AI-SCHOLARのYouTube Liveに出演しました！ - Platinum Data Blog by BrainPad

2020年8月2日、株式会社wevnalが運営する「AI-SCHOLAR」主催のYouTube liveに当社のデータサイエンティストが出演しました。
本ブログでは、「データサイエンティストが実際にどんな業務を行っているのか」「学生時代に何をすればいいのか」といった質問に、現場データサイエンティストが直接語った当日のLiveの様子をご紹介します！

こんにちは。広報の中村です。

8月2日にYouTube Liveにて「AI・データサイエンティスト就職の謎？第二弾！！」が開催されました。

本イベントは、最新のAIに関する論文を分かりやすく紹介するAI論文紹介メディア「AI-SCHOLAR」が主催しており、AIエンジニアやデータサイエンティストがかなりの人気職種になっている今、その仕事内容に関する質問や疑問点をLiveを通じて解消することを目指して開催されています！

そして、第二弾となる今回のLiveに、当社のシニアデータサイエンティストが出演しましたので、当日の様子をレポートしたいと思います！

当日は、AI-SCHOLARの榎本様、森川様をモデレーターに、人工知能・機械学習アプリケーションの受託開発を行う中村牧場合同会社の中村様、当社の田村と人事担当がゲストとして参加しました！

AI・データサイエンスに関心の高い学生が集まったLive

イベントは、主催者、参加者ともに全員がリモートで参加し、YouTubeLive（生放送）にて開催されました。
当日は日曜日だったにも関わらず、約20名の熱心な方々が参加してくださいました！
参加者のほとんどが、AIやデータサイエンスに関心の高い学生の皆さんでした。

当日は参加者からの事前アンケートに対する回答はもちろん、Liveならではの参加者からリアルタイムで寄せられる質問に、ゲストがざっくばらんに回答していきました。

当日のQ&Aの一部をご紹介！

参加者からは、「若手社員はどんなことをしているのか？」「テレワークはしているのか？」「実際にどんな案件があるのか？」といった、ざっくばらんな場だからこそ「聞いてみたいけど実際は聞きにくい質問」が寄せられました。

それではここからは、実際のLive中に寄せられた質問の中から、当社の田村がお答えした内容を少しだけご紹介したいと思います！
（他のQ&Aがどのような内容だったかは、ぜひアーカイブをチェックしてみてくださいね！）

Q：ブレインパッドではハッカソンの参加はありますか？

A：オープンコンペに挑む人もいます！
分析コンペサイト「SIGNATE」にて行われた「日本たばこ産業たばこ商品の画像検出」にて、当社のデータサイエンティストチームが入賞しています。
若手メンバーが積極的に取り組んでいるのはもちろん、プロジェクトマネジャーが「Kaggle」に参加することもあります。そういう活動はとても活発な会社です。

日本たばこ産業によるAIコンペティションで全1013チーム中、第3位に入賞しました！ - Platinum Data Blog by BrainPad

Q：ブレインパッドに入社した若手はどんなことをしているの？

A：入社1、2年目はプロジェクトマネジャーからタスクを与えられ、アウトプットに集中してもらいます。
基礎集計をはじめ、調査・可視化から予測モデルを組むようなタスクにも取り組んでもらっています。

Q：テレワークはしてますか？

A：ブレインパッドは3月頃から在宅勤務を本格化しました。そして現在も、テレワークを併用しています。
お客様とのやり取りにもオンライン会議ツールやチャットを活用して、リモートワークを実施しています。

実は自分は、世の中が全面自粛モードになる直前の2月～3月は育児休暇をとっていました。復職となった4月の上旬に緊急事態宣言の発出があり、ブレインパッドとしても原則在宅勤務となったタイミングだったので、復職後すぐにリモートワークが始まった感じです。

自分はプロジェクトマネジャーを担っているので、リモートワークの中で、育児休暇取得中のプロジェクト状況をキャッチアップしなければならないのは、なかなか大変でした。ドキュメントを見て分からないところはチャットやオンライン会議で確認して…と、オフラインにはない大変さがありましたね。

このほかにも、テレワークは旬な話題ということもあり、ゲストも交えてトークが盛り上がりました。
リモートワークで対面コミュニケーションが減ってしまったことによる各種課題に対しては、朝会や夕会などで意図的にコミュニケーション量を増やしたり、お互いに情報を発信する機会を意図的に設けるようにしている、などの工夫がゲスト陣から聞かれました。

Q：ブレインパッドには、どんな案件がありますか？

A：マーケティング効果を最大化するための分析案件や、工場の製造ラインを効率化する為の不良検知案件などがあります。強化学習の研究プロジェクトのような、新技術を用いる案件もあります。
配送ルートや商品在庫の最適化、ダイナミックプライシングといった数理最適化技術を用いる案件も増えてきています。

これらの案件の一部は、下記にて詳しくご紹介しています
深層強化学習によるゲーム攻略AIの開発支援｜人工知能(AI)のサービス・コンサルティングならブレインパッド
ブレインパッド、アパレル業界の「在庫過剰・衣服ロス」を解決するダイナミックプライシングの実用化に向けた取り組みを発表｜株式会社ブレインパッド（BrainPad Inc.）

Q：データサイエンティストになる上で学んでおくべきスキルはありますか？

A：まず、学生時代は自分の研究分野をまっすぐに進めることが大切だと思います。自分の研究分野をしっかり勉強したという経験は、あとからも生きてきます。
また、実際にデータサイエンティストとして働き始めると、担当するプロジェクトによって必要なスキルが変わるので、その場その場で必要に応じてキャッチアップできる能力も求められてくると思います。

Q：仕事をしていて楽しい時はどんな時ですか？

A：自分が分析した結果を、お客様の実際にビジネスに有効活用してもらえる時です！
私たちはお客様企業の経営上の意思決定をデータ分析の力で支援しているので、分析結果をもとにお客様がアクションをとってくれると嬉しいですし、実際に結果がついてくれば、なお嬉しいです！