日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

特集：データサイエンス人材育成

日米データサイエンティスト教育の違い
佐藤 貴海†1
概要：データサイエンティスト教育において日米ともの Computer Science (CS) 学部の数理系の授業を集めた科目で大きい違いは無いが，卒論必須の日本方式とプロジェクトベース授業が苛烈だが卒論のない米国方式という違いがある．両方式でも教育の質については大きい違いは感じられないが，日米両国において高等教育を受けた人材に対する社会の受け入れ方が異なっており，待遇の差に繋がっていると考えられる．一方，日本の新卒採用は世界で稀に見る未経験者に優しい採用となっており，データサイエンティストを志す学生は日米の良いところを見極めてキャリアの構築が必要になっている．
キーワード：留学，教育，データサイエンティスト，機械学習エンジニア，データエンジニア

1. はじめにの授業を履修していけば自ずと網羅できると思います．講演では「統計学は物事を正しく分析するのに役立つが，しこの度「データサイエンスを担う人材を育成する」特集

ばしば現実問題への解決策に乏しい事がある．ML もデーにおいて，寄稿する機会を頂きありがとうございます．私タサイエンスの大きい部分だが全てでは無い．」とも述べては現在 University of California, Irvine にて Computer Science

おり，統計学については教養課程レベル，ML については(CS)の修士プログラムに在籍をしており，それ以前は日本応用レベルまでが大学教育で求められるラインと考えられで修士まで経営工学を学んだ後 5 年ほどデータサイエンテます．

ィストまたは機械学習エンジニアとして働いていました．
タイトルは「日米データサイエンティスト教育の違い」となっていますが，一般的な Computer Science 学部在籍なので米国のデータサイエンス教育についてはそれほど多くの事は語れません．しかし，米国の大学教育について実地で感じたことを，日本でのデータサイエンティスト経験ある私が語るのも一興と思い寄稿させて頂きました．

2. データサイエンティストに必要な教育
データサイエンティストという言葉は 2010 年頃から登場し，今や広く受け入れられるようになってきました．しかし，一重にデータサイエンティストと言っても Excel や
SQL から仮説を導いて施策を次々回しているコンサルタ
ント型のデータサイエンティストから，大規模データウェアハウスや HDFS 上のデータから機械学習モデルを作りシステムに組み込んでいるエンジニア型のデータサイエンテ
ィストまで幅広く存在し，厳密な定義はさながら宗教論争に近い状況なので不可能でしょう．
本稿では，大学教育に主眼を当てているので，丁度講演を聴く機会があった Stanford 大学の Ullman 教授のデータサイエンスの解釈の図（図１）からスタートしようと思います ． この 図 には ， 大き く ５つ の 円が あ り， そ れぞ れ

図1

Ullman 教授によるデータサイエンスの解釈

Domain Science については皆様ご存知かと思いますが，大学教育内で学ぶことがとても難しい項目です．しかし，これは大学に限った話ではなく，データサイエンティストもプロジェクトを始める際はドメイン知識の収集には苦労します．いわゆる“プロ勘”と呼ばれる現場の勘に機械学習モデルが惨敗するのはよく見られる光景です．さらに，これらの経験は研究を通して得られる経験によく似ています．日本の大学教育の優れた点は，基本的に学生全てが研究経験と卒業論文の執筆経験を持って卒業することだと感じています．

Computer Science (CS)，Machine Learning (ML)，Math，Stat，
Domain Science となっています．Ullman 教授の解釈ではこの 5 つの円の交わるところに位置しています．大学教育に

3. 日本と米国の大学教育の違い
では，日本の大学教育のほうが優れているかと言うとそおいては，Domain Science 以外は CS 学部において数理系†1 University of California, Irvine（連絡先：sharp2261@gmail.com）ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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ういうわけではなく，米国の大学教育と比較して日本の大らも伺えます．結果として，専門職が同質の教育（例えば学教育には 2 点問題を感じています．

CS 修士）を受けた者にのみ開かれ，Ph.D.ホルダーや研究

卒業論文が必須のため，学生一人当たりの教員の指者に対する敬意も強くなり，その専門職に就職するために導が希薄化働いてから大学院に行く人も多く，産学の交流も盛んにな

米国の授業は課題が多く，プロジェクトベースの授るという好循環が生まれています．

業で応用レベルの教育が充実

一方，日本において専門知識は業務を通じて獲得するという感覚が強くあります．充実した研修や終身雇用を通し米国の大学では学部と修士課程において研究室に所属すて一人前になっていく事が，かつてのロールモデルでした．

ることが必須ではなく，研究職を志す学生は自主的に教授

そのため大学教育は人材の土壌を富ますものといった捉えにお願いする必要があります．この結果として教員はやる方をしている人が多いと感じています．たとえ特定の勉強気のある学生のみを相手にでき，卒業自体は授業だけで出をしてなくてもモラトリアムもその人の土壌を富ます可能来るので無理やり論文審査を通す必要もありません．

