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

データサイエンティストが実務を通して経験すべきこと
岩永 二郎†1
概要：データサイエンティストに必要なスキルとして理論，エンジニアリング，サイエンスの素養があり，どれもア
カデミックで学ぶことができる．しかし，これらのスキルを実務で実践する際には些か隔たりがある．本稿ではアカデミックで学んだデータサイエンスのスキルを実務で実践する際のギャップについて整理した．また，実務では避けて通れないコミュニケーションについても議論する．本稿を通してアカデミックで育った駆け出しのデータサイエン
ティストが実務でインパクトを出せるプレイヤーに成長することを，また経験豊富なデータサイエンティストには振り返りの機会を与えられることを期待したい．
キーワード：データサイエンス，データサイエンティスト，育成，理論，エンジニアリング，サイエンス，コミュニケーション

1. はじめに本稿はアカデミックで育ったデータサイエンティストが実務とのギャップを乗り越えて現場に適応するために気を本稿ではデータサイエンスの実践者をデータサイエンテ

つけるべきことを議論する．経験豊富なデータサイエンテ

ィストと呼ぶ．データサイエンティストに必要なスキルはィストからすれば，すでに経験してきたことを言語化した3 つある．数理科学やコンピュータサイエンスなどの理論，にすぎないが，意識下におくことで自己成長や育成の糧と実装に落とし込むためのエンジニアリング，そしてこれらしていただけたら幸いである．

を高いレベルで実現するためのサイエンスの素養である．
ただし，ここでいうサイエンスの素養とは科学的手法を適切に使えることや科学的プロセスを踏むことができる能力

2. 理論と実務の壁を指す．これらのスキルをアカデミックや独学で学んだか

本節では理論を実務に適用する際の壁について焦点を当らといって実務ですぐにインパクトを出すことは難しい．

てて解説する．まず，理論は絶対的なものではないという実務でサイエンスを実践するということは世界中で自分だ認識が必要である．研究者は世界に起きている現象を鋭いけの問題に取り組むことに他ならない．例えば，実務では観察力と豊かな表現力を武器に理論を作りだす．しかし，事業ドメイン，サービス，ユーザー行動の組み合わせだけ現象が理論の通りに動くべきだと考えてはならない．[2]異なる現象があり，必ずしも汎用的な理論を適用できるわで挙げられている例を紹介しよう．経済学者は，様々な要けではない．データの形式が同じであれば，全て同じよう因が複雑に絡み合っている経済現象に大胆な単純化を施し，な現象が起きていると期待したくなるが，結局のところデ

その本質部分を暴き出して理論をつくる．理論をつくったータを生成した背景は千差万別であり，その都度データの人たちは，現在の経済現象を十分な精度で説明できるとは裏にある現象を解析する必要がある．このように実務にデ限らないことを知っており，理論の現実への応用について

ータサイエンスを適用するためにはいくつか気をつけなけ

は十分な謙虚さを備えている．しかし，教科書を通じてこればならないことがある．

の理論を学んだ人々の中には過信する人が現れ，現実はこ

本稿はデータサイエンティストに必要な理論，エンジニの理論通りに動いているに違いないと信じる，という話でアリング，サイエンスの素養についてアカデミックと実務ある．このように現象から生まれた理論を，実務に適用すのギャップを意識できるように整理した．アカデミックとる際には注意が必要である．それは多くの場合，現象特有

実務におけるデータサイエンスには共通点があることにつの条件が，理論が成立する条件とは異なるからである．そいては，[1] で議論しているのでこちらを参照されたい．本のため，実務では“いま取り組んでいる問題は世界に一つ

稿では共通点ではなく，相違点に注目する．本稿の構成をだけの問題である”という姿勢は大事である．初めて出会説明する．本節では取り扱うテーマについて述べた．第 2う問題に対してどのようにアプローチするかアカデミック

