分析した結果をどう「使う」か、「使わせる」か

企業は競争力の維持・強化のためにデジタルトランスフォーメーションのスピーディーな展開が求められていますが、既存のITシステムの中で経営に資するデータは十分に活用されていません。 

経済産業省は、国内企業におけるAIやIoTの人材が2018年時点で約3万人不足しており、2020年には5万人にまで拡大すると予測しています。特に大量のデータを収集・分析し、新しいビジネスやサービスの創出へとつなぐデータサイエンティストに関しては、人材獲得競争が激化。このような高度IT人材に対し、年収3000万円を出す人事制度を発表する企業も出始めました。データ活用に関連した人やモノに対する積極的な投資が産業を問わず進んでいます。 

AIなどのデジタル技術を駆使して膨大なデータを効果的に扱うデータサイエンティストは、主に3つの素養（ビジネススキル、統計解析スキル、ITスキル）を併せ持たなければなりません。

大切なことは分析そのものよりその先に存在するからです。日本企業の現場には豊富なノウハウがあり、その現場から発生するミクロなデータを捕捉し、素早く分析、共有し、ビジネスに貢献するか。

分析した結果を実際にどう「使う」か、「使わせる」かが、データ活用組織と事業部門を繋ぐデータサイエンティストの真の役割ではないでしょうか。　

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