金融データサイエンティスト歴17年で教育ベンチャー企業に転職。金融データサイエンティスト歴17年で教育ベンチャー企業に転職。AIで新しい教育を今回は、COMPASSのR&D(研究開発)の責任者として活躍する野口のインタビューをお送りします。金融業界のデータサイエンティストとして最前線で活躍してきた野口さんにCOMPASSを選んだ理由と、教育ビジネスのデータの面白さについて話していただきました。経験し、2018年にCOMPASSへ入社。前職は、銀行など金融機関を中心に収益管理やリスクマネジメントの情報系システムを提供する会社にいました。そこで、データ解析を主軸とした分析ソリューション提供に携わっていました。入社以来17年間データサイエンティストとしてデータ分析を行なっており、具体的には、金融機関の融資先の信用力評価を行う為の数理モデル(信用スコアリングモデル)の構築など、膨大なデータを各種の統計アルゴリズムを用いてモデル化する業務に従事していました。金融機関の性質上ブラックボックス的なモデルは敬遠されるので、ロジスティック回帰など伝統的な技術を用いたモデル化を行うことが多かったのですが、当然、研究開発としてMCMC(マルコフチェーンモンテカルロ法)やディープラーニングなど最新の技術を使ったモデル化の試行なども進めていました。近年ではデータサイエンティストの枠を飛び超え、会社のデータ分析部門の統括責任者として、部門のほとんどの案件における営業活動から分析方針、部下の人材マネジメントといったマネジメントも経験させて頂きました。毎日が挑戦の日々!ICT教育の限界を突破して新しい教育環境を創出する現在COMPASSでは、データ分析統括責任者として、主にR&D(研究開発)を行っております。会社のミッションである「人工知能時代に適応できる優れた人材育成のために新しい教育環境の創出をリードしていく」。これを技術開発で実現していくことが私のミッションでです。今は研究段階なので、詳細まで話せないのが残念ですが、実現できれば学校現場や試験会場など今まで大きく変わることのなかった教育に革命を起こすような非常にチャレンジングでやりがいのある技術の研究開発に取り組んでいます。ICTが教育において実現できる大きな革新の一つに、自然言語処理の高度化があると思います。教育においては問題や解答の理解において、自然言語を取り扱うことが多く、これらをAIの技術を用いて解決することは今後の技術面での課題であり、これを実現することが大きな改革につながるものと考えています。この一貫で、自然言語処理の最新技術である、「文脈を考慮した単語の分散表現」や「非ユークリッド幾何学を応用した単語埋め込み」などの応用を研究しています。日本語に対しての処理は、英語などの外国語と違い単語ごとの区切りがない特殊な言語ですので、非常に高度で複雑です。そのため、現在私は、文章を単語ごとに正しく区切る技術なども含めて、自然言語処理の高度化を研究しています。現在あるサービスのQubena(キュビナ)に蓄積されている学習データ活用の高度化にも取り組む予定であり、子どもたちや先生にとってより良い学習環境となるように、アルゴリズムの改善も行なっていきたいです。前職で得た技術や経験をベースに大きく活かせる部分が多いですが、金融とは全く分野の異なる「教育」というフィールドであることに加え、日進月歩で技術が刷新されるIT業界のため、新しくチャレンジしなければいけないことも多く、日々格闘しています。この年齢になっても新しいことへの挑戦ができる環境で、充実した毎日。ー会社の雰囲気についてとにかく会社全体の雰囲気がよくて、社員一人一人が新しい教育環境を創造するという会社のミッションに向きあっていて、楽しそうに仕事をしている。みんないい顔をしているな、と思います。(僕の年齢からすると)若さと勢いを感じましたね。ー職場環境について職場環境としては自由度が高い。自由と言っても、統率が取れなくなるような自由ではなく、ゴールと期限だけ認識を合わせたら、その後のゴールまでのプロセスはそれぞれが好きに進めています。僕の場合は論文を読んだり自分で仮説をたてて、新しい言語を勉強して、必要部分だけ実装してみて検証する、などと仕事の内容を自ら組み立てて進めていますね。社会で今までに誰もやったことのないこと実現しようとしているんだから、プロセスに決まりがない環境になるのは、当たり前でもあるんですけどね。実はCOMPASSの入社前、一部上場の大企業からもお声がけいただいたのですが、大きな組織の中での一部として仕事をするよりも、会社としてはまだ小さいですが、このように自由度が高く仕事ができる環境を魅力的に感じてCOMPASSを選びました。自分の仕事の成果が企業としての成長に直結するのでやりがいも大きく実感できます。ーデータサイエンティストとしてCOMPASSにおけるデータサイエンティストとしての仕事の面白さは、やはり、自社でデータを持っている事です。COMPASSは子どもの学習履歴という他の企業にはないデータを保有していて、これを最大限活用できれば相当のビジネスチャンスになると期待しています。ジャストアイディアですが、学習履歴データを学生の奨学金の可否判定に使うなど、信用力評価のための情報提供などがあると思います。(当然、本人の同意は必須ですが。)今まで、学習データは個人の紙のノート上に書かれるだけで、ほとんどのデータが何にも記録されずに消えていくものでした。COMPASSの場合これが電子化されて大量に蓄積されている。今まで誰もしっかりと分析したことのないデータであり、非常に大きな可能性を秘めていると感じています。これらのデータから子どもたちの教育や子どもたち自身の将来に有用な情報を抽出し、社是である「未来を生き抜く力を子どもたちに身につけさせる」ことの実現に少しでも貢献していきたいですね。現在、妻の仕事の関係で家族は富山に住んでいて、週末は家族のいる富山県に帰って、家族孝行(?)をしています。平日は独身貴族を満喫しています。お酒を飲むのが大好きで、結構飲み歩いています。どんなお酒も好きですが、特にワインが好きですね。仕事だけではなくて、趣味においても徹底的に調べて突き詰めたくなってしまう性格で、ワインについての本を読んだり、ワイナリーに行って生産者の方にお話しを聞いたりもしています。気がついたらコレクションが5、60本も揃ってしまいました。COMPASSにはお酒を好きな方が結構いるので、ワイン好き代表として、社員と交流を深めるという口実で、ワインを広めて行きたいなぁと企んでいます。(笑)COMPASSでは、一緒に働く仲間を募集中です。ご興味を持っていただいた方は、ぜひ下記リンクからご応募ください。2016年よりCOMPASSにジョインしました。vol.1]従来の教育のあり方を破壊し尽くす。