datarobot優れた製品と優秀なデータサイエンティスト。今のDataRobotには、ビジネスの成長に不可欠なコンテンツがある。チーフ・データサイエンティスト私の役割には、DataRobotを日本で成功させるための技術的な責任者とデータサイエンティストの統括という2つの側面があります。DataRobotにおけるチーフ・データサイエンティストの仕事は大きくわけると3つ。1つ目は、お客様にデータサイエンティストの知見と成功するためのノウハウを提供すること。2つ目は、AIという新しい技術の価値を伝える啓蒙活動として、講演やメディアへの寄稿、ブログ執筆などの情報発信を積極的に行うこと。3つ目が、DataRobotという製品の改良です。日本のお客様からの要望を本社に伝え改良してもらったり、一緒に開発したりもします。ものすごいスピードで企業規模を拡大しているDataRobotですが、同様に製品の改良もどんどん行われていて、日々新しい機能が追加されています。その改良に、日本のユーザーの要望を反映できるのはDataRobotのデータサイエンティストならではの醍醐味ですね。■アカデミックからビジネスへ。DataRobotとの出会い私はもともと素粒子の基礎研究をやっていました。アカデミックな研究は楽しく、また人類の知識への貢献という意義もあったのですが、どうしても自分にとっての意義を見いだすことができず、ビジネスの世界に転身することを決めました。現実の人間の課題に対して自分のデータ活用の力がどれだけ通用するのか、試してみたいと思いました。機械学習の技術は進化していますが、その活用においてはまだ顕在化していない機会がたくさんあります。私は、その機会が世の中に利益をもたらすと信じていますし、データを活用してダイレクトにビジネスインパクトを生み出すことのできるこの分野こそが、これまでの私のバックグラウンドを活かせる分野だと感じています。前職では、自然言語処理と機械学習による文書解析エンジンを開発していたのですが、同時にPythonを使ったデータ分析のコミュニュティも運営していました。その頃、データ分析の世界的なコンテスト「Kaggle」で世界一になった人たちが、DataRobotというスタートアップを立ち上げたことが、データサイエンティスト・コミュニティの中で話題になっていました。運よく知人づてにDataRobotを紹介してもらえ、彼らと会話する機会を得たとき、ちょうど彼らは日本でのビジネス展開を検討していて、お互い意気投合したんです。タイミングよく私は前職を辞めていたので、めでたく日本の社員第一号が誕生しました。■技術を使いデータから新しいインサイトを得る。それがデータサイエンティストの本当の役割データサイエンティストには、先端技術を求める研究開発志向の強いタイプと、現実のビジネス課題を解決するために技術とデータを応用するタイプの2通りいます。いまDataRobotで探しているのは後者のタイプの方です。日進月歩の機械学習技術を応用し、どのような問題が解決できるのかは未だ十分に理解されておらず、日々驚くような新しい活用事例が発表されています。DataRobotのデータサイエンティストに求められているのは、この技術を今までには考えられなかったような課題の解決に応用し、機械学習技術の地平線を広げていくことです。DataRobotのお客様は、データを使った問題解決に対して非常に貪欲です。導入企業が登壇するユーザー会の様子は、まるでお腹を空かせた猛獣たちの集まりのようです。参加者はみんな、あれもできる、これもできると、いろいろな活用方法について夢中になって議論し、ひとつ残らず知見を吸収しようとします。コールセンターの退職率を下げる、正確な売上予測に基づく発注を行う、部品の製造過程の傷を減らすなど、あらゆる業界のさまざまな課題を機械学習で解決する問題としてチャレンジできる環境は、データサイエンティストにとっては本当に魅力的だと思います。DataRobotには、製造業、保険、ヘルスケア、マーケティングなど各分野に特化した深い知見を持つのデータサイエンティストもいますが、みんな得意な領域以外の問題にも積極的に取り組んでいます。幅広い業界のお客様と接することで、自分の強みを活かしつつ新たな視点でデータと向き合い、解決することも魅力のひとつだからです。■データサイエンティストチームが重視している3つのことDataRobotのデータサイエンティストチームが、大事にしている軸が3つあります。1つ目は、仕事をしていてハッピーであること。