データ分析とビジネス活用のプロとして、さまざまな業界・フィールドで活躍する「データサイエンティスト」。
スキルセットや必要な知識などが語られることはあるものの、まだはっきりとした定義がなく、いったいどんな人たちなのか？と疑問を持つ人も少なくないのでは。
そこで本企画では、企業で働くデータサイエンティストたちの"リアル"を調査。データサイエンティストを志した理由や興味深かった論文、普段の業務、自社で働く魅力などを22社、52人のデータサイエンティストに聞きました。
企業一覧
（回答期間：2021年6月23日〜7月19日 Webフォームとメールによるアンケート形式で実施）
DataRobot Japan株式会社
| ご所属、役職を教えてください | データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | プロジェクトが科学的な根拠によって（属人的ではなく）改善・評価される世の中にしていきたいと思い、データサイエンティストを志しました。 データはどの分野でも関わってくるものなので、データ分析の応用範囲が広いといったことも動機の一つです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | データサイエンスをベースとしてお客様を成功に導くことが使命ですが 単純なデータ分析だけではなく、より製品を理解してもらえるようプリセールスのようなことも担当しています。 また、お客様の成功に向けて課題解決などのコンサル的な視点にも立ち、支援を行うことも多いです。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS: MacBook Pro (13-inch, 2019, Four Thunderbolt 3 ports), Display: Dell P2720DC 27インチワイド USB-C モニタ－(私物), key board: HKKB professional hybrid (私物) キーボードにはハッピーキーボードを使っています。タイピングの感触がすごく良くて業務効率が上がります。周辺環境としては、昇降式テーブルも必須です。ディスプレイはUSB- Cから充電とコネクトの両方ができる外部モニターを1台使って、コンパクトにスッキリ仕事をすることを意識して、環境を整えています。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | “Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests” |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 因果推論に機械学習を適用し、その理論まで徹底的に追求した研究論文です。機械学習と因果推論の組み合わせは近年注目度の高い領域ですが、そのブレークスルーとなったと言えるような論文になります。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 因果推論です。最近では、因果推論を誰もが活用できる製品パッケージなどがリリースされていますが、とりあえず使ってみるという人が多くなると思います。それによって、きっときちんとした成果が出ないケースも増えてくるように予想しております。誰もが使いやすくなる反面、正しく活用されずに懐疑的になってしまう人たちも出てくる可能性があるので、そういった方々が増えないようにデータサイエンティトはしっかりと倫理観を持って、お客様に対応しなければならないと考えています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 一番は、プロフェッショナルな集団で働けること。例えば、営業担当は業界の名だたる企業でトップセールスだった人が多く、その人たちと一緒に働けることは刺激的で学びも多く、とても充実しています。そんなすごい営業担当がデータサイエンティストに敬意を持って、意見を尊重してくれる関係性になっているというのは、データサイエンティストが働く上でこの上ない環境だと考えております。
また、技術オリエンテッドの企業ですが、あくまでも技術は手段と捉え、お客様にとって一番の価値、AIでビジネスを成功させるという点も重視して、AIサクセスと呼ばれるコンサル的な支援も行うことも特徴的です。技術を売るたけではなく、課題解決までコミットして、支援できるのはDataRobotならではの強みだと考えております。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 私は元々は工学の出身で、前職のエネルギー会社では工学を社会のために役立てたいという思いで製造業向けの技術開発に従事していました。その後データサイエンスを学び始め、この技術も同じく社会に、そして特に大好きな日本の製造業のために役立てることができると感じたからです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | お客様にデータサイエンス、そしてDataRobotを活用していただくためのありとあらゆる業務です。技術的なことをしっかりとお伝えするだけではなく、それを活用するための課題設定や業務実装、さらには組織づくりや人材育成まで、様々な観点でお客様とコミュニケーションするのが主な業務です。そのためどうしてもメールのやりとりや資料作り、打ち合わせが多くなってしまいますが、データサイエンスの自己研鑽も忘れずに取り組んでいます。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro（mac OS Catalina、Intel Core i5、16GB RAM）REALFORCE for Mac（キーボード、私物）、Magic Trackpad 2（私物）、24インチディスプレイ（セカンドモニタ、私物） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 上手な機械学習と統計的品質管理の使い方入門（渡邉克彦 著、日科技連） |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | トヨタ、トヨタグループで品質管理に長年携わった渡邉氏が、従来から実施されてきた統計的品質管理と昨今脚光を浴びている機械学習は決して食い合うものではなく、特徴と強み弱みを理解し、目的に応じて使い分けるべきと説いている点に、製造業に携わる身としてとても共感できる。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 業務ではなく私の趣味の分野に関するトピックですが、音楽の自動採譜に興味を持っています。（参考）京大、ピアノ演奏を“耳コピ”するAIを開発 ゆゆうたさんなどの演奏を採譜したデータも公開 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データサイエンス、そしてDataRobotをお客様に活用していただくために何をすればよいかを全力で考えてすぐに実行するメンバー達と働いています。また、様々な経歴を持った人たちが集まっており、お互いの経験や知識を惜しみなく出し合ってデータサイエンティストとしてもまだまだ成長できています。 |
株式会社GA technologies
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社GA technologies AI Strategy Center / General Manager （国立大学法人電気通信大学 客員准教授） （国立大学法人滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー） |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データ分析・活用による現象解明欲に突き動かされたというのが一番の理由です。 新卒で入社したSIerにて広告会社向けのオプティマイザーの新規開発を担当し、データマイニングや最適化に関心を持ちました。 分析業務にもっと携わりたくマーケティング・リサーチ会社に転職し、アンケートデータの分析に関わりました。 当時、ビッグデータという言葉はありませんでしたが、アンケート以外のもっと多種多様なデータがあればさらにいろいろな現象解明に取り組めるのではと考え、前職のブレインパッドに転職し、以降はデータサイエンティストとして従事しています。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 当社の研究開発組織であるAI Strategy Centerに所属し、データマネジメントと対外的な業務を担っています。 【データマネジメント】GA Groupにおけるデータ活用の戦略立案と基盤整備 具体的にはマンションデータ（棟・部屋・取引（売買／賃貸）・周辺エリア）の収集、整備、活用支援などです。 不動産業界はアナログでIT化が遅れておりデジタル化されていない非構造化データと、少量多種の汚いデータセットにあふれており、日々、不動産業界の負と戦っています（笑） 【産官学連携】対外的な連携推進 産：自社ビジネスとの関連性とIRインパクトがある企業と収益を前提としたPJ推進 官：自社の目指す方向性（電子契約＆オンライン完結）に絡む官公庁・自治体へのつなぎ 学：IR＆採用観点で大学との連携強化 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro (13.3-inch,CPU:C ore-i7,メモリ:16G) ※現職で初めてMacになりました。転職当初に一番苦労したのはMacかもしれません（笑） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 「予測不能の時代（矢野和男／著 草思社）」 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 前作の「データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則」がとても面白かったので、事前予約購入した本です。 “未来は予測不能“であることを前提にあらゆることを考え直そう、というテーマを掲げ、人生の究極目的である幸せ（Happiness）に対し、ウェアラブルセンサを絡めてアプローチしている本です。 また個人的には著者が44歳の時に20年間従事していた半導体の研究開発が会社の事業構造転換によってできなくなり、“実験と学習“で新しい道を切り開いていったことに、同年代の悩めるものとして勇気づけられました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 計算社会科学です。 Covid-19絡みでメディア等でもシミュレーションに触れる機会は増えているかと思います。 先日も電通大のデータサイエンスWGで芝浦工業大学の市川先生に講演いただき、数理のアプローチと異なるWhat-if分析の考え方がとても新鮮でした。 シミュレーションによる意思決定支援に関心あります。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | PropTech（不動産テック）の分野で急成長しているベンチャーです（2018/7 マザーズ上場）。 主に中古マンションの事業を展開しており、よい物件の仕入れ、広告などによる集客から売り手と買い手をつなぐ仲介、購入後の賃貸管理を行っています。またアナログで遅れた業界のDXを推進すべく、自社プロダクト外販も行っています。 事業会社ですので与件にとらわれず、テーマの選定からデータの収集・整備、分析、プロトタイプ構築まで広く関わることができます。営業や仕入れ担当などビジネス現場の社員と自部署の優秀な仲間たちとスピード感あふれる環境で一緒に経験を積むことで、あなたの成長を加速できると思います。 |
株式会社HACARUS
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社HACARUSでデータサイエンティストをしています。 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | きっかけは、新卒で入社した会社での部署異動です。元々は全く別の仕事をしていましたが、ある日突然、「AI作る仕事、やってみない？」と言われました。その時はまだプログラミングの経験すら全くない状態でしたが、新しいことを学べるのを魅力に感じ、この世界に入りました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 大学の専攻が医学だったこともあり、主に医学系案件を担当しています。最近ではPMもやらせていただいています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS: macOS Big Sur RAM: 32GB Storage: 500GB CPU: 2.3GHz クアッドコアIntel Core i7 ディスプレイ: DELL |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | バイオ画像解析 手とり足とりガイド |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 案件柄、細胞画像を扱う機会が多いですが、今までそのようなデータを取り扱った経験がなかったので、この本は非常に参考になりました。画像解析の基礎について説明し、それらを細胞画像に対してどのようにアプライしていけばいいかを教えてくれます。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Full Stack Deep Learningという講義に興味を持っています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 「やりたい」と名乗り出た仕事をやらせてもらっています。ある程度先のビジョンをもって働きたい人にとっては魅力です。 |
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| ご所属、役職を教えてください | HACARUSのエッジエンジニア/データサイエンティストです。 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 新規性がありこれからますます伸びるであろうAI業界に魅力を感じたからです． |
