1月某日、宣伝会議本社にて。（左から）西内啓さん、田中幸弘さん、山本一郎さん。
第一回「ビッグデータは幻想なのか？」（掲載中）
西内さん、田中さんのプロフィールはこちらから
第二回「データサイエンティストって、ぶっちゃけどうなの？」（今回の記事）
第三回「パーソナルデータで広告界の地殻変動は起きるか？」（掲載中）
「データサイエンティスト」という職分が謎すぎる件
山本：さて、前回はデータを扱う企業にとって「誰に何を売りたいか」が明確じゃないと迷走することになる…という話で終わったわけですが。やっぱり、本当にビッグデータを活かせるかどうかは、何を目標にするのかという経営判断にすべてかかってくるんですよ。「根拠としてのデータ」をもとに意思決定をしていくという決断を下せるか。そういう検討をしていける経営陣であるか否かが、分かれ目だと思いますね。
西内：おっしゃる通りですね。実際、企業によって話が進む場合とそうでない場合とで、温度差がずいぶんありますよ。
山本：さらに言えば、これはあくまで企業の中の話であって、外に目を向ければBtoBの企業同士でデータをどう統合していくかという話も出てくる。今は相互の事業効率化のために、同業間連合みたいなものも出てきていますからね。顧客データについても、企業連携を進めてお互いの顧客を乗り入れましょう、という話が多数発生してきます。
田中：西内さんにぜひ聞いてみたいことがあるんです。僕は多変量解析といっても聞きかじったくらいの知識しかないんですが、データをたくさん持っていても「あの施策とこの施策を一緒にやると、○○が有意性が強いので営業政策としてもより望ましい」とか、戦略的に活用する考え方を受け入れる素地が企業にないと、何も話が進まないですよね。
西内：そうなんですよ。口では「データがたくさんあるから経営に活かしたい」と言っていても、いざとなると何も進展しなかった…というケースは結構多い。
田中：やっぱりそうなるんですね…。
西内：僕の経験として感じるのは、そもそも管理会計と統計学とで数字に対する考え方が違うので、一口に数字を重視する会社と言っても管理会計的な数字をとても重視する会社だと、統計解析の結果があまり経営層まで上がっていかないんです。
山本：同じ数字でも、性格が違いますからね。管理会計を重視する企業からしたら、彼らから見るとサンプル調査に過ぎない統計分野の数字は使いづらいわけで。
西内：両者を比べてみると、数字の「誤差」というものに対する考え方が違うんだなと思います。管理会計の観点だと1円単位まで数字を割り切った結果に対して「バラつき」という表現はあまりしない。
一方で統計学者は出てきた数字は1つでも、その背後には天気とかユーザーの気まぐれとか、様々な要因による影響で潜在的に「バラつき」を持っているんだ、と考えます。「そういうバラつきを加味した上で、経営判断に活かすにはどうしたらいいんだろう？」と。統計のそういう抽象的なところは、管理会計の人たちは相性が良くないのかもしれません。
田中：伝統的な金融の世界に比べると、ビッグデータを扱うプレイヤーの皆さんの間では「特定の業界やビジネスについてそれぞれの業態の特性に応じて、一定の基準をもとに分析する…」という考え方、そしてそれを踏まえて「個別のクライアントの業態特性の中でのコンプライアンス上の特殊性とかも踏まえて、アドバイスする」という方向感がまだあまり共有されていないという状況もあるでしょうかね？
