データサイエンティストを雇う前に考えるべきこと

■データサイエンティスト＝スーパーマンはもうやめよう

データサイエンティストは高度な統計学や機械学習を使って分析する専門家・・・という触れ込みだったはずが、最近ではどうやらそれ以外の能力も要求されるらしい。エンジニアリングについては以前から話は出ていたが、今度はマーケティング、コミュニケーション能力、果ては経営者としての視点まで要求される。

しかし、実際にはそのような人材はほとんど存在しないし、いたとしても雇うことなど実質的に無理なので、スーパーマン像を作り上げて過度な期待をするのは止めて、現実的な視点に立って雇う前に考えるべきことをまとめた。

■仕事はあるのか

データ分析を始めようと思ってとりあえずデータサイエンティストを雇ってはみたものの持っている知識が使えるような仕事が無く、仕方なく振った仕事がVBAでのツール作成や分析とは関係ないディレクターなどでは単なる飼い殺しであり、お互いに不幸である。博士を何人も抱えていながらまともに仕事が取れず2年持たずに崩壊した分析チームもあるぐらいで、仕事ではなく先に人を入れようとするとこのようなことが起きる。

そもそも今までデータ分析に取り組んでいないのであれば、いきなり専門家を連れてきたところで機能しない。最初に必要なのはデータサイエンティストではなくデータ分析プロセスをマネジメントする人である。もちろん経営者自身がデータに基づいた意思決定を行う、という意識を持つのが大前提。

■同じレベルの人は他にいるのか

1人分の仕事しかないから1人雇えば良いと考えるかもしれないが、回りのレベルとあまりにかけ離れたレベルの人を雇ったところでまともに話ができる人がいないのであれば孤立してしまう。同時に2人以上が難しければ、特に人員が拡大できるまでは現状に不満を持っていないか注意を怠らないこと。スキルがあればあるほど転職は簡単なのだから。

採用時に現状を正直に伝えておくことも重要。いざ実際入社したら「話が違う！」なんてことになったら最初から士気が下がって躓いてしまう。

■使いこなせるのか

データサイエンティストを雇えばあとは勝手にやって利益を上げるなどと考えるのは間違いで、生かすも殺すも使う側次第。経営者自身がリテラシーを高めるか、あるいはデータ分析プロセスをマネジメントする人を先に確保するか育ててからでないと、専門家を使いこなすのは難しい。

■その人にいくら払うのか

上記の問題がクリアできるして、では雇うとしたらいくら払うのか。高度なスキルを求めるのであれば、それ相応の報酬を出さねばならない。最初に高額を提示することに躊躇があるならば、結果に応じてボーナスを支払うようにしても良いが、納得のいく額を出さなければ離反される。結果を出しているにも関わらず、見合った報酬を出さない企業が多すぎる。

■魔法の杖は存在しない

高い報酬も、高度な理論を使う機会も、切磋琢磨できる同僚もいない環境に優秀な人が来るわけがない。もしそれらの機会を提供できたとして優秀な人が獲得できても、それだけで全てが解決して業績があるなどということもありえない。

そして、もしうまく行かなかったとしても、データサイエンティストの責任ではない。データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにある。今までデータ分析に基づいた意思決定をしてこなかった上に、丸投げしたら何かいい答えが返ってくると勘違いをし、揚句に失敗したらデータサイエンティストに責任を押し付けたところで何も解決しない。

まずは経営者側の意識が変わらなければならない。