【卒業生の軌跡#04】データサイエンスの仕事は、粘り強くデータと向き合うことの連続だった
ZENKIGENでは、セールス、PR、デザインと幅広い職種でインターン生として学生の皆さんが活躍してくれています。本記事はシリーズ「卒業生の軌跡」第4弾です！
シリーズ「卒業生の軌跡」は、限られた期間にその貴重な時間をZENKIGENメンバーと共に過ごし、活躍してくれたインターン生がZENKIGENでの日々を振り返った軌跡を辿ることができるものとなっています。
第4弾は、DS（データサイエンス、以下DS）チームで10か月、ZENKIGENで奮闘し続けた小枝 潤樹さんです。
インターン生紹介
小枝 潤樹（こえだ ひろき）
2000年2月12日生まれ
早稲田大学大学院 先進理工学研究科 物理学及応用物理学専攻 在学
研究室：澤田研究室（計測・情報工学）
アルバイト：スポーツジム、結婚式場、高校の非常勤講師など
趣味：筋トレ、サッカー、k-pop鑑賞
インターン期間：2021年9月〜2022年6月（データサイエンティスト）
ZENKIGENとの出会い
きっかけ
私の高校時代からの友人に、インサイドセールスとしてZENKIGENでインターンをしていた人がいました。データサイエンティストの仕事に興味があり、長期インターンシップで実践的な経験を積んでみたいと考えていました。そんなある時、偶然友人と再会して話す機会があり、彼に紹介してもらう形でZENKIGENと出会いました。
ZENKIGENの魅力
友人の紹介で初めてZENKIGENを知った私でしたが、知れば知るほど魅力的な会社でした。ZENKIGENでのインターンシップを決めた理由は大きく3つです。
①事業内容
大学生だった私にとって、採用領域の事業はとても身近でした。当時既に大学院への進学は決めていましたが、同級生の多くは就職活動の真っ最中で、友人が苦しんでいる様子を見ていました。そうした中で私は就職活動だけでなく、働くことの意義そのものについて考えることが増えていました。ZENKIGENでの仕事を通して、その答えの一つが見つかるかもしれないと感じました。
②高い技術力
入社を決める前、DSチーム主催の説明会に参加しました。DS部長の小荷田さんをはじめDSチームのみなさんのお話を聞き、その技術力の高さをひしひしと感じました。技術的な要素について特にしっかりと学び経験したいと考えていましたので、この点非常に魅力的でした。
③人の温かさ
インターンシップに参加する上で、どういった方々と一緒に仕事ができるのかという点は重要な要素でした。この点、ZENKIGENは本当に魅力的な会社でした。
働いている方々は優しく親切で、仕事に対して情熱をもって取り組んでいるように感じました。また会社全体として、インターン生を大切にする雰囲気があるように見えました。実際に入社後、抱いていたこのイメージが変わることはありませんでした。10ヶ月もの間楽しく仕事ができたのは、社員の方々の温かさのおかげでした。
仕事内容
メンターについていただいた勝田さんをはじめ、多くの方々に支えていただきながら色々な業務に携わることができました。
アルゴリズム改善の調査
ZENKIGENに入社して初めて取り組んだ業務です。
エントリー動画内で、就職希望者が資料やテロップを提示しているのか否かを正確に判断するためのアルゴリズムを作成し、その精度について調査を行いました。技術的な知識や経験に乏しい状態からのスタートで苦しい思いもしましたが、勝田さんからフィードバックをいただきながらゴールまでの道筋を考え、乗り越えていくことができました。実務未経験であることを不安に感じていた私にとって、この経験は非常に大きな自信となりました。
モデル精度調査
現在『harutaka EF（ハルタカ エントリーファインダー）』で用いられているモデルについて、生のデータと比較しながらその精度や改善案について分析、調査しました。
このタスクからは、データと粘り強く向き合っていくことの大切さを学びました。一見無秩序に見えるデータに対し様々な見方を持って分析することで、隠れていた傾向を掘り当てていくような感覚がありました。「データサイエンティスト」という仕事を、一段と深く知ることができました。
データ拡張の有用性の調査