人間の感情は仕事の成果を左右します。ともに働く仲間には、仕事に対して冷静さと情熱の両方をもっていてほしいと願っています。忙しさの中にも楽しさややりがいを感じてもらえるようにすることに、常に気を付けています。2つ目はコミュニケーション。Communicate」、つまり「必要以上にコミュニケーションしよう」というコアバリューがあって、メンバー同士、パートナー企業、お客様それぞれと密接に連携できるようなコミュニケーションを心がけています。技術者にはコミュニケーションが苦手な人が多いと感じます。私自身以前は正しいことさえ伝えれば人を動かすことができると考えていましたが、今は価値を伝えること、理解してもらうことを意識してコミュニケーションするように心がけています。3つ目がプロダクティビティです。DataRobotの従業員数は私の在籍する2年半で4倍に増えました。この1年だけでも2倍です。した成長を支えているのはビジネスにおいて実績と成果を上げることです。そのため、働く密度というか、同じ時間働くにしても、質の高い仕事で成果を上げることを意識しています。それぞれについて仕事の内容と求めるスキルについて紹介します。Scientistは、DataRobotが生み出した新しいカテゴリーのチームです。お客様と向き合い課題解決をしていく人には技術とビジネスの両方を理解している必要があり、DataRobotの成功のために特に重要なチームです。トレーニング、プリセールス、ポストセールス、お客様の成功まで、すべてを支援してお客様に価値を提供します。DataRobotのご購入後のお客様を成功させることにウェイトが置かれているので、技術者としての経験、理解だけでなく、導き出した結果をビジネスに応用して業務を変えた経験、成し遂げた経験がある方だといいですね。Engineerは、プロダクトのサポートだけでなく、モデルのデプロイや、AIを現場のシステムとして提供するための支援など、AIエンジニアリングをしていく仕事です。AIを動かすインフラは複雑なので、信頼性の高いインフラの管理、さらにインフラ上のアプリケーションとビジネスの連携を総合的に考えられる高い技術力を持っていることが採用の条件になります。プログラミング、データベース設計、インフラ構築、アプリケーションなど、トータルな経験を持っている方を希望します。Evangelistは、お客様を教育していくことが主な役割です。導入前に製品をどう使うと価値を引き出せるのか、自社の課題をどう設定するのか、結果をどう分析するのかといった内容を、エグゼクティブ層を含む幅広い層に伝えていきます。製品を使うと同時に人を育てることが重要なので、使い方や応用方法を伝えます。世の中に対して機械学習で実現できることを伝えて社会全体をインスパイアしていく役割もあります。一人で大勢の人をインスパイアするには、パッションが必要です。大学教授の経験など、1対多のコミュニケーションスキルがある人がマッチします。Serviceは、お客様の要望に応じてコンサルティング、モデル生成、実際の問題解決などを、お客様のプロジェクトに入り込んで実務をサポートする仕事です。Kaggleマスターになったことがある、アルゴリズムに詳しい、技術にフォーカスして機械学習を突き詰めてきた人など、技術力の強いの人が向いています。■機械学習の時代を作る。DataRobotで世界にインパクトを与えよう全職種の採用にあたってチェックする項目の一つに「チームフィット」があります。DataRobotには、いろいろな個性、経歴の人がいますが、仕事にパッションがあり、使命感を持っている人ばかりです。世の中に対して意味のある仕事がしたい、その仕事を楽しみたいという人はチームに馴染むと思います。データサイエンティストの素養の一つでもありますが、好奇心と探究心が強く、問題解決に喜びを感じられる人、それに没頭できる人が来てくれるといいですね。今、DataRobotには製品、時代、お客様のすべてがそろっています。嘘だと思うなら実際に見に来てください。AIへの期待が大きくどうやって使っていくべきか関心が高まっている時代です。限らず日本だけでも100社を超えるお客様がいます。それぞれのお客様がいろいろな業界のおもしろいテーマに取り組んでいますので、一緒に解決できる非常に貴重なタイミングです。DataRobotがこれからやっていくことは、最先端の技術を世界中の課題に応用していくことです。機械学習が世界に大きなインパクトを与える未来を自分の手で作っていくことに、強い実感を感じることのできる仕事です。