| 普段どのような業務をされていますか？ | HACARUS Check 外観検査AI／SDKの開発に携わっています． 最近はPythonのextension moduleの実装をしています． |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows 10 Pro, Intel Core i7-8700T 2.4GHz, RAM 32GB, SSD 512GB, HDD 1TB, FHD(1920x1080) macOS Big Sur, Intel Core i7 2.2GHz, RAM 16GB, SSD 256GB, 2880x1800 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | [1] When Ramanujan meets time-frequency analysis in complicated time series analysis [2] Optimal regularized low rank inverse approximation |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | [1]は，ラマヌジャンの研究成果が使われていて面白いです． [2]は，逆行列を近似したくなって最近辿り着きました．これから読むのが楽しみです． |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Michael Elad先生のYouTubeのチャンネル登録者数は，もっと増えて良いと思います． |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 住めば都とも言いますが，京都の良い環境で働けます． |
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| ご所属、役職を教えてください | 東京R&Dセンター、データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データが物語っていることを数理的なアプローチから明らかにし、それをもとに意思決定や課題解決につなげるというアプローチの面白さと有用性を見出したからです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | お客様の課題解決のためのデータ活用方法、AI化などの提案から始まり、実際にデータを分析し結果を出すところまで一貫して関わらせていただいています。また、弊社内でのコア技術開発のためのR&Dにも一定の時間を割いて取り組んでいます。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS: macOS RAM: 16GB Storage: 256GB / SSD CPU: Intel Core i7 2.7GHz ディスプレイ: LG BYOD: iPad Air (私物) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | AIエンジニアのための機械学習デザインパターン |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 機械学習システムを設計、実装、運用する上でのポイントをアンチパターンなども紹介しつつ、コード例を合わせて丁寧に解説されており目から鱗でした。実際、我々も試行錯誤しながら取り組んだ経験もあるのですが、アンチパターンに陥ることもあり、まさに数年前の自分に送りたい一冊です。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 量子コンピュータ |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 扱うデータが多岐にわたり、馴染みのないデータでもディスカッションを重ねながら分析を行うことで新たな気づきや発見があり、様々な課題解決につながっています。データを理解して、提案から実装まで力を発揮したい方はぜひ。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社HACARUSでデータサイエンティストをしています。 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 一言で言えば、時間とデータがもったいないと思ったためです。元々、医療・生物系だったのですが、実験ばかりでデータ解析が疎かになっていると感じていました。定型のデータ分析を自動化してしまえば、より多くの実験ができるようになります。また、多角的なデータ分析ができれば手持ちのデータからだけでも新規の発見があると思ったためです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 医療系プロジェクトでデータ分析を行っています。最近は顕微鏡での細胞画像解析や、病理画像解析が多いです。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS: macOS Catalina 10.15.7 CPU: 2.4 GHz Quad-Core Intel Core i5 RAM: 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Storage: 500 GB Flash Storage Graphics: Intel Iris Plus Graphics 655 1536 MB Display: ProLite XB2481HSU, iiyama （私物） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | [1] P. Krähenbühl and V. Koltun, “Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials,” Arxiv, 2012. [2] S. Liu, J. A. Quinn, M. U. Gutmann, T. Suzuki, and M. Sugiyama, “Direct Learning of Sparse Changes in Markov Networks by Density Ratio Estimation,” Arxiv, 2013. [3] 赤穂 昭太郎著（2008）『カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)』岩波書店 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | [1] 1枚の画像の中で似ている領域を位置関係も考慮しながら教師なしでまとめあげることができます。従来法と比較して段違いの計算速度を達成しています。 [2] 因子間の相関の変化をスパースに推定する手法です。 [3] カーネル法の基礎から応用までを丁寧に説明された書籍です。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Googleが発表したVertex AIが気になっています。医療系データを扱う都合上クラウド環境を避けることも多いですが、プラットフォームの設計は非常に勉強になります。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 様々なバックグラウンドを持った方が働いており、刺激の多い職場です。特に医療系データを扱う場合はドメイン知識が非常に重要になってきます。医療・生物バックグラウンドでデータサイエンティストを志している方は是非お問い合わせください。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 東京R&Dセンター データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 機械学習という分野の面白さ, プログラムを書く仕事, 物事の背後にある仕組みについて考えることが好きである, という3つの点が自分にあっていると感じたからです. |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 主に2つあり, ひとつめはお客様から頂いたデータを整えて分析し, そのデータをもとに機械学習モデルを構築, さらに, お客様が簡単に機械学習の予測結果を扱えるようにアプリケーションの開発をしています. ふたつ目は, 機械学習を応用した材料開発の共同研究でアルゴリズムの開発をしています. |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | PC: MacBook Pro (13-inch, 2020, Four Thunderbolt 3 ports), processor 2 GHz Quad-Core Intel Core i5, memory 32GB, macOS Catalina() ディスプレイ: LCD-M4K282XB (私物) キーボード: corne (私物) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | テスト駆動開発, Kent Beck |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | テスト駆動開発自体の賛否はともかく, 非常に基本的なテストを使った開発法が学べます. 趣味や実務でコードを書くとき, ここで学んだことが実際に役に立ったと感じられました. |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 自動運転 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 一番の魅力は人です. 多様なバックグラウンドを持った優秀な方々に囲まれて仕事をするのは, とても勉強になるし楽しいです. |
株式会社JMDC
| ご所属、役職を教えてください | データイノベーションラボ |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 数学で社会を良くしたい！ |
| 普段どのような業務をされていますか？ | - ヘルスケアサービスの開発（生活習慣病の重症化予測モデルなど） - 学会・論文発表（ウェアラブルデータによる睡眠導入剤の効果検証など）および情報収集のための学会参加 - 保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・納品 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS|Windows、CPU|Core i9-9900K、メモリ|64GB、GPU|NVIDIA GeForceRTX2080 、周辺環境｜ 34インチウルトラワイドモニター（現在は完全在宅勤務でリモート接続で業務となったため使う機会がないのですが） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | The future of digital health with federated learning (Rieke 2020) |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 個人情報の保護は極めて重要な課題である一方で、データサイエンスを活用したサービスの進化にはデータの質・量をさらに拡大していくことが必要です。学習データ自体は収集せず機械学習モデル情報のみやり取りするfederated learningの活用によって、例えばヘルスケア領域では、これまでデータベース化が難しかったストレスチェックテストや勤怠情報などを利用したモデル構築が可能にならないかと考えを巡らせています。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | WHOが2021/6/28に公開した「Ethics and governance of artificial intelligence for health」です。医療・ヘルスケア領域のAI活用の可能性は非常に大きい一方で、説明可能性の確保や様々な環境の人達に対してインクルーシブであることなどの倫理的配慮が重要であることを再認識しました。 Ethics and governance of artificial intelligence for health |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 日本最大級の医療ビッグデータを活用し、「健康で豊かな人生をすべての人に」を実現するための研究開発に携わることができます！ 長年にわたり医療ビッグデータを整備・販売してきた会社なので、クレンジング済のきれいなデータベースが用意されており、データサイエンスに注力できるのも魅力的な環境と思います！ |
株式会社LIFULL
| ご所属、役職を教えてください | AI戦略室データサイエンスグループ 主席研究員 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | もともとアカデミアで対話型検索システムやテキストマイニングの研究を行っていましたが、社会に存在するニーズに根差した本質的なテーマを追求したいという想いが強まり、大学教員との兼業として、ビッグデータ処理にフォーカスしたスタートアップを2007年に共同創業することになりました。その後、ご縁があって2011年に（株）LIFULLにバイアウトされることとなり、以来、不動産分野におけるビッグデータを活用した研究開発に従事しています。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | LIFULLのAI戦略室では、不動産分野におけるさまざまなビッグデータ、なかでも近年充実が著しい物件の室内・外観画像や間取り図などの画像データを活用した研究開発に従事しています。 また、LIFULLが保有するビッグデータを国立情報学研究所と協力して多数の研究者に「LIFULL HOME'Sデータセット」として提供するとともに、不動産を対象としたデータサイエンスに関心をもつ研究者の方々と協力した研究コミュニティの活性化を進めることで、サービスに実装可能な優れた研究成果が多数生み出される状況を創り出す活動をしています。最近、AI戦略室からリリースした「LIFULL HOME'S 3D間取り」にも、これらの成果が活用されています。 LIFULLの業務と並行して、アカデミアへの貢献となる活動も積極的に行っています。2020年6月からは、人工知能学会にて編集委員長を拝命し、学会誌でのデータサイエンス・AIが切実に必要とされている社会課題などにフォーカスした特集の企画や、論文誌での研究の国際化や評価軸の多様化に対応した改革などを主導しています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 主にMacBook Proです。最近はほとんど在宅勤務なので、オンライン会議用の周辺機器やディスプレイなど、自宅で快適に仕事ができる環境を整えています。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 私の卒論生時代の恩師であり、5月に逝去された長尾真先生（京都大 元総長）が最晩年に書かれた「情報学は哲学の最前線」に、大きな刺激を受けています。 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | データサイエンスに関わる者として、社会に存在するさまざまなニーズや課題を俯瞰的に捉える必要性を再認識させる、大変示唆的な内容でした。局所解に陥らず、大局的に問題を捉える上で、異分野の人々との対話の基盤となる考え方、すなわち「哲学」が、きわめて重要だということを感じさせます。 なかでも、本質的な問題を見つけ、それを解くためのプラットフォームをつくることは、まさにこれからのデータサイエンティストに求められている重要な資質ではないかと思います。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | AIがさらに社会に深く浸透していく上で、避けては通れない「倫理」や「社会的受容性」をめぐる議論に注目しています。 人工知能学会誌でも、このテーマにフォーカスした記事をたびたび掲載しています。直近では、2021年3月号に、「AI原則から実践へ」と題した小特集を掲載しました。 小特集「AI 原則から実践へ：国際的な活動紹介」にあたって 「議論と実践は双方向、アジャイル的に取り組む」-世界を取り巻くAI倫理の課題【第4回人工知能学会誌コラボ】 | AI専門ニュースメディア AINOW |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | LIFULLは、マンション参考価格算出サービス「プライスマップ」や、AI解析された間取り図を用いたVRによる住まい探しなど、住まいの課題解決にAI・データサイエンスを活かすサービスを次々とリリースしています。不動産情報処理など社外の第一線級の研究者とも、空き家などの社会課題の解決を目指した緊密な連携をとっています。データサイエンスで社会と深く関わるというエキサイティングな経験が得られます！ |
