2016年 6月 8日
梅雨に入り、毎日の様に 天気予報とにらめっこの日が続いています。
天気の傾向性は、朝方は晴れていても午後は雨マークが出ているのでは・・・。
荷物も天気予報を聞きながら濡れない対策をとったり、雨具を持ったりと落ち着きませんね。
この様な事前の準備も、 面白いもので人それぞれの性格で変わるようです。
雨降りに対する受け止め方や、注意深く状況を分析して最適な荷物を持ちたい人、大胆な判断が好きな人、などなど。
多様な人柄があり、生れる意見も多岐にわたった判断基準で出されるものですね。
なぜ、この様な話をするかと言えば 2つのポイントがあります。
1つは、議会の面白さを語りたいから、多様な考え方、多岐にわたる判断をされる多くの市民の中から選出された議員職の人たちが様々な物事を考え、判断し、議決していきます。
それこそ議員定数と言うのは、どれだけの人（議員）を集めて議会を行うことで市政の確認や改善が行えるのかと言う事を数字で考えられる事です。
この様に考えれば、おのずと市議会等で得られる結果について推測したりと、もう少し身近に感じられるかもしれないですね。
2つは、本日の主題となる ビッグデータについて考えたいからです。
ビッグデータは、データの集合体を関連付けるほど巨大なデータ群となり、都度いろいろな用途として分類することで利用価値が生まれてきます。
一部の考え方の人たちからはデータによる管理統制だなどと言われる方もいます。
考え方は、十人十色と言えますよね。
インターネットや交通期間の利用、 買い物などで日々膨大に生み出される情報（ビッグデータ）を分析し、ビジネスや社会的課題の解決に生かす「データサイエンティスト」と呼ばれる人材に注目が集まっています。
その役割を探ると共に、育成の動きを紹介します。
インターネットを使っている時に、 自分の関心ある広告や”おすすめ”が表示されることが多いと感じたことはないでしょうか。
それは過去に自分が越庵したウェブサイトや、検索ワード、商品やサービスの購入履歴などから割り出された自分の「嗜好（しこう）」を元に情報が提供されているからです。
そうしたビッグデータを活用したサービスや仕組みづくりに貢献しているのが「データサイエンティスト」と呼ばれる専門家です。
企業などで収集されたデータを目的に基づいて加工・分析し、マーケティングなどに生かして新しい価値を生み出す役割を担っています。
企業は競争が激化する中で 他社との差別化するために、顧客ニーズに沿った、よりきめ細かいサービスを提供する必要に迫られています。
そのため、正確な現状把握や将来予測にビッグデータが役立つと期待されていますが、国内で実際に活用している企業はまだ少ないとされています。
その理由一つが人材不足です。
データの分析訓練を受けた2008年の 大学卒業生数を見ると、日本は3400人で海外と比較して少ないのが現状です。
トップの米国は約2万5000人で、人口の規模を差し引いても違いは明らかです。
これは、もともと客観的なデータを中心に経営を考える欧米に対し、経験や勘を重視する日本型経営という企業文化の違いも影響していると思われます。
こうした背景から、データサイエンティスト育成の 動きが広がりつつあるようです。
一口に「ビッグデータの専門家」といっても、求められる能力は、情報分析などの統計学の知識やシステム構築などITの能力、課題解決の判断をする経営能力など幅広いスキルが求められています。
国内では、数理統計、IT、ビジネスの各分野の専門家も不足している上に、トータルで見渡せる人材は極めて少ない状況です。
最も欠けているのは、それらを結び付ける知識体系になります。
「ビッグデータの活用」と 言葉だけが先行している状況が見られます。
市区町村にとってのデータ利用について考えると地域内消費、企業別の売上高や個人消費の傾向性、道路の利用状況、地域別の降水量などなど収集されることが前提ですが有効活用ができるデータは様々です。
私たちが意識しなければ展開は難しいものと思われます。
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