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未来のデータサイエンティストを探せ！ ～研究分野遷移から見た人材マッチング～ UNAGI

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Analytics2014

All Analytics Championship Powered by SAS ～データサイエンス・アドベンチャー杯～ 金賞受賞

Technology
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～研究分野遷移からみた人材マッチング～ 未来のデータサイエンティストを探せ！ UNAGI 釋宏介 中井洋平 篠﨑英孝 藤本剛志 笹谷俊徳 宇田川美穂 倉都翔平
アドベンチャー杯にかける意気込み 2 事業会社でデータサイエンティストとして 活躍する我々が社会のニーズにデータを用いて どう貢献できるか挑戦したい！ • 会社を飛び出して データ分析を楽し みたい 【挑戦する喜び】 – 普段の業務を離れた 課題への挑戦 – 幅広いバックグラウ ンドの方々が参加す るアドベンチャー杯 での挑戦 • 事業会社に所属す る我々だからこそ の価値 【オリジナリティ】 – ビジネス課題に対 して、発見からソ リューションまで の全プロセスを体 験してきた強み • データ分析で現実 におきている課題 を解決 【ニーズ視点】 – 課題に真摯に向き 合ってビジネス、 社会に役立つ価値 を提供
目次 • 背景 • 分析テーマ設定 • 目的 • 使用データ • 分析コンセプト • 分析プロセスの全体概要 • 分析結果 • 活用イメージ • まとめ 3
多様な ニーズ 求める 人材 背景 データサイエンティストの不足 ■データサイエンティスト養成教育が未確立 ■統計・数理系人材も多くない 4 社会的ニーズ 人材のミスマッチ・・・ 事業環 境変化 データサイエンティストの世界でも でも実はデータサイエンティストの「卵」であれば色々な場所 にいるのでは・・・？？？
分析テーマ設定 5 未来の データサイエンティスト を探せ！ 出典：日経BigData 創刊前1号
目的 6 論文データよ り技術者・研 究者の専門分 野の遷移を見 える化 学生時代の専 門分野から企 業で活躍でき る専門分野を 特定 学生と企業の 人材マッチン グへの活用 未来のデータ サイエンティ ストの効果的 発掘 技術者・研究者の専門分野の遷移を追うことで 企業のデータサイエンティスト発掘を促進する
使用データ • 科学技術文献データ（書誌情報） • 人名名寄せデータ • 分野分類データ 7 体系化されたJST分類コードが文献ごとに付与されている ことを生かし、個人の専門分野を定義する。 人名名寄せデータにより個人が紐付けできることを生かし、 個別の文献情報のみでは把握困難な個人ごとの研究キャリア の流れ（専門分野の遷移）を分析する。
分析コンセプト 学生時代から企業時代への専門分野の遷移を分析 8 学生時代 企業時代 Bさん • 地球物理学 • 環境汚染 • 経営工学 • エネルギー工学 • エネルギー消費・ 省エネルギー Aさん • 通信工学 • 制御工学 • 制御工学 • 電子工学 所属組織名称と 刊行年から ロジックで判別 … 著者である文献 のJST分類を専門 分野として定義
分析プロセスの全体概要 9 Step1 データ加工 Step 3-1 学生→企業 時代の遷移 Step2 学生・企業時代判定 Step3 人材探索 Step 3-3 特定データサイ エンティスト探索 Step 3-2 データサイエン ティスト探索
分析結果【STEP3-1】学生→企業時代の遷移 10 AA AB AC ＡＤ ＡＥ ＢＡ ＢＢ ＢＣ ＢＤ ＢＥ ＢＦ ＢＧ ＢＨ ＢＪ ＢＫ ＢＬ ＢＭ ＣＡ ＣＢ ＣＣ ＣＤ ＣＥ ＣＦ ＣＧ ＤＡ ＤＢ ＤＣ ＤＤ ＤＥ ＤＦ ＥＡ ＥＢ ＥＣ ＥＤ ＥＥ ＥＦ ＥＧ ＥＨ ＥＪ ＥＫ ＥＬ ＦＡ ＦＢ ＦＣ ＦＤ ＦＥ ＦＦ ＦＧ ＦＨ ＦＪ ＦＫ ＧＡ ＧＢ ＧＣ ＧＤ ＧＥ ＧＦ ＧＧ ＧＨ ＧＩ ＧＪ ＧＫ ＧＬ ＧＭ ＧＮ ＧＰ ＧＱ ＧＲ ＧＳ ＧＴ ＧＵ ＧＶ ＧＷ ＧＸ ＧＹ ＧＺ ＨＡ ＨＢ ＨＣ ＨＤ ＨＥ ＩＡ ＩＢ ＩＣ ＪＡ ＪＢ ＪＣ ＪＤ ＪＥ ＫＡ ＫＢ ＬＡ ＬＢ ＬＣ ＬＤ ＬＥ ＭＡ ＭＢ ＭＣ ＭＤ ＮＡ ＮＢ ＮＣ ＮＤ ＰＡ ＰＢ ＰＣ ＰＤ ＱＡ ＱＢ ＱＣ ＱＤ ＱＥ ＱＦ ＱＧ ＱＨ ＱＪ ＱＫ ＲＡ ＲＢ ＲＣ ＲＤ ＳＡ ＳＢ ＳＣ ＴＡ ＴＢ ＴＣ ＴＤ ＴＥ ＵＡ ＷＡ ＷＢ ＷＣ ＷＤ ＷＥ ＸＡ ＸＢ ＸＣ ＸＤ ＸＥ ＹＡ ＹＢ ＹＣ ＹＤ ＹＥ ＹＦ ＹＧ ＹＨ ＹＪ ＹＫ ＹＬ ＹＭ ＺＡ ＺＢ AA 0.31 0.01 0.15 0.15 0.19 0.11 0.07 0.05 0.17 0.07 0.02 0.04 0.08 0.05 0.17 0.07 0.15 0.09 0.19 0.13 0.09 0.06 0.11 0.10 0.05 0.03 0.10 0.04 0.06 0.02 0.13 0.10 0.05 0.01 0.09 0.08 0.05 0.07 0.13 0.03 0.15 0.01 0.05 0.05 0.01 0.00 0.06 0.00 0.01 0.07 0.04 0.09 0.07 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.03 0.01 0.04 0.01 0.01 0.02 0.15 0.03 0.03 0.03 0.00 0.13 0.14 0.09 0.15 0.01 0.15 0.16 0.35 0.24 0.07 0.04 0.07 0.01 0.03 0.01 0.03 0.03 0.03 0.03 0.10 0.11 0.21 0.17 0.05 0.05 0.03 0.01 0.08 0.02 0.03 0.03 0.03 0.06 0.07 0.02 0.00 0.02 0.10 0.07 0.04 0.09 0.09 0.08 0.08 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.03 0.07 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.05 0.10 0.02 0.10 0.08 0.01 0.02 0.03 0.03 0.05 0.02 0.00 0.00 0.06 0.03 0.02 AB 0.01 0.26 0.02 0.12 0.04 0.21 0.06 0.21 0.18 0.01 0.02 0.02 0.20 0.05 0.16 0.14 0.19 0.01 0.20 0.10 0.12 0.08 0.16 0.12 0.01 0.04 0.08 0.01 0.00 0.00 0.06 0.13 0.07 0.03 0.05 0.04 0.04 0.03 0.12 0.00 0.14 0.00 0.01 0.02 0.01 0.01 0.03 0.00 0.03 0.09 0.03 0.11 0.08 0.06 0.06 0.06 0.02 0.05 0.06 0.02 0.05 0.03 0.01 0.00 0.04 0.00 0.02 0.02 0.04 0.02 0.02 0.05 0.06 0.00 0.04 0.01 0.01 0.08 0.20 0.13 0.03 0.16 0.07 0.08 0.04 0.03 0.15 0.09 0.46 0.12 0.02 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.04 