大学で学んだ機械学習の知識を生かしたい
ARISE analyticsでソリューションエンジニアとして活躍する野尻雅音氏は2019年入社。「きっかけはたまたま大学で開催された説明会に参加したこと」と語る。
プログラミングを始めたのは高校生の時。授業でC言語を習ったことを機に、空いた時間はC言語で、簡単なゲームを作ることにハマったという。その後、はこだて未来大学では人工知能や情報デザインを学びながら、強化学習を用いた麻雀AIの研究に携わった。
「大学3年生に上がる頃、麻雀AIが流行っていたのです。麻雀にも興味があったこと、また大学には人工知能で有名な松原仁教授がいたこともあり、面白いことが学べるという期待もあり、人工知能を学ぶことにしました」
大学で学んだ機械学習の知識を生かしたい──。就職先としてまず頭に浮かんだのはゲーム会社だった。「単純にゲームが好きだったから」と野尻氏。だがお目当てのゲーム会社への就職はうまくいかず、そんなとき、大学で開催していたARISE analyticsの説明会に参加。「当時、データサイエンティストについてはよく知りませんでしたが、面接を受けてみることにしました。KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーであることに惹かれたからです」
惹かれた理由は、ARISE analyticsに入社すれば、事業会社であるKDDIの大規模データが活用でき、かつアクセンチュアという世界的なコンサルティング企業の技術力を生かしたプロジェクトや教育に触れられること。「まさに機械学習の知識を生かす仕事をする上で、いいとこ取りの環境だと思いました」
さらに設立されて間もないことも野尻氏には好印象だった。「きっと風通しが良いと思いました。言われたことをやるだけではなく、自分でも意見を出して仕事に関わっていきたいと思っていたからです。これらの理由からARISE analyticsを選びました」
レコメンドエンジンの開発で、家族に自慢できる仕事ができた
入社後、4カ月間の研修を経て配属されてからは、野尻氏は一貫して、ECサイト向けのレコメンドエンジンのロジック開発やシステム構築を担当している。「配属されるまではレコメンドエンジンのことは知らなかった」と言う野尻氏だが、チームの先輩に教えてもらううちに、レコメンドエンジンへの興味が湧いてきた。
元々そのECサイトにはレコメンドエンジンが入っていたが、課題があったという。そこでその課題を解決するレコメンドエンジンを作ろうというところから、同プロジェクトはスタート。「ロジックを一から作るところから始めました」と野尻氏。
そして作ったレコメンドエンジンと既存のレコメンドエンジンのABテストを実施したところ、野尻氏たちが作ったレコメンドエンジンが評価され、本格導入に至ったという。その際、野尻氏はロジックの開発だけではなく、レコメンドエンジンの裏側で動くジョブ管理ツールなどのインフラ周りも勉強した。「他のメンバーと共に協力したから実現できたものです。ですが、自分が作ったレコメンドエンジンによってレコメンドされたものが実際ECサイトに並んだ瞬間は、すごく嬉しかったですね。スクリーンショットを撮って、家族に自慢しました（笑）」
現在はレコメンドエンジンの精度向上やアップデートに携わりつつも、メンバーが増えてきたことから、マネジメントをする機会も増えているという。
