2016.10.28
委員会便り 第9号 「3rdシンポジウム満員御礼！」
皆さま、こんにちは。
去る2016年10月14日に開催されました「データサイエンティスト協会 3rdシンポジウム」。
350席を越える会場が満席になるほどの多くの方にご参加いただき、大盛況に終えることができました！
今年ご参加できなかった方も、来年は是非一緒に楽しみましょう。
早速、3rdシンポジウムの様子をレポートします！
■今号の目次
（１）3rdシンポジウム【10/14開催しました】
（２）スキル委員メンバー紹介
（３）お知らせ
3rdシンポジウム【10/14開催しました】
去る10月14日（金）、JPタワーホール＆カンファレンス（東京都千代田区）にて、データ分析・活用の実務に関わる方を対象とした国内最大級のイベント「データサイエンティスト協会 3rd シンポジウム～実務者が集うデータサイエンスの最前線～」を開催いたしました。
朝一番からたくさんの方にお集まりいただき、大変うれしく思っております。
1. スキルチェック（フルバージョン）を初公開
スキルチェック（簡易バージョン）公開から4ヶ月。
とうとう「スキルチェック（フルバージョン）」が全面公開に向けて動き出しました！
2015年に第1版「データサイエンティスト スキルチェックリスト（以下スキルチェックリスト）」として公開したリストをチェックでき、結果の保存や結果のダウンロードを行えます。
ご自身のスキルセットや目指すべきスキルレベルとのギャップの把握にご活用ください！
※ベータバージョンのため、ご利用後のフィードバックをいただけますと幸いです。
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル委員会
e-mail: skillcheck@datascientist.or.jp
なお、2016年11月には正式版として公開する予定です。
あらためて、委員会便りでも大特集したいと思います！
※写真は画面イメージです。 実際のデザインとは異なる場合があります。
スキル委員会セッション
実務者達のデータサイエンティスト「業」 フリートークセッション
～結局、実際の業務やデータ分析チームで必要なスキルって何？～
と題して、何名かのスキル委員がディスカッションを行いました。
シンポジウム初参加にして登壇もした森谷さんに、感想を頂きました！
午後からいよいよわれらがスキル委員によるパネルディスカッション。午後最初のスケジュールで、時間も既に押しており、「あまり集まらないかな～」と思いながら始まってみれば満員御礼。聴講いただきました皆さま、本当にありがとうございます！
佐伯副委員長の流石な名MCっぷりで、終始楽しくパネラーを務めさせていただきました。
どのスキルカテゴリももちろん重要なのですが、私はデータサイエンスの力をビジネスにつなげるにあたり、上流工程においてビジネスイシューを分析イシューに落とし込むビジネス力と、出口工程において分析結果をビジネスに使う・使わせるビジネス力がとても大切だと思っています。
また、田中委員が「学んだスキルや知識を実践できるようにするためには、自分自身の中でメタ化されることが必要」とおっしゃっていましたが、まったくその通りだと思います。メタ化されるプロセスは、知識として学んだことが実践経験を通じてなされるので、やはり若手育成においてはOJTのような形でデータサイエンス実務に関わらせることが重要だと再認識しました。
限られた時間ではありましたが、普段のスキル委員会でディスカッションされている重要な点は、お伝えできたのではないでしょうか。
今回はスキル委員会に加わって１ヶ月少々でのシンポジウム参加でしたが、次回に向けてはデータサイエンス協会スキル委員のメンバーとして、もっとシンポジウムに貢献できるよう頑張ります！（興味のある方は是非スキル委員会に参加してください）。
立ち見の方もいらっしゃるほどでした！
もう一人、今回初参加だった山本さんにはシンポジウム全体の感想をいただきました。
（まだまだ記事は続きます！是非ログインしてお読みください）
Preferred Networks丸山宏氏のインタビュー記事も合わせて読んでみてくださいね！
スキル委員メンバー紹介
スキル委員会のメンバーをご紹介するこのコーナー。今回は下記の皆さんです。
孝忠 大輔（こうちゅう だいすけ）
2003年4月、日本電気株式会社入社。DWH/BIシステムの構築を多数経験し、流通・サービス業を中心に分析業務を実践。現在は、流通・サービス業における豊富な分析経験をもとに、マーケティング領域における分析コンサルティングを提供。
データサイエンティストって特殊な人！というイメージがあるかもしれませんが、そんなことはありません。スキル委員の活動を通して、データサイエンティストという刺激的で面白い職業に興味を持つ人が増えると良いなぁ～と思ってます。
山本 貴之（やまもと たかゆき）
2003年ヤフー株式会社入社。エンジニアとして広告系システムの運用からリニューアルの指揮までを経験。その後2006年に経営企画部門に異動。市場、競合調査、財務分析、M&Aなどを経験。2013年早稲田大学MBA修了。現在、データサイエンス部門や研究所、システム統括部門を担当とする事業戦略および事業開発に従事。
社内業務だけでなく、他社とも広く関わり視点を広げられるような業務も望んでいた所、2016年に指名をいただき協会の活動にも従事。専門はデータサイエンスではありませんが、ビジネス領域やエンジニアリング領域の知識や経験を活かし、世界のホットな潮流であるデータサイエンスによる新たな価値の創造へ貢献が出来ればと考えています。
森谷 和弘（もりや かずひろ）
データ・フォアビジョン株式会社 常務執行役員。金融機関向けのデータサイエンスサービス、パッケージソフトウェア開発・導入、および社内人事・教育の部門を担当。ゼロからイチを生み出すために想像し創造する日々を過ごす。スキル委員には2016年9月より参加。
データ・フォアビジョンの森谷です。データサイエンスと一言で表現しても、その用途や技術は多岐にわたります。委員会では異なる業態のみなさんとさまざまな議論ができるため、大変刺激になります。
日本のデータサイエンスレベル向上に少しでも役に立ちたく全力を尽くします！
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カーネギーメロン大学の金出教授によるキーノートセッションから始まった当シンポジウムは私の知的好奇心を満たし、会社の業務としてのデータサイエンス領域の戦略策定にも役立ちそうな内容に満ちていた。
金出教授はコンピュータービジョンの専門家であり、人間の目の機能を機械で実現させる研究をしている。車のヘッドライドを機械学習するとどうなるのか？車を運転していて雨の夜に前が見づらい思いをしたことがあるだろう。ヘッドライトの光が雨粒に当たり乱反射するからだ。
金出教授は思いついた。
雨粒をよけるヘッドライトを作ろうと。
それも身近にある装置、プロジェクターを改良して。
目からウロコとはこの事だ。実験結果の乱反射していない画像をみて、機械学習の可能性にまだまだ気づいていない領域があるのだと一人勝手に盛り上がっている自分がいた。
機械学習絡みで、午後のセッションではPreferred NetworksCSOの丸山氏（DS協会の前理事）の示唆に富んだ話を聞くことが出来た。
入力に対して出力が正解か不正解かを機械に学習させていくという機械学習の「価値」は、その学習した結果である「学習済みモデル」に集約される。学習済みモデルという価値が凝縮されたものをどのように扱うかは、ビジネスの勝敗を分ける重要な要因になるのではないかと、これまた一人で勝手に熱くなっている自分がいた。
シンポジウムの締めくくりは「データサイエンティストは起業の夢を見るか」と題された、起業したばかりのお二人のセッションに参加した。世界に勝つ為にはデータサイエンティストのスキルが必要であり、それは日本中の多くの会社で今必要とされているのだと思う。企業で活躍するも良し、起業して活躍するも良し、データサイエンティストは未来が明るく選択の自由やチャンスが多い職種であると実感した次第だ。