マスクド・アナライズさん
<紹介>
紆余曲折を経て、現在は東京都メキシコ区在住の"自称"AIベンチャーで働くマスクマン。 世界に数十人もいないとされる、”イキリ”データサイエンティストの一人。 インタビュー中も常に冗談を挟んでくるので真面目な人は要注意。 文系にも理系にもわかりやすいツイートは界隈で定評がある。
Q1. データサイエンスに興味を持ったきっかけは?
元々しかしITへの関心はあったのですが、プログラミングは得意ではなかったですね。会社を転々とする中で、現在の会社でAIに触れる機会がありました。
Q2.データサイエンスやAIは現在、魔法のような技術と考えられている部分があり、世間とのズレがありますね。
AIはここ2,3年ブームになっていますね。その前は、ビッグデータ、さらに前はWEB2.0やERPなどがありました。しかし、いつの時代もExcelは無くなりません。そんな会社がAIを導入しても、何も変わらないと認識してほしいです。
Q3. 転職をするときに、どのような考えや目標を持って会社を選びましたか ?
第一条件はブラックじゃないことですね。 ITは担当業務が幅広く、夢のある仕事だと思います。一方で、やらされるだけの立場になったときは、とてもつまらなくなりますね。ですので、自分の基準で面白そうなことができる会社に入りたいと考えていました。
Q4. 数学やマーケティングなど人によって学ぶ分野が非常に多くあると思います。また、Excelで結果が得られるのなら、分析は簡単に行えるから数学の勉強はあまり必要ないという方もいます。生き残るデータサイエンティストにはどのような力が今後必要でしょうか? 最も価値が高いのは”イキリ”データサイエンティストですね、人数が少ないですから。 真面目な話をすると、他のデータサイエンティストと接する中で実感しますが、自動運転など複雑な分析には数学の知識が必要です。大事なのは目的に合致するかであって、Exceによる簡単な分析でも結果は得られます。それ以上に、組織・個人などの目的や規模に応じて必要な技術の使い分けができるようになってほしいと考えます。
Q5.データサイエンスの転職状況はどのようになっているのでしょう？
きっかけが大事かもしれないですね。勉強会で知り合った人の会社に転職したり、実績を積んでヘッドハンティングされる人もいます。 一般的な転職サイト経由もあれば、Twitterで転職する人もいますね。 ただし新卒の方には、まとも企業に入社できたら、転職を追いかけるよりも1~2年は気負わずに仕事に没入しても良いかと思います。
Q6. データサイエンスの資格などが整備されていない中、目標設定の難しさを考えています。
それに関しては、他のデータサイエンティストも悩んでいると思います。学習する分野が広すぎるため、右往左往しながら進んでいく人が多いのではないでしょうか。基本的なプログラミングや統計知識などは共通ですが、そこからはどんなデータサイエンティストになりたいかによって、学ぶ内容は異なります。壁にぶつかりながら手探りで進む人が多いのではないでしょうか。
Q7. 個人や企業単位で見たときに、データサイエンスのブームは去って行くのでしょうか? 今までは、ブームが加熱していた感があります。形は変化しても、全体のボリュームは変わらないかな、と感じています。 流行りに乗っただけの会社は淘汰されて、ちゃんとした会社と人材が残ってほしいです。
Q8. グローバルに見て、データサイエンスの需要は増えて行くでしょうか ?
どうでしょう、グローバルはあまり詳しくないので……。 ただ、データサイエンス以上にエンジニアという職業自体が廃れる事は考えにくいかと。日本はエンジニアにお金を出さないので、外資や海外の方が給料は良いですね。そのかわり物価も高いでしょうけど。
Q9. マスクドさんがデータ業務に関わるとして新卒で就職するのであれば、どのような分野に携わりたい思いますか?
大前提としては、製造業以外ですね。 選べるのであれば、メガベンチャーか外資を選ぶと思います。凄い事、面白い事ができそうなので。あと、学生時代に戻れるならもっと真剣に英語を学んでおくべきでした。
Q10. データサイエンティストの就活として、(メガ)ベンチャーに就職する選択は、どのようなメリットがありますか?
データが揃っている点が大きいですね。メルカリやクックパッドなどは、顧客などのデータがしっかりと揃っている（と言われています）。古い企業だとデータがバラバラだったり、社内調整や部門の壁があるので面倒です。
Q11.さらに自由度をあげて、”フリーランス”としてデータサイエンティストとして働くことについてはどう思いますか?
個人で出来ることは限られるので、よほどのスキルがないと難しいかと。GPUやクラウドなど環境整備も大変ですし、個々人の得意分野を補い合う事が会社組織のメリットですから。
Q12. 少し話変わりまして、マスクド・アナライズさんはTwitterにおいて発信力がありますが、データサイエンティストの方々には自己発信の場としてどのような場があるでしょう？ 発信力があるかどうかは置いておきましょう。Twitter以外の自己発信としては、TECHPLAYやConnpasに掲載される勉強会やセミナーなどがありますね。そこで企業やエンジニアに向けて発信するのが良いかと思います。他にもKaggleやOSSなどの活動、技術書店で同人誌を出してもコネができるかもしれません。
Q13. マスクドさんは、Twitterをいつ頃始めたんですか?
2017年9月にアカウントを開設しました。ITmedia様の取材記事で一気に1000人くらい増えて、今は5000人くらいです(2018年11月2日時点で7182人)。
Q14.副業的にデータサイエンティストとして活動する場合、どんなことをしている方が多いでしょうか？
本がメジャーじゃないでしょうか。技術書を出している人が多い印象がありますね。
Q15．マスクドさんも本を出される予定はありますか ?
本を出すと物理的に炎上させられそうなので、オファーがあっても躊躇するかもしれません。
Q16.最後に、 データサイエンスを目指す若手に一言お願いします! とにかく、自分で調べて考えることだと思います。
自分で考えて、調べて、行動して、発信する。この試行錯誤のプロセスが非常に大事だと思います!
(マスクド・アナライズさんからの質問)
Q.新卒就職先で大手SIベンダが人気ですが、学生さんにとって魅力的ですか？
(富) 僕の周りでは、面白さよりも知名度や人気度に引かれている印象が大きいですね。 大学では、ベンチャー志望と大企業志望の二分されている印象がありますね。
(松) どっちつかずな理系学部卒の人、営業は嫌で理系の素地を活かしたいっていう人が多いのかなって印象は受けますね。内定式まで行って、営業職から技術職に変えた人もいるくらいです。
マスクド・アナライズさんありがとうございました!!
インタビュー日時 : 2018/10/10 [編集 : 松川]