【社員インタビュー】資源開発の研究職、コンサルを経てデータサイエンティストへ
当社で活躍中のデータサイエンティスト勝田と同チームにて働くメンバー（川﨑健寛さん）の社員インタビュー。
多様なバックグラウンドを持つメンバーのコラボレーションを通じて新たな価値を生み出していくことにチャレンジしています。
ぜひ、ご一読ください！
ーーー川﨑さんの今までのキャリアについて教えて下さい！
現在はデータサイエンティストとして仕事をしていますが、そのきっかけは大学時代に遡ります。もともと上智大学の理工学部でウイルスの研究をしていました。そこから東京大学の大学院へ進学したのですが、研究テーマを大きく変えて海底資源にすることにしました。テーマを変更した理由は、もう少し実社会に近いテーマを研究してみたいと思ったことと、資源が日本にないのは明確で資源開発は切迫した問題であることからスケールが大きく面白そうだと感じたからです。
資源開発の研究では、小笠原諸島の島の一つである南鳥島という日本最東端にある海底5000〜6000mにレアアース（※）があることがわかっていて、それを採掘する方法を考えるものでした。レアアースは中国が生産高で世界シェアを独占していて、日本にとっても国防や国家戦略的にも重要なことからやりがいを感じつつ、地上で採掘できる中国と海底深くから採掘する日本では経済性が大きく異なり、コスト面などを考えると自分が生きている間に解決できる課題ではないとわかりました。
※レアアースとは、希土類元素（ある種の金属酸化物）の酸化物や塩化物などの総称であり、蓄電池や磁石の性能向上などに利用されています。地球上の限られた地域に偏在する資源で、国際的に中国の生産シェアが非常に高く、日本も需要の9割を中国からの輸入に依存しています。
自分なりの答えが出たことから、そのまま博士に進み、研究を続けることをやめて資源開発系の会社に就職することを考えていた際に、これからデータサイエンスが面白くなるということを聞き、試しにデータサイエンスの授業を受けてみることにしました。その結果、とても面白く、夢中になったことからデータサイエンスの分野で仕事をしていきたいと考えるようになりました。
それからは、データサイエンティスト職としての就職にもつながるインターンを株式会社ALBERTで行い、入社までに経験と実績を積み、そのままALBERTへ就職しました。
ーーー前職ではどのようなことをされていましたか？
前職のALBERTには2年3か月ほど勤めていましたが、そのうち2年間は大手通信会社のプロジェクトに常駐をしていました。最初にプロジェクトにジョインした際は3名くらいのチームだったのですが、1年後には30名くらいに拡大し、データサイエンティストやデータエンジニアなど多数のスペシャリストで構成されていました。
そこではいくつかのプロジェクトに携わったのですが、大きなもので言うと因果推論やKPI設定の最適化、そしてBERTという自然言語処理のモデルを試したり、強化学習の技術を検証したりと幅広く経験を積むことができました。
技術よりもコンサルティングに興味を持ち始めていたこともあり、その後会社に相談をして携わるプロジェクトを変更させてもらい、社内でコンサルを経験できる仕事へ移ったのが最後のプロジェクトでした。
ーーー転職を考えられた理由は何だったのでしょうか？
前職では自分の希望を聞いて頂き、やりたいことをやらせてもらっていたので特に転職を考えていませんでした。大手通信会社のプロジェクトで、当時アクセンチュアから常駐していたコンサルタントの小荷田さんと仕事をしていて、小荷田さんからZENKIGENに誘われたというのが転職の直接的な理由です。
当時、一緒に常駐していた小荷田さんは、コンサルとして顧客価値提供のレベルが非常に高く、憧れや尊敬の念を感じていて、自分もそのようになれるように経験を積んでみたいという思いがあったので、誘われたときはとても嬉しかったです。
実は、ZENKIGENに正社員として入社する少し前から副業として携わっていて、社内の雰囲気や仕事内容にも魅力を感じていたこともあり、迷いなく意思決定が出来ました。
ーーーZENKIGENを選んだ理由は何だったのでしょうか？
もともと、何かしらの形で生活につながる社会貢献と自身の仕事を繋げたいという想いがありました。前職ではクライアントへの価値提供がビジネスであり、クライアントに満足いただけていたらそれ以上は追求する必要がなかったのですが、ZENKIGENは自社でソーシャルグッドにつながるサービスを追求し続ける会社だったので、そこにとても興味を持ちました。