節ではアカデミックで学んだ理論を実務に応用する際の壁で経験していればそれに越したことはないが，データサイについて，第 3 節ではデータサイエンス特有の実務におけ

エンティストのキャリアとしては実際の実務で経験するほるエンジニアリングについて，第 4 節では実務とサイエンうが現実的である．このような経験は大きな成長機会の一

スの溝について述べる．第 5 節では実務において重要視さつであり，実務を通してこそ身につけることができる．

れるコミュニケーションについて触れたい．最後に第 6 節
でまとめをする．

データサイエンスの分野において最新の研究成果があったとしても，実務で自分が取り組んでいる問題では再現さ†1 Retty 株式会社 （連絡先：iwanaga@retty.me）ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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れないことは頻繁に起こる．論文で取り扱っているデータ

者 J. W. Tukey によって提唱された．これは解析初期のフェの形式と自分が取り組んでいる問題のデータの形式が同じーズにおいて多面的にデータの特徴を捉えるために対話的

場合，自分の問題でも再現できるのではないか，という期に分析を進める手法である．データの背景にある現象を明待をする気持ちはよく分かる．しかし，対象とするデータ

らかにすることで，どのようなモデルを適用すればよいかを生成した背景は異なるため，同じことが再現されるかど検討できるようになる．データサイエンスでは最も重要なうかは分からないのである．例えばレコメンドアルゴリズ

考え方である．実務においてデータサイエンスの技術を用ムに関する論文を読んだ際，自分が直面している問題でもいたシステム開発をする場合，ウォーターフォール型の開性能が良いことを期待してしまう．しかし，論文で利用し発は向いていない．なぜならば自分たちが直面している現たデータは対象とする事業ドメイン，サービス，ユーザー

象に対して，どのようなモデルを当てはめればよいか，どの特性に依存しており，その条件下で性能が高いことしかのようなアルゴリズムを選択すれば性能がよいか未知なた

担保していない．もちろん汎用的に精度が高いレコメンドめである．データの形式を揃えて，適当なアルゴリズムをアルゴリズムもあるが，自分が直面している問題の特性を選択すれば機械学習モジュールが出来上がると考えている

利用すればシンプルなアルゴリズムでも汎用アルゴリズム

システム開発者は意外に多い．しかし，データサイエンテの精度を超えることは頻繁に起こり得る．また，実務では

ィストが開発しているものはシステムにおける関数ではな

アルゴリズムだけでなく，情報設計やデザインなど UI/UX

く，モデルを開発しているのである．入力と出力が定義さを含めてレコメンドを実装するため，アルゴリズム以外のれたブラックボックスとして定義される関数とは異なり，影響で論文に書かれているような性能が再現しないこともモデルには“構造”が含まれる．単なる関数ではなくモデある．

ルを開発するという立場にたてば，探索的データ解析の重理論を実務に適用する際，成立条件を確認することは重要性も理解できるであろう．ここではデータ解析の初期フ要である．例えば統計的検定を利用する際には，統制されェーズで行う探索的データ解析を例に話をしたが，実際にた状況で得られたデータに対して検定を行う場合と，WEBはデータ解析初期だけではなく，特徴量エンジニアリングのユーザー行動ログのように統制ができない状況で得られやアルゴリズム選定，パラメータ調整など様々なシーンでたデータに対して検定を行う場合ではまるで異なる．後者

チューニングの必要性があり，その都度，対話的なデータの状況はノイズが多いため検定を適用するのは好ましくな解析が必要になる．また，ここでは触れなかったが特徴量

いが，実務ではノイズを無視しなければ話が進まないといエンジニアリングについては [4]（日本語訳 [5]）によくまう理由で棚上げされることがある．論文とは違い，ある程

とめられているのでこちらも参照いただきたい．

度のミスリードが許容される実務ではこのようなことが頻3.2 自動化と高速化繁に起きていて，それが妥当な判断である場合もある．非探索的データ解析は対話的にデータを分析していく手法

