データマイニングエンジニアの求人案件

データマイニングの案件動向

データマイニング、この職種そのものの認知度が低い状況のため、求人案件を探しにくい傾向があるのは事実です。しかし一方でその重要性が年々高まっている状況にあり、これからこの職業を目指す、求人を探す人にとっては将来性に満ちた環境と言えるでしょう。

データマイニングとは

データマイニングの「マイニング」とは「発掘する」といった意味です。例えばある企業に蓄積されているデータを分析したうえでその中から役立つ情報、あるいはビジネス価値を生み出す「金の卵」を発掘するのが主な役割です。

現代社会は情報社会と言われており、企業・個人を問わず一昔前に比べて扱うデータが膨大なものとなっています。IT・情報機器の進歩によってデータの収集・蓄積そのものは容易になっている一方、そのデータを有効に活用できるかとなると、なかなかうまくいかないというのが実情です。もはやひとつの企業が扱うデータを人間がすべてカバーできるような状況ではないのです。

データマイニングの歴史と現状

データマイニングの仕事そのものは決して新しいものではなく、航空宇宙や自動車などの製造業、金融・保険業などの開発現場において古くから確率計算や統計がつかわれてきました。マーケティングなどのビジネスシーンにおいても顧客データを中心に役立つデータを発掘・峻別したうえで有効に活用するわけですが、その重要性がここ10年ほどの間で急速に高まっているのです。

そのきっかけとなったのが「ビッグデータ」です。膨大なデータを集積することで顧客一人一人の嗜好や行動を細かく分析できるようになりました。かつてのデータマイニングはあくまで市場全体の傾向、一企業の業績、商品の購買層を知ると言った程度のものでしたが、現在はデータマイニングで解析した結果を利用して、より狭い範囲、例えば個人にまで絞ったマーケティング施策の実行を可能にするのです。

検索エンジンであるジャンルについて調べてみたら、たちまち関連する商品の広告をあちこちで見かけるようになった、というケースもよく見られますが、こうした個人をターゲットにしたマーケティングをいかに効率よく行うことができるか、そのような場面においてデータマイニングが求められているのです。

しかしこうしたビッグデータをうまく活用できるのは一部の大企業だけというのが実情です。これからのデータマイニングでは、企業の規模、扱う情報の量も重要ですが、いかに情報をビジネスに結び付けていくことができるかが求められます。

データマイニングの持つ可能性

こうしたデータマイニングの特徴をうまくビジネスに結び付けていくことでさまざまな可能性が開けてきます。データを分析することで顧客層やその嗜好をより細かく把握し、ターゲットを絞ったマーケティングを行っていくことができますし、逆に顧客層の動向をチェックして、新しいビジネス、商品の展開を行っていくこともできます。宣伝・広報のコストを抑えつつより効果的なアクションができるようになる。あるいは、将来の売上や費用、在庫などを予測して必要な人員を各部署に配置していく、需要に伴う商品を開発してビジネスの幅を広げていく、新規事業を立ち上げる時のリスクを減らせるといったメリットもあるでしょう。

データマイニングエンジニアの仕事内容

ではデータを「発掘する」とは具体的にどのような仕事なのでしょうか。その基本はあくまで「データの収集・分析」にあります。ビジネスに役立つ情報をピックアップし、それを知識として提供する。しかし、その知識をどう活かすかはマーケティングの仕事となります。

大容量データ分析・検証

まず基本中の基本となるのが大規模なデータ分析・検証です。先述したように現代ではひとつの企業が扱うデータの量が膨大なものになっており、非常に時間と手間がかかる作業が求められます。その一方でデータの量が多ければ多いほど有効な情報を入手しやすく、データマイニングの精度が高まります。例えば顧客のデータが多いほど、またひとりひとりのデータが詳細なほど、顧客層の現状把握やターゲティングに関する正確な情報が入手しやすいわけです。

データ分析の環境構築

重要なのはデータマイニングをしやすい環境の構築です。膨大なデータを扱うにはそれなりの環境が必要です。すべてを人間の手作業、つまりひとつひとつのデータを人間がチェックするわけではないのはもちろんです。データを分析するためのデータベースやデータウェアハウスの構築、元になる大容量データをきちんと管理し快適に分析・検証作業ができるための基盤やツールの準備なども欠かせません。

