[db analytics showcase Sapporo 2018] B11　AI時代におけるデータ分析極論のすすめ～データ分析...

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AI時代における
データ分析極論のすすめ
〜データ分析の本質を考える〜
アーク・システム・ソリューションズ株式会社
堀米俊弘(ほりまいとしひろ）
2018年6月21日

簡単な自己紹介
彼を知り己を知れば百戦危うからず

なぜここで
お話しすること
になったのか︖
はじめに
何を(偉そうに）話すの︖

回答︓
とあるところの
勉強会で話した内容
が好評だったから。
（そんなことないよう）
実はインサイトテクノロジー社を受けて内定をお断りした過去が…そ
れで講演の依頼を断り切れなかった…というのもあります。
Who Am I︖

自己紹介
• 所属︓アーク・システム・ソリューションズ株式会社
• ↑もうちょっとで丸3年(肩書はデータアナリスト）
• 堀米俊弘（ほりまいとしひろ）
• 1979年4月9日生まれ（←誕生日が⺟と同じ）
• 札幌第一高校卒業
• 北海道⼤学...

ここでCM

会社概要及び沿革
会社概要
名称アーク・システム・ソリューションズ株式会社
設⽴平成２０年１月
資本⾦１２００万円
所在地〒０６０－０００１
札幌市中央区北一条⻄七丁目１番地１５あおいビル５階
役員代表取締役坂本謙治
取締役森...

8
事業概要
自動運転
先進運転⽀援システム（ＡＤＡＳ）
⾞載シミュレータ開発
HMI、カーナビ開発自動⾞
ビックデータ分析
機械学習
アプリケーション
iOS
Android
形式手法
情報セキュリティ評価
セキュリティコンセプト開発
形式手...

9
当社研究開発の取組み
研究開発期間内容
2012年7月
〜
2015年3月
事業名戦略的基盤技術高度化⽀援事業
研究名形式手法を活用した組込みセキュリティ技術の確⽴と安全・安⼼な
CPS 社会を⽀える無線通信ミドルウェアの開発
成果 ...

AI(と言うバズワード）が流⾏している(独り歩きしている）
時代における
データ分析についてお話します。
肩の⼒を抜いて聞いてください。
何を(偉そうに）話すの︖

データ分析って︖
兵は国の大事なり

データはいろいろな所に“転がっている”
例えば
スマートフォン監視カメラ POSデータ
IoTやクラウドの発展により安価で様々なデータを収集して利⽤することが可能になった。
…と言うのが10年以上前のお話し。(iPhone発売が2007年）
...

データサイエンティストの登場
データ・サイエンティストは
「今世紀でもっともセクシーな職業」
米国経営誌『ハーバード・ビジネス・レビュー』
（2012年10月号）
最近では…データから有意なデータを掘り出す人の事をデータサイエンティストと言う。...

個⼈的には激しく突っ込み
データ・サイエンティストは「今世紀でもっともセクシーな職業」
米国経営誌『ハーバード・ビジネス・レビュー』（2012年10月号）
…そんな事あるかい︕︕
そもそもセクシーって…刺激的︖︖
仕事の中身の大半はかなり地味で...

そもそも…データサイエンティストって…
どんな技能を持っている人︖
と…データサイエンティスト協会は言うけど…
全部出来るスーパー超人なかなかいない︕
それが現実。少なくとも私はそこまでスーパーな能⼒はないので、データアナリスト
（自称︓売れな...

データ分析はサイエンスである
古典的意味で科学的な方法とは以下が満たされることを言う
ただし、データサイエンティストは科学者のように真理を突き詰める事を目的にしては
いけない。あくまでそれがビジネスに役⽴たせる事が目的である
明瞭判明の規則明...

データサイエンティストじゃないとダメ︖
そもそも
データ分析で何を実現した
いのか︖
データ分析で本当にやりたい事、
本質的に求められている事は何︖
データ分析で解決しうる課題の
設定を明確にする必要がある。

8
使命、目的、目標
顧客、ライバル企業、
市場動向
自社の能⼒、
事業推進能⼒
情勢、環境、
景気、法律
準備期間、実施時間
実⾏タイミング
状況判断はどのように⾏われているのか︖
Enemy
Mission
Troops
Terrain
T...

9
データ分析の考え方
課題
小課題小課題小課題✖ ✖
⼀般的な課題は複数の課題に因数分解する事ができます。
課題を因数分解して得られる小課題をデータから導かれる仮説に基づき課題を解決する
意志決定を促進する事がデータ分析を活⽤した課題解決の...

