2023春講演②三井住友海上火災保険株式会社 木田 浩理様、伊藤 豪様 データ分析を成果に繋げる思考術 ～ビジネストランスレーターになる～【配布用】2023 IBM SPSS Modeler 春のオンラインユーザーイベント

2023/5/19に開催されたSPSS 春のオンラインユーザーイベントのご講演
三井住友海上火災保険株式会社　木田 浩理様、伊藤 豪様
「データ分析を成果に繋げる思考術　～ビジネストランスレーターになる～」
のスライド資料（公開版）です。

Transcript

1. データ分析を成果につなぐ ビジネストランスレーター 三井住友海上火災保険株式会社 CXデザイン部長 兼 CMO 2023年 5月 19日 春のSPSSオンラインユーザーイベント 木田 浩理
2. 木田 浩理 き だ ひろ まさ 三井住友海上火災保険株式会社 CXデザイン部長 兼 CMO 自己紹介 通信インフラ 企業 議員秘書 ソ フ ト ウ ェ ア IT企業 百貨店 通販企業 広告代理店 通販企業 当社 NTT東日本、日本IBMで営業を経験したのち、 百貨店、アマゾン等で独学でデータ分析を学ぶ。 2018年 三井住友海上火災保険にデータサイエン ティストとして入社後、データ分析組織の立ち上げ、 分析人材の育成等に従事。 2021年 マーケティング専門組織を立ち上げる。 経 歴
3. 金融データ活用推進協会 理事 データサイエンティスト協会（前理事） 国内のデータ活用、人材育成を推進 データサイエンティスト 協会 金融データ 活用推進協会 社内で分析組織を 立ち上げ、 取引先支援の取組み 「RisTech｣ 開始 データ分析初学者向けの入門書 『データ分析人材になる｡』 を執筆 ご好評いただき、第５刷重版 2018年、データサイエンティストとして 三井住友海上に入社 データサイエンティストとして活躍
4. 元はバリバリの「営業」 そこで身につけたビジネスやマーケターの経験があるからこそ、 データサイエンティスト・マーケターとして活躍 データサイエンティストから、マーケターへ 2021年10月、三井住友海上 初代CMOに就任 当社初のマーケティング専門組織 を設立 理系人材 文系人材 データサイエンティスト マーケター
5. データ分析のこれまでと現状 1 文系社員でも分析スペシャリストに 2 データ分析の進め方 ｢５Dフレームワーク｣ 3 ｢ビジネストランスレーター｣の育成事例 4 まとめ
6. データ分析のこれまでと現状 1
7. データ分析のこれまで 2000年代、第三次ＡＩブーム開始 「ビッグデータ」・「ディープラーニング」がバズワードに ハーバード・ビジネス・レビュー誌 データサイエンティストは 「21世紀で最もセクシーな職業」
8. データ分析の現状 しかし最近、データサイエンスに 不信・幻滅を抱いている人が増えている データサイエンスへの過剰な期待 「ビッグデータがあれば革新的な知見が得られる」 「人間には思いもつかない凄いことができる」 データ活用につなげられていない 「分析結果を出しても参考情報にしかならない」 「どう使ってよいかよく分からない」 データ分析は あまり役に立たないな
9. データ分析の現状 データ分析はもう必要がないのか？ 過剰な期待が薄れ、安定期に入っていく そんなことはない！ 「データサイエンス」系学部新設 分析スキルを持った学生が社会に出てくる 「データ分析」がリスキリングで注目 ベテラン社員もデータ分析ができるよう学び直し
10. データ分析の現状 特にＤＸにおいては「データ活用」こそが肝 UI/UX IoT ＸＲ ビッグデータ ドローン 自動運転 ロボット 画像解析 ペーパーレス デジタルツイン ＡＩ ５Ｇ ＤＸの拡大 デジタル化により 取組や事象がデータ化 データ データ分析をもとに ＤＸを一層活用
11. 文系社員でも分析スペシャリストに 2
12. 真のデータ分析人材とは 真に「”使える”データ分析」をするためには何が必要か
13. 真のデータ分析人材とは 「データサイエンティスト」の役割は？ どんなスキルが必要？ データサイエンティストは 「ビッグデータの世界で 何かを見出そうとする、 好奇心旺盛で訓練を積んだ 上級専門職」 高度な分析スキルが 身についていればいい？