常に気持ち悪いが，このようなジレンマを経験したデータであるが，ある程度モデルの予想がつけば，網羅的な実験

サイエンティストは多いだろう．

を計画することができる．さらに計画された実験の自動化

本章の最後にデータサイエンスにおける理論の学び方にと高速化をすることで分析効率を上げることが可能である．

ついて触れたい．まず大事なことは理論だけでなく，成立

まず，網羅的に実験する理由は抜けもれなく性能のよいモする条件を理解することである．論文に実証実験があればデルを見つけることである．実験を自動化し，高速化する

そのデータの形式だけでなく，データの背景にある現象，のは決められた期間内で最も良い手法を見つけるためであおよびその特性を理解することが重要である．その上でどる．ロジック，特徴量，ハイパーパラメータなど可能な限のような現象から生成されたデータであれば適用可能か，り網羅的に実験することが望ましい．適切な実験項目を列

もしくはどのようなサービスでインパクトが出せるかを考挙できれば，あとは自動化と高速化である．実験の自動化

えておくと，いざ理論を実務に適用する際に扱いやすい．

は初歩的なコーディングスキルがあればできるが，コードをべた書きしかしたことがないデータサイエンティストに

3. 実務におけるエンジニアリング

は少々難しいかもしれない．最低限のクラス設計や関数化はできたほうがよい．また，高速化も重要である．高価な

本節ではデータサイエンス特有の実務におけるエンジニ

ハードを利用することだけで高速化の問題を解決しようとアリングの話題に焦点を当てて解説する．一般のエンジニする人も多いが，データ構造やアルゴリズムなどのコンピアリングと異なる点に注目して 4 つの話題を取り上げる．

ュータサイエンス，データベースやプログラミング言語の探索的データ解析，自動化と高速化，ロギング，保守運用背景にある実装の理解があると実務の節々で役に立つ．デについてである．

ータサイエンティストが最もパフォーマンスを出せる分析

3.1 探索的データ解析

環境を構築できるかどうかは，その後の分析効率に大きな

探索的データ解析 (exploratory data analysis) [3] は統計学

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影響を与える．決められた期間内で最も多くの試行錯誤がムが正しく動作していることをモニタリングするだけでなできる環境をつくる経験は非常に重要である．データ解析

く，その処理が意図通りの処理になっているかを検証でき系のコンペに参加したことがある人はこの重要性が身に染る仕組みがあるとよい．例えば，データの前処理のフェー

みてわかるだろう．納期が決められたプロジェクトであれ

ズで常にデータ数をカウントしておくだけでもよいし，気ばなおさら重要である．

が利いた統計値を出力しておくのでもよい．

3.3 ロギング

本節ではロギングという言葉を利用したが，検証というデータサイエンティストの中で分析結果の検算を習慣的意味合いもあるのでレポーティングに近いのかもしれない．

に行っている人はどのくらいいるであろうか．分析結果の出力されたログ/レポートはデータサイエンティストが目正しさを保証するためには検算をしなければならないが，視で確認してもよいし，異常検知を実装して毎日目に触れ検算を疎かにする人は多い．特に独学でスキルを身に着ける媒体に自動通知させる仕組みもスマートである．定期的た人や多忙な人は検算を怠る習性があるため肝に銘じておにモニタリングすることで健全かつ頑健な運用をすること

おきたい．

ができる．

ここで検算に触れたのはデータサイエンスの技術を利用

3.4 テストコード

したシステムを構築する場合，検算を設計するスキルがテ

データサイエンティストでテストコードを書いている人

ストやエラー処理に関するエンジニアリングの質に影響すは少ない印象を受ける．システムを開発するにあたりモデるからである．例えば，複数のデータセット（Python や Rルが未知のフェーズでは試行錯誤が多いので，いちいちテ

