データサイエンス
Data Science
データサイエンスでは、データを元にした科学的な手法による意志決定を行うことを目的とし、EYのそれぞれの分野の専門家と連携をしながら、クライアントの課題に対してデータ分析を適切に活用してビジネスの問題解決を支援します。
Our Capabilities
データサイエンスチームは、統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱うデータサイエンス領域の研究経験をもつメンバーとAnalytics、ML/Opsを支えるデータ分析基盤の知見を有するエンジニアで構成される専門性が極めて高いチームです。
データに基づく科学的意思決定の実現には、ビジネスの課題について本質的な原因を捉え、適切な課題を設定し、数学的問題として定式化し、バイアスを踏まえた分析を行い、打ち手の効果を検証するという、一連のサイクルが不可欠です。
データサイエンスチームの高度な専門性と豊富な実績により、クライアントが行う意思決定の高度化を支援します。
データサイエンスチームを中心に、EYのテクノロジーコンサルタント・業務プロセスコンサルタント・インダストリーコンサルタントなどとプロジェクトチームを組成し、クライアントの問題を理解し、総合的業務支援とビジネスソリューションを提供します。
データサイエンスリーダー メッセージ
データと数理モデルを活用して問題解決を図る
データサイエンス リーダー小林 元
大学時代の研究を応用し2001年に起業。データマイニング用ソフトウェアを構築しビジネスを立ち上げ、3年半経営したのち譲渡。その後、保険会社、メディア企業でのデータ分析および分析組織立ち上げに従事。並行して国立大学病院にて特任研究員として医学領域での統計モデルに関する研究を行う。その後、外資系IT企業でのプリンシィプルデータサイエンティストとしてデータサイエンスチームのリードを経て現職。
皆さんこんにちは、データサイエンスをリードしている小林です。
今日、AIという言葉が広く使われるようになり、ツールを導入すればシンプルなタスクは誰にでも解ける時代となりました。一方で、実社会には複雑でまだ解かれていない潜在的な価値を秘めた様々な課題が眠っています。
データサイエンスチームでは、これらの課題に対して、数理的手法を用いて分析することはもちろんですが、意味のある知見をデータから引き出し、それに基づいてクライアントのビジネス変革を支援するために、考え方とプロセスを正しく共有し、協力しながら課題に取り組んでいます。
EYのデータサイエンスチームはデータ分析における専門性はもちろんですが、コンサルティングファームのデータサイエンティストとして、課題を見出し、設定する力が求められています。
データサイエンス領域の専門性を活用し、分析手法だけでなく、クライアントのビジネス価値の向上に結び付く課題解決のための分析を一緒に出来るメンバーを求めています。