MNTSQ株式会社
| ご所属、役職を教えてください | アルゴリズムエンジニア |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 難しいアルゴリズムの問題を解きたいからです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 自然言語処理技術を用いた契約書解析を行なっています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro、メモリ32GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | モデル中心ではなくデータ中心のMLOpsを挙げています。プロダクトの成長とともにデータが変化する環境では後者の方が重要だと考えます。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 機械学習をプロダクトのコアに据えており、エンジニアが事業成長に大きく貢献できます。洗練された組織・戦略の中で非常に優秀なメンバーと働けます。 |
NABLAS株式会社
| ご所属、役職を教えてください | リードリサーチャー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | どの分野でも重宝されると思ったから |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 企業との共同研究。先方と会話しながらデータセット作成、最新論文の調査および実装。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Reconstruction by Inpainting for Visual Anomaly Detection |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 最近の教師なし外観検査とは全く異なるアプローチにも関わらず、SOTA に近いスコアを出していたから。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 教師なし外観検査 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データセット作成、評価指標の定義、AI の調査および実装、運用まで、AI を社会実装するまでの全てのプロセスに携わることができます！ |
株式会社Rist
| ご所属、役職を教えてください | Deep Analytics |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 自分のスキルとマッチしていたため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・機械学習モデルの作成 ・ビジネスへの機械学習の適用のサポート |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Mac 6コア RAM 60GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | On the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and Strong Baselines |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | データサイズが小さい場合のbertのfine tuneのtipsが載っており、コンペでも業務でも参考になる |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | transformer系のmodel（NLP、CV両方） |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 世界トップクラスのKagglerと一緒に働けます！ |
§
| ご所属、役職を教えてください | - |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 色々な業界で活躍できると考えたため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | データの可視化、機械学習モデルの作成 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacbookPro、メモリ64GB |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 技術力が高い人が社内に多い。業務時間内でkaggleができる。 |
Sansan株式会社
| ご所属、役職を教えてください | 所属: Sansan株式会社 Sansan Engineering Unit Data Engineering Group 兼 UXリサーチセンター 役職：データアナリスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データサイエンティストを志したことはありませんが、ビジネス・経営に近いデータ分析を通してプロダクトを改善したいと思っていたことと、ユーザーがどのように行動しているのか、なぜそのような行動をしたのかなど行動心理学にも興味がありました。これらの興味関心を満たせるような業務をしたいと思っていたことが、現在のポジションに繋がっていると思います。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | クラウド名刺管理サービス「Sansan」や名刺アプリ「Eight」など、提供しているプロダクトにおけるログ解析業務をしています。 具体的には、新しく提供される機能やプロダクトにおけるKPI設計および ダッシュボード作成、施策の効果測定、プロダクトの現状把握や課題特定のための分析、分析を行うためのログ設計などをしています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro (15-inch, 2018) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | グラフのウソを見破る技術 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | グラフに潜む意図的なウソや、意図しないウソの見破り方について書かれており、数値やグラフを文脈なしで解釈できないことを多くの事例を通して学べる本です。 仮説検証後、その結果を関係者(プロダクトマネージャーや経営層など)にわかりやすく伝えることもアナリストにおいて重要な能力だと考えており、数値を正しく解釈することの難しさやコツが学べ、グラフ作成の難しさ・奥深さが面白いと感じました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | バックグラウンドが自然言語処理だったので、最近はGoogleが発表した新しい検索アルゴリズムMUM(Multitask Unified Model)が気になっています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | Sansan株式会社では、定量・定性の両側面からユーザーを理解し、プロダクトの意思決定を支援することを目的としたユーザー体験の調査に特化した社内組織「UXリサーチセンター」が2021年6月に発足しました。クラウド名刺管理サービス「Sansan」や名刺アプリ「Eight」、クラウド請求書受領サービス「Bill One」など、ユニークなプロダクトを横断して分析できることや、プロダクトのアップデートが非常にはやく、多くの施策が常に動いていることがアナリストとしては魅力だと思います。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 所属：Sansan株式会社 技術本部 DSOC研究開発部 SocSci グループ 役職：研究員 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 特に「データサイエンティストになりたい」と志したことはなかったのですが、大学院の博士課程で社会ネットワーク分析と計量社会学の研究を行っていたところ、社会科学の知見を活かすデータサイエンティストの募集があったため、自らの専門分野や経験を経済的・社会的価値に転換していくのも面白そうだなと思い、この職業に就きました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 社会ネットワーク研究の知見を用いて、名刺交換ネットワークを統計的に解析したり、そうした分析結果を活用したプロダクトを開発する傍らで、計算社会科学的な学術研究も行っています。最近では、EBPM(エビデンスに基づく政策形成)の取組みを支援しており、自治体と連携しながら、地方創生のための分析レポート作成などを行っています。また、人事部も兼任しており、社内の従業員エンゲージメントを高める施策の立案・評価をデータ分析に基づいて行っています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | メインPCはWindowsですが、分析環境はクラウド上のUbuntuサーバーに構築しています。主にRstudio Serverを用いて分析を行っています。アプリケーション開発はPythonを使うことが多いです。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Hasan, S., & Koning, R. (2020). Designing social networks: joint tasks and the formation and endurance of network ties. Journal of Organization Design, 9(1), 1-19. |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 社会ネットワークは人為的に設計できるのか？という問いのもとで、インドのスタートアップ合宿をフィールドに、共同作業の割当によってつながりがどれほど発生するのかを検討した論文です。結果として、友人関係や助言関係のうち1/3ほどが共同作業を通じたものになっていた一方で、共同作業を行った人の組み合わせのうち、実際のつながりとなったのは約10％に満たず、ネットワークの変動に対して共同作業は約2％しか説明できないという結果でした。つまり、介入の効果は一定見込まれるものの、人と人とのつながりの大部分には不確実性があるということを示しています。社会ネットワークに対する介入についての研究はこれまで数少なく、今後の動向が気になります。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Double/Debiased Machine Learningのように、計量経済学と機械学習とのコラボレーションを示すような潮流は学術的には非常にスリリングで、興味深いと感じてます。将来的には学問分野や「流派」のような枠組みを超えて、データサイエンスの統合が進んでいくのか、それとも各分野の個性のようなものが際立っていくのか、気になっています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | Sansan株式会社の研究開発部には、画像処理から社会科学まで、非常に幅広い専門分野の研究員が在籍しており、「出会いからイノベーションを生み出す」というミッション達成のもと、多彩なテーマの研究開発を行っています。事業との距離が非常に近いのが魅力で、新規事業の立ち上げや既存サービスの改善には研究員の存在不可欠となっています。ぜひ、あなたの経験や専門知識を活かしてみませんか。 |
SOMPOホールディングス株式会社
| ご所属、役職を教えてください | データ統括室 主任 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データ分析を通して意思決定を支援し、ビジネスインパクトを最大化するためです。機械学習が流行し始めた頃に学び始め、そこから領域を広げていきました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | プロダクト開発全体を見渡しつつ、データ分析や開発業務に取り組んでいます。 ・データパイプライン構築 ・ダッシュボード開発 ・データ分析、機械学習 ・ユーザーインタビュー ・プロジェクトマネジメント |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | PC: M1 MacBook Air、モニター、キーボード:東プレ Real Force(私物) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | UXライティングの教科書 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | プロダクト開発にあたって、UIで画面の配置や機能を考えることが多いものの、文章の書き方でよりわかりやすく、ユーザーフレンドリーなプロダクトを作ることができると知り、新しい知識を得ることができました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 人事領域におけるデータ分析を題材に、予測精度を担保しつつ特徴量を追加できる方法が提案され、興味を持ちました。予測精度を上げるためには様々な特徴量を追加したいが、人事領域においては単に入れると採用の公平性を失ってしまうというジレンマを解決する一手段として提案されたものです。この課題は現実のビジネス場面においては様々な場面で生じうるものと考えており、有用と感じました。
