服部凌典

PwCコンサルティング合同会社 / データサイエンティスト東京都

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服部凌典

PwCコンサルティング合同会社 / データサイエンティスト

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京都出身、千葉県船橋市在住。東京都調布市も愛する。趣味はテニスと将棋。興味の対象は無差別なので、知識・趣味は広く浅く時々深い。物作りが好き。業務と技術がわかる人間でありたい。

この先やってみたいこと

未来

企画から開発までを一気通貫で主導したい

PwCコンサルティング合同会社3年間

データサイエンティスト現在

2021年4月 - 現在

ビジネスの基礎スキルを最短かつ高密度で習得するために入社。業務として、AI利活用のテーマ策定やAIモデルのアルゴリズム策定・実装などのコンサルティングに従事

生成AI活用戦略の策定及び、社内の活用促進に向けた企画策定
生成AIについての技術・市場動向の分析を基に、生成AIと相性の良い事業/ソリューションを選定し、企業における生成AIの活用戦略を策定してます。 ■担当タスク：調査・分析リード ■使用技術：スクレイピング、自然言語処理 ■使用言語：Python, ChatGPT ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code ■開発手法：アジャイル開発
2024年1月
秘匿化技術の活用戦略の策定
近年、盛り上がりを見せる秘匿化技術（連合学習や、秘密計算など）について、自社ソリューションにどのように組み込むべきかの戦略を策定 ■担当タスク：調査リード、戦略策定リード ■使用技術：自然言語処理 ■使用言語：Python ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code ■開発手法：アジャイル開発
2023年2月 - 2023年4月
新薬の上市に伴うMRのリソース最適化
製薬会社における新薬の市場投下におけるMRのリソース配分戦略の策定。 ■工夫ポイント：過去の類似製品における売上げとMRの活動履歴の関係性を解明し、新製品の販促に対するROIシミュレーションモデルを開発した。 ■担当タスク：開発リード ■使用技術：重回帰分析、組合せ最適化 ■使用言語：Python, Tableau ■開発環境： Jupyter Notebook, VS Code, Tableau ■開発手法：アジャイル開発
2023年3月

SMS2年間

データサイエンティスト（インターン）

2019年5月 - 2021年3月

ビジネスでのデータ利活用方法を学ぶために就業。生データの汚さに困惑

採用サイトの応募条件に掲載されたスキルの自動タグづけ
自社で運営している採用サイトにおいて、掲載企業ごとの応募条件をタグ付けし、採用サイトの検索性能向上を目指した取り組みに従事 ■工夫ポイント：自然言語処理覚えたてであったため、TF -IDFやMecabなど闇雲に構築したが精度が最悪であった。日々データを眺めている中で、募集要項に出現するスキルにパターンがあることを発見し、最終的にはルールベースでのタグ付けシステムを構築 ■使用技術：自然言語処理（Mecab/Word2Vec/TF-IDF/SVM等) ■使用言語：Python ■開発環境：AWS, Jupyter NoteBook, Git ■開発手法：アジャイル開発
2019年5月 - 2019年9月

メディアラート2年間

データサイエンティスト（インターン）

2019年5月 - 2021年3月

ビジネスでのデータ利活用を学ぶために就業。業務自動化の重要性に気づく

検診データ等の予測分析による健康シミュレーションモデルの開発
過去の検診結果の推移から次年度の健康状態を予測し、今後各種疾病や生活習慣病になるリスクのある人を発見、お知らせするサービスに従事 ■工夫ポイント：社員・アルバイト含め４人体制で、複数企業の検診データをSPSSを用いて加工していた。ある日、SPSSシンタックスの存在に気づき、自分の担当企業の検診データに対する一連の加工処理を自動化した所、社員から加工処理の自動化の拡張依頼を受け、最終的には、GUIで操作可能なETLツールによってデータ加工処理の自動化システムを開発 ■主に下記の３つを担当 ①:フォーマットの異なる検診データの加工（名寄せ/クレンジング） ②:検診データと他データの結合と集計 ③:①/②の自動化（ETL開発） ■使用言語：IBM SPSS シンタックス ■開発環境：IBM SPSS, IBM SPSS Modeler ■開発手法：アジャイル開発
2019年5月 - 2020年6月