“より良い意思決定”のために、機械学習を広め会社や事業にも貢献したい。一人目の機械学習エンジニアが語る、ブックリスタの魅力とは

こんにちは！　株式会社ブックリスタの採用担当です。

本日は、機械学習エンジニアの大平さんにインタビューをしてまいりました。

• 機械学習エンジニアの業務とやりがい
• ブックリスタのエンジニアとして働く魅力
• 今後の目標と展望

についてお伺いしましたので、「機械学習やデータを使い事業にコミットしたい方」や「会社の成長に貢献したい方」は、ぜひ最後までご覧ください。

──ブックリスタに参画されるまでの経緯を教えてください。

機械学習エンジニアになったきっかけからお話させていただくと、趣味でやっていたオンラインゲームで勝つためにデータ分析を始めたことがきっかけでした。

というのも、当時オンラインゲームで勝つためにデータ分析のサイトを利用していたのですが、そこにある情報だけでは満足できず、自分でデータ分析を始めたんです。

それを見ていたデータアナリストの友人から「そこまでやるなら仕事にするのはどうか？」と言われ、機械学習エンジニアとしてのキャリアをスタートさせました。

その後、機械学習エンジニアとして働いているうちに、「もっとプロダクトにコミットしたい」「幅広い範囲で活躍したい」という想いが出てきて転職活動を始め、ブックリスタに出会ったという経緯です。

──ブックリスタに入社した決め手を教えてください。

もともと私の機械学習エンジニアとしてのベースに「より良い意思決定をするためにデータで貢献したい」という想いがあります。その中で、ブックリスタがレコメンド機能を開発する人を募集しており、私のやりたいこととマッチしていたというのが一番の理由です。

また、“1人目の機械学習エンジニア”の募集だったので、「自分の実力を測れる良い機会になる」と感じたのも入社の決め手になりました。

──入社後のギャップはありましたか？

1人目の機械学習エンジニアとして入社するという覚悟はしていたものの、想像よりも、やらなければならない領域が広いというギャップがありましたね。

例えば、前職では機械学習エンジニアの中でも「問題を作る人」「データを集める人」「モデリングする人」「モデルを本番環境に乗せる人」というように担当する領域が細かく分かれていました。ですが、ブックリスタで一番最初に求められたのは「モデルを本場のプロダクトに乗せる」以外のすべてをカバーすること。

でも、これは嫌なギャップではなく、むしろ携わることのできる領域が広い分、大変かもしれないけど、乗り越えて成長したいという気持ちが強かったですね。

──現在の業務内容を教えてください。

電子書籍ストアのレコメンドシステムの開発が主な業務です。具体的には、既にサードパーティー製のレコメンドシステムを使用して運営しているのですが、やりたいことを実現できなかったり、コストが高いという課題もあり、自社で開発した機械学習モデルを使ったレコメンドシステムへの移行を進めています。

その一方で、データ分析チームが本質的な分析やエンジニアリングに専念できるよう、サポートも行っています。

実は、そのサポートの業務は始めはこっそり手伝っていただけなのですが、手伝ううちに、正式に業務にすることでよりよい価値が出せると考えました。その後、上司に相談して業務配分を調整し、データ分析チームのメンバーに入れてもらったという背景があります。

──やりがいを感じる瞬間を教えてください。

ブックリスタでは、「これをやりたい」と声をあげれば、挑戦できる環境が整っています。自分が興味を持ったことを実践できる機会を得られるのは、自然とやりがいとなっていると感じますね。

自分が興味のある領域を見つけ出し、それを自分自身が納得いく形で突き詰められることは、業務を行う上で非常にやりがいに繋がっていますね。

──ブックリスタの機械学習エンジニアとして働く魅力を教えてください。

自分の仕事が直接ユーザーや会社への貢献に繋がる点に大きな魅力を感じています。

例えば、モデルの精度を上げるというのは機械学習エンジニアが得意とする領域の一つですが、それが直接、ユーザー体験の向上に繋がっているのが機械学習エンジニアにとって嬉しい点だと思っています。自分が頑張れば頑張るほど、興味深い本を見つけたり、新しい発見があったりするなど、ユーザーへ良い体験を提供することができるんです。そのような良い体験は、売り上げという数字として直接観測できるため、自分の仕事がどの程度会社に貢献しているかを具体的に知ることができるのも魅力だと思っています。

──どのような方がブックリスタに向いていると思いますか？

「自分の中にやりたいことがあって、それを主体的に進めていきたい方」が向いていると思います。会社の風土として、与えられた仕事をこなすのではなく、自分で仕事を見つけてやり遂げることが求められますし、それをサポートしてくれる方も多いです。

また、働く時間や場所の自由度も高く、「自分が最もパフォーマンスを発揮できる環境で働きたいと思う方」にもぴったりの環境だと思います。個人的には、水が飲み放題なのも嬉しいですし、運動も兼ねて毎日出社しています（笑）。

──今後の展望を教えてください。

まずは、社内で、機械学習やデータの活用をもっと広げていきたいと思っています。現在も、機械学習やデータの活用を進めていますが、まだまだ道半ばみたいなところなので、このカルチャーをもっと定着させ、啓蒙していきたいです。

また、機械学習エンジニアとしての視点では、“より良い意思決定”のために、社内で機械学習で解決できる課題はまだまだあると感じています。ですが、まだ「機械学習をこんな場面で使える」「これにも役立てることができる」という認識を広められていないので、まずはその応用の幅を広げていきたいですね。レコメンドシステムだけでなく、機械学習を使えば大きな価値を生み出せる部分が他にもたくさんあるはずです。それを見つけて会社や事業の成長にさらに貢献していきたいと思っています。

──大平さん、ありがとうございました！

機械学習エンジニア　大平　Profile

趣味のオンラインゲームで勝つためにデータ分析を始めたことをきっかけに、機械学習エンジニアとしてのキャリアをスタートさせる。その後、「よりプロダクトにコミットしたい」という思いから株式会社ブックリスタに参画。現在も、機械学習エンジニアとして活躍している。