いま、データ分析を専門とする「データサイエンティスト」の価値が急上昇しています。
今回は、データサイエンティストの概要とともに、データサイエンティストを採用するための戦略をご紹介します。
データサイエンティストとビジネスのかかわり
データを制するものがビジネスを制す
ビジネスにおいて、データの価値は莫大です。顧客のデータは、最適な商品を開発するために役立つでしょう。
自社の営業実績や財務データからは、自社が抱えている問題点や強みを明らかにすることができます。マーケットのデータからは、今後のビジネストレンドを予想できるかもしれません。
このように、世の中にはさまざまなデータが存在しますが、データが大量に集まったものを、「ビッグデータ」と呼びます。
データは分析して初めて意味をもつ
データは、データのままでは使い物になりません。目的にそって「分析」を行い、なんらかの事実を発見できて初めて、意味をもちます。
これはダイヤモンドの研磨に似ています。ダイヤモンドの原石は、そのままではただの汚い石です。これを適切に加工（選別や研磨）することで、初めてその真価が発揮されます。逆に、不適切に加工してしまうと（たとえば、ハンマーで粉々に砕いてしまったりすると）、真価は失われてしまいます。
データを活用するためには、良いデータを集めると同時に、良い加工を行うことが非常に大切になります。
革新的なデータ分析手法、ディープラーニングの衝撃
データ分析にはさまざまな手法がありますが、昨今大きな話題になっているのが、「ディープラーニング」です。
ディープラーニングは、機械学習（世の中でいう、AIや人工知能）の１つです。コンピュータの性能向上に伴って、ディープラーニングの精度が飛躍的に高まり、これまでにない精度でデータ分析を行うことができるようになったのです。
ディープラーニングの発展と同時に注目されたのが、ビッグデータです。ビッグデータは大量のデータのあつまりであり、従来の手法では十分な分析が困難でした。しかし、ディープラーニングを用いることで、このビッグデータの解析が可能になると期待されているのです。「ディープラーニング（人工知能）×ビッグデータ」は、間違いなく今後のこれからのビジネスにおけるキーワードとなります。
そして、このデータ分析のスペシャリストが、「データサイエンティスト」です。
全ての企業にとってデータの活用は必須
昨今、データの重要性がますます認識されるようになっています。
GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）を始めとする世界的なIT企業は、膨大なデータの収集と分析を行い、素晴らしい価値を生み出し続けています。まさに、データを制するものがビジネス界を制しているのです。
データの重要性が認識されると同時に、サイエンティストに対するニーズが高まっています。優れたデータ分析が企業の利益、ひいては存続にも関わるのですから、企業がデータ分析のスペシャリストであるでデータサイエンティストを欲しがるのは当然です。
これは何も、大企業に限った話ではありません。スタートアップや中小企業であっても、データを活用する余地は十分にありますし、逆にデータを活用できないことによる損失は莫大なものとなっていくでしょう。
では、データサイエンティストはどのように採用すれば良いのでしょうか。
データサイエンティストの採用戦略
関連する学科・専攻
データサイエンティストとして新卒学生を採用する場合、当然ながら、データ分析に関わる研究をしてきた人材の採用が望ましいでしょう。
データ分析と密に関わる学科や専攻としては、数学科（数学系）、情報理工学科（情報理工学系）、情報科学科（情報科学系）、数理情報学科（数理情報学系）、金融工学科（金融工学系）などがあります。したがって、企業はこのような学科や専攻の学生をターゲットとして、アプローチを組み立てると良いということになります。
研究室単位でアプローチしたり、理系全般を狙うのもあり
ただし、研究テーマは学生によって異なりますので、数学系や情報系に所属しているからといって、必ずしもデータ分析を専門としているとは限りません。
場合によっては、研究室単位でターゲットを洗い出すことも検討しましょう。人工知能の第一人者として活躍している東京大学の松尾豊先生の研究室は、非常に人気が高いことで有名です。
なお、数学系や情報系以外の学科・専攻であっても、理系の学生であれば基本的なデータ分析の知見を有している場合が多いです。データ分析を専門とする学生の獲得が難しいと感じた場合は、もうすこしターゲットを広げ、入社後にデータサイエンティストとして育成するプランも検討して良いと思います。
通常の就活マーケットを狙っても効果は薄い
では、具体的にどのような採用活動が求められるでしょうか。
データサイエンティストを採用する場合、一般的な就活サイトや就活イベントは効果が見込みづらいです。なぜなら、高度なデータ分析能力を持つ人材は、そのような一般的な就活市場にでることなく、外資系企業のインターンシップや教授推薦などによって、ひっそりと就職活動を終えることがほとんどだからです。
逆に、ある程度効果の見込めるアプローチとして、
- 大学近くの就活カフェに広告を出す
- 学内生協主催のイベントに出展する
- サマーインターン等で早期選考を実施する
- 研究室訪問を実施する
といった施策があります。ただし、これらはどれもコストと人員が要求されるため、予算の少ないスタートアップや中小企業には難しいのが現実です。
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