INTERVIEW

流通小売業のお客様に対して、機械学習モデルの予測に基づいて最適な価格や発注量などを自動で決定する、という施策を開発・実装する仕事に従事しております。

「こういうことを達成するためにどうしたらよいか」というビジネスゴール指向のお客様のため、どの技術を用いてどう進めるのかという点から考えることになります。普段は機械学習関連の技術に触れることが多いのですが、この案件では必要に応じてシミュレーションや数理最適化などの技術も活用しつつ施策の検討を進めております。

また、比較的ビジネスの現場に近い方々とコミュニケーションをする機会も多いため、自分では気づかなかったであろう点に気付かされることも多く、数理科学をビジネスの現場に適用することの難しさや面白さを実感する日々です。

近年は、お客様の要望の複雑度や多様性に伴い、上記のように複数の数理科学の分野も含めて調査したり施策を検討したりする機会、そして、お客様の問題解決のためにはどうすればよいかを主体的に考えて提案する機会が増えている印象です。
そのような案件の場合、入念なヒアリングや幅広い周辺知識の吸収のうえで、有効な評価指標や現場で使ってもらえるようなシステム化に至るまで、様々な側面の検討を行う必要があり、大変なことも多いです。

その反面、自分の出したアウトプットに対して「これをビジネスで使おう」という方向で話が進んだときの喜びも大きいですし、自身の創意工夫の余地が大きい点・自身の提案や進め方が案件に対して直接的に大きな影響を与える点にやりがいを感じられます。

大学院時代に気象・海洋データの分析を行っていたということと、ビッグデータに関する書籍を読んで大いに感銘を受けたこともあり、データサイエンス関連の会社を中心に就職活動をしていた中で、この会社に出会いました。

説明会で話を聞いてみると、データ分析だけでなく、数理科学やコンピュータサイエンスに関係するありとあらゆる分野で、社員一人ひとりの方が個人の強みであるスキルを武器に仕事に取り組んでいるということがわかり、大きく惹かれました。

また、社内全体に「社会に貢献できるように自己研鑽してさらなる高みを目指していこう」という雰囲気がありました。そのため、この会社であれば自分のやりたいことを強みとしていくことが出来ると考え、当社に決めました。