6 thシンポジウム

2019年度スキル定義委員会活動報告
2019年度版スキルチェック＆タスクリスト公開

2019年10月17日
一般社団法人 データサイエンティスト協会

スキル定義委員会

パネリスト紹介
平山 利幸

独立行政法人情報処理推進機構 人材プラットフォーム部 副部長

孝忠 大輔

日本電気株式会社 シニアデータアナリスト

菅 由紀子

株式会社Rejoui 代表取締役

北野 道春

株式会社大和総研 フロンティアテクノロジー部
課長代理 主任データサイエンティスト

田中 貴博

株式会社日立アカデミー GL主任技師

佐伯 諭

株式会社電通 データ・テクノロジーセンター シニア・ディレクター
データサイエンティスト協会理事、スキル定義委員会副委員長

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アジェンダ１．スキル定義委員会の活動-スキル定義委員会とは？
-主な活動紹介
２．2019年度版スキルチェックリスト公開（本日公開）
３．データサイエンス業務のタスクリストアップデート（IPAとの協働作業）

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スキル定義委員会とは・・・
そもそもの「データサイエンティスト協会設立の目的」
設立時の状況

設立の目的

・バズワードである「データサイエンティスト」という言葉の定義が欠落

・この新しいデータプロフェッショナル（「データサイエンティスト」）に必要とされるスキルセットを定義する・雇い主側の期待に雇われる側のスキルセットが合致しないケースが増加

・スキル育成と評価のための軸・基準を作る

・若い才能たちが、自分達をどう訓練し、スキルを身に着けていくべきかわからない

・このデータプロフェッショナルのみなさんが相互に接し、やりとりできるオープンな環境を提供する
・社会との対話を行なう

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３つのスキルセット

ビジネス力(business problemsolving)

データサイエンス(data science)

課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

データエンジニアリング(dataengineering)

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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6データサイエンティストとはデータサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル* ここで「ビジネス」とは社会に役に立つ意味のある活動全般を指す
資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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スキルレベル

データサイエンティストスキルレベル

目安

シニア・
データサイエンティスト• 業界を代表するレベル• 産業領域全体• 複合的な事業全体

フル・
データサイエンティスト• 棟梁レベル• 対象組織全体

アソシエート・データサイエンティスト• 独り立ちレベル• 担当プロジェクト全体• 担当サービス全体

アシスタント・データサイエンティスト• 見習いレベル• プロジェクトの担当テーマ

データ使い
一般
人

対応できる課題• 賢くデータを器用に使える人• 担当業務

普通の人• 特になし資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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スキル定義委員会の活動
２０１４年度 データサイエンティストの人材像、ミッション、スキルカテゴリ、スキルレベルの定義発表

２０１５年度 データサイエンティストに必要とされるスキルを「データサイエンティストスキルチェックリスト」としてまとめ、第1版を公開
 「データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について2015年版を発表

２０１６年度

 スキルチェックのPR、普及活動
 各種コンテンツの取材、発信 スキルチェックリストの更新

２０１７年度 データサイエンティストのタスクリスト作成（IPA協働） ２０１７年度版スキルチェックリスト作成

２０１８年度

 スキルチェックのPR、普及活動
 各種コンテンツの取材、発信

２０１９年度 DS活動普及のためのPRやスキルチェックの普及活動
 ２０１９年度版スキルチェックリスト作成、タスクリスト作成（IPA協働）
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スキル定義委員会の活動

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2019年度 スキル定義委員会の主な活動報告✔DSジャーナル委員会便り更新✔企業向けDS人材チェックパッケージ公開✔小中学校向けDS教育プログラム開発✔DS１００本ノック「データ加工編」β版公開✔事業ドメイン×職種別DSスキル図鑑β版公開✔2019年度版スキルチェックリスト＆タスクリスト更新Copyright © 2019 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

