東野 智晴様

仕事内容は、改善系が多いですね。例えば、お客さまの持つログデータを分析して、マーケティング戦略の提案や、テレビCMの出稿立案を行ったりしています。最近、クライアントは機械学習やAIなど、最新テクノロジーへの関心が高く、案件の引き合いも増えています。自分でも学んでみたいとの思いが強くなり、いい機会なので参加しました。

ダイエットに例えると、ライザップを選ぶか自分でダイエットするかみたいな選択肢だと思います。自由な時間が限られているなかで、学ぶ時間を捻出するには、スクール形式のような強制的な仕組みのほうが、私には合っていました。日常の仕事がかなり忙しいので、自習で学ぶ形を採ると、勉強をどんどん後回しにしていったと思います。

受講してみて、「期待以上でした」というのが正直な感想です。受講前に、こういうことができるようになりたいな、これくらいまでスキルが上がればいいなとイメージしていたのですが、今の自分はその想定レベルを上回っていると思います。コンサルティングの仕事で、実際の案件にどのくらい使えるかが重要なのですが、研修を受けたくらいでは使えるようにならないだろうと、当初は考えていました。しかし、スクール修了後には、エントリー案件なら十分に使えるだけのスキルと自信が付いていました。

毎回、出される宿題に鍛えられる

2つあります。実践的な課題に即した講義内容が多かったことが1つ。2つ目は、毎回、自宅へ持ち帰る課題、要するに“宿題”が出ていたこと。これ、しんどかったですねえ(笑)。基本的に平日は手を付ける時間がないので、土曜日のスクールが終わると、その日の夜か、翌日曜日の午前中にこなすようにしていました。

最初は非常に時間がかかりました。課題では、PythonとRというプログラミング言語を使うのですが、その経験があまりなかったので、最初のうちは、本当に苦労しました。1週間、ブートキャンプモジュールでプログラミング言語の勉強をみっちりやってからは、たいぶ楽になりましたが。

持ち帰る課題は、その日の講義の応用問題のようなもの。実際にデータを渡されて、このデータでこういうことを分析してください、という内容です。自分で実際にプログラムを作って分析し、こういう結果になりましたというアウトプットを求められます。最初、プログラムを書くことに慣れるまでは、10～20時間くらいかかった課題もありました。今なら1時間もかからないくらいの課題なのですが。最後のほうは、どんな課題も1～2時間でできるようになりました。今から思えば、よくあんな簡単な課題につまずいたなあ、と。筋トレは大事ですね(笑)。

AIの中身を知ることで、的確な提案が可能になりました

今、AIが騒がれていますけど、意外にたいしたことないなと(笑)。AIで何でもできるし、これから人間の仕事はほとんどがAIに置き換わっていくとメディアでは言われていますけど、誇張表現だと気付かされました。このスクールでは、AIの中身の技術を学ぶのですが、世間のイメージに到達するまで、まだ何回も技術的なブレークスルーが必要だとよく分かります。そのレベルまでは、まだ10年以上かかるのではないでしょうか。スクールに参加したことで、AIの実像が具体的に分かるようになりました。

いいえ。通訳の分野などでは、すでにAIは実用段階に入っています。文字認識や音声認識は飛躍的に進化していますから、文字や音声でインプットして機械翻訳し、文字や音声でアウトプットするような単純作業には非常に親和性が高い。自分の仕事に引き付けて考えれば、AIのディープラーニングでできること、現段階ではできないことをきちんと把握した上で、クライアントに的確な提案していくことが可能になったと思います。

マーケティングは、データ解析力の勝負に

統計解析を使い、顧客のデータを分析するという点では、飛躍的にスキルが向上したと感じています。実は、現在のマーケティングは、メソッドが確立しているんですね。一般的にはペルソナ作って、カスタマージャーニー作ってというフローがパッケージ化されていて、ファクトさえあれば誰でもある程度のことはできるようになっている。ですから、差が付くのはファクトを分析する力です。今後のマーケティングは、個々人をターゲットにするパーソナライゼーションが進化していくので、データの解析力がますます重要になっていきます。

この研修で得るものが多い人は、まず、やる気と時間のある人です。具体的には、AIを使ってビジネスを改善したいけど、何をやればいいか分からない人、それと現場で実際の分析をしているエンジニアには、かなり役立つと思います。統計とプログラミングをよく使うスクールなので、どちらも初めて勉強する人は、最初は苦労するかもしれません。しかし、わからないことがあっても質問すれば講師もサポートしてくれますし、積極的にコードを書いて試行錯誤を繰り返せば十分キャッチアップできます。次回以降、より初学者でも理解しやすいようにカリキュラムの工夫をしていくと聞いています。より広範な人たちに役立つ講座になることを期待しています。