1: 名無し
今年また、米国の大学で助教授として働いていた2人の友人がアマゾンに引き抜かれた。2人とも著名大学の経済学部、及びビジネススクールで教鞭を執っていた優秀な経済学者である
研究者の卵として一緒に走り出していた友人たちが大学を去ることは何となく寂しい気持ちになるのだが、大学の研究職を辞してアマゾンなどの企業へ転職する経済学者・統計学者・情報工学者などはこの数年で格段に増えた。
こういった民間企業は、給与面だけでなく、研究費や研究補助員などのサポートといった環境面でも破格の条件を提示して教授・准教授・助教授を大学から引き抜いている。
特に引き抜きの対象になっているのが「データ・サイエンティスト」と呼ばれる、データ分析に長けた研究者たちだ。例えば、統計学・計量経済学の専門知識を持つ統計学者・経済学者、そして、人工知能を使ったデータ分析を開発する工学者などである。
この流れは米国内に留まらず、日本を含めた各国に押し寄せている。2017年夏、アマゾン・ジャパンは香港科技大学のビジネススクールで准教授を勤めていた渡邉安虎氏を上席エコノミストとして引き抜いた。
渡邉氏は米国で経済学博士号を取得後、米国と香港の大学で教鞭を執ってきた経験を持つ一流の経済学者である。こういった人材を経営に活かそうという動きが日本でも始まってきたということだ。
なぜ米国企業は果敢に研究者たちを内部に引き入れようとしているのか。それは「データ分析の力」を持った人材を集めることが、ビジネス成功の大きな柱になってきているためである。
拙著『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』では、データ分析手法の紹介と並んで、どのようなデータ分析の活用が米国の企業や政府内で進められているかについて概説している。
例えば、アマゾンが行っているデータ分析の2つの柱は「予測」と「因果分析」である。アマゾンは顧客の購買履歴データだけでなく、商品検索時の行動のデータも膨大に持ち合わせている。
検索と購買を繰り返す顧客のビッグデータを機械学習も含めた分析手法を使って解析することで「顧客が次に必要なものは何か」という「予測」を行うことができるのだ。このような予測作業は人工知能（AI）が得意な作業である。
一方、今のところ人工知能だけでは解決が難しい課題がある。それが「因果分析」である。例えば、特定の広告をどの顧客に出すと購買を促す効果が出るのか、という課題を考えよう。
ここで知りたいのは広告の効果という「因果関係」であり、相関関係ではない。人工知能は相関関係を見つけることは得意だが、今のところ因果関係を導出するにはデータ・サイエンティストによる分析が不可欠である。
中でもアマゾンなどが日常的に用いている手法は「ランダム化比較試験（RCT）」と呼ばれる分析手法である。この手法では消費者を「広告を受け取るグループ」と「広告を受け取らない比較グループ」に無作為に分ける。
グループ分けが無作為に行われているため、2つのグループに現れた購買量の差は「広告の効果」以外にはないと科学的に断定できるのがこの手法の強みだ。この手法はアマゾンのみならず、グーグルなどの企業戦略、オバマ前大統領の選挙戦略、各国政府の政策効果分析など、多岐に渡る分野で利用され始めている。
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/53018
2: 名無し
ベイズ統計学
37: 名無し
>>2
ネイトシルバーさんの本を読んだけど
ＡＩの時代と言っても結局は因果関係を紐解く人間の知性こそ必要とされる時代だよな
4: 名無し
必要なのはそれっぽく言いくるめる能力と間違った時にしれっと原因のようなものを作り出す能力
7: 名無し
>>4
その結果が神戸製鋼だったり、、
65: 名無し
>>4
そういうダメリーマンは社会に必要とされてない
6: 名無し
「私の判断はAIです。」
8: 名無し
糞みたいな広告の効果が低くて
ある程度重曹的かつ物量がいるって
結果が出る予感
小銭稼ぎの広告代理店はつぶれるんちゃうかな
9: 名無し
人工知能の進歩で出番なしになりそう
10: 名無し
サブプライムローンは数学的に解析して安全性が極めて高いとか言ってなかったか学者ども
45: 名無し
>>10
だよな
11: 名無し
>>1
日本には文系も理系もカネばかり欲しがる無能しかいないから無理
34: 名無し
>>11
それ、どこの国も同じじゃね
59: 名無し
アホか資本主義のルールは
単位時間当たりの収益が多い＝有能
収益が無能・有能のバロメーター
資本主義否定するの？
12: 名無し
サブプライム・ローンの二の舞としか言いようがない
おわり
13: 名無し
何を言っているのか良くわからないな