因果関係に基づく公平・高精度な機械学習予測を実現～どんな予測が差別的かを指定しながら、人を対象とした効果的な予測が可能に～ |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | ・ビジネスにおける課題解決 ビジネス課題解決を軸に考えられることが魅力の一つです。言われたものを作るのではなく、ビジネスにおいて開発やデータ分析を通してどのようなインパクトを残せるか考え、そこから実装を考えていくのが非常に面白い点と思います。 ・技術の幅広さ 立ち上げから約1年と日が浅い部署ということもあり、開発やデータ分析など様々な業務に取り組むことができます。私自身、データパイプラインの構築やダッシュボード開発などに取り組む機会が増えたので、幅広い力がついています。 ・スピード感 約1日〜2日で機能の実装を行い、ユーザーに当てるサイクルのため、非常に速く物事が進みます。大企業ではあるものの、スピード感を持って開発や分析を行うことができます。 |
株式会社ZOZO
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社ZOZO 分析本部 データサイエンティスト/アナリスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 前職でサービスの機能改善や販促施策に関わっていく中で、データを使った提案で売上向上・コスト改善に貢献していく面白さに目覚めたから。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 意思決定のための材料作りです。何らかの判断が必要になるとき、べき論・現状・ネクストアクションの選択肢を整理して、進む方向を決定できるだけの材料をデータから作っていきます。 案件としては、 ・実施したマーケティング施策の効果検証 ・これから実施するマーケティング施策やサイト改修の効果予測 ・機械学習を用いたトランザクション・お客様のアクションの予測 ・新規事業・サービス・機能の状況可視化、課題の要因分析 が多いです。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacOS, RAM16GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | NO FLOP! 失敗できない人の失敗しない技術 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | アイデアが間違っていないかをできるだけ早く、低コストで実験して検証しようという本です。意思決定に使える質が高いデータをできるだけ早く集める（少なくとも多くの時間・コストを投下する前に）ことの重要性と、そのためのアプローチが紹介されており、意思決定のための実験デザインの手法が学べます。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | GitHub Copilotです。関数名とコメントを入力すると、その処理を実施する関数を丸ごと自動補完してくれるサービスで、機械学習の力でプログラミングという行為そのものを変える可能性があると思っています。同時に、第3者が著作権を持つデータでの学習・モデル公開の可否や予測されるコードが既存のコードに似すぎてしまうなど問題も起きており、興味深いです。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 成長環境です。 様々な部署と課題があり、それを売上から身体データまで多様なデータを使って、頭をひねりまくってなんとか解決するという幅広い経験が積めます。 他部門の経営層・メンバーも協力的で、気軽に相談してもらえますし、ネクストアクションを提案するとできるだけ実行に結びつけてくれます。そのため、提案が正しかったのか、その貢献の大きさも検証しやすい環境です。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社ZOZO 分析本部 データサイエンティスト/アナリスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 前職(企画職)において統計分析を用いて大規模なコスト改善が実施できたことから、自身のキャリアにおいて、統計・機械学習手法が扱えるということが、サービス改善を行う際の強い武器になると考えたためです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・施策のA/Bテスト・準実験による施策効果の設計/分析 ・機械学習/因果推論を用いた純増効果の推定 ・物流予測モデルの開発/検証 ・アドホック分析と仮説検討 等を基にした、事業部への提案とアクションの提示 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows10 Pro RAM 16.0GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 「A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは」 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | A/Bテストを使ったサービス改善に関する 実験の設計/判断基準となるOECの決定/注意すべきポイント/擬実験の手法がだいたい載ってます。 感度分析、A/Aテスト、長期効果の推定など、 日本語の本だとこの本でしか扱っていないトピックも多くておすすめです。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 特に意識して追っているものはないですが、 TDAを使った特徴量抽出で時系列分析を行う話は面白かったです。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | ビジネスインパクトを与えるための分析に集中できる環境が揃っています。 データ基盤の拡充や分析環境の充実度は勿論のこと ビジネスサイドの方々も数字を用いて意思決定するのが"普通"という感覚の方が多いので、 求められるもののハードルは高いですが、分析そのものに集中して取り組む時間は長いと思います。 また、若干抽象的な話なのですが、いい人がとても多いので働いていて気持ちがいいです。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社ZOZO 分析本部 マーケティングサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 博士課程で経済学を学び、理論研究を行っていましたが、現実のデータに理論を応用して、会社や社会に貢献するということを経験したいと考えたためです。また、データサイエンティストとして大学院で学んだことを通して、業界に価値を提供していきたいと考えていました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・因果推論を用いたサービスや施策の効果分析 ・マーケティング施策のコストアロケーション最適化 ・その日のユーザーや売り場の質を測るための指標開発 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacOS, RAM=16GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Data Science for Business |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 実案件を例として、ビジネスにおけるデータ分析の手法や思考パターンについてわかりやすく紹介している本です。分析設計の欠陥、非現実的な仮定、欠落している部分を見極める力を身につけて、データサイエンスプロジェクトのマネジメントに役立つと思います。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 真新しい技術ではないですが、Bayesian Addictive Regression Tree (BART)は最近因果推論の分野で使われていることが多く、機会があれば応用してみたいです。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データサイエンティストとして働きやすい分析環境が揃っています。 ユーザー側とブランド側の両方に関する多種多様なデータがあり、幅広くインパクトが大きい分析やサービスの開発ができます。 上昇志向の強い人が多いので、分析テクニックや知識を共有するカルチャーがあり、成長が早いです。 また、最先端の分析手法を実務に応用する機会も多いです。 |
株式会社ZOZOテクノロジーズ
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社ZOZOテクノロジーズ ZOZO研究所 リサーチサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | Webサービスの開発・運用を通して得られたデータから、人の行動の理解が深まると考えたから。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・機械学習アルゴリズムの調査・実装・検証 ・機械学習システムのプロダクションへの実装 ・大学との共同研究の推進 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacOS, メモリ16GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 機械学習システムのプロダクション導入において、頻出のデザインパターンとその実装例が網羅されています。機械学習システムの開発に関わる人が事前に知っておきたい知識が詰まっています。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 機械学習による仮想試着の技術に注目しています。試着ができないというECの弱点を補える可能性のあるポテンシャルの高い技術だと考えています。 ご参考：画像ベースの仮想試着の実用化に向けた課題とアプローチ - ZOZO Technologies TECH BLOG |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 「ZOZOTOWN」や「WEAR」の開発・運用を通じて、ファッションに関する多くの情報が集まってきています。商品の購買情報だけでなく、使われ方まで合わせて分析できる環境は他にはない弊社の特色だと思います。世の中をファッションの観点から良くしていきたいと考える人達と一緒に働きたいです。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | 株式会社ZOZOテクノロジーズ ZOZO研究所 機械学習エンジニア |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 自分の好きな数学やプログラミングの力で、ファッションに対する苦手意識を持つ人を減らしたいと考えたため。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・機械学習を用いた施策の提案・効果検証 ・そのプロトタイプの実装 ・機械学習アルゴリズムの検証・実装 ・それを載せたAPIやバッチの実装 ・その設計や仕様を決めるためのユーザー行動ログの分析 ・パフォーマンスチューニング |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacOS, RAM=16GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Lean Analytics―スタートアップのためのデータ解析と活用法 (THE LEAN SERIES) |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 流行りの6つのビジネスモデルごとに計測すべきビジネス指標のベストプラクティスやアンチパターンが載っています。「効果検証入門」という本では「KPIが改善されたかを正しく検証する方法」を学べますが、「そもそも、そのKPIをどう設定すればいいか」については、この本が参考になると思います。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | メタデータ管理（特にデータリネージ） |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 裁量が多い ZOZOGLASSなど、多種多様で珍しく新しいデータに触れられる データエンジニア部隊がデータ基盤を整備しているので活用しやすくなっている 課題だと感じたことを自ら解決しようとする人が多い 誰かが新しいことを始めたときに賛同・協力してくれる人が多い 裁量労働（※ 一部の専門スキルを持っているスペシャリストおよびZOZO研究所のみ） 勤務地自由 |
アスクル株式会社
