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メンバーインタビュー(学部生)/定性まっしぐらなSEEDATAがデータサイエンスと融合する瞬間を目撃したい

こんにちは!SEEDATA採用担当です。

前回のインタビューからすっかり間が空いてしまいましたが、このたびSEEDATAではデータサイエンティストインターンの募集をすることになりました。

そこで、今回は現在SEEDATAでインターンをしながらデータサイエンスチームの学生リーダーでも務める広本さんにお話を伺いました。

■まず、自己紹介とSEEDATAでデータサイエンスを行うことになった経緯を教えてください。

「早稲田大学で物理を学んでいます。現在学部3年生です。

物理学といってもいきなり専門的なことをやるのではなく、学部生の今は必要な数学や、各分野の最初の方をかじる程度です。たとえば物理学には宇宙から素粒子までさまざまなスケールがあるのですが、大学のカリキュラムとしては全部一口かじって、専門になったらそこをとことん突き詰めていくイメージです。

学科には情報系の研究室が2つあるので、そのどちらかに進みたいと思っています。物理が情報系に応用されている例もあって、たとえば量子アニーリングなどが現在注目されているのですが、そういう研究にも携わりたいと考えています。大学ではプログラミングにまつわる研究をしつつ、SEEDATAではそれを応用したいと思います。」

■データサイエンスをやることで、SEEDATAにとってどんなメリットがあると思いますか?

「たとえば今SEEDATAがやっていることでいうと、生活者にまつわる仮説を日々発掘していますが、仮説検証の手段があまりありません。

定量調査も積極的に行っているわけでは無いので、そこにデータサイエンスを応用することで、SEEDATAのナレッジとして蓄積された多数の仮説の検証を行えると思います。外部のエンジニアに頼まなくても、自分たちでできるというのは大きな強みになっていくのではないでしょうか」

■広本さんがデータサイエンスを牽引していくうえでの意味はどのように感じていますか?

「僕はもともと数学や物理に興味があったわけではなく、文化人類学や文学部に進みたいと考えていました。それが大学で突然物理をすることになり、数学にも精通するようになったので、今まで数理的に解釈されてこなかった部分や、不可侵だった部分との橋渡しができるのではないかと思います。

マーケティングにおいてインサイトを明らかにすることは、消費者の潜在意識に眠る非言語的な感情を言語化していく営みだと理解していますが、そういう価値観の抽出に対しても興味があるし、なおかつ数学や物理という理系学科を専攻している人は周りでは少ないと思うので、双方の通訳のような存在になれるといいなと思っています」

■今後データサイエンスを行っていくうえで、人員、能力の部分でSEEDATA内の足りていない部分は?それを補えるのはどんな人材だと思いますか?

「自分の意見にこだわりをもっていて、それを臆さず言える人がいいです。たとえば、一緒にこのプロジェクトを担当している社員の佐伯さんは、場の空気に合わせず正直に意見してくださいます。

僕はそれがすごく大事だと思っていて、間違ったことを言うことに抵抗がなく、逆に場を盛り上げる存在として、自分の意見をきちんと言える人に来てほしいと考えています。」

■データサイエンスと聞くと理系集団なイメージがあるのですが、たとえば経営学部の人でもデータサイエンスをやっていけますか?

「現状のSEEDATAのデータサイエンスのメンバーとしては物理学科2人と建築、経営学部が1人ずついます。経営学部の人は、統計学やマーケティングに実際使われる数学や機械学習を先取して学んでいる人なので、このプロジェクトに関しては僕より詳しいかもしれません。

基本的には学部は問わず、幅広い人を欲していますが、何か一つでもいいので専門的な知識を有している人がいいと考えています。それぞれ違った専門を持つ人々が、互いに越境し合い、同じ目標に向かって知識を共有することで、一つの大きな集合知として作用することが理想です。従って、プログラミングや数学に長けていなくても大丈夫です。」

■今後データサイエンスをどのように進めていくかという方針を話せる範囲で教えてください。

「様々な研究機関とタッグを組みながらやっていけたらいいなと思っています。今は研究室でも会社と連携しているところが多いので、もともとアカデミックなリサーチ手法を採用しているSEEDATAらしく、学問としてひとつひとつ段階を踏んでプロジェクトを進めていきたいと考えています。

もうひとつ大事なのは、成果物を出すことより、これからSEEDATAがデータサイエンスをやっていくうえでの土壌を築きながら、ノウハウを蓄積できるような形で進めていきたいということです。仮にチームにいる人が全員卒業したとしてとしても、プロジェクトを進めていく上での、成功や失敗の知識が次代に継承されていくようにしたいと考えています。これ以上詳しい内容は、人員が集まってからみんなで協議しながら決めていきたいと考えています。」

■SEEDATAのデータサイエンスインターンをして得られることはなんだと思いますか?

