Zhiwu Liang of P&G says JMP makes it so easy to show results to managers. P&GのZhiwu Liang氏は、JMPを使うことでマネージャーへの結果提示が非常に簡単になったと述べています。Zhiwu Liang氏は、ブリュッセルを拠点とするプロクター・アンド・ギャンブル社の主席統計学者です。消費財業界で20年近くの経験を持つLiang氏は、実験計画法、非線形モデルと予測、統計モデリング、決定木、時系列分析と予測に精通しています。彼はオランダのフローニンゲン大学で数理人口学の博士号を取得しています。
最近の会話で、 @liang_zwと私は、彼のキャリアの過程、統計学者以外の人々とのデータ通信、そしてJMPソフトウェア開発者との協力関係を育むべき多くの理由について話し合いました。
メグ：P&Gでのあなたの役割は、教育やコンサルティングを通してアナリティクスの活用を促進することに加え、ご自身でもより複雑なモデリングや実験設計に取り組むことです。P&G社内でのアナリティクス変革の推進は、あなたのキャリアにどのような影響を与えましたか？
Zhiwu氏：分析手法の普及活動は私の仕事です！しかし、それはP&G社内での評価を高めることにも間違いなく役立っています。その大きな要因は、統計の専門家ではない人とも容易にコミュニケーションできる適切なツールを持っていることです。P&GでJMPのスキルを教えることで、私は統計学者としてだけでなく、JMPのエキスパートとしても知られるようになりました。同僚がJMPについて質問があるときは、それが統計関連のものかどうかに関わらず、必ず私に相談に来てくれます。そして、私は彼らのデザインやデータ分析に関する問題を発見し、解決し、実験計画法（DOE）やモデリング（データ分析）に適したツールの使い方を指導することができます。多くの場合、彼らが間違った手法を使っていたことに気づく前に、それを実現できるのです。
メグ：JMPの日常的な使い方について詳しく教えてください。JMPを使うことで、日常業務、あるいは仕事全体が楽になる点はありますか？
志武：私にとってJMPは単なるデータ分析ツールではありません。難しい統計的思考をシンプルなグラフやプロファイラーに落とし込み、特に統計の専門家ではない人にもデータやモデルを理解してもらうためのコミュニケーションツールでもあります。JMPで最もよく使うツールはDOEで、他のソフトウェアよりもはるかに優れています。P&Gでは、参加者にJMPの使用を求める統計コースが数多くあります。最も複雑なモデルでも簡単に正しい結果が得られると、参加者の喜びと満足感が伝わってきます。実際、私の同僚も今では毎日JMPを使っています。彼らはJMPの可視化機能のおかげで、上司に結果を簡単に見せることができるので気に入っています。
メグ：JMPの組織で比較的ユニークな点の一つは、お客様との関係構築を、JMPへの投資から得られるメリットを最大限に引き出すための方法と捉えていることです。JMP組織やより広範なユーザーネットワークとどのように関わっているのか、少しお話しいただけますか？
志武： community.jmp.comには、JMPに関する情報共有や質問のためのフォーラムがたくさんあります。でも、個人的にはDiscovery Summitsが好きです。Discoveryでは、新しい手法、新しいツール、新しいアプリケーションなど、常に新しいことを学ぶことができるからです。また、他のユーザーやJMPソフトウェア開発者と簡単につながることができます。ソフトウェアの設計者と話すことで、JMPで利用できる手法への理解が深まります。さらに、今後のバージョンリリースで特定のモデルに新機能を追加するよう提案することもできます。
メグ：それは興味深いですね。JMPソフトウェア開発者にこのようなフィードバックを提供できることが、なぜそれほど価値があるのでしょうか？
志武： P&Gにとって、このような協力関係を築くことは非常に重要です。JMPは何千人ものユーザーが日常的に使用しており、機能やカテゴリによってニーズも異なります。特に難しい問題を解決するために、ExcelツールとJMPを組み合わせる必要がある場合もあります。そのため、特定の状況で動作しない既存の機能については、JMPにタイムリーなフィードバックを提供する必要があります。そして、JMPの開発者にソフトウェアの改善を依頼したり、JMPアドインツールの開発方法についてP&Gに提案したりします（ただし、現在のバージョンでしか動作しない可能性があります）。しかし、こうしてJMPがP&Gの人々の生活をより良くしていくことができるのです。
Meg: P&G における JMP の将来はどうなるのでしょうか?
志武： P&G ではデータサイエンスと機械学習が盛んに行われており、JMP には、XGboost と同様に、畳み込みニューラル ネットワーク、LightGBM、Catboost、NPL ツールなど、より多くの機械学習テクニックが組み込まれ、私たちの業務が楽になり、ほとんどの問題が 1 つのツールで解決されるようになると期待しています。
組織内で優れた分析力を構築しましょう。その方法については、 jmp.com/advocateをご覧ください。