言語でいうデータフレームなど）を入力とする関数を実装

ストをするのは非効率である．しかし，分析や実験の試行

しなければならないケースがあるとしよう．本来は，各デ錯誤に時間を費やして，テストコードを書く時間がとれな

ータの型だけでなくデータの定義域やデータ同士の整合性

かった，というのは良くない．少なくともリスクが発生すもチェックしなければならない．さらには，欠損値や想定る箇所のアサーションや単体テスト，可能であればリグレ外の入力に対してどのように動作させるか事細かに関数設ッションテストまで含めて実装しておくとよい．著者自身

計することも必要である．入力とするデータセットが自身の経験であるが，先日，2 地点の緯度経度から距離を計算で管理している CSV ファイルであればエラーが起きるケ

する関数を実装したのだが，関数呼び出しの際に緯度経度ースも想定できるが，自身が管理していない DB を利用すの引数の順番を間違えており，後々単体テストを書いて誤る場合には注意が必要である．ましてや自社で管理していりを見つけたことがある．緯度経度の順序を逆にしてもそる DB ですら予告なしに仕様変更されるのに，パブリック

れらしい距離が出力されてしまうため気付かなかったのでに公開されている API だとなおさら何が起きるかわからなある．おそらく単体テストを書かなければ一生見つからない．ユーザーが投稿した情報を DB に入れる際に適切なバかった不具合であろう．

リデーションが実装されていない場合も想定外のことが起

3.5 保守運用

こりやすい．これらを考慮すると正しい入力を期待するこ保守運用で重要なことはドキュメントを残すことである．

とは不可能であるため，どのようなデータが入力されても納品を経験したことがあるデータサイエンティストであれ大雑把にエラー処理をしてそのまま処理を続けるような実

ば README やプログラムの利用説明書を書いたことがあ装にたどり着く．このとき，エラー処理の方法を間違えるるだろう．しっかりしたドキュメントを書かなければ納品とリスクが生じる．例えば，レコメンドエンジンでは意図

後に問い合わせが殺到し，多くの時間を無駄にする．メーと異なる商品を配信してしまうこともあるし，契約が絡ん

ル対応に追われて難しい問題を考える時間がとれなくなるでいる案件では大きな問題になることは容易に想像できる．

のはデータサイエンティストにとって最も不幸なことであ

また，想定外のデータが入力されても動作するように実装

る．アカデミックで論文を書く訓練をしっかり受けたデー

した場合，誤りであるにもかかわらず 1 年，2 年そのまま

タサイエンティストはドキュメントを書く素養があるだろ運用されることもざらにあるだろう．これはデータサイエ

う．しかし，そのようなデータサイエンティストでも自分

ンティストとして非常に格好が悪い．

が開発したプログラムについてのドキュメントを書きにく

上記のリスクを避けるためにはロギングの仕組みを実装いと感じたことはないだろうか．そのような場合，そもそすることをお薦めする．高度なアルゴリズムを利用する場

もプログラムの設計が悪いのではないかと疑ってみるとよ合，プログラムが正しく動作しているにもかかわらず，入い．運用する際に直感よりも手順が多いと感じるケースや力データの異常のために想像と異なる動作をすることは起保守する際に変更を加えるファイルが多いと感じるケース

き得る．これは通常のシステムよりも複雑で高度な処理をである．情報系出身ではないデータサイエンティストにはしているため，異常ケースを潰しきれない，またはその工

苦手な人も多いかもしれないが，よく考慮して設計された数が確保できないという理由が大きい．そのためプログラ

プログラムのドキュメントはシンプルになる傾向がある．

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もう一つ保守運用に関して大事な話題がある．機械学習

定できない理由として，他の部署とのカニバリを起こすだ

エンジンの開発をした場合は，データの管理，アノテーシ

とか，既存メンバーでは難易度が高すぎるという理由もあョンの実施，モデルの管理などもデータサイエンティスト

るし，その課題を設定すると不快に思う人がいるという感が意識しなければならない．ここではデータの管理につい情的な話もある．実務で課題を設定するのは想像以上に難て触れる．まず，データを管理するときに気をつけなけれしいのである．外圧により明確な課題を設定できなかった

