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リクルート流ビッグデータ活用術の全容

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脚光浴びるデータ・サイエンティストってどんな人?

 ビッグデータ活用を成功に導くために不可欠な職業として脚光を浴びるデータ・サイエンティスト。どのようなスキルや経験を積んだ人材が、最前線で活躍しているのか。リクルートグループのデータ・サイエンティスト3人に話を聞いた。


<b>西郷 彰 氏 リクルートテクノロジーズ

ITソリューション1部 ビッグデータ グループ

シニアプロフェッショナル</b><br>

 2009年、リクルートに入社。行動ログを使ったレコメンドアルゴリズムの独自開発をはじめ、ネットマーケティングにおける課題を統計解析や機械学習、情報推薦手法を用いて解決する社内横断組織の立ち上げを行う。現在はビッグデータ分析のけん引役として、多数のプロジェクトを推進している。 西郷 彰 氏 リクルートテクノロジーズ ITソリューション1部 ビッグデータ グループ シニアプロフェッショナル
 2009年、リクルートに入社。行動ログを使ったレコメンドアルゴリズムの独自開発をはじめ、ネットマーケティングにおける課題を統計解析や機械学習、情報推薦手法を用いて解決する社内横断組織の立ち上げを行う。現在はビッグデータ分析のけん引役として、多数のプロジェクトを推進している。

――データ・サイエンティストは生まれたばかりの"職種"のため、具体的な人材像があまり見えていません。ビッグデータ活用の専門組織を持つリクルートグループでは、どのようなスキルを求めているのでしょうか。

西郷:データ・サイエンティストというと、統計解析のプロフェッショナルという面ばかりが注目されがちですが、それは重要な一面でしかありません。ビッグデータ活用で事業の利益に貢献するには、データの蓄積や分析に用いるIT(情報技術)の理解はもちろん、コミュニケーション力も必要になります。リクルートグループの例で言うと、不動産・住宅情報サイト「SUUMO(スーモ)」や求人・転職情報サイト「はたらいく」を手掛ける各事業会社のビジネスを理解すると共に、難しい数式を前面に持ち出すことなく、事業担当者にとって分かりやすい表現に翻訳しながら対話できる能力が求められます。

 もちろん、一人ですべての能力をバランスよく備える人材は多くありません。ですから実際の分析プロジェクトでは、統計解析が得意な人材とITの経験が豊富な人材を組み合わせ、データ・サイエンティストに必要な能力をチームとして満たすようにしています。

――ひと口にデータ・サイエンティストといっても、それぞれに得意分野がある。

西郷:統計解析に強い人材に限って見ても、これまでの経験などによって得意分野に違いがあります。本日同席している青柳と野川はどちらも統計解析畑ですが、青柳は「状態空間モデル」と呼ぶ手法を現在も大学院の博士課程で追及している専門家。野川は、Webサイトでの資料請求など最終的なサービス利用に至るまでのユーザー行動を解明する「アトリビューション分析(間接効果分析)」の経験が豊富。それぞれ、状態空間モデルを使ってSUUMOの広告宣伝費最適化に成功したノウハウの全社展開と、ネット広告のアトリビューション分析を手掛けています。

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