AIに任せるほど若手が育たない」――データ活用の第一人者と考える AI時代の「人を育てる」仕組み

韮原祐介（以下、韮原）：今回のゲストは、一般社団法人データサイエンティスト協会の代表理事である高橋隆史さんです。高橋さんは2004年にブレインパッドを共同創業し、まだ「データサイエンティスト」という職業が存在しなかった時代から、日本にデータ分析の市場を切り拓いてきました。ブレインパッドは私の古巣で、高橋さんは元ボスとして何年もお世話になりましたが、この対談では改めて、データサイエンティストという仕事がどのように生まれてきたのか、その背景からお話しいただけますか？

高橋隆史（以下、高橋）：2010年頃に「ビッグデータ」がバズワード化しました。市場調査などアンケートとかで全体を推定するしかなかった時代から、扱いきれないくらい膨大な全体そのもののデータが手に入る時代への移行です。そこで、その巨大なデータを解析して価値創造する新たな職種として、データサイエンティストが登場しました。

韮原：データを分析するだけでなく、そこからビジネス上の意思決定やアクションにつなげていくところまで担う仕事ですよね。その意味ではコンサルティングとも重なるわけですが、データサイエンティストならではの仕事を改めて整理すると、どうなりますか？

高橋：世の中のデジタル化とネット化、さらにはスマホの普及の結果、消費者の行動や取引に関するデータが大量に発生しています。それらを分析して、「何が起きているのか」を明らかにして次の行動につなげる仕事です。たとえば通販サイトであれば、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、前回の購入からの期間など、さまざまな行動がわかります。このデータとして残ったファクトを基に次に取るべき行動を明らかにして、価値創造につなげるのがデータサイエンティストの役割です。

韮原：「PV数が増えました」「購入者が増えました」ということがわかっても、それだけでは意味がない。そこから何が導き出せるかということですよね。高橋　はい。たとえばユーザーの行動を見たらA～Eの5パターンあって、「収益に貢献していないのは、AとBのパターンのユーザー」と特定できる。そうすると、「この人たちにもっと使ってもらうにはどうすればいいのか」や「残りのC～Eのパターンの人にもっと使ってもらうにはどうするのか（何がAやBと違うのか）」など、次のアクションにつながる示唆を出します。

韮原：ほんの10年ほど前までは多くの企業が「ビッグデータ」という言葉を使っていましたが、今となってはひと昔前の言葉という感じがしますよね。

高橋：そうですね。「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」の重要性を説明しても、「AIでできるでしょ」と言われてしまう時代になりました。実際には、AIを使ってより多くのデータを分析できるようになって、活躍の場は広がっていますが、それだけ当たり前のことになってきたということだと思います。

韮原：話は戻りますが、高橋さんがブレインパッドを創業したのは2004年。「ビッグデータ」という言葉が登場するよりずっと前で、当時は「データサイエンス」ではなく、「データマイニング（採掘）」という言葉を使っていたくらいですよね。

高橋：前職はインターネットプロバイダーだったので、ナローバンドからブロードバンドに変わっていく中、物理的に回線が太くなり、データが増え続けていくことははっきりしていた。他方、日本は人口減少が始まり、GDPを維持するだけでも、１人当たりの生産性を上げていかなくてはならない。デジタルで完結する世界が広がっているのに、そこで何が起きているのかわからなければ、正しい意思決定ができず生産性は下がりかねない。そこで、大量に増え続けるデータを使って生産性を上げられれば、世の中のためにもなるし、ビジネスの需要も出てくる。「データを分析しまくる時代が到来する」というのは、僕にはある種、自明だったんですよ。

韮原：とはいえ、2000年代にそんなことを言っても、なかなか理解されなかった。当時を知る同僚からよく聞いていました。

高橋：だから、お客さんごとに具体的に説明していました。たとえばカタログ通販の会社の場合、四半期ごとに100万部のカタログを送っている。しかし、実際に買うのはそこから5万人くらいですよね。結果だけを見れば95万部は購入につながっていませんが、「どの5万人が買うかわからない」から100万部送っているのです。

韮原：「ばらまきすぎ」ということはわかっていても、慣習に従って「とにかく5万人が買っているんだ」と正当化されるわけですね。

高橋：そこで、「購入する5万人を全部当てるのは無理ですが、（まず）絶対に購入しない10万人であれば特定できます」と言いました。100万部が90万部で済めば、それだけでコストが10％下がる。

韮原：カタログ通販はいまもありますが、当時としても、こうしたデータから購入の可能性を分析すること自体が画期的だったわけですよね。

高橋：「本当にできるんですか？」と言われたら、過去のデータを使って実証する。事例をひとつつくって、同じ業界に横展開していくというやり方でした。当時は通販、銀行、クレジットカード、証券、一部のネット企業など、顧客行動のデータを残している会社が限られていたんです。だから、営業先は限定的でした。

韮原：顧客情報をきちんと管理しているような大手企業にしか行けなかったということですよね。

高橋：もうひとつやっていたのが、ウェブサイトのレコメンドです。ECが本格的に広がり始めた頃です。しかし当時は、誰が来ても同じ商品が並ぶ静的なウェブサイトが多かった。でも、「この人は昨日もこの商品を見ている」とわかるのであれば、そのユーザーだけにクーポンを出すなど、その人に合わせて表示を変えれば、当然ながら売上増につながります。

