データサイエンティストが転職市場で際立つ「見逃されがちな5つのスキル」とは？

モデルの視覚化
- ダッシュボードとBIツールの活用
フィーチャーエンジニアリング
データガバナンスの理解
倫理
マーケティング
- 例: 製造業における機器故障予測モデルのマーケティング
- マーケティング戦略
まとめ

ここでは、データサイエンスの分野で転職するために役立つ、見逃されがちだけど、とても重要な5つのスキルについて説明します。

従来のデータ分析やコーディング能力だけでは不十分で、各特殊なスキルが就職の扉を開く鍵になります。それでは、「見逃されがちな5つのスキル」を説明していきましょう。

モデルの視覚化

データサイエンティストは、自分が作った「モデル」というものを、他の人にも簡単に理解できるように説明することが大切です。ここでいう「モデル」とは、データを使って未来のことを予測したり、色々な情報を分析したりするためのツールです。たとえば、お客さんの情報を使って、どんな商品を買いそうか予測したり、医療の画像を分析して病気を見つけたりするのに使います。

このモデルは、たくさんのデータからパターンを見つけ出して、予測や分類などをするのに役立ちます。しかし、このモデルの仕組みはとても複雑なので、分かりやすく説明するためには「視覚化」が重要です。視覚化とは、複雑なデータや仕組みを、図やグラフなどで見やすくすることです。

データサイエンティストは、モデルの複雑な内容を、専門家でない人にも理解できるように説明する技術が求められます。ただ数字やプログラムのコードを見せるだけでは不十分で、そのモデルがどのように予測をしているのか、また、それがビジネスや意思決定にどう役立つのかを説明する必要があるのです。

ダッシュボードとBIツールの活用

機械学習モデルの結果をわかりやすく伝えるために「ダッシュボード」と「BIツール」というものを使います。

ダッシュボードは、顧客の年齢や購入履歴、ウェブサイトでの行動など、いろいろな情報を図やグラフで見せることで、どうやってそのモデルが購入確率を予測しているのかを分かりやすく説明します。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、たくさんの複雑なデータを分析して、見やすいレポートにまとめるのにとても便利なツールです。BIツールを使うことで、データサイエンティストは、自分たちの分析結果をチームのメンバーや決定をする人たちに、直感的に理解しやすい形で伝えることができます。

たとえば、Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールは、データの傾向やパターン、異常な点などを視覚的に表してくれます。BIツールにより、モデルの仕組みや結果の解釈が簡単になります。

データサイエンスの成果を効果的に伝えるためには、モデルの視覚化が重要です。視覚化を行うことで、データサイエンティストは、単に技術を扱う人から、組織内で情報を伝える役割を果たす人へと変わることができます。

フィーチャーエンジニアリング

フィーチャーエンジニアリングとは、機械学習というコンピューターの学習方法で使われるデータを上手に整える作業のことです。フィーチャーエンジニアリングによって、コンピューターがデータから学びやすくなり、より良い結果を出すことができます。

機械学習では、コンピューターにさまざまなデータ（フィーチャーと呼ばれます）を入力して、何かを予測したり分析したりします。フィーチャーエンジニアリングでは、この入力データを加工したり変換したりして、コンピューターがより良く学べるようにします。つまり、もとのデータからより役立つ情報を引き出し、コンピューターの学習に使うのです。

1. 不動産価格予測モデルのフィーチャーエンジニアリング

基本的なフィーチャー: 不動産の広さ（平方メートル）、部屋の数、建築年、立地など
エンジニアリングされたフィーチャー:
- 最寄りの公共交通機関までの距離
- 建物の老朽化度合い（建築年から算出）
- 地区ごとの平均価格
- 地区内の学校の評価や犯罪率などの環境スコア

2. クレジットスコア予測モデルのフィーチャーエンジニアリング

基本的なフィーチャー: 年収、年齢、職業、クレジットカードの利用履歴など
エンジニアリングされたフィーチャー:
- 支払い遅延の回数
- 利用可能な信用枠に対する利用率
- クレジット履歴の長さ
- 総借入金額と年収の比率

3. SNS上での感情分析モデルのフィーチャーエンジニアリング

基本的なフィーチャー: 投稿のテキスト、投稿日時、投稿者のフォロワー数など
エンジニアリングされたフィーチャー:
- テキストからの感情語の頻度（例：喜び、怒り、悲しみ）
- 投稿の曜日や時間帯
- ハッシュタグの使用頻度や種類
- 投稿に対するいいねやリツイートの数

フィーチャーエンジニアリングは、機械学習で使うデータを工夫して改良する作業です。フィーチャーエンジニアリングには、専門的な知識だけでなく、データを深く理解し、創造的な発想が必要です。

