株式会社データビークルの業務内容や西内啓(統計家)の経歴はスゴい!


9月11日の

がっちりマンデー!!きっとあなたもまだ知らない!?「今までになかった仕事」

TBS系列 7:30~

で株式会社データビークル 西内啓さんが登場します。

 

データビークルの「データの価値を高める」ところを担う製品の責任者を務めるのが、統計学の専門家でありデータサイエンティストとしても有名な西内 啓氏です。

西内啓さんによると、大企業がビッグデータをもってはいてもそのデータを使いこなす人材がいないらしい。したがってデータビークルの業務が重宝されています。

 

著書である「統計学が最強の学問である」は、シリーズ累計40万部を超えビジネス書大賞2014では大賞を受賞している

 

西内啓(にしうちひろむ)のスゴい経歴

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氏名:西内 啓(にしうち ひろむ)

生まれ:1981年

出身地:兵庫県

2000年 兵庫県立長田高校卒業

2005年 東京大学医学部健康科学看護学科(4年制/生物統計学専攻)卒業

2008年 東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教着任

2008年 大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長 着任

2010年 東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野 退職

2014年 株式会社データビークル 取締役

 

東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ ハーバード がん研究センター客員研究員を経て、現在は、分析サービスを提供する株式会社データビークルの取締役として、全てのビジネスマンが分析に携われるツールの開発、官民のデータ活用プロジェクトの支援に従事。

 

この西内啓が取締役を務める株式会社データビークルの主要業務は

  • ビックデータの取得、解析、分析に関する事業。
  • ITマーケティングリサーチ・コンサルティング事業。
  • ソフトウェア及びコンピューターシステムの企画、開発、販売、運用に関する事業。
  • インターネット及び通信回線を利用したコンテンツ等各種メディアの企画・制作・保守及び運営。
  • デジタルコンテンツの企画・立案、制作、配信及び販売。
  • 前各号に附帯又は関連する一切の業務。

業務内容は非常に難解ですが、主要業務はビッグデータを取り扱う会社であることです。

 

データビークルを作った理由

「2010年にアメリカから帰国した後、知人のご紹介などから、ずいぶんいろいろな企業のデータ分析をお手伝いさせていただくようになっていました。ただ『統計学は最強の学問である』を出して以降、企業にお勤めの方からの問い合わせや引き合いが増えたのは確かです」

と西内啓氏は述べています。

西内氏は、知人以外に連絡先を公開していなかったことから、著作を通じて西内氏を知った読者からの相談が出版社に届くことが度々あったと言いいます。

 

「そうしたご縁から実際にお話を聞いてみると、『分析ツールを購入したし、優秀なコンサルや専任担当者も雇ったのに一向に成果が出ない。どうしたらいいのか』という、切羽詰まった現場担当者の苦悩をたくさん伺うことになりました」

 

統計学の専門家として、こうした声に対して何とか応えたい。自分1人で多数の企業の課題にあたる生活は多忙を極めた。しかし、だからと言って、数多くの人材を抱えて「人月商売」をする気にもなれない。

«データ分析を多くの人に使ってもらいたい»

もっとデータを身近に

「これまでの知見やノウハウを使えば、短期間でデータサイエンティストを育成することも、企業に派遣するようなビジネスもできたでしょうが、自分の 関心はそこにはありませんでした。データ分析を多くの人に使ってもらいたいという気持ちの方が強かったんです。

それに、自分の前に来ていたデータサイエン ティストたちがその期間、いったい何をしていたかを見せてもらうと、彼らは分析自体よりもデータの『前処理』にほとんどの時間を費やしているというところ にも違和感がありました」

 

「前処理」とは、データを集めた後、分析に資するよう加工するためのプロセスを指す。プロジェクトの規模にもよるが、この前処理に8割から9割の時間と労力を割くことも稀ではない。

西内啓氏はこうした前処理の工程を、可能な限り素早く終わらせるためのノウハウを密かに体系立てていた。それが会社設立の経緯。

 

«会社設立に動く»

数年前から分析案件で協業していた山 本氏との会話の中で、「このノウハウをパッケージ化すればこれまでにない分析ツールができるのではないか」という話になったのという。

その後、山本氏からこのツールのビジネスモデルについて相談を受けた油野氏が、アイデアの先見性を見抜き、高く評価したことで、統計家と投資家、営業のプロからなるデータビークルの座組が実現することになりました。

 

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