データサイエンス | 所員インタビュー | 構造計画研究所

自分が見出した最適な“解”を
ビジネスとして社会に還元

データサイエンス

太田　悠太
2012年度入社
名古屋大学大学院
経済学研究科産業経営システム専攻

人間の意思決定を支援する

私が所属する創造工学部では、膨大な検討要素が絡まる人間の意思決定や社会の複雑な事象を数理的な手法を使ってモデル化し、最適な“解”を見出すことに取り組んでいます。クライアントは大手民間企業から研究機関まで非常に幅広く、ソリューションを提供する領域も多岐にわたります。たとえばインフラ企業向けのデータ活用コンサルティングでは、位置情報データをもとに行動モデルを構築し、サービス品質の向上につなげることを目指しています。また、消費財メーカー向けプロジェクトでは、膨大な買い物履歴データに基づいてマーケティング施策の評価モデルを構築し、より良い施策の実現を支援しています。その他、KKEとして展開するデータサイエンス領域のビジネス戦略を考えることも私のミッションの１つです。私は大学時代より人間の意識や行動のモデリングについて研究しており、自分の好奇心から得た知見や技術が、社会や人の役に立てられるということは、仕事の大きなやり甲斐になっています。

専門技術以外に要求される力

私は主に「大規模データの活用」を通じた企業の意思決定支援を行っています。具体的には、顧客の購買履歴や行動ログを活用したマーケティング戦略や、従業員の業務ログを活用したインフラ管理の支援などです。この仕事では、統計モデリングや機械学習、大規模データ処理といった専門的な技術を利用します。ただし求められるのは、技術力だけではありません。顧客が解決すべき課題やありたい姿を一緒に考え提案する「コンサルティング力」、そして見出した“解”を実際に顧客のビジネスに活きる形で実現する「マネジメント力」が大切です。私は現在、基本的にはPL（プロジェクトリーダー）としてプロジェクトにコミットしています。PLとしてプロジェクトのゴールを設定し、ゴール到達に向けて人的リソース、利益性、スケジュールなどのマネジメントを行うと同時に、一人のエンジニアとして手も動かしながら、KKEとして社会に送り出す価値を保証する責任を担っています。

SCHEDULE

ある１日の流れ

9:00

出社
メールチェック、
資料チェック
10:00

外出
（顧客とプロジェクト進捗のミーティング）
12:00

社内のフリース
ペースでランチ
13:00

会議
（新規提案の
方針整理）
14:00

問い合わせに
メールで対応
15:00

会議
（プロジェクト進捗と方針整理）
16:30

お菓子タイム
17:00

データ分析作業、
プログラム開発
19:30

退社

ビジネスにとらわれない研究環境

KKEでは、有志による社内勉強会が活発に開催されています。さまざまな領域のスペシャリストや博士が所属しており、そういった方々の話を聞くことは大いに刺激になります。また、アカデミック領域での活動を重視している点も、KKEの特徴です。所員の自発的な学会活動への参加や論文の執筆活動などは珍しくなく、現時点ではビジネスに直結しない研究テーマを個人として熱心に探究しているメンバーも多くいます。私自身も機械学習をテーマに研究を進めており、人工知能学会での発表などにも取り組んでいます。このようにKKEには知的好奇心を満たす環境があるわけですが、加えて研究の成果をビジネスとして社会に還元できるという魅力もあります。私も研究対象であるデータ分析のアプローチの一部をパッケージングし、いろいろな企業に展開するなど、KKEのデータサイエンスから生まれる価値を積極的に発信していきたいと思っています。

OTHER