14. Pythonで記載するとこんな感じ SPSS Modelerだとアイコンを5個つなぐだけ 1 2 3 4 5 クラスター分析 SPSS Modeler GUIツールを使うと簡単に誰でも分析可能 プログラミング知識がなくてもGUIツールで手軽に分析
15. 適切な解決策 を見つける 分析プロジェクトで、なによりも大事なのは『ビジネス力』 分析作業自体はツールで容易にできる それ以上に重要なのは・・・ データで 正しい問題 を発見する 現場を巻き込み 実行する
16. ディープ ラーニング XGBoost LightGBM ランダム フォレスト AutoML サポート ベクター マシン ベイズ 推定 ビジネスに活用できなければ どんな高度な分析でも ただの自己満足 真のデータ分析人材とは 高度な専門知識を持つ者だけが「分析人材」ではない ビジネス担当者 データ分析者 乖離 凄そうだけれど どうビジネスに 繋がるか 分からない
17. 〇〇さんに マネジメントを任せると いつも上手くいく 〇〇さんは 意味のある分かり易い 分析にしてくれる 真の｢データ分析人材｣ 真のデータ分析人材とは 分析をビジネス成果に繋げられる人材こそ「分析人材」 ビジネス担当者 データ分析者 ビジネストランスレーター
18. 真のデータ分析人材とは データ分析の専門力をむやみにふりかざす 「データゴリラ」になってはいけない データゴリラ ビジネス状況を理解せず 分析知識と正論を ただ押しつける 高度な 分析知識 専門用語が難しく 口をはさめない 正しいかも しれないけれど… ビジネスに つながらない 正論
19. 文系データ分析人材が 活躍できる有力なポジション 真のデータ分析人材｢ビジネストランスレーター」 分析者と現場、意思決定者をつなぐ、橋渡し役 それが、「ビジネストランスレーター」 ビジネストランスレーター ビジネス・現場 分析者・データ 意思決定者 事業状況と 現場の課題をつなぐ 事業状況と IT・データをつなぐ 現場の課題と IT・データをつなぐ
20. データ分析の進め方 「５Dフレームワーク」 3
21. いつも同じようなところで つまづいている… そんな失敗の経験からうまれたのが 5Dフレームワーク 分析しても 使ってもらえない 分析方法が わからない データが足りない 時間や費用が 足りない 何からはじめたら いいかわからない これまで多数の分析プロジェクトを経験して…
22. 課題遂行に必要な データや分析手法、 最終アウトプット 必要リソース等を 検討する 分析に必要な データを収集する データを整備し、 分析ができる状態 にする 適切なグラフや 分析アルゴリズム を選択し実行する 分析結果を評価し 改良する ビジネス上の問題 を聞き出す 問題解決のための 課題を特定する 分析結果を出力・ 展開する 現場の理解と施策 の実行を促す 5Dフレームワークとは データ分析に必要な５つのステップと そこで必要なテクニック Demand Design Data Develop Deploy 要望・要件 デザイン データ 分析 展開
23. 5Dフレームワークとは データ分析の進め方は､｢料理のおもてなし｣と同じ 要望をきく 料理を考える 食材を用意する 調理する 料理を提供する Demand Design Data Develop Deploy 要望・要件 デザイン データ 分析 展開
24. 5Dフレームワークとは それぞれのステップで課題がある Demand Design Data Develop Deploy 要望・要件 デザイン データ 分析 展開 目的が不明確 【各ステップの失敗例】 分析設計が課題に 合っていない 必要なデータがない 成功事例のみの データベース 現場で動作しない 手法ありきである DATA 分析用PC 一般PC
25. 5Dフレームワークで、５つの課題を乗り越える 5Dフレームワークを正しくまわし、分析を成功に導く 分析の 要望・要件 を明確化する Demand 分析の全体を 設計・デザイン する Design 分析に必要な データ を収集する Data 要望・要件を満たす 分析手法 を用いる Develop 施策等に活用できる 説明・展開 を行う Deploy