ZENKIGENでのインターンとして、最後に取り組んだ業務です。
モデル精度向上のため、既存のデータセットをもとに様々なテクニックでそのデータ量を増やし学習を行うという手法があります。このような手法をデータ拡張（Data Augmentation）と言います。『harutaka EF（エントリーファインダー）』で用いられているモデルについて、このデータ拡張による精度向上が行えるか、実験を通して確認するというものでした。私の実力不足や時間的な都合で、目標の完全な達成は叶いませんでしたが、論文調査からデータ拡張手法の策定、モデルの実装など、一連の作業工程を体験できました。AI製品を開発し、それをビジネスとして利用するということの難しさを痛感すると同時に、もっと多くのことを学びたいという意欲が掻き立てられました。今後の私にとってはとても貴重な経験となりました。
思い出・印象深かったこと
早すぎるスピード感
入社前のことです。ZENKIGENを紹介してくれた友人に「まずは話だけでも聞いてみたい」と伝えるとその日のうちに社員さんからご連絡をいただき、面談をすることが決まりました。その面談から説明会参加、そしてインターンの選考面接まで、驚くほど早く予定が決まっていき、スタートアップのスピード感に圧倒されました。
朝会
稼働日の朝には必ず、メンターの勝田さんと30分ほどのミーティングがありました。現在の進捗と今日やること、技術的な質問などを行っていました。また業務に関することだけでなく、プライベートなお話をすることもありました。この朝会では、進捗状況が良い時は自信をもって色々と話せるのですが、逆に進捗があまりない時には勝手に緊張してしまい、汗だくで参加していました（笑）。
勝田さんには、どれだけ忙しい中であっても必ず時間を割いていただき、いつも丁寧なフィードバックをいただいてきました。私にとっては本当に貴重で、大切な時間でした。
学び
「完璧主義」より「完了主義」
以前から私には完璧主義のきらいがありました。完璧を求めることそれ自体は悪いことではないのですが、細かいことばかりに目がいって本質を見失ってしまうことが多々ありました。
仕事の種類にもよるのでしょうが、多くの場合では、100点満点を目指すよりもまず完了させることが重要なのだと感じます。まず仕事を完了させて成果物を作る、そしてそれをたたき台にトライ＆エラーを繰り返して完成度を上げる。結局このサイクルを回していく方が最も早く、かつ確実によいアウトプットに繋がっていくのだと気づきました。
「完璧主義より完了主義」、よく耳にする言葉ではありましたが、それを身を持って学ぶことができました。この経験は私にとって大きな財産となりました。
地道な努力の積み重ねに本質がある
インターンシップを通して最も強烈に感じていたことです。
「データサイエンティスト」と聞くと、多くの人が「何となくスマートで華やか、洗練されていてかっこいい」というイメージを持つのではないかと思います。事実私自身も、インターンシップに参加するまではそういった印象を持っていました。優れた学習モデルを作成して、データを分析し結果を出す。そういったイメージです。でもいざ実務に取り組んでみると、スマートにこなせる領域はほんの一部にすぎませんでした。生のデータを1つ1つ丁寧に確認し、加工して整理、分析してみると例外データがあり、またデータの確認に戻る。ほとんどの時間をデータと粘り強く格闘することに費やしていました。
この一連の工程にスマートさはなかったと思います。「かっこいいAI」はそうそう登場してきません。しかし、そういった地道な努力の積み重ねでしか解決できない課題が多くありました。
データサイエンティストに限らず、どんな仕事にも地道な努力というものは存在しているのだろうと思います。そしてその地道な努力の積み重ねにこそ、仕事の本質があるのだろうと感じました。どんな仕事も蔑ろにせず、粘り強く取り組んでいくことの大切さを学ぶことができました。
拙い文章でしたが、最後までご覧いただきありがとうございました。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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