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AI人材でビジネストランスレーター(翻訳者)のニーズが高まっている理由

日経とnoteの共同コミュニティ「Nサロン」運営担当の永吉です。昨日、Nサロンの集中講座「データサイエンティストによるデータ道場」の開講プレイベントに参加してきました。

講師はデータサイエンティストの育成をする会社、データミックス代表の堅田さん。日経もそうですが、これまで多くの企業の機械学習や統計モデリングのコンサルティングを手がけています。

堅田さんによると、AIを活用したビジネスが盛んになるなかで、ビッグデータ、データサイエンティスト、AIなどバズワードは生まれてきているが、ビジネスの活用が大幅に進んでいないそうです。その理由のひとつが、ビジネスサイドと、データサイエンスの専門家側との断絶にあると。

つなぐ役割を担うビジネストランスレーター

ここで重要になるのが、両者をつなぐ役割を担う翻訳者、ビジネストランスレーターです。データ活用を推進するのに重要なポジションです。近年、この人材ニーズが高まっているそうなのです。

(↑)データを活用するプロジェクトの場合、この4者が必要になるそうなのです。いちばん上に位置するビジネスリーダーが、いわゆるプロジェクト責任者です。具体的にはこのような人↓

・AI活用を推進する営業部門のリーダー
・SaaS企業等のプロダクトマネージャー
・データやAIを活用した新規事業立ち上げ担当者
・コールセンターのマネージャー

ビジネストランスレーターはこのような人↓

・経営企画部におけるデータ活用推進を担当するリーダー
・IT部門におけるデータ活用推進リーダー
・データ分析チームのプロジェクトマネージャー

ビジネスリーダーとトランスレーターは似ているようで、データ分析に対する習熟度が異なるそうなのです。  

データ活用プロジェクトのステップごとの役割分担

では、ビジネストランスレーターとはいったいどんな仕事をするのでしょうか? データ活用をするプロジェクトの場合、4者が協力し、一般的に以下6つのステップで仕事が進められていくそうです。

ビジネストランスレーターは、ビジネス課題を分析課題に落とし込む能力が求められる

堅田さんによると、漠然とした課題では分析できない。そこでビジネス上の課題を「分析課題」 へと落とし込む必要があるとのこと。

ハイレベルなビジネス戦略で、ビジネスリーダーとともに課題を明確化したら、以下の段取りで分析作業に入る前の土台づくりを行います。

(1)KGIとKPIをつなぐロジックツリーを作成します。(2)次に、どのような手を打ってKPIを変化させるか、打ち手を整理します。(3)その打ち手の精度を上げるために知りたいこと=分析したいことを明確化します。(4)明確化できたら、その「分析したいこと」を実現させるために、「データ」「分析技術」「組織」を どのように整えれば良いかを定義します。(5)分析したいことと手段の要件が定義できたら、分析する課題を経済的効果面と実行のしやすさの両面で評価し、優先順位付けを行います。

この(1)〜(5)の仕事において、ビジネストランスレーターが活躍するそうなのです。

文系出身の希望となるポジション

ここまで聞いて、プロジェクトの中盤を担うこの人材が、これからAI人材を募集する組織やチームにおいて引っ張りだこになりそうだなと感じました。

サービス開発や企画に携わる方は、要件定義スキルが求められると思いますので、データを扱わない仕事でもこの段取りはなんとなくイメージできるのではないかと思います。

エクセルデータを集計できたり、集計されたデータを正しく理解できる一般的なビジネスパーソンの方、それも数字に強いほうではなく、プログラミングも未経験の方が、いきなりデータサイエンティストになるにはハードルが高いですが、ビジネストランスレーターは、世の中からもニーズが高まっているので、キャリアの選択肢としては、わたしのようなド文系の人間でも手が届く範囲なのではないかと思いました。

ビジネストランスレーター育成のための集中講座が開講

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。そして、最後にお知らせです。ビジネストランスレーターを将来のキャリアとして視野に入れたい人や、このようなスキルを身につけたいと思っている方は、ぜひこちらの講座にお申し込みください。少人数制、2時間×全4回、オンラインコミュニケーション付き、AI人材教育業界においては破格のNサロン特別価格、4万円で受講が可能、先着順です。お早めにどうぞ。


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