チャレンジを応援するHogeti Labだから手に入れられた現場で求められるデータサイエンティスト力

【登場メンバー紹介】

秋山 晃伸さん

早稲田大学理工学術院創造理工学研究科経営システム工学科卒業、大手ITサービス企業に入社予定。2022年7月からHogetic Labにデータサイエンティストとしてジョイン。

【データ分析に感じた魅力は、将来を見据えて得たいスキルだった。】

――本日はよろしくお願いいたします。まずは秋山さんがHogetic Labにジョインするまでの経緯をお伺いしたいです。

僕は学部時代に数学科だったのですが、最初はパイソンやC++といったプログラミングの勉強から入っていて。プログラムのコンテストにも出るなかで、情報科学分野が好きになり、将来は何かしらITに関わる仕事をしたいと考えるようになりました。

そこから、データ分析に関わる職種につきたいと思ったのもデータ分析の授業がきっかけでした。それも楽しいだけではなくて、すごく使える技術だと感じていて、『将来もっとおもしろいことができるための武器になりそうだな』と漠然と思っていましたね。

当時は明確に業界まで絞っていなかったですが、マーケターとしても分析的な観点は必要になりますし、金融分野でも分析を以て施策を考えたりと、幅が広く応用性のあるところがすごく魅力的に感じていました。

――学部時代からデータ分析への興味が生まれていたのですね。大学院もその方面で専攻していたのでしょうか？

大学院で専攻した分野は数理最適化の中でも確率的計画法というものでした。

この分野は、通常の最適化に加え、現実的な変動要因（例えばエネルギーのコストや燃料価格）を考慮に入れた最適化手法を研究するもので、電源計画について、例えばいつ工場を設置するべきかやどの工場で発電するべきかといった問題に取り組みました。

――すごく専門的な研究をされていたのですね。そこからHogetic Labでのインターンに関心を持ったきっかけは何かありましたか？

大きな理由としては2点あります。まず、当時すでに他社のサブスクリプションサービスの会社でインターンしていて、ユーザーデータ分析に携わっていたのですが、『もっと違うデータにも触れてみたい』という気持ちがあって。

『他にも楽しくデータ分析ができそうなインターンはないかな？』と思うようになり、会社を探していたという背景がありました。

――1社だけにいると様々なデータに触れてみたくなる、というデータサイエンティストならではのニーズはよく耳にしますよね。

まさにそうですね。

もう1つの理由なのですが、CEOの大竹さんと出身中高が同じで。話が盛り上がって意気投合した、というのもあります（笑）。

僕の就職先が大手ITサービス企業ということもあり、Hogetic LabにはDeNAをはじめとするメガベンチャー出身の方が多くいらっしゃるので、自由で堅苦しくない環境がカルチャー的にもフィットする感覚があって、ここで働いてみたいなと思いましたね。

あとは補足ですが、シンプルに収入源を増やしたかったです（笑）。

【いい意味で”期待通り”、求めていた環境がここにあった。】

――インターンもカルチャーフィットは重要な観点ですよね。お聞きしているとジョイン前後でのギャップはなさそうに感じましたが、実際にジョインされてみてどうでしたか？

ギャップはまったくなかったですね。

データサイエンティストとしてジョインして、半年間と短い間ではありましたが、同じプロジェクトの方々もすごく良くしてくださりましたし、基本はリモートでしたが、たまにオフィスに行った時もあたたかく迎えていただきました。

そういった環境面はもちろんのこと、実際に求めていた新しいデータに触れることも、分析における新しい発見もたくさんあったので、総じて求めていたインターン先だったと感じています。

――ジョイン後に具体的にはどういったプロジェクトに参加されたのですか？

Hogetic Labでは、広告の貢献度分析に関するプロジェクトに参加していました。

ユーザーがある商品を購入する時にはFacebookやYahoo!、Googleといった様々な広告を経由したうえで購入に至るのですが、その経路を追っていって、どの広告が商品の購入に対して貢献しているのかという“貢献度”を算出することを貢献度分析と呼んでいて。

これまでは再配分手法や簡略化したモデルの貢献度算出手法があったのですが、今までの手法とは違って、シャープレイ値を使ってより詳細な貢献度分析をしてほしい、そういったモデルを作ってほしいというオーダーに取り組んでいました。

