その名の通り、さまざまなデータを分析することで、ビジネスにおけるインパクトを創出していくことが我々の役割です。
現在DACが取り組むデータ解析には、大きく2つの目的があります。1つは、DAC独自の製品やサービスに対する付加価値の提供と新規開発。そして、もう1つは博報堂DYグループとして取り組んでいる顧客のデジタルマーケティング施策の支援です。
どちらの仕事においても、関係する部署からのヒアリングを通じて、適切なデータ分析や機械学習モデル実装の提案、実行、レポーティングまでを行うことで、課題解決に尽力しています。

私の業務内容としては、Webログを用いたユーザーのデモグラフィック情報の推定や、検索エンジン上での各種データを用いた新商品に対するユーザーの購買予測モデルの開発等を行っています。その他にも、屋外広告に対して、一定期間でのユニークなリーチ人数の推定や、特定の時間帯・街にいる生活者の属性や状態をクラスタリングするという業務もしていました。私自身は、ログベースのテーブルデータを扱うことが多いのですが、メンバーによっては自然言語や画像などを扱っている人もおり、会社全体ではさまざまなデータを対象としています。

個人的な感覚ですが、なによりも「未知を既知にできる」ということではないでしょうか。データサイエンティストはまさしく科学者（=サイエンティスト）のような側面があると感じています。仮説立てと検証を繰り返しながら、雑多なデータから新しい知見を抽出することは、それそのものが一種の快感で、宝探しのような面白さを含んでいるのです。そこから得られた知見をもとに、ビジネスにおけるインパクトをもたらしていくことこそ、大きな醍醐味と言えると思います。

一言でテクノロジーといっても、最新の機械学習モデルから古典的な統計処理まで、さまざまな技術を状況に応じて取捨選択しており、その意味では業務のすべてがテクノロジーを活用した価値創造ですね。
例えば、「誰も知らなかったユーザーの傾向を明らかにし、適切な広告を配信していく」「現場レベルの勘に数学的な裏付けを与えて、再現性を持ってスケールさせる」等、データ分析技術によって抽出した知見をもとに、施策を展開していくことで、社会的な価値の創造を実現しています。