| ご所属、役職を教えてください | ASKUL事業本部 データサイエンス 事業推進 マネージャー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 当時大学生だったころ「ビッグデータの活用」というワードがニュースや新聞等で多く取り上げられておりました。 これからの時代はデータを扱える人材が世の中のスタンダードになっていくと思い、総合職入社ですが本配属時に関連部署配属を希望したことがきっかけです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 経営層やマネジメント層に向けた事業状況のレポーティングや、BIツール（Tableau）での事業部向けレポートの開発を行っています。 またデータサイエンス領域では、アスクルで販売している約900万点ある商品について、多様性のあるアイテム情報をサイト上で検索しやすくするために、機械学習モデルを使い情報を整備しています。 産学連携も行い、新技術の研究開発も実現していけるように取り組んでいます。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OSはWindows10、ソフトウェアはTableau Desktop、Google Cloud SDKを使用しております。 それ以外では、Google Cloud Platformにデータ環境が統合されているため、主にBigQuery、CloudStorage、AIプラットフォーム上でPythonを利用しています。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | データサイエンス領域については、初心者で論文を読み漁るレベルではありません。参考書やインターネット上で関連する領域について、勉強している状況でございます。 ビジネス書では、安宅和人さん「シン・ニホン」などデータサイエンスと社会に関わる本を読んでいます。 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | AI化が進む中で「AI ready」の状態になるために求められる人材像についてが、今後のキャリアを考える上で参考になりました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 共クラスタリングを用いた文書分類 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 弊社では現場部門、IT、データ部門が一緒に業務を進めており、アジャイル型で業務できる事です。 領域が違うメンバーが同じ本部に属し、共通の目標に向かいプロジェクトを進めていくため、新しい知の発見があることが魅力の一つです。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | テクノロジスティクス本部 デジタルエンタープライズ デジタルエンタープライズ２ 先端テクノロジー マネージャー ※主席研究員 兼 DX（データサイエンス）ボード |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データサイエンティストを志した訳ではなく、元々はAI、スマホ開発、フィンテックなど色々やっていた。気がついたらやっている仕事がデータサイエンスと言われるようになっていた。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | データ探索、Pythonでモデリング、レポート作成、論文調査。大学で共同研究。 たまに論文執筆、イベント登壇、大学講義。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook (Retina, 12-inch, 2017) Google Cloud JupyterLab が主な開発環境なので Chrome があれば大体事足りる |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | コンテナ物語 マルク・レビンソン フィジカルインターネット エリック・バロー ブノア・モントルイユ ラッセル・D・メラー |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | コンテナ物語はコンテナ海上輸送がいかに世界を変えてきたかが詳細に描かれている。箱の標準化がもたらす物流の可能性と未来をフィジカルインターネットは示している。２冊セットで読むと面白い。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 量子コンピューティング Graph Convolutional Network Transformer |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 物流はデータサイエンスやAIに興味がある人にとって未開拓な領域がたくさん残っている。 アスクルにはECと物流どちらもあるので他にはない興味深いデータがたくさんある。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | テクノロジスティクス本部ECデータクリエーションという部門に所属しています。主に商品データを取り扱う部門です。 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 2000年代データマイニングブームの頃、ニューラルネットワークを使ったモデルの威力を目の当たりにし、実務に取り入れたいと考えたことがきっかけです。以降、何らかの実務や運用をメインタスクで持つ傍ら、自然とデータサイエンスや分析に関与するようになりました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・ECサイト検索性向上のためのデータ整備の運用を考える ・協力会社様と共に最適なデータの持ち方を検証する ・部門内でツールに関する情報発信や勉強会を行う 等、データに関わる様々な業務に携わっています。 現在はモデル生成や分析がメインタスクではありません。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | RやPythonで何らかの処理を行う際はwin10 corei7 メモリ24GBのPCを使用しています。最近はクラウド処理がメインになってきているため、PCは最低限のスペックさえあればあまり困ることがなくなりました。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 安井翔太氏著の効果検証入門 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | モデルの精度は厳重にチェックする一方、現場においてはその施策に真の効果があったか検証する点は軽視されがちで、かつ妥当な方法もないと感じていました。 その違和感を解消してくれる書籍でした。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | AIではありませんが、上述書籍が触れている因果推論が今後もフォローしていきたいトピックです。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | ・商品データ、購買データ、ユーザーデータ、物流データを全て自社保有している ・生粋のデータサイエンティストから現場運用で分析を学んだ人間まで多様な人材がいる ・活躍の場が多いので、その人のレベルや得意領域に応じた案件に取り組める データ活用領域を広げる活動に全社で取り組んでいます。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタルエンタープライズ デジタルエンタープライズ２ 先端テクノロジー 研究員 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 数学の知識で現実問題を解決することに興味を持っていました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 大きく二つの種類があります： ①業務現場の課題に対し、現場知識、統計や機械学習のモデルをベースにアルゴリズムを設計し、実装、解決効果の実証実験を行う。 ②設計したアルゴリズムを実用化にするため、①実証実験を基づき、できるだけわかりやすい資料を作成し、業務部門の担当者に共有する。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 大体三種類の環境を使っています： ①アルゴリズムを設計の段階で会社PCを利用し、DEBUGしやすい環境で行う。(WindowsOS, ２Core ８Gメモリ) ②大量実証実験段階の計算量は膨大なため、基本的にGCPのINSTANCEを借りて行う。INSTANCEのスペックは、計算のニーズより選定する。 ③結果分析、事前のデータ分析を行うときには、GCPのJUPYTER LABのNotebookを利用して行う。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Combining Humans and Machines in Emerging Form of Enterprise: the Humachine BY NADA SANDERS AND JOHN WOOD |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 近年、世界中の三割以上の企業は積極的にAIを利用し競争力を高めていくことを狙っていますが、著者はAIは新しい価値を創出するメインソースではなく、AIは中間的なステップで、必要な条件の一つにすぎないと考えた方が良いという考え方です。 将来の新しい企業のあり方は、人間とAIを共に重視し、人間の知識とAIの知恵をうまく組合わせることであります。つまりHUMAN+MACHINE＝HUMACHINEです。 その理由は、AIは基本的にデータをベースとしビックデータから規則を洗い出し、将来のことを予測しますが、世の中に変化が生じるとAIがうまく起動しません。例えば、今回のコロナ関連の予測は人間の判断とAIの予測をうまく組合わせしなければなりません。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 今注目しているのは予測に関連する新しい技術です。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データと課題が沢山あり、物流世界でもネット通販マーケティング関連でも多様な挑戦ができます。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタルエンタープライズ 先端テクノロジー 主任研究員 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 前職が音声言語系の研究職であり，現職とは全く異なるデータを扱ってきましたが、 データドリブンな考え方の下地を活かし、新たな挑戦をしてみたいと思ったためです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 機械学習等を用いた各種最適化や自動化を可能とする技術の研究開発に従事しています。主に、数年後の実用化を目指した先行研究を行っています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | ごく一般的なビジネスノートです。 コーディングや計算機実験には、クラウド上のVMインスタンスを使用しています。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 少し古いですが、AutoML-Zeroの論文は興味深かったです。 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | アルゴリズムすら自動生成できる未来の可能性が示されたのは衝撃的でした。ちょうど進化計算についての研究を始めたタイミングだったというのもあり、刺さりました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 進化計算に注目しています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | サイバーとフィジカルの両方を扱う、データだけで閉じないデータサイエンスに携われる企業ですので、データとモノの両方を動かしたい方にお勧めです。 |
株式会社アトラエ
| ご所属、役職を教えてください | Wevox プロジェクト Data Scientist |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 2017年頃でしたが、なんとなくこれからデータ分析が流行りそうだなと感じたため。 もともと数学の研究をしており、相性が良さそうだなと感じたのもその1つ。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・データ分析機能開発 ・顧客企業向けレポート作成 ・社内 DS 教育プロジェクト運営 ・将棋部運営（強化学習の勉強 & 実践会） |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS: macOS; RAM: 32GB; CPU: 2.9 GHz 6-Core Intel Core i9; ディスプレイは使わない派、 ErgoDox キーボード（私物） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Reinforcement Learning, second edition: An Introduction |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 非常に丁寧に歴史や他分野との関係、何より基礎的な領域について丁寧に記されている点。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | AI の消費電力にいつ厳しい規制が入るのか Green AI はどのような方向性に向かっていくのか AI 兵器の規制はどのように進んでいくのか EU の包括的 AI 規制はどのように動いていくのか あたりに興味があります。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | Atrae という会社の魅力を調べていただければ、色々イメージ湧くと思います。 データサイエンス VTuber の運営の人もいるので、色々楽しいと思います (^^) |
株式会社ディー・エヌ・エー
| ご所属、役職を教えてください | データ統括部、マネージャ |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | もともとKaggleにとりくんでいたため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 案件の前捌きなどをおこなっています |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 新しいmacを使用。MLをおこなう場合はクラウドを使っています |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 最も賢い億万長者 〈上〉〈下〉 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | かなり昔からMLがトレードで活用されていた点 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | NFT |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 色々な事業があり、色々なデータが触れて飽きない点です |