性があると捉えられ，一方，勉強をしていても，学生のまただし，その授業は軽いものではなく，学生は 1 学期に1 つから 3 つ程度の授業を履修し，各授業が週 2 から 3 回

まだと土いじりばかりで作物を作ってないと思われ一人前と扱われません．の合計週 3 時間の講義と山の様な課題を出されます．新しこの思想は，技術進歩の緩やかな時代には適合して日本く履修する分野で応用レベルの授業プロジェクトを成功さの経済成長を促したものの，技術進歩が急激になり，新卒せるのは容易ではないので，それを叩き込むために授業課のほうが勤続年数の高い社員よりも高度な専門知識を持ち，題が重いというのもあります．さらに応用レベルを超えて高度人材が常人の 100 倍以上の生産性を持ちえるような情授業プロジェクトをそのまま論文にして投稿することもよ

報技術の分野ではむしろ足かせになっています．現状日本

くあり，苛烈なプロジェクトベースの授業は米国大学教育においては高等教育とは何かの再定義が必要な場面となっの良い点の一つです．この様な形で，研究機関としての大ています．

学と教育機関としての大学が上手く棲み分けられているなというのが米国の大学教育において私が感じたことです．
一方，米国の大学教育が日本よりも優れているかという5. 日米どちらの大学で学ぶのがよいかと，必ずしもそういうわけではありません．米国では良くこのように，データサイエンティストのような専門職はも悪くも様々な人がたくさんおり，留学生も世界各国から米国のほうが良い待遇なのが現状です．ただしその職につくるため，全員一律に論文指導をする様な事は米国の大学けるかはまた別の問題となります．データサイエンティス

では機能しません．授業が重いため，研究に使える時間がトは統計や機械学習の知識を持つ専門家であるものの，少なくなり，特に修士では日本の様に研究をすることは難Domain Science の比重が大きいため，実務経験のないデーしいです．他にも，一律試験の大学入試により，教育機会タサイエンティストはやはり一人前ではないでしょう．の均等さや入学生の質の担保，それに伴う授業の開始レベ

この点において，日本の新卒採用は世界でも稀に見る未ルの高さは日本の大学の良い点です．結論的には性質は異経験者に優しい採用システムを持っており，これを活用しなるものの，受けられる教育の質において日米で大きい違て実務経験を先ず得るのが得策です．近年のデータサイエいはないと思っています．ただし，米国方式の方がよりシンスブームにより会社を選ばず，真面目に勉強をしていれステマチックで，日本方式は教員の献身によって成り立っば職を見つけることは難しくありません．実務経験があれているように感じます．

ばそれを糧に，より良い待遇を求めることも容易になります．

4. 高等教育の捉え方の違い

ただし，米国の大学出身でも日本の新卒採用には応募できるので，結論からいうと日米どちらの大学でも良いと思

教育の質において違いはあるものの日米で大きな違いはわれます．個人的には教育の質に大きい差は無いと思って無いと考えています．しかし，社会の高等教育および高等いるので．各自の信条で選ぶのが良いと思います．確実に教育を受けた人材に対する社会の捉え方が日米で大きく異米国の大学が良い点としては，米国の大学を卒業するとなっていると感じています．

OPT と呼ばれる制度で H1-B などの就労ビザなくても数年米国では先に触れた様に多種多様な人々が存在しており，働ける点です．米国で働く最も大きい壁はビザと言われて人材レベルの下限を設定することが不可能です．そのためいるので，留学してしまうのも良いです．ただし授業料は大学の授業を重くして，それを乗り越えた者には能力証明高額という欠点はあります．修士でも OPT は貰えるので，を与えるという証明機関としての大学の役割が重視されて私のように一度企業勤めをしたあと修士で留学というのもいます．これは学位や GPA が就職において重視される事か選択肢の一つです．

ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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日本と米国ともに良い点と悪い点があり，簡単に制度はデータエンジニア職も安泰とはいえません．機械学習エン変わっていかないので，なるべく双方の良いところを渡りジニアはそもそも倍率が高く，機械学習ライブラリを表面歩ける様なキャリアを積んでく事が理想だと思われます．

上使えるだけの人から，実務で叩き上げの人および CS や物理の Ph. D. を持つ理論からしっかりした人などとの競

6. データサイエンティストとしてのキャリア構築争になるので違いを見せるのはとても難しいです．コンサ
ルタント型のデータサイエンティストはそもそも戦略コンサルタントと業務内容が絡むので更に熾烈な競争が待ってデータサイエンティストという職種が生まれた当初は，います．ただし，コンサルタント型のプロジェクトマネジ

