こんにちは。REVISIO（リビジオ）株式会社の採用担当です。
「REVISIOで活躍する多様な人材の”リアルな声”を届ける」をテーマに、社員インタビューを行いました。

今回ご紹介するのは、データテクノロジー本部 DSチームの本川さんです！
本川さんは、ナショナルクライアントの案件を担当するデータサイエンティストとして活躍されていますが、現在はマネージャーとしてDSチームを率いています。

■プロフィール
本川 哲哉（もとかわ　てつや）
データサイエンティスト / データテクノロジー本部 DSチーム マネージャー
大学院修了後、グルメ口コミサービスを運営するスタートアップ企業に入社し、ビッグデータ連携基盤の開発・保守・運用や機械学習モデルの開発に従事。2022年6月にREVISIOに入社。DSチームでデータサイエンティストとして従事し、2024年4月からはマネージャーとしてチームを率いる。

データサイエンスを使ってクライアントの課題を解決する姿勢に共感してREVISIOへの入社を決意
ーまず、本川さんのこれまでの経歴と、REVISIOに入社した経緯を教えてください。

大学院修了後、新卒でグルメ口コミサービスの会社に機械学習エンジニアとして入社しました。エンジニアチームに所属していたのですが、機械学習や統計について専門的な知識を持つのは私だけだったため、基本的には一人で課題を見つけて、解決するところまでを担っていました。しかし、深くまで壁打ちできる相手がおらず、成果を出せているのか、自分自身が成長できているのか不安になり、入社から1年程して転職活動をしてみることになりました。

1社目がBtoCサービスで、自分が与えられるビジネスインパクトが小さいと感じていたこともあり、次は専門分野であるデータサイエンスの知見を用いて、BtoBサービスの企業でビジネスインパクトのある課題解決に挑戦してみたいと考えました。

REVISIOとの出会いは、当時マネージャーだった森下さんとのカジュアル面談なのですが、選考が進み話を聞くうちに、データサイエンスを使って課題解決することにすごく信念を持っている人だと感じました。また、DSチームのメンバーもデータサイエンスについて活発な議論をしているという話を聞いて、1社目で一人で活動をしていた私は、チームの中で切磋琢磨したいと思い入社を決意しました。

実際に、入社当初からメンバー同士で様々な議論ができていて、定期的に勉強会も開催されるなど、学生時代の研究室を思い出すこの雰囲気がとても楽しいです。

DSチームは複雑なデータ分析を担当しクライアントワークを支える
ーDSチームの役割について教えてください

クライアントワークの中で分析が複雑になってきた時に対応をするのがDSチームの役割で、大きく分けると二つあります。

一つは、主にクライアントの分析・レポーティングはカスタマーサクセス（CS）チームが担当するのですが、より複雑な分析が必要になった時には、私たちが対応しその分析結果を納品しています。データを抽出する基盤が整ったこともあり、CSメンバーもデータをもとにある程度の示唆を出せるようになったのですが、やはり複雑な統計などを使う分析も発生するので、その時にDSチームが対応をします。

もう一つは、CSと一緒にクライアントへ説明をすることです。DSチームで作ったアウトプットの中には複雑な分析要件があり、専門的な話にもなるので、私たちがクライアントの前に出て説明することがあります。

テレビ業界の繁忙期であるレギュラー番組の改編時期などは、クライアントがどのレギュラー番組を買うか決める時期なので、REVISIOのデータ活用をしたいというリクエストが増え、2-4社ほどのクライアントを担当することも多くなります。

ー本川さんの具体的な仕事内容を教えてください

マネージャーになる前は、クライアントワークに100%のリソースを使っていました。朝会ではマネージャーや他のメンバーに分析でつまずいている部分の相談などをしながら、分析の実行やレポーティング・報告会への参加をしていました。また、CSチームが自身の手でデータを活用できるよう、データ整備もしていました。

マネージャーになってからは、自分の手でクライアントのデータ分析をがっつりやるよりも、メンバーへタスクをアサインして、行き詰まっているところがあったらアドバイスをするなど、メンバーのマネジメントにまわることがメインになりました。

入社して最初の頃は、自分の役割を明確に線引きしてしまっていたのですが、チームをまたいで、リソースが足りない部分があったら自分ができることはどんどんやるように心掛けています。例えば、CSがクライアントに納品するときのデータで綺麗になっていない部分があったら、クライアントにそのまま納品物として送付できる状態にまで整えたりしていました。

REVISIOデータは優位性があるが、クライアントの意思決定を支援するアウトプットを提供するためには丁寧な整理が必要
ーREVISIOのデータサイエンティストが扱うデータには、どんな特徴があるのでしょうか？

REVISIOは、”視聴者がテレビを実際どのくらい見ているか”を表す指標として「注視率」という独自のデータを保有しています。

現在、一般に浸透している指標は「視聴率」ですが、テレビがオンかオフかで視聴状況を判定しているので、例えば、テレビ画面の前におらず台所で料理をしていても視聴しているものとしてカウントされます。「注視率」は、調査協力に同意いただいた一般世帯のテレビ画面の上に調査機器であるカメラを設置させてもらい計測しています。カメラでテレビの前にいる人を認識した上で、画面の方に視線を向けているかどうかを判定しているので、実際にその番組やCMを注視していたのかどうかを測定することが可能です。そのため、テレビ広告がきちんと見られているか（リーチしているか）どうかの指標は、注視率のほうが適切なのではないかという考えのもと、このデータを扱っています。

