Davos Experience in Tokyo (vol.10: Big Data) に参加してきました

慶応の石倉洋子氏が主催しているDavos Experience in Tokyoに参加してきました(正式な参加ではなく、会場設営などのボランティアとしてお手伝い)。

Davos Experience in Tokyoは、「ダボス会議の経験を東京で」というコンセプトで、世界的な課題について英語で議論を交わし自身の洞察を深めることを目的とし、月1回開催されています。基本的に英語でのやりとり。

今回のテーマは「How to create Value from Big Data?」(ビッグデータから価値をどうつくるか)。

会場準備などのボランティアとして参加だったのですが、小グループでのディスカッションに参加させていただくことに。異業種のいろんな方と英語での議論ということで、色々と考えるきっかけをもらえました。

■そもそも Value とは何か？

How to create Value from Big Data? を議論するにあたりまず考えたのが、ここで言う「Value」とは何かということ。

自分の考えとしては、Valueとは課題解決をするもので、Valueの前に本来はIssueがあると思っています。Issueという課題設定があって、それを解決するValueに意味があるのか、価値があるのかどうかが初めて見えてきます。

データ分析においては、いきなり分析に入るのではなく、目の前のデータを使ってどんな課題を解くのか。得られそうな結果は、意思決定に使えたりビジネスに貢献できそうか。やみくもにデータ分析をするのではなく、問題をまずは見つけそれをイシューにする。そうして初めてデータ分析に入る。

■「How to create Value from Big Data?」をデータ分析のプロセス視点で考える

How to create Value from Big Data? を議論した時に、自分の頭にあったのは、Big data からValue までにはいくつかプロセスがあるということでした。ビッグデータさえあれば一足飛びにValue ができあがるのではなく、そこに至るために必要なステップがある。

(本来は手に入れるところからですが)すでにビッグデータがあるという前提で考えると、

1. 課題設定
2. データ集計/分析
3. その結果から何がわかったのか(インサイト)
4. インサイトを何に使うのか(意思決定など)
5. 課題解決に貢献(= Value)。

これが今回のテーマである「How to create Value from Big Data?」をデータ分析のプロセス視点で考えた時の流れです。このプロセスはビッグデータであろうがそうではないデータであろうが、共通だと思っています。

なんとなく受ける世の中のビッグデータに対する期待として、データがビッグデータになれば課題解決ができるような印象を私は持っています。もちろんビッグデータを活用することで、これまでのデータではわからなかったことが見えることもあります。結果としてこれまでにないValueが生まれる。

ただ、忘れないようにしたいのは、(ビッグ)データは道具にすぎず、何のためにその道具を使い、どう活用するのか、データから何の知識を得て、どんな価値を生み出すのかを行なうのは人間です。データそれ自体は使われるツールにすぎない。

「How to create Value from Big Data?」を議論したことで、あらためて考えたことです。

プロセスのほうで「やりがい」をつくってみる

仕事における ｢やりがい｣ ついてです。

エントリー内容です。

• やりがいは見つけるのではなく、つくるもの
• 行動し、プロセスの中にやりがいをつくる

自分の仕事をコンピュータに奪われると悲観するか、新たに価値を出すために前向きに捉えるか

仕事をしていてふと考えることがあるのが、自分がやっていることは他の人にもできるのだろうか、ということです。「他の人」というのは、人間だけではなくコンピュータなどの自動化も含めてです。

自分がやっていることがすぐに機械に置き換わるわけではないですが、やろうと思えばできそうなこと、近い将来には取って代わるだろうなと思うと、なんとなく自分の中で危機感を覚えます。

私の今の仕事内容の1つをすごく簡単に言うと、①データ分析をするための課題/仮説を設定、②その目的に応じたデータ分析をする、③分析結果からインサイト/結論を出してマーケティングや営業等のビジネスに貢献する、となります。

この3つのうち、機械化が最も適用できそうなのは②の部分です。すでに今でも集計の大部分は機械(コンピューターの中)でされていて、結果が数表やグラフとして出てきます。人間の役割は、どういうグラフを作るとデータ分析目的を達成できるか、そのためにどう集計するかを考えることです。それを実際に作るのはパソコンだったり、外部ベンダーの方に集計をしてもらう。

で、考えるのが、②の全部もそのうちに人間ではなく機械がやれてしまう状況が来るのではないかなということです。例えば、「こういう分析をしてほしい」とざっくりとでも機械に命令すれば、あとはコンピュータが勝手にやってくれる世界です。

これは2つの見方ができて、1つはコンピュータがやってくれる分、自分は別のことができます。②を任せられるので、自分(人間)は①や③に注力できる。

もう1つの見方は、自分の仕事が機械に奪われるということ。仮に自分の役割が①〜③ではなく②だけで、ここが機械が全部やるようになると、極端なことを言えば自分がいなくてもいいわけです。

これが、①〜③の全てをコンピュータがやれるようになるとどうでしょうか？自分の今のメインの仕事が全部、機械がやってくれるので、何か他で自分の価値を出さないと存在意義が問われます。

自分自身の感覚として、①データ分析をするための課題/仮説を設定と、③分析結果からインサイト/結論を出してマーケティングや営業等のビジネスに貢献する、の部分はしばらく(数年〜10年くらい)は、人間がまだ優位な領域だとは思っています。しかし、将来はテクノロジーの進化が①③までもコンピュータのほうが優れた成果を上げることも普通に有り得そうです。その時までに自分のどの部分を他の人だけではなく機械に対しても強みと言えるのか、そうなるために何をしておくのかは、これからも折を見て考えていきたいと思っています。

自分の仕事をコンピュータに奪われると悲観するか、新たに価値を出すために前向きに捉えるか。