0.07 0.08 0.24 0.13 0.06 0.06 0.00 0.00 0.04 0.06 0.04 0.05 0.02 0.03 0.04 0.00 0.02 0.09 0.11 0.04 0.09 0.04 0.05 0.11 0.07 0.00 0.05 0.01 0.00 0.00 0.03 0.00 0.05 0.10 0.00 0.06 0.00 0.00 0.02 0.09 0.11 0.00 0.15 0.09 0.01 0.04 0.01 0.00 0.13 0.01 0.02 0.00 0.07 0.01 0.01 AC 0.13 0.04 0.55 0.14 0.34 0.07 0.13 0.00 0.06 0.01 0.00 0.00 0.02 0.02 0.03 0.02 0.05 0.00 0.03 0.02 0.02 0.01 0.03 0.01 0.02 0.01 0.07 0.01 0.02 0.02 0.06 0.03 0.06 0.01 0.05 0.03 0.02 0.02 0.14 0.01 0.21 0.02 0.02 0.05 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.08 0.01 0.10 0.18 0.09 0.07 0.03 0.01 0.03 0.03 0.01 0.03 0.00 0.00 0.02 0.07 0.03 0.01 0.05 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.00 0.01 0.00 0.05 0.02 0.01 0.01 0.00 0.34 0.37 0.14 0.12 0.13 0.38 0.42 0.76 0.35 0.13 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.00 0.02 0.06 0.05 0.17 0.35 0.00 0.02 0.01 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.07 0.00 0.01 0.03 0.11 0.05 0.06 0.10 0.04 0.03 0.01 0.03 0.10 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.00 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.05 0.04 0.05 ＡＤ 0.02 0.01 0.02 0.47 0.03 0.11 0.10 0.08 0.32 0.08 0.02 0.04 0.12 0.08 0.27 0.12 0.29 0.02 0.21 0.19 0.12 0.06 0.10 0.11 0.01 0.06 0.11 0.03 0.03 0.00 0.09 0.10 0.05 0.02 0.06 0.06 0.04 0.04 0.09 0.02 0.12 0.00 0.06 0.05 0.01 0.01 0.04 0.00 0.02 0.05 0.02 0.09 0.05 0.07 0.03 0.05 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 0.00 0.01 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.03 0.01 0.02 0.01 0.01 0.07 0.06 0.03 0.00 0.06 0.05 0.09 0.02 0.01 0.10 0.04 0.23 0.04 0.05 0.00 0.03 0.01 0.01 0.00 0.01 0.06 0.04 0.04 0.11 0.09 0.32 0.17 0.02 0.03 0.02 0.01 0.02 0.05 0.04 0.03 0.02 0.05 0.05 0.01 0.01 0.05 0.06 0.04 0.07 0.02 0.04 0.09 0.05 0.01 0.03 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.07 0.08 0.01 0.03 0.00 0.00 0.02 0.05 0.06 0.01 0.10 0.09 0.00 0.02 0.01 0.02 0.09 0.02 0.00 0.01 0.04 0.02 0.02 ＡＥ 0.07 0.03 0.20 0.15 0.55 0.04 0.16 0.02 0.11 0.01 0.01 0.00 0.02 0.01 0.02 0.01 0.04 0.01 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.02 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.01 0.05 0.05 0.05 0.01 0.09 0.04 0.02 0.03 0.32 0.00 0.34 0.01 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.00 0.01 0.09 0.01 0.14 0.29 0.17 0.07 0.03 0.01 0.06 0.04 0.02 0.06 0.01 0.02 0.01 0.16 0.03 0.01 0.14 0.01 0.02 0.01 0.01 0.03 0.01 0.01 0.00 0.06 0.02 0.02 0.01 0.00 0.22 0.42 0.16 0.10 0.06 0.27 0.20 0.57 0.22 0.14 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.00 0.00 0.02 0.05 0.07 0.16 0.25 0.00 0.01 0.02 0.00 0.04 0.02 0.01 0.01 0.02 0.04 0.11 0.01 0.00 0.04 0.07 0.10 0.06 0.08 0.05 0.03 0.02 0.01 0.10 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.04 0.04 0.09 ＢＡ 0.02 0.03 0.01 0.17 0.02 0.49 0.04 0.09 0.34 0.08 0.09 0.03 0.24 0.11 0.35 0.24 0.39 0.03 0.29 0.14 0.18 0.11 0.13 0.12 0.01 0.14 0.07 0.03 0.04 0.00 0.09 0.11 0.04 0.02 0.03 0.07 0.03 0.02 0.06 0.01 0.07 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.02 0.01 0.07 0.02 0.04 0.01 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.02 0.00 0.02 0.00 0.01 0.04 0.05 0.02 0.00 0.05 0.03 0.05 0.01 0.05 0.07 0.04 0.19 0.02 0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.04 0.02 0.08 0.05 0.24 0.10 0.04 0.02 0.01 0.02 0.01 0.03 0.03 0.01 0.01 0.05 0.02 0.01 