データ分析者冥利につきるビジネスモデルと働きやすいカルチャー。 無意識の人間の行動×人工知能×ビジネスという前人未踏の領域への挑戦

■10年間のアメリカ生活で出会った自然言語処理

―― 天野くんはデータサイエンティストとしてeminのユーザー行動分析の屋台骨を担っていますが、eminにジョインする前はどんなキャリアを歩んできたんですか?

Amano: キャリアか……僕ね、実は10代の頃ロックスターになりたくて。本場でチャレンジしたいと思って、18歳で渡米して、28までアメリカにいたんだよね。当時は今とぜんぜん違う格好して、オレンジの髪で(笑)。大学院まではバイトしながらバンドをやってたの。

―― オレンジの髪!!!その写真載せたいんですけど。

Amano: いや、それはもう封印したから機会があればね(笑)。でもやっぱりバンドで食っていくのは難しいなぁ、と実感して。違う道を探した時に「自然言語処理(※1)」と出会ったのが機械学習との出会いなんだよね。 アメリカではいろんなことをしたよ。サンディエゴ州立大学で講師として日本語の授業を持ったこともあったし、アメリカの会社でインターンをしたり、起業の真似事のようなこともしたりした。 それから、ボストンキャリアフォーラムに参加したのがきっかけで前職のデジガレに出会ったんだ。デジガレのボストン現地採用の第一号として入社することが決まって、それから特に、伊藤嬢一さんがdirectorを務めるMIT Media lab案件でビッグデータ関連の仕事をしていた。 その頃にOpen Network Lab (※2)の卒業生だったemin(当時DoBoken)と出会ったんだよね。

■データ分析者がコアになれる会社。機械学習の精度を上げるほど、ビジネスとして成長できる。

―― そこからしばらく、スタートアップだったeminのサポートをしていたんですよね。印象はどうでした?

Amano: 面白いことやってるなぁというのが第一印象かな。当時、国内で機械学習を使ったビジネスはほとんどなくて。正確に言うと、機械学習を部分的に使ってサービスを自動化させているといったような取り組みは既にあったけど「サービス自体が機械学習の上に乗っかってる」というモデルはすごく珍しくて新鮮だった。 結局、機械学習とかビッグデータとか近年のトレンドではあるけど、「どういうデータを使って、何を予測してビジネスを成立させるか?」というところがビジネスに直結しているモデルは今あるサービスの中でも成立しているのはほとんどないんじゃないかな。 ひとことで言うと、「機械学習の精度を上げれば上げるほどビジネスになる」、ということ。

―― そして実際にeminにジョインして、今はどうですか?

Amano: eminでは、データ分析者が会社内で一番コアになれる。データサイエンティストにとってはとても働きやすい職場なんじゃないかな。

それから、うちのカルチャーとして「シンプルな問題解決」というものがあるんだけど、僕はこの文化がすごく気に入ってる。 多くのデータ分析者って難しく考えようとする傾向にあるんだよね。問題ではなくツールが先にある、というのはよくある話だと思う。 でもここの人たちは課題やビジネスゴールベースで考えて、一番シンプルな方法を探す。 「この分析が流行ってるから使ってみよう」みたいなのがない。

あとはもう一つ、非エンジニアがデータに柔軟にアクセスできることをサポートする文化があって、これもデータ分析の人からすると非常に働きやすいと思う。 データ分析を行う上で、本番環境に近いところにアクセスして分析、実装することって普通の会社だとあまりないことだと思うんだけど、eminではこれが普通。だからこそすごくスピード感があるし、結果的に僕個人のエンジニアリング的な技術力はものすごく進歩した実感がある。 まぁ、データベースのドキュメントを全消したこととかあるけどね……(笑)。 そういうことがあっても皆助けてくれるし、新しいことへの挑戦として評価してくれる。経営やセールスグループともすごく近い場所にいるから、いろんな視点を学べている。

※1 自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称:NLP)。人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野。 ※2 デジタルガレージの子会社であるDGインキュベーションが主催する起業家育成プログラム

■曖昧で定量化が難しい人間の無意識の行動。だからこそのやりがいと面白さ

―― eminでのデータ分析。具体的にはどんなことをしているんでしょうか?

Amano: いろんなことをしてるんだけど、大きく分けて3つかな。1つめはプロダクトの開発。要は予測モデルを作ってサービスに適応させること。2つめは、その過程で発生した課題を解決すること。そして3つめが検証。このプロセスを繰り返すことで機械学習の精度を上げていく。 まぁでもうちの場合、営業にも同行するし、結構「何でも屋」的な動きをしてる。

eminはユーザーの無意識の行動パターンに着目して機械学習の予測モデルをつくるという、今まで誰もやったことがないことにチャレンジしていて、これがすごく難しい。 無意識の人間の行動×人工知能という領域は、ある程度学問的には研究されているけど、ビジネスでこの分野に取り組んでいる企業はすごく珍しいと思う。 人間の行動って曖昧で一貫性がなく、定量化するのが難しいから。 でもその分、データをながめているだけでおもしろいよ。

Webブラウザ上のユーザーの行動を見て、特徴的な動きを抽出してパターン認識していく……。 「なんだこのユーザーは??!」 「こういう動きするんだ!」 みたいな発見がすごく楽しい。僕の想像を超えた買い物行動をするユーザーがたくさんいて毎日新しい発見がある。

―― この記事を読んでる人に、メッセージをお願いしたいんですが。まずはeminメンバーに、お願いできますか?

Amano: eminのメンバーはねぇ、みんなとにかく個性的だなーと(笑)。個性が強すぎて揉めることもあるけど、技術やビジネスに対して貪欲な人が多くて、一緒に仕事が出来て楽しいよ。 伝えたいこととしては「とにかくみんなで一つの方向を向こう」ということ。 スタートアップだから問題や課題は山積み。でも同じ方向を向くことで結束力は高めていくことができる。これからの成長はそこにかかってくると強く思うよ。

―― 続いて、社外の方に対しても、メッセージをお願いします。

Amano: 人工知能や機械学習ビジネスは珍しくなくなってきたけど、「人間の気持ちの高まり」、もっというと「無意識」を研究している僕らは常に尖っていないといけないと思っています。そういうデータを世の中にどんどん出して、世の中を変えていくのがミッションの一つだとも思います。今は最初のプロダクトとしてZenClerkをやっているけど、eminはクーポン屋さんじゃない。新しいサービス、テクノロジーを仕込んでいるので、これからもより一層期待してほしいですね!

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