“セクシー”からは程遠い？ データサイエンティストのぶっちゃけ話

何だか難しいイメージのある「データサイエンス」。そもそもAIとは何が違うのか。自社で実践する際のポイントは？　宇宙物理学を研究していたデータサイエンティストが、華やかに見える職業イメージとのギャップや業務の苦労話を通じて、データサイエンスのツボを余すところなく解説した。

[溝田萌里，キーマンズネット]

　機械学習やディープラーニングなどのAI（人工知能）技術を使い、データから新たな価値や知見を引き出すデータサイエンスに関心が集まっている。しかし、ITとビジネスの双方の分野で高度な知識を持つデータサイエンティストを教育、確保できる企業は多くなく、データサイエンスのノウハウを得ることは難しい。

　10月25日に豆蔵が開催した「豆蔵DX day 2019」では、「データサイエンス、その秘孔を突く！」と題したセッションに、九州大学の名誉教授であり豆蔵の最高科学技術顧問を務める村上和彰氏が登壇し、豆蔵のデータサイエンティストである松永和成氏、石川真之介氏とともにデータサイエンスの定義やその仕事の難しさ、今までに経験した成功および失敗事例、データサイエンティストが職業として「セクシー」だと思える部分などを議論した。

　松永氏と石川氏はともに大学やJAXAなどの研究機関で宇宙物理学の研究経験を持ち、豆蔵入社後はデータ分析に基づいた意思決定や業務改善を支援するプロジェクトに従事している。

　華やかな経歴を歩み、誰もが憧れる職業についている両氏だが、実際の業務は「苦労も多い」という。両氏が語る“リアルな”話から、企業でデータサイエンスを実践する上で重要なポイントが見えてきた。

左から、村上和彰氏（豆蔵　最高科学技術顧問　九州大学名誉教授）、松永和成氏（豆蔵　IT支援戦略事業部 第1グループ　コンサルタント　データサイエンティスト）、石川真之介氏（豆蔵　IT支援戦略事業部 第1グループ　コンサルタント　データサイエンティスト）

宇宙の研究とデータサイエンスは似て非なるもの

村上氏：　皆さまは「秘孔」とは何かをご存じでしょうか。漫画「北斗の拳」で使われる、ツボを指す言葉です。今回のセッションを通してデータサイエンスで押さえるべき「ツボ」を理解していただければ幸いです。2人のデータサイエンティストをご紹介しましょう。

松永氏：　私は2年前まで、名古屋大学大学院の理学研究科でNASAの火星探査機プロジェクトから得たデータを解析し、火星でなぜ大気流出が起こるのかを研究していました。博士号を取得した後に、豆蔵のデジタル戦略事業部に入社し、今はセンサーから得られるデータの解析やログデータの分析、RPA（Robotic Process Automation）の導入支援などのプロジェクトに従事しております。プライベートでは神社仏閣巡りが好きです。

石川氏：　私も宇宙物理学の分野で博士号を取った後、8年ほど研究活動をしていました。研究者として最後に在籍したのが、松永さんのいた名古屋大学でした。松永さんと入れ違いで、同じ研究所の同じ部屋の同じ机を使っていたという数奇な運命をたどっています（笑）。

　2019年の4月に豆蔵に入社し、データ分析のプロジェクトや新規ビジネスの立ち上げプロジェクトに参画した他、AIや機械学習などの先端技術教育の講師も務めています。

村上氏：　お二人とも大学での専攻はデータサイエンスとは異なりますが、最先端技術を扱う今の仕事についてどう感じていますか。難しさを感じることはあるでしょうか。