0.00 0.04 0.03 0.02 0.02 0.01 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0.17 0.26 0.08 0.11 0.30 0.07 0.00 0.01 0.02 0.01 0.02 0.00 0.32 0.50 0.35 0.17 0.42 0.37 0.33 0.16 0.43 0.03 0.08 0.01 0.13 0.08 0.08 0.09 0.01 0.00 0.12 0.26 0.09 0.10 0.20 0.17 0.23 0.18 0.03 0.05 0.12 0.04 0.08 0.05 0.03 0.08 0.12 0.02 0.01 0.03 0.04 0.03 0.03 0.11 0.32 0.10 0.10 0.43 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.07 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.01 0.01 0.01 0.02 0.05 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.06 0.39 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01 0.03 0.04 0.01 0.06 0.03 0.01 0.01 0.01 0.04 0.07 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 ＨＡ 0.26 0.07 0.16 0.09 0.26 0.07 0.09 0.02 0.16 0.00 0.00 0.00 0.07 0.05 0.16 0.07 0.12 0.02 0.09 0.05 0.05 0.02 0.05 0.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.07 0.05 0.07 0.02 0.02 0.00 0.02 0.00 0.07 0.00 0.19 0.02 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.07 0.00 0.12 0.12 0.07 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.02 0.00 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0.02 0.01 0.05 0.15 0.09 0.04 0.03 0.04 0.11 0.01 0.01 0.07 0.21 0.06 0.11 0.01 0.03 0.04 0.08 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.01 0.03 0.34 0.36 0.02 0.20 0.00 0.01 0.01 0.05 0.06 0.01 0.17 0.25 0.00 0.05 0.02 0.01 0.27 0.03 0.03 0.03 0.12 0.02 0.01 ＨＣ 0.02 0.05 0.00 0.12 0.01 0.07 0.07 0.07 0.16 0.02 0.01 0.00 0.08 0.06 0.33 0.30 0.18 0.01 0.20 0.08 0.12 0.05 0.07 0.19 0.01 0.01 0.03 0.00 0.02 0.00 0.04 0.06 0.02 0.01 0.02 0.04 0.01 0.01 0.06 0.00 0.09 0.00 0.02 0.02 0.01 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.01 0.10 0.01 0.03 0.02 0.02 0.00 0.03 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.01 0.02 0.01 0.01 0.00 0.01 0.35 0.61 0.25 0.01 0.03 0.01 0.04 0.00 0.00 0.02 0.02 0.16 0.02 0.05 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.02 0.06 0.12 0.06 0.21 0.03 0.05 0.05 0.00 0.01 0.04 0.14 0.07 0.05 0.03 0.02 0.08 0.02 0.02 0.07 0.13 0.04 0.06 0.00 0.01 0.02 0.06 0.00 0.02 0.00 0.00 0.01 0.02 0.03 0.39 0.37 0.02 0.19 0.00 0.00 0.01 0.07 0.05 0.01 0.16 0.24 0.00 0.03 0.01 0.01 0.28 0.02 0.04 0.02 0.13 0.01 0.01 ＨＤ 0.02 0.06 0.00 0.09 0.01 0.07 0.17 0.12 0.09 0.00 0.00 0.00 0.03 0.02 0.11 0.12 0.08 0.01 0.08 0.04 0.03 0.02 0.02 0.07 0.01 0.01 0.09 0.01 0.04 0.00 0.02 0.03 0.02 0.00 0.03 0.03 0.02 0.01 0.05 0.00 0.09 0.00 0.03 0.01 0.01 0.00 0.03 0.00 0.02 0.03 0.01 0.05 0.02 0.02 0.01 0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01 0.19 0.33 0.58 0.02 0.09 0.04 0.08 0.01 0.01 0.02 0.02 0.22 0.04 0.06 0.00 0.02 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.03 0.06 0.08 0.13 0.04 0.05 0.04 0.02 0.01 0.05 0.19 0.04 0.07 0.06 0.02 0.11 0.02 0.02 0.10 0.51 0.25 0.22 0.04 0.03 0.05 0.05 0.00 0.05 0.02 0.00 0.00 0.02 0.01 0.15 0.15 0.00 0.10 0.00 0 学生時代と企業時代の専門分野の変遷が捉えられる 学 生 時 代 の 専 門 分 野 企業時代の専門分野 学生時代にある専門分野を持つ人が、企業時代にある専 門分野を持つ確率を求める • 濃い緑ほど遷移の確率 が高い • 学生時代と企業時代の 専門分野が重なるケー スが多いため、対角線 上に濃い緑が広がるが 、それ以外の分野にも 親和性が高い分野が存 在することがわかる
分析結果【STEP3-2】データサイエンティスト探索 （データサイエンティストの定義とDS確率） • データサイエンティストを探せ！ – 企業時代の専門分野からデータサイエンティストを定義し、 データサイエンティストになる確率（DS確率）の高い学生時 代の分野を探索 • 本分析では、JST分類コードが「J情報工学」または「K経営工 学」をデータサイエンティストと定義する 11 学生時代の専門分野によるデータサイエンティスト確率（一部） DS 確 率