火が大きくなれば消防士がたくさんやってくるのが相関関係で
AIはこれを予測するのが得意
AIが苦手な因果関係とは
では火が大きくなるにはどうすればいいか？ということか
18: 名無し
火が大きいところには消防士がたくさん集まってくるので
火の大きさと消防士の人数には相関がある
一方で、火が大きくなった原因は消防士ではなく
風とか湿度とか材質とかである
74: 名無し
「消防士がたくさんいたら、火事が起こる」
これが相関関係というものだ。
「警察が大勢いたら、犯罪が発生する」
「軍隊がたくさんいたら、戦争が起こる」
「美味しいお店が増えると、客がたくさん来る」
これすべて、相関関係で説明できる。
14: 名無し
昔流行ったシンボリックアナリスト
「ここをこうすればいいじゃん、細かいことは自分達で考えてやってくれ、
だって俺、シンボリックアナリストだもん！！」
「あんたそれで給料もらってるのか？(怒)」
15: 名無し
無作為の使い方間違ってませんかね
16: 名無し
炎上商法とかそういうの生み出すのが得意な人もいるんだろうね。
どのインフルエンサーをどう使えばヒットするとかさ。
こういうのはＡＩには無理だろうし。
しかしお金儲けが目的の企業が増えすぎだ。
製造業の空洞化が止まらないわけだよね。
17: 名無し
消費税を上げれば消費が落ちるとかいうのでいいのか。
19: 名無し
相関関係は両矢印みたいな感じじゃないか。
因果関係は片方だけの矢印。
20: 名無し
AIより泥仕事だぞ割りとマジで
35: 名無し
>>20
これ、実務してる人しか知らない。俺も廃人になりかけた。
年収は4,000万近いからまあそれなり。それよりプレッシャーがヤバい
21: 名無し
まだ土方プログラマのが生産的
22: 名無し
因果応報
23: 名無し
リサーチを言い換えただけ
しかもデータ解析はリサーチの一部に過ぎない
24: 名無し
仕様です
25: 名無し
もうソフトバンクや電通に頼る時代ではないってことか
26: 名無し
相関関係を人間がうまいこと理由付けすると因果関係になるってだけだからな
当然間違った解釈もある
49: 名無し
お前らジジイは知識がないからとにかく新しいことには
ひたすら見当違いなケチつけるだけ
>>26
そんな素人考えが通用するという発想はどこから来るの？
そんなもん処理するにきまってんじゃん、当たり前だよ
27: 名無し
医者の割合が多い県ほど病人が多いからと医学部の卒業生を減らして医者不足になった国があったなあ
28: 名無し
でもやってることはエクセルに数字入れて成果も出さないコンサルやってる奴らと同じだしな
29: 名無し
行動経済学は稼げる？
30: 名無し
逆に、Googleもマイクロソフトもテスラも
MBA は一切採用してないらしいな
データサイエンティストの
→教授は成功したベンチャー起業家なみの報酬を得
→学生さんは、医師より高い初任給をもらう
そして活発に大学ポストや、理研のような規制産業のポストがあくために
バブル以上はみんな正社員
氷河期以下は東大でも非正規で全滅という、日本のポスドクのような問題もおこらないと
31: 名無し
日本企業の人事部とかデータサイエンティストなんて知らないだろうな
32: 名無し
データサイエンティストと、AI エンジニア
労働生産性の高い、ここらの勉強頑張ってた連中が世界で評価されてる
日本も、もう海外でも評価されなくなったMBA など早慶マーチ的な学問は早期に切り捨て
データサイエンティストや、AI エンジニアを優遇しよう
33: 名無し
都内のこの三つの構造を壊そうぜ
財閥のコネと大手商社、銀行
MBA を拠り所にする早慶マーチの偏差値詐欺
規制産業を中心にする多重下請けゼネコン構造
で、データサイエンティストやAI エンジニアを大量生産する学問を来年度からでも優遇しよう
はよやらにゃ、就労人口が少ない日本の生命線だぞ
産業革命に乗り遅れるぞ
36: 名無し
分析してる連中に一般常識がないからマヌケな結果が出たりするんだろ
38: 名無し
データ分析だけじゃ永遠に科学にはなれんよ…
39: 名無し
統計学こそ最強てことだな
40: 名無し
ＭＢＡが評価されないってなんで？
まあフレームワークなんて流行りがあるとは思うし、内容も抽象的だけどわるくはないでしょ
他にかわりのツールがあるわけ？
41: 名無し
仕方ない、アメリカも中国も、もうMBA は採用してない
その代わりAI エンジニアと、データサイエンティストの採用がヤバい
日本もAI エンジニアの給料月額50万越えてきそうな勢いだしな
42: 名無し
分析内容を説明できなきゃしょうがないけどな
43: 名無し
滋賀大学のアレか？
44: 名無し
データサイエンティストに求められる知識とスキルはハンパねえぞ