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企業様向け社内DS人材スキルチェックパッケージ公開

企業・学校向けスキルチェック
パッケージを作成✔社内のDS人材のレベルを知りたい✔今後のDS人材採用の強化ポイントを把握したい

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✔企業内の特定社員だけがアクセス可能なスキルチェック環境✔質問項目をカスタマイズ✔管理者向け報告書納品

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小学校向けDS教育プログラム

2019年度の活動

小学校からのデータ活用教育が議論されています。その内容は知識が中心です。

この知識をより有効なものにするため、データ活用の考え方や楽しさを届け、初等教育でデータを活用して意思決定する思考力を身につけられるようにしたいと思っています。
考え方や楽しさ知識

Icon made by Freepik from www.flaticon.com

× データドリブンな意思決定のプロセス体験
 身近なデータサイエンスの社会実装の紹介

資料：未来投資会議構造改革徹底推進会合「企業関連制度・産業構造改革・イノベーション」会合（第５回）文部科学省・経済産業省・厚生労働省・総務省提出資料「ＡＩ人材育成について」
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitos
hikaigi/suishinkaigo2018/koyou/dai5/siryou4.pdf

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小学校向けDS教育プログラム

2019年度の活動

2019年上期に、計3回教育プログラム実施・検証を行いました。

下期はこれらの活動をもとに、あるべき姿、拡散手段の検討を進めます。
「夢★らくざ おしごとなりきり道場in有明」
6/19

データサイエンティスト体験授業ブースを実施
対象者：小学生4～6年生
場所：東京ビックサイト「かのや100チャレ塾」
7/14

データサイエンティスト体験授業を共同実施
対象者：高校生
場所：横須賀学院高校「データサイエンティスト体験教室in横瀬」
9/15

データサイエンティスト体験教室を自主実施
対象者：小学生4～6年生
場所：埼玉県横瀬町※横瀬町「よこらぼ」採択プロジェクトとして実施

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小学校向けDS教育プログラム

2019年度の活動多くの方にご利用いただけるよう資料を整備いたしました。
データサイエンティスト協会HPもしくはジャーナルにて公開を予定しています。
投影・印刷資料

演習用ワークシート(サンプルつき)

レッスンガイド「決める」シートす

データのありか 住んでいる人数「決める」シート

ワークの進めかた大切にしたデータは？

そのデータを大切にした理由は？

テーマ① 大切にしたい
データを3つ決めよう② そのデータを大切にしたい
理由を考えよう③ こうほ地どうしを比べて、いちばんいいこうほ地をえらぼう

たちば

他のコンビニが大切にしたいデータ①
少ない

他のお店にお客さん
そのデータをを取られにくい大切にしたい理由①
ほうがいいから

9:36

9:39

0:03

会社がいっぱい
大切にしたいデータ②
あるところと大切にしたいデータ③
住んでる人が多い

会社がいっぱい

大切にしたデータは？

他のコンビニが大切にしたいデータ①
少ない

大切にしたいデータ②
あるところとそのデータを大切にした理由は？

他のお店にお客さん
そのデータをを取られにくい大切にしたい理由①
ほうがいいから会社の行きかえりにつ
そのデータをいでに寄ってくれると思大切にしたい理由②
うから大切にしたいデータ③
住んでる人が多い駅の間にある

来てくれるお客さん
そのデータを大切にしたい理由③
が多いから

こうほ①

多い

ある

多い

こうほ②

少ない

違う

少ない

こうほ③

少ない

ある

多い

大切にしたデータは？

大切にしたデータ①

大切にしたデータ②

大切にしたデータ③

そのデータを大切にした理由は？

そのデータを大切にした理由①

そのデータを大切にした理由②

そのデータを大切にした理由③

ニが少ない

仕事

会社の行きかえりにつ
そのデータをいでに寄ってくれると思大切にしたい理由②
うから

9:39

来てくれるお客さん
そのデータを大切にしたい理由③
が多いから

9:59

0:20

こうほ①

どこにコンビニを作るといいか決める仕事

こうほ①

状況
3つのこうほ地までしぼり込めたけれど、他のお店に会社の行き多くの人がお客さんをかえりに寄っ来てくれる
ここから1か所に決めなくてはいけない
取られないてくれると可能性がで済むから思ったから

