でき、必要に応じて分析モデルに機械学習やニューラルネットワークを取り入れることもできます。データサイエンスプロセスを複雑にすることなく、レコメンド、シナリオ最適化、感情分析、大規模な異常検知、ビジネスフォーキャストといった高度なユースケースを作成し、たとえば決定木を使えば、データに潜むインサイトを素早く可視化することができます。

  • これからデータ分析を始めたいビジネスアナリストやビジネスパーソン
  • 社内に蓄積されたビッグデータを活用したいのに扱える人材がいない、リソースを割けない企業

そんな方々に使っていただきたい製品です。

Knowledge Studioについては Knowledge Studio 製品ブローシャファイナンス業務・部門の方向けブローシャ をご覧ください。

Knowledge Studioを実際にインストールし確認いただくことも可能です。機械学習からどんな予測分析ができるのか、本当にプログラミング知識がなくても操作できるのか、ご興味をお持ちいただけましたらお気軽にお問い合わせください。

また、2020年4月21日、ハンズオンウェビナー を開催します。こちらもご応募をお待ちしております。

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カテゴリー: データアナリティクス

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