スキルアップしたい

「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」刊行記念イベントに参加してきた #youseidokuhon

2018年11月7日

当ブログの趣旨とは少し異なりますが、とあるイベントに参加してきましたので雑記として記録に残したいと思います。

「データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編刊行委員会」が主催する、「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」書籍刊行記念イベントです。

「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」刊行記念イベントに参加してきた

定員140人のところ、2倍近い264人が応募するという狭き門!

運良く当たったので、なんとか仕事を調整して参加してきました。

場所は渋谷ヒカリエのDeNA本社。

有名なDeNA本社に入れただけでも、個人的にはラッキーという感じでした。

登壇者は、同書籍を執筆するそうそうたる顔ぶれ!

お名前を見るだけでもワクワクしますね。

  • 矢部章一 コニカミノルタジャパン株式会社 データサイエンス推進室 室長
  • 奥村 エルネスト 純 株式会社ディー・エヌ・エー AI研究開発エンジニア 強化学習チームリーダー
  • 樫田 光 株式会社メルカリ BIチームマネージャ
  • 伊藤徹郎 Classi株式会社 AI室 データサイエンティスト
  • 津田真樹 テクノスデータサイエンスエンジニアリング株式会社 シニアコンサルタント
  • 大成弘子 データサイエンティスト・ピープルアナリスト
  • 加藤 エルテス 聡志 株式会社日本データサイエンス研究所 代表取締役 RISU Japan株式会社 共同創業者 取締役

残念ながら「仕事ではじめる機械学習」の著者であるところてんさんは欠席との事。後々インタビュー動画がconnpassに上がるようです。

各セッションの写真を撮ってよいか分からなかったため、結局撮ったのはこの一枚だけ・・・

前段 DeNA奥村さん

初めにDeNAの奥村さんの前段です。

※検索したらこんな記事がありました。

ざっくり、内容は以下です。

  • DeNAのデータサイエンティストの役目は、コアエンジニアと現場との間の橋渡しが仕事
  • 彼らはドメイン知識がメチャクチャある(kaggle Master=8名在籍)
  • AI開発のエコシステムを自社内で構築

ちなみに2019/02/06に「DeNA Technology Conference 2019」なるイベントが開催されるようです。

ハードウェア、ソフトウェアベンダーでもないのにこんなカンファレンスを開催できるDeNA。凄すぎます・・・

パネルディスカッション1 コニカミノルタジャパン矢部さん、テクノスデータサイエンスエンジニアリング津田さん

残念ながら当セッションはSNS公開不可との事なので詳細は記載できません。

しかし、矢部さんの泥臭くも地に足着いたアプローチに感銘を受けまくりました!

パネルディスカッション2 Classi伊藤さん、メルカリ樫田さん、DeNA奥村さん

こちらも非常に面白かったです!

事前に募集された質問への回答をする形で進められました。

 

分析業務を社内で浸透させるためにすべきことは?

→まずは「分析チームは凄いチームだ」を認識させる。そこにデータサイエンスを絡める(樫田さん)

データ分析者の地位をどう高めていくか?

→メルカリでは、とにかくドキュメントをメチャクチャたくさん書いている。社内のslackにもどんどん掲載(樫田さん)

→浸透するかどうかは、分かりやすい成果が出るかどうか。

データアナリシスとの存在で意思決定が早くなった、とか、定量的な効果を示せるかどうか(いわゆる「その分析おいくら万円??」)(奥田さん)

データ分析のKPIは設定しているのか?

→BIの利用者数をモニタリングしている(伊藤さん)

→設定しておらず金額換算もしていない。社内向けブランディングや経営陣の巻き込みに注力(樫田さん)

 

奥村さんは前段に登場されていました。

あとのお二方のお名前はこんなところに載っていましたのでご紹介します。


 

パネルディスカッション3 大成さん、日本データサイエンス研究所 加藤エルネスさん

個人的に一番の目玉でした!

以下記事のように、ここ数年国内のTier1企業界隈でピープルアナリティクスを検討している企業は着実に増えていると感じていたところ。

彼らがそれをどう感じているのか??

