キュレーターとは、もともとは博物館の学芸員を指す言葉である。彼らは、発掘などで得られた多くの遺物の中から、展示に適するものを選び出し、それらを修復し、あるストーリーにそって展示するのである。最近は、インターネット上で、多くのブログ等から関連するものを選んで「まとめサイト」を作る人をデジタル・キュレーターと呼ぶこともある。データについても同様である。多くのデータセットの中から、役に立つものを選び出し、それらを必要ならば修復し、分析アルゴリズムにかける役割がデータ・キュレーターである。
過去において、データは常に希少な資源であった。科学者は、手に入るデータはすべて使って、できるだけ精緻なモデルを構築することを試みていた。しかし、センサーとITの発達によって、我々には非常に大量の生データが手に入るようになった。センサー・データには、欠測値や外れ値が含まれることは普通のことである。また、異なる条件下で収集された複数のデータセットを統合する場合には、それらのバイアスを修正しなければならない。さらには、データのフォーマットや単位系の変換、データ項目の意味の関連付けなど、目的に応じて、どのデータに、どのような前処理やクレンジングを施して使うか、というノウハウが重要なはずだ。この、データの選択・前処理・クレンジングなどを行なうのが、キュレーションである。
データ・キュレーターはまだあまり注目されていない職種である。しかし、今後ビッグデータの時代になって非常に多く必要とされる役割となるだろう。
人財育成には産官学の連携が不可欠である
米国・中国・韓国を始めとする各国の大学には、統計を専門とする専攻・学科が数多くあるが、残念ながら日本には統計を専門に研究・教育する専攻は１つ（統計数理研究所）しかない。産官学が協力して、データ分析の専門家の層を厚くする取り組みが必要である。統計数理研究所では、データに基づく意思決定ができる人財を輩出するために、「統計思考院」を開設し、人財育成に力を入れている[5]。
［参考文献］
［1］New York Times, August 5, 2009．
［2］Thomas H. Davenport and D.J. Patil, “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century,” Harvard Business Review, Oct., 2012. 邦訳「データ・サイエンティストほど素敵な仕事はない」，『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』2013年2月号.
［3］Insight Data Science Fellows Program, http://insightdatascience.com/.
［4］Tony Hey, The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery, ISBN-13: 978-0982544204, 2009.
［5］ 統計数理研究所 統計思考院, http://www.ism.ac.jp/shikoin/index.html.
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