12 人材供給源分野 確率は高くないものの、絶対数としては大きい。そ の中でも比較的確率の高い分野は有望な人材供給源 になりうる データサイエンティスト有望分野 データサイエンティストのしての可能性 が高く見込める分野 （ただし絶対数は必ずしも大きくない） 円の大きさはデータサイエンティスト 人材の数を、円の色はJST大分類区分 を表す。 グレーの円は元々データサイエンティ スト分野そのものの分類 ND通信工学AE心理学 EL生体工学 NC電子工学BD電磁気学、光学 IBシステム工学 IAシステム・制御工学 IC制御工学 ACドキュメンテーション DS 確 率 （学 生 時 代 に こ の 分 野 だ っ た 人 が DS に な る 確 率 ） 人材規模 分析結果【STEP3-2】データサイエンティスト探索 （マッピングによるデータサイエンティスト探索）
13 • システム・制御工学や電気工学は全般にDS確率が高い。とり わけ「通信工学×制御工学」の人材は有望 • 物理系、数学系の領域も比較的DS確率が高い • 他に着目すべき有望な領域として、生体工学や予防医学、心理 学、材料・構造、交通工学など様々な分野が抽出される データサイエンティストの卵を見つけやすい領域を発見 学生時代と企業入社後の 専門分野の遷移を分析 分析結果【STEP3-2】データサイエンティスト探索 （データサイエンティスト探索結果まとめ）
• 求める人材像は企業によってさまざま – 例えば一口にデータサイエンティストといっても 基盤系と活用系では異なる 14 求める人材をJST分類による条件設定で詳細に 定義することで、自社に合わせた人材を探索 ⇒活用系で、しかもエネルギー分野にも親和性が高いこ とが望ましい ⇒「K経営工学」かつ「Lエネルギー工学」の条件で探索 具体例として、私たちの会社のようなエネルギー業界の 事業会社で分析を担当することを想定した人材を探索 分析結果【STEP3-3】特定データサイエンティスト探索 （エネルギー会社向けデータサイエンティストの定義）
15 特 定 DS 確 率 （学 生 時 代 に こ の 分 野 だ っ た 人 が 求 め る 企 業 時 代 に 求 め る 条 件 に 合 致 す る 確 率 ） この分野は確率は高いが、 そもそもの人材規模が小さい J情報工学 K経営工学 Lエネルギー工学 N電気工学 R建設工学 S環境工学 ZZ上記以外 人材規模 条件を絞り込むことで、ニーズに合った人材が探索できる 分析結果【STEP3-3】特定データサイエンティスト探索 （エネルギー会社向けデータサイエンティストの探索結果） 円の大きさは目的とする人材の数を、 円の色はJST大分類区分を表す。 （特に着目すべき分類以外はグレーに している） 元々関連性の深いK経営工学やJ情報工学以外 でも、S環境工学やN電気工学、R建設工学など が比較的有望な分野として抽出される
マッチング支援ツール 活用イメージ 16 科学技術文 献データ 企業情報 学生情報 自分の専門性を活かし た進路を探索できる 学生への メリット 求める人材の卵がどこに いるかを探索できる 企業への メリット 任意の分野同士のマッチングに拡張すると、専門性を生かしたい学生と 企業を結ぶマッチング支援ツールとして活用できる
まとめ • 科学技術文献データの特性を生かし、個人の専門分 野の変遷をたどり、学生時代と企業時代の専門分野 の遷移を分析するモデルを構築した • 人材不足が叫ばれるデータサイエンティストを題材 に、学生時代の専門分野からデータサイエンティス トとしての可能性が見込まれる人材を探索した • 本アプローチは、任意の分野における学生と企業の マッチングを支援する仕組みとして活用可能である 17
ツールを貸与くださいましたSAS Institute Japan株式会社およ びデータをご提供くださいました独立行政法人科学技術振興機 構をはじめとする関係者の皆さまに御礼申し上げます どうもありがとうございました 18
Appendix 19
分析のプロセス 20 ALL_AuthorID 論文番号 機関名 発行年 JICST分類 コード 分類見出し 001 111 ○○大学 2005年 A 001 111 ○○大学 2005年 B 001 210 (株)△△ 2011年 KA 002 075 ■■大学 1997年 002 188 ■■大学 1997年 002 490 ◎◎(株) 2009年 NA 002 490 ◎◎(株) 2009年 LA 003 147 ××大学 1998年 e_au1s （著者名） g_cs1s （機関名） m_pd1 （発行年） 科学技術文献データ nayose 人名名寄せデータ 分類コード 分野分類データ s_cc1gs （JST分類） 【Step1】データ加工 • 人名名寄せデータを活用し科学技術 文献データの各種項目を紐付けるこ とで、下記のような個人の研究分野 の変遷を追うことのできる Author ID×論文番号×JST分類のデ ータセットを作成する
【Step2】学生時代・企業時代判定 • 機関名と発行年を元に、各レコードの論文が学生時代のもの か、企業時代のものか判定し、フラグを立てる ① まず機関名がブランクでないものの判定を行う • 機関名の文字列に「大学」または「Univ」（大文字・小文字は問わない） を含む場合大学判定とし、機関名がブランクではないが大学判定を満たさ ない場合を企業判定とする ② 判定結果を時系列で並べ、以下の処理を順に行う • 以降に大学判定のあるものは大学判定とする • 以前に企業判定のあるものは企業判定とする 21 ALL_Author ID 所属機関名 大学判定 （一次） 企業判定(１ 次) 最終大学判 定 最終企業 判定 001 0 0 1 0 001 ＪＳＴ大学 1 0 1 0 001 Ｕｎｉｖ. Ｏｆ ＪＳＴ 1 0 1 0 001 0 0 0 0 001 ＳＡＳ Ｇａｓ ＆ Ｐｏｗ ｅｒ 0 1 0 1 001 0 0 0 1 分析のプロセス ※②の処理に関する注釈：大学との共同 研究や社会人大学院等で論文を書いてい るケース等では、入社後であっても大学 判定となるケースがある。一方、今回の 分析目的である、入社後の各専門分野へ のポテンシャルを、学生時代の専門分野 から測ることを鑑みると、入社後の業績 を学生時代の業績と見なすリスクは極力 避けたい。そのため、一度でも企業所属 での論文があった場合は、それ以降の論 文を企業判定としている。
【Step3-1】学生→企業時代の遷移 • 学生時代と企業時代の両方について一件以上のデータを持つ著者について、JST分類を専 門分野として、著者ごとの学生時代の専門分野と企業時代の専門分野にフラグを立てるこ とで、著者ごとのテーブルを作成する – 本分析中では、専門分野はJST分類の第二階層をメインに使用した • 学生時代にある専門分野を持っている著者のうち、企業時代にある専門分野を持っている 著者の数を集計し、学生時代の専門分野から企業時代の専門分野への遷移を表すテーブル を作成する – 一人の著者は複数の専門分野を持つことがあるが、それらは専門分野ごとにカウントする 分析のプロセス 22 ALL_A uthorI D 学生 時代 AA 学生 時代 AB 学生 時代 AC ・・・ 企業 時代 AA 企業 時代 AB 企業 時代 AC ・・・ A 0 1 1 1 1 0 B 0 0 0 1 0 0 C 1 0 0 1 0 0 D 0 0 0 0 0 1 E 0 0 1 0 0 0 学 生 時 代 の 専 門 分 野 企 業 時 代 の 専 門 分 野
