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VOICE 02

一気通貫。
データサイエンスを超えて、
上流から下流まで携われる。
仕事でも福利厚生制度でも、
全力で自分を成長させてくれる場所。

杉崎 琢人さん

SUGISAKI TAKUTO

データサイエンティスト

早稲田大学政治経済学部卒業後、
三菱商事株式会社及びMitsubishi Corporation International(Europe) plc にて大規模ITプロジェクトのPMO、BIツール導入、クロスボーダーM&A、連結予決算分析などに従事。
現 株式会社 日本データサイエンス研究所に勤務の傍ら、東京大学大学院のApplied Computer Science修士課程での研究活動を兼務。
主な資格にGCP Certified Professional Data
Engineer
、日商簿記検定1級など。

JOB DESCRIPTION

需要予測のプロジェクトでデータサイエンスのリーダーとして働いています。コーディングの他にも、他のデータサイエンティストのマネージメントや、エンジニアとアルゴリズムの実装方針について討議したり、クライアントにモデルの詳細について説明したり、コミュニケーションハブ的な役割も担っています。データサイエンスだけでなく、エンジニアリングやプロジェクトマネジメントのスキルも必要とされます。
JDSCのデータサイエンティストは、単に目の前の技術を深堀りしているだけではダメで、その技術で世の中にどれだけのインパクトを及ぼせるか、というビジネス感覚や、周りのプロフェッショナルやクライアントと協業して相乗効果を生み出すことも求められる仕事だと思っています。

INTERVIEW

入社理由は、
スタートアップとコンサルの
「良いとこ取り」ができるから。
個人のスキルアップや勉強も
応援してくれる。

将来的には自分でビジネスをやりたいと思っていたので、前職の商社で5年経った時に、直接起業するか、一旦商社以外の業界で経験を積むか迷っていました。転職するなら、①スタートアップの動き方が学べて、②自分の企業に備え、良質な業界課題に触れられる、そして③個人としての戦闘能力を上げられるところがいいな、と思い、その3つが達成できる会社を探していました。スタートアップ企業なら①が、コンサルなら②と③が満たせると思っていました。JDSCを紹介して頂いた時は①②③全て揃っていて、スタートアップとコンサルの「良いとこ取り」ができる、と思って入社を決意しました。
実際、プロジェクトに入ってみると優秀なコンサル出身者が周りに沢山いて、データサイエンスだけでなくコンサル的な思考、プロジェクトの進め方についても参考にしながら仕事ができています。日々頂くフィードバックも的確ですし、仕事の幅としてもスキルとしても非常に成長できる場所だと思います。
その他、社員のスキルアップについて応援するカルチャーがあり、JDSCでは私を含め働きながら大学院に通っているメンバーが複数人います。学業では論文や学会を通じて最新の技術に触れ、仕事ではそれを実社会の課題に応用し、場合によってはそれをテーマに論文化まで行いますので、学生と社会人という意味でも両者の「良いとこ取り」ができていると思います。

インパクトから逆算して
モデルを作る。
世の中へのインパクトが
見えることが楽しい。

モデリングをする時は最終的にこのモデルによっていくら売上が上がるのか、いくらコスト削減につながるのか、といったビジネス上の価値まで考えています。単に予測モデルを組むだけなら一人でオープンデータを使っていくらでもできますが、実際の企業の課題をデータサイエンスで解決して、その世の中へのインパクトが見える所まで携われるというのはJDSCで仕事をする上で大きなやりがいとなっています。
この「インパクトから逆算する」というところは、例えば10万SKUの需要予測をしなければならないといった時に、優先順位付けとして非常に効果的です。漫然と全てのSKUを同列に扱うのではなく「ニッチな商品の精度を上げても全体に対するインパクトがないので後回し」とか、「人力との誤差が大きいところを先にやりましょう」という話がチーム内でされます。精度を上げることが目標ではなく利益を上げる、生産性を上げることが目的なので、kaggle的な考え方ではROIが悪すぎるアプローチもあると思います。当たり前のことですが、ついつい目の前の課題に熱中してしまってプロジェクトとして解くべき課題に集中できないことって良くあるので、すべてにおいてインパクトから逆算するという考え方が会社に浸透していることに感銘を受けました。
これは一例ですが、JDSCでは周りの人のレベルが高いので、議論がスムーズだし、難しい課題があったとしてもそれを解くためのディスカッション自体を楽しいと感じています。

個人の生産性を上げることに

お金を惜しまない会社。
口だけじゃない、
本当に成長させてくれる場所。

仕事上では、そもそもAIを使って解くべき課題は何かという最上流の戦略立案から、システム実装、運用設計といった実行の所まで一気通貫で関われるところが魅力です。PoCをやるだけなら考えなくてもよい事って沢山あるのですが、実際にビジネス上の課題を解こうとすると、筋の良くない課題を解いても効果は出ませんし、運用できないモデルを作っても効果は出ません。データサイエンスのプロジェクトに対して単なるモデリングではなく、問題解決の手段として多面的に関わっていることで自分の引き出しが広がっていくことに魅力に感じます。
制度面では、JDSCは個人の生産性を上げることにお金を惜しまないところが魅力です。外部の研修やカンファレンスの参加、書籍やPC周りの備品など幅広い内容で社費負担を受けられます。他にも、月に2日は、勉強する日を設けられたり、大学院に行くので不規則勤務を許可してもらえたり。成果主義なので、成果さえ出していればやり方は任せてもらえますし、成果を上げるための支援は惜しまずしてくれます。世の中には、形式上「お昼寝推奨・リモートOK」でも実際には実行しづらい、という会社が多いと思いますが、JDSCは「え、それなら家でやればいいじゃん。」と普通に言われますし、「気分転換ができるならやればいいじゃん」ということで、普通に業務中に気分転換で卓球をしてたりします。制度があるだけでなく、皆のマインドとして「生産性が上がるなら/成果を出せるならどんな働き方でもOK」というカルチャーが定着しているのでとても働きやすいです。

SCHEDULE OF ONE DAY

日本データサイエンス研究所
データサイエンティスト
杉崎 琢人さんのある一日

10
:
00

出 社

10
:
00
-
11
:
00

US(スタンフォード大学)にいるメンバーとの
QA対応とディスカッション

11
:
00
-
11
:
20

デイリースクラムミーティング

11
:
20
-
12
:
00

コードレビュー

12
:
00
-
13
:
00

ランチ

13
:
30
-
14
:
00

エンジニアとシステム構成についてミーティング

14
:
00
-
16
:
00

会社を一時抜けて、東京大学へ

16
:
00
-
18
:
00

コーディング

18
:
00
-
18
:
15

卓 球

18
:
15
-
20
:
15

資料作成

20
:
15

退 社

MESSAGE

JDSCが向いている人とは、技術の枠に留まらず「技術で世の中にどうインパクトを出すのか」ということに興味が持てる人だと思います。また、データサイエンス以外にもコンサルティングやエンジニアリングの分野でトップレベルの人がいるので、そういった周辺領域のスキルを伸ばしたいという方もJDSCで働くことを楽しんでもらえると思います。ただ、これは私が実際そうだったのですが、業務内容や待遇云々について語るよりも、CDSOの大杉さんに会った方がJDSCの魅力、一緒に働きたくなる何かを感じてもらえると思っています。なので、興味がある方はぜひ一度お越しください!

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私たちと、この国を変えよう。