データサイエンティストに
求められる「説明力」

――多くの日本企業が直面しているそうした分断に対して、どのように対処すべきだとお考えですか。

 解決方法は二つです。

 一つは、経営層やミドル層がAIやデータ分析に関する最低限のリテラシーを身につけること。自分ではできなくても、AIを使ってデータ分析をするとこんなことができる、こんなことが大変だということを理解することです。

 もう一つは、データサイエンティスト自身が問題の発見から解決までを一気通貫でやること。自社のビジネスに対する理解を深め、本当の経営課題を発見し、データから経営や現場の役に立つ分析結果を導き出し、その結果に基づく改善策を実際に導入するところまでを全てやるということです。

 このようにして、経営層・ミドル層とデータサイエンティストの双方が歩み寄っていくことが重要です。

 また、経営層やミドル層に対してAIに関する学習の場を提供することが大事だと考えています。数学やプログラミングにアレルギーを持つ人に対して、セミナーに参加してもらったり、関連書籍を渡したりという正攻法を用いても拒絶反応を示すだけです。日本ではまだまだ少ないですが、「AIってこういうことなのか」という腹落ちをしてもらう教育の機会を持ってもらうことが大事です。

 詳細まで分からなくてもいいんです。ただ、AIを使うという立場の視点で必要最低限のリテラシーについて、ストレスなく分かってもらう教育を受けてもらうことが重要だと考えています。それは非常に難しいことなのですが、今とても求められていることです。

 それは裏を返すと、データサイエンティスト側にも、AIやデータ分析の結果について数学や統計学などの素地がない人にも分かるように説明するコミュニケーション能力が強く求められているということです。データ分析者は、経営層やミドル層が分かるように説明できなくてはいけませんし、分かりやすい説明ができるということを一つの成果や技術だと尊重しなくてはいけない。