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Data Scientist
お名前
M.M.
性 別
年 齢
31歳
会 社
株式会社ビデオリサーチ
経験年数
8年
好きな食べ物
からあげ
座右の銘
備えあれば憂いなし
もし生まれ変わるならなりたいもの
渡り鳥(世界を広く見渡したい)
イメージ
  • 質問 1

    データサイエンティストになったきっかけとそれまでの経歴

    大学では抽象的な数学を専攻していましたが、仕事では具体的な数字を扱いたかったので弊社に嫁ぎました。入社時は統計学知識ほぼゼロの状態からスタートです。
    調査分析部門に配属になり、リサーチャーとして顧客ヒアリングから調査実施、分析、提言まで顧客課題解決の一連の経験を積みました。時代の趨勢に伴い、視聴ログデータ等大規模データを自ら処理し分析する必要性が生まれ、データサイエンティストの立ち位置となりました。
    単純なクロス集計では見えないことを、多変量解析や指標の適切な組み合わせによる論立てで捉えられるようにし、顧客の課題解決につなげられた際には喜びを感じます。また、弊社には豊富な自主データがありますので、先端の分析ロジックを調べて試しに適用してみるということも気軽に可能で、楽しんでいます。

  • 質問 2

    今だから言える失敗談

    毎日がプチ失敗の連続です。調査データではすぐ終わる処理もログデータではそのデータ量のため簡単には終わりません。「この処理の順番にすると速くなった!」「データ処理の発想を抜本的に変えてプログラムしないと回らない。。。」「そもそもログデータはこのようにクリーンになっていない部分があった!」など、実行しては転び、転んでは立ち上がるの繰り返しです。
    ビッグデータ時代以前に先駆けて、視聴ログデータを提供するシステムを組んだ経験豊富なIT部門のサポートを受けながら、エンジニアリング力を日々研鑽するようにしています。
    ログデータ案件は日数がかかることが多いですが、処理を工夫することでリードタイムを短縮することができたときは、社内外から評価をいただきました。

  • 質問 3

    データサイエンティストとしての悩み(過去・現在)

    業界の悩みでもあると思いますが、パネルデータと大規模データの使い分け、住み分け、掛け合わせ方が悩みです。それぞれのデータソースから同じ指標・分析結果を算出しようとすると、矛盾が生まれることを多々経験しました。
    パネルデータは世の縮図となるように構成され全体像を捉えるのに役立ちますが、個を追おうとするとサンプル数が不足します。大規模データはその圧倒的なサンプル数により個別ケースを深堀りすることが可能ですが、取得対象に偏りがあり集計値としては一般性を欠きます。
    両者は反目するものではなく、お互いを補完し合える関係のものと思います。どちらかに傾倒することなく、上手に業界内で使い分け・住み分ける基準を確立したり、両者を掛け合わせて新しい価値を生み出したりすることに取り組んでいきたいと思います。

  • 質問 4

    いま気になる新商品・サービスなど

    最近はビジネスで役立つITツール系に注目しています。
    弊社は、一般生活者からの情報を預かる企業としてセキュリティ優先のポリシーを貫いてきていますが、最近、セキュリティを保ちながら便利に使えるツールも増えてきています。そこで、無線LAN環境や社内コミュニケーションツールの導入、社内外にPCを持ち出しやすいルール整備や設備投資がなされ、働きやすい環境への改善が積極的に進んでいます。
    これまではセキュリティの都合上(堅実な企業姿勢とも言えますが)、デジタルトランスフォーメーションの歩みは制限されていましたが、世の動きに合わせて変化を容認する企業体質になっています。そんな中なので、より自分が効率的に動けるよう便利なITツールを探してどんどん社内に普及していきたいです。

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