ばならないのはデータの品質を保証することである．例え時点でデータサイエンティストがそのプロジェクトでインば，EC サイトの購買履歴を用いて予測モデルを構築する

パクトを出すことは難しいと覚悟したほうが良い．

ケースを考えてみる．EC サイトでは運営側の施策やキャ

4.2 解決方法の設計

ンペーンが絶えず実施されるため，その影響を受けたユー

解決方法を設計し，実装に落としこむタスクはデータサ

ザーの購買履歴から予測モデルを学習すると意図とは異な

イエンティストの花形の仕事である．研究と異なり実務でるモデルが構築されてしまう．データサイエンティストは大事なことは，必ずしも自分の得意分野の方法で解決する

このようにデータにノイズが入ることも考慮してデータを必要はなく，むしろすべての分野の手法を自由に選択して，管理しなければならない．また，モデルを学習するにあた

自然なモデリングの元に適切な解法を組むことである．実

ってバージョニングされたデータが必要な場合もある．こ際の実務では取り扱っている問題を数理モデルに表現する

こでは詳細に触れないが時系列で更新されていくデータをが，まずは問題が解けるように，解法を実装できるように利用して学習をする場合，時点ごとのデータのスナップシ

モデリングしなければならない．もちろん保守運用も考慮

ョットを利用しなければ意図したモデルが構築できないこする必要がある．また，近似の精度も重要である．近似のとがある．適切な分析をするためにはデータの管理から意精度が期待する精度を担保できなければ実用に耐えられな識する必要がある．

い高価な玩具となってしまう．環境にも注意が必要である．
理論的に実装可能だとしても環境要因のために実装できな

4. 実務におけるサイエンス
本節ではサイエンスと実務の溝に焦点を当てて解説する．

いケースは多い．例えば実装者の技術力，ソフトウェアの利用可否，インフラなどの環境要因にも注意が必要である．
予算内でかつ実時間内に計算が終わるように解法を設計でデータサイエンティストがまず実務で意識しなければならきるかどうかは経験の差が如実にあらわれるところであろないのは，インパクトを出す責任があるということである．

う．実務でもう一つ大事なことは，どうしても解決方法を

データサイエンスが生み出すアウトプットの価値やどのよ

実装に落とし込めない場合である．そのようなときは，業

うな変化をもたらすかを考える必要がある．研究の意義を

務や仕組み自体を変えてしまうことも検討する必要がある．

重要視するアカデミックと異なり，実務ではどのような変データサイエンティストとして難しい問題を解く能力は重化をもたらし，どのようなインパクトを与えたのかが重要要であるが，問題を簡単にする能力もまた同じくらい重宝となる．

される．仕組みや業務を変えることで技術的に自然で無理

ここでは実務でサイエンスを実践するにあたり溝を感じやすい話題として課題設定，解決方法の設計，検証についをしない実装を実現できるのならば，それがベストプラク
ティスである．

て触れたい．アカデミックでサイエンスするのと異なり，最後にいくつかアドバンストな話題を提供したい．1 つ実務でサイエンスする際にはギャップを感じることが多い．

目は拡張性の話である．数理科学やコンピュータサイエン

それはアカデミックでは学べない難しさである．これは現スの色が強い案件ではプロジェクト初期では判断がつかな

場の経験を通して学ぶべきことであるが，多くのデータサ

いことや現場特有の暗黙知が非常に多い特徴がある．常にイエンティストがアカデミックと実務との溝を克服できず

要件・仕様変更が起きるため拡張性がない解法を選択してに挫折していくのを目の当たりにすると，予め心構えをししまうと変更が起きた場合に対応できないこともある．デておく必要があるのだと思う．