こうほ②

ある

多い
9:59

こうほ②

9少ない

違う

少ない

こうほ地②

10:04

0:05

最終的にどのこうほが一番だった？

「決める」シート

こうほ地③

こうほ地①

大切にしたデータは？

大切にしたデータ①

大切にしたデータ②

大切にしたデータ③

そのデータを大切にした理由は？

そのデータを大切にした理由①

そのデータを大切にした理由②

そのデータを大切にした理由③

こうほ①

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こうほ③

12

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少ない

いちばんいい！

あるサンプルを見ながら、自分の考えをまっさらなワークシートのほうで考えてみよう。
付箋の色はサンプルと違ってもいいよ。
好きな色を使ってください。

こうほ③あるからCopyright © 2018 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

こうほ地①

多い

こうほ地③が最終的にどのこうほが一番だった？の間にあるじょうきょう

最終的にどのこうほが一番だった？

「決める」シート駅の間にある他のコンビ
駅と観光地
立場
コンビニの会社のデータサイエンティスト
人口が多い
しごとワークシートを使って考えましょう。
ワークシートの使い方をサンプルで説明するのでみんなで見ましょう。
一番上の赤が大切にしたいデータを書くところ。
次の黄色が大切にしたい理由を書くところ。
その下の緑が比べるところ。
右の青が決めた候補地を書くところです。

多い

こうほ地③がいちばんいい！

10:04

10:24

0:20
こうほ②

こうほ③

お疲れ様でした。
このあと発表をしてもらいます。
みなさんはコンビニ立てる場所をデータから決めましたが、社長に説明して納得してもらう必要があります。
説明の仕方は、「この候補地にしました」「決めるにあたってこのデータを重視しました」「そのデータを大切にした理由はこうです」と説明してください。
(発表)
Tips
あいづちをうったり、質問を入れるとより良い。
e.g.
・どのデータを重視するかで結論が変わったね。
どのデータを大切にするかを決めることって大事だね。
・スーパーが近いとライバルになっちゃうという考え方と、スーパーが近くにあるとお客さんが集まりやすいという2通りの見方があって面白いね。
同じデータでもどんな意味を持つかを考えることって大事だね。

最終的にどのこうほが一番だった？

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DSスキル１００本ノック

β版公開「データ加工編」

データサイエンスの実践力において重要な「データ加工」スキルについて、ハンズオンで学ぶための環境と演習問題をセットで提供（2020年1月 データサイエンティスト協会HPにて利用方法をご案内する予定）
大分類
データ加工中分類

概要

データ抽出

列や行に対する操作、正規表現での抽出集計処理

件数や合計、平均や最大値・最小値などソート処理

降順、昇順によるソートや順位付け

結合処理

内部結合や外部結合、自己結合

変換・演算処理

縦横変換、データ型の変換、数理演算、言語・画
像・音声処理、次元圧縮

サンプリング処理

ランダムサンプリングや層化サンプリング

クレンジング処理

外れ値、異常値、欠損値や除算エラーへの対応

マッピング処理

住所からジオコードへのマッピング、名寄せ

学習データ作成

学習用データとテストデータへの分割、不均衡データへの対応

データ構造

テーブル定義正規化や非正規化

データ共有

データ入出力CSV・JSONファイル、メディアファイル入出力
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設問例）
レシート明細「RECEIPT」から各店舗ごとに売上額の平均を計算し、その平均額以上の売上金額であるデータのみを抽出しましょう。

解答例）
with WK1 as (select SHOP_CD, avg(SALES) AVG_SALES
from RECEIPT group by SHOP_CD)
select r.* from RECEIPT r
join WK1 w
on r.SHOP_CD = w.SHOP_CD
and r.SALES >= w.AVG_SALES

実践環境）
Docker Imageで実行環境を提供予定
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事業ドメイン×職務別DSスキル図鑑