§
| ご所属、役職を教えてください | データ統括部データサイエンス部 データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 大学時代機械学習を扱っていて、機械学習を活用できる仕事に就こうと思ったため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 機械学習や最適化を用いて、現実の課題を解決するためのPoCに取り組んでいます |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 性能モリモリのMacBookPro + 適宜クラウド環境 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Melissa Perri著 吉羽龍太郎訳『プロダクトマネジメント』オライリー・ジャパン |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | ビルドトラップ（作る機能の数などに注目してしまっており、それが生んでいる価値への関心が薄い状態）という使いやすく伝えやすい概念を導入している点。 常に気をつけていないと自然と陥ってしまいがちだし、たしかに自分の中にも思い当たる節があると思わされる。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 強化学習 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | まわりの人が職種を問わず優秀であること。いろいろなデータに触れられること。新しい事業が立ち上がって成長する様子をたくさん間近で見られること。 |
株式会社デジタルガレージ
| ご所属、役職を教えてください | DGLab, Manager |
|---|---|
| データサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 前職コンサルティングファームに入社した際に担当した案件がデータ分析案件であり、案件遂行に必要なスキルであったため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ①新規事業開発 ・新規事業の構想 ・事業開発に必要となる、データ解析・モデル開発の実施 ②スタートアップとの協業 ・投資先候補のスタートアップの技術デューデリジェンス ・投資先スタートアップの技術を活用した協業案の企画・推進 ③事業部門のメンバーとの協業 ・サービスの効率・高度化に向けた技術的アドバイスや、技術提供 ・分析プロジェクトへアドバイザーとして参画し、事業部メンバーのスキル習得支援 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Thinkpad x1carbon, OS:windows10, RAM:16GB, ROM:512GB(SSD), CPU:Intel Core i7-8565U, 周辺機器:ノートPCのみで働きたいため、周辺機器は全て返却 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 両利きの組織をつくる―大企業病を打破する「攻めと守りの経営」 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 新たな事業機会の探索と、既存事業の深堀を共存させながら企業運営をするという話 データ利活用に関しても同様の考え方が当てはまると思い、企業でデータ利活用を推進する方にとっても参考になる書籍だと思います |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | ・NLP領域に関する技術全般 ・言語は全ての情報伝達の源泉にあり、どのような業界においても汎用的に活用可能なデータともいえるため、私の会社でもNLP領域の研究開発に力を入れています |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 「様々な機会・チャンスに恵まれた環境下で働けること」 ・ある特定事業の中でのデータ活用に留まらず、新規事業開発の為のデータ活用機会 ・国内外問わず、先進的な技術を有するスタートアップとの協業機会 ・個々人に与えられる裁量も大きいため、ご自身の意思・判断を尊重した案件創出・遂行が行える |
§
| ご所属、役職を教えてください | DG Lab |
|---|---|
| データサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 人間の言語を機械学習でビジネスに使えるものとする |
| 普段どのような業務をされていますか？ | インターネットメディアからのユーザ行動解析、ユーザーの嗜好抽出のための機械学習モデル開発 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Macbook Pro 15inch, 27inch 4K display |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | T5 |
| 理由を教えて下さい | 言語処理タスクの汎用定義 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | transformerのテキスト以外への拡張 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 新規事業開発を目的としたR&Dに大きな自由度で携われます！ |
パーソルキャリア株式会社
| ご所属、役職を教えてください | シニアデータアナリスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 最初からデータサイエンティストを志したわけではなく、様々なビジネス課題の解決方法を探っていくと、機械学習技術を使った方法が良いと考え、その技術を習得していきました。結果として、データサイエンティストという枠の中にいる人間と認識をされるようになりました。 元々は人手不足などが原因で、多くの人にとって有用なサービスが提供できない事に課題を感じていました。自分の仕事を通して多くの人が便利に・幸せになれる方法を作りたいという想いをもっています。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・データ分析を通じて起こっている事象の整理と課題の発掘 ・テクノロジーを活用した解決方法の模索 ・既存サービス、新サービスへのサービス品質を上げる為の機能要件の取りまとめ ・ROIの算出 ・開発時の設計書作成 ・アノテーションデータ作成等 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | WindowsPCを使用しています。 AWS上に構築した検証環境に接続をして作業することが多いです。 データの規模が小さい場合は、PC上でおこなう事もあります。 開発に入る前段階の業務が多いため、開発用の環境ではありません。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | A Survey on Contrastive Self-supervised Learning 自己教師あり学習という技術について検証をおこなった研究なのですが、多くの可能性を提示したものだと思います。 大規模データセットを作るということ、そしてアノテーションをおこなうという事がAIの開発スピードを上げられない要因になっていると思います。この技術は、画像・言語・その他センサーデータ等を活用した今後AIを構築する際の重要な要素になると考えています。 A Unified Approach to Interpreting Model Predictions |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 個人情報保護法の改正と仮名加工について 個人情報を仮名加工情報に加工することで、取得時の目的とは異なる新たな目的での利用が可能になり、それにより可能性が大きく広がっています。 そのためにも、重要なデータを残したまま、照合できないようにできる仮名加工の技術の進歩がとても重要なものになると思います |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 転職など「はたらく」に関する重要なライフイベントの意思決定に関わるデータを自社で保有していること。 そして、取得するデータそのものを決定する過程に携わることができること。 その環境でデータから傾向や課題を見つけ出すのは工夫のしがいがあります。さらに、課題に対する提案を行う際、個人の裁量が大きいことも魅力の一つだと思います。 また、人材領域はこれまでマンパワーが中心となっていたため、人間が苦手としていたこと（網羅性等）が要因で実現できていなかったものが多く、テクノロジーを活用して改善できる要素が多く存在します。 そして、チャレンジすることを称賛する文化のため、新しい技術や手法を使う事に前向きです。新しいデータを取得することに対しての事業の協力体制もできています。 |
株式会社ブレインパッド
| ご所属、役職を教えてください | アナリティクス本部 アナリティクスサービス部 データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 意思決定を直感などの不安定なものに依存せずにデータから導くことに興味を持っていたから |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・売上予測システム構築 ・検索システムの構築 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | ・OS：Win ・CPU：Intel(R) Core(TM) i5-8265U ・RAM：16.0GB |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 論文：Underspecification Presents Challenges for Credibility in Modern Machine Learning |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | この論文は、MLモデルが実世界の問題に対してデプロイしたときに精度劣化してしまう原因の一つとしてUnderspecificationが関係していると説明しています。Underspecificationとは特定のデータセットから決まるパフォーマンスは高いが、帰納バイアスを獲得できていない状態のことを指しています。また、Underspecificationは様々な分野(画像、自然言語処理、医療)で起きていることが説明されています。 このように、実世界へのデプロイに注目した研究が出てきていることが興味深いと思っていて、データサイエンティストとして実世界のビジネスに適応させるためにも注目していきたいです。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | MLOps関連の話題(実例)には注目しています。特にデータドリフトへの対処や精度劣化時の再学習プロセスの組み方(そもそも精度劣化が激しいモデルを作らないような設計にも興味はあります) |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 受託分析の企業ですので、様々な業界の知見を得ることができるのが一つの良さであると思います。また、弊社には様々なバックグラウンドを持った方々がいて、その方々と一緒に仕事をできるので自分の知識や考え方の幅を広げることができると感じています。 |
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| ご所属、役職を教えてください | アナリティクス本部 アナリティクスサービス部 データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データの背景にある構造を考えるのが楽しいと思ったからです。とくに人の行動に関するようなデータについて、分解してみるとその時々の一人ひとりの意思決定の積み重ねでできているにもかかわらず、まとめて扱ってみるといくつかのグループに分けることができたり、トレンドが見えたりするというのが面白いと思ったからです。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | お客様先に常駐しており、常駐先ではさらにその先のクライアント様から依頼をいただいて分析を行っています。携わる内容はマーケティング関係が多く、業界は多岐に渡っています。複数案件が短い期間に並行で進行するので、キャッチアップや作業の効率化が求められる業務です。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 自社PC (分析業務には使用せず) ・Mac , 2.3 GHz デュアルコアIntel Core i5, 16GB 分析業務に使用する常駐先貸与PC (クライアント先の情報になりそうなのでOSのみ回答します) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 業務と直接の関係はありませんが、「Event Classification with Multi-step Machine Learning」という論文です。 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 弊社が関わったプロジェクトの成果が論文として発表されたものですが、Multi stepな機械学習でいかに学習進めるかをNAS(Neural architecture search)の文脈で実験してみたという論文です。物理学の素粒子実験分野でのデータ解析のプロセスに実際に適用しているという点でも興味深いのと、実際の結果に関しても精度を落とすことなく各stepを別個に学習するよりも短時間で済むというところがポイントです。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Juliaというプログラミング言語に興味を持っています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 技術的な知見が長年蓄積されている点や分析実務の経験豊富な社員が多いことも魅力ですが、何よりもデータおよびデータ分析に対して、とにかく実直かつ真摯に向き合うメンバーと仕事ができるという点を魅力に感じています。 |
