...この記事で解決できる悩みデータサイエンティストはAIとどう向き合うべきなの?ビジネス型データサイエンティストはAIにどう向き合うべき?データサイエンティストは具体的にどうやってAIを活用すべき?AIが最近なにかと話題だけどデータサイエンティストはどのようにAIに向き合えばいいんだろう?ビジネス中心で仕事しているからそんなに関係ないかな?など思っていませんか?今後AIは世界を変えていくゲームチェンジャーです。AIに向き合って考えるべきです。データサイエンティストは非常にAIに近しい職種であるため、向き合って自身のキャリア形成に活かしていくことが重要です。筆者はデータサイエンティストして長く勤務しており、人事制度の設計にも携わるなどデータサイエンティストのキャリアについて日頃から深く考えています。ここ最近では自身としてAIに投資をして、さまざまなAIツールを実際に毎日触っています。この記事では「ビジネス型」データサイエンティストに焦点を当てて、AIの活用方法を具体的に解説していこうと思います。結論は、「ビジネス型」データサイエンティストはアイデア出しにAIを活用して、ビジネス解決に向けた解決法を効率よく生み出していくことが重要でしょう。この記事を読むと、ビジネスに強みを持つデータサイエンティストがどのようにAIを活用していくべきか具体的な活用方法までわかります。以下、本記事のまとめです。本記事のまとめデータサイエンティストはどのようにAIに向き合うべき?→「AIを使いこなせる人材」「AIを作れる人材」どちらかになろう!「ビジネス型」データサイエンティストはどのようにAIを活用すべき?→アイデア出しにAIを活用しよう!解決法を効率よく導く!具体的にどうやって活用すればいいの?→プロンプトを整備して、汎用的に活用できる「型」を作る!AIを活用してスマートなデータサイエンティストになろう!では、本題に移ります。今後AI時代で活躍する人材は下記の2つに大別されていくと予想されます。下記のように図示できます。これはデータサイエンティストも例外ではなく、「AIを使いこなせる人材」「AIを作れる人材」の2つを意識してキャリアを築いていくことが重要でしょう。詳しくは下記の記事で解説しているので、気になる方はぜひご覧ください。【転職支援サー...ぬるったんしっかりAIと向き合ってキャリアに活かしていくことが重要だよ。AIは今後の世界を変えるゲームチェンジャーと認識しておくべきだよ。ビジネス型データサイエンティストとはデータサイエンティストは担当する業務が幅広く、役割によって下記の3つのタイプに分類されます。「エンジニア型」:データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材ビジネス型データサイエンティストはデータを活用して、ビジネス課題の解決を推進する役割を持ちます。ビジネス型データサイエンティストの特徴ビジネス型データサイエンティストは課題解決のプロフェッショナルであり、下記のような特徴を持ちます。ビジネス型データサイエンティストの特徴ビジネス課題の明確化・解決法の立案に強みを持つ課題解決のためにデータサイエンスをフル活用するデータを活用して、ビジネスの意思決定を促す役割をこなすために、上流の課題設定やデータ活用の大方針を決めることが特徴です。ビジネス課題を解決することに特化していることが特徴だよ。どのようにデータを活用するか上流設計から携わるよ。ビジネス型データサイエンティストの仕事内容データサイエンティストの仕事内容の全体感は下記のように、3つのレイヤーに大別できます。「インフラレイヤー」:分析を下支えするデータ管理・システムを構築するレイヤーこの中でも「ビジネス型」は名前の通り「ビジネスレイヤー」で活躍します。「ビジネス型」はデータ分析を行う前のビジネスを改善するためになにをするかを考えるレイヤーで活躍します。ビジネスでどのようにデータ活用を進めるか考えるために、色んな人とコミュニケーションを取りながら取り組みを推進していくことが仕事だよ。詳しくは下記の記事で解説しているので、気になる方はぜひご覧ください。⇒ビジネス課題を解決するプロフェッショナル!ビジネス型データサイエンティストを徹底解説!ビジネス型データサイエンティストはアイデア出しにAIを活用しよう「ビジネス型」データサイエンティストはビジネス課題を解決するためのアイデア出しにAIを活用することが有用です。ビジネス課題を解決するためにはさまざまなアイデアを基に状況にあった解決策を提示していくことが重要です。そのため、アイデア出しは重要なフェーズであり、効率的にアイデア出しを行うことでいち早くビジネス課題を解決することができます。アイデア出しに有効にAIを活用する方法は下記の3つです。高速に情報収集を行う自分にない観点から考えるきっかけを作る議論するたたき台を効率的に作って意見をもらう詳しく解説していきます。高速に情報収集を行う一つ目は「高速に情報収集を行う」活用方法です。AIを活用することで、大量の情報を高速に収集することが可能です。AIツールを使用することで、自動的に情報を収集し、概要やトピックの把握に役立ちます。AIの収集した情報は、精度はあまり高くありませんが、概要をつかむためには十分です。これにより、リサーチの効率化や、幅広い視点からの情報収集が可能となります。AIを使ってまずは概要レベルの情報をすぐに収集することが重要だよ。いまはAIの精度が悪いから情報の精度が悪いこともあるけど、今後解消されていくはずだよ。自分にない観点から考えるきっかけを作る二つ目は「自分にない観点から考えるきっかけを作る」活用方法です。AIは人間とは異なるアルゴリズムや学習モデルを持っており、自身の思考とは異なる観点でのアイデアを出すことがあります。AIが提案するアイデアや洞察は、自分の固定観念にとらわれず、新たな視点やアプローチを提供してくれます。そのため、AIを活用して自身の思考を広げ、創造性を引き出すきっかけとすることが重要です。