β版公開

データサイエンティストの活躍できる領域が広がる中、それぞれの職務や業務におけるデータサイエンティストに求められる事業ドメイン別のスキルやよく使う(共通)スキルは何か？を明確化するプロジェクト

ココに注目

製造業界特有のDSスキル

マーケティング業界
特有のDSスキル
ビジネス

データサイエンティストに求めら
データ
データＸｘ業界特有の金融業界特有のれる共通のスキルサイエンス エンジニアリング
DSスキル

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DSスキル

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事業ドメイン×職務別DSスキル図鑑①マーケティング業界【職種・業務】

マーケットリサーチ

データ分析タスク・業務タスク例

扱うデータ・パネル調査データ（意識×行動特性データ：インテージ社等）
・SNSデータ（Twitterデータ等）

よく使うDSスキル

論理思考
事業実装

消費者インサイト分析

BZ必要なドメインスキル

この職務に向く性格や志向性

・消費者行動仮説構築、調査項目設計
・調査対象業界や商品のマーケティング課題理解・ブランド理論やマーケティングサイエンス理論

消費者行動の想像や洞察が好きな人

意味合い抽出検定
クラスター分析
予測
可視化

DSDE

データ構造
データ加工

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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事業ドメイン×職務別DSスキル図鑑②金融業界【職種・業務】

信用リスクマネジメント

データ分析タスク・業務タスク例

扱うデータ
・顧客属性情報・預金口座明細・取引履歴
・融資明細、返済・延滞履歴

・信用リスクモデルの開発
・信用リスクの計量

よく使うDSスキル
法令
データ倫理
KPI
意味合いの洞察
BZ

必要なドメインスキル

この職務に向く性格や志向性

・リスク管理に関する規制の理解（BASEL）
・財務会計の理解
・会計原則の理解（国内会計基準、IFRS）

・経済・産業動向に興味がある方
・企業財務に興味がある方・多くの企業をDSで支えたい方

予測検定
クラスター分析
データ加工
シミュレーションDSDE

データ構造
プログラミング
データ加工
ITセキュリティ

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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事業ドメイン×職務別DSスキル図鑑③流通業界【職種・業務】

マーチャンダイザー(MD)

データ分析タスク・業務タスク例

扱うデータ
・POSデータ/ID-POSデータ
・パネル調査データ(購買/食卓/意識)・商品属性データ(商品DNA)・SNSデータ

商品企画/商品開発

よく使うDSスキル
論理思考
ビジネス観点のデータ理解
事業への実装BZ

必要なドメインスキル

この職務に向く性格や志向性・マーケティング(4P)に関する理解・商品企画/商品開発に関するプロセス理解
・メーカ/卸/小売の商習慣理解
・POSデータ特性理解(赤黒伝票、JANコード等)

トレンドに対するアンテナが高い
対人折衝が得意(関係者を巻き込む力)
フットワークが軽い(現場志向)

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性質・関係性把握
予測
グルーピング
パターン発見
可視化

DSDE

データ収集データ構造データ加工

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事業ドメイン×職務別DSスキル図鑑
下記の職務別スキルをβ版として近日中にデータサイエンティスト協会ジャーナルに公開予定
協会員のみなさまもご自身や周りの業務・職務の紹介として、図鑑作成にご協力ください！

金融業界（証券）市場予測（銀行）信用リスクマネジメント
市場リスク管理
銀行CRM
マネーロンダリング対策

流通業界

商品企画/商品開発
店舗指導
インストア/アウトストアプロモーション
出店計画

広告・マーケティング
業界

マーケットリサーチ
マーケティング投資最適化
アドテクノロジー領域でのデータ解析
ウェブUX改善製造業界

製品機能開発生産ラインの生産性向上
保守効率化・安全性向上

人材業界

求職者と企業のマッチング最適化
情報提供サービス改善

コーポレート

採用業務効率化
メンタルヘルス・退職者予測
組織編制最適化シミュレーション

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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21