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| ご所属、役職を教えてください | アナリティクス本部 アナリティクスサービス部 データサイエンティスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データに基づいて意思決定を行うスキルや、AIを使ったサービスを生み出すスキルを身に着けたいと感じたから |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・物流関係の需要予測モデルの構築及びシステム実装プロジェクトマネジャー ・クライアントとの要件すり合わせ ・プロジェクトメンバーの作業管理 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 自社PC (分析業務には使用せず) ・OS：Win ・CPU：Intel(R) Core(TM) i5-10210U ・RAM：16.0GB 分析環境 ・PJで利用しているEC2サーバ |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 書籍 『外資系コンサルが教える プロジェクトマネジメント』山口周 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | プロジェクトマネジメントの手法について、教科書的な方法論ではなく実践的なコツがわかりやすく書かれている。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Google CloudのVertex AI |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 社員のバックグラウンドが多種多様で、人から学ぶことが好きな人にとっては、天国のような会社だと思います。毎日のように開かれる社内勉強会では最新の機械学習の手法の話から、資産運用の話まで（！）、それぞれのプロフェッショナルから専門知識を学ぶことができます。 |
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| ご所属、役職を教えてください | アナリティクス本部 AIソリューションサービス部 リード機械学習エンジニア |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 様々なタスクを効率化できる機械学習を組み込んだシステムに興味があり、便利な世の中にするためにも重要な役割になるだろうと考えていたため。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・不良品検知システムの構築 ・材料開発システムの構築 ・需要予測システムの構築 など |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 自社PC ・OS：Windows 10 ・CPU：Intel(R) Core(TM) i5-10210U ・RAM：16.0GB 分析環境 ・社内サーバやGoogle Compute Engine |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 論文：Are Convolutional Neural Networks or Transformers more like human vision? |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | TransformerとCNNを比較し、評価指標としての精度だけでなく、エラーのパターンに注目した研究です。 CNNと比べて、Transformerの方が精度が高いだけでなく、より人間のエラーとの整合性も高いことを示したという点が興味深かったです。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | ・MLOps ・Vertex AI | Google Cloud ・Visual Inspection AI |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 様々な業界における実世界のデータ活用と関わることになるため、世の中の動向を知ることができる点やその発展に携わることができる点が面白いと思います。 また、データサイエンティストの人数が多く、得意分野も多種多様なため、社内勉強会などを通じて、様々な知識を学ぶことができる環境も魅力的だと感じています。 |
株式会社ミクシィ
| ご所属、役職を教えてください | 開発本部 CTO室 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 日々の業務で売り上げにつながる施策の実施や、振り返りにデータを有効に利用していく必要性を感じてデータサイエンスに興味を持ちました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 事業部に課題を聞いて、仮説作りや施策の方向性の意思決定に使えるような示唆を出せるようにデータの探索等をしています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro (15-inch, 2017) |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 『AI・データ分析プロジェクトのすべて』 大城 信晃(監修・著者) (著), マスクド・アナライズ (著), 伊藤 徹郎 (著), 小西 哲平 (著), 西原 成輝 (著), 油井 志郎 (著), 株式会社ししまろ (著) |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | ビジネスにおけるデータ分析の始め方から、データ分析業界の状況やデータ分析のための組織作り等について網羅的にまとめられている点が非常に勉強になりました。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | Logica 論理プログラミング言語Logicaでデータサイエンス100本ノック |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | マーブルワークスタイル等、制度として働き方にある程度の多様性が認められているところが魅力です。 ミクシィは、新しい働き方を模索し続けます｜ミクシル ワークライフバランスの推進｜ESG｜株式会社ミクシィ |
§
| ご所属、役職を教えてください | モンスト事業本部 マーケティング部 デジタルマーケティンググループ |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 約2年半、いくつかの新規サービスのリリースとクローズを繰り返した経験の中で、データドリブンな戦略策定や施策運用が重要だと痛感したため、データサイエンスについて本格的に学び始めました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 主にデジタルマーケティング領域での数値分析業務 クリエイティブ差異による広告成果の分析やそもそもの分析設計の支援など 計量経済分析を用いた効果検証がメイン |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro 13-inch |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 『実証分析のための計量経済学』山本 勲（著） |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 計量経済分析の手法が体系的にまとめられている点が非常に良かったです。 マスプロモーションやエンゲージ目的の施策といった効果測定が難しい領域へ十分応用可能な内容だと思います。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 人間の感情・情緒を分析するには結局脳をシミュレーションするのが最も精度がよさそうなので、脳科学領域のAI領域への応用事案などに注目しています。 脳科学とAIの融合 ～脳情報通信技術の発展とビジネス動向 NeuroAI | NTTDATA |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | PC環境や技術書、勉強会への参加にまつわる補助制度が充実しており、エンジニアが快適に作業・学習する環境が整っています。 ミクシィ社サポート制度ご参考 |
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| ご所属、役職を教えてください | モンスト事業本部 ゲーム運営部 解析グループ 解析チーム リーダー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 2017年に新卒としてミクシィ社に入社し、最初の配属先がデータを取り扱う部署だったため、そこからスタートしました。他社でも似たような境遇の人を見かけるので各社手探りで育成を進めている印象があります。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 分析や集計を行うためのデータ基盤の運用をしながら蓄積されたデータを使って機械学習アルゴリズムなどを検証しています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 大規模なデータを取り扱うことが多いので手元で作業することはほとんど無かったりします。クラウドとノートブックサービスなどを利用してブラウザ上で作業が完結するように意識しています。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 『Networks』Mark Newman（著） |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | グラフなどのネットワーク構造を統計的に解析するための手法が記載されています。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | グラフニューラルネットワークに興味があります。テーブルデータと違ってネットワーク的な性質をベースに推論や分類などを行うものでユーザー行動分析などに使えないか検証しています。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | SNS 時代から脈々と引き継がれてきた大規模なデータを整備して取り扱うための知見は学べることが多くあります。データと技術を使ってサービスに貢献してみたいという方には良い環境だと思います。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | モンスト事業本部 ゲーム運営部 解析グループ 解析チーム |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 2012年頃ですが、ゲームを遊んでいくなかで周りの人のプレイ状況などを聞き、みんながみんな同じ様にプレイしているわけではないのだなと思い、データに興味を持ちました。SQLで欲しい情報がある程度とれるようになった後、より厳密に分析するために統計学を、より幅広くみるために機械学習の勉強を行いました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | サービスから出力されるログを整形して誰でもデータがとれるように整備したり、自らデータを分析してインサイトを提供したりしています。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | M1 Macbook Air |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 『Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing』 Ron Kohavi（著）, Diane Tang（著）, Ya Xu（著） |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 変えたい指標に加えて、変わらないように見守るべき指標についても言及していた点。分析の枠組みにおける確実度の高さによる分類。これらが面白かったです。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | GPT-3 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 自由度が高いことが魅力です。勤務時間はフレックス（コアタイム12～15時）制度があり、自宅からのリモートワークが認められています。また、mccと呼ばれる社内転職制度（本人の希望により社内の別部署へ上司への相談無く異動ができる制度）が実際に活用されていますし、定期的な1on1で上長と相談の上やりたい業務が通りやすい風土があります。 |
ヤフー株式会社
| ご所属、役職を教えてください | マーケティングソリューションズ統括本部テクノロジーサービス本部データインテリジェンス部シニアアナリスト |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データサイエンティストという職種が囁かれた初期段階から、そのような業務をやっているので志したというより、いつの間になっていたというところが近いかなと考えていました。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | データと機械学習を活用したソリューションのプロトタイプを作成しております 何らかの予測モデルを作ることが多いです。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | PC環境はmacOSですが、業務自体はAWS上で作業をしています |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | ①興味深かった本 RANGE(レンジ)知識の「幅」が最強の武器になる ②興味深かった論文 "Everyone wants to do the model work, not the data work": Data Cascades in High-Stakes AI |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | ①興味深かった本の理由 いま、自分自身のキャリアを考えたときに、自分はスペシャリスト（専門性が高い）かと考えていたが 実際はデータ分野の中でのゼネラリストなんではないかという考えが巻き起こっており では、今後どう生きていくかのが良いかの参考になりそうな本だっため ②興味深かった論文の理由 理由としましては、やはりデータ起因でモデルの精度が決まってしまう事が多いのに そのデータ自身の質・量などを議論せずに、モデル・アルゴリズムの議論が世の中多いな という印象があり、そのデータ起因の問題について踏み込んだ論文であったため。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | NFTに大変注目をしています。デジタルデータの価値について見直すべき時が来ています！ |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データがあり自由に技術を使えます、つまりアイディアがあればやりたい事（プロトタイプ）がすぐにでもできます |
