サプライチェーンの未来を創り、大量廃棄問題に挑む！FULL KAITENのデータサイエンティストたち
4人が活躍しているフルカイテンのデータサイエンティストチーム（以下DSと呼びます）。
メンバーは、加藤（すぐる）・西山（ノリさん）・井上（サニー）・菅原（キング）。
ミッション「世界の大量廃棄問題を解決する」を実現するための手段に最も近いチームです。世界中の在庫を上手く回転させ、「本当に必要な製品が必要な量だけ流通する社会」を作るための研究をしています！
とにかく雰囲気が良いチームだと評判の4人。研究内容や他チームとの連携、カルチャーについて、深堀りインタビューしてみました！
※TOPの写真は、菅原の歓迎会！タコスのお店で半強制的に（？）被せられてしまったメキシカンハットで、私物ではありません。社内でもツッコミがあったので載せておきます。
どんな仕事してるの？
ミッション/ビジョン達成のための研究をしています。DSの使命は、特にビジョンである「スーパーサプライチェーン構想の実現（※）」です。
※世界中の企業の売上データを集約し、世界のサプライチェーンを最適化すること
FULL KAITENのデータサイエンティストが他の組織と違うのは、SIerや請負のように個々の顧客に対する分析官ではなく、請負や製品開発の一員でもなく、ミッション達成のために主体的に動くということです。
ですから、「目の前の顧客」だけでなく、「顧客の将来」も考えて動きます。自社プロダクト「FULL KAITEN」を育て、未来のお客様に役立つ研究を重ねています。
具体的には、スーパーサプライチェーン構想の実現へ向けて、様々な在庫課題を解決するためのコアコンセプト（課題解決方法の準備）の開発を行っています。
クライアント各社が抱える在庫課題は多岐に渡りますが、根底にある希望は共通していて、「余剰在庫を抑制しつつ欠品を防ぎたい」というものです。一言で言うと在庫の最適化ということになります。
しかし、余剰在庫を抑制することと、欠品を抑制することはトレードオフの関係にあるので（在庫を減らせば欠品が増えてしまうため）適切なバランスを見つけて維持することが重要です。各社の状況は多種多様なので、商売状況に応じて最適な在庫レベルを提案することが私たちの役割です。
フルカイテンならではのDS仕事ってどんな事？
西山：「言われたものを作るのではなく、主体的に何ができるか研究する」「研究したものが実際に役立つか現場から直接的な評価をもらえること」という視点から、応用研究ができるのがFULL KAITENで働く大きな価値の1つだと思っています。
データサイエンティストの応募者の方には、「言われたものを言われた通りに作っている」「研究、と言われたらずっと研究してます。でも終ったらそれっきりで、自分がやった研究が成果を出しているか分からない」いう課題を持たれている方が多い印象です。
FULL KAITENのDSチームは、お客様から出た要望や、その声を拾ったカスタマーサクセスチーム（以下CSと書きます）含めたビジネスチームの声から、自分達がやるべきことを主体的に選んで研究することができます。
さらにその研究の成果を様々な場所で身近に感じることができます。お客様に伴走して導入支援をしているCSメンバー経由で成果の報告を受けたり、数は少ないですが、PoCでは直接お客様から言葉をいただくこともあります。
井上：現場のオペレーション視点から「使える、使えない」の声が聞けるのがいいなと思ってます。予測モデルを作る側からすると、小売業の経験もないですし、現場でどう使われているのか？がさっぱり分からないんです。そんな中、リアルな課題や情報を教えてくれるのはすごく助かるし勉強になりますね。
「FULL KAITEN」のように、自分たちで作っているプロダクトでありながら、かつお客様の声が直接聞けるという機会があるのは、業界的にも珍しく価値が高いと思っています。
FULL KAITENの未完成な部分を、現場を良く知ってるCSメンバーが補ってくれている部分があると思うんですけど、DSとしては、CSの方もさらに使いやすくなるような成果を準備していきたい。そしてCSが浪費していた時間を本来の仕事である「顧客の課題解決」のために使えることを目指しています。