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22アップデート内容のハイライト
2017年度版から２年経過し、技法/技術の変化を中心に全面的に見直し
各領域・タスクの主なアップデート

データサイエンス

機械学習技法、基礎数学など

データエンジニアリング

分析環境構築、セキュリティ対応など

ビジネス

コンプライアンス、着想・デザインなど

タスク

タスクの追加・細分化など

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23

スキル表

項目数

データサイエンス

エンジニアリング

ビジネス

レベル計

2015

2017

2019

58

71

64

37

39

42

44

38

42

139 148149★★ 一人前レベル 68(アソシエート)

90

121

43

52

63

49

42

49

160 184232

見習いレベル(アシスタント)

54

67

86

39

38

39

30

20

22

123 125

149

領域計

180

228

271

119 129 144

123

100 113422 457

528

★★★

★

棟梁レベル
(フル)

2019

2019

2019

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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24

スキル領域の広がり①データサイエンス

2017年版分析プロセス
データ
課題解決

解析技術

意味合いの抽出・洞察

データの理解・検証
探索的23
Staticサンプリング 5

機械学習

データ加工

Dynamic17

グルーピング 14

時系列分析

7

性質・関係性の把握 14
パターン発見 3
グラフィカルモデル 3

シミュレーション/データ同化 520

最適化

データ可視化

非構造化
データ処理

4

予測

8

検定/判断 11

5

言語処理
13

基礎技術
資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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1037
画像・動画処理 8

統計数理基礎

音声/音楽処理 51625

スキル領域の広がり①データサイエンス

2019年版

分析プロセス
データ
課題解決

解析技術

意味合いの抽出・洞察

データの理解・検証
探索的23
Staticサンプリング 5

機械学習技法

データ加工

Dynamic23

グルーピング 12

時系列分析

9

性質・関係性の把握 15
パターン発見 3
グラフィカルモデル 4

シミュレーション/データ同化 539

最適化

データ可視化

非構造化
データ処理4予測15

検定/判断 7

4

言語処理
16

基礎技術
資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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基礎数学

938
画像・動画処理 10
音声/音楽処理 62426

アップデートの詳細と例①データサイエンス① 基礎数学の拡充
2017年版③ 近年の技術動向を反映
2019年版

統計数理基礎

基礎数学

統計数理基礎p値の限界やp値以外のアプローチを追加

データ加工

モデルの精度を上げるためのデータ加工として、サブカテゴリ「特徴量エンジニアリング」を新設
代表的な方法をスキルレベルごとにマッピング

機械学習技法近年の重要トピックについて追加
・アノテーションの精度管理
・公平性リスクの理解
・LIME, SHAPなどの局所的なモデルの説明
・生成モデルなど

統計数理基礎線形代数基礎
微分・積分基礎② スキルカテゴリ「予測」のサブカテゴリ細分化
2017年版

検定/判断サブカテゴリ「深層学習」を新設。深層学習は分析者がタスクに応じてモデルを作り込む必要があるため、要素技法を含めた9スキルを追加

2019年版

予測予測回帰/分類

予測
学習/検証/テストデータの分割や、リークに関するスキルなど、予測モデ
ル評価における重要項目を明確化

前処理
モデル設計
評価

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
Copyright © 2019 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

その他
・ベイズ推論のメリット、階層ベイズモデルに関するスキル追加
・統計的因果推論の入門スキルを追加（共変量の理解、傾向スコアなど）
・強化学習の入門スキルを追加
・画像/言語処理について、ResNet、BERTなどの代表的なモデルを記載

スキル領域の広がり②エンジニアリング

守る技術

実装技術

2017年版

ITセキュリティ

データ
収集
16

データ
構造
11

基礎技術

データ
蓄積
17

15

データ
加工
13

データ
共有
14

環境構築

21

プログラミング

22

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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28

スキル領域の広がり②エンジニアリング

守る技術

実装技術

2019年版

ITセキュリティ

データ
収集
18

データ
構造
11

基礎技術

データ
蓄積
1816データ加工
14

データ共有
15

環境構築

28

プログラミング

24

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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29アップデートの詳細と例②エンジニアリング① 環境構築クラウドを用いた分析環境構築スキルの追加
2017年版③ 新技術
エンジニアとして注目すべき新技術