例）ソーシャルゲームの売り上げ
売上⾦額＝課⾦者数
×課⾦者一⼈当たりの課⾦⾦額（ARPPU)
※課⾦率＝課⾦者数
÷アクティブユーザー数(期間内に実際に遊んでいるユーザーの数）
=アクティブユーザー数×課⾦率×ARPPU
つまり、売上⾦額をア...

データ分析の準備
対象の確認
• プロジェクトのターゲット
• プロジェクトの目的
• 評価基準
• データの種別、取得方法
• システム化の有無
• 競合などの確認
などなど
現状の確認
• 基本指標による集計
(定量評価）
• プロジェクト...

データ分析の流れ
分
析
準
備
施
策
の
作
成
施
策
の
実
⾏
• 効果の把握
• 仮説の検証
• 因数分解の検
証
分析（check)
計
画
の
調
整
ただし、気を付けるべきポイントを理解していないとひどい目に合います。

ところで…

ところで…
ある化合物について以下のような事実があります。あなたがこの物質に対して規制を
⾏うべきかの意思決定を⾏う⽴場だとして、情報は⾜りてますか︖⾜りてませんか︖
• 常温で液体の物質である
• ⼯業⽤の溶媒、冷媒として⽤いられる事がある。...

思い込みは禁物
思い込みが結論を間違った方向
にもっていく可能性があります
データを解釈する人によって結論は異なります。
（ちなみに…これに引っかかる人はマルチ商法に引っかかる恐れがあります。）
物事の結果だけではなく原因を含めた客観的な事実を...

ちなみに。
ある化合物について以下のような事実があります。あなたがこの物質に対して規制を
⾏うべきかの意思決定を⾏う⽴場だとして、情報は⾜りてますか︖⾜りてませんか︖
• 常温で液体の物質である
• ⼯業⽤の溶媒、冷媒として⽤いられる事がある。...

閑話休題。

8
データ分析の手法
データに応じて様々な分析⼿法があります。
例）
POS分析…バスケット分析、トライアンドリピート分析、ABC分析、etc
ゲーム分析…セグメント分析、離反分析、etc
カメラ画像…画像解析、⾏動解析、etc
今までは人の⼿...

9
AI〜その言葉に踊らされるな〜

AIとは︖
AIと聞いて何を
イメージしますか︖
あなたは何をイメージしますか︖︖
便利な道具を出してくれる猫型ロボット︖
空を飛べる10万⾺⼒の⼈型ロボット︖
日本AI学会前会⻑松原先生（はこだて未来⼤）曰く
「明確な定義はない」
→機械学習...

AI技術
機械学習
Deep
Learning
言葉の定義の整理(あくまで概念）

AI＞機械学習＞Deep Learning
技法︓
• 決定木学習
• ニューラルネットワーク→Deep Learning
• サポートベクターマシン（SVM)
• 強化学習
• などなど
特にAI技術の⼀つとしてDeep Learningが注...

Deep Learningの仕組み概要
⼊⼒
こ
れ
は
象
で
す
分類問題においては数学的には特徴量をN次元プロットし、
「どのように境界線を引くか」と言う問題と同義
判定結果
ニューラルネットワークを組んで対象を学習させることで繋がりに重...

参考）DeepLearningの使用例
畳
込
み
層
プ
ー
リ
ン
グ
層
⼊
⼒
画
像
畳
込
み
層
プ
ー
リ
ン
グ
層
畳
込
み
層
最適なフィルタリングを学習する層
プ
ー
リ
ン
グ
層
畳
込
み
層
全
結
合
層
全...

なぜ今流⾏っているのか︖
ニューラルネットワーク自体は昔からある。
じゃあなぜ今なの︖
• ニューラルネットワークを積み重ねると学習が上手
くいかない（微分の勾配が消失する）事が知られて
いた。
• データが少ない。
• 計算量が多くなり、CP...

ところで…
What is this?

ではこれは︖

8
学習データに気を付けよう
人間は猫と答える。
Deep Learningはこれを犬と答えるかもしれない。
（⿊いもの＝犬、⽩いもの＝猫と解釈した場合）
これはDeep Learningが特徴量をどのように取得、
解釈をするか判断できないこと...

9
DeepLearningを過信しない
Learningは万能
であるDeepLearningを使う事で膨大なデータを効率的に扱う事が出来ましたが、何でもで
きるわけではありません。
DeepLearningを過信しては
いけない
Deep ...

参考）ＡＩとフレーム問題
AIが出来ないことはあるか︖
例えば…有限の情報処理能⼒しかないAIには、現実に起こりうる問題全
てに対処することができない。(これをフレーム問題と言う）
考慮すべき空間が有限でない限り、無限の可能性について考えざるを...

