データサイエンティスト

統計学、機械学習、プログラミングなどのスキルを用いて、大量のデータから価値ある知見を導き出す専門家。ビジネス課題の理解とデータ分析の両方の能力が求められる。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や因果関係の分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰式を求め、売上予測や需要予測などに活用される。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

企業に蓄積された大量のデータを収集・分析・可視化し、経営上の意思決定を支援する手法やツールの総称。データウェアハウスやOLAPなどの技術を活用して多角的なデータ分析を行う。

従業員をコストではなく「資本」として捉え、人材への投資が企業価値向上につながるという考え方に基づく経営手法。スキル開発やエンゲージメント向上への積極的投資を重視する。

心の健康のこと。職場においては、ストレスや過重労働によるうつ病などの精神疾患を予防し、従業員が健康に働ける環境を整備することが重要とされる。

人事（Human Resources）領域にテクノロジーを活用すること。AIやビッグデータを用いた採用・評価・配置・育成などの高度化を指す。タレントマネジメントや勤怠管理のデジタル化が含まれる。