データ分析ができる人材育成が必要になる理由

　ブレインパッドは、2004年の創業当初からデータ分析専門で企業を支援してきた。同社の事業の柱は大きく「アナリティクス事業」「ソリューション事業」「マーケティングプラットフォーム事業」の3つ。摂待氏は、総合調査会社、シンクタンク、インターネットリサーチ会社を経て、2012年にブレインパッドに入社。データサイエンティストとして多くのプロジェクトに参画してきた経験を活かし、現在はアナリティクス事業で顧客向けに提供する人材育成サービスの講師の1人として、社内の新卒社員研修から機械学習の初級〜中級レベル向け研修の企画、開発、提供に携わる。

　同社のアナリティクス事業では、企業のビジネス変革に焦点を当てたサービスを提供しているが、創業当初から人材育成サービスを手掛けてきたわけではない。企業のデータ分析を数多くサポートする中、データ分析を内製化したいというニーズに応える形で研修プログラムとして体系化したのだという。サービス提供開始してから、すでに公開講座は累計550社、1500人以上、企業研修は累計60社、3万8000人以上が受講した。

　国内ではデータ分析のスキルを持つ人材の採用難が続いているが、「ITエンジニアも仕事に必要な範囲で、AIやデータ分析に関する知識を習得することが自身の成長に必要となってきた」と摂待氏は主張し、その背景にある主な要因として3つを挙げた。

　第一にインターネットとモバイルテクノロジーの普及が進んでいること。2019年6月時点で全世界の約6割に相当する45億人がインターネットにアクセスできる。

　第二に世界的にテクノロジー企業の存在感が増大していること。世界の時価総額ランキングをセクター別に見ると、テクノロジー企業が金融やヘルスケアをしのぐ。その中でもGAFAやMicrosoftのように、データ活用に長じた企業の競争力が高い。

　第三にAIやディープラーニングが実証段階から実装段階へシフトしたこと。以前であれば、チワワとチョコチップマフィンの画像を見分けるなどのように「簡単な画像認識」ができるというだけでサービス化できていたものが、最近では、コンクリート護岸の劣化検知で画像診断など、「様々な産業の専門性の高いタスクにも活用」され始めており、ただ「面白いね」だけでは終わらない例が増えてきた。

　GAFAトップがみなAIを重視する一方、国内のデータ活用人材の供給は十分とはいえない。日本の大学には統計学部がないため絶対数として足りない。また、経済産業省が2019年3月に公開した「IT人材需給に関する調査」の報告書によれば、AI人材の需給ギャップは2025年に約45万人、2030年には約57万人に拡大するという予測もある。