AI時代の
データ分析は
どうあるべきか

まず⼤前提
データ分析は⼿段であって
目的ではない。
難しい数学を使えば良いというものでもない。
簡単な仕組みで実現できるのであればそれに勝るものはない
どの時代でも言われることですが
必要なのはハサミ（Excel）ですか︖
チェンソー(⾼度な...

復習
言うまでもなく。
今後はビジネス⼒、
データエンジニアリング⼒が問われる
その為には何を理解しておく必要があるのでしょうか︖
2014年12月データサイエンティスト協会資料より

参考） https://www.linkedin.com/pulse/inconvenient-truth-data-science-kamil-bartocha/
1.データはどれも綺麗ではない
2.大半の時間は整理と前処理に費やされる
3....

自分の仮説を疑え
「完全にありえないことを取り除けば、残ったものは、いかにあり
そうにないことでも、事実に間違いないということです」
アーサー・コナン・ドイル「緑柱⽯の宝冠」
批判的な意⾒にさらされても生き残るのが真理に近い事実
DeepLea...

この章でのまとめ
データ分析はゴールではない
あくまで始まりである。
エンジニアリングとしては
データを保存し再利⽤可能な状態にし続ける事
メンテナンス性を考えて運⽤する事
ビジネスとしては
収益性・効率性の担保
説明責任を果たすこと

お⾦のお話し
算多きは勝ち、算少なきは勝たず

8
我々はプロフェッショナル…であるはず
趣味とプロの違いは何でしょう︖
趣味…好きな事を好きなタイミングでする。
求められない
プロ…求められた内容を一定の期間の中で⾏う。
その為に必要な要求が発生する。
要は仕事にする以上お⾦になる必要があ...

9
働くって何︖
銀⾏時代にパートさんから言われたこと。
「お客さんからしたら新卒もベテランも同じ」
→お⾦をもらう以上プロフェッショナルであることが求
められる。
程度はどうであれ周りの⼈からはそう⾒られてしまう。
プロとは(いろいろな定義が...

給料はどのように決まるか
例えば北海道のシステムエンジニアの給料
→中⼩だと年収300~600万くらい。
役職とかつくとランクアップ
出来る仕事（使えるプログラム）の種類なんかでも変わります。
では、年収400万(月収25万+ボーナス100万）...

ソーシャルゲームの場合(あくまで適当な例）
開発費1000万（16⼈月くらい）
＋広告費300万
＋運用維持費150万/月（サーバー費用＋運用者費用）
→月幾ら売り上げが発生しなければならないのか︖
ソーシャルゲームの仕組み
・無料で遊べる
・...

ふたたびソーシャルゲームの売り上げ
売上⾦額＝課⾦者数
×課⾦者一⼈当たりの課⾦⾦額（ARPPU)
※課⾦率＝課⾦者数
÷アクティブユーザー数(期間内に実際に遊んでいるユーザーの数）
=アクティブユーザー数×課⾦率×ARPPU
つまり、売上⾦額...

売り上げ
開発費1000万＋広告費300万＋運⽤維持費150万/月
3か月で開発費と広告費を賄うとすると…ひと月5~600万の売り上げが必要
理想）
50000人×2%×5000円=500万円
現実）
10000人×1%×500円=5万円
なぜ...

分析でいくら“稼がないと”いけないのか︖
仮にその案件だけでお仕事するとして、毎月100万以上は利益を上げないといけない。
（もちろん、その案件だけをやってるわけではないと思うけど…）
データ分析それ自身ではお⾦は⽣み出せません。
あくまで業務...

まとめ
兵を知る者は、動いて迷わず、挙げて窮せず。

まとめ
⻑い時間お疲れ様でした。今回のまとめです。
• データ分析は⼿段であり、目的ではない。
→しつこいけどここが分かっていない人が結構いる。
• データの⾒せ方で人を違う結論に導く事が出来てしまう。
• 客観的に事実を積み上げて仮説を反証し...

最後に…
どんな職種であれ、若いうちに磨いておいた方が良い能⼒に
ついてお話しします。ポイントは4つ。
ロジカルシンキング
プレゼンテーション能⼒
コミュニケーション能⼒
適応⼒
ここまでは学生に求める話。
プロであるなら…自分だけの
...

8
付録）何を学ぶべきか
個人的な意⾒として。マーケティングをやっているなら以下は必須
• ⾏動経済学…⼊門編で⼗分。
• ⼼理学…特に消費者⼼理とか
• 兵法…孫⼦とかはおすすめ。
データサイエンスの技術を学びたいなら…
http://web...

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