Inside of data science
データサイエンスに纏わる様々な視点を発信しています

社員紹介

三好 大悟 データサイエンティスト育成のフロンティア インストラクター紹介

あらゆる企業・組織で活躍できる、

データサイエンティストを生み出すのが、私たちの使命。

 

:三好 大悟 プロフィール

慶應義塾大学理工学部卒業後、いくつかのインターンを経て、株式会社データミックスへインターン入社し、2017年9月に新卒正社員として正式入社。その後、データサイエンティストとして企業向けコンサルに携わり、機械学習・統計学を用いたアルゴリズム開発やデータ分析、海外AIベンチャーのデューデリジェンス支援等数多くのプロジェクトを担当。また社内のデータ分析等を推進しながらも、チームマネジャーとして、データサイエンティストの育成スクールや法人研修における講師業務や、法人研修の営業を担当。直近では、データ分析コンサルタントや講師を続けつつ、データサイエンティスト育成スクール事業の事業開発や、社内ビジネスのDX推進といった領域も担当している。

企業向けコンサル、スクール事業の講師などの経験を経て、最近では、スクール事業の講師チームマネジャーとして講師認定のスキーム構築や講師管理業務を担当するとともに、法人企業との提携といった事業開発、スクールカリキュラムの設計及びコンテンツ開発プロジェクトマネジメントなど、幅広く活躍している三好。「小さな船でも先頭に立ってビジネスができるようになりたい」と、新卒で創業間もないデータミックスにジョイン。そして、いきなりデータサイエンスビジネスの最前線に立たされることに。荒波に揉まれながらも、持ち前のチャレンジスピリットとアクティブな行動力、探究心で、自らデータサイエンティストへの道を切り拓いて行った。

 

新卒入社でいきなりデータサイエンスコンサルの案件に立ち向かう日々

大学卒業時には、周りは大手企業に入る人が多かったですが、私は「大きい船の一船員ではなく、小さな船でも先頭に立ってビジネスができるようになりたい」という思いが強く、また将来的には独立して独りでやっていきたいという思いもあり、いくつかのインターンなどを経験しながら思い描いた将来像に近づける会社や職業をいろいろと探していました。そんな中、大学時代の研究室でデータ分析に関する研究を行っていて興味があったことと、将来的にもビジネス市場での大きな需要が見込める職業ということで

「データサイエンティスト」という職が自分に合っているのではないか、と考えるようになりました。

そこで、データサイエンスに関わるスタートアップもいろいろ探し、当時創業間もなかったデータミックスに出会い、新卒として参画することになりました。

入社してから1年間ほどコンサルティング業務に携わったのですが、当時のことは今でも忘れられませんね。もちろんビジネス経験はほぼゼロの状態!しかも、会社が創業間もなかったこともあり、データサイエンスコンサルティングに関する部分は、堅田代表と2人で複数の案件を同時にこなすなど、ものすごいスピードで案件をこなしていく日々でした。ゆっくりとスキルを身につけていこうという雰囲気は微塵もなく、顧客企業の実践的な課題を通して何度も代表からフィードバックをいただきながら、データサイエンティストとして早く一人前のコンサルティング業務ができるようになりたいと、昼夜を問わず必死で仕事に取り組んでいました。

この時、大きな壁を乗り越えた自信が、今の自分を支えている。

データミックスでは、ただデータ分析を受託するだけでなく、企業の担当者にヒアリングし、課題抽出・分析の提案・分析・レポーティング・実業務への落とし込みと一気通貫してコンサルを行うのが特徴ですが、逆に捉えると、入社後からそのような業務を行えるようになるまでの道のりが本当に大変でした…。

ただ結果としては、早い段階から様々な業務に携わることができ、短期間でいくつもの案件をこなす中で、

Python・機械学習・AWSまわりといったデータサイエンティストとして必要なスキルに加えて、顧客と折衝をしていくためのビジネス的なケイパビリティも同時に鍛えることができ、他ではなかなかできない非常に貴重な経験だったかなと強く感じています!