ータサイエンスの技術が取り入れられているシステムの中

4.1 課題設定

で，世に使えないシステムがあふれるのはこのことも一因

適切な課題を設定することは，実務でサイエンスしていである．また，要件・仕様変更に対応すると解法の設計かけるかどうかが決まる重要なタスクである．プロジェクト

らやり直す必要があり，システムも大きく変更することにを成功に導くために大事なことは，ゴールの状態を明確になる．そうならないためには PoC (Proof of Concept) を実施

して適切な課題を設定することである．アカデミックで研し，小さめのプロジェクトからはじめて現実的に問題解決

究テーマなどの課題設定をしたことがあるデータサイエンが可能か判断する進め方と相性がよい．これらのリスクもティストであっても，実務で課題設定を行うのに苦労する考慮した解決方法をはじめから設計できるデータサイエン

ことは多い．実務では研究とは異なり合理的で理想的な課

ティストは貴重である．2 つ目は実務ではシンプルな解決

題設定をできない都合があるためである．例えば，課題設ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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方法で十分であるという話である．データサイエンティス
トになる人の多くはデータサイエンスに対して過度な期待と夢を持っている人が多いが，実務の多くシーンではシンプルな解法が好まれるだけでなく，実際に費用対効果もよい．意思決定に必要な分析技術は集計だけでよい，という話もよく聞くだろう．実際にデータサイエンティストのキ
ャリアの中で多くの人が経験する洗礼である．私はデータ
サイエンティストのキャリアはここからがスタートだと思っている．つまり，実務の具体的な問題で単なる集計を超える分析を実施できるかどうか，そのような問題を見つけられるかどうかでデータサイエンティストの深みが分かる．
データサイエンティストのキャリアを進む人には，シンプ
ルな解決方法も高度な解決方法も常に選択できるように用意していて，状況に応じて判断できるレベルまでやりきってほしい．
4.3 検証実務におけるサイエンスで最も重要なタスクは検証である．実務では様々な場面で検証を行うが，ここでは施策を実施した際の検証をイメージしていただきたい．検証は重要であるという認識はされつつも多くの現場で軽視されているのも事実である．時間がないため検証をスキップすることもあるし，モノづくりは楽しいがその後は興味が無いという人も多い．また，現場によっては正確な検証は不都合なことさえある．既存の業務，評価に満足している場合，検証を実施する明確なメリットがなければ検証が現場に定着することはない．検証を行うメリットは意思決定や評価の際に得られるが，ここでは意思決定におけるメリットについて解説する．意思決定における検証のメリットは知見が貯蓄されて判断が効率化されることであり，検証をしな
いことのデメリットはミスリードが増えることである．しかし，前者については知見を貯めるよりもアクションを増やしたほうが短期的に効率がよいという意見もあるし，後者についてはミスリードの 1 つや 2 つを恐れずにアクショ
ン数を増やしてインパクトを出せばよいというのも 1 つの考え方である．検証のメリットを享受したことがない，もしくはそのデメリットと関係のない立場の人にとって，検証が無用のタスクに見えるのは自然なことである．検証を怠っていると意思決定の効率が徐々に悪くなり，ミスリー
ドが増えていく．ミスリードが起きていることに気づくことができれば対応もできるが，検証を怠っているとミスリ
ードすらも検知できないことが最も大きな問題である．このことからも中長期的な観点では検証が重要であることは言うまでもない．データサイエンティストは如何なる圧力があろうとも検証の実施を推奨するべきである．ただし，どの程度の検証の正確さを要求するかはプロジェクトごと，意思決定の大きさによって異なるため，そのバランス感覚には気をつけたい．

