こんにちは。グラフデータサイエンティストの深野です。

インターン生の河出さんとともに、６月26日(火)に「Grow Together～デジタライゼーションで変わる社会～」に参加しました。

今回は、①グラフでのインターン経験の魅力と②当日のパネルディスカッションを通じて感じたグラフの魅力についてお伝えできればと思います。

データサイエンスは今までの経験が色んな角度から線で繋がる

インターン生の河出さんのピッチは３分間のLT形式でした。彼女は、グラフの広報担当として活躍していますが、理系でもなければ機械学習等を専門的に専攻しているわけでもありません。

しかしながら、しっかりと参加者に対してデータ活用やAI開発についての要点を明瞭に伝えることができたのは何故なのか。振り返って考えてみました。

１．データ活用が何かに繋がると信じているから

現在、グラフでインターンしている学生の人数は５名です。ビッグデータ分析をアナリストとしてシャカシャカ分析している学生もいれば、バックオフィスでの実務経験を積んでいる学生もいます。

共通しているのは、みなデータ利活用に関心があり、そのデータ利活用に関する知識がこれからの自分のキャリアに、何かしらの形で繋がると信じて働いていることだと思います。

２．データサイエンス×自分の好きなことを実践しているから

また、グラフではインターン生に、自身の得意な分野×データサイエンスを意識して働いてもらいたいということを面談でお伝えしています。貴重な学生生活の一部を割いて働く経験を、密度の高いものにして欲しいと考えているからです。

河出さんには、「伝える力」×「データサイエンス」をテーマに、バズワード化してしまっているAIやデータサイエンスについて明瞭にクライアントやみなさんに伝えるための業務をお任せしています。

３．生のデータ分析・アルゴリズム開発実務を間近で見ているから

そんな河出さんが明瞭に話せる理由の一つに、開発実務を間近で見ている点が挙げられると考えています。

AIに組み込まれているアルゴリズムやデータが詰まったデータベースは、パッと見てわかるものではありません。課題やそれに対しての適切なソリューションについてわかりやすく伝えることができているのは、普段からデータ分析やアルゴリズム開発の実務を間近で見れる環境に身を置いているからだと思います。

当日のパネルディスカッションを通じて感じたグラフの魅力

まずは、弊社代表代理として、データ利活用が進んでいる最先端の企業の方々と同じ場所にいさせていただけたことに感謝しています。

同時に、グラフ自身は創業してまだ２年足らずのスタートアップであるものの、その年数に関係ないほど幅広いデータ分析・アルゴリズム開発に携わらせていただいています。だからこそ、同じ場所に立つことができているのだなと実感しました。

データサイエンティストの人手不足問題

パネルディスカッションのテーマとして、データサイエンティストあるいはデータを活用できる人材が不足している日本の課題について、企業や個人はどのような動きをするべきか？というテーマがありました。

グラフでは、ペア・アナリティクスを意識して、データサイエンティスト・データアナリストのそれぞれのバックグラウンドや強みをかけ合わせて1つのプロジェクトに臨みます。ですから、少数精鋭で大きなプロジェクトを推し進めることができています。

データ分析・機械学習について個人で学習できる環境はたくさんありますが、１つのプロジェクトに対して、チームで分析できる経験はなかなかありません。実際、選定する仮説や、その検証のための分析手法に正しい解は常に一つではありません。

私自身も、他のサイエンティストの発想に助けられながら複数のプロジェクトに対して、自分のバックグラウンドを最大限発揮できる分析実務を一貫しておこなっています。

また、実際のビッグデータはコンペや教材で提供されるデータセットのように扱いやすいものではありません。その点、グラフでは実務未経験のインターン生も勤務初日から生のビッグデータに触れることができるため、改めてデータサイエンティストにとって恵まれた環境だと感じています。

まとめ

どのような言葉を使えば相手に伝わるかを徹底的に考えたうえで、実際に伝えると、どのように理解されているのか・どこまで理解してもらえたかを知ることができます。

この機会を通じて、グラフの強みはどこにあるのか、あるいは他社の魅力は何なのかを改めて気づくことができました。

グラフでは、自走力さえあれば誰もが最先端のデータ利活用のプロジェクトに参画できる国内でも数少ない企業です。やりたいと思う気持ちが強い方にとっては、常に機会に溢れています。

データ分析について学べる環境は増えてきましたが、データ分析は実生活に紐付いて初めて意味を見いだせるものだと思います。

教科書で学ぶデータと実際に企業が保有しているデータは似て非なるものです。本当の声なき声を見て、そのサイレントマジョリティーの課題を解決できる仕事こそデータサイエンティストの役割だと信じています。

そんな仕事に挑戦したいと思う方は、ぜひグラフに遊びに来てくださいね！

事業拡大中のため、一緒に働くメンバーを募集中です。

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