データサイエンティスト

生成AIの登場と「意思決定」の未来

昨今、生成AIの急速な普及により、企業の意思決定構造そのものが大きく変わろうとしています。

従来の「現場が集計して報告書を書き、上司へあげて承認を得る」という縦割りの報告ルートから、データが一箇所に綺麗に集約され、立場や職種、業界経験に関わらず誰でも必要なデータを引き出して議論できる「フラットで迅速な意思決定スタイル」への移行が始まっています（※大手企業でも会議前にAIで質問を潰し込んでから臨むなど、新しい業務スタイルへの模索が進んでいます）。

しかし、現在の多くの企業では、データが各部署に散在しており「どこに何があるか分からない」「安全に使える状態になっていない」という大きな壁に直面しています。

「データマネジメント」とは 

「データマネジメント」とは、データの取得から蓄積・利活用・廃棄に至るライフサイクル全体を管理する最も広い概念です。一般的にイメージされる「データサイエンス（高度な分析や機械学習）」は、このデータマネジメントにおける「利活用の一部」に位置づけられます。

データを手当たり次第に集めて使うだけでは、漏洩リスクや法的な問題を生みます。ピープルドットでは、データマネジメントを単なるITシステムの構築ではなく、「データという企業の最重要資産を維持・管理・向上させるための新たな機能（部署）を企業内に創り出すこと」と定義しています。これは、企業の中に「人事部」や「経理部」を新設するのと同等の取り組みです。

代表note：ピープルドットの考える「データマネジメントコンサルティング道」

ピープルドットの役割と想い

代表の堅田がインスピレーションを受けている事例に、データドリブン経営を徹底する飲食店があります。そこでは業績データを外部公開し、外食産業の経験や直感だけに頼るのではなく、データがあるからこそ業界未経験者でも経営に参加し、フラットに議論できる環境を作っています。

本来であれば、誰もがデータサイエンスを駆使して多様な課題を解決できる世界をすぐにでも実現したいと考えています。しかし、現状多くの企業ではさまざまなデータが分散しており、まずは「データ活用ができる状態に整える下準備（データマネジメント）」に力を注ぐことが不可欠です。

今後、多くの企業が機械学習やAIを自在に扱い、データドリブンな意思決定と課題解決を進められる未来へ移行するための土台作りを担っています。

ピープルドットは、以下の3つの役割を連携させながら、この変革を推進しています。

• スクール： データサイエンティストやエンジニアなど、基盤や分析を支える専門家の育成
• 法人研修： 利用者側のリテラシー向上と、安全にデータを扱うためのルール作り
• コンサルティング： 企業のデータ活用目的を明確にし、重要データの特定からガバナンス構築までを伴走支援

ミッション・ビジョン

ミッション： データサイエンスで新しい価値を提供し続ける
ビジョン： データサイエンスが豊かな社会に繋がるためのオープンラボになる

自社で培った教育・育成のノウハウとコンサルティングを融合させ、企業や社会全体がデータを自由に使いこなし、個々の能力が最大限発揮される豊かな社会を目指しています。

業務内容

企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングやデータ分析をお任せします。

1. 顧客企業へのプロジェクトの提案補助

顧客ヒアリングやワークショップなどを通じてクライアント企業の課題を整理し、解決への道筋を提示しながら、提案活動を行います。場合によっては、提案書作成も行います。

【主に当社に寄せられる課題の例】

データドリブンな企業文化への変革プロジェクト
自社データを活用したマーケティングやオペレーション改善の支援
AIを活用した新規事業立ち上げ
データ分析チームの立ち上げ
AI関連スタートアップのM&Aに関わるデューデリジェンス

2. プロジェクトの進行およびデータ分析

クライアント企業と密接にコミュニケーションを取りながら、データの受け渡しや、データベースの構築、データ分析作業、資料作成等を行います。

3.（ご自身の適性や希望に応じて）コンテンツ企画・開発

コンサル事業で得た知見、ナレッジをメソッドとして昇華させて、スクールや法人研修で使用するコンテンツを作ります。

求めるスキル・経験
【必須（MUST）】

• 統計分析や機械学習に関する理論面の深い理解
• SQL, BIツールを活用したデータ集計・可視化の実務経験（3年以上）
• PythonまたはRを活用したデータ分析の実務経験（3年以上）

【歓迎（WANT）】

• コンサルティングファームでの業務経験（1年以上）