2020年12月期 ESGの可視化プロジェクト
データサイエンティスト育成コース本講座卒業（金融／ファイナンス部門勤務）
この発表のポイント・見どころ
ESG（環境・社会・ガバナンス）投資が話題になる中で、財務情報だけでは企業の状況を測ることが難しくなってきています。
その中で、ESG情報の公開レポートを用いて各社の特徴を自然言語処理を用いて上手に抽出し、まとめていただきました。
分析により、各企業のレポートの特徴が抽出され興味深い内容となっております。
「データに基づいたビジネスの提案ができていない」という思い
世の中が、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータドリブンによる経営推進が話題になる中、「果たして自分はデータに基づいたビジネスの提案ができているのか」「そもそもデータを活用するだけのスキルがあるのだろうか」ということを考えているうちに、データサイエンスにたどり着きました。
データサイエンスについて調べていくうちに、ITのキャリアを極めようとしているわけではない自分がPythonやRを学習する意味も納得することができ、せっかく時間をかけて学ぶのであれば、入学試験もあり、カリキュラムもしっかりと組まれているデータミックスで受講しようと決意しました。
日頃から課題意識を持っていたESGを研究テーマに
ESGをはじめとする非財務情報の開示の重要性が高まる中で、まだルールが整備されていない混沌とした開示情報をどのように効率的に取得し、可視化できるか、という課題意識がありました。他にも日頃から課題意識を持っているテーマがいくつかあって、その中で、他の受講生とも結果を共有できるように外部に公表されているデータを用いてできること、今後の業務への展開を考えて、財務数値だけではなくテキストデータ、自然言語処理を取り扱う経験を積もうということを意識しました。
この卒業制作の経験を通して自信を持つことができました。現実のデータを使って、エラーに対処するために色々と調べたり、アプローチそのものを試行錯誤しながら形にしていく経験ができて、今後の業務に活かすことができると確信しました。
約半年間のカリキュラムはよく練られていましたし、予習動画もとても分かりやすかったです。私はオンラインで受講しましたが、講師の熱も伝わってくるし、データサイエンスの楽しさを知ることができました。
大事なのはデータではなく、何を解決したいか
データサイエンスというのは非常にパワフルなツールであると同時に、万能なツールではないということを実感しました。大事なのはビジネスの課題を解決することであって、ツールそのものではない、データの使い方や使い時を判断しながら、データドリブンを進めるべく邁進していきたいです。
