楽天・北川氏が語る「データ・サイエンティストを育てるには?」【F17-6C #8】 – 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

楽天・北川氏が語る「データ・サイエンティストを育てるには?」【F17-6C #8】

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「AIやデータの活用が企業経営を変える」【F17-6C】セッションの書き起し記事をいよいよ公開!9回シリーズ(その8)は、会場から質問を受け付け、「データ・サイエンティストを育てるには?」「問題児をどのタイミングで経営に登用していくか?」等を議論しました。是非御覧ください。

ICCカンファレンス FUKUOKA 2017のプラチナ・スポンサーとして、IBM BlueHub(日本アイ・ビー・エム株式会社)様に本セッションをサポート頂きました。

ICCカンファレンスは新産業のトップリーダー160名以上が登壇する日本最大級のイノベーション・カンファレンスです。次回 ICCカンファレンス KYOTO 2017は2017年9月5〜7日 京都市での開催を予定しております。


【登壇者情報】
ICCカンファレンス FUKUOKA 2017
2017年2月21日・22日・23日開催
Session 6C
「AIやデータの活用が企業経営を変える」
Supported by IBM BlueHub

(スピーカー)
麻野 耕司
株式会社リンクアンドモチベーション
執行役員

上野 勇
株式会社セプテーニ・ホールディングス
取締役

北川 拓也
楽天株式会社
執行役員

馬場 渉
SAP バイスプレジデント カスタマーエクスペリエンス担当 兼 SAPジャパン Chief Innovation Officer(当時)

(モデレーター)
山内 宏隆
株式会社HAiK
代表取締役

「AIやデータの活用が企業経営を変える」の配信済み記事一覧

【前の記事】

【本編】

山内 そろそろお時間も迫ってきていますので、会場からご質問がございましたら、受け付けたいと思います。

それでは、岡島さん、お願いします。

質問者1 プロノバの岡島です。


岡島 悦子
株式会社プロノバ
代表取締役社長

経営チーム開発コンサルタント、経営人材の目利き、リーダー育成のプロ。年間200名の経営トップに対し、経営課題と事業ステージに合致した「最適な経営チーム」を特定し、後継者登用・外部招聘・経営者コーチング・経営者合宿等支援サービスをハンズオンで提供。経営者やファンド等の株主から「経営×人」領域のディスカッション・パートナーとして絶大な評価を受けている。また、「日本に”経営のプロ”を増やす」ことをミッションに、経営のプロが育つ機会(場)を創出し続けている。
三菱商事、ハーバードMBA、マッキンゼー、グロービス経営陣を経て、2007年プロノバ設立。アステラス製薬、丸井グループ、セプテーニ・ホールディングス、リンクアンドモチベーション、ランサーズの社外取締役。グロービス経営大学院教授。経営共創基盤やグロービス・キャピタル・パートナーズ等、多数企業の顧問・アドバイザー、政府委員会メンバー、NPO理事等、多数の役職を歴任。ダボス会議運営の世界経済フォーラムから「Young Global Leaders 2007」に選出される。 主な著書に『抜擢される人の人脈力』等がある。

▶岡島悦子さんの著作『40歳が社長になる日』(幻冬舎)が出版されました。ぜひ御覧ください。

北川さんにお伺いしたいのですが、経営の意思決定のために経営者の横でデータを使いまくるというお話は、非常にエキサイティングですし、これから絶対に必要だと思いますが、先ほどもおっしゃっていたように、北川さんのような人材を見つけることがとても難しいです。

そのような人材は育てることができるというお話でしたが、一体どのように育成することができるのでしょうか。

例えば、北川さんの下に、理論物理の専門家などを集めたらいいのか、先ほどの馬場さんのお話とも近いと思うのですが、フレッシュな時期に何をやらせたら北川さんのような人が生まれるのでしょうか。

本当は楽天さんでそのような人材を育成していただいて、他の会社にばら撒いてもらえたら一番いいのですが、その辺りについて教えていただければと思います。

データ・サイエンティストを育てるには?

北川 ありがとうございます。

私はそんなに能力は高くないと思うのですが、買いかぶっていただき、ありがとうございます。

私自身は正直、人を育てるのはそんなに上手ではないのですが、どのように育てたらいいのか、また誰が育てられるのかということは、何となく分かっていますので、できるのではないかと思っています。

その中で、(予防医学者の)石川善樹さんともよく話すのですが、一緒にやるべきことは、どの問題を解くのかということをひたすら、繰り返し話し合うことです。

物事の解き方には、「Why」と「What」と「How」があるのですが、Whyの部分、そしてWhatとの組み合わせ方が実は一番身に付きにくいんです。

これは一流の研究者と二流の研究者を分けるポイントでもあるのですが、Howは、数学をどう使うか、統計をどう使うかということであり、これはスタンフォードやハーバードでやっているレクチャーが非常に素晴らしいのでそれを何度もやってもらえばいいと思います。

逆に、世の中で提供されていない教育とは、なぜその問がよい問なのか、ということをきちんと深く話し合うことがなんです。

はっきり申し上げて、問題さえ決まってしまえば、その数字を取り出したり、見せたりということは、非常にシンプルで構いません。

複雑な分析は必要ありません。

先ほどのプロットも、何も難しいことは要りませんでしたよね。

インダストリーを理解し、正しいプロットを立てるという観点においては、ある意味コンサルタントを育てるのに近いのかなと思います。

ただ、データサイエンスにおいては問いの立て方が少し異なりますので、若干違いがあるかもしれません。

そういう意味では、マッキンゼーだとか、ボストンコンサルティンググループ(BCG)の人材の育て方から学べることはとてもたくさんあるのではないかなというのが、私の今の直観です。

