NTTデータ数理システム ユーザーコンファレンス2022
特別対談

データサイエンス教育のこれから
東日本旅客鉄道株式会社

滋賀大学 データサイエンス学部

渋谷 直正 様河本 薫 様［渋谷様Profile］［河本様Profile］

2002年、日本航空（JAL）入社。月間2億PVに上るホームページ

1991年、大阪ガス入社。1998年から米国ローレンスバークレー国のログ解析や顧客情報分析を担当。分析に基づくターゲティング

立研究所でエネルギー消費データ分析に従事。帰国後、データ分でWebのバナー効果を改善するなど、売上向上に貢献。2014年、

析による業務改革を推進。2011年からはビジネスアナリシスセン

日経情報ストラテジー誌の「データサイエンティスト・オブ・ザ・イ

ター所長として大阪ガスのデータ分析組織を定着させた。2013年、ヤー」受賞。その後、デジタルガレージを経て、2021年6月、東日

日経情報ストラテジー誌の初代「データサイエンティスト・オブ・ザ・

本旅客鉄道に入社。マーケティング本部 戦略・プラットフォーム部イヤー」受賞。2018年4月より滋賀大学 データサイエンス学部 教

門 データマーケティングユニット 担当部長。主にSuicaなどのデー授 兼 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 副タを使ったマーケティング施策を実施する他、社内のデータマーケセンター長。博士（工学、経済学）。

ティング人材教育なども行う。

「アップスキリング」をテーマに開催された2022年度のユージネスパーソンを、データ分析人材としていかにアップスキザーコンファレンス。特別対談には日本を代表するデータサイリングするかが重要だということです。

エンティストのお二人にご登壇いただき、「ビジネスに活かすデータサイエンス教育」の観点で、企業とアカデミック、それぞれの立場からお話しいただきました。
（オーガナイザー：NTTデータ数理システム 田辺隆人）

データマーケティングに数学はいらない！
？
―企業で役立つ人を育てるためにアカデミックとして注力していること。また企業にとってシチズンデータサイエンティス

データサイエンス教育とアップスキリングへの向き合い方トが必要な理由とは。
河本

企業のデータサイエンティストは、「課題は何か」を考えるところから取り組まなければいけません。それを学生のうちから学んでほしくて、私は企業のリアルな事例・データを使い、―データサイエンティスト育成のスタンスについて。

通常は社会に出てからしか学べないことを教えています。つ河本

私は長年大阪ガスで、データと分析力で自社のビジネスを良まり「分かる」だけではなく、「役立つ」ことを成し遂げられるくするとともに、分析力を持つ人材の育成に携わってきましデータサイエンス人材の育成を、大学教育の場でも目指した。この経験は大学教育にも役立つのではないか。そう考え、ています。

滋賀大学に赴任しました。大学でまず感じたのは「分かる」と「役立つ」の違いです。大学では、学問の醍醐味は世界で初

渋谷

渋谷

現在の私の部署の社員は9割が文系です。彼らはマーケティ
ングにおけるデータ分析の重要性を知っていますが、データめてのことが「分かる」ことなんだなと感じました。でも元企を扱うことには心理的なハードルがある。そんな彼らに私は業人の私にとっては、分かるだけではなく、役立たなければ「データマーケティングに数学やプログラミングは不要」と言意味がない。特にデータサイエンスは、データをどう役立てい切ります。本当は深くやろうとすれば数学もプログラミンるかを考えることが大事です。データ分析という「理」、考えるグも必要です。でも参入する時点では不要だし、それよりも「文」。その両方が行える人材を育てることを私のミッション

ハードルを取り除き、安心して成果を上げてほしい。シチズと定め、日々学生と向き合っています。

ンデータサイエンティスト＊としてアップスキリングしてほし

私はいくつかの企業を経験しましたが、基本的にはずっといのです。ただし大学では理論や分析の背景が分かる人をマーケティングの世界におります。マーケティングに携わる育てていただきたい。車で言えば運転できるだけではなく、のはどちらかというと文系出身者が多く、もう10年以上、そ動くメカニズムやブレーキの構造も分かる、ということです。

うした人たちと一緒に仕事をしながら、彼らにデータ分析の文化を広げてきました。その中で自分が見つけた答えは、事業会社においては一般のビジネスパーソン、言わば文系のビ＊一般のビジネスパーソンのうち、Excelなどの分析ツールを駆使して分析する人材。専門人材の対比として、あるいはデータ分析の民主化の文脈で使われる。
［裏面に続く］河本