26. 基本的に、分析はこの順で 進めていく必要がある うまくいかないときは大抵、 ステップを飛ばしていたり、 順番を逆にしている 5Dフレームワークのフロー Demand Design Data Develop Deploy 1 3 2 4 5 「データありき」 「アルゴリズムありき」 「結論ありき」では失敗する
27. 「ビジネストランスレーター｣の 育成事例 4
28. GUIツール＋自社データ演習で３カ月で戦力化 1ヶ月目 2ヶ月目 3ヶ月目 ビジネストランスレータースキル 分析ツール データサイエンス基礎 Demandを理解する 分析をデザインする 結果を施策に繋げる データを加工する 予測・分類を してみる 予測・分類ができる しくみを学ぶ 分析が 自走できる 何をすれば いいか不明
29. ビジネストランスレータースキルがないと こんなストリーム書いたことありませんか？ 現場と認識がずれて ストリームが複雑化 考えながら作成して ストリームが複雑化
30. ビジネストランスレータースキルが「ある」と 手戻りが少ないと ストリームも綺麗に 分析デザインに沿った ストリーム ビジネストランスレータースキルは分析にも活きる
31. そんなこと言われても 何をすればいいの？ ビジネストランスレータースキルがないと この分析結果をどう施策に繋げますか？ 分析者 ビジネス現場 収納家具の購入時に、 洗剤ブランドを変更し やすい傾向があります ・あなたはある小売店の分析担当者です ・プライベートブランドの洗剤をもっと売るための分析を求められています
32. ビジネストランスレータースキルが「ある」と 施策に繋がるインサイトが出しやすい 分析者 ビジネス現場 収納家具の購入時に、 洗剤ブランドを変更し やすい傾向があります 顧客行動を観察したと ころ、新生活のタイミ ングでスイッチがおき そうです。 次の新生活フェアで は、洗剤も入れて世 界観を作りましょう
33. Demand Design Data Develop Deploy ビジネストランスレーターの出来ること ビジネストランスレーターは、５つの課題を正しく乗り越える 要望・要件 デザイン データ 分析 展開
34. Demand Design Data Develop Deploy ５Dのステップを正しく進める 要望・要件 デザイン データ 分析 展開 5Dは「当たり前」と思われがちだが、正しく進めるのは割と難しい ビジネス現場に対して 分析結果を提案したが 全く響かなかった 説明は聞いてくれたけれど 実際の施策反映には 繋がらなかった ビジネストランスレーターには必要なスキルとは？
35. ビジネスの前提・背景を 理解、解釈する 事業（自社）と顧客の 現状を理解する 目的から実践まで プロジェクトを推進する データ分析の専門人材と 正しく会話する 現場に入り込んで得る 形式知と暗黙知 データとフレームワークで 深堀する形式知 データや分析の 正しい解釈スキル 関係者を巻き込む リーダーシップ ビジネストランスレーターに必要な４つのスキル プロジェクト 遂行力 データ解釈 基礎力 ５Dフレームワークを正しく進める４つのスキル ビジネス 背景理解力 ビジネス スキーマ 活用力
36. 「ビジネストランスレーター」の４つのスキル ビジネストランスレーターの４つのスキルを解説した書籍 日経BPより 3/2発売
37. 現場と分析者、意思決定者をつなぐ人材が必要 ビジネストランスレーターの４つのスキル 5Dフレームワークに基づき、課題を乗り越える 文系人材でも、データ活用の力をみがき「ビジネストランスレーター」になれる。 真のデータ分析人材は、組織の各部門をつなぎ、横断的に施策や業務改善を展開。 データ分析プロジェクトは5つのステップを経る。分断しがちな各ステップを 「ビジネストランスレーター」がつなぎ、全てが循環するようにしていく。 ５Ｄフレームワークをうまくまわすには分析力だけでは不十分。 人を巻き込み、認識ズレを正し、分析者や現場担当者の信頼を勝ち取るスキルが必要 まとめ