【Step3-2】データサイエンティスト探索 • 本データを活用した人材探索の事例として、データサイエンティストに着目する • 本分析では、データサイエンティストを、企業時代に「J情報工学」または「K経営 工学」の専門分野を持つ著者と定義する 23 分析のプロセス 分野分類データ 第一階層 第二階層 第三階層 第四階層 DS定義 J 情報工学 JA 情報工学一般 … … 1 JB 情報工学基礎理論 … … 1 … … … 1 K 経営工学 KA 経営工学 KA01 経営工学 … 1 KA02 産業経済 … 1 KA03 オペレーション ズ・リサーチ … 1 … … 1 KA06 マーケティング 1 KB 生産工学 … … 1 L エネルギー工学 … … … 0 M 原子力工学 0
【Step3-2】データサイエンティスト探索 • 学生時代の各専門分野を持つ著者が、データサイエンティストになる確率を学生 時代の専門分野別に求める • 合わせて、確率以外に重要な要素であるそもそもの人材規模（技術職・研究職と しての人材の絶対数）などを加味してマッピングし、将来のデータサイエンティ ストを探索する上で有望な学生時代の専門分野を導く 24 分析のプロセス データサイエンティストとして定義 学 生 時 代 の 専 門 分 野 企 業 時 代 の 専 門 分 野 デ ー タ サ イ エ ン テ ィ ス ト 確 率 人材規模
【Step3-3】特定データサイエンティスト探索 • 更に、データサイエンティストと一口に言っても、その求める人材像はさまざまであることに着目し 、特定企業のニーズに合わせて求める人材を細かく設定しての人材探索を行う • ここでは、事例として私たちのチームの事情（エネルギー業界の事業会社）を加味して、データ分析 の活用側に強く、エネルギーにも精通する人材を育てたいとのニーズを定め、「K経営工学」かつ「L エネルギー工学」の条件を求める人材と定義し、以降Step3-2と同様の探索を行う 25 分析のプロセス 第一階層 第二階層 第三階層 第四階層 DS定義 J 情報工学 JA 情報工学一般 … … 0 JB 情報工学基礎理論 … … 0 … … … 0 K 経営工学 KA 経営工学 KA01 経営工学 … 1 KA02 産業経済 … 1 KA03 オペレーション ズ・リサーチ … 1 … … 1 KA06 マーケティング 1 KB 生産工学 … … 1 L エネルギー工学 … … … 1 M 原子力工学 0 分野分類データ

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  • 2. アドベンチャー杯にかける意気込み 2 事業会社でデータサイエンティストとして 活躍する我々が社会のニーズにデータを用いて どう貢献できるか挑戦したい！ • 会社を飛び出して データ分析を楽し みたい 【挑戦する喜び】 – 普段の業務を離れた 課題への挑戦 – 幅広いバックグラウ ンドの方々が参加す るアドベンチャー杯 での挑戦 • 事業会社に所属す る我々だからこそ の価値 【オリジナリティ】 – ビジネス課題に対 して、発見からソ リューションまで の全プロセスを体 験してきた強み • データ分析で現実 におきている課題 を解決 【ニーズ視点】 – 課題に真摯に向き 合ってビジネス、 社会に役立つ価値 を提供
  • 3. 目次 • 背景 • 分析テーマ設定 • 目的 • 使用データ • 分析コンセプト • 分析プロセスの全体概要 • 分析結果 • 活用イメージ • まとめ 3
  • 7. 使用データ • 科学技術文献データ（書誌情報） • 人名名寄せデータ • 分野分類データ 7 体系化されたJST分類コードが文献ごとに付与されている ことを生かし、個人の専門分野を定義する。 人名名寄せデータにより個人が紐付けできることを生かし、 個別の文献情報のみでは把握困難な個人ごとの研究キャリア の流れ（専門分野の遷移）を分析する。
  • 8. 分析コンセプト 学生時代から企業時代への専門分野の遷移を分析 8 学生時代 企業時代 Bさん • 地球物理学 • 環境汚染 • 経営工学 • エネルギー工学 • エネルギー消費・ 省エネルギー Aさん • 通信工学 • 制御工学 • 制御工学 • 電子工学 所属組織名称と 刊行年から ロジックで判別 … 著者である文献 のJST分類を専門 分野として定義
  • 9. 分析プロセスの全体概要 9 Step1 データ加工 Step 3-1 学生→企業 時代の遷移 Step2 学生・企業時代判定 Step3 人材探索 Step 3-3 特定データサイ エンティスト探索 Step 3-2 データサイエン ティスト探索
  • 10. 分析結果【STEP3-1】学生→企業時代の遷移 10 AA AB AC ＡＤ ＡＥ ＢＡ ＢＢ ＢＣ ＢＤ ＢＥ ＢＦ ＢＧ ＢＨ ＢＪ ＢＫ ＢＬ ＢＭ ＣＡ ＣＢ ＣＣ ＣＤ ＣＥ ＣＦ ＣＧ ＤＡ ＤＢ ＤＣ ＤＤ ＤＥ ＤＦ ＥＡ ＥＢ ＥＣ ＥＤ ＥＥ ＥＦ ＥＧ ＥＨ ＥＪ ＥＫ ＥＬ ＦＡ ＦＢ ＦＣ ＦＤ ＦＥ ＦＦ ＦＧ ＦＨ ＦＪ ＦＫ ＧＡ ＧＢ ＧＣ ＧＤ ＧＥ ＧＦ ＧＧ ＧＨ ＧＩ ＧＪ ＧＫ ＧＬ ＧＭ ＧＮ ＧＰ ＧＱ ＧＲ ＧＳ ＧＴ ＧＵ ＧＶ ＧＷ ＧＸ ＧＹ ＧＺ ＨＡ ＨＢ ＨＣ ＨＤ ＨＥ ＩＡ ＩＢ ＩＣ ＪＡ ＪＢ ＪＣ ＪＤ ＪＥ ＫＡ ＫＢ ＬＡ ＬＢ ＬＣ ＬＤ ＬＥ ＭＡ ＭＢ ＭＣ ＭＤ ＮＡ ＮＢ ＮＣ ＮＤ ＰＡ ＰＢ ＰＣ ＰＤ ＱＡ ＱＢ ＱＣ ＱＤ ＱＥ ＱＦ ＱＧ ＱＨ ＱＪ ＱＫ ＲＡ ＲＢ ＲＣ ＲＤ ＳＡ ＳＢ ＳＣ ＴＡ ＴＢ ＴＣ ＴＤ ＴＥ ＵＡ ＷＡ ＷＢ ＷＣ ＷＤ ＷＥ ＸＡ ＸＢ ＸＣ ＸＤ ＸＥ ＹＡ ＹＢ ＹＣ ＹＤ ＹＥ ＹＦ ＹＧ ＹＨ ＹＪ ＹＫ ＹＬ ＹＭ ＺＡ ＺＢ AA 0.31 0.01 0.15 0.15 0.19 0.11 0.07 0.05 0.17 0.07 0.02 0.04 0.08 0.05 0.17 0.07 0.15 0.09 0.19 0.13 0.09 0.06 0.11 0.10 0.05 0.03 0.10 0.04 0.06 0.02 0.13 0.10 0.05 0.01 0.09 0.08 0.05 0.07 0.13 0.03 0.15 0.01 0.05 0.05 0.01 0.00 0.06 0.00 0.01 0.07 0.04 0.09 0.07 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.03 0.01 0.04 0.01 0.01 0.02 0.15 0.03 0.03 0.03 0.00 0.13 0.14 0.09 0.15 0.01 0.15 0.16 0.35 0.24 0.07 0.04 0.07 0.01 0.03 0.01 0.03 0.03 0.03 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0.09 0.01 0.04 0.01 0.00 0.13 0.01 0.02 0.00 0.07 0.01 0.01 AC 0.13 0.04 0.55 0.14 0.34 0.07 0.13 0.00 0.06 0.01 0.00 0.00 0.02 0.02 0.03 0.02 0.05 0.00 0.03 0.02 0.02 0.01 0.03 0.01 0.02 0.01 0.07 0.01 0.02 0.02 0.06 0.03 0.06 0.01 0.05 0.03 0.02 0.02 0.14 0.01 0.21 0.02 0.02 0.05 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.08 0.01 0.10 0.18 0.09 0.07 0.03 0.01 0.03 0.03 0.01 0.03 0.00 0.00 0.02 0.07 0.03 0.01 0.05 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.00 