大学は、データサイエンスの強化を目指します。次は、産業界の受け入れと、継続的なチーム作りです。

標準

2016年12月21日に、文部科学省から「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校の選定について」という文章が発表されました。これは、大学機関において、データサイエンティストと育成すると宣言いている文章で、拠点校を決めることにより、その活動を加速させるものだと思います。

拠点校に選ばれたのは、

  • 北海道大学
    • 数理的データ活用能力育成特別教育プログラム~データサイエンスセンター(仮称)の設置~
  • 東京大学
    • 数理・情報教育研究センターの設立
  • 滋賀大学
    • データサイエンス教育の全学・全国への展開-データリテラシーを備えた人材の育成に向けたカリキュラム・教材の開発-
  • 京都大学
    • データ科学イノベーション教育研究センター構想-21世紀のイノベーションを支える人材育成-
  • 大阪大学
    • 数理・データ科学の教育拠点形成
  • 九州大学
    • 九州大学「数理・データサイエンス教育研究センター(仮称)」構想

 

の6機関です。このように、アカデミアでデータサイエンスの強化を行うことは産業界でも望んでいたことではないでしょうか。これから、データサイエンティストが足りなくなると思われていたのですから。(「データサイエンティスト育成ネットワークの形成

東京大学 数理科学研究科棟

東京大学 数理科学研究科棟

」参照)

さて、問題は次は産業界なのではないだろうか。私がコンサルティングを行っているマーケティング部門からは、最近多くの会社からData分析部門の設置の相談を受ける。これは、おそらく2017年4月の新体制のことを受けての話だろう。そして、そのこと自身は非常に良い話である。マーケティングをデジタル化する意味でも、マーケティングを科学にする意味でも、非常に良い取り組みである。

企業にデータサイエンスを根付かさせるために必要なのは、棟梁にあたる、データサイエンスと実業の両方を行き来できるメンバーがいるかという視点である。この点については、前述の「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」にも、解説されている。その中で使われている解説図が、以下の図である。

棟梁レベルが必要

棟梁レベルが必要

今、産業界では統計やデータの取り扱いが得意なオペレーターに近い人を求めているかもしれないが、実は必要なのは、どんな分析をするか、どんな照明をするか決められる棟梁レベルのデータサイエンティストである。このメンバーが、マーケティング部門のデータサイエンスチームにいなければ、ただ日々データを眺めるだけのチームになるだろう。

アカデミアは本腰を入れて、データサイエンスの強化を行います。次は、産業界の番です!!

 

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