また、「ZENKIGEN Lab（ゼンキゲンラボ）」という宇宙物理学のポスドクや心理学の専門家などの有識者で構成される研究チームがあり、そのようなメンバーと一緒にディスカッションをしながらプロジェクトを進めていくことが楽しそうだったこと、さらには、会社としてこれからAIを強化していくフェーズであったことから、立ち上げフェーズの経験が積めることも魅力的でした。
加えて、前職ではデータサイエンティストが100名近くいる会社だったこともあって、自分の介在価値を発揮する難しさがありましたが、ZENKIGENはまだ小規模な組織であることから、自分の仕事が大きな価値につながることを実感でき、やりがいを感じられるのではないかと思いました。
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？
最初は、DeNAから出向されていた方と小荷田さんと3人で「何をつくっていくか」というゼロベースから考えていきました。既存サービスの「harutaka（ハルタカ）」にはエントリー動画のプラットフォームがあるので、そこに蓄積された動画データを解析していくプロジェクトと、採用活動における有効性の効果分析をするプロジェクトの2つをやっていくことになりました。
Proof of Concept（PoC）でクライアントにご協力を頂きながらデータ分析を行っていましたが、その後、エントリー動画の追加機能開発が本格化したこともあり、採用動画データの分析による採用評価システムを開発しました。同時に、『harutaka IA（ハルタカ インタビューアセスメント）』のサービス開発にも携わり、複数のプロジェクトが同時進行して現在に至ります。
ーーー今の仕事のやりがいは何でしょうか？
「コミュニケーション」という明確な正解がないものに、楽しさと難しさを感じています。採用面接であれば合否が出るものですが、現在取り組んでいる1on1の改善サポートAIサービスにおいては、そもそも1on1は会話の内容の自由度が高く、明確な正解もないことから解析の難しさを感じることもありますが、まだ誰も解いたことのない課題なので、やりがいがあります。
クライアントにサービスをご利用いただき、そこから新しい発見を見出していただいたり、利用の有効性を感じていただけた際に喜びを感じています。
また、仮説を立ててデータを分析していくことから、結果が出て仮説が当たっていた時などもやりがいを感じる瞬間の一つだと思っています。
ーーー仕事の難しさはどんなところに感じますか？
当たり前のことですが、仮説を立てるにあたってドメイン知識が必要なので、人事について学んでいく必要があります。人事領域における分析結果はまだ多くなく、事例参照が出来ないこともあります。
また、「動画データ」という膨大な情報量を含むものから、どのような情報を抽出してデータを作り、分析すれば課題解決につながるのかを考えることも難しいところです。
ーーー今後やっていきたいことはありますか？
個人的にやっていきたいことは、現在、1on1の改善サポートAIサービスをMinimum Viable Product（MVP）としてリリースしており、クライアントのサービス利用から得られた情報をさらに分析して、精度向上のサイクルを回していくことはもちろん、新規サービスの開発などにもつなげていきたいと考えています。
やれることはまだ沢山あるので、一緒に働くメンバーを増やして、ソーシャルグッドにつながるサービス開発のための課題解決を増やしていきたいです。
ーーーどんな人と働きたいですか？
何か一つ強みとなる技術は持ちつつ、技術を利用せずに解ける課題もまだまだあるので、囚われ過ぎずに技術を一つのツールとして捉えられる方が良いかなと思っています。
ーーーZENKIGENに合う人はどんな人だと思いますか？
社内の様々な職種の方々と協力してサービスをつくっているので、ビジネスサイドと分け隔てなく話せる方が合うと思います。
また、コミュニケーションという心理学や生理学、社会学など色々な領域からアプローチをしながら答えを導き出していくので、学際的なことを扱うことが好きな方はZENKIGENに合うのではないかと思います。
もしこのような環境に興味がある方は、まずは気軽にエントリー頂ければと思います。
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／
弊社にご興味のある方は、お気軽にエントリー・お問い合わせをお待ちしております！
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