0.01 0.00 0.05 0.02 0.01 0.01 0.00 0.34 0.37 0.14 0.12 0.13 0.38 0.42 0.76 0.35 0.13 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.00 0.02 0.06 0.05 0.17 0.35 0.00 0.02 0.01 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.07 0.00 0.01 0.03 0.11 0.05 0.06 0.10 0.04 0.03 0.01 0.03 0.10 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.00 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.05 0.04 0.05 ＡＤ 0.02 0.01 0.02 0.47 0.03 0.11 0.10 0.08 0.32 0.08 0.02 0.04 0.12 0.08 0.27 0.12 0.29 0.02 0.21 0.19 0.12 0.06 0.10 0.11 0.01 0.06 0.11 0.03 0.03 0.00 0.09 0.10 0.05 0.02 0.06 0.06 0.04 0.04 0.09 0.02 0.12 0.00 0.06 0.05 0.01 0.01 0.04 0.00 0.02 0.05 0.02 0.09 0.05 0.07 0.03 0.05 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 0.00 0.01 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.03 0.01 0.02 0.01 0.01 0.07 0.06 0.03 0.00 0.06 0.05 0.09 0.02 0.01 0.10 0.04 0.23 0.04 0.05 0.00 0.03 0.01 0.01 0.00 0.01 0.06 0.04 0.04 0.11 0.09 0.32 0.17 0.02 0.03 0.02 0.01 0.02 0.05 0.04 0.03 0.02 0.05 0.05 0.01 0.01 0.05 0.06 0.04 0.07 0.02 0.04 0.09 0.05 0.01 0.03 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.07 0.08 0.01 0.03 0.00 0.00 0.02 0.05 0.06 0.01 0.10 0.09 0.00 0.02 0.01 0.02 0.09 0.02 0.00 0.01 0.04 0.02 0.02 ＡＥ 0.07 0.03 0.20 0.15 0.55 0.04 0.16 0.02 0.11 0.01 0.01 0.00 0.02 0.01 0.02 0.01 0.04 0.01 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.02 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.01 0.05 0.05 0.05 0.01 0.09 0.04 0.02 0.03 0.32 0.00 0.34 0.01 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.00 0.01 0.09 0.01 0.14 0.29 0.17 0.07 0.03 0.01 0.06 0.04 0.02 0.06 0.01 0.02 0.01 0.16 0.03 0.01 0.14 0.01 0.02 0.01 0.01 0.03 0.01 0.01 0.00 0.06 0.02 0.02 0.01 0.00 0.22 0.42 0.16 0.10 0.06 0.27 0.20 0.57 0.22 0.14 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.00 0.00 0.02 0.05 0.07 0.16 0.25 0.00 0.01 0.02 0.00 0.04 0.02 0.01 0.01 0.02 0.04 0.11 0.01 0.00 0.04 0.07 0.10 0.06 0.08 0.05 0.03 0.02 0.01 0.10 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.04 0.04 0.09 ＢＡ 0.02 0.03 0.01 0.17 0.02 0.49 0.04 0.09 0.34 0.08 0.09 0.03 0.24 0.11 0.35 0.24 0.39 0.03 0.29 0.14 0.18 0.11 0.13 0.12 0.01 0.14 0.07 0.03 0.04 0.00 0.09 0.11 0.04 0.02 0.03 0.07 0.03 0.02 0.06 0.01 0.07 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.02 0.01 0.07 0.02 0.04 0.01 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.02 0.00 0.02 0.00 0.01 0.04 0.05 0.02 0.00 0.05 0.03 0.05 0.01 0.05 0.07 0.04 0.19 0.02 0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.04 0.02 0.08 0.05 0.24 0.10 0.04 0.02 0.01 0.02 0.01 0.03 0.03 0.01 0.01 0.05 0.02 0.01 0.00 0.04 0.03 0.02 0.02 0.01 0.02 0.04 0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.07 0.06 0.00 0.03 0.01 0.01 0.02 0.06 0.05 0.01 0.12 0.11 0.01 0.03 0.01 0.02 0.06 0.02 0.00 0.00 0.02 0.01 0.01 ＢＢ 0.04 0.03 0.06 0.19 0.09 0.10 0.56 0.15 0.17 0.01 0.00 0.01 0.06 0.05 0.13 0.16 0.15 0.01 0.13 0.07 0.07 0.04 0.06 0.08 0.00 0.01 0.05 0.00 0.02 0.00 0.06 0.06 0.02 0.01 0.05 0.04 0.02 0.01 0.14 0.01 0.24 0.00 0.03 0.03 0.00 0.01 0.03 0.00 0.01 0.03 0.01 0.10 0.05 0.08 0.02 0.05 0.01 0.02 0.02 0.01 0.06 0.02 0.00 0.02 0.03 0.02 0.01 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.13 0.13 0.13 0.01 0.14 0.11 0.14 0.03 0.03 0.11 0.07 0.37 0.08 0.07 0.00 0.02 0.01 0.02 0.00 0.00 0.00 0.01 0.02 0.11 0.12 