フィーチャーエンジニアリングによって、もとのデータにはなかった新しい発見や価値を、機械学習のモデルに加えることができます。フィーチャーエンジニアリングにより、モデルがより良い結果を出すのを助けることができるのです。

▼「AIエンジニアへ転職」はここをクリック！

AIエンジニア

データガバナンスの理解

データサイエンティストは、作るモデルがうまく動くだけでなく、法律や倫理的にも問題がないことを確かめる必要があります。

データガバナンスとは、データの管理方法や品質、ルール、安全性、法的な規則に従うことなどに関する手順や規定のことです。データの集め方、名前などを隠す匿名化、データの持ち主から許可を得ることなどを含んでいます。

データサイエンティストにとって、データガバナンスを理解することは、ただ技術的な能力を持つだけではなく、データを扱う際の法的な責任や倫理的な責任を持つことを意味します。

以下に、データガバナンスに関わる具体例を紹介します。

1. 法規制の遵守

例: 医療データを扱う際、HIPAA（米国の医療情報プライバシー法）やGDPR（欧州一般データ保護規則）などの規制を遵守すること。
具体的な行動: データ収集時に患者の同意を得る、データの適切な保管とアクセス制御を行う。

2. データの匿名化とプライバシー保護

例: 個人を特定できる情報（個人識別情報）を含むデータセットを使用する場合、個人のプライバシーを保護するためにデータを匿名化する。
具体的な行動: 個人名、住所、電話番号などの識別情報を削除または変更し、個人が特定されない形に加工する。

3. データソースと変換の文書化

例: 使用するデータの出所と、データの前処理や変換の手順を明確に記録すること。
具体的な行動: データの収集元、処理過程、使用したツールやアルゴリズムの詳細を文書化し、監査やレビューが可能にする。

4. モデルの倫理的な使用

例: データとモデルが特定の個人や集団に対して偏見を持たないようにする。
具体的な行動: モデルのトレーニングに多様なデータセットを使用し、偏りのある結果を生み出さないようにする。

データガバナンスを理解し、適切に実施することは、データサイエンティストが作るモデルが、社会的に責任を持ち、法律に適合し、倫理的な問題を起こさないためにとても大切です。

データガバナンスは、データの扱い方に関する責任であり、データサイエンティストが社会に対して持つべき義務の一つです。データガバナンスにより、データの安全で正しい使用が保証され、問題が起こらないようにします。

倫理

機械学習やデータサイエンスのモデルを作る時には、誤って特定のグループに対する偏見を生じさせないよう、倫理的な面も重要です。

「倫理」とは、モデルが社会的に公平であるべきだという考え方です。モデルが特定のグループに対して偏見を持たないようにし、適切な方法で開発し、使われるべきだということです。「倫理」は、データがすべての人に公平に扱われるようにするための重要なポイントです。

「倫理」の問題に関する具体的な説明と例を紹介します。

倫理的な側面の重要性

機械学習モデルは、データを元にパターンを学習する方法です。しかし、もしそのデータが偏っていたり、特定のグループに対する先入観を持っていたりすると、モデルも偏見を学んでしまい、公平でない結果を出すことがあります。

特に、性別、人種、年齢、社会的地位などの属性が関係する場合には、重大な倫理的な問題を引き起こすことがあります。

具体的な例

採用プロセスの自動化モデル:
- 大手ECサイトのAI採用ツールは、男性が支配する職場の履歴書データを学習した結果、女性応募者に対して不利な評価を下すようになりました。この例から、モデルが性別に関する偏見を学習し、性別に基づく差別を引き起こす可能性があることがわかります。
顔認識技術:
- 一部の顔認識システムは、特定の人種や肌の色に対して正確性が低いと指摘されています。これは、トレーニングデータが多様な人種を十分にカバーしていないために発生します。この結果、特定の民族や人種に対する偏見が生じ、倫理的な問題が生じます。

「倫理」問題の対策

機械学習モデルが偏見を持たないようにするためには、以下の点に注意します。

多様なデータセットの使用: 機械学習のモデルが偏りを学習しないように、いろいろな背景を持つ人々からのデータを含めたトレーニングセット（学習用データ）を使います。これにより、モデルはより多様な情報を学び、公平な結果を出すことができます。
アルゴリズムの監査とテスト: モデルがすべてのグループに対して公平に動作しているかを定期的にチェックし、もし問題があれば修正します。モデルの振る舞いを監視し、必要に応じて調整します。
倫理的なガイドラインの策定: 倫理的な基準を設けて、基準に沿ってモデルを作り、評価します。倫理的な基準により、モデルが倫理的に適切な方法で開発されることを保証します。

倫理的な問題への対応は、データサイエンティストの重要な社会的責務です。倫理的な問題への適切な対応が、信頼性を高めるために不可欠です。