様々な職がデータサイエンティストと一括りにされていまメントや受託開発でのお金の稼ぎ方といったスキルは，エしたが，近年は整理が進んでおり，データコンサルタント，ンジニアであっても身に着けていかないと営業頼みになり，機械学習エンジニアやデータエンジニアなど細分して募集

技術的に面白いと思える案件に巡り会うのが難しくなりまされるようになってきました．

す．自分が面白いと思う仕事は結局の所，自分で見つけてこれらの職種は大きく分けて，コンサルタント型とエン作り上げていくしかありません．

ジニア型に分類されます．コンサルタント型は SQL，Excel，そのため，現状一社に勤め上げて，データサイエンティ

各種 BI ツールを武器にデータから仮説立案して施策立案ストのスキルを網羅するのはとても難しいです．ただし幸をしていく職種です．仕事のスタイルとしては数字やデーいにして選択肢は一昔前よりも充実しており，データ分析タに強いマーケターが一例で，例えば既存のメーラーに仮ベンチャー企業で機械学習エンジニアやコンサルタントと説に基づく人にメールを送って効果検証をするといった仕しての経験を積んだり，コンサルティングファームも最近事があります．日本で最初にデータサイエンティストが受はデータサイエンティストを募集しているのでコンサルコ

け入れられたのが WEB マーケティングとソーシャルゲー

ンサルティング経験を積んだり，大規模データを扱える企

ム業界なのは，データが取りやすく施策実施が容易だった業に就職して大規模データを捌けるデータエンジニアとしというのが大きい要因でした．リーマンショックに伴い金ての経験を積んだりと，正解がない中で自分の目指すデー融業界から数理に強い人材がこれらの新興業界に流入したタサイエンティストのポートフォリオを組んでいく必要がという要因もありました．

あります．

一方，機械学習エンジニアやデータエンジニアは，データ分析を機械学習や統計の知識を使用して，大規模な自動処理を行う事を目指すものです．機械学習エンジニアはよ

7. さいごにり予測モデル構築などの数理モデルに責任を持ち，データ日米データサイエンティスト教育という物々しいタイトエンジニアはログなどの大量データを処理する基盤をいかルで書き始めましたが，日米ともにデータサイエンティスに高速・堅牢に構築するかというところに責任を持ちます．

トとしての教育は主に CS 学部において数理系の授業を強

おそらく今最も需要が高いのはデータエンジニア職です．

めたカリキュラムになっており大きい違いはありません．

大規模データを流すパイプラインは大企業でも構築する人

ただし，日米の大学教育の大きい違いは，日本は卒論修論数は少なく，経験を積む場が多くないにも関わらず投資金での研究・執筆経験の充実，米国はプロジェクトベースの額が大きいので経験がある人間の需要はとても高いです．

苛烈な授業メインで卒論は必須ではない事でした．米国は個人的にも大学卒業してからエンジニア型のデータサイ希望する学生のみに研究指導をすることで，研究機関としエンティストを目指すのであればデータエンジニアがお勧ての大学と教育機関としての大学が上手く棲み分けられてめです．新卒エンジニアの最初の大きい壁は開発経験をいいるなと感じています．

かに積むかというところにあります．コンサルタント型の日本方式は，現状では教員の献身によって成り立っていデータサイエンティストや一部の機械学習エンジニアは直るように感じており，システマチックな米国方式を一部取接の開発部隊から部署が離れていることがあり，開発経験り入れる事で，昨今問題になっている大学教員の雑務の多が積みにくいことがあります．またデータサイエンティスさを軽減できると思われます．ただし米国大学と異なり，トのようなキラキラした肩書ですとエンジニア側が敬遠し日本の学生はほぼそのまま日本社会の構成要員になるため，て開発指導をしてもらえない事もあります．開発力のない全員が卒論を書かなくなった時にどういった社会構造にな

データサイエンティストは自分の技術の出口を持てないたっていくのかも問題です．個人的には産業界に如何に大学め価値を出すのが難しいです．開発経験をしっかり積むたが質の高い学生を供給してきたかを知らしめるのに一度やめにも最初の数年はエンジニアとして働くのが個人的にはってみてはと思いますが難しいでしょう．

お勧めです．
しかし，近年のクラウドサービスの充実はかなり早く，ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

学生の皆様は，これからデータサイエンティストとしてキャリアを積んでいくには，自身で主体的にスキルのポー

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トフォリオを管理して大学の授業や研究から転職を含めてなくなることは無いでしょう．データに基づく意思決定，考えて行く必要があります．データサイエンティストは一

果ては人工知能というのは人生でやるには面白いテーマの過性のブームという心配があるかもしれませんが，既に周一つなので，研究と実務どちらでも将来一緒にお仕事出来りの多くのサービスに機械学習が組み込まれており，今後ることを願っています．

ⓒ2019 Japan Social Data Science Society26