昨日は、東洋経済に私が転職した理由を広告として掲載されました。本当に、自分の転職理由を、広告枠まで買って、記事にしてくれて、アビームコンサルテイングには、感謝の言葉しかありありません。これから、がんばらないと。

週刊東洋経済　2015/11/21号

そして、今日は別な私の興味対象のData Scienceについてです。なぜか、企業でData Science、特にマーケティングでData Scienceでは、”R”とか”Excel”のような分析ツールの話題が多いですが、本当は分析方法や、分析してわかったことの数理モデル作りだと思います。

私は、幸いなことに現在、東京大学大学院数理科学研究科で、客員教授をさせていただいていることもあり、アカデミアとの接点が非常に多いです。しかし、企業のData Scientistの方は、もっとアカデミアと接触したり、活用したほうが良いと思うのです。今回は、私が研究の相談をさせていただいている、東京大学大学院数理科学研究科の山本教授に、数学におけるBig Dataの取り組みや、東大での企業向けのプログラムについて、取材し、日経Big Data12月号に掲載してもらうことになりました。そして、Web版は昨日公開されたので、定期購読者の方は、こちらからご覧ください。

東大の山本教授とは、多くのBig Dataに関する研究を行い、そのいくつかは、数学セミナーという雑誌にて、結果もまとめました。

数学セミナ 2015/8

数学セミナー2015/10

数学セミナー2015/8月号では、twitterの炎上の問題について、実際のデータを使って数学的なアプローチをまとめました。数学セミナー2015/10月号では、企業のWebサイトの設置する旧来型のBBSの投稿と参加者の関係を、考えました。

ここで、やや私も書いていて違和感のあることとして、日本の学問体系の問題があります。日本の大学のカリキュラムは、海外から輸入されたものが多いのですが、数学と統計が別な学問になっているのは、日本の特徴で、現在では問題なのではと思っています。これは、日経Big Data12月号の中でも、山本先生もお話されています。

本来、学問というのは教わるときに、ある体系が存在しますが、活用するときには、その壁を越えたほうが良いのでしょう。数学も統計も、必要なものを使う。企業のData Scientistは、統計学者ではなく、実務家なのでしょうから、使えるToolは、境なく使えば良いと思うのです。そして、企業のData Scientistは解けない問題があれば、「解けないから一緒に考えて欲しい」とそれぞれの専門家に相談すれば良いのです。

その意味でも、企業のData Scientistは、もっとアカデミアという専門研究機関を上手く活用すべきなのです。ぜひ、アカデミアにも、どんどんアプローチしましょう。もちろん、私は半分アカデミアの立場もあるので、相談にものりますよ！！