サステナブル・ラボと運命の出逢い！好きを仕事にするデータサイエンティスト／メンバー紹介

今回の社員インタビューは、サステナブル・ラボ（以下、サスラボ）のコアとなるデータ解析やアルゴリズムなどを創りあげるチーフデータサイエンティストの鈴木さんです。サスラボと運命的な出逢いを果たしたという鈴木さん、どんな出逢いだったのでしょう…？

ー　自己紹介をお願いできますか？

立命館大学で国際関係学を学んだ後、イギリスのいくつかの大学院で環境経済学、計量経済学、農業経済学などを勉強しました、イギリスを離れる前にGreen Economics Instituteに所属し、今でもリサーチフェローとして活動しています。特に今の自分を作り上げているのは、立命館大学・国際関係学部とGreen Economics Instituteでの学びや研究です。両者に共通するのは、政治学・経済学・文化人類学・平和学・サステナビリティ学など多岐にわたる領域を、複合的に組み合わせ、現代国際社会の複雑なあらゆる社会問題にボーダーレスに取り組んでいく姿勢があること。世の中はいつだって混沌としていて、正解がないからこそ、物事を多面的に見る学際的な視点は非常に面白味があります。サスラボでの仕事にも共通する点があり、ずっと突き詰めていきたいと思っています。

ー　本当に楽しそうに働いていますよね。データサイエンスを始めたきっかけは？機械学習と統計学の知識が必要ですよね？

ヨーク大学の修士課程で環境経済学を学んでいたのですが、その時に計量経済学も勉強する必要がありました。計量経済学は応用統計学のひとつで、統計学だけではなく数学の知識も必要とする複雑な学問。統計学や数学を腰を据えて学んだことのない私が、いきなり“応用“統計学を勉強しなければならなかったんです。笑。ただ、ありがたいことに、そこでデータサイエンスに目覚めました。計量経済学は、経済理論が現実社会に当てはまるかどうかをデータで分析します。この学問は今後の私に深い洞察力を与えてくれ、マスターすれば大きな強みになると思いました。

その後、マンチェスター大学で環境経済学を、レディング大学で農業経済学を学びました。しかし、どちらも自分にしっくりこなかったんです。机上で数字を追い求める経済学だけでは現実に起こっている社会・環境問題を解決できないと感じていました。そんな時、Green Economics Instituteのメンバーになり、立命館大学で学んでいた頃の「学際性」を再び思い出しました。物事の多様な側面を鑑みながら、経済と持続可能性の真の両立を追い求められれば、もっと良い社会を創ることができるのではないか、自分が学んだデータサイエンスを使ってできるのではないかと、その頃には、サスラボで今やっているような方法論を構想していましたね。

ー　すごい、奇跡！ どのようにサスラボと出会ったのでしょうか？

2019年にイギリスを離れる頃には、自分が本当にやりたいことは持続可能なデータサイエンスだということがわかっていました。日本に帰国後、転職活動をしていたのですが、なかなかサステナビリティ×データサイエンスに関する良い仕事が見つかりません。そんな時、あるWEBサイトでサスラボを見つけ、「これだ！」と全身に電撃が走るくらいの衝撃を受けたんです。ここで働くために、今まで研究をしてきたような気がしました。単なる「良い」「悪い」だけで世の中を判断するのではなく、物事を多面的に鑑みてデータサイエンスによって数字に落とし込み、「あらゆる人が、その人にとっての最適解を選択できるような社会をつくる」というサスラボの目指す方向が、私の考えにぴったり合致していたんです。2020年9月にジョインしました。

ー　研究の世界から、ビジネスの世界に飛び込んだわけですが、どんな違いがありますか？

研究とビジネスの世界では時間軸が違います。私は良い意味で、ビジネスの世界の疾走感が好きです。研究と違って方法論に拘らなくて良いし、目の前で困っている人を救うために、未完成でもすぐに何かを始められます。特にサステナビリティの領域は、今すぐに何かをしないと手遅れになることがあるので、スピード感が重要。研究の時間軸では、なかなか難しい…。荒削りながらも毎日畑を耕している実感を得られるので、それがビジネスの面白さですね。

―　日々、どんな仕事をしていますか？

いろいろありますが、主に方法論の構築、実装、メンバーとの議論です。先行研究をベースに方法論を探索的に組み立て、手を動かしながら検証、再構築を繰り返します。データサイエンスチームは経歴も母国語も多彩なので、議論にはエネルギーが必要となりますが、だからこそ斬新で多面的なアイデアも出ます。Pythonも一部使いますが、私は基本的にRをベースに、統計的手法と最先端の機械学習モデルを組み合わせた試行錯誤の日々です（他のメンバーはPythonを基本としています）。というように、基本的にはデータサイエンスチーム内で和気藹々とやっていますが、タイミングにより顧客である金融機関等とのMTGにも専門家の立場で同席することがあり、現場感を学ぶことができてエキサイティングだったりします。

ー　働く環境はどうですか？

フルリモートワークを最大限活用しています。茨城に住んでいるので、もし東京への出社がマストだったら、いまのようにデータサイエンスにすべてのエネルギーを注ぐのは難しかったかもしれません。サスラボはフルリモートワークが基本なので、とてもありがたいです。通勤時間もなく、目が覚めて10分後には仕事ができる今の環境が私には一番集中できます。

ー　休日はどんな風に過ごしていますか？

家族と出かけることもありますが、そうでないときは本などでデータサイエンスの勉強をしています。データサイエンスが本当に好きで、研究や仕事が趣味みたいなものなので、仕事も休日もとても充実していますね。あと、たまに囲碁も打ったりします。

ー　囲碁についてはアマチュア７段と聞きましたが、凄いですね！

小学6年生くらいからずっとやっていて、大会にもたくさん出場していました。盤面を見ると過去の手順がわかるくらいまで、やり込みました。漫画『ヒカルの碁』にも同じシーンがありますよね。正解のない世界で最善の一手を考えることが面白くて、囲碁の考え方はサスラボでの仕事にも通ずる点があります。

ー　最後にサスラボへの就職、転職を考えている方に一言おねがいします！

急拡大中のサスラボは、これからどんどん色んなメンバーが増え、事業としてもよりエキサイティングになっていくフェーズにあると思います。持続可能性やデータサイエンスは本当に深みのある領域なので、やっていて飽きることは間違いなくありません。また、社会をより良くするための仕事なので最高にやりがいがあります。是非、みなさんも参加してください！

―　ありがとうございました！「好きを仕事に」を体現している鈴木さん。信念を持ち働く姿が、周りに良い影響も与えてくれ、サスラボの成長に欠かせない存在です！