1
/
5

【社員インタビュー#3】僕がデータサイエンティストになったわけ

こんにちは!Godot(ゴドー)の住本です。一人ひとり、技術者になっていくには異なるストーリーがあるかと思います。今回は弊社の鈴井がデータサイエンティストになった理由をお聞きしました。

── 元々はデータサイエンスとは無縁で社会課題や国際開発の課題に取り組んでいたと聞きましたが、そうだったんですか?

そうなんです。もともと学部生の時は社会学部で、被災地支援や発展途上国の支援活動を積極的に行っていました。例えばコスタリカに数ヶ月現地滞在し、先住民と飲食を共にしながら踏査調査を実施していました。学部生の時も一応統計学はかじっていましたが、今振り返ると「もっと出来たでしょ」って言いたくなりますね。


── そこからどのようにデータサイエンスと出会ったのですか?

学部卒業後、そのままアメリカのカリフォルニア大学バークレー校の修士課程に進学しました。SDGs、特に気候変動に関連する研究するつもりで進学したのですが、「インパクト評価」という事業の生み出した成果を統計学的に「厳密」に算出する授業があり非常に魅了されました。いわゆる因果推論の一種です。自分が今までやってきた活動がどこまで成果があったのかわからない、そんなモヤモヤを持っていたので、これならスッキリするなと。その授業を受け始めてからしっかりとデータや統計、エコノメトリクスと向き合う日々が始まりました。

次第に、実施したものを評価するためだけにデータを使うのではなく、積極的にデータを使って社会課題を解決していきたいと思うようになりました。シリコンバレーが近いお土地柄の影響もあると思います。こうして修士課程の内容や西海岸の環境に影響を受けて、統計学やエコノメトリクスの因果推論から、機械学習を用いた因果推論へと足を踏み入れつつ、データサイエンスのテクニックを用いて途上国課題の解決を研究するようになりました。これが僕がデータサイエンティストになった経緯です。

なので、僕は社会課題解決のためにデータサイエンスを活用するという応用領域からきています。やはり一技術者としてデータサイエンスやAIの進歩についていく必要があるので、今もアメリカの別の大学院修士課程でデータサイエンスを研究しています。

── ありがとうございました!最後に一言お願いします!

Godotでは、こうして身につけてきたデータサイエンスのスキルを使ってAIを開発し、行動変容で解決できる社会課題を解決するために、日々奮闘しています。僕は、データとテクノロジーは銀の弾丸ではないものの、多くの社会課題解決に貢献すると信じています。これからもその道を仲間と一緒に邁進していきたいです!

株式会社Godotでは一緒に働く仲間を募集しています
同じタグの記事
今週のランキング