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5. コミュニケーション
実務においてコミュニケーションスキルは重要である．
チームで業務を遂行する場合にはデータサイエンティストのコミュニケーションスキルがプロジェクトのインパクト
を決めることすらある．本節ではデータサイエンティスト
がコミュニケーションをとる相手として，データサイエン
ティストを含むエンジニアと非エンジニアに分けて議論する．
エンジニアに対しては，要件や仕様を正しく言語化する能力があれば十分に業務を遂行することができるが，ここでは一歩進んだコミュニケーションの話をしたい．データ
サイエンティストはステイトメントを正しく述べる能力が重要である．ここでステイトメントとは，明確に定義された言葉を利用して，簡潔に，誤解のない形で表現された言明である．その言明の中で定義が閉じていればその言明に対して真偽を議論することができる．正しくステイトメン
トが述べられると自分だけでは解けない問題があったときに，他のデータサイエンティストやエンジニアに相談し，チームで問題解決に取り組むことができる．自身の専門分
野でも細かい理論まで把握している人は少ないだろうし，専門外の知識を含むような問題を自分だけで問題解決することは難しい．正しくステイトメントを述べることができることでより難しい問題にチャレンジできるようになる．
一方，非エンジニアに対しては，相手の知識に合わせて会話する能力も要求される．そのため，データサイエンテ
ィストが相手側の業務を知っておくことが望ましい．また，
非エンジニアとのコミュニケーションは相手の言語化能力にも大きく依存する．そのため必要な情報を引き出すのに多大なコミュニケーションコストが発生するケースがある．
しかし，非エンジニアとのコミュニケーションがうまくいかないからといって悲観することはない．プロジェクトを通して少しずつコミュニケーションの質を上げていけばよい．両者に歩み寄る意思があれば少しずつ質の高いコミュ
ニケーションが積み上がり，チームワークが醸成するのである．
非エンジニアの中にはデータサイエンティストとクリエ
イティブなディスカッションをできる人がいる．著者も何人か出会ったことがあるが，そのような人は決まって言語化能力が高く，経験が豊富である．また，データサイエン
スで何ができて，何ができないかを直感的に理解しているように思える．そのようなパートナーと出会えたならばデータサイエンスの技術で大きなインパクトを狙うチャンス
である．しかし，いつもそのようなパートナーに出会えるとは限らない．そのため，データサイエンティスト自身でプランニングやマネジメント，ディレクションをしたほうが，コミュニケーションコストは少なく済むというのも一つの選択である．

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6. おわりに
本稿ではデータサイエンティストが実務において経験すべきことについて議論した．特に，データサイエンティス
トに必要なスキルである理論，エンジニアリング，サイエ
ンスの素養に注目してアカデミックと実務のギャップを意識できるように解説することを心がけた．また，実務では避けられない話題としてコミュニケーションについて解説
した．
データサイエンティストという職業は日本国内でまだ定着していない．これはマーケットの規模が小さいためデー
タサイエンスの技術でインパクトが出せる現場が少ないということもあるが，データサイエンティスト自身が自律していないことも原因である．理論やエンジニアリングのス
キルを学ぶだけでなく，これらのスキルを目的ベースで活用できるデータサイエンティストが必要とされている．もちろん自分自身でプランニングしてもよいし，様々な提案をしていけるのであればなお良い．そのようなデータサイ
エンティストが増え，継続的に社会でインパクトを出すよ
うになれば職業として定着していくのではないだろうか．
本稿の読者にはデータサイエンティストを目指している人も多くいるだろう．そのような人は広い意味でのサイエンティストを目指すとよい．実務で科学的な問題解決をする際にはデータサイエンスだけでは解決できないことが多いからである．データサイエンティストという流行りの職業に乗っかることもよいが，実務でサイエンスを活用できるプレイヤーが本質的には重要であることを忘れてはならない．
最後になるが，本稿を通してアカデミックで育った駆け出しのデータサイエンティストが実務でインパクトを出せるプレイヤーに成長することを，また経験豊富なデータサ
イエンティストには振り返りの機会を与えられることを期
待したい．

参考文献
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