データマイニングの実施

そして集めたデータをもとにデータマイニングそのものを行っていくことになります。この際もすべて人間の手で行うのではなく、AIによる機械学習を活用することもあります。人間の手で行う場合にもRやPythonなどのプログラミング、SPSSやSASなどの統計ソフトウェアといったツールをもちいて分析を行っていくのが一般的です。

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データマイニングエンジニアのスキル

そうなるとやはり統計に関する知識・スキルが必要なのはもちろんですが、大容量データの扱いや分析の際のツール、システムを扱うIT関連の知識も必要になってくるのがわかります。

統計学

やはり基本になるのが統計学に関する専門知識です。データはデータのままで放置したままでは何も生まれない、うまく活かすことで大きな利益をもたらす「金の卵」になってくれる。これがデータマイニングの基本ですから、データを金の卵にするために統計学が欠かせません。

統計学や確率論といったかなり専門的な知識が問われるため、通常データマイニングは大学や専門学校などで専門的な教育を受けた経験がある人が担当します。なかなか経験・スキルだけではカバーしきれない部分もあり、この職業の資質・適正を問われる重要な部分でもあります。

機械学習

扱うデータが大容量になる場合にはAIによる機械学習の活用も選択肢に入ってきます。そうなると機械学習をいかにうまく役立てることができるか、そのスキルも重視されます。AIが学習・分析するといってもどのように分析させるのか、その学習結果をどう判断するのかはやはり人間の作業です。AIにすべて任せきりではなく、AIに任せられる部分は任せつつ、最終的な判断は人間が行う。この基本的な仕組みを機能させるためにもデータマイニングの仕事には機械学習に関する知識が必要なのです。これらは経験で身に着けていく余地もあるスキルです。

自然言語処理

これもデータをコンピューターにいかにうまく処理・分析させるかが問われるスキルです。自然言語処理とは人間が日常的に使っている言語(自然言語)をコンピューターに処理させることを言います。人間が話す言語は非常に柔軟性があるうえに聞き手の理解力に依存している面もあります。例えば「美しい水車小屋の娘」という表現の場合「美しい/水車小屋の娘」と「美しい水車小屋/の娘」という2通りの解釈が可能になります。人間ならケースバイケースで正しい意味を読み取ることができるわけですが、機械にはこうしたあいまいな部分を処理するのが難しい面もあります。

そこで機械可読辞書やコーパスなどを活用したうえでこうした曖昧な領域をうまく処理できる環境を築き上げていくのです。これができないとデータを機械学習させてもトンチンカンな分析しかできない可能性も出てきます。こちらも専門的なスキルが問われる部分です。

データマイニングエンジニアの年収

データマイニングエンジニアという職業がまだ十分認知・定着していない面もあるので業界全体の年収相場を把握するのはまだ難しい段階にあります。ただ求人情報などで記載されている単価や収入から大まかな水準を把握することもできます。

例えば一か月程度の案件の単価が45万円～90万円程度と言われています。高い単価で仕事を続けられるなら年収1000万円を超えることもありますし、低い単価で続ける場合には500万円程度となるわけです。

ただフリーランスの場合は継続して案件を確保できるとは限らないためもう少し低くなる面もあるでしょう。それでも平均的な単価から推測すれば年収500～600万円程度は期待できます。これはエンジニア職の中でも高い水準と言えます。

データマイニングの前に必要な工程

高収入を期待できる背景には、専門的なスキルが求められていることもありますが、データマイニングエンジニアの育成に手間がかかるのも大きな理由です。作業に必要な一般的工程を見ればそれがわかります。

データを収集する

データを収集することは、データマイニングの基本中の基本です。ひとつのデータベースで管理されている場合にはそれほど面倒はありませんが、データ統合が進んでおらず、一元管理がうまくできていない企業の場合、さまざまなデータベースにばらばらにデータが保存されていることも多く、それを逃さずに収集して一か所に集約していく作業も欠かせません。そしてもちろん、目的に沿って新たなデータの収集も行います。

データを整理する

そして収集したデータの整理。いくらAIや分析ソフトを活用するとはいえ、膨大なデータをかたっぱしから分析・検証するわけにはいきません。目的に合ったデータと、必要ないデータを整理し、作業しやすい環境を整えていきます。先ほども触れた、データ分析の環境構築がうまくできていればこの作業の負担を大幅に削減することができます。

