データ分析をして、何かを変えられた実感はありましたか？データ分析の目的は、利益を得ることです。つまり、分析は難しい計算を机上で行うこと自体は目的に無く、社会や会社にメリットをもたらす実体ある現象を目指す事に付随して発生した行為の１つにすぎません。それは人や物の動きを変容させることにより、初めてもたらされるものと考えています。そうなると必然的に、データは現場に変化をもたらすためにはリアルな人を介した、ノイズや例外の多いデータを扱うことになります。加えて、そのデータの出元である業務工程や作業の目的や意味を深く知らなければ、目的の前段階である説明変数を選択する事すらもままなりません。私たちはこの問題の複雑さ「面白い」と感じます。社会を形成する「人の動き」をデータから読み解く事、今の事業課題を整理し技術的観点からしか出せない最適化の姿を描く事、そしてそれを実体ある業務に使ってもらう事に没頭してしまいます。
『データサイエンティストは「21世紀最もセクシーな職業」である』Harvard Business Review誌が2012年に謳ってから10年近く経とうとしています。その後、日本でも急速に普及し大企業では失敗事例を積み上げを経て、魔法の道具ではない事がようやく周知になりつつあります。中小企業ではどうでしょうか。地域に根ざした「人の手のかかるサービス」を供給し続けており、しっかりと利益を出し続けている中小企業は山ほどあります。私たちの生活の土台を築いてくれている彼らですが、実はExcelツールすらもあまり使っていないようなケースも多くあります。私たちは「街の分析屋さん」として日本の土台をアップデートしていきます。
長年手付かずの課題に挑むには、「難しい」ところへ行けばいい。データ分析におけるそれは、データ自体に難易度を抱えている事、つまりノイズやデータの意味自体に複雑性がある事です。他方、データ分析で人や物の動きに変化をもたらすためには、リアルな人や物の動きをソースとするデータから有益な情報を得なければなりません。これらが集まる場所、それが「現場」です。
大学院を出た情報学や工学系、理学系のメンバーのみで構成されるのが通常です。同じように大学を出て、近しい勉強をして、就職や転職活動する共通点の多いメンバー。長年の問題に挑むにあたり「似たような人」で解決できるのでしょうか。ミライジンには業界や学問分野、活動実績が全く異なるメンバーが様々な視点から問題解決に挑んでいます。
