【社員インタビュー】データサイエンス✖️ビジネスで社会貢献を目指す
150万件以上の動画データを保持する当社において、データサイエンティストとして活躍するメンバー（勝田隼一郎さん）にインタビュー。これまでの経歴や仕事のやりがいについて聞いてみました。取り組むのは「正解のない新しい領域」。
データ分析やその先の提案を通じてクライアントビジネス発展へのご支援、さらには社会への貢献を目指すという志を感じました。
記事を通じてデータサイエンティストの仕事に興味関心をお持ちいただいた方はお気軽にご連絡ください！
ーーー勝田さんの今までのキャリアについて教えて下さい！
私は東京大学の物理学科を卒業後、大学院へ進学、宇宙物理学の研究で博士号を取得してポストドクター（博士研究員）としても研究を行いました。その後、GMOインターネット株式会社にてデータサイエンティストとして5年間勤めた後、ZENKIGENにジョインしました。
AIが日本で大きく注目される少し前に、東京大学の松尾先生の本を読んで「これからAIの時代が来そうだ」と感じ、就職先選びで検討したのはAI人材を募集している会社でした。人材エージェントも活用しながら探し、ご縁のあった会社がGMOインターネットでした。
入社後グループ研究開発本部（旧 次世代システム研究室）に配属され、グループ会社の支援をメインにフィンテック領域とアドテク領域のデータサイエンティストとして仕事をしていました。
ーーー記憶に残っているエピソードはどのようなことでしょうか？
一番記憶に残っているのは、グループ会社でアドテクサービス（DSP）の立ち上げからリリースまで携わったプロジェクトです。ゼロイチという苦労はもちろんあったのですが、アルゴリズムのモデル精度を上げることがそのままビジネスにつながる訳ではないという難しさがあり、サービス立ち上げの難しさや技術だけではなくビジネス視点の大事さを学ぶことができました。
ーーー勝田さんが転職を考えられた理由は何だったのでしょうか？
大きな不満はなかったのですが、同じサービスに数年関わっていたことから一定の達成感があったこと、またアドテクやフィンテック以外に、より自分にとって身近で関心の持ちやすい領域にチャレンジしてみたいと思ったことが大きな要因でした。
ーーー転職先選びのポイントはどんなところでしたか？
まず第一に、自分がサービスに関心が持てること。第二に、扱うデータに興味が持てること、そして最後はやはり一緒に働く人を重視して選んでいました。
ーーーその中でZENKIGENを選んだ理由は何でしょうか？
まずデータのユニークさがあります。ZENKIGENの扱うデータは「面接動画」や「職場での面談動画」という非構造化データで、どのように扱って機械学習に取り込んでいくのか工夫の余地が多く、面白みがあると感じました。
また、「コミュニケーション」の解析というサービスモデルだったため、このアルゴリズム開発と精度向上ができたら「社会をより良くしていける」というイメージができたことも大きいですね。
さらに、一緒に働く社員や「ZENKIGEN Lab（ゼンキゲンラボ）」という共同研究グループをスタートアップながら持っていることも興味を持ったポイントでした。
ーーー入社から現在までどんな仕事をされてきましたか？
入社直後はデータサイエンティストという専任のポジションは確立されていませんでした。モデルの開発を通してサービスの理解を深めた後、フロントに立ってお客様の採用課題を自社サービス『harutaka EF（ハルタカ エントリーファインダー）』をベースに解決していくプロジェクトに携わりました。それと並行してサービスの機能開発をリードしていく中でデータサイエンティストをリードする立場となりました。
ーーーデータサイエンティストは何名の体制ですか？
メインでは5名ほどで、一部外注していることも含めると6〜7名くらいの体制です。
データ解析プロジェクトに携わってきた人のほか、画像認識や自然言語処理など特定の分野のエキスパートにも業務委託という形で協力してもらいながら日々サービス開発を行っています。
ーーー現在データサイエンティストチームで注力していることは？
コミュニケーションの理解のためには、画像、音声、自然言語など複数モーダルでの解析が不可欠です。これらの解析を行いながら、ビジネスに活用できるAIモデルの開発を行っています。また開発速度を上げ新規サービスの立ち上げを素早く支援する目的から、各サービスで開発していたAIモデルを共通基盤で開発する仕組みづくりにも取り組んでいます。
ーーー仕事のやりがいは何でしょうか？
採用という領域において、大量の母集団形成をしながら採用を進行していくスタイルが昭和から変わっていないところに強い課題を感じています。AIの力でより良い形にアップデートしていくことで、候補者にとっても会社にとってもハッピーな出会いが可能となること、それがソーシャルグッドにつながると思い日々業務に取り組んでいます。
また、コミュニケーションの動画データという特殊性から、データを構成する要素が画像や音声、テキストなど多く、それらをどのように情報抽出するか・ビジネスに活用していくかなど、考えること・やれることが非常に多くあることです。
ビジネスやデザインチームとの距離が近く、一緒にディスカッションしながらサービス開発ができる点も面白いと感じています。
ーーー直近1〜2年ではどんなお仕事になりそうでしょうか？
その方のご経験や志向性によって柔軟に検討していきますが、既存サービスのモデル性能向上はもちろん、新規サービスのモデル開発がメインになっていくと思います。
モデル開発をする中で、データ解析に携わって頂くこともあるとは思います。
ーーー今、どんな方にご入社いただきたいですか？
モデル開発に強みがあったり好きだったり、技術に強みのある人は活躍しやすいと思います。機械学習のモデル開発を一サイクル回した経験があると良いですね。
「自然言語処理」「画像認識」「音声解析」など、各分野で強みを持っている方は大歓迎です。また、機械学習を用いたデータ解析の経験をベースにビジネスサイドへの橋渡しが得意な方もお待ちしています。
最後までお読みいただきありがとうございました！^^
＼ZENKIGENは採用を強化しております／
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