データサイエンティスト育成講座：佐野憲弘 様

どのようなお仕事をされていますか？

内部監査のためのデータ分析を7年程しています。大量の仕訳データや勤怠データをETLツールで結合、前処理を施し、リスク仮説に照らして不適切なものにフラグを付けたり、分析結果をBIツールでビジュアル化したりするなどの業務が主です。また、監査人に異常検知を目視で行ってもらうための分析用データ作成も行っています。

データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何ですか？

業務でPythonやRを使う機会はなく、そこまでは必要ないと言われながらも興味がありました。独学で統計検定２級やCBASの資格も取得しましたが、それぞれが別個の知識として吸収され応用が利かない印象があり、系統立ててデータサイエンスを学んでみたいと思いました。また、文章に興味があり、自然言語処理について学びたいとも思いました。

数あるデータサイエンス教育サービスの中で、データミックスを選んだ理由を教えてください。

CBASの学習で堅田社長の講義を聞き分かりやすかったことが１つの理由です。また、ビジネス課題に直結した授業を行っているということにも興味を持ちました。その他、過去に指導を受けたデータサイエンティストの方にデータミックスの評判を聞いて、信頼できると感じました。

データミックスのスクール形式にはどのような印象を持ちましたか？

通学とウェブ講義が選べるのが良かったです。通学も試しましたが、ライブでは補聴器の関係でライブ講義の受講が難しく、ウェブ講義で字幕を見ながら講義を聞く形が多くなりました。
グループワークはハードルが高いのではと思いましたが、他の受講生の方の学習状況なども聞けて為になりました。各STEP最後のレポートは、きちんと提出できるか不安がありましたが、やってみると没頭するほど面白く、またグループ別の結果発表では他の方がどう考えたかなど過程も聞くことができ、良い経験になりました。
なお、質問は講義後に受け付けていただけるほか、Slackを通じても質問でき、大変有難かったです。オフィスアワーは、卒業課題テーマ選定の際に1度活用し、助かりました。

予習や復習が必要だったと思いますが、どのように時間を確保しましたか？

平日の朝早起きして、数時間ほど学習時間を確保しました。参加する木曜クラスの予習復習に加え、土曜クラスの録画を視聴することも理解を深めるのに役立ちました。授業が進むに連れて講義内容が濃くなり、習った内容を消化できるか心配になることもありましたが、徐々に土日の学習時間を増やすことで何とかついていきました。

卒業課題ではどのようなテーマに取り組みましたか？（そのテーマを選んだ理由や解決したい課題について教えてください）

「自然言語処理と異常検知モデルを用いた“仕訳レビュー支援”の検討」というテーマに取り組みました。「ある特定のリスク仮説に合致したデータ」を抽出することは業務で行っていますが、どうしても断片的な分析となり、全体を網羅したリスク抽出を行うには人海戦術で全データに対して多くの目視点検を行う必要があります。その業務負荷を減らすために、機械学習などを使って「総合的な異常」を検出することはできないかと考えました。半分夢のような課題ではありますが、BERTと異常検知を組合せることで異常なデータが浮いてくるのではないかというイメージでした。

9ヶ月間の受講を終えて、どのような成果を感じていますか？（自身の成長を実感したエピソードがあれば教えてください）

授業で使ったコードを使い回す感じでしたが、PythonやRでプログラミングできたことは成果だと思います。当初、いわゆる「写経」をして学んでいましたが、現代においては「生成AIと相談しながら進める」のが効率的と感じました。しかし、AIがコーディングしてくれるとは言っても、基礎知識がないとその正誤がわからず、必要なコードと不要なコードの識別もできないので、体系的に学ぶことは重要と思います。
また、自然言語処理や画像データの分析についての最新知識を学ぶことができ、視野が広がった気がしました。
その他、授業で「課題を予習なしで解く」場面が２回あり、制限時間もあってかなり焦りましたが、結果的にKaggleで上位のスコアを得ることができ、自信につながりました。

スクールで学んだことは、実務でどのように活かされていますか？または今後、どのように活かしていきたいと考えていますか？

卒業課題はダミーデータでの検証だったため、会社環境で実データを使って検証したい旨を上長に伝え、案件として預かってもらっています。それ以外に、部内のAI関連業務にアサインされるなど、「AIに詳しい」という評価をいただきました。定年まであと2年ですが、習得した能力を業務に活かせればと思っています。

率直に、少なくない受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？

職場ではGeneralistが大半で、Specialistを志向すると「その能力は社外でも通用するのか」という問いを突き付けられます。社内で詳しい人というだけでなく、世間一般でもデータサイエンティストとして自信が持てるようになりたいと思いました。
また、年齢的に「定年後の副業や転職などの可能性」を広く持ちたいともいうのも動機としてありました。

これからの受講を検討している人に一言お願いします。

私は57歳で受講し、周りは若い受講生が多かったですが、講義の質の高さや、先生方のご指導のお陰で、つまずくことなくカリキュラムについてゆき、卒業できました。
また、受講前に、指導を受けたデータサイエンティストの方から「数学の知識がないと理解が難しい」と言われ悩みましたが、数式がメインとなる講義はそう多くなく、微分積分と線形代数をかじった位の私でも講義内容を理解することができました。
この体験記を書くために受講したノートを見返すと、先生がしっかりとした理論を分かり易く説明されていたことが改めて分かり、また自分が楽しみながらも必死に予習復習をしていたことが思い出されました。