「これまで物理・数学出身の学生は、広告代理店やマーケティングに絡んできたことがほとんどなかったと思うので、いい意味でお互い未知との出会いになるんじゃないでしょうか。これからデータサイエンスが拡大していく中で、定性分析の自動化という未知の領域に挑む自分達は、これからの理系学生にとってロールモデルになるのではないかと思っています。」

■とくに理系の学生の場合、学生の段階でアカデミックなことを学びつつ、外に発信できたりアウトプットしたりする力をつけておくことが重要だと思うのですが、どうお考えですか?

「理系学生にとってはアウトプットも重要だと思いますが、能力に関してもSEEDATAは横の思考が学べると思っています。COOの藤井さんは、例えば商品開発のミーティングにおいても、ひとつのインサイトに対して関数のようにどんどんアイデアを出力してくれます。与えられたフレームに対して似たような構造をもってきて、横にどんどん発想を飛ばしていくというのは、理系として非常に学ぶことがあると思いますね。著名な数学者や物理学者はその能力を兼ね備えていたと思うし、理系本来の研究をこれから突き詰めていく上でもそういう発想は必要だと思います。

逆に定性のリサーチをしていくうえでも、理系的な縦の思考が必要な場合もあります。トライブリサーチにおいて議論をしている時などに、全員の前提が一致していないな、と感じることがあります。そういう時は僕が方向を正すようにしていますが、このようにSEEDATAの通常業務でも、もともと立てた前提を見失わずに議論する縦の思考は役立つと思いますね。理系数学は仮定と結論を明確に意識することが求められる学問だと思うので、この思考法は社会に出た後でも強みになると思います」

■SEEDATAに来たことで大学での生活にも影響していることはありますか?

「仕事のスピードとクオリティは関係ないと気付かされましたね。最初のほうはSEEDATAの仕事もすごく時間がかかって考え込んでいたんです。みんなと同じことやっていても、数倍悩んで時間もかかっていて。「これでいいのか?」「ここの文章表現はもっとこうした方がいいのでは?」と、考え込んでしまうのは僕の癖なんです。

でもSEEDATAだと、勢いで作ったものの方がアイデアとしては良い物だったりすることがあって。頭でっかちになりすぎず、パッっと浮かんだものをアウトプットすることが重要なときもあるということを実感しました。それから大学の課題も発想を大事にするようになっています。」

■広本さんにとって、SEEDATAでデータサイエンスをすることは人生におけるどんなステップになると捉えていますか?

「定性的な分野と定量的な分野を、初めて融合させる経験になると思っています。定性と定量の止揚は自分の中では大きなテーマなので、マーケティング領域でこのような機会を頂けることに感謝しています。プロジェクトを通してその瞬間を目撃したいと思っています。」

■SEEDATAでのデータサイエンスの経験は役に立つと思いますか?

「僕の予定では情報系の研究をしつつ、あと10年は大学にいるつもりで、その間にもSEEDATAで働こうと考えています。その中で、このプロジェクトは習得したことのプラクティカルな応用になると考えています。

自分の先輩でも、大学の研究内容と就職先の業務が全く違う人がいるのですが、自分としては研究と仕事を一致させたいと考えているので、学生のうちにデータサイエンティスト として働けるのは素晴らしい機会だと考えています。自分のやりたくないことは仕事にしたくない、とはよく言われますが、実現できている人も少ないと思うので。」

■SEEDATAでインターンをすることで、そうはならないという確証があるんでしょうか?

「ガッツリ理系科目をやりつつマーケティングをやっている自分は、我ながら珍しい人材なんじゃないかなと思っています。自分の経験では、決められたレールでの努力を重ねながら、興味対象がレールから離れている人ほど市場価値が高いと考えています。SEEDATAは理系にもそういう環境を提供してくれますし、常に勉強することがたくさんあるので、これからもお世話になりたいと思います」

-ありがとうございました!

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