菅原：最近の採用関係を見ていると、自分がDSとしてやってきた研究がどう役立っているかをもっと知りたい、そういう気持ちをきっかけに転職を検討している人が多いなと感じています。
筆者：最終的にまとめると、FULL KAITENという未完成なプロダクトを育てている最中であること・研究の成果を直接実感できることが面白さなのですね！
具体的な研究内容
データサイエンティストチームの最近の研究内容は？具体的な取り組み3つについて、詳しく教えてもらいました！
予測モデル
井上：まず、プロダクトごとの予測モデルです。FULL KAITENのサービスは最近マルチプロダクト化されました。解決したい課題ごとにプロダクトが用意されている方が、プロダクトの使い勝手が良いからです。また、使い勝手だけでなく、課題の解決確率も高まると考えています。現在は、各プロダクトに最適なモデルを構築する研究を進めています。
ちょうど最近、研究やプロダクト開発に有用そうな在庫課題について良い発見がありました！この発見を具体的な成果に繋げて行きたいと考えています。
共通化手法の研究
西山：共通化手法の研究の目的は、FULL KAITENを導入している企業全体の売り上げデータを融合し、自社の情報だけでは発見できない課題を特定可能にすることです。簡単に言うと、例えばお客様が自社を客観的に見て、普段行っている施策がうまくいってるのかどうかを確認できるようにするための研究です。
将来的にこの研究をFULL KAITEN利用圏外へ拡張し、世界全体の課題解決ができるようになることを目指しています。
我々のミッションは「世界の大量廃棄問題を解決すること」である。
そのためには、個社のデータを統合し、世界全体の問題を認識し、個社の施策に落とし込む必要がある。
データはたまってきてはいるが、今はまだ実現できていない。だからやる！
ピークインピークアウト
菅原：商品のライフサイクルの定義をします。具体的には、ピークの売れ時はいつなのか、そしていつ頃からピークを過ぎて売れなくなるのか？を予測する技術を研究しています。
これが分かれば、値引きのタイミングや、在庫移動の施策に役立ちます。また、過剰在庫、欠品を防ぐような施策になるのではと思っています。
1Qではこれを品番単位でやっていたのですが、直接使えそうな結果が得られなかったので、今後店舗ごとなどに粒度を変えるなど、壁打ちをしているところです。
最近改善したこと｜ビフォーアフター
最近して良かった改善は？具体的に掘り下げると、細かい仕事内容やチームの連携が垣間見えます！4人が行ったリアルな取り組みを聞いてみました！
他チームとのコミュニケーションを円滑にするための取り組み
西山：他チ―ムとのコミュニケーションは重視しています。DSの研究は他チームに引き継いでもらって、それを開発したり、知ってもらってこそ活きるからです。
具体策として、キング（菅原）が行った指標定義の整備のドキュメントを整理したり、サニー（井上）が「予測モデルの手取り足取りガイド」を全社員向けに製作し、説明会を実施したことなど。
体感では、コミュニケーションコストが下がってきており、周囲から「助かってます」という声がありました。すぐに効果が出るものではないので、続けることが大事だなと感じています。
井上：また、社内で「日本語を正しく使おう会」を起案したり、「ビジネススキル向上委員会」で登壇しています。他チームとの連携、コミュニケーションを円滑にし、手戻りを減らして生産性を上げるため、また、他チームからDSチームが価値ある研究をしていると認知してもらい、スーパーサプライチェーンの実現に必要な研究を担っていることを周知するという目的もあります。
加藤：DSは特に他の部門とも関わりが少ないので、他部門と会話ができる状態を作り、DSチームが会社全体でスーパーサプライチェーンを叶えるための中核を担っていることを知ってもらうのが大事だと考えています。
クラウドでの開発環境を整備
井上：のりさん（西山）はwindows、私とキング（菅原）はMacを利用していて、研究をそのまま引き継ごうとしてもできないことがあります。そこで、データエンジニアのY（横井）にAWSのDSアカウントを作ってもらい、そこに開発環境を準備することにしました。ツールの選定や費用体型などの細かい情報を調べる事に苦労しましたが、マニュアル整備も完了し、今テスト運用しているところです。6月から本格稼働できると思うので、よりメンバー間の連携が強化されて、仕事がスムーズになると思います！