私もマーケティングのデータサイエンティストは社内、担当内で育てる必要があると思っています。そうでないとすべてが外部委託になり、大事な部分がブラックボックスになってしまうからです。本来、経営や事業の側で責任を持つべき部分が丸投げでは、データサイエンスという手段が本来の目的を見失わせてしまいかねません。できればシチズンデータサイエンティストを育てる一方で、少人数でも一定レベルのデータサイエンスの知識を持つ人を置くことを、企業の方々にはお勧めしたいと思います。それによってデータサイエンスと経営・事業をしっかりとつなげることができます。

―渋谷様のところは、マーケティング担当の方が作った仮説ほうが重視されます。しかし私は、データサイエンスは実務を協力会社がモデル化するというように、うまくコラボレーであり、実務家を育てたいと考えているので、そこもしっかションしていらっしゃる。

りと教えたい。そのためには、数学力だけでなく論理的思渋谷

原則的には協力会社さんともコラボしながら、自前でやっ考力も求められる。論理的思考を表現するのは言語です。ています。ただ、中にはマーケティングで出した分析のアイだから、私は、数学教育と日本語教育の両方を大事にしなデアを社外のプロにモデル化してもらうこともあります。河

ければならないと思っています。

本さんが言われた「シチズンデータサイエンティストとは別にデータサイエンスが分かる人も必要」という話はその通―リクルーティングで渋谷様が重視する人物像は。

りで、当社ではそれを私が担い、社外のプロからあがって渋谷くるモデルを精査・検証しています。他方、コラボレーショ

私の立場からは数学やプログラミングのスキルよりも、コミュニケーション能力や、問題に対して興味を持ち、考えるンということでは、協力会社以外に大学との連携もありま力を発揮できる人を求めます。問題の背景を考える。分かす。先日、ベイズ統計を使った柔軟なモデルを作る際は、らなくても考え抜く。どうしても分からなければ人に聞く、自分たちだけでは難しかったのでモデリングを一部依頼しといったように、行動とコミュニケーションがとれる人を採ました。案件の9割はある程度定型でアプローチでき、1割用したいですね。

はオーダーメードが必要と思います。

なぜ「理」も「文」も必要か

データサイエンス教育に数理システムの力を―渋谷様のところでは、モデル化する前の分析のアイデアや―これからNTTデータ数理システムに期待すること。

説明変数をどのように見つけているか。
渋谷

河本

ンス系の相談をしたいときは真っ先に声をかけます。理由

タから見つけることもありますが、基本的には担当者が考は信頼できるから。仕事をお願いすると、まず「現場の方にえます。私たちは需要予測のために時系列モデルをつくる会わせてください」と言われます。単に「データ分析します」ことが多いのですが、重要なのは、実はパラメーターを一ではなく、課題を一緒に考え、何とか解決しようとしてくれ

生懸命チューニングすることよりも、オリジナルの先行指ます。数理システムが掲げる「データ分析の専門力を活か標や要因を見つけることだったりします。例えば鉄道の利しながら、社会の問題を解決する専門家」という言葉通りの用客数を予測するとき、最近なら新型コロナの感染者数を勘案しますが、機械的に感染人数を入れても高い精度になりません。流行り始めた当時の感染者数1500人と、感染状

河本

数理システムとは2008年からの付き合いで、データサイエ特徴量を見つけ出すホワイトボックス型のAIを使ってデー会社。そこはこれからも変わらずにいてほしいですね。
渋谷

数理システムにはブラックボックスなところがない。数理シ
ステムが発行している冊子『読本』シリーズでは、難しいと況に慣れた今の1500人で、人の行動は異なるからです。そされている最適化という分野でも、数学を使わずに分かりうした説明変数の加工には、一般常識や感覚、業界知識もやすく説明していますが、その姿勢は冊子の中だけに限り必要で、機械で選ばせるよりも、人がアイデアを持って考ません。本当に分かっている人が、誰でも分かるように説える方が納得のいくモデルになります。

明しようとしている姿勢がひしひしと伝わってくる。シチズ

予測に役立つ説明変数を考えるとき、人は頭の中で因果関ンデータサイエンティストを増やしたいと考える者にとっ係をたどります。これこそが人の能力。一方で、アカデミアて、こんな心強いことはありません。このスタンスをぜひ守の世界では、説明変数をどう考え出すかより、モデリングのり続けてほしいです。

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