テレビ広告を出すクライアントの多くは、その広告がどのくらいの人にリーチしたかをKPIに設定しており、リーチを最大化させたいと考えています。

こうしたクライアントの要望に対して、REVISIOのデータサイエンティストは、統計や数理モデルを駆使して分析を行います。

ただし、分析を開始する際に、まず前提となる定義や対象範囲をしっかり押さえる必要があります。データは何らかの形でカテゴリー分けをされることが多いですが、クライアントや業界によって区分けのルールが異なることがあり、似たような用語を使っていても意味することが違うこともあります。ここがズレていると、最終的なアウトプットの信頼性にも関わってくるので、お互いの認識を揃えることが大切になります。また、アウトプットもクライアントの意思決定やPDCAに活用されることが一番の目的なので、クライアントの課題を理解し、何がポイントなのかしっかり伝わるように、分析結果の見せ方や説明にも工夫が求められます。

ナショナルクライアントの案件に携われるのは魅力的だが業界のドメイン知識も貪欲に吸収する必要がある
ー業界未経験からの入社で苦労したこと、成長を感じたことはありますか？

大きなミスをしたことが一度ありました。要因はいくつかあったのですが、テレビ業界のドメイン知識がなかったことが一番大きかったです。簡単に話すと、テレビCMのバイイングの仕組みを理解していなかったことにより納品物にミスがありました。そこから、ドメイン知識を吸収しようという気持ちになり、テレビ業界の営業マンが読むような資料を読んで知識の補強をしていました。

成長を実感した瞬間は、とあるナショナルクライアント様を担当したときです。誰もが知っている企業ではありましたが企業好感度を向上させることに課題があったので、「どのKPIが重要なファクターなのか」上流の部分から分析に入らせていただきました。実際にそのKPIを上げるにはどういうテレビ番組を買えばよいのか、メディアプランニングも含めてチームとして一緒にできたのは、難しくもありましたが非常に面白かったです。全く要件が固まってないところから、クライアントと壁打ちをして整理したり、チームメンバーと相談したりして、提案をしたときに成長を実感できました。

多様な人材とチーム間連携がREVISIOのクライアントワークを支える
ーREVISIOにはどういった文化や社風がありますか？

全体的には、DSチームとビジネスチーム（注：Sales、CS、マーケティングの各チーム）の距離が近いのが特徴的だと思います。私たちもクライアントとの商談に同席したり、提案時に一緒に行って説明したりしています。やっぱりチームだけで閉じていても、なかなか仕事がうまく進まないと思うので、自分からも積極的に話しかけに行きますし、ビジネスチーム側からも声がかかります。クライアントの課題を解決し、より良いサービスを提供していくために、チーム間で積極的にコミュニケーションする風土があり、カルチャーとして推奨されています。

DSチームは、メンバーがみんな個性的でバックグラウンドも多様です。私はコンピューターサイエンス寄りでいわゆるAIの研究をしてきたのですが、経済系の出身で統計を駆使している方や、数学に強い方、ゲームエンジニア出身の方もいます。スキルセットは様々ですが、優秀な方が多く、クライアントの課題解決に手段は関係ないという考えは一貫しています。仕事に行き詰まった時に相談をすると、「こういうやり方がいいんじゃないか」と、お互いの知識を補い合いながら仕事ができています。

（DSチームはオフィスとリモートのハイブリッド勤務体制。週に1回程度、対面でチームMTGを実施している。）

ーREVISIOのデータサイエンティストの面白さは何でしょうか？

データサイエンスを使うことが目的ではなく、クライアントの課題を解決することが目的というDSチームの思想があります。これはDSチームの名称が「Data Success」の略称であることにも表れています。

よくある機械学習プロジェクトですと、既存のライブラリや既存のツールを使って出てきたアウトプットを、何も考えずにそのまま伝えることがあるのですが、REVISIOではそういったことはしていません。自分たちで1から統計モデルの仮定を置き、何らかの妥当性がある状態で、クライアントにとって納得感のある分析をすることがDSチームの得意な部分だと思っています。ビジネスの視点を求められるので、既存のモデルを当てはめるというより、より解釈性が高いモデルを作るといった領域の仕事ができるのは一つの面白さです。

複雑な分析は、なんとなく華やかなイメージがあったり、やっていても楽しかったりするのですが、どれだけクライアントにとって必要なデータになっているかが重要で、分析結果がクライアントの手元で使える形式でなければ意味がありません。データをただ分析するだけではなく、課題を解決するためにはどうしたらいいかを日々考えています。REVISIOのDSチームは、データサイエンスはあくまで手段として用いているので、黙々と分析や開発に専念するといったイメージとはかけ離れています。

ー本川さんの今後の目標を教えてください。

私自身、マネージャーになってまだ間もないのですが、メンバーの時と違うと感じている部分が、自分一人のアウトプットへの責任だけではなく、チームメンバー全員のアウトプットに対する説明責任が伴うようになったことです。今後は、アウトプットの質と量、どちらも最大化させることが私の目標です。それだけではなく、メンバーに生き生きと働いてほしいと思っており、私自身がメンバーの頃にそうさせてもらっていた経験があるので、メンバーへの思いを大切にしながら、チームとしてのアウトプットを最大化させていきたいです。

ー最後に、業界未経験で応募を検討している方にメッセージをお願いします。

業界に関しては、テレビ業界を知ってるデータサイエンティストっておそらくほとんどいないので、特に心配しなくていいんじゃないかと思います。入社してからでも、キャッチアップは十分していけると思います。私がマネージャーになれたのも、REVISIOの挑戦を支援してくれる風土があるのが1番大きいと思います。私はマネージャーとの1on1で、キャリアの方向性をよく話していて、それを叶えるにはどうしたらいいかを一緒に考えてくれて、本人の意思を尊重してくれるよい環境だと思っています。

▼インタビュー記事を読んで当社に興味を持たれた方は、ぜひ採用情報HPもチェックしてみてください▼