0.28 0.18 0.06 0.05 0.04 0.00 0.03 0.12 0.04 0.06 0.05 0.03 0.09 0.01 0.01 0.08 0.13 0.13 0.09 0.04 0.02 0.12 0.05 0.01 0.08 0.03 0.00 0.01 0.01 0.01 0.08 0.08 0.00 0.04 0.00 0.00 0.01 0.06 0.06 0.01 0.09 0.08 0.00 0.02 0.02 0.02 0.11 0.01 0.00 0.01 0.06 0.02 0.05 ＢＣ 0.02 0.03 0.01 0.11 0.01 0.09 0.14 0.60 0.15 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0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.05 0.00 0.00 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.53 0.14 0.16 0.21 0.00 0.28 0.26 0.05 0.12 0.00 0.26 0.23 0.63 0.65 0.44 0.02 0.02 0.05 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.16 0.16 0.23 0.19 0.14 0.02 0.12 0.00 0.33 0.07 0.09 0.07 0.12 0.07 0.21 0.02 0.02 0.07 0.07 0.12 0.02 0.05 0.02 0.00 0.05 0.00 0.07 0.00 0.00 0.05 0.00 0.02 0.09 0.14 0.02 0.07 0.02 0.00 0.00 0.02 0.12 0.05 0.07 0.09 0.00 0.02 0.00 0.05 0.16 0.02 0.02 0.00 0.05 0.05 0.12 ＨＢ 0.03 0.03 0.01 0.19 0.02 0.08 0.16 0.07 0.20 0.02 0.00 0.01 0.08 0.05 0.30 0.25 0.17 0.01 0.16 0.09 0.11 0.04 0.07 0.16 0.01 0.00 0.04 0.01 0.03 0.00 0.04 0.04 0.03 0.01 0.04 0.03 0.03 0.03 0.06 0.00 0.08 0.00 0.04 0.03 0.01 0.01 0.05 0.00 0.02 0.04 0.01 0.08 0.02 0.03 0.01 0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.03 0.00 0.00 0.02 0.01 0.01 0.01 0.02 0.48 0.43 0.20 0.02 0.06 0.02 0.06 0.01 0.01 0.03 0.03 0.22 0.03 0.07 0.00 0.03 0.01 0.00 0.00 0.00 0.02 0.03 0.08 0.14 0.09 0.22 0.05 0.04 0.06 0.02 0.01 0.05 0.15 0.09 0.04 0.03 0.04 0.11 0.01 0.01 0.07 0.21 0.06 0.11 0.01 0.03 0.04 0.08 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.01 0.03 0.34 0.36 0.02 0.20 0.00 0.01 0.01 0.05 0.06 0.01 0.17 0.25 0.00 0.05 0.02 0.01 0.27 0.03 0.03 0.03 0.12 0.02 0.01 ＨＣ 0.02 0.05 0.00 0.12 0.01 0.07 0.07 0.07 0.16 0.02 0.01 0.00 0.08 0.06 0.33 0.30 0.18 0.01 0.20 0.08 0.12 0.05 0.07 0.19 0.01 0.01 0.03 0.00 0.02 0.00 0.04 0.06 0.02 0.01 0.02 0.04 0.01 0.01 0.06 0.00 0.09 0.00 0.02 0.02 0.01 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.01 0.10 0.01 0.03 0.02 0.02 0.00 0.03 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.01 0.02 0.01 0.01 0.00 0.01 0.35 0.61 0.25 0.01 0.03 0.01 0.04 0.00 0.00 0.02 0.02 0.16 0.02 0.05 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.02 0.06 0.12 0.06 0.21 0.03 0.05 0.05 0.00 0.01 0.04 0.14 0.07 0.05 0.03 0.02 0.08 0.02 0.02 0.07 0.13 0.04 0.06 0.00 0.01 0.02 0.06 0.00 0.02 0.00 0.00 0.01 0.02 0.03 0.39 0.37 0.02 0.19 0.00 0.00 0.01 0.07 0.05 0.01 0.16 0.24 0.00 0.03 0.01 0.01 0.28 0.02 0.04 0.02 0.13 0.01 0.01 ＨＤ 0.02 0.06 0.00 0.09 0.01 0.07 0.17 0.12 0.09 0.00 0.00 0.00 0.03 0.02 0.11 0.12 0.08 0.01 0.08 0.04 0.03 0.02 0.02 0.07 0.01 0.01 0.09 0.01 0.04 0.00 0.02 0.03 0.02 0.00 0.03 0.03 0.02 0.01 0.05 0.00 0.09 0.00 0.03 0.01 0.01 0.00 0.03 0.00 0.02 0.03 0.01 0.05 0.02 0.02 0.01 0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01 0.19 0.33 0.58 0.02 0.09 0.04 0.08 0.01 0.01 0.02 0.02 0.22 0.04 0.06 0.00 0.02 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.03 0.06 0.08 0.13 0.04 0.05 0.04 0.02 0.01 0.05 0.19 0.04 0.07 0.06 0.02 0.11 0.02 0.02 0.10 0.51 0.25 0.22 0.04 0.03 0.05 0.05 0.00 0.05 0.02 0.00 0.00 0.02 0.01 0.15 0.15 0.00 0.10 0.00 0 学生時代と企業時代の専門分野の変遷が捉えられる 学 生 時 代 の 専 門 分 野 企業時代の専門分野 学生時代にある専門分野を持つ人が、企業時代にある専 門分野を持つ確率を求める • 濃い緑ほど遷移の確率 が高い • 学生時代と企業時代の 専門分野が重なるケー スが多いため、対角線 上に濃い緑が広がるが 、それ以外の分野にも 親和性が高い分野が存 在することがわかる
