考え続ける仕事。知られざるデータサイエンティストのリアルとは？

ユナイテッドで広報と人事を担当している兼田です。

今回は、データサイエンティストのYさんにインタビューをしました。

データサイエンティストになったきっかけ

兼田：どうしてデータサイエンティストになろうと思ったのですか？

Y：大学時代、レコメンドを扱っている先生の元でユーザーの行動分析の研究を行っていたことがきっかけです。大学での学びを活かしてデータを使う仕事がしたいと思い、就職はアドテクを扱う企業にしたいと思っていました。その中で縁がありユナイテッドに入社し、データサイエンティストをやらせてもらっています。

仕事内容

兼田：今どんな仕事をしていますか？

Y：簡単に言うと、データの整理をしています。

データってそのままだと汚くて使えないんですよ。それを参照できるような状態まできれいにします。きれいにしたデータを分析して、今の広告配信の効果が良いのか悪いのか、更にその原因を調べています。

① データをきれいにする

② 広告配信の効果を検証する

③ 予測モデルを構築して配信に活かす

この3つがデータサイエンティストの仕事の大きな枠組みです。

やりがいは数字

兼田：どういうときにやりがいを感じますか？

Y：結果が数字で表れたときですね。

データサイエンティストの仕事は正しいやり方というものが存在しないんです。

例えば論文を参考にしたり、他社の事例を集めてそれを同じように実装したとしても、データに含まれる内容や質が異なるため、結果や予測精度が参考にしたものと異なることも多々あります。 そのため自社のデータに合わせてチューニングをしたり、複数の方法を同一の基準で精度の比較をしたりして、常に適切な方法は何かを考える必要があります。

課題だったものが改善したとか、マッチングの精度上がったとか、そういったことが数字で表れたときは本当に嬉しいです。

大変なこと

兼田：大変なことやつらいことは何ですか？

Y：結果が出るまでに時間がかかることですね。

そのためスケジュールを決めるのも難しく、うまくいかない期間が続くとつらいです。 ただうまくいかなかった方法でも結果を詳しく検証すると次の一手が見えてきます。この方法だとこういう特徴があるデータには適応できないんだなとか、この部分はうまく適用できているけどこの部分はうまく適用できていないなとか。そういった新たな発見があるとより適切な方法が見えてきますし、モチベーションも上がります。

チームのメンバーに相談をすることも多いですね。

働く環境

兼田：ユナイテッドの働く環境はどうですか？

Y：事業部として、データを活用することに力を入れていて、データサイエンティストという仕事に理解があることがすごくありがたいですね。 結果が出るまでに時間がかかる仕事なのですが、そういうものだと皆理解をしてくれているので、結果が出るまでやりきることができます。

腰を据えてひとつひとつの仕事に取り組むことができるのはいい環境だと思います。

チームのメンバー

データサイエンティストになりたい人へのメッセージ

兼田：最後に、データサイエンティストを目指している人へのメッセージをお願いします！

Y：データサイエンティストと聞くと、数学や統計を使って正確なモデルを組み立てることが仕事だと思われがちですが、ユナイテッドのデータサイエンティストはそれだけではなくて、データをきれいにしたり、日々生み出される膨大なデータを処理することも大切な仕事です。

そのため統計的な知識だけではなくて、コードを上手く書けるとか、大きいデータを短時間で検索できるとか、そういった一見データサイエンティストのイメージにはないようなスキルも重要になってきます。

全部揃っていなくても、何か一つ自信があればデータサイエンティストはやっていけると思います。 アルゴリズムの構築が好きな人、統計が得意な人、機械学習の構築にチャレンジしたい人、機械学習の実務利用にチャレンジしたい人がいれば、ぜひ一緒に働きたいです。

Yさん、ありがとうございました！ 今後も定期的にユナイテッド社員のインタビューを掲載していきます。