韮原：今でいうレコメンデーションエンジンですが、これも2000年代の創業直後からやっていたのは世界的にも相当早い。その後ブレインパッドは2011年に東証マザーズ（現・東証グロース）へ上場。繰り返しになりますが、データ分析は「ビッグデータ」、さらに「AI」という大きな潮流へと発展していきます。そして2025年には、富士通による完全子会社化が決まりました。富士通による買収額は約565億円です。なぜ、このタイミングで手放したのでしょうか？

高橋：先方からの話ありきではありましたが、経営陣として、会社が生成AIによる大変革期を乗り切る上で、非上場化という手段が有効と判断した結果です。

AIのせいで成長できない“企業のジレンマ”

韮原：ビッグデータからAIの時代へと変化してきました。そして、AIがもたらす人材育成への影響は計り知れません。たとえば、AIで仕事の効率化が進むことで生産性が上がる一方で、若手が経験を積む機会は間違いなく減っていくでしょう。

高橋：今までは上司から「お前、これやれ」と言われて資料をつくりながら、「いい資料とは何か」「ストーリーはどうつくるのか」をゼロから学ぶ機会があった。でも、上司側からすると、右も左もわからない若手社員に指示をして、できたものを直すより、AIに頼んだほうが楽なんですよ。だから仕事を振らなくなる。ところが、若手社員からすると、その仕事をやることで給料をもらいながらスキルアップしていたのに、社会に「最初からこのレベルのことができないなら要りません」と言われ始めている。

韮原：そうなると、個人の志や実力が本当に問われますよね。これまでは「自分は何をどうやって成し遂げるんだっけ」ということを、ある程度は会社に預けられたと思うんです。会社に入って、仕事を振られて、そこで成長していく。でも今後は、会社がゼロから成長機会を与えてくれるとは限らず、「個」の実力が本当に問われる時代になる。

高橋：これは企業にとってもジレンマです。生産性向上のため、短期的に「AIを使わない」という選択肢はない。そうしてAIを前提に組織を組み上げると、人材の空洞化が起こる。もちろん、今いるシニアなメンバーも不老不死ではないから、いつかは次の世代を入れて交代させなくてはならない。しかし、人間が高いレベルまで行くには下積みからのステップが欠かせないのですが、その時にはすでに失われてしまっているわけです。

韮原：企業も「新卒200人を一斉に採用して同じ研修を受けさせます」という画一的な人事ではなくて、個々の才能を見て、「この人はここで伸びそうだ」と選び、パーソナライズして成長できる場にしていく必要がある。そうでないと、若者も「こんなことをやっていていいのかな」と辞めていく。

高橋：若者に限らず、個人は「（AIに負けないくらい）自分が情熱を持てるものは何か」というところからキャリアを考えないと、ホワイトカラーの仕事で安牌の職業はほぼなくなっていくと考えていい。

韮原：20年前、インターネットが普及してデータ量が増えたときに、高橋さんは「これは日本のためになるビジネスだ」と考えて事業を始めた。そこからデータサイエンティスト協会も含めて、データサイエンティストという新しい職業を社会に定着させ、その人たちがある種の尊厳を持って働ける状況をつくってきました。単に「これは儲かりそう」という発想ではなかった。しかし、今はAIによって人の働き方も教育のあり方も変わってきている。若者にとっては「この職業で（この会社に）勤めていれば成長できる」という前提は、もうなくなったと言っていいでしょう。

高橋：正直、企業側も「だったら、どうすればいいのか」という正解を持っていない時代です。だからこそ、自分の成長とかキャリアを誰かに預けるというのは、やめたほうがいい。たまたま今は会社に恵まれて、AIに脅かされない仕事に就いているかもしれない。でも、この変化は始まったばかりなので「自分のキャリアや成長を誰かに預けていれば、なんとかなる」という考えは捨てたほうがいいでしょう。

韮原：まだ限られた企業と職種とはいえ、すでにAIによって仕事を失う人が出てきています。AI時代に合わせて、企業の育成や評価、リテンションの根本思想や仕組みも考え直さなければいけないですよね。

高橋：ただ、企業レベルでは難しくても、個人レベルとしては、むしろ、今は大チャンスとしてとらえたほうがいい。だって、世界で最先端のAIを、非常に安価で使えているんですよ。誰もが時代を変える最先端のツールを同時に使い始めている状況というのは、非常にレアだと思います。それこそ、三十数年前のインターネットの一斉普及以来です。だからこそ、やる気があって、意思や行動力のある個人からすると、ある種「楽園」みたいな状況でもある。

韮原：企業組織や社会全体では先が見えなくても、個人にとってはこれまで以上に可能性が広がっているということですね。

高橋：もちろん、視界がクリアとは言えないかもしれない。でも、与えられている武器と機会は数十年に1回のレベルなので、あとは自分の知恵と行動次第なんです。国をどうする、会社をどうするとなると非常に難しい。でも個人が「どうやって生き残るか」「どうやって活躍するか」は、いくらでも考えようがある時代だと思います。

掲載元：［人材育成イノベーター］韮原祐介の匠たちの育成哲学（サイゾー 2026年11月号掲載）
古寺雄大｜構成・増永彩子｜写真

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2026年10月01日