FULL KAITENDSチームの課題
筆者：DSに新しいメンバーが入ったらどんなことを実現したいですか？
西山：もっとアウトプットを早くしたいですね。今、しっかりした研究をみんなで考えながらできてはいるのですが、本来は3カ月に1つは試せるような成果物がある状態が理想です。質を保ちつつ量を増やしたいのと、人が増えれば得意分野も増えるので、1人増えれば3倍にも4倍にもなると思っています。
井上：社外に向けて、セミナー登壇などでFULL KAITEN DSチームの活動を発信したいと思っています。DSの力は、ビジネススキル・DSスキル・エンジニアリングスキルが大事と言われていますが、フルカイテンと同じ規模のスタートアップはたくさんあるし、チームの規模によって課題も変わっていくと思うので、弊社の課題解決の事例を積極的に発信することで助けになることもあると思います。FULL KAITENのDSの認知を広げ、採用を加速させるという意味もあります。そのためにアウトプットの早さと質を上げて、外に出せる品質を維持する必要があると思っています。
メンバーを詳しく紹介！
一緒に働いてるデータサイエンティストのメンバーはどんな人？
CPO加藤（すぐる）から見たチームのメンバー
西山：先陣をきる
井上：品質を担保する
菅原：調整する。統合する
西山（のりさん）から見たチームのメンバー
加藤：DSチームのあるべき姿（頂上）を教える
井上：DSチームのやり方（進み方）を教える
菅原：DSチームのまとまり方（具体的な手段）を教える
井上（サニー）から見たチームのメンバー
加藤：バッグパッカー。複数部署を股にかけるイメージです。
西山：百科事典。最古参なので、DS以外の事情や裏話も教えてくれます。
菅原：Notion AI。どんな散らかった議論でも一瞬で要約してくれます。
菅原（キング）から見たチームのメンバー
加藤：洞察力に優れたメンター。上司ですがメンター的な立ち位置で成長の手助けをしてくれます。
西山：迅速な問題解決者。課題が出た時の解決手段を提案する瞬発力がすごいです。
井上：知識の宝庫、鋭い分析家。知識や技術の引き出しが多く、相談するといつも新しい視点のアドバイスをもらえます。
チームのカルチャー
西山：面接で伝えてることに 「1人プロジェクト」というのがあります。1人が1つのプロジェクトを持って完結するという意味なんですけど、プロジェクトに対する技術と責任感は持つという、成長意識がある人と仕事したい。でも、手は一人で動かして頭はみんなで動かそう。1人で悩んでもしょうもない解決方法しか出ないから、困った時はチームワークでいい案だしていこ！というカルチャーであり、これを評価していく形にしていこうと思っています。困った時気軽に相談する機会がある。頻度は週1ぐらいでも、誰かが発言すればDSメンバーは積極的に意見して解決しています。
井上：フラットなカルチャーだなと思います。年齢に関係なく意見をどんどん言える環境で、雑談を大事にする文化があります。コミュニケーションの頻度が落ちるとチームの雰囲気が悪くなっちゃいますが、それを雑談で防げていると思っているし、インスピレーションも雑談から生まれますよね。この雑談文化はずっと大事にしたいです。
菅原：確かに年齢って気にしたことないなぁと思いました。メンバー同士話しやすいし、何を研究したら価値につながるのか？って答えのない疑問などは自分1人だと煮詰まったりする。そんな時に気軽に壁打ちしたりできる。きれいにまとまっていなくても相談を投げることが出来るのが良いです。
筆者：ちなみに雑談ってどんなこと話してるんですか？
菅原・井上・加藤・西山：白髪生えてきたとか（笑）仕事に関しては、10年後、20年後に今と同じ様にバリバリできるのかとか、DSは「研究」がテーマで成果が見えにくいため、金にならなかったら切られるよな～とか、そのために、目に見える成果、形になる成果をどうやって産むのか？などを話しています。
筆者：なんか内容がリアルで後ろ向きなんですが、DSチームが成果を出すために着々と歩んでいることはひしひしと伝わってきました！！
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