フィジカルデータの多様性をプロダクトの発展に生かす！【データサイエンティスト×CTO対談】
TechDoctor広報担当です。今回は、弊社CTOの佐藤とデータサイエンティストの深見の対談を通し、データサイエンスとシステム開発の連携・協働について聞いてみました。医療ドメインでのデータ分析の難しさ、アルゴリズムとシステム開発連携の醍醐味等、テクニカルな話題満載でお送りします！
━佐藤さん、深見さんの他己紹介お願いできますか？
佐藤：OEMでPHRデータ分析基盤開発をしている「SelfBase」事業のほうのチームでご一緒してます。今、深見さんは、プールしたデータを分析して企業にレポーティングする仕事をされています。であってますか？？（笑）
深見：そうですね（笑）これまでワ―ケーション前後での心身の健康の比較や、ソーラーパネルを管理している屋外で働く従業員の健康分析、美容ドリンクを出している会社でエイジングの比較分析なんかをやってきましたね。今のところプログラム書くというよりかは、データの価値をアドホックに見つけるというところが多いのかなというところで。どういうデータがとれていて、どういうアウトプットを出せば企業にとって価値があるのかを想像してつくっています。
━データサイエンティストとエンジニアでどのように連携していますか？
佐藤：デバイスからデータを取得して生データをサーバーに置くところまでを僕らシステムエンジニアがやって、その持ってきたところから価値を見出すのが深見さんはじめデータサイエンティストの仕事。そして、価値をユーザーに表示するためにまた僕の手に戻ってきます。が、企業向けのレポーティングでは、深見さんがデータ分析をしてアナログレポートをファイル形式で提出するところまでになりがちですよね。
医療ドメインの知識と理解が差をつける
深見：これまでDSPのアルゴリズムをつくり位置情報データ使って来店予測のモデルを作ったりしてきたので、これからはアルゴリズムをつくるところもやっていきたいと思っています。とはいえ、不変的にみんなが使える数値がわかるようになるとアルゴリズムを作っていけると思いますけど、今のとこまだそこまでの知見が出てきてない…。
佐藤：数値間のアルゴリズムが見える知見が得られるのには、データの量・医療ドメインでの知識等色々な面でのハードルがありますよね。
━論文を読んで開発や分析にあたることは多いですか？
佐藤：フィジカルデータで発症などの予測をするためには、そのデータを理解する必要があり、ＩＴ人材でも医療論文を読みます。論文を読んでデータサイエンスやコーディングに生かすということは多い会社だと思います。それが差別化と製品の優位性になると思っています。
多様なウェアラブルデバイスに対応しうるプロダクト開発を目指す
━今後のデータ分析とプロダクト開発の展望について教えてください。
佐藤：僕はプロダクトに磨きをかける開発に力を入れたいと思っていて、今後は会社としてもtoC視野に入れて動くのも検討しています。健常者のサブセットって結構重要だと思うんですよね。これから製薬会社との提携等も出てると思うんですけど、他企業との差別化になると思います。その際、開発側では、匿名化する技術が必要だと思うし、ユーザーが常日頃使ってくれるような通知であったりとかの工夫が必要だとは思ってます。
深見：さらに、今後はAppleWachとか他のウェアラブルデバイスからでもデータがプールできるようにしていくんですよね。fitbitはAPIですけど、AppleWachはアプリですよね？？
佐藤：Appleとしてはユーザーのデータはユーザーのものっていうスタンスなので、説明する必要があってかなりハードルも高いんですね。今は、テストアプリをデプロイできるプラットフォームで専用アプリをつくって、ユーザーにダウンロードしてもらう方法で運用しようと思っています。
深見：広めるっていうのは難しそうですね・・・
佐藤：それはtoCというよりかは、製薬会社向けにやっていくことが想定されてます。toCではデータを収集するユーザーへの説明を整えてやることになると思います。
深見：なるほど。企業向けに先に雛形がつくれると、toCへの展開もしやすくなるし。ウェアラブルデバイス間で取れるデータ項目の違いはあまりなさそうですか？
佐藤：AppleWachだとECG（心電図）とSPO２（血中酸素濃度）がとれるんですけど、それ以外はそんなに変わらないです。ECGは、てんかんの予測などにも使えるんじゃないかなと。
深見：SPO２のほうだとコロナにかかってるかどうかとかの予測に使えそうですね。面白そうですね。
佐藤：ですね。GARMINとかの話もあります。とりあえず、ウェアラブルから取ったデータを管理するプラットフォームみたいな感じにしていこうと思っています。
━多様なデバイスからとったデータを管理できるプラットフォームをつくることで、これまでと何が変わるんでしょうか？
佐藤：企業によって目的が違って、コストを抑えたいところや、デバイスの指定があるところがあったりします。それに対応できるようになりますね。
━プラットフォームをつくるとき何が課題になりそうですか？
深見：まずは、同じデータ項目でもデバイスで数値が異なってくることをどう処理するかになりそうです。こんなふうに同じ人に違うデバイスをつけてもらって（左右違ったウェアラブルデバイスをつけた両腕を見せるつつ）、調整していくとか。大量にデータが集まれば、平均をとっていって揃えることができそうです。あとは、デバイスによってとれるデータ項目が違うので、デバイスによって取得されてないデータ項目をどう補完するか。他の値から推定値で埋めていくことになる。医学論文読んで落とし込む仕事は多くなりそうです。医学的知識も必要で、それも結構面白いところかなと思っています。
最新の技術を使って開発に当たれる最適な環境がある
━データ量や医学的知識が重要なんですね。技術面ではいかがですか？
佐藤：なるべく新しい技術を取り入れようとしています。ReactとかTypeScriptとか。勉強しながらやっていこうと思います。
深見：まだ量は多くないですがデータがBigQueryやAWS上にあるので、分析環境と連携しやすくてありがたいです。大手企業などでも分析してきましたけどデータを分析できる環境下に持ってくるだけでも一苦労というパターンも多いので。
━TechDoctorでの仕事の醍醐味を教えてください。
深見：ゼロからイチを作れることや、データそのものが面白いこと。そして何より、人の役に立つものを作ろうとしてることを感じながらデータ分析の仕事にあたれることだと思います。
佐藤：深見さんと重なりますが、今までに無い製品を作れること。大規模なデータを効率よく処理することに面白みがあり、新しい技術を積極的に取り入れられることでしょうか。
フィジカルデータを様々なデバイスから収集しプールできるプラットフォームをつくるエンジニアとデータアナリストの連携にプロフェッショナルさを感じられる内容となりました。医療ドメインの知識を生かしてビックデータを扱える環境があります。少しでも興味がある方はお気軽にご連絡ください！（オンライン面談も大歓迎です！）
■エンジニア向け採用ピッチ資料
設立の経緯、課題、使用技術等を随時更新しています！
■ご応募はこちら！
https://www.technology-doctor.com/
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？