1. なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要 とされるのか
【データビジネス最前線2014】
データサイエンティストを知るセミナーin 東京
テクノスデータサイエンス・マーケティング株式会社
エンジニアリンググループ
執行役員
博士（理学）
池田拓史
（※本資料は個人の見解です）

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本日のアジェンダ
1.一般の会社の目的と仕組み
2.数学やデータ分析能力を生かせる仕事とは
3.研究とビジネスとの違い
4.データサイエンティストに必要な能力とは

3. １．一般の会社の目的と仕組み

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会社の目的
事業の継続
ゴーイングコンサーン

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ゴーイングコンサーンに必要なこと
社会への
サービス
提供
現在
危険の回避
と事業改善
未来

6. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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組織を維持するための仕組み
•雇用契約
•就業規則
•部門組織
•各種規定
•ワークフローなど

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社会や会社の仕組みは先祖からの贈り物
おすすめ書籍
「国家はなぜ衰退するのか(上／下):権力・繁栄・貧困の起源」
ダロンアセモグル,ジェイムズA ロビンソ

8. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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まとめ
1.会社の目的は利益追求でも社員の自己実現 でもなく、「事業継続」
2.事業継続のためには、「目先の仕事」と 「未来のための仕事」の両方が必要
3.会社を維持するためにはいろんな仕組みが あって複雑ですが、どれもそれなりに意味 を持ってます

9. ２．数学やデータ分析能力を生かせる仕事とは
研究職以外で

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適応する分野
危険の回避
と事業改善
未来
予測
改善シミュ レーション

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予測とは
푃푌=풚풙=푓풙
ｘである条件下で、確率変数Yがｙとなる確率を求めること の出来る関数ｆ(x)を求める
統計モデリング
機械学習
使える数理技術の例
おすすめ書籍
「データ解析のための統計モデリング入門」久保拓弥
「パターン認識と機械学習(上／下) 」C.M. ビショップ

12. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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改善シミュレーションとは
푎푟푔푚푎푥푓푐=퐸푌푐
確率変数Yの期待値Eが最大となる引数（作業手順）ｃ を求める
푐
数理的最適化手法
メタヒューリスティクス
使える数理技術の例

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ビジネスと理系の断絶
ビジネス世界
理系世界
課題
課題
理系世界へ持っていけば解ける課題も数多くある
これまでは理系人材が少なすぎて、ビジネス世界へ
進出する人があまりいなかったために断絶が起きて
いたと考えられる

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理系的な思考がないと業務は改善できない
•現状を分析し、問題点を抽出
•問題を解決するための計画を構築
•データを分析し事象を理解する
•分析結果から実行可能な結論を導き出す
皆さんもこういう訓練を
受けてきましたよね

15. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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データサイエンスに対する誤解
「これまでなかった新しい発想が生まれる！」
サイエンスの最大の特徴は、「退行しない着実 な改善」を実現する論理的思考体系にある。
などといった過大な期待
「ホームランしか狙わない」という戦略
は文系自身であっても採用しない

16. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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まとめ
1.数学やデータ分析能力を生かせる仕事は実 はたくさんありますが、理系のマイノリ ティさゆえにこれまで見過ごされて来まし た
2.理系の能力が生かせる仕事は理系の人自身 がビジネス世界に乗り込んでいって見つけ る必要があります

17. ３．研究とビジネスの違い

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講演者のバックグラウンド
第一次データ
マイニングブーム
データサイエンス
ブーム！
１９９９年
２０１４年
１９９３年
博 士 号 取 得 後 、 デ ー タ マイニング業界へ転身
高 エ ネ ル ギ ー 物 理 学 者
になるために修行
デ ー タ サ イ エ ン テ ィ ス ト と 呼 ば れ る ・ ・ ・

19. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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役に立ったこと
•基本的な応用数学と数理統計学
•コンピュータープログラミング
•研究計画の策定
•英語論文の執筆（ロジカルライティング）
•共同研究者との英語のコミニュケーション
•他人に頼らないで自分で勉強する習慣

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研究とビジネスの違い
研究
すぐに問題解決しないとライバルに先を
越される！
ビジネス
すぐに問題解決しようとしてはイケない
十分に良く考えてから行動する
方針が決まったらすぐに問題解決する

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会社組織は単純ではない
•雇用契約
•就業規則
•部門組織
•各種規定
•ワークフローなど

22. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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「部分」だけを解決しようとしてもうまく行かない

23. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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ソリューションの全貌は理系にしか見えない
ビジネス世界
理系世界
データサイエンティストの責任は重い！
見える
見えない

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まとめ
1.「研究」は周りのことなど気にしなくて 良い、単純な世界でした。
2.「ビジネス」には大きな責任が伴います。 広範囲にまで頭を使う必要が出てきます。 他人と正確なコミュニケーションを行える ことが大事です。

25. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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（おまけ１）企業はなぜ研究所を保有するか
世界のどこかでイノベーションが
発生した際に、
すばやくコピーするためらしいです
おすすめ書籍
「世界の経営学者はいま何を考えているのか」
入山章栄

26. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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（おまけ２）社会に出て悟ったこと
人生とは、確率密度を推定しつづけ ること

27. ４．データサイエンティストに必要な能力

28. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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数理的能力
新しい手法をすぐに
キャッチアップ出来る
数学的体力を保持すること
おすすめ書籍：
「数理統計学」を銘打っている教科書

29. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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プログラミング能力
アルゴリズムを自分で
実装できなければ
結局は分析できません
他人のコードのコピペからは
卒業しましょう
おすすめサイト：
www.cousera.comの「Machine Learning」

30. TecnosData Science Marketing All Rights Reserved 2014
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コミュニケーション技術
パラグラフ・ライティングって
知ってますか？
コミュニケーションは
人と親しくなるための技術
じゃありません
おすすめ書籍
「大学生・社会人のための言語技術トレーニング」三森ゆりか

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ロジカルシンキング
興味本位の場当たり的な分析は
ぐっと我慢して、
構造的に分析を行いましょう。
今やってる分析が出来たとしても
それがどう次につながりますか？
おすすめ書籍
「仮説思考BCG流問題発見・解決の発想」内田和成

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最後に
世の中には、研究以外でも
理系脳を使う面白い仕事もある
その一つが
データサイエンティスト
このPPTが欲しい人は、 ikeda.hirofumi@tecnos-dsm.co.jp
またはフェイスブックやツイッターで連絡下さい（池田拓史）