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  • Willy

統計屋はどこまで給料をもらうべきか

アカデミアでもビジネスでも統計解析のニーズは高くて、データを分析して欲しいというような依頼は結構くる。しかし、分析の対価としてどこまで給料をもらうべきなのか、というのはなかなか難しい問題だ。

完全にビジネスとして外注して、博士レベルの統計屋に分析をさせると、単価は1時間で100ドル前後のようだ。以前に、コンサルティング会社が時給75ドルでそういった求人を出していたから、マージンなどを考えれば大体そんなものなのだろう。継続的に分析案件が発生するのであれば、常勤で統計屋を雇えばもっと安く済む。私も、大学院生の時は、医学部でデータの分析をして、生活費や給料、健康保険料を払ってもらっていた。

一番厄介なのは、依頼者が案件をあくまで「共同研究」だと考えている場合である。もちろん雑誌や学会等に投稿することになれば、分析者として共著者に名前を入れてもらうことになるが、それが統計屋にとってどれほどの価値があるかは別問題である。もちろん無価値ではないが、オリジナルな統計手法のリサーチと同じ価値がある訳でもない。

ウィスコンシン大にいた当時、ちょっとした縁から疫学関係のデータの分析をすることになったことがあった。このときは、依頼者が資金を持っておらず、共著者に入れてもらうということで無料で分析をしたのだが、後にその研究者が資金を獲得した際に追加の分析を請け負って、いくらかの報酬をもらった。

先日、付き合いで参加した異分野交流会で、医学部の教授が「病院のマーケティング関係のデータを分析したいんだけど」と持ちかけてきた。なんだか嫌な感じがしたが、何かメリットもあるかも知れないのでミーティングのアポを取る。依頼者は向こうなのに、問答無用に呼びつけるところも何だかなぁという感じである。

データを用意しておくよう依頼していたが、当日データは無し。取りあえず話だけ聞いたところ、リアルには意味のある内容だが、既存の手法で解析するだけで済むのでアカデミックにはほぼ価値のない内容だ。

ちょうど、私の修士の学生が修論用にデータを探していたので、とりあえず、その学生に分析させてみるということで合意。どのみち、その学生は私が指導しないといけないので手間は変わらない。その教授には、「スケジュールが大事だよ。修論用だから特別にタダで分析できるんだよ。」と念を押しておいた。

しかし、その教授からはいつになってもデータが上がって来ない。データ処理に関わっている人が多すぎる上に、真面目にやっている人が少ないようだ。何回かプッシュしたところ、担当者から、「はじめてしまえば、4〜5週間でできるけど。」というふざけた返事が。いや、最初に教授に依頼してからもう7週間くらい経ってるんだけど。まだ始めてなかったということが驚きだし、データのダウンロードごときに1ヶ月かかるという神経も理解できない。

そこで、「学生には学位取得のスケジュールがあるので遅くなるようなら無理。他の学生を捜すことも可能だけど、その場合は、(こちらにはメリットがほとんどないんだから)自分と学生に報酬を払って欲しい。」と連絡。すると、「えっ。君は共同研究者だと思ってたんだけど。」と、ある意味、想定の範囲内のおめでたい返事が。そんなのタダで引き受ける人がいるなら、私が別の分析を依頼するけど。

どうも、人間はデータ分析の結果のような形のないものの価値には疎いようだ。例えば、その医学部の教授が業務上、特殊な医療機器が必要になって、エンジニアに特注して作ってもらったとする。エンジニアは新しい特殊な医療機器を作って勉強になるから、教授は無料でその機器をもらおうとするのだろうか。

もちろん、特定の分野や構造のデータを統計屋が欲しがっていて、無報酬でも双方にとってメリットがあるというようなケースもある。上記の様に学生が勉強用にサンプルデータを使いたいということも珍しくない。

しかし統計屋としては基本的に、実需から生まれたデータ分析の需要に対しては相応の対価を取るというのが、プロとして正しい姿勢であるように思う。

日本ではもともと、サービスに対価を払うという考え方が希薄な上に、大学の教官は、社会に無償で奉仕すべきというような考え方が強い。しかし、他人のデータを分析することが義務でない以上、そんなインセンティブの全くない状態では、データの活用自体が停滞するだけだろう。

ここ1〜2年、「ビッグデータ」がバズワードになっているが、データ分析にきちんと対価を払うという意識が定着すると良いと思う。一方で、流行に乗って暴利をむさぼる一部の人たちが、統計屋のイメージをぶち壊してしまわないようにして欲しいところである。

「ビッグデータの衝撃」(城田真琴)
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「ビッグデータの覇者たち」(海部美知)
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