普通に無理
46: 名無し
データ処理技術とプログラミングと統計学と数学と分析対象データに関する知識が必要
大学から数学やらやってないとほぼ無理ゲー
58: 名無し
だからこそ、価値があるんだろう
その貴重な人材が
数学さえできれば、大学で量産できると
データサイエンティストも
AI エンジニアも
数学できるやつを一年半ほど鍛えればなんとかなるわけで
はよやれや政府は
早慶マーチなどの要らん都内の大学の予算を切って、その予算でやれや
47: 名無し
せっかくのチャンスに手も足も出ないIT土方
50: 名無し
データー大事だよな、データを制すれば競馬も当たりやすくなるし株価だってデータ読めるヤツが勝つだろ？
51: 名無し
まあ腐ったデータを掃除するのが最初の仕事
52: 名無し
ＡＩ「風が吹くと最終的に桶屋の収益が増す
54: 名無し
経済学者ねえ
55: 名無し
サーバインフラの仕事してるんで、
データサイエンティストと仕事をすることもあるけど、
解析を金儲けにつなげるのはなかなか大変やで。
今はちやほやされてるけど、やっぱり使えんって見限られそう。
79: 名無し
結局あるものの分析だけだからね
その分析が人間の常識に依存してるなら、常識を備えた人間を適材適所で配置すれば良いだけ
会社が望むのは、付加価値の高い、スマホとか新たな商品を創造することだけど、これは人間しかできないからね
56: 名無し
顧客がデータサイエンティストに期待するレベルと
実際に出せる結果のレベルに差がありすぎて
まともな奴は良心が保てない
サイコパスレベルのハッタリ野郎がけが生き生きと稼げる
57: 名無し
これは今だけで、データマイニングの仕事の多くはAIに代替されちゃうのでは？
60: 名無し
AIは何をどうデータ分析したら、どういう意味のあるデータがとれるのかはわからない。
そこを人間が指示したり、結果の分析をする事になる。
風が吹いたら、桶屋が儲かったという、事象は抽出できる。
が、なぜ儲かったのかはAIにはわからない。
また、風が吹いた場合の、桶屋の売上データを調べようなんてAIは考えない。
そこは結局人間の仕事になる。
84: 名無し
>>60
いやいやAIが発達すればデータマイニングが誰にでも利用できるものになるはず。
AIが専門的な処理は全部自動的にやってくれる。
となるとデータマイニングのエキスパートの需要はほとんどなくなる。
そうはならない？
仕事があるのは今のうちでは？
61: 名無し
成果主義の場合
データサイエンティストの成果はどうやって金額に換算するんだろうか
64: 名無し
分析結果のレポートが成果でしょ。
成分分析だろうと、年代分析だろうと、分析結果が成果だしね。
分析結果を利益に結びつけるのは、また別の部門の仕事だろうね。
62: 名無し
虚業の極致ですなｗ
63: 名無し
データ分析よりパータン解析寄りの人材が必要
66: 名無し
>>1
今からデータ・サイエンティスト目指すやつ急増で相場が下がり旨味なし
結構多いよそういう経済現象
67: 名無し
俺も人口知能学科にいて統計学とか習ったけど
まったくなにも生かせてないし、もう忘れた
68: 名無し
Paython必須ですね
69: 名無し
データ分析して広告の有効性を語るヤツより、地道に広告の閲覧履歴とかを眺めながら
一定の傾向を読み取るベテランの人の方が信頼できそう
70: 名無し
数学、英語、プログラム、機械学習、回路設計できるけど
社内ニートしてます
37才で転職もあれなんで人生おわった
今は全財産bitcoinにかけて逆転めざしてる
73: 名無し
>>70
このスペックだと余裕過ぎると思うが？
78: 名無し
>>70
今ならどこでもいけるじゃない
AI 技術身につけたら最強じゃまいか
80: 名無し
>>70
機械学習できれば引く手数多だぞ
がんがれ
82: 名無し
>>70
それだけスキルがあったらふつうの会社なら社内ニートにならないと思う。
コミュニケーションとか人間性に深刻な問題があるんじゃ？
86: 名無し
>>70
bitcoinなんてやる暇あったら勉強しろよ
71: 名無し
AIにはできないと書いてあるのに、例がAIにできると思うんだがなんなんだ？
75: 名無し
今だけｗ
76: 名無し
AIで仕事が無くなる職業の筆頭
データサイエンティスト
81: 名無し
Rで分析システム開発してるけど転職すれば手取り25万円から脱出できる？
83: 名無し
社内ニートとはいえ、大企業の社内ニートはベンチャー企業のエース技術者よりも待遇良いことが多いからな。
「転職できない」
というのは、のんびり勤務で今の給料より良い会社がないから転職できないという
だけであって、給料下がってもやりがい求めての転職なら余裕で可能。
