【 前編：アナリティクスの現在を語る 】（2/4）

「アナリティクス成熟度」が上がってきた

―― お三方は、NEC、またはSASとして、データサイエンティストの立場でさまざまなお仕事をされています。そこで、実際のフィールドでは、お客様からのリクエストはどんなことが多いのか、お伺いできますでしょうか。

孝忠　ビッグデータブーム当初は「何かしたい」という漠然とした要望が、非常に多かったですね。何となくデータが溜まってるので、何とかならないかとか。ブームだから何かできないか、というお問い合わせです。
　それが現在は、要望がある程度クリアになった状態でお話が来ることの方が多くなってきた印象です。例えば「どう故障を検知したらいいか」「顧客嗜好性とマーケティング戦略をどう結ぶか」といった具合です。

山下　お客様の、レベル感の進展が大きいですよね。SASではアナリティクス成熟度と呼んだりしますが、仮にレベル5のお客様であれば、自社でどんどんデータ活用を進めていらっしゃるので、新しい方法やテクノロジーはないか？というお問い合わせになります。レベル1なら、最初は「何かしたい」かもしれない。それが段々「この在庫を減らしたいから何かできないか」と具体化していく、という流れは感じます。

辻　以前よくあったご要望は…「我々の知らない、新しいものを出してくれ」というもの。ところが前提として私たちは「お客様が何を知っているのか」を知らない。「こんな結果が出ました」と持っていくと「それは知っています」という、ゴールが見えない禅問答が始まります。もう1つが「これから分析を始めたいので、どうしたらいいのか教えて欲しい」というもの。
　どちらのケースも、目標が決まっていないんです。だから迷いが生じる。分析というのはまずは目標ありきなんですね。目標と現実にギャップがあって、課題解決のために分析をするとか。あるいは、目標にいち早く辿り着くために分析をするとか。

――そういった状況が、ここに至って大分変わってきたと。

孝忠　おそらく、日本でも事例がある程度できてきたからでしょうね。ある業種の中で「A社はこれで上手くいった」という話になると、「自社でも同じことがやりたい」あるいは「違うことをしたい」と、テーマがクリアになってきます。ブーム当初は本当に何もなくて、海外からそれらしい事例が少しずつ聞こえてきて…といった状態だったので。

予測モデリングが、根付いていない？

――辻さんはいかがですか？最近の現場の感覚としては。

辻　実は、そこなんですが。予測モデリングのお話というのが、思ったより少ないなと思うんですよ。企業のデータサイエンティストやIT担当の方々とお話ししていると、「何をやったらいいかわからない」から、「どんどん分析をしています」という流れには、変わってきています。しかし、意外と予測モデルが作られていない。
　レポート系の分析は、各社様、実践されているんですね。対照的に、予測してスコアリングし、一連の流れで業務やビジネスを最適化していこうという動きが、まだあまり見えない印象です。