山内 よろしいでしょうか?ありがとうございます。

では他にご質問のある方、どうぞ。

質問者2 ヘルスデータプラットフォームの宮原と申します。

私もリクルート事業開発室出身の問題児経営者なのですが(笑)、先ほどの問題児についてお話を伺いしたいと思います。

弊社には現在20名くらいのスタッフがおり、問題児と問題児集団が事業を引っ張ってきています。

そこで先ほどおっしゃっていた、ジュニアの期間と、そこから問題児に何か仕事を任せて、そのエネルギーを事業成長に変えていくというような時の、ジュニアからこちら側に引っ張っていくタイミングの判断軸のようなものがもしあれば、教えてください。

また、先ほどもおっしゃっていたように、そのような人材は、任せ過ぎたり、本人のスキルセットよりも高いものをやらせ過ぎたりすると肉離れを起こすと思うのですが、そのような時に備えた会社のガバナンスサイドとしてのセイフティネットのようなものをもし考えられていましたら、教えていただきたいと思います。

いつから「変わり者」を経営に携わらせるべきか?

上野 確たる答えはないわけですが、私は今まで佐藤を身近で見てきたとことから、やはりとても影響を受けています。

佐藤のキャリアを見ていると、やはり丸2年経った頃に会社が飽きたと言い出し、新規事業開発のポジションに就いて、そこで事業開発してきたんですね。

そのような背景から、そういう人材が一応一回りするのは、やはり2年くらいなのかなという感覚がありました。

その一方で、先ほどの馬場さんのお話を聞いて、そもそも時間の概念というのは、必要なのだろうかと、少し思い直しています。

非常に抽象的な答えで申し訳ないですが。

馬場 私も少しコメントさせていただくと、最初にエンプロイメントやリテンションの金額換算の話をしましたが、金額ではなくてもいいのですが、やはりとにかく優秀な人間やハイポテンシャルな人間を数字で可視化しようと努めることが大事だと思っています。

最近では、数字をいろいろ取れるようになりました。

この人材は当たる確率が高いとか、ストレッチできる人間の数値化はどうだっただろうかというように、とにかく数字で可視化する努力をすると。

先ほどから何度も出てきたスポーツ界でも、ポジショニングが悪いんだ、球足が遅いんだ、といったコーチの言葉は、今は全部、数値化できます。

計測もできますから、改善もできるようになりました。

会場の皆さんも含め、スタートアップにはいろいろなステージがありますが、では新規事業を任せられる人間というのはどのような人物なのかということも数字で表せるのではないでしょうか。

それは社風依存もあるわけですが、今はそのようなものも数値化できると思うので、まず取り組んでみるということが大事なのではないかという気がします。

山内 ありがとうございます。ではお次の方。

質問者3 電通ベンチャーズの笹本と申します、よろしくお願いします。

AIやビッグデータの分析の話が一方にあり、他方の極にあるクリエイティビティや直観のようなものについて伺います。

クリエイティビティや直観も段々と因数分解されてきて、例えばそのうちの大半は実はパターン認識でしたという部分もあると思うのですが、その半面、データ分析に収斂されない「神の一手」のようなものも多分あると思います。

例えば、どう考えても、データ上やAIでは出てこないもの、解決策のようなものをポーンと出して、それがうまくいくというような、その辺の神の一手とAIの発展の関係は今後どのようになっていくのか、神の一手とどう組み合わせるのか、更には神の一手をより良くするにはどうすればよいかなど、その辺り、漠然としているのですが、ご意見をお伺いしたいと思います。

人間の創造性とデータ活用をどのように併存させるか?

山内 なるほど、なるほど。

いかがですか?

麻野 人事の世界で言えば、データはどこまで行っても、過去のデータしかないので、過去にこういう人が活躍したということが分かったとしても、これからの未来の事業がどうかというのは分かりません。

ありきたりな答えになりますが、直観と数字とを組み合わせていくことしかないのかなと思います。

北川 私も同感で、「未来を予測する一番簡単な方法はそれを実現することだ」と言われますが、恐らく、それを実現する「ウィル(意志)」が神の一手なのではないかなと思っています。

ですので、神の一手はウィルの話であり、データはあくまでその精度を上げる部分でしかないのかなと思っています。

馬場 付け加える割には月並みなコメントですが、先ほど北川さんがおっしゃった、リベラルアーツというのは、AIの延長上にはない、全くインパクトを受けないジャンルじゃないですか。

そこの教育は、AIがこれだけ騒がれていても、絶対に代替できません。

少なくとも今のAIのスタンダードでは無理なので、その辺りの勘を働かせるためにも、いわゆるリベラルアーツというのは、最近よく言われていますが、重要なのではないかなと思います。

少なくとも、AIはそこには全く寄与しませんということだと思います。

山内 ありがとうございます。

ではお時間も迫ってきていますので、最後に一言ずついただいて、セッションを締めたいと思います。

(続)

続きは 【終】AI・データ活用のプロたちが語る、これからの人間の仕事 をご覧ください。

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編集チーム:小林 雅/榎戸 貴史/戸田 秀成/横井 一隆/立花 美幸/Froese 祥子

【編集部コメント】

最後は、AIにできること・できないことのような話がありましたが、ヤフーCSO安宅さんの「AIの正しい理解」もご覧頂けると、さらに考えが深まるかもしれません。いよいよ次回最終回です!(榎戸)

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