個人投資家の意思決定を支援する
データサイエンティスト育成コース本講座卒業（IT企業／法人営業担当）
この発表のポイント・見どころ
個人投資家の意思決定支援のために、投資物件の収益力を予測する機械学習モデルと、同モデルの予測結果を使った投資家向けのレポートを作成しました。
最終的に投資家から高い評価を得たレポートをどのように作成・改善してきたのか、今後同レポート作成をどのようにビジネス展開していくのか、について言及しており、機械学習を使ったビジネスの創出に興味がある方にとって見所の多い発表内容です。
もっと科学的なアプローチによる組織の意思決定をしたい
データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは、会社の同僚に教えてもらったKaggle（※）でした。私は、社会人になってからずっと営業職一筋でやってきていますが、ある事がきっかけで以前に捨てたはずだった「プログラマーになりたい」という夢が蘇っていた時期でした。
また、仕事においては、ずっと暗黙知に対する違和感を抱いてきました。特に私の会社では過去の経験や伝説の営業マンのような話が、組織の意思決定に影響することがよくありました。果たして本当にそうなのだろうかなどと検証をすることもなく、日々仕事をしていました。
私は、組織の中でも後輩にアウトプットすることが増えてきた立場として「もっと科学的なアプローチができるスキルを身につけることが大切なのではないだろうか」と思うようになり、データサイエンスを学ぶべくデータミックスの門を叩きました。
※kaggle
世界中のデータサイエンティストが集うオンラインコミュニティで、企業がビジネス課題を提示し、最も精度の高い予測モデルを参加者から買い取るコンペが行われている。
データサイエンスの重要性、そしてその価値を第三者に理解してもらう難しさ
データミックスでの卒業研究のテーマには、自分の仕事から離れて「投資家の意思決定を支援する」ことをテーマにしました。日本における金融リテラシーの低さに課題を感じており、私自身ももっと若い時に身に付けておけばよかったと思うことがよくありました。若年層に対するお金の教育が浸透すれば良いなと思い、そのきっかけが少しでも作れることを期待して、このテーマに決めました。
自分の投資経験から正しいだろうと思っていたことが、実際にデータを使った結果と比べてみると、そこには事実誤認が見つかることもありました。こうした新たな発見は宝を見つけたような感激があります。一方で、データサイエンスの価値を第三者に理解してもらうことの難しさも感じました。そこは社会人としての様々な経験が活かされる部分だと思います。
社会のデータリテラシーがまだまだ低いことに気付かされた7カ月間
Pythonも統計学も全くの素人から始めたのでとても苦労しましたが、それよりも自分のスキルが身に付いていく実感を得られる充実感が上回る7ヶ月間でした。データサイエンティスト育成コースの受講を終えてみると、社会のデータリテラシーがまだまだ低いことに改めて気付かされます。例えば、テレビで平均や比率で表現されるニュースでさえ、単純化されたその数値そのものが事実を歪めてしまう印象操作になりかねません。何でも鵜呑みにせず、自分で評価する能力が少しずつ養われている気がします。