ヤマト運輸株式会社
| ご所属、役職を教えてください | 執行役員 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 企業はもっと経営資源としてのデータを活用できると思ったので。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | データ戦略の立案と実行 データプラットフォームの構築 組織作り・人材育成 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 機種名: MacBook Pro 機種ID: MacBookPro15,4 プロセッサ名:Quad-Core Intel Core i5 プロセッサ速度:1.4 GHz プロセッサの個数:1 コアの総数:4 二次キャッシュ（コア単位）:256 KB 三次キャッシュ:6 MB ハイパー・スレッディング・テクノロジ:有効 メモリ:16 GB |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | ML Ops エッジコンピューティング 量子コンピューティング |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 会社の大きな戦略転換の中でデータを活用した社会貢献や事業創造が可能です。このフェーズでこのチームで働けることは今後10年以上はないと思います。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタルデータ戦略部 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 自分に自信をつけるため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・新規事業立案 ・マーケティング戦略立案 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 確率思考の戦略論 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | マーケティング戦略とデータ解析は密接であり、いかに定量化しそれを判断するのか、当たり前だけどそれを実践する大切さ |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 好きなことを好きなだけ出来ること |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタル機能本部 デジタルデータ戦略部 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 大学で学んだことを生かせる職種だったから。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | BIツールを利用した事業側のデータ利活用のサポート、および機械学習モデリングによる業務量予測・稼働設計といった現場の支援。 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | シンクラ端末/OSはWindows |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | Q思考 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 「子ども」の目を持って質問しようねという内容でした。事業側にデータ活用で価値を提供するためには、彼らが当たり前と思っているところにメスを入れていく必要があります。現場感が強くKKDがはびこる会社で、我々データサイエンティストにまさに求められている力だと思いました。 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 100年以上続く古い会社で、基幹システムやデータ基盤のいたるところに綻びがあったりしますが、そこのDX化自体にやりがいを感じられるのではと思います。 また、弊社が変われば日本の物流が変わる、という使命感も感じることができます。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | マネージャー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | これからのビジネス展開に於いて、最も重要だと考えるため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | スタートアップ投資、事業創出、オープンイノベーション活動 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | 私物 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | NEXT100という経営方針（グランドデザイン）の中でDX、データドリブン、イノベーションを進めることが明記されており、経営として推進にコミットしているため、業務遂行がとても推進しやすい。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタルデータ戦略部 ジュニアエキスパート |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 統計学とプログラミングが好きで、その２つのスキルを活用できる職業だと思ったため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | ・データ活用についての事業部へのヒアリング、コンサルティング、技術サポート ・オペレーションを見える化するためのデータ分析、可視化 ・配達個数を予測するモデルの開発 ・KM会員の属性分析 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | MacBook Pro 13インチ、DELL P2719H（私物） |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | 仕事で始める機械学習、ビッグデータを支える技術 |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 実務で機械学習モデルのPJを進めるうえで必要な知識が、体系的にまとまっていて役に立った（仕事で始める機械学習）、ボリュームの大きいデータを扱う上での実用的な知識について学ぶことが出来た（ビッグデータを支える技術） |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | クラウドのマネージドサービスを用いた機械学習のビジネスへの活用 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | ヤマト運輸は歴史ある企業ですが、その中でもデータ活用を進めているチームは新しく、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっているため、ユニークなシナジーが生まれる環境になっていると感じています。また、ECの発展に伴って物流の在り方が変わりつつある過渡期に、オペレーションの最適化を行う上で中核となる定量的な分析に携われることは、大きなチャレンジであると同時にとてもやりがいのあるものです。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタル機能本部デジタルデータ戦略部ミドルエキスパート |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | データが大好きなので |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 宅急便の荷量予測関連 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows10pro RAM 4GB、CPU XeonGOLD2.60GHz(2コア)、モニタ:24インチワイド(私物)、キーボード:東プレrealforce、マウス:ロジクール |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | まだまだ発展途上なので伸びしろの大きさは沢山あります。何よりデータサイエンスが会社を良くして現場の方々に役に立てられるという実感がなかなか他では味わえないかと思います。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | ジュニアエキスパート |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 本来は理学系であったが，大学院での研究時のデータ解析を通してデータサイエンスの知識やスキルを身につけ，今後仕事をやっていく上でもデータサイエンティストの方が汎用性があると考えたため。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 予測モデルの運用・管理・入出力データの取り扱いなど |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows 10 Pro 1809, RAM 4GB, ROM 50GB, CPU Xeon Gold 6142の環境に接続して作業するのがメインです。MacBook Pro (13-inch, M1, 2020)をFAT端末として貸与して頂いているものの，制約のため残念ながら作業環境にはなっていません。 |
| 最近読んだ本や論文で興味深かったものは何ですか？ | ISLR |
| 挙げていただいた本（論文）の興味深いと思った点、ポイント等を教えてください | 統計的機械学習の基礎知識から実装の部分までこの資料を読むことである程度理解できる点。 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 量子コンピュータ |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 非常に大きなVMを使用した機械学習モデルによる予測に携わることができます。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタル機能本部デジタルデータ戦略部 |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 前職でデータベースを利用したマーケティングに従事し、データを以てアクションを起こすことに楽しみを感じたため |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 基礎データ集計、事業部門のデータ分析と活用支援など |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows10 PRO、会社支給のシンクライアント環境、実装RAM4.0GB、CPU：Intel Xeon Gold 2.6GHz/2.59GHz(2プロセッサ） |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | データ環境は良し悪しあると思いますが、DXに前向き（前のめり）に取り組む組織であり、本業の物流自体のネットワーク、リソース、オペレーションが様々あるため、社会的影響も大きく、非常に面白い環境だと思います。 |
§
| ご所属、役職を教えてください | デジタルデータ戦略部アシスタントマネージャー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | 学生時代に経済学で計量分析を行う中で、数字で物事を語れるのが面白いと感じたから |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 事業課題のデータによる解決 特に事業側の課題を聞き、データでどのような解決ができるかをデザインする部分 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | OS：windows、CPU：2,59GHz、メモリ：8GB、周辺機器：マウス、BYOD（私物） |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 良くも悪くも、まだまだビッグデータを事業に生かす、というメソッドが確立できているとは言えません。裏を返すとチャレンジのフィールドは限りなく広がっています。事業へ価値を与えるための方法を、事業の方々とゼロベースで考えたい方、ぜひ一緒に創り上げていきましょう。 |
ワークスアイディ株式会社
| ご所属、役職を教えてください | データサイエンスグループ マネージャー |
|---|---|
| あなたがデータサイエンティストを志した理由を教えて下さい | これからの時代はデータ(数値)を元にしたビジネスが基本になると考えたから。 |
| 普段どのような業務をされていますか？ | 分析業務、マネジメント業務 |
| 業務で使っている、PCの環境について教えてください | Windows10、8GB、i5 |
| いま注目している技術、AI業界でのニュース（トピック）がありましたら、教えてください | 画像認識による自動運転、職人技術の継承 |
| 自社で働く魅力・PRポイントをどうぞ！ | 弊社はデータサイエンス未経験から、大学院での研究者、ビジネス経験豊富な方など幅広く人材を募集しています。 その方のスキルによってお任せする業務を変えていますのでぜひご応募よろしくおねがいします。 案件提案やコンサルタントが得意な営業の方など異業種も大歓迎です。 |
ここまで、今回ご協力いただいた52名分のご回答を掲載しました。
業務の幅が広く、分析モデルの構築やデータ環境の整備、事業部やパートナー企業とのコミュニケーションなどで活躍をしつつも、論文や技術動向にも目を通し、業務内外でプロフェッショナルとして研鑽を積んでいる方が多く見受けられました。さまざまな業界・ポジションで活躍する"データサイエンティスト"たちの輪郭が少しでも見えたなら嬉しいです。
ご回答くださったデータサイエンティストの皆様、ならびに各企業の広報ご担当者様、ありがとうございました！