データサイエンス人材は獲得すべきか

データサイエンス学部が人気

大学生の進路としてデータサイエンス学部が人気です。「最先端」というイメージがあるからかもしれませんが、メデイァもこうした学生が社会で活躍することを期待しています。
では、こうしたデータサイエンス学部出身の学生を積極採用すべきでしょうか。本稿ではこの点について分析します。

データサイエンスの意義

そもそも、データサイエンスとは何でしょうか？その１つの分野は「将来予測」です。
例えばコンビニでおにぎりを６０円で仕入れて１００円で売るとします。いくつ売れるかわからないため、適当な数を仕入れると、１つ売れ残る度に、６０円の廃棄損失、１つ需要を満たせない度に、４０円の機会損失が発生します。そのため、「いくつ売れるか」をできる限り高い精度で既存データから予測するのがデータサイエンティストの仕事です。
コンビニであれば過去のおにぎりの売上データは存在し、ここから運動会や台風などのはずれ値をまず除外し、残ったデータをタテヨコにグループ化して、統計理論をふまえて、どの程度の確率でどの範囲に売上がおさまるかを予測するのです。

コストは大きい。成果が見合うか

これは、従前は経営者が過去のデータから勘と経験できめていたもので、それでは制度が悪いため、データサイエンスに依存するのが今の流れです。
しかし、データサイエンスにはマニュアルはほぼなく、データの海から仮説を立て、数学的に検証し・・・をかなり粘り強く繰り返す必要があります。それだけ手間や時間を要するということはコストがかかるということ。経営者が勘と経験に基づいてある程度はできる事項を、コストを投じてどこまで精度をあげられるかは、未知数です。

即戦力を求めるなら新人ではなく経験者

おそらく、新卒社員に、仮説検証まで要求するのは困難です。そのため、成果を求めるのであれば給料は高いですが、経験者を雇う方が確実に出費に見合った成果を得られます。
大卒新人の活躍は、そうした経験者のもとで経験を積んでからになると思われます。

まとめ

データサイエンスはスキルを磨くのはそう難しくありませんが、成果をコンスタントに出せるようになるにはかなりの経験が必要で、データサイエンティストを頼るのであれば、まずはそうした経験者を頼るのがお勧めです。
当研究所では、自身もデータサイエンティストである専門家が、御社のデータサイエンス戦略について総合的にサポートします。下記よりお気軽にご相談ください。