台湾の飲食メディアにてデータサイエンティストとして経験した後、2016年に株式会社トレタの台湾法人立上げに従事。2017年8月、株式会社トレタに入社。データサイエンスチームの初期メンバーとして、社内のデータ基盤、飲食店の混み具合予測、チャーン予測、飲食店の配席を補助する最適化モデルなどの構築を行っている。競合調査がきっかけになったトレタとの出会い僕の前職は、母国台湾のグルメメディアです。3年間くらい勤務していた時に「(上場しようとしていたタイミングで)海外進出もしたほうがいいね」ということになって、日本進出を検討していました。その競合調査を担当したのが僕でした。さまざまな飲食業界を対象としたサービスの情報を見ている中にトレタを見つけて、知った瞬間「すごく良い!」と思ったんです。飲食店のWEB予約を実現する際の共通課題は飲食店の予約可能な在庫をどれだけ管理できるかという問題がほとんど。ここで言う在庫とは「空席」のことで、基本的にこの在庫数を飲食店側に設定してもらう作りになっています。WEB予約を提供するグルメサービス側は、飲食店に「在庫を開放してほしい」と営業するんですが、飲食店側としては電話など他経由からの予約とのバッティングやオーバーブッキングを避けたいので、在庫を控えめに設定していることが多いんです。満席にすることが飲食店の売上最大化に直結しますが、在庫を全て開放しない限り、飲食店の“空席を作らない”という課題はなかなか解決できません。ところが、トレタは飲食店ごとの在庫設定もできて、なおかつ、色々なグルメサービスとも連携できるというのは、”空席を作らない”という課題を解決できるのではないかと感じました。以前からトレタのことを知っていた僕は、転職のタイミングでトレタで働くことも検討していました。そこで、日本を旅行した際に、ダメ元で代表の中村にコンタクトを取ったら会ってもらえることに。台湾の外食マーケットのことを話して、トレタを台湾で展開したらどうかと中村に話したところ、関心を持ってくれ意気投合。いえ、当時の僕としては日本で働くという考えなかったので、台湾に拠点を置きながら、台湾での新事業、子会社立ち上げを行うことになり、当社でのキャリアをスタートさせました。台湾で、多くの飲食店の契約を獲得しました。その契約をきちんと管理していく必要があり、契約管理ツールを子会社独自で作りました。すると、当時CTOの増井から「日本で導入してみない?」と声がかかりました。開発した契約管理ツールは日本に合わないと思って断ろうと思っていたんです。1ヶ月間日本に出張することになり、そこで何度も中村と話をする機会を得ました。しているうちに本社での勤務が決まり現在は、日本に拠点を移して働いています。データを活用してお客様の売上を伸ばしたいトレタは、お店のテーブル設定に合わせてひと席の予約可能人数や複数の席をくっつけて席を作ることもできるように設計されています。熟練したスタッフであればそのままでも売上を最大化するために空きなく、効率よく席を埋めることもできますが、経験が浅いアルバイトでは難しいのが現状。実際、上手に席を埋められた場合と空席が見られる場合とでは、回転数に1.5倍ほどの差が出てきてしまうこともある。この回転数を伸ばせるように、アルバイトでも適した配席をすることを可能にしたのがトレタです。予約の時に来店人数を選んだあと「ここの席に予約を入れた方がいい」というサジェスチョンが入る機能を実装しています。これは予約やテーブル設定のデータを分析し、同じ時間の同じ人数の予約でも、どのテーブルに配席するかで、回転数や一日の売上に影響することがわかっているからこそ作り出したもの。豊富なデータがあることで、繁盛店づくりにつながるサービスを提供できるのです。いえ、まだまだできていないこともある。データサイエンティストとして今後取りかかるべき課題はたくさんあります。今は、より良い商品を提供するための社内向け分析などを行っています。お客様がトレタを通じて貯めているデータを売上に役立つ形にすることや、マーケティングデータとして活用することもできます。お客様に対してもデータの価値を体現してもらえるようなフィードバックをしたいと考えています。それはトレタの豊富なデータがあってこそ。この強みを活かしてお客様に喜んでいただけるような方向性を示せるのが、データサイエンティストが持つ影響力だと思います。開発中ですが、実現できれば、トレタができなかった側面をすべてカバーできるようになり、より飲食店の在庫状況を正しく取得できるようになります。データの力を使って、お客様のためになる最適なサービスを提供していけるのは、データサイエンティストだからこそできることです。恵まれた環境を活かして業界の発展に貢献したい当社では分析のインスタンスやマシンなど、開発に必要な環境は購入申請を行うことができます。新たな開発に必要な研究費も積極的に検討してもらえます。研究開発を検討する上で飲食店という箱の中でカバーする運用を考える必要はなく、やろうと思えば箱を超えて新しいチャレンジができるので、自社内で検証を行えることもたくさんあります。技術的な自由度も高いので、データサイエンティストにとって本当に恵まれた環境です。恵まれているのはお客様との距離。お客様と寄り添い、良きパートナーで有り続けるのが当社のスタイルなので、データサイエンティストも積極的にお客様のところに訪問しています。僕自身、お客様のお店に行くのが大好きです。席に座ってお客様の課題を理解し、実装に持っていくようにしています。このようにセールスと一緒にいつでもお客様にお会いして、生の声や課題を聞ける環境は稀だし、貴重な経験です。開発のヒントにもなっています。海外では、データサイエンティストと言っても、データの流れを分析するデータエンジニアやマシンラーニングエキスパートとして専門でやっている人もいます。一緒に働くメンバーには自分がどうなっていきたいかを決めて、個々に成長できる機会を作って行きたいです。チームとしての力を成長させながら、飲食店の売上や飲食業界の発展にこれからも貢献していきたいですね。Toreta,Inc.。