データ分析のスキル、データリテラシー、そしてエンジニアリングのスキルを当然のように身に着けた若者が社会に解き放たれる時代がもうすぐそこまでやってきています。大学におけるデータサイエンス科目は必修化され、各大学でのカリキュラムやコースも出揃ってきました。令和4年度からは高等学校において「情報II」内でデータサイエンス・機械学習の指導が開始されます。社会におけるデータサイエンスのニーズの高まりを受け、教育は確実に変化しています。

さらには、それらのリテラシーを証明するものとして、データサイエンティスト協会からは「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル（DS検定™★）」が今秋から開始されることが発表されました。

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル（DS検定™★）」を今秋より開始

当然のようにデータリテラシーを得た若者たちが社会に出てきつつあるいま、現在ビジネスパーソンとして働く方たちには、どのような姿勢・スキルが求められるでしょうか。

上記に定められているような「リテラシーとしてのデータサイエンススキル」は習得することが求められます。これには、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが定めた「モデルカリキュラム」を参考にしていただくと良いと思います。

数理・データサイエンス・AI （リテラシーレベル） モデルカリキュラム

世の中でどのようにデータ・AIが活用されているか、データを読む・使う際のリテラシー、データを取り扱う際の留意事項、解析の技術としてどのようなものがあるかを「知っている」ということがベースとなっています。

データサイエンティスト協会が開始する「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定™★）」は、これらのリテラシーに「データを処理し、分析を実行してアウトプットする」入門的なスキルが問われる試験となっています。ビジネスパーソンには、これからはこのレベルが問われることになります。「データの読み書きの基本ができる」スキルであるといえばいいでしょうか。a2iのコラムでも同様のことを何度か書かせていただいておりますが、基本的なプログラミング言語や分析ソフトウエアを用いてデータ処理を行い、データから意味合いを見出す事ができる、AIや機械学習に用いられている「基礎」となる統計数理を理解できていることがポイントになるはずです。そして、一番のポイントはこの領域は進歩が早くそのキャッチアップができることも問われ続けるということです。

今からプログラミングや統計・数理の基礎を学習するのは億劫だという方もおられると思います。向き・不向きもあるでしょうし、学習のための時間の確保が難しい方もおられると思います。しかし、ビジネス領域における知見や商習慣を知り尽くした方たちが、このスキルを獲得することこそが、今後やってくる若者たちにより能力を発揮してもらえるために不可欠であると私は考えています。このようなリテラシーのある若者と、共通言語で会話し、ビジネス上特有のデータの振る舞いをインプットし、様々な視点でデータを眺めることができれば、あらゆる価値創造を行うことができるようになるのではないでしょうか。そしてプログラミングスキル、統計・数理の力を獲得することは、自身のビジネスパーソンとしての市場価値を間違いなく高めてくれるはずです。

私が経営する会社でもこの4月に4名の学生インターンを採用しましたが、みなPythonを当然のように使いこなし、機械学習のモデルを自ら学び、実務適用の場を求めての応募でした。皆さんの興味関心分野や専門分野も皆異なっているのですが、プログラミングと数理の基礎がわかっているというベースがあることにより、インターン同士での業務遂行もスムーズなようです。明らかに異なる時代に入ったのだなと感じています。十数年この世界に身を置く者として、自身のスキルも磨きつつ、世の中全体のデータリテラシー向上、データ活用人材の増加に貢献できればと思う毎日です。