2019年版

オンプレミス

オンプレミスクラウド② セキュリティ対応の強化

データ管理ポリシー
強化・改善の契機

個人情報削除クラウドでのデータ完全性保証

量子コンピュータ

強化学習等への適用可能性④ その他追加項目

セキュリティに対する要件の高度化
GDPR

ブロックチェーン

匿名化技術
資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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ログ収集ツール

Fluentd

検索技術

Apache Solr , Elasticsearch

DLライブラリ

Tensor Flow, Caffe , Chainer等

スキル領域の広がり③ビジネス

2017年版

ビジネス
課題解決

データ
課題解決

データ入手 4

活動マネジメント

20

事業に実装する

8知財6

データの意味合いの理解・検証 3 抽出・洞察 5

解決

プロジェクトプロセス

20

論理的思考

18

行動規範

12

基礎能力

4

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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31

スキル領域の広がり

③ビジネス

ビジネス
課題解決

データ
課題解決

着想・
デザイン 72019年版

活動マネジメント

30

事業への実装8

契約・権利保護

9

課題の定義

17

データ入手

3

分析評価
3

ビジネス観点のデータ理解

6

論理的思考

16

行動規範

15

基礎能力

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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32アップデートの詳細と例③ビジネス③ 課題定義、事業への実装①契約・権利保護
健全なデータサイエンスビジネスの拡大のための契約や権利保護のスキルを追加

2017年版

性能保証に関する契約への盛り込みなどを追加

2019年版

知財契約・権利保護
契約

AI・モデル開発

権利保護②着想・デザイン
価値を構想する力をカテゴリとして追加

ビジネス力の中心となる「課題を定義する力」「実務へ落とし込む力」を軸にカテゴリを整理

課題定義

分析評価

KPI

再評価

スコーピング

業務へのフィードバック

価値の見積りアプローチ設計

事業への実装実装
評価・改善の仕組み

ユーザーの視点に基づいた経験や体験からの着想などを追加

着想・デザイン着想
デザイン
開示・非開示の決定

企業の枠を超えた連携などを追加

自社と市場の双方にメリットある開示方法などを追加

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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その他
・データ計測や生成段階など分析プロジェクトの初期段階におけるビジネス視点での判断の重要度を考慮(アプローチ設計など)・契約やプロジェクトのプロセス面において事業実装まで見極める力を重視(契約・アプローチ設計など)
・データの利活用範囲が事業全体や組織を超えた部分に広がる際の権利保護(契約・開示・非開示の決定など)
・PoC立ち上げ時点での実務実装の計画(プロジェクト発足)や、大幅な方針転換への意思決定(方針転換)を追加

必須スキルの項目について

エンジニアリング

データサイエンス
0%★

20%

40%60%

3480%

52

100%

0%20%

★

40%

60%

19

ビジネス
80%

20

100%0%20%

40%60%

15

★

7

★★

15106

★★

855

★★

1039

★★★

658

★★★

438

★★★

834

必須スキル

通常スキル

資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議
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80%

100%

今後の公開予定

１０月下旬

データサイエンティスト協会HPもしくはジャーナル
・スキルチェックシート2019年度版
・タスクリスト2019年度版

１１月～１２月

データサイエンティスト協会HPもしくはジャーナル
・スキルチェックツールのアップデート

検討中・スキルチェックシートのGitHub公開

Copyright © 2019 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

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タスクリストとは
ITSS+ データサイエンス領域のタスクリストとして2017年4月に公開
Phase I分
析組プ
みロ
込ジ
みェ
後クのト
業の務立
設ち計上
げと

Phase II
構造化
データ加工
デー
タの作
成と収
集＋解析用
データ準備

Phase IV

Phase III

データ解析
（予測・パターン発見・最適化等）

評
価

データ可視化
非構造化
データ処理

業
務への組
み込
みと
評
価

https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itssplus.html
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2019年度版タスクリスト