――今ある世の中のサービスで、広範に活かせそうな業務をされていたのですね。

プロジェクトに参加する前から『世の中にすごくニーズのある楽しそうな業務だな』と思いましたね。

貢献度の高いところに予算を増やしたり、逆に貢献度の低いところはコストカットができますし、僕自身もマーケティングに興味があったので、“データ分析×マーケティング”の観点を学べたことは、すごく今後のためにもなったと感じています。

【答えのない難しさのなかで、得られたスキルとロールモデル。】

――その分難易度も高かったと思いますが、難しいと感じた点はありましたか？

Hogetic Labではプロジェクト単位だったので、一括していろんな業務に関わる必要があったという点では難しかったですね。

他社でインターンをしていた時には、役割も分担されていて、データサイエンティストとして決められたアウトプットを創出するための分析業務が主だったので。開発から納品するまでの過程を経験したことがなく、そこはすごく学びになりました。

また、前述の通りシャープレイ値という概念をもとにしたモデルを使用していたのですが、今あるデータや条件のなかで、実現可能かつ有用であるようなモデルを考えて作る必要があったので、そこには決められた答えがなくて。

計算時間も考慮した有用なモデルを作ることも、すごく難しかったですね。

――これまでの業務と違う負荷のかけ方になったかと思いますが、スキルセットとしても得られたことは何かありましたか？

分析と開発をつなぐスキルがついたと感じますね。

Hogetic Labは毎週MTGでクライアントの要望を汲み取ったり、どう考えているのか生で聞く機会もありましたし、分析するだけではなく、分析して作ったモデルを動くように組み込まなければいけなくて。

分析しただけのコードではなく、開発向けの動くコードに変える過程、検証する経験がこれまでなかったので、とても勉強になりました。

技術や開発観点以外でも、コミュニケーション面での学びはすごく大きかったと感じています。プロジェクトという形式だからこそ、納品に向けて始まりと終わりのあるもののなかで密に連携して進めていかなければいけないので、クライアントや社員の皆さんとのコミュニケーション経験を積めたことは、今までにない新しい学びでしたね。

――お話を伺っていてたくさんの学びがあったように感じましたが、キャリアを検討するうえでHogetic Labで働く意義を感じたことは何かありましたか？

まず、環境がすごく整っていますよね。インターン生の研修も充実していますし、恐れ多いですがすごく優秀な社員の方々ばかりなので。

いわゆる優秀な社会人の方々が、どんな働き方をしているのか肌身で感じることができますし、こうしたロールモデルを見る機会は普段の学生生活では得られなかったと思います。

実際の業務で得られるスキルはもちろんのこと、社会に出てからも活きていくスキルが身につく環境だと感じましたし、それでいて皆さんがあたたかく、いちメンバーとして関わってくださるので、意義のある楽しいインターンライフを過ごせました。

【チャレンジを歓迎してくれる環境で。とりあえず飛び込み、学び、気づいていく。】

――秋山さん自身も他社のインターンも経験されてきたなかで、インターン選びに悩んでいる学生の方々に何かメッセージをいただきたいです。

僕自身は、やっていくなかで学ぶ方が早いと思っていて。スキルセットがないからとゴリゴリ自分で勉強して、準備してから応募をするのではなくて、戦いのなかで学んでいくといいますか（笑）。

とりあえず飛び込んでみて、そのなかで何が自分に足りていないのか気づいて補充していく、考えていく方がすごく効率的だと感じました。

勉強してきたことだけが実務で活きるかは分からないですし、いつか社会に出て活かしたい、役立てていきたいという意味でインターンを選択するのであれば、いったん飛び込んでみて、学んで補充していくスタンスが僕自身は良かったと感じています。

とりあえずやってみてほしいな、と思いますね。

――特に未経験であれば、インターンのハードルを高く感じてしまいますよね。

Hogetic Labは、むしろチャレンジを歓迎してくれる環境ですし、そういった会社を最初に選べたらいいなと思います。

僕自身も、大学2年生のときはインターンも何もやっていなかったので、『もっと早くからこの世界に飛び込めばよかったな……』と、ちょっと後悔していますね。

それに、インターン生としての関わりではありましたが、Hogetic Labは今後長い目で見ても、関わっていきたいと思えるような素敵な方々がいる環境だと思います。

仮にインターンを卒業しても副業もできますし（笑）、スキルとしても人としても幅の広がる、いい影響のある環境だと感じています。

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