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【データサイエンティスト】データサイエンティストの職務内容や魅力とは?
キャリアインタビュー

データに関わる人は実際どういった仕事をしているのか、興味はあっても理解してない人は多いのではないでしょうか。 今回は「データサイエンティスト」という職種にフォーカスし、株式会社ビズリーチでデータサイエンティストとして活躍されている萩野貴拓に話を聞きました。

萩野 貴拓のプロフィール

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  • 新卒でスタートアップ企業に入社。チーフエンジニア、デザイナー、ビジネスプロデューサーとして新規事業の立ち上げを経験。
  • 20代半ばに株式会社ビズリーチに入社。アプリケーションエンジニアとして求人検索サービスの開発に従事、AI研究開発部門の立ち上げに関わる。
  • 現在はDX推進室で事業を横断したビジネス変革を担当。データに基づく科学的な意思決定、先端テクノロジーの事業実装を推進。

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目次

  • データサイエンティストってどんな仕事?
  • データアナリストとデータサイエンティストの違いは?
  • データサイエンティストのやりがいとは?
  • 未経験から目指すために必要な経験やスキルは?

データサイエンティストってどんな仕事?

−データサイエンティストってどういう仕事をしている方々のことですか?

データサイエンティストの仕事は、「サイエンティスト」という名前がついているとおり、「データ」を使って「科学」をしていくことです。 何を科学するのかというと、自分たちの事業を科学していくというのがデータサイエンティストの仕事です。

私も事業を科学していくということをしていますが、事業を科学するためには、科学、つまりサイエンスのお作法を守っていく必要があるわけです。 サイエンスというものは、まず事象をきちんと観察し、それから課題や問題を発見します。そして、その課題や問題はなぜ起きているのかという仮説を立てます。

今度はこの仮説に対して、どのように検証したらいいのかということを、その現象を構造化して、モデルとして検証できる状態にします。

次は検証していく段階になりますが、科学においても、検証するとなると実験の計画を立て、その実験に必要なデータを集め、データを計画に当てはめ、仮説が正しかったかどうかを検証するというフローを踏みます。

データサイエンティストがやっていることも同じで、実験計画が事業企画となり、プロダクトの新しい機能やサービスを企画して、その企画を実際にお客様に届けていきます。 お客様に届けることで、どのような反応があるかということをデータとして獲得していきます。

このデータを使って、価値がある企画だったのか、お客様に価値を提供できたのかなどを検証し、その後、再現性のある形になるようにもう一度その構造に立ち返って、あるいはその構造を基に、次の企画やビジネスを考えていきます。これがデータサイエンティストの主な仕事です。 データサイエンティストというと「データ」が先につくので、どうしてもデータエンジニアや機械学習エンジニアというイメージが先行しますが、実際にはデータを使って科学する仕事なのです。

そこから出てくるアウトプットはあくまで事業にとっての価値、つまりその事業、ひいてはその先にいるお客様の価値になるので、前提にビジネスがあります。

この「ビジネス」に対して、通常の事業企画やビジネスマネージャーは、理解し、「こういったことを提案したらいいのではないか」「こういう施策を実行したらいいのではないか」と考えますが、その「考える」ということに対して科学の力で後ろ立てとなります。

その時にデータを使い、データエンジニアリングの力、つまり技術力を絡めることで、より精度が高く、かつ価値のある施策を提供できるよう、後方支援をします。

【ポイント】 データサイエンティストは、分析や統計の力を生かして事業を成長させていく職種

データアナリストとデータサイエンティストの違いは?

−データアナリストとデータサイエンティストの違いはどういうところですか?

