◆ご挨拶
初めまして！ DSOC R&Dグループの西田貴紀です。
この度、僭越ながら「どうして私がDSOCに？！」というタイトルで連載を担当することとなりました。
Data Strategy & Operation Center（略称：DSOC）とは、「Sansan」や「Eight」を通して取り込まれた名刺を管理するためのデータベース生成などに取り組んでいる部門です。中でも、私が所属するR&Dグループは「研究そのものを目的とせず、サービスを通じて世の中に価値を届けること」をミッションとしており、画像処理・機械学習のスペシャリストが多数在籍しております。
一方で、私自身はというと、大学時代は経済学を専攻しており、いわゆる「文系」でした。そんな「文系」の私がどうして画像処理・機械学習のスペシャリスト集団の仲間入りを果たしたのかを紹介するのが本連載の目的です。
「機械学習に関心はあるけど、理系の人にかなわないから・・・」、「21世紀最もセクシーな職業に就きたいけど、経験がないし・・・」と尻込みしている方々に「こんなキャリアもあるのか！」、「DSOCってこんな面白い分析やっているのか！」ということをお伝えできればなと思っております！
という前置きはここまでとして、今回はデータ解析に出合い、関心を持った経緯をご紹介します。
データ解析との出会い
大学時代の私は「将来、何かインパクトのあることをやりたい」と漠然と思いつつも、ちょっと数学が好きなくらいでなんとなく経済学部に入ったため、具体的に何をやればいいのかわかりませんでした。
そんな大学２年生の時、たまたま受けていた統計学の授業で「回帰分析」なるものを学びました。回帰分析とは、変数Yと変数Xの関係を分析する手法であり、データから「Y=a+bX」といった式を求めるものです。
例えば、ビールの売り上げと最高気温のデータを入手できれば、「(ビールの売り上げ)＝a+b×（最高気温）」という式を求めることができ、「最高気温が１度上がると、ビールの売り上げがb円増える」ということがわかるのです。
この回帰分析の説明を受けたとき、「世の中のデータからいろんな事象を関数で表すことができるのはすごい！！」と興奮し、「これはビジネスでも役に立つ（お金になる!笑）」と直感したので、この分野を極めよう！ と決意しました。
ちょうど大学３年生からのゼミを探していたころ、回帰分析などの分析結果を基に政策提言を導く、共同論文コンテストに参加するゼミを見つけました。
「ここしかない！」と思った私は無事にゼミ試験を突破し、以後の大学生活を回帰分析に捧げることになったのです。
月曜１限という、出席するだけで相当負荷がかかる時間帯に授業があるため、「ガチゼミ」と呼ばれている部類のゼミでしたが、私は朝７時に大学に行き、一人で勉強をするという努力を重ね、結果として共同論文コンテストでは入賞するに至りました。この受賞をきっかけに、データ解析を仕事にすると決意し、大学院に進学しました。
今回はここまでです！ 次回は、「運命の人との出会い！？」についてご紹介します。
お楽しみに！
text：西田貴紀 photo: byabya
