「分析家は消えても、能力はより重要になる」NCSoftのチーム長が語るAI時代のデータ分析

人工知能（AI）技術が産業全般に深く浸透するにつれ、データ分析家の役割と業務方式にも根本的な変化が現れている。T Times TVが伝えた対談において、NCSoftマーケティング分析チームのソン・ジフンチーム長は、データ分析家という職務自体は減少する可能性があるが、データを扱う能力の重要性はむしろ高まっているとの見解を明らかにした。

データ分析家のポジション減少の中でも「分析能力」が強調される理由

ソン・ジフンチーム長は、最近データ分析家というポジションでの採用がほとんどなくなっている傾向にあり、現場では分析家たちが感じる役割喪失に対する悩みとして実際に存在すると述べた。しかし、彼は分析家という職業は変わるとしても、データを分析する能力自体はより重要になっていると分析した。

実際に現場部門では、AIツールを活用して直接データを分析しようとする需要が増えている。ソン・チーム長によると、現場部門のメンバーが既存の分析レポートの代わりにローデータ（Raw Data）を直接要求するケースが多くなっているという。これは、部門のメンバーがAIを活用してより深い分析を直接遂行しようとする動きと解釈される。ただし、ソン・チーム長は、現場部門において実験設計、仮説設定、統計的検証結果の解釈などの専門的な領域で困難に直面し、プロジェクトが完了できない事例を目撃していると説明した。

「無駄な作業」の消失とジュニア分析家の成長経路に関する悩み

AIの導入は業務の効率性を高めたが、同時にかつて「無駄な作業（サプジル）」と呼ばれた非効率的な過程を通じて業務を学んでいた機会を奪ったという点が、新たな課題として浮上した。データの前処理過程のように、データを扱いコードを書く中で経験する試行錯誤は、データに対する理解度を高める学習過程であったが、AIがこれを代行することで、このような経験的知識を蓄積する経路が消えつつあるという指摘だ。

ソン・チーム長は、新入社員がAIツールがすでに高度化された環境で業務を開始するため、データを直接扱うことで得られる経験的知識を習得するルートを経験できていないと言及した。これは、データの誤りを判断したり、成果物の適切性を検証したりするために必要な基礎体力を養う上で困難をもたらす可能性があるという分析だ。これに対し、イ・ジュンハク東国大学校教授は、リーダーたちが新入社員に一定期間AIを使用させずに直接業務を遂行させるなどの方法が、ドメイン理解のための「無駄な作業」の過程を復元する方法になり得ることを示唆した。

AIに主導権を奪われないための分析家の対応戦略

AI時代の分析家は、AIにすべての過程を委任するのではなく、分析の主導権を維持することが核心である。ソン・チーム長は、AIに業務を一つずつ委任していくと、分析プロジェクトの大きな設計ロードや結果に対する解釈権限をAIに譲り渡してしまう状況を警戒すべきだと強調した。

彼は、主導権を失わないために、AIが省略してしまう中間過程を逆に覗き見る努力が必要だと言った。AIがどのような仮定を持って分析を遂行したのか、コードはどのように構成されたのかなどを改めて検討し、分析過程を分解して見る過程こそが分析家ならではの役割だというのだ。また、AIが選択した方法論が適切かどうかを判断するためには、従来よりも幅広い方法論に対する理解が必要であり、問題定義と検証という人間の役割はより重要になると付け加えた。

出典：元の動画（YouTube）