大学院からインターンを経てAIリサーチャーへ、研究より実務を選んだ理由

大学院からSENSYのインターンを経て正式にジョイン、AIリサーチャーとして、社会人として3年目を迎える南沙佳（みなみ・さよ）。
なぜSENSYを選んだのか、SENSYにおけるAIリサーチャーはどんなことをしているのか、SENSYでの働き方を聞いてみました！

約1年前のインタビュー記事は弊社サイト上に掲載しておりますので、ぜひこちらもご覧ください！

予想を良い意味で裏切られました

- 改めまして、なぜSENSYを就職先として選ばれたのですか？

大学院は電気電子工学科に在籍し、授業では半導体に触れ、研究室ではAIにたずさわっていました。
授業にはあまり魅力を感じなかったのですが、研究室でAIや最適化を用いた技術を学べるのは面白かったです。そういった状況で、このまま大学院に通うべきかどうか悩んでいたのですが、岡本さん（現SENSY取締役 CRO）が大学を辞めてSENSYへ入社するというタイミングも重なり、岡本さんにインターンとして誘われたことが最初のきっかけです。

SENSYでインターンを経験して、事業のスピード感やエンジニアとして働くことの楽しさを感じました。
また、自分の仕事の結果・成果物をお客様に利用していただき、お客様からフィードバックをもらえたことが嬉しくもあり楽しくもありというのを覚えています。

学生だった頃、電車の中で見かける社会人は皆疲れた顔をしていたこともあり、勝手に仕事は辛くて楽しくないものだと思っていたのですが、予想を良い意味で裏切られました。
そのまま2ヶ月間のインターンを経て、正社員として採用され今に至ります。

これからどんなことができるのだろうという、わくわく感が大きかった

- 就職活動をせずに入社ということに不安や戸惑いはなかったですか？

不安や戸惑いはなく、むしろこれからどんなことができるのだろうというわくわく感が大きかったです。

- それはなぜですか？

私自身があまり先のことを考えない楽天家という性格もあるのですが、SENSYでインターンとして過ごした時間が主な理由です。SENSYではインターンでも実稼働するプロジェクトに配属されます、そこで実際に業務を体験しました。
楽しさも含めた充実感というか、自分が楽しいだけではなく、技術的にも人間的にも成長できる環境だったことが一番大きいかもしれません。いろんなタイプの人がいて、アイディアを出し合い、技術面・ビジネス面それぞれの意見交換を繰り返しながらアウトプットを出していく雰囲気があり、その輪の中で一緒に働けるのはとても幸せなことだなと感じました。早く成長して、先輩社員と同じようにいろんな意見を出して形にできるような人になりたいと思っていました。
もちろん一緒に働く仲間みんなで和気あいあいとしている雰囲気もあり、気持ち良く働けたので不安はなかったですね。

同僚のリサーチャー鈴木と、SENSY社内はいつも和やかな雰囲気です

各種履歴データ・商品データから人間の感性を考慮し、特徴を捉えてタグ付けを行っています

- これからSENSY3年目に入りますが、実際の仕事について、どんなことをしているのか教えてください

ビジネスサイドがお客様へヒアリングを行い、要件定義・仕様を決めたものをバトンタッチして受け取っていました。
ビジネスサイドから受け取った後、ETLを経てお客様のデータを注意深く観察する、データを可視化する、プロジェクト内で相談しながら集計特徴量・入力特徴量の作成をおこないました。
そしてディープラーニングなどで学習をし、出てきた結果を可視化する、仮説を作る、これらを繰り返し回していきます。
これらの工程を経て、最後にお客様のビジネス課題に対して、どのようにアプローチすれば成果があがるのかを考えながら、レポーティングをして完了です。

最近は新しいプロジェクトに参画し、先輩社員から見るべきポイントなどを教えてもらいながら、お客様のビジネスをより深く理解するフェーズから担当しています。
お客様との打ち合わせにも参加させてもらい、お客様の実際の現場ではどのようなことを課題として感じていて、どういうことを達成したいのか、生の声を聞くことができるのも貴重な経験です。
打ち合わせの内容を踏まえて、お客様の課題感、ビジネス上のミッションを把握し、各種履歴データ・商品データから人間の感性を考慮し、特徴を捉えてタグ付けをおこなっています。この結果データをSENSYのビジネス・お客様のビジネスにどのように活かせるかを考えながらデータ分析をしています。