データサイエンスは、業種や職種を横断して価値を発揮するもの。 さらに、受講生のビジネス成果につながるスクールを目指したい。

データサイエンスコンサルティングに携わりながら、データミックスのメインビジネスであるデータサイエンティスト育成スクールの講師業も増えていきました。案件で培った知見や経験をもとに、これまで様々な受講生を送り出してきました。試しに昨年末、2019年に授業した時間を数えてみたんです。するとなんと600時間以上(=1コマ3時間×200コマ以上)も講師やTA(Teaching Assistant)をやっていました。なかなか感慨深いものがありますね。当初から、様々な業界・職種の方が受講してくださっていますが、これはデータサイエンスという分野が、業種や職種を横断したものであるということが大きな理由であると思っています。もちろんスクール事業の拡大に伴って受講生の数はかなり増えており、さらに近年の市場の影響でAIやデータサイエンスに対する関心や認知もますます高まってきていると感じています。

これまでデータミックスのスクールや法人研修を受けてくださった多くの受講生の方々を間近で見てきましたが、今でも記憶に残っているのは、初期に教えていた2期生の受講生です。

その方は卒業発表内容として、ご自身がECサイトの仕事をされており、業務に活用できるものをということで、ニュースでよく取り上げられている商品を自動的に検知するというプロジェクトに取り組んでおられました。ビジネス上の課題をきちんと抽出し、自然言語処理を使ったアルゴリズムを実装し、また実際に最近取り上げられているニュースをSlack上で自動投稿する仕組みまで構築していました。さらに、卒業プロジェクトで開発した仕組みを実業務に組み込み、実際に利益をあげているという点で、まさにビジネス課題を解決するためのデータサイエンスの活用だったなあ、と感じました。

卒業期間1ヶ月という短期間で、ここまでの成果を上げている方はまだまだ少ないと思っており、私達講師陣としても、このような方をもっともっと輩出できるように尽力したい、とも同時に思っています。

合わせて、「1企業1データサイエンスチーム」を実現するために、全国津々浦々の方々に万遍なく「データサイエンス」そして「データサイエンスを教えているスクールであるデータミックス」という認知をもっともっと高めていくことが大事な命題だなと感じています。

今後の企業、組織で活躍できる、ビジネス課題解決志向の データサイエンティスト像とは?

私が考えている「短中期的に日本の多くの企業・組織」で活躍できるデータサイエンティストの姿は、「業務やサービスのことを理解して、データ・データサイエンスをどのように活用するかという打ち手を考えて、いち早く実装して、業務やサービスの中に落とし込んでPDCAサイクルを回せる」ことができる存在だと考えています。最近だとGAFA(あるいは日本だとメルカリやDeNAのようなメガベンチャーのような)IT系のBig Companyではデータサイエンティストの活躍をよく聞くかと思いますが、そのような環境におけるデータサイエンティストと、日本の大部分の企業で今後活躍できるデータサイエンティストは少し役割が違うと感じています。前者では既にデータドリブンな環境が整っているので、データサイエンティストと呼ばれる人は、既存のデータに基づいてよりモデルを精緻化させるためにはどうすればよいか?という問いに対して答えを探っていくスキルが重要になるかと思います。一方で日本の多くの企業はまだその段階まで到達していないので、「そもそもどのような業務やサービスに、データサイエンスをどのように組み込めるか?」「どのようなデータをどのように収集すればよいか?」といった問いの方が重要になっていきます。そうなると、比較的求められるスキルも幅広くなりますが、業務やサービスへのビジネス的な理解を、現場の方とコミュニケーションしながら深めていくことが必要となります。一方で、データサイエンスがまだ浸透できていない現状を考えると、あまり時間や工数をかけられるような環境ではない組織やチームも多いかと思います。そうなってくると、できるだけ素早くモデル構築や分析結果を作り上げて業務やサービスに組み込んで、現場の方と一緒にPDCAを回したいので、高い精度でなくても良いから自分で手を動かして70点くらいのモデル構築や分析ができることも必要になってくるかと思います。このようなアジリティの高い動きをすることで、組織やチームにデータサイエンスを活用する風土を醸成させていくことが重要になっていくと思います。

 

データサイエンティスト として描く夢は?

最近考えていることのひとつは、「一度できるようになったことを長い時間やらない」こと。この業界は変化が速く、スピード感を持って事業を進めていくためにはデータサイエンティスト一人ひとりの成長速度が命運を握ると思っています。僕も含めてみんなが、「昨日できなかったことを今日できるようになり、今日できたことを明日は誰かにやってもらう」ような循環が回っていくと良いなと感じています。あとは、「しつこさ」は最近重要だと感じています。データと向き合う姿勢や時間、データの背後にあるビジネスや現象に対する仮説を熟慮することが一番大事だと段々わかってきました。データや分析に対するしつこさは、最終的に1つのことにコミットして短期間で成果を出す重要なポイントではないかな、と感じています。データミックスは「自由と責任を自分で考えられる会社」。既存のビジネスの中でもっと精緻化したいこともありつつ、新規としてやっていきたいことも多い状態です。そのような新たなチャレンジに対して、個々人のやりたいことや将来のビジョンと擦り合わせながら、ジョブアサインや組織組成を機動的に変えていきつつ、一緒にビジネス成長を実現していきたいと思っています。

 

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