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活躍する企業人に聞く！データサイエンスで必要なスキル
専門学校 東京テクニカルカレッジでは、DX社会において、今後ますます必要とされるデータサイエンティストとIoTエンジニアを育成するふたつの新学科「データサイエンス＋AI科」「IoT＋AI科」を2022年4月に開講します。
この記事では、「データサイエンス＋AI科」のカリキュラムに対しアドバイスいただいた、WillBooster株式会社 坂本 一憲さん、株式会社Rejoui 菅 由紀子さん、ヤフー株式会社 北川 淳一郎さんにインタビューをしましたので、ご紹介します。AI分野・データサイエンティストに興味がある方は、今後学んでいく上での参考にぜひご一読ください。
データサイエンスの分野において、ビジネスの現場で求められるスキル、人物像を教えてください。
幅広い分野に興味があり、思考体力のある人が求められると思います。私達の手元には、何かが起きて、それがデータとなってやってきます。データサイエンティストはそれらのデータを観察し、何が起きているのか？ についてを考えることが仕事の殆どを占めます。また、今後のデータサイエンス分野においては「ストーリーテリング」も重要な要素です。データサイエンスもAIも「道具」は親しみやすいものが増えてきていますから、それらを使いこなし、言いたいこと・伝えたいことを的確なビジュアルをもって表現できる方がより求められていると思います。
株式会社Rejoui 代表取締役
一般社団法人 データサイエンティスト協会 スキル定義委員
菅 由紀子さん
データサイエンティスト協会ではデータサイエンティストのスキルを、データサイエンス力・データエンジニア力・ビジネス力の３つの柱で定義しています。データサイエンティスト協会で出しているスキル定義リストを見ていただくと分かると思いますが、各分野で求められるスキルは多岐に渡っており、現実的に1人で全てのスキルを有するのは困難です。それゆえに、実際のビジネスの現場ではチームで動くことが多くなります。
このような背景から、基本的なデータサイエンティストとしてのスキルを有している事をベースとして、コミュニケーションスキルがとても重要になってくると思います。また、AI分野は日進月歩であるため、奢ることなく学びの姿勢を持ち続けられる人だと一緒に仕事しやすいです。
ヤフー株式会社 COO 検索統括本部
検索プラットフォーム開発本部 開発４部
一般社団法人 データサイエンティスト協会 スキル定義委員
北川 淳一郎さん
データを活用するシチュエーションは多岐に渡りますが、中でも、仮説検証においてデータを活用することが重要だと考えています。仮説検証を行うためには、まず仮説を立てられる必要があり、普段から色々なことに興味を持って、「もしかしたら、～は～なのかな？」と考えることが重要です。
また、立てた仮説を感情や限られた経験で安易に判断するのではなく、データを使ってきちんと判断しようとする、ある種の厳格さも必要です。さらに、データを収集することは往々にして困難さを伴いますので、粘り強くものごとに取り組む姿勢も重要だと思います。
WillBooster株式会社
早稲田大学 研究院脚韻准教授 国立情報学研究所 客員准教授
株式会社リビングロボット アドバイザー
坂本 一憲さん
※社名・役職 / 2021年3月時点