構造整理
主な流れ
フィードバック

一連のデータサイエンティスト業務を整理したタスクリスト
Phase1

Phase2

分析企画

分析プロジェクトの立ち上げ

組み込み後の業務設計

アプデローータチ
収設
集計と構造化
データ処理

Phase3Phase4

業務への組み込み

データ解析

評価

非構造化
データ処理

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データ可視化

業務評価と改善タスクリスト＜抜粋＞

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改定の要点整理と背景、理由
 分析プロジェクトの始まりにおけるテーマ検討や業務設計の重要性を踏まえ、Phase1に分析企画タスク、アーキテクチャー設計タスクを追加
 分析結果の業務適用が増えている背景を踏まえ、Phase4のタスクを細分化（システム構築、分析運用など）

 昨今のPOC(Proof of Concept)の流れや機械学習モデル等に特有なモデル改善タスクのフローを重視し、タスクのフィードバックの流れを明確化 ベンダー等へ分析プロジェクトを外部委託する場合に必要となる契約に関するタスクを追加
 データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.3に追加された
機械学習や非構造化データ処理に関する文言反映

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正式公開予定：10月下旬
IPAのHP、DS協会HPから公開

タスクリスト詳細

Phase１
Phase1
分析プロジェクトの立ち上げ

組み込み後の業務設計

分析テーマの検討

前提条件の明確化

業務設計(No1 - No4)

(No5 - No6)

(No16 – No19)

目標の明確化アーキテクチャ設計(No7 - No8)

(No20 – No21)

推進体制設計環境整備

 ビジネス課題整理
 ビジョン・コンセプト作成(No9 – No12)

計画の承認(No13 - No15)

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(No22 – No25)

 アーキテクチャ検討
 システムロードマップ作成

Phase

分析企画

2

タスクリスト詳細

Phase２Phase2Phase
1

アプローチ設計とデータ収集

構造化データ処理

データ分析設計

データ加工(No26 – No29)(No33 – No35)

入力変数データと目的変数
データの作成 (No39 – No40)

データ収集

データ利用環境の構築

データの準備(No30 – No32)(No36 – No38)(No41)

 特徴量エンジニアリング

方針検討(No80)

言語処理 (No81 –No88)
画像・動画処理 (No89 – No95)
音声/音楽処理 (No96 – No102)
 スキルチェックリストVer3対応

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Phase

非構造化データ処理 （Phase3を含む)

 データのアセスメント

3

タスクリスト詳細

Phase３Phase3
データ解析

データ集計、抽出(No42 – No43) 性質・関係性の把握(No44 - No48)
検定(No49 – No51) 予測(No52 –No56) グルーピング(No57 – No58)
パターン発見(No59 – No62) 最適化(No63 – No65)
シミュレーション(No66 – No67)
 スキルチェックリストVer3対応

データ可視化(No68 – No71)

2軸チャート化(No72) 多次元の可視化(No73)
関係性の可視化(No74) 地図上の可視化(No75)
挙動・軌跡の可視化(No76 - No77)
ダイナミックな可視化(No78) リアルタイム可視化(No79)

非構造化データ処理 （Phase2を含む)
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(No103 – No105)

分析評価(No106 – No108)

2

1

Phase

可視化の企画とデータ収集

モデル評価

4

Phase Phase

Phase
2

評価

タスクリスト詳細

Phase４Phase4Phase
3

業務への組み込み

業務評価と改善 分析運用タスクの追加システム設計分析運用(No109)(No117 - No120)

システム構築組み込み結果の評価(No110 - No114)(No121 – No123)

業務適用

データ分析結果活用による業務改善(No115 - No116)(No124 – No127)

 業務への組み込み(システム開発)
タスクの細分化

ビジネス上の効果の把握とさらなる改善

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(No128 – No129)

Phase2Phase1

ご清聴ありがとうございました！
来年もよろしくお願いいたします

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