Career
キャリアインタビュー

安井 翔太

ロール:リサーチ/データサイエンス プロジェクトリーダー

職種:エコノミックリサーチサイエンティスト

2013年Norwegian School of Economics MSc in Economics 修了後、サイバーエージェント入社。 DMP・DSP・SSPと各種アドテク商品においてデータを元にした意思決定のコンサルティング等を担当。 現在はAI LabのEconグループのリーダーを担当。

現在の仕事

人工知能技術の研究開発組織「AILab」にて、Econグループという経済学を活用した研究チームのリーダーをしています。そのほかにもデータサイエンティストの横断組織である「Data Science Center」の副所長を兼務しています。Econグループでは、より多くの研究成果を残すことと、それらの成果をプロダクトへ応用していくことを目指しています。私はリーダーとして、チームメンバーが研究に専念できる環境づくりや採用活動を行ったり、プロダクトとの議論を通して応用可能性が高そうな研究テーマの探索を行っています。Data Science Centerでは、立ち上げ間もないプロダクトにおける分析のコンサルティングや機械学習を使った機能開発のサポートなどを行っています。また、採用イベントの運営・開催のほか、経済学関連の専門誌などへの寄稿や、共同研究者との登壇などの広報活動も行っています。

今のキャリアになった経緯

ビジネス職として入社し、1年目は広告事業本部で、広告主のデータ分析や広告効果の検証などを行っていました。当時は様々なお客様のところにアポへ行き、課題のヒアリングから分析の提案や説明といった一連の流れをすべて担当させてもらいました。今考えると色々とツッコミどころもあったかなと思いますが、ビジネスとの距離が近い所からキャリアを始め、広告業界やさまざまなビジネスの仕組みの知見を得られたことは、自分にとって非常に貴重な経験になりました。2年目にAI事業本部(旧アドテクスタジオ)へ異動し、パブリック DMPという外部からデータを購入して広告配信に利用するという事業で分析を始めました。当時エンジニアリングの経験は一切なく、エンジニアと働いた経験もありませんでした。また、機械学習を初めて使うことになり、社外の勉強会などに通いながら必死に勉強していました。2年目も終わりに近づく頃になると、担当していたビジネスの構造上、機械学習の性能が売り上げに対してなんら寄与しないことに気がつき、大きく落胆することになりました。この事からデータサイエンスにおいてビジネスの仕組みをよく把握することの重要性を身に染みて感じました。その後、それまでの経験をいかし、スマートフォンに特化したダイナミックリターゲティング広告「Dynalyst」で年間数億円という売上を出せる施策を生み出す分析をし、データサイエンティストとして一つの成果を出すことができました。4年目にAILabを研究組織としてリブートすることになり、ビジネスとデータサイエンスの繋ぎ目に着目してチームを1からつくろうと考え、Econチームを立ち上げました。5年目にはイェール大学の成田氏との産学連携を開始し、6,7年目には研究成果が論文としてAAAIやRecSysといったトップカンファレンスで採択されています。その後は共同研究から学んだノウハウを使い、社内の研究成果でもトップカンファレンスに採択されたり、研究成果を軸にした採用活動などを通して、定常的に研究成果の出せるチームになりました。
また、因果推論をビジネスに応用するという他のデータサイエンティストがあまり取り組んでこなかった経験をいかし、「効果検証入門」という本を執筆し、1万部以上を売り上げ、理系大学生協でもっとも売れた教科書にもなりました。これにより因果推論の概念が多くのデータサイエンティストに広まり、Econチームの行う研究の価値がより強く認知され、研究開発した技術の応用ハードルが大幅に下がりました。

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仕事において大事にしている価値観

大事にしているポイントは、3つあります。1つめは、「他の人と違うことをする」こと。多くの人が注目する技術は、参入する人の数とレベルがどんどん上がってしまいます。同じ環境でこれまでと同じように努力するだけでは、あっという間に追い抜かれてしまう可能性がありますし、自身の市場価値も上がっていかないため、勝負するドメイン(技術)はどんどん変えていく必要があると思っています。2つめは、「成果を次の成果の機会にする」こと。自身が取り組む研究を会社の新しい武器として打ち立てようと思えば、それを活用する合理性を証明するためにより大きな成果を出し続けなければいけません。そのためには、出した成果を最大限広報して、次の成果を出すための機会を得るサイクルをつくり、成果をスケールさせることが大切です。3つめは、サイバーエージェントのメリットをいかして「会社を楽しむ」こと。サイバーエージェントにいるからには、在籍することの合理性を高める方が良いと思っています。私自身の合理性を高めるもっとも強い要素は、サイバーエージェントの企業規模やチャレンジを歓迎する風土などをいかして自分の挑戦ができること。会社の良いところをいかすように仕事をすれば、自然と他社と差別化した成果に繋がることにもなります。

将来の目標

基本的には経済学とAIがサイバーエージェントにとって価値ある状態を想像して、そこから逆算して必要なことを進めたいと思っています。直近では、研究・応用・育成・広報を通してEconグループの存在を組織の価値にすること、Econグループで出した成果を別のチームにも展開して、研究チームの立ち上げを再現性のあるスキルのひとつにすることを目標としています。その過程で、私の存在がボトルネックにならないように必死に努力したいと思っています。

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