ビジネス × データサイエンス

例えば、HR Techの活用例として以下のようなものがあります。

・ソフトバンク社がエントリーシート（ES）の合否判断に、IBM社が提供する「Watson」を使用。ESの採点を自動化することにより、業務の効率化を実現。
・セプテーニ・ホールディングスが新入社員の活躍度を予測するためにAIを活用。
・SUSQUE（サスケ）社が勤務状態から離職率の高い社員を判断するAIエンジンを提供。

　このように様々な企業の事例において、HR Techの話題は事欠かなくなりました。しかし、データサイエンスの活用は人事領域だけでなく、Fin TechやEd Techなどアイデア次第で無限の可能性を秘めています。例えば営業×データサイエンスで需要予測や営業活動の効率化ができるかもしれません。戦略×データサイエンスで、経営戦略を立てる際の有用な情報を発見できるかもしれません。それ以外にもいろいろな分野で応用することができると考えられます。

　データサイエンスと聞くと難しく感じるかもしれませんが、実は既に中学や高校で「統計」「データ分析」「データサイエンス」が基礎教育に取り入れられています。データ解析や統計学といったデータサイエンス領域の知識は、一部の専門家のみが知っているものではなく、誰もが等しく学ぶべき知識として位置づけられ始めているのです。
　データサイエンスが基礎教育に位置づけられ始めたその背景には、その汎用性の高さが上げられます。先ほど紹介したFin TechやHR Techなどをはじめとして、アイデア次第でほぼ全ての事業領域に応用可能だからなのです。ゆえにデータサイエンスはこれからのビジネスパーソンに必須のリテラシーになると考えられます。

日本でのデータサイエンス教育に関する取り組み