2014年11月27日 データサイエンティストシンポジウム

データサイエンティストシンポジウムに、自腹で行ってきた。もちろん、経費で行ければ、そりゃまあうれしいのだが、わが社は極めてビンボーなのと、会社に頼って生きていくのも癪に障るので、自腹での参加となった

午前中すこしだけ業務をこなし、午後から会場へ。で、聞いた講演はこれら。

ビッグデータ活用のための機械学習モデリング技術
大阪大学　鷲尾 隆 氏

DSS4J (Data Science School for Japan) スタートアップに向けて！
九州大学大学院　村上 和彰

我が国におけるデータ分析人材の育成と活用
統計数理研究所 副所長　丸山 宏 氏

賢く増やすと減らすはビッグデータ解析の基本
統計数理研究所長　樋口 知之 氏

【共通／パネルディスカッション】
企画委員会「現場のデータサイエンティストが望むこと」

といったところ。
で、以下感想

お金を払ったので、ビジネス系の講演は、あえて聞かなかった。正直、どっかの会社の宣伝としか思えない内容もあり、なんで金払って、こいつらの夢を聞かなきゃいけないんだと思ったからだ。ただし、なにを話したか正直よくわからないので、ひょっとしたら聞く価値があったかもしれない。

先生たちの話は、期待通りというべきか、やっぱりというべきか、という感じだった。正直な話、ぱっと聞いてもよくわからない内容だった。だけど、やっぱり最先端の話題に触れるというのは、それはそれで刺激になるし、楽しいものだ。

なんとなく思ったのは、自分がいかに雑な分析してるかということだ。いや、僕が会社でやってることは、もはや分析でも何でもないかもしれない。正直な話、企業で、あるいは自分が関わるマーケティング系分析で、きちんとした分析結果を求められることなんてまずない。というか、なにがきちんとした結果かも、会社の人たち、依頼者側は知る由もない。そういえば、就職した当初は、会社での分析が雑すぎて、ほとほと嫌気がさしたものだ。慣れとは恐ろしい。

実は、意思決定をするということと、きちんと統計解析をおこなうことは、マーケティングや経営に限って言えば、いまのところ別物だ。仮説検定やモデリングをしなくても、大体の傾向が感覚的にわかれば、経営者は意思決定する（良し悪しは別）。意思決定とは、マーケティングと経営においては、科学的というよりかは、決断力と政治力の世界だ。意思決定が命に係わる製薬や自動車の品質管理、金勘定に直接かかわる金融では、仮説検定・モデリングの重要性は格段に増すと思う。そんな人肌感満載のマーケティング・経営分野にも、グーグルやFacebookといったＩＴベンチャーの成功を通じて、徐々に科学的な意思決定が浸透しつつあり、だからデータサイエンティンスト協会ができたのだろう。だからといって、古くからある日本企業が、すぐに変わるとも思えないのだけど、確実に波は来つつある。

計算機科学や統計学は、データサイエンティストがブームになる前から存在していた。実際、いま企業でデータ分析に係わる大多数の人は、分野を問わず、ブーム以前から統計学を地道に勉強してきた人たちだ。マーケティング・経営分野の統計家たちは、ブーム以前は、周りからオタクと呼ばれないように、会社の中でもことさら専門性を打ち出すこともなく、ひっそりと生きてきた。分析結果は、できる限り統計的な考え方は表に出さず、マーケティングや経営における定性的な分析含意を伝えることに心を砕いてきた。それもこれも、意思決定者が分析結果を心から納得できて初めて次のアクションにつながると考えているからで、アクションにつながらない分析結果など何の役にも立たないと信じているからだ。

昨今のブームは、いまさら感満載なのと、最近、ブームに乗ってマーケティング分野に参入してきた他分野の分析者（博士・ＩＴなど）に、自分の畑を荒らされているようで、目障りなかんじもしなくないし、自分たちが我慢してきたテクニカルな面（といっても、それほどテクニカルでもないかもしれない）を、これみよがしに堂々とひけらかして、ホントどうなんだろうと思うことも少なくない。だけど、きっと、このブームは自分にとって追い風になるはず、と思った木曜の夜。