 

(大成さん)ここ最近の課題は「社員のエンゲージメント(幸福度)をどう高めていくか」。

似ている者同士でチームを組ませた方がコミュニケーションコストは下がる。

一方、イノベーションを狙う場合はパーソナリティがバラバラな人を組み合わせたチームのほうが良い。

(大成さん)日本のマネージャーは忙しすぎる。ピープルアナリティクスは忙しいマネージャーを支援するものでもありたい。

例として、1on1をやる時の声掛けの仕方。

「まずは相手の境遇に同意する」が基本。

  • 20代なら、その人の将来的なビジョンに共感したり
  • 50代なら「あなたは会社にとって必要な人材なのだ」から入ったり(この先短いためモチベーションダウンがあり得る事から)。

つまり一般的な理想上司が当たり前に行っていることを提言していく。

マネージャーポジションの人は頭が良いので、提言さえすれば、部下に合せてどんどん自分なりにカスタマイズしていく。その過程を見るのが楽しい。

 

ここで質問タイムに入ったのですが、何と私の質問が会場内で読まれてしまいました。

「いけサラ@楽しく働くサラリーマン」の名前を会場内150人に読み上げられ、沸き起こる失笑。。。

その瞬間、私は改名を決断しました。

 

というのは置いておいて、お二人の答えはこのようなものでした。

 

(大成さん)

退職理由を紐解くと、

ポジティブ退職:ネガティブ退職=5:95

ネガティブ退職の理由をもっと紐解くべき

(加藤さん)

「使える人材」「使えない人材」の累計は、長期的にみるとプラスかもしれない。

なぜなら「あの役員に気に入られないと昇進できない」という属人化が排除されるから。

(大成さん)仮にも「新卒採用」というハードルを潜り抜けた人達なので「使えない」という分類はあり得ない。という性善説で良い。

 

・・・個人的にはこの回答は結構気づきでした。

のちの懇談会で大成さんとお話しさせて頂いたのですが、結局現時点の日本における「使える社員」「そうでない社員」の定義は曖昧であり、例えば

  • 夏休み初日に宿題を終わらせる子供
  • 8/31にまとめて宿題を終わらせる子供

どちらも9/1に同じアウトプットを出したとしても、その過程を見た上司のタイプによって評価は変わるわけです。

そもそも使える社員/そうでない社員 の定義をちゃんと考えるべきでは?という彼女の考え方は、個人的には気づきでした。

 

大成さん、加藤さんの情報は以下に載っていたので共有させて頂きます。

「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」刊行記念イベントに参加してきた まとめ

全体を通じて印象に残ったのが

「どこの会社も同じような悩みを持っている」

です。

データサイエンスの業務適用は、これまでの日本企業には無かった取り組みです。

そのため、従来のKKD(勘・経験・度胸)との住み分け、組織の在り方など、どの会社も同じ悩みに直面しているのだな、ということを実感しました。

ですので、こういう横のつながりを持つことができるイベントは非常に有意義だったなというのが感想です。

こういったイベントを企画して頂いた株式会社DeNA様、データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編刊行委員会様には本当に感謝です!

 

いつか、本日集合したメンバーの間で新たなビジネスを興したり、直面している課題を解決したりなど、何らかの化学反応が起きたら面白いな・・・という、希望的な想いでこの記事を締めくくりたいと思います。

その他、pythonやkaggle、AI・機械学習といった記事のまとめはこちらです。

【2020年版】プログラミング関連の記事まとめ~目指せ文系データサイエンティスト~

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ここからは、実際に私が購入し、おすすめできると思った本やオンラインスクールを紹介します。

 

機械学習のための「前処理」入門


 

まずはこちら。「機械学習のための『前処理』入門」です。

  • これから機械学習を始めてみたい
  • kaggleやSIGNATEにチャレンジしてみたい

という方には最適な本で、個人的には一番のおすすめです。

 

データモデルの精度向上には特徴量エンジニアリングが不可欠、というよりこれが全てと言っても過言ではありません。

各種環境準備の方法やコーディングの詳細に至るまで、誰にでも分かりやすく書かれています。

この一冊さえあれば、とりあえずkaggleにトライすることができます。

 

 

Udemy「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」


 

ベネッセが主催する、プログラミング未経験者を対象にしたコース。

数学や統計的な知識はそこそこに、文字通り人工知能と機械学習をゼロから学習できます。

受講生2万人以上、4千人以上の評価者から、5段階中4.0の評価を得ている、万人におすすめできる優良講座。

定価15,000円と高価ですが、90%OFFといったキャンペーンを頻繁に行っていますので、それを狙うのがおすすめ。

 

人工知能は人間を超えるか


 

pythonのコーディングからは離れますが、もしこの本を読んでいない人がいたら必ず一度は目を通しておいた方が良いです。

 

この界隈では有名な、東大の松尾豊先生の著書「人工知能は人間を超えるか」。

 

いわゆるAI・人工知能、機械学習といった昨今のキーワードを中心に、過去の歴史からここ最近の動き、今後の動向に至るまでを、平易な表現で丁寧に解説されています。

 

また日本ディープラーニング協会が開催する「ディープラーニング ジェネラリスト検定(通称:G検定)」の推薦図書の一つでもあります。

 

全てのビジネスマンにおすすめできる一冊。中古でもkindleでも構いませんので、これだけは目を通しておいた方が良いです。

 

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