自分の考えにないアイデアをAIが提示してくれることがあるよ。自分の思考を広げるためにAIを活用するのはものすごく有用な使い方だよ。議論するたたき台を効率的に作って意見をもらう三つ目は「議論するたたき台を効率的に作って意見をもらう」活用方法です。AIツールを活用することで、関係者が集まって討議を行うたたき台を効率的に作成することができます。AIが提供するアイデアは、参加者間での議論のきっかけとなり、意見の共有や意思決定の迅速化に役立ちます。なにもないところから議論するより何かたたき台があった方が議論は捗るよね。そんなたたき台をAIは一瞬で作ってくれるよ。アイデア出しにオススメのAIツールアイデア出しにオススメのAIツールを紹介していきます。さまざまなAIツールが出てきていますが、今後は淘汰されて限られたAIツールが生き残っていくことが予想されます。そのため、今後生き残っていくことが予測される主要サービスを中心に紹介していきます。下記の3つのツールがアイデア出しにはオススメです。アイデア出しに有効なAIツールChatGPTBardPerplexity詳しく解説していきます。ChatGPTChatGPTは、自然言語処理モデルを活用したチャット型AIツールです。OpenAI社が提供しており、AIブームに火をつけたAIツールです。自由な対話形式でのコミュニケーションが可能であり、アイデア出しに最適です。適切なプロンプトを与えることで、特定のトピックや問題に関連したアイデアを素早く生成することができます。ChatGPTは幅広い知識を持ち合わせており、多様な視点からのアイデアを提供してくれます。2023年5月に有料ではありますが、最新情報にアクセスして返答を返す「ブラウジング機能」が実装されました。今後さらなる発展が期待されます。AIブームに火をつけたChatGPTはやっぱり有用だよ。今後さらに機能拡充がされていくからますます有用性が期待できるよ。BardBardも同じく自然言語処理モデルを活用したチャット型AIツールです。Google社が提供しているAIツールになります。自動的に文章を生成する能力に特化しており、アイデア出しに重宝します。適切なプロンプトを与えることで、Bardは短い文章やキャッチフレーズ、広告文など、さまざまな形式のアイデアを迅速に提供してくれます。特定のニーズやコンテキストに合わせてプロンプトを設計することで、効果的なアイデア出しを実現できます。ChatGPTと同様のツールであり、機能としては近しいです。今後どちらが市民権を得るか注目です。現時点(5/21)ではChatGPTが優勢のように見えています。Bardも同じくチャット型AIツールだよ。Googleが開発していて、今後さらなる性能向上が期待されるよ。現時点ではChatGPTに後れを取っている印象だよ。PerplexityPerplexityは、自然言語処理を用いた情報検索ツールです。特定のトピックやキーワードに関連する情報を効率的に調査し、提供してくれます。Perplexityは多くの情報源にアクセスし、信頼性の高い情報を収集することができます。リサーチを迅速化し、情報収集の効率化に役立ちます。情報ソースも同時に提供してくれる高機能の上に、ログイン不要で無料で使える点が非常に嬉しい点です。詳しくは下記に解説していますので、気になる方はぜひご覧ください。⇒【リサーチの必須道具!】Perplexityの使い方を解説!ぬるったん正しい情報ソースに辿り着くには「チャット型AI」はまだ弱いよ。現段階では情報収集は「Perplexity」を使う方がオススメだよ。具体的なAIの活用事例さらに具体的なAIの活用事例を紹介します。今回はマーケティングでの活用を前提とした活用事例を紹介します。汎用的に使えるプロンプトもセットで紹介します。今回はマーケティングでよく実施される「競合分析」における活用事例を紹介します。マーケティング業務に関わるデータサイエンティストも深く理解しておくべき内容です。重要なことは汎用的に使えるプロンプトの「型」を多く持っておくことです。あらゆる状況でも有効に使える状態にしておくことで効率的なアイデア出しができます。例として実施する「競合調査」は下記のSTEPで実施します。追加リサーチ結果まとめ今回はChatGPTを活用します。1設定・指示まずは「設定・指示」をします。ChatGPTに対して汎用的に指示を与えるプロンプトを作成します。具体的には下記のようなプロンプトです。あなたは優秀なマーケターです。顧客を深く理化しており、優れたマーケティング戦略を考えることができます。優れたマーケティング戦略を考えるために、自身が扱う商材に関して、リサーチを行います。扱う商材はまたこの後に指示をします。下記の3点競合調査を行います。商材概要:商材の概要を説明してください。関しては少なくとも5つの競合製品を必ず上げてください。インデックスは「・」で記載してください。数字でインデックスを続けないでください。これは必ず守ってください。調査に利用した情報ソースがあれば、加えて記載をお願いします。「!」と入力したら、続きを書いてください。この後、調査してほしい、商材を教えるので指示が理解出来たらとりあえず「はい」と答えてください。こと細かく指示をすることで要件に応じた結果を出力することができます。実際は、実施してみてうまくいかなかった部分に再度指示を出して試行錯誤を重ねて作っています。下記が、プロンプトに対する出力結果です。競合調査のための商材を教えてください。これで設定・指示は終了です。無事ChatGPTに指示を与えることができました。ChatGPTに設定と指示を行うよ。重要なことは汎用的に使える形で指示することだよ。商材名などはまだ含めないよ。次に「商材の選定」です。ここで、任意の商材を指示しましょう。贅沢微糖」を商材に選定します。近くにあったからです。下記が実施したプロンプトです。リサーチをしてください。