Cup」にて、302チーム中1位に輝きました!コンペの内容とナウキャストでのインターンについて、大野さんにお話をうかがいました。物理学専攻)大学4年の時にナウキャストにてデータサイエンティストとしてインターンを開始。2020年4月からナウキャストに正社員として入社予定。※記事トップの写真は授賞式の様子です(大野さんはこの日は出張で不在)。大野さんのチームが優勝したコンペについて教えていただけますか?マイナビが主催している学生限定のコンペで、今回のテーマは「東京都内23区の賃料を立地や間取り、築年数などのデータを踏まえて予測する」というものでした。今回一緒に参加したメンバーは、僕とナウキャストで一緒にインターンしている山口くんとこの間までインターンしていた吉原くん、それと大学の学部の同期です。全員東大で、似たようなことに興味のあるメンバーが集まりました。修論で忙しくなる直前で時期的にも丁度良く、学生限定で1位は賞金30万円というのに惹かれ(笑)、参加することにしたんです。大野さんのチームが作成したモデルについても教えてください!以下が、僕たちが作成したモデルの構成図です。今回のテーマで難しかったところは、AとBとCの三段構造にしたところですね。最初は二段構造にしたんですけど、最後の方で三段に変えて3つの解析モデルを組み合わせた結果、精度が大きく向上しました。それが今回工夫したところで、結果的に一位になった理由ですかね。※モデルについてより詳しく知りたい方は、以下の資料をご覧ください。大学院では、こういったモデルを作る研究もしているのですか?大学院での専攻は物理学なので、数式を考えたりという部分では役立ちましたが、データ分析は専門外でした。ナウキャストのインターンでPythonをやったり、会社から一部費用を負担していただき参加したロシアのデータアナリスト国際オリンピックでの経験が直接的に役立ちましたね。大学ではC言語などは使っていましたが、Pythonはやったことがなくて、勉強したいと思っていました。そんな時に今回一緒に参加した山口くんからナウキャストでのインターンを紹介してもらい、働き始めたんです。ナウキャストでのお話が出ましたが、インターンではどのような業務をしているのですか?これまで投資判断に使われてこなかったPOSデータやクレジットカードデータ、テキストデータといった「オルタナティブデータ」の分析をしています。今はクレジットカードのデータを分析していて、カードの売り上げの情報から経済、業界動向を分析するために、どんな情報が必要か模索しています。以前は自然言語処理のような、日本語や英語の文章から投資へのインサイトをうまく作り出せないかという分析をしていました。各インターンにはメンターがつくのですが、メンターによって取り組む内容が違いますし、会社のフェーズに応じて各メンターの優先タスクも変わるので、同じインターンでもやっていることは人それぞれです。大野さんから見て、ナウキャストでインターンしていてよかったと思うことはありますか?同じようなことに興味のある同年代に出会えたことは、すごくよかったですね。ナウキャストはインターンの規模がすごく大きいわけじゃないけど、なぜか(笑)、いろんな分野から優秀な人が集まっていて刺激になります。あと、実際のデータに触れられるというのも魅力的です。クレジットカードやPOSなど、面白みのあるデータを直接分析できるインターンは少ないと思うので。入りたての時はPythonをやったことがなかったんですけど、自分で勉強するだけでなく業務として実際に任されることで勉強しやすかったです。インターンとして働き始めてから2年半が経ち、今回のようなデータ分析の大会で実際に結果を残せる様になったのはうれしいです。最後に、将来はどんなデータサイエンティストになりたいか教えてください!将来はデータサイエンスに軸を置きつつも、できることの幅が広いデータサイエンティスト・エンジニアになりたいと考えています。今はデータサイエンスのブームの真っ只中だけど、今後はどうなっていくかわからないので(笑)。そんな自分にとって、Finatextグループは、データサイエンスからフロントやアプリ開発まで様々な強みを持った人が集まっているので、最高な環境だと考えています。※インターンは職種を問わず募集中です!※エンジニア希望の方は、当社のテックブログもぜひご覧くださいね。Finatextグループでは主に、生活に身近なサービスを提供する非金融事業者様(企業)とそのユーザー様(個人)向けに、“オーダーメイド型”の金融サービスを開発・提供しています。従来の金融サービスのように、自分たちが作った金融サービスを中心に据え、そこにお客様を集めようとするのではなく、ユーザー様が使い慣れたサービスに合わせ、柔軟にカスタマイズした金融サービスを開発・提供していくことで、金融サービスを、より生活者のライフスタイルや価値観に寄り添うものに、そして、より多くの人に、多くの場面で役立つものにしていけると考えているからです。多様なライフスタイルや金融リテラシーに合わせた、個人向け金融関連アプリ・コンテンツを開発しています。UI/UXの優れた金融サービスによって、より多くの人が自分に合った金融サービスを利用できるようにしていきます。これまで投資判断に使われていなかったビッグデータを機械学習等を活用して分析し、企業売上や商品価格トレンドの予測などをするサービスを提供しています。正確かつリアルタイムなビッグデータの活用により、意思決定や金融サービスの顧客体験を最適化していきます。個人顧客基盤を抱える非金融事業者が、低コスト・低リスクで“オーダーメイド型”の金融サービスを提供できるプラットフォームを展開しています。Service)を展開しており、今後は他の金融領域にも拡大していきます。