  • 12. 12 人材供給源分野 確率は高くないものの、絶対数としては大きい。そ の中でも比較的確率の高い分野は有望な人材供給源 になりうる データサイエンティスト有望分野 データサイエンティストのしての可能性 が高く見込める分野 （ただし絶対数は必ずしも大きくない） 円の大きさはデータサイエンティスト 人材の数を、円の色はJST大分類区分 を表す。 グレーの円は元々データサイエンティ スト分野そのものの分類 ND通信工学AE心理学 EL生体工学 NC電子工学BD電磁気学、光学 IBシステム工学 IAシステム・制御工学 IC制御工学 ACドキュメンテーション DS 確 率 （学 生 時 代 に こ の 分 野 だ っ た 人 が DS に な る 確 率 ） 人材規模 分析結果【STEP3-2】データサイエンティスト探索 （マッピングによるデータサイエンティスト探索）
  • 13. 13 • システム・制御工学や電気工学は全般にDS確率が高い。とり わけ「通信工学×制御工学」の人材は有望 • 物理系、数学系の領域も比較的DS確率が高い • 他に着目すべき有望な領域として、生体工学や予防医学、心理 学、材料・構造、交通工学など様々な分野が抽出される データサイエンティストの卵を見つけやすい領域を発見 学生時代と企業入社後の 専門分野の遷移を分析 分析結果【STEP3-2】データサイエンティスト探索 （データサイエンティスト探索結果まとめ）
  • 15. 15 特 定 DS 確 率 （学 生 時 代 に こ の 分 野 だ っ た 人 が 求 め る 企 業 時 代 に 求 め る 条 件 に 合 致 す る 確 率 ） この分野は確率は高いが、 そもそもの人材規模が小さい J情報工学 K経営工学 Lエネルギー工学 N電気工学 R建設工学 S環境工学 ZZ上記以外 人材規模 条件を絞り込むことで、ニーズに合った人材が探索できる 分析結果【STEP3-3】特定データサイエンティスト探索 （エネルギー会社向けデータサイエンティストの探索結果） 円の大きさは目的とする人材の数を、 円の色はJST大分類区分を表す。 （特に着目すべき分類以外はグレーに している） 元々関連性の深いK経営工学やJ情報工学以外 でも、S環境工学やN電気工学、R建設工学など が比較的有望な分野として抽出される
  • 20. 分析のプロセス 20 ALL_AuthorID 論文番号 機関名 発行年 JICST分類 コード 分類見出し 001 111 ○○大学 2005年 A 001 111 ○○大学 2005年 B 001 210 (株)△△ 2011年 KA 002 075 ■■大学 1997年 002 188 ■■大学 1997年 002 490 ◎◎(株) 2009年 NA 002 490 ◎◎(株) 2009年 LA 003 147 ××大学 1998年 e_au1s （著者名） g_cs1s （機関名） m_pd1 （発行年） 科学技術文献データ nayose 人名名寄せデータ 分類コード 分野分類データ s_cc1gs （JST分類） 【Step1】データ加工 • 人名名寄せデータを活用し科学技術 文献データの各種項目を紐付けるこ とで、下記のような個人の研究分野 の変遷を追うことのできる Author ID×論文番号×JST分類のデ ータセットを作成する
  • 21. 【Step2】学生時代・企業時代判定 • 機関名と発行年を元に、各レコードの論文が学生時代のもの か、企業時代のものか判定し、フラグを立てる ① まず機関名がブランクでないものの判定を行う • 機関名の文字列に「大学」または「Univ」（大文字・小文字は問わない） を含む場合大学判定とし、機関名がブランクではないが大学判定を満たさ ない場合を企業判定とする ② 判定結果を時系列で並べ、以下の処理を順に行う • 以降に大学判定のあるものは大学判定とする • 以前に企業判定のあるものは企業判定とする 21 ALL_Author ID 所属機関名 大学判定 （一次） 企業判定(１ 次) 最終大学判 定 最終企業 判定 001 0 0 1 0 001 ＪＳＴ大学 1 0 1 0 001 Ｕｎｉｖ. Ｏｆ ＪＳＴ 1 0 1 0 001 0 0 0 0 001 ＳＡＳ Ｇａｓ ＆ Ｐｏｗ ｅｒ 0 1 0 1 001 0 0 0 1 分析のプロセス ※②の処理に関する注釈：大学との共同 研究や社会人大学院等で論文を書いてい るケース等では、入社後であっても大学 判定となるケースがある。一方、今回の 分析目的である、入社後の各専門分野へ のポテンシャルを、学生時代の専門分野 から測ることを鑑みると、入社後の業績 を学生時代の業績と見なすリスクは極力 避けたい。そのため、一度でも企業所属 での論文があった場合は、それ以降の論 文を企業判定としている。
  • 22. 【Step3-1】学生→企業時代の遷移 • 学生時代と企業時代の両方について一件以上のデータを持つ著者について、JST分類を専 門分野として、著者ごとの学生時代の専門分野と企業時代の専門分野にフラグを立てるこ とで、著者ごとのテーブルを作成する – 本分析中では、専門分野はJST分類の第二階層をメインに使用した • 学生時代にある専門分野を持っている著者のうち、企業時代にある専門分野を持っている 著者の数を集計し、学生時代の専門分野から企業時代の専門分野への遷移を表すテーブル を作成する – 一人の著者は複数の専門分野を持つことがあるが、それらは専門分野ごとにカウントする 分析のプロセス 22 ALL_A uthorI D 学生 時代 AA 学生 時代 AB 学生 時代 AC ・・・ 企業 時代 AA 企業 時代 AB 企業 時代 AC ・・・ A 0 1 1 1 1 0 B 0 0 0 1 0 0 C 1 0 0 1 0 0 D 0 0 0 0 0 1 E 0 0 1 0 0 0 学 生 時 代 の 専 門 分 野 企 業 時 代 の 専 門 分 野
  • 23. 【Step3-2】データサイエンティスト探索 • 本データを活用した人材探索の事例として、データサイエンティストに着目する • 本分析では、データサイエンティストを、企業時代に「J情報工学」または「K経営 工学」の専門分野を持つ著者と定義する 23 分析のプロセス 分野分類データ 第一階層 第二階層 第三階層 第四階層 DS定義 J 情報工学 JA 情報工学一般 … … 1 JB 情報工学基礎理論 … … 1 … … … 1 K 経営工学 KA 経営工学 KA01 経営工学 … 1 KA02 産業経済 … 1 KA03 オペレーション ズ・リサーチ … 1 … … 1 KA06 マーケティング 1 KB 生産工学 … … 1 L エネルギー工学 … … … 0 M 原子力工学 0
  • 25. 【Step3-3】特定データサイエンティスト探索 • 更に、データサイエンティストと一口に言っても、その求める人材像はさまざまであることに着目し 、特定企業のニーズに合わせて求める人材を細かく設定しての人材探索を行う • ここでは、事例として私たちのチームの事情（エネルギー業界の事業会社）を加味して、データ分析 の活用側に強く、エネルギーにも精通する人材を育てたいとのニーズを定め、「K経営工学」かつ「L エネルギー工学」の条件を求める人材と定義し、以降Step3-2と同様の探索を行う 25 分析のプロセス 第一階層 第二階層 第三階層 第四階層 DS定義 J 情報工学 JA 情報工学一般 … … 0 JB 情報工学基礎理論 … … 0 … … … 0 K 経営工学 KA 経営工学 KA01 経営工学 … 1 KA02 産業経済 … 1 KA03 オペレーション ズ・リサーチ … 1 … … 1 KA06 マーケティング 1 KB 生産工学 … … 1 L エネルギー工学 … … … 1 M 原子力工学 0 分野分類データ