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Ph. Dialogue #001「株式会社データフォーシーズ :データサイエンスに活きる博士の力」

Ph. Dialogue「博士人材セミナー」は、Ph. Discover連携企業からゲストを迎え「博士課程修了者が企業でどのように活躍しているのか」「企業は博士人材に何を求めているのか」についてお話してもらい、後半はゲストと学生が対話を通して交流する企画です。記念すべき第1回目、和田陽一郎さん(株式会社データフォーシーズ)をお迎えしたPh. Dialogueを紹介します。

株式会社データフォーシーズ:
2005年の創業以来、マーケティング、金融、医療など業種・業務を問わず、データサイエンスの社会実装を通して顧客の課題を解決してきた。Ph.D.の採用にも積極的で、幅広い専攻出身の博士人財が所属している。

超スマート社会の到来
こんにちは、和田です。データサイエンスと博士人材について簡単にお話します。

和田陽一郎氏(株式会社データフォーシーズ)

みなさんも、超スマート社会の話は聞いたことがあるでしょう。簡単に言えば、今まで人間が一生懸命働いてきたことを、人工知能が手伝ってくれるこれからの社会です。

いま第3世代と呼ばれている人工知能は、ビッグデータの分析から得られる知見や法則に従って、最適な判断を行います。この第3世代の人工知能を、世の中のさまざまなところにセットすることでより便利になる社会が、超スマート社会と呼ばれるものです。

データから知見を取り出すデータサイエンス
ビッグデータを分析して知見や法則を取り出すことが、データサイエンスの大きな役割です。例えば何万件もの書類をチェックする作業があったとします。そのチェック方法を模倣し、判断のパターンを数理モデル化することができます。その数理モデルを人工知能に組み込んでしまえば、人間がやっていたチェックを機械がやってくれるようになります。ビッグデータから知見や法則性を導き、それを人工知能に実装するなり、レポートにまとめるなりして役に立てていこうという仕事が、データサイエンティストの仕事です。

仕事に博士の力が活きる
データを分析して知見を導く仕事は、研究対象が企業の課題やデータであることを除けば、基本的には博士課程での研究と変わりません。ですから、世の中に内在する性質や仕組みを知ることが楽しい人には、うってつけの仕事ではないかと思います。

事前にみなさんから届いた質問で「情報系出身者でなくともデータサイエンス業界で働けるのか」というものがありましたが、答えはイエスです。私自身博士課程では光機能性タンパク質の研究に従事していて、当時持っていたテクニカルスキルはレーザーや光検出器を使った光学系の構築でして、それはデータサイエンスからは遠いものでした。しかし、その研究を通して身についたものの考え方や疑い方、論証の進め方、仮説の持ち方、これらは今の仕事に非常に活きています。データサイエンティストはPh.D.が活躍できる職業の一つです。

社会のあらゆるところにデータサイエンスを実装する
その中でデータフォーシーズは、データサイエンスを社会に実装していく会社です。金融から医療まで幅広く扱っています。課題があってデータがあれば、ある意味どの分野でも扱えます。最近は、自治体、商社、生命保険会社、化学メーカーなど仕事を受ける相手は多岐にわたります。

【コミュニケーションタイム】

博士で培った精神力
Q
:博士課程での経験が今まさに活きたという例はありますか。

和田:データを分析して知見を導く作業は、博士課程の実験・解析に近いので、そこは圧倒的に役立っています。もう一つあえて加えるなら、強い精神力ですね。博士号を取れるかどうか不安に思いながら博士課程をやり遂げた分、精神的なタフさは圧倒的に強いと思います。

自分の興味や楽しいことを探る
Q:データ業界は常に新しいことを学び続けることが大事だと思います。大変ではないですか?

和田:私自身は、新しいことというよりも、自分がワクワクすることを学ぶようにしています。ワクワクすることであれば学ぶことは苦ではなく、楽しい方向を見つけ出し、その方向に仕事を作っていくことを大事にしています。

Q:データサイエンティストになりたい場合、博士課程在籍時からデータサイエンスを勉強しておくべきでしょうか?

和田:データサイエンスの勉強が楽しいと思えるなら、ぜひ学んで下さい。ですが、必須ではないと私は思います。私見ですが、データサイエンスを社会実装する事を仕事にしたい場合、大切になるのは社会に対して興味を持てるかどうか?だと考えています。社会に興味を持てなければ、金融やビジネスの話をしても面白くないですよね。ですから、いろいろなニュースに触れたり書物を読んだりしてみるといいと思います。

博士で得た力を活かそうとデータサイエンスを選んだ

Q:博士まで進んだ後、自身の専門とは異なるデータサイエンス分野に進もうと思った理由を、詳しくお伺いしたいです。

和田:個人的な話になりますが、若い頃からボランティア活動のような、比較的お金が発生しない活動に携わってきました。そういう経験を通して、もちろんそういう活動の素晴らしさも大いに感じる一方、お金の流れを発生させない活動の力の弱さを感じる事もありました。経済的に成立していない活動は、サステナビリティに欠けるものになりがちです。自分が行ってきた活動に、そういう一種の壁のようなものを感じる中で、世の中の経済活動に関わってみたいという気持ちが生まれました。じゃあ、自分の持つスキルで経済活動に関われるものって何?と考えた末にたどり着いたのが、データがあるところから論証する力でした。当時はデータサイエンスという言葉さえなかったけれど、博士で得たスキルを活かそうと選んだ結果というのが正直な理由です。

不安と向き合う
Q
:その決断に、不安はなかったのでしょうか?

和田:当時はとても不安でしたよ。今だって不安です。アカデミックに進んでも研究テーマが立ち消えたら仕事が無くなるように、私もいつお役御免になるかわからないです。ただ、不安であることは悪い事ではないと思うんですよ。不安である事を認めないのは、かえって不健康だと感じます。こんなに時代がどんどん変わっているわけですから、「安心」ってのが一種の虚構のように感じます。虚構である「安心」を求め、「不安」から逃げる事に過度に力を使い過ぎて、不健康になっては元も子もありません。不安である自分を受け入れた上で、楽しく、したたかに、不安と付き合って生きていくのが良いのではないでしょうか。

開 催:2021年1月19日
主 催:Ph. Discover
共 催:北海道大学大学院理学研究院/北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター(データ関連人材育成プログラム)/北海道大学博士課程物質科学リーディングプログラム

 

 

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Update

2021.04.30

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