一日のうち、割合としてはお客様のビジネスリサーチが10〜20%ぐらい、Pythonを利用したデータの可視化・検証・分析が80〜90%ぐらいですね。考えながら手を動かしていることが大半を占めています。

リードリサーチャーの渡辺淳也とお客様課題分析の打ち合わせをしています

データに対して真摯に向き合い、お客様の事業に貢献できるものが作り出せた時に面白さとやりがいを感じますね。

- 今担当されているプロジェクト・業務において、AIリサーチャーとしてどんなところに面白さや難しさを感じますか？

まずAIリサーチャーとしての面白さですが、データは見せ方ひとつとってもお客様に伝わる印象が変わります。例えばスコアが同じでも、捉え方・伝え方で意味が変わります。
同じ業種のお客様であっても、お客様によってデータの構造が違ったり、データ紐付けの難しさがあったりというのもありますが、いただいたデータに対して真摯に向き合い、お客様の事業に貢献できるものを作り出せた時に面白さとやりがいを感じますね。

次に難しさですが、お客様の実現したいことに対してお客様が求める精度まで上がらない場合もあります。データ加工の仕方次第で結果が大きく変わることもあり、チューニングが難しいなと感じることもあります。

時間の使い方を自由にできる

- 南さんの考えるSENSYの良さを教えてください

クリスマスパーティーなど、社内イベントを実施した際にみんなが仕事を忘れて楽しんでくれることですね。オンとオフのメリハリをつけて一緒に楽しめる仲間がいるのはSENSYの良さだと感じています。

また、同じリサーチャーでもビジネス理解が深い、技術力が高いなど各人の得意分野があるというのもポイントです。何かに悩んだ時、色んな人に聞くこともできますし、もちろん丁寧に教えてもらえます。

最後に働き方ですが、自分の時間を自由に使える、仕事が終わった後に趣味の時間に充てられる環境です。特に夏は8時頃に出社して17時に退社したり、そうやって時間の使い方を自由にできることはありがたいです。

- これまでをふり返り、SENSYにいたことで成長できたポイントなどを教えてください

私はSENSYしか経験がないので他社との比較はできないのですが、自分で実際に手を動かしてデータが触れるのはとても魅力的です。

メンターは存在しますが主体的に動くのは自分です。迷った時にはメンターもそうですが、CROの岡本さんにも気軽に聞くことができます。
誰かに相談した時、物事の考え方や捉え方、技術的な相談に対しても一緒に考えていただけたり、アドバイスをもらえます。技術的にできることも増え、以前試行錯誤したことが自分の中にノウハウとして蓄積され、別の案件でも応用できるようになってくると、成長を実感できます。

- 最後に、どんな人がSENSYのリサーチャーに向いていると思いますか？

私はサーフィン・フットサル・ボルダリング・ゴルフといった身体を動かすスポーツが好きなのですが、オンとオフを分けて、仕事ではプログラミングをしっかり頑張っています。
※本記事のカバー写真は南さんが撮影したものです

自分から進んで何かに取り組んでみる、変化を楽しみながら新しいことへ好奇心を持って色々と行動してみる、そうやってインプットを増やして色んなアイデアをアウトプットに昇華させることができる人は向いていますね。
色々な考え方を受け入れることができて、それでいて自分の意見をアイデアとしてたくさんアウトプットできる人であれば、自分とは異なる感性に刺激されて成長につながると思います。

インタビューを終えて

本記事を書いている私自身も南さんと一緒にプロジェクトを担当した際、分からないことを聞いてもすぐに教えてもらったりと、気持ち良くコミュニケーションがとれるとてもSENSYらしい人です。
オンとオフのメリハリをつけ、しっかり仕事にも取り組んで成果を出している姿には学びがあります。

そんな南さんと一緒に働きたいと思った方、ぜひ弊社にご応募ください！