バズワードになりつつある機械学習ってなんだ？

企業が新規事業を始める時、既存のサービスを変える時、企業は何を以って意思決定するのか。

変革を起こそうとしている社内の人は業務に詳しいものの、何をどう変えたら目的に近づくのか漠然とイメージしている。

しかし、僕らのような職種（コンサルタント）の人間がしばしば求められ、変革のご支援させていただく。（社内では変革を主導する工数がある人材がおらず、単に人を雇いたいだけなのかもしれない、、、）

そこでふと思う。

なぜ、社内の業務を全く知らない僕らに仕事を頼むのか。

その理由は、「変革するにあたって自社内では対応・判断できない業務があるから」が大半ではないか。

では、お客さんが僕らに求めていることはなにか。

それはデジタル※1orシステム導入※2で事業を変革することだ。（デジタルだと風呂敷が広がりすぎて、当ブログでは綺麗に畳めないので、今回はデータ分析に話を絞る）

※1デジタルでの変革を推進している企業：

※2SalesForce、SAP、Oracleなどを指す

これからお話しするデータ分析というデジタルのスキルはコンサルタントのみならずビジネスマンとして必須だと思うので、気が向いたら是非全部読んでくださいな。

データ分析と聞くと何を思い浮かべるだろうか。まずは、どんな属性（男性女性・年齢）を持った人がユーザかを把握する平均・合計などの基礎集計を思い浮かべるかもしれない。さらに、計量経済を学んだ人は、ガウス分布を前提にした回帰を中心とした統計的推定を思い浮かべるかもしれない。

もちろん上記の内容もクライアントから求められることはしばしばある。しかし、最近もっと求められている内容は機械学習でデータから示唆を出すことだ。

機械学習ってそもそもなんぞや？という話は別の回で書こうと思うが、どんなことができるかをイメージづけるために、1つの例を紹介する。

衛生で撮影した工場の画像をもとに、生産体制・売上を予測する、ということが気概学習では可能になるのである。

機械学習を用いた分析をすることで今までお客さんが解決できなかった課題を解決することができ、今も常に求められている。

では、上記の内容を実現できる人材が求めらる理由は2つある。

①自社内に実現できる人材がいないため。（めっちゃ単純）

②数値として結果がわかるため、クライアントが意思決定をしやすいため

機械学習を実装するには、3つの能力が必要になってくると言われている。

①ビジネススキル

⇒業務を理解しており、課題設定・課題に対する施策を考えることができるスキル

②エンジニアリング

⇒プログラミングやデータ基盤構築を理解・実装できるスキル

⇒モデル作成時に何をやっているのか理解するスキル

上記スキルのうち、データを扱う人は2パターンに分かれてきていると言われている。それは、②と③である。①はそこら辺のコンサルタントであればだれでもできるからだ。

とはいえ、②と③のどちらかを身につけるだけでもかなりの労力が必要になる。高校時代から数学を避けていたもしくは、苦手意識を持つ人が多いということもあるのかもしれない。（僕も高校数学から苦手意識が芽生えた）

結論、機械学習で課題を解決することが日本企業で普及しており、実際に解決することが多い。しかし、自社内に実装できる人材がいないため、自社内で意思決定をして、何かしらの変化を起こすために、外部のコンサル会社や分析専門のベンダー会社に依頼するのである。

ここまでデータ分析というデータで裏付けて意見を主張する手法について、概要どれだけ求められているのかをざっくりと書いてきた。しかし、似たようなデータであれば、ほぼデータから裏付けられた主張はどの企業でも同じものになってしまう。

つまり、差別化されない。

ではどうするのか。

次のブログで書こうと思う。

有給びとの遊び場

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ASMRにはまりすぎて不眠症になりそう。。。。

今年中に動画を出すほうに回ろうと思っていたんだけど、達成できなそう。

機材が高いし、部屋のスペースを取るし日常生活にあまりいいことはないけど、来年度までには一回はやる！

最近TVを家に置かないが増えてスマホで動画を見る人が半分ぐらいにまで来ているが、見すぎると不眠症になり、朝5時くらいまでPCを触りだすから気を付けて。。。w