CONTENTS

1. データサイエンスの重要性の高まり
2. データサイエンスプロジェクトの難しさ
3. 実装するための4つのポイント
4. 今後の展開

要約

1. データサイエンスの技術を自社ビジネスに応用したいという機運は高まっているものの、本格的に運用して新たな利益を生み出すレベルにまで活用できている企業はごく一部である。
2. データサイエンスのプロジェクトには独特の難しさがある。「問題設定フェーズ」「問題解決フェーズ」「実装フェーズ」「フェーズ全体の進め方」のそれぞれにおける難しさを説明する。
3. データサイエンス独特の難しさを克服し、円滑にプロジェクトを遂行するには、「ハイブリッド型人材を育てる」「現地現物にこだわる」「自己研鑽を奨励する」「知恵を絞り困難に挑戦する」の4つがポイントである。
4. 日本企業は、本来、データサイエンスが得意である。擦り合わせを重ねて精度を高めるアプローチや、貴重なクローズドデータの蓄積を武器とすれば、GAFAに続くような革新的成果も生み出せるであろう。

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執筆者情報

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  田村 初

  データサイエンスラボ

  上級データサイエンティスト

※組織名、職名は現在と異なる場合があります。