データアナリストとデータサイエンティストの明確な違いは、きちんと定義されているわけではないと思っています。 会社によってジョブディスクリプションが異なりますが、弊社でのデータアナリストやデータサイエンティストの定義は、世の中一般の定義とはちょっと違うところがあるのかなと思っています。

データアナリストの「分析する」という業務は、データサイエンスのなかには必然的に入ってきます。 先ほどのデータサイエンティストの定義の話に立ち返ると、実験計画を立て、データを獲得してそのデータを分析し、その実験計画における仮説や検証したかったことが正しかったかどうかを、データを使って証明するので、「分析」はどうしてもデータサイエンスのなかに含まれます。

ただ、一般的には、その分析に特化している人をアナリストと呼び、それをより事業側、ビジネス側に寄って行っている人をデータサイエンティストと呼んでいるのではないかと思っています。

【ポイント】 データアナリスト:分析を専門としたスペシャリスト データサイエンティスト:分析だけではなくビジネスなどにも精通したゼネラリスト

データサイエンティストのやりがいとは?

−データサイエンティストのやりがいや、どんな時に達成感を覚えるかを教えてください。

私自身の仕事においては、データサイエンティストはビジネスを科学すること。ビジネスを科学するということは、ビジネスに対して仮説を立て、その仮説を検証することと捉えています。 その仮説が立証されたときは、自分の仮説が正しかったということなので、非常に楽しい瞬間だと思っています。 私自身のキャリアを少し振り返ってみると、私は新卒でスタートアップにジョインして、その後まだまだ小さかったころのビズリーチで新規事業に携わりました。他にもスタートアップの立ち上げに関わることが多く、小さな組織で大企業に立ち向かうというビジネスに携わる機会が非常に多かったんですね。

そんななかで、スタートアップやベンチャーは、資金も人の数もまだ少ない。そのなかで大きな資本を持つ大企業に立ち向かっていくとなると、戦い方はどうしても局地的なゲリラ戦を仕掛けていくしかなくなってしまいます。 その一方で、スタートアップのビジネスが成長していくと、あるところで資本をしっかりと持ち、大企業的な戦い方に変えたり、戦うフィールドを変えなければいけなかったりする瞬間が来るはずです。ビズリーチという会社も小さなベンチャーだったのですが、今はかなり大きなビジネスに成長しています。 このような大きなビジネスになってくると、大企業なりの戦い方というのがあるわけです。

この大企業の戦い方は、よくランチェスター戦略といわれたりします。スタートアップや小さな企業は局地的に仕掛けていく。大企業は持っている資本をどういったところに配分していったらいいのか、過去のデータや事業の状況から判断して、資源配分をしていく。資源配分を通して、勝ち目がある確率を予測し、トータルで広域的に勝っていくというのが大企業的な戦い方になります。

少し話が回り道をしてしまったのですが、この大企業的な戦い方をするときに、参謀として役に立つのがデータサイエンティストだと思っています。

【ポイント】 データを生かしたモデル作りだけではなく、企業の参謀としてデータを活用して事業を成長させていくことに貢献できる。

未経験から目指すために必要な経験やスキルは?

−未経験からデータサイエンティストを目指したいという人も多いと思いますが、そういう方に必要な経験やマインドセットについて教えてください。

データサイエンティストには、アカデミックにサイエンスサイドで究めてきた人がなるケースと、私のようにビジネスやエンジニアリングの側面で経験を積んでから、そこにアナリティクスを上乗せする形で入ってくるケースの2つがあると思っています。

未経験からというのは、後者の、私と同じようにビジネスやエンジニアリングのほうから入ってくるケースをイメージしているのかなと思いますが、そういった方は、すでにビジネスやエンジニアリングのスキル持っているということになります。

そうであれば、追加で分析、つまり数理統計の力がついてくれば、データサイエンティストとして、かなり質の高い仮説が立てられるのではないかと思います。

−データサイエンティストが「アナリティクス的な側面ができます」というのは、どのように証明するのですか?

スキルを証明するのはなかなか難しいのではないかと思います。

アカデミックなサイエンスサイドの人であれば、学位やPhD、マスターを持っていることが一種の証明になると思いますが、ビジネスやエンジニアリングのほうから、データサイエンスの世界に来た人の場合は、自身の数理能力を資格で証明するのは難しいと思います。

しかし、ビジネスやエンジニアリングの経験を今、業務としてこなしているわけなので、学んだ数理統計の知識を使って、仮説を立て、業務プロセスやプロダクト、ビジネスを変革したという経験を語れたら、それはある種、自分の能力の証明になると思います。

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