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プロトソリューション初!データサイエンティストのストーリー

はじめに

はじめまして。プロトソリューションAIテクノロジー推進室 東京の宮下竜哉です。

社内のデータサイエンティストとして、主にデータ分析・モデル開発などをしています。

今回は私のストーリーをご紹介いたします。

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Tatsuya Miyahsita - Wantedly Profile

入社までの略歴

大学では、生物工学を専攻しており、具体的には「マウスほ乳類キチナーゼのキメラ体の機能比較」について研究を行っておりました。

大学時代を振り返ってみると、実験がしんどかったなという印象が強いです。

化学系出身の人なら分かるかもしれませんが、約5時間要する実験を毎週一回行い、翌週には実験レポートの提出と次の実験の前準備だったりと怒涛な学生生活となってました。また、実験に失敗した場合は、一からやり直しになったりと、実験自体は楽しかったですが、二度とやりたくないです。しかし、実験はとても楽しく奥深いモノで、理論に沿った手順を行っても、理論値通りの結果(収率や回収率)を得られない事です。なぜ理論値通りの結果にならなかったを突き詰め、「試料作成時の精度や正確さは妥当性があったのか」など統計的な視点を交えて原因・要因を追求していた事はとても楽しい経験でした。

社会人になり、様々な分野の案件に携わって来た中で一番興味を惹かれたのは、「データ分析」の案件でした。理由としては、大学時代にある程度触ってきたということもあり、仕事を行うにつれ、「データ分析」を軸にいきたいなと思い始めました。

プロトソリューションに入社

プロトソリューションを選んだ理由としては、直感と将来性の2点です!

取締役と人事担当の方とのお話を通じて、この人たちと一緒に働きたいなと思った点と新規事業をどんどん行っている点で将来性を感じ、入社を決意いたしました。

プロトソリューション入社後、3ヶ月間親会社へ研修に行き、機械学習の基礎を業務を通じて学んで来ました。研修の最後には、予測モデルの作成に取りかかりましたが、結果的にはモデルの精度が低く導入までには至りませんでした。その中で様々な反省点が有りました。

・適切なデータは取得できたのか

・前処理に色々なパターンで試せたのか

・特徴量の選択は適切だったのか

・正しくモデル検証できたのか

など様々な要因・課題がありました。これらの課題はモデル開発をする上で常に向き合うモノだと認識できました。課題を常に意識しながら現在もモデル開発に取り組んでいます。

今やっていること

現在、取り組んでいる事は大きく分けて3つあります。

1.AI開発

グループ会社および社内の業務効率化を目的としたAI開発を実施しています。

自然言語処理を用いたネガ・ポジ分析やテーブルデータからの時系列モデル作成を中心に行っています。

2.社内サービスのデータ分析

社内では様々なサービスを展開しているので、SQLでのデータ抽出→Pythonを使った分析→Excel,Tableauでの可視化・レポート作成だったりとアドホックな分析をしております。

3.社内でのAI人材育成

社内でAI人材を育成するために定期的に講座を開催しております。

具体的には、プログラミング未経験者に対して、SQLの基本構文の使い方やPython(Pandas, Numpy等)の講座を通じて社内のITリテラシー向上に努めています。

今後やりたいこと

将来的には各部署のデータのナレッジ格差を失くしたいと思っています。

具体的には、誰でもアクセスしやすいようなデータ分析基盤を構築を進めたいと思っています。

それを達成するためには、社内データの特性を把握しながら、各ツール(AWS, DB周り)などを理解する必要があります。一人で実施するにはハードルが高いので、社内の優秀なエンジニアたちとタッグを組んで一緒に解決し、より良いモノを築き上げていきます!

最後に

社内のデータの活用は始まったばかりで、まだまだやるべき事が無限にある反面、将来性がある会社だと思っています。その将来性ある会社でデータサイエンティストの1人として、またプロ意識を持って業務に励んていきたいと思います。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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