これからのAIの話をしよう（データ整備人編）

「分析やってます」の大半は処理なんです　本質なきデータ分析がはびこるワケ（2/3 ページ）

よく分からない肩書を使うのはやめよう

松本：しんゆうさんの定義によると、データ分析に携わる人は、処理が得意な人と洞察が得意な人にタイプが分かれるんじゃないでしょうか。

しんゆう：そうかもしれません。ただ、「分析が得意」と言っている人の大半は処理が得意な人たちだと思います。データ分析のプロセス全体をやるというよりは、処理フェーズで作業する人たちなんですよね。

松本：データ分析者の中には「データの考察が好きだけど、Pythonでどう書けばいいか分からない」「そもそもローカル環境が構築できない」みたいな人もいるのではないでしょうか。

しんゆう：マーケターやリサーチャーという肩書の人には、技術的な所をあまりやっていない方々が昔からいますね。

松本：なるほど、分析者が必ずしもコードを書ける必要は無いんですね。僕は自分でコードを書いて、自分で洞察して、自分で意思決定することが多いので、視野が少し狭くなっていました。

しんゆう：データ分析のプロセスの中で、意思決定する側と分析する側は、原則では分けられています。なのでよくある「データアナリスト」という名前も良くない。アナリストの本来の意味は、意思決定のための情報を渡す人なんです。でも最近は、自分で意思決定をするために情報を分析する人もアナリストと名乗っていて、ややこしいです。私は、「肩書に英語を使うのをやめませんか」と言いたい。それぞれが何をやっているかを日本語で表現すれば、もっと分かりやすくなるはずです。

松本：ベンチャー企業でも、データアナリストと名乗っている方は多いですよね。確かに急に増えたように感じます。

しんゆう：最近はコンサルタントのようなデータアナリストの方もいるので、データアナリストが（サービスの売上向上などに関する）KPIを作るケースもありますが、それは経営企画や事業部のプロダクトマネジャーなどの役割だと思うので、私にはやや違和感があります。企業の求人情報にも違和感があって、「データアナリストと書いているけど、やっていることはデータ整備人だな」と思うことが多いです。その結果、「データアナリストとして入社したのに、分析をやらせてもらえない」と不満に思う人が出てくるのではないでしょうか。当の本人たちも混乱している状態なので、求人情報を出す人事部はなおさら分かりませんよね。

松本：肩書だけで、やっていることはよく分からないという状況は良くないですね。

しんゆう：新しい言葉が出てくると、人材業界やメディアがすぐに飛びついてはやらせようとしますよね。データサイエンティストやデータアナリストなどもそうですね。

日本の「データ軽視」は、70年以上前から変わらない

松本：しんゆうさんにとって、データ分析の本質とは何でしょうか。

これからのAIの話をしよう

いま話題のAI（人工知能）には何ができて、私たちの生活に一体どのような影響をもたらすのか。AI研究からビジネス活用まで、さまざまな分野の専門家たちにAIを取り巻く現状を聞いていく。

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