こんにちは！インターン生の鴫原です。
6回目となる今回は、取締役の小川さんにインタビューしました。

〈プロフィール〉
小川 祐樹（Yuki Ogawa）
市場調査会社での統計解析業務に従事したのち、データ分析ベンチャーの立ち上げに参画。
6年ほどマーケティング領域を中心にデータ分析実務経験を積んだのち、大手コンサルティングファームにてデータアナリティクス、RPA、AI技術等のビジネス実装に携わる。

-小川さん本日はお時間頂きありがとうございます！((緊張))

そんなに緊張しなくて大丈夫ですよ（笑）
今日はよろしくお願いします。

‐まずは小川さんの大学時代についてお聞きしたいのですが、大学ではどのようなことを学んでいたのでしょうか？

歴史学を専攻していました。中世イタリア経済史が研究対象で、ラテン語や中世イタリア語の史料を図書館にこもって読むようなことをしていました。いまの仕事とは全然違いますね（笑）

‐文系だったんですね。そこからなぜデータ分析の世界に入ったのですか？

当時は歴史学者になろうとがんばっていたのですが、文系の研究職、かつ、マイナーな分野ということもあり、経済面の厳しさから、就職する道を選びました。

紆余曲折あり、マーケティングの市場調査をする会社に入社できました。この会社では、アンケート等の調査設計やレポート作成も行う一方で、行動観察データやPOSデータ等のデータを掛け合わせた統計解析や簡易なデータベース構築の業務も担当していたのですが、そうした業務を一から自分で考えて進める中でデータ解析のおもしろさに気づきました。

ちょうど“ビックデータ”というワードが流行っていた時期であったことと、たまたまビックデータのデータ分析を行うスタートアップに立ち上げメンバーとして誘われたこともあり、データ分析の世界に足を踏み入れた形です。

-文系のご出身ながら自学でデータ分析スキルを身につけてこられたということですか？

統計解析については、自学もそうですが、諸先輩方から実務内でOJT的に教えていただいたところも多いです。機械学習系の技術については、エンジニア系のコミュニティが当時から盛んだったこともあり、勉強会に積極的に顔を出したり、データサイエンティスト協会を始めとしたコミュニティでやりとりをしたりしながら、最低限の分析手法知識、コーディングは身に着けたという形です。当時の人のつながりは、今でも新しいテーマに取り組む際に、最新知見を得るうえで役に立っていますね。

また、分析スキルについては、当時からアルゴリズムやコーディングの専門性というより、各種技術をどうビジネス適応できるかという企画部分に強みを持って進めていたところはあります。

‐なるほど。その後、コンサルティングファームに入社されたんですよね。

そうですね。データ分析会社でも、様々なテーマ・データでの分析プロジェクトを企画から実装まで担当はできていたのですが、ビックデータ活用が流行り始めた時期ということもあり、目的は定まっていないがAI活用をしてみたい・PoCしてみたいというところから始まっている案件が多かったり、ビジネス課題は明確であり、且つ良い分析結果が出ていても、データ分析以外の理由で活用まで至らなかったりと、悔しい思いをすることが多くありました。

データ分析や機械学習の新技術の価値を最大限活用するには、ビジネスの意思決定、業務フローの整理等、もともとコンサルティングファームが得意としている領域の力も身につけなければ、真に価値のある分析・データ活用を立てつけられないのではと思ったことが、コンサルティング業界に飛び込んだ理由です。

PwCコンサルティング合同会社、アクセンチュア株式会社と職歴を積んだのですが、ビジネスコンサルティングのメンバーや、システム開発系のメンバーとも連携しながら、より踏み込んだビジネス課題提起とともに、データ分析PoC倒れではない、実活用につながるプロジェクトをたくさん実施することができました。

プロジェクトやメンバーにも恵まれて、コンサルティング業界に求めていた経験はできたということになるのですが、コンサル業界に入る前は自分のスキルを拡張したいと思っていたところから、それぞれの専門性があるメンバーが協働して進めることが大事だなという学びが得られたとこと、それぞれの専門性について信頼できる仲間が得られたことが一番の収穫かなと思っています。

‐APOLLO起業のきっかけを教えてください。

コンサルティングファームでの仕事では、クライアント企業の課題に対してAI・DX技術の活用でのビジネス変革を推進・実現していくことはできていたつもりではあるのですが、その中で出てきたAI技術を活用した解決策（ソリューション）について、特定クライアントだけではなく、世の中の他の企業でも同様の課題を抱えているものがあるのではないかなと思うことが日々ありました。

AI技術を活用したソリューションをより速く開発し、日本のビジネス全体に広く提供していくためにはどうしたらいいかなと仲間たちと議論をした結果、APOLLOという会社を立ち上げるのが最もよい選択であろうと決断した形です。

‐ちなみに、APOLLOという会社名の由来は何だったのでしょう？

ご想像の通りかもしれませんが、アポロ計画から取らせていただいた社名です。有人宇宙船を月に飛ばし、そこから帰還するというときに、その軌道の計算含めあらゆる技術の粋を集めて、それまで人間が成し得なかったことを実現しました。

このアポロ計画になぞらえて、社会に貢献できるAIを、高確率に、スピーディーに、なるべく沢山生み出し、社会を未踏の地に連れていきたいという思いからAPOLLOと名付けました。少し大げさですが、本気です（笑）

‐今後のビジョンはいかがですか？

会社の理念として、社会の進化・変革に繋がるようなAIデータの活用を進めていきたいと思っています。特定の会社に対する課題解決ではなく、その解決策となるソリューションを社会に広げていきたいというのが、まず前提にあります。

さらに、これまではひとつの企業体が新しい製品を作って市場に広げていくという形だったのですが、これからは新しい技術要素をうまく組み合わせ、最適な形で実装することが重要であると思います。最新知見を民間、アカデミアを問わず連携しながら、我々の強みであるビジネス価値につなげるソリューション化を広く、たくさん実現していけるような仕組みを作っていきたいです。

会社のビジョンとしては、最終的にソリューションはプロダクトという形になるのですが、ニーズを捉えた形で世に出していき、広めていきたい。もちろん、プロダクトの種がすべて上手くいく訳ではなく、外してしまうこともあると思いますが、日々変わりゆくニーズを捉えて、素早くたくさん出していくということも重視しています。

‐最後に、APOLLOにはどのような方に入社していただきたいですか？

我々のビジョンの実現に向けては、データサイエンティストだけでなく、エンジニア(バックエンド、フロントエンド、インフラ、ML等)だけでもなく、デザイナー、セールス、マーケターなど多様なスキルを持った仲間が必要です。それに加えて一領域の技術を磨きこむことだけではなく、ソリューションを世に出し、広げていくというビジョンに共感できる方が求める人物像です。

具体的には、自分の専門性を強くもちながらも、社内の異なるスキルセットのメンバーの仕事にも興味を持ち、協働しながら、ひとつのソリューションを世に出すことにコミットするマインドがあること。例えばエンジニアの方であれば、エンジニアリングの技術スキルを磨くのみではなく、なぜそのシステムを作るのか、どうすればより良いソリューションになるのかを、データサイエンティストやビジネスコンサルタントの悩みも共有しながら、一緒に考えていく、そのような仕事の仕方に魅力を感じていただける方は大歓迎です。