データマイニングを重視している企業の中には、データマイニングでの活用を前提とした「データウェアハウス」や「データレイク」などの分析基盤を構築する所もあります。データウェアハウスが分析などでデータを活用するためのものなのに対し、データレイクはあくまでデータを蓄積するため、つまり内容の削除を行わずひたすら蓄積していくためのものです。そのようにデータウェアハウスに蓄積されたデータを整理していく作業も重要な工程となります。

データマイニングの手法

データを収集・整理したあとにいよいよデータマイニングを実施するわけですが、その際にはさまざまな手法が取り入れられます。もちろんすべてを行なうわけではなく、エンジニアの得意・不得意やその企業のデータマイニングの構築環境によって変わってきます。

決定木

機械学習を行う際に活用されるのが決定木分析と呼ばれるタイプです。これは樹木状のアルゴリズムで要因を分析し、分析結果から将来のマーケティングの予想を行う手法です。

少々難しいですが、顧客の購買履歴などビジネスの結果に関するデータをもとに行われるもので、それによっておもなターゲット層や顧客の趣味嗜好、さらには取引先・投資先の経営状況などを予測することができます。非常にわかりやすく、マーケティングにも役立つ優れた手法として幅広い業種で活用されています。

クラスター分析

クラスター分析とは異なる志向を持った性質のものが混ざり合ったグループから、似た志向を見つけ出したうえで、集落(クラスター)を作り出していく手法のことです。一見まったく統一性がないように見える顧客層の間で共通点を見出し、クラスターを作り上げていくことでターゲティングを容易にできます。ターゲットとなる市場が広い分野でマーケティングを行う時に役立ちます。

ロジスティック回帰

これは確率を予測・分析する際に用いられる手法で、例えばある年齢層が自社の製品を購入してくれる確率はどれぐらいかといった予測をするときに役立ちます。統計分析の分野で非常に幅広く用いられており、ビジネスはもちろん、医療の分野などでも積極的に活用されています。新規事業への進出を検討している場合や、どの方面へのマーケティングを重視するかを決める時に役立ちます。

アソシエーション分析

これはマーケティングの分析において非常に重視されているもので、顧客が商品・サービスを購入する際のパターンを分析することで商品同士の関連性を確認することができる手法です。例えば同じような年齢層の人たちが商品Aと商品Bをよく購入している場合、両者の間には何らかの関連性があると見なすことができます。ならば商品Aを売りたいときには、商品Bを好んでいる人にマーケティングすれば、成果が上がりやすいことになるわけです。こうした関連性とパターンを調べることができるのです。

データマイニングを行うメリット

こうした手法を見ると、データマイニングにはさまざまなメリットが期待できることがわかります。得られるメリットはその企業がどのような目的でデータマイニングを行うかによっても変わってくるでしょう。

予測モデルを作成できる

データマイニングを行うことで、セールスパターンを解明したり、顧客行動を予測するためのモデルを作成できます。「この客層はこんな時にこういった商品を購入する傾向がある」といったモデルを作ればマーケティングをしやすくなるのです。

ビジネス上の機会損失を防げる

リスクヘッジもデータマイニングの大きなポイントです。製造工程における異常検知や故障リスクの診断などは、失敗につながる事象をある程度予測できることを意味しています。損失につながる事象を防ぎつつ、事業の効率を高めていくことができるわけです。

データマイニングエンジニアの将来性

情報化社会が進んでいくことでデータマイニングエンジニアの重要性が高まっている一方、まだまだ担い手が少ないのが現状です。これから需要がどんどん高まっていくにつれて、供給とのバランスがとれなくなり、売り手市場になっていくことも予想されます。その意味ではこの職業の将来性は非常に明るいと言えそうです。

ビッグデータとデータマイニングの関係

先ほども触れたようにビックデータとデータマイニングの間には非常に深い関係があります。ビッグデータをどう扱うのか、必要な情報を整理しつつ分析していくことができるか。データマイニングエンジニアの腕が問われるところです。

AIの普及とデータサイエンティストの役割

AIが普及することで機械学習をはじめとしたAI技術がこれからますます求められるようになります。その意味ではデータマイニングエンジニアは、今後はデータサイエンティストとしての役割も求められる面も持っています。

データと分析価値がますます高まる

現在では一部の大企業が独占的に行っている観もあるデータマイニングですが、将来的にはより多くの企業において業種・業界を問わず必須になるでしょう。データを分析し、活用した者が勝つ、そんな時代においてデータマイニングエンジニアは非常に重要や役割を担うことになります。