新卒データサイエンティストが小売DXに挑戦してみて感じたこと
こんにちは、データサイエンティストの石原と申します。2021年4月にサイバーエージェントに新卒入社し、アプリ運用センターで働いています。
この記事では、新卒入社してからの1年間を振り返りつつ、小売領域でデータサイエンスを行うことの難しさ、やりがいをまとめてみようと思います。
略歴
2021年東京工業大学情報理工学院にて修士（工学）を取得後、サイバーエージェントに新卒入社。学生自体は、建設機械に取り付けられたセンサデータを用いた動作認識の研究に取り組む。入社後は、AI事業本部小売DX部門のアプリ運用センターで、データサイエンティストとして購買データを用いたオンライン広告の効果検証や購買予測モデルの開発に従事。
なぜ小売DX部門を志望したのか？
サイバーエージェントの新入社員は、内定期間や研修でCAが提供している幅広いサービスについて学んだ上で、配属希望を出すことができます。私が小売DX部門を志望した理由には、修士課程での経験があったのかなと思います。修士では、産学連携の共同研究プロジェクトに所属し、建設機械の動作認識に機械学習を適用する研究を行ないました。機械学習技術がビジネスに社会実装されていく事例を身近でみれたことがきっかけとなり、機械学習モデルの精度向上はもちろんのこと、技術の適用自体に価値が生まれるような分野に興味を持ちました。小売業界は、直面する市場の大きさはもちろんのこと、データが豊富で機械学習の適用余地が大きいことも魅力的に感じられました。
また、入社直前に小売DX部門のデータサイエンティストの方と話す機会を作ってもらったことも大きなきっかけとなったと思います。小売DX部門では、データ活用を通じて良い購買体験を提供することを目標としており、課題の設定から実装・運用まで一貫して提供しています。さまざまな専門性を持った人たちがチームを組んで取り組むことは、研究生活を通してやってみたいと思っていた仕事に近く、大きなやりがいを感じられると思いました。
アプリ運用センターでデータサイエンスしてみた
入社後は、研修期間を経てAI事業本部小売DX部門アプリ運用センターに配属されました。配属後の仕事をまとめた上で、個人的に感じている楽しさ・難しさについてまとめてみたいと思います。
配属後のお仕事
配属後は、購買データを活用したオンライン広告配信プロダクトがより魅力的な広告商品になることを目指し、さまざまなML/DSタスクに関わりました。具体的には、購買データを活用した広告効果の計測（A/Bテスト）や、購買予測モデルの実装などです。
広告効果の計測では、オンライン広告によって、訴求された商品の購買数やレジ通過数がどの程度変化したか、A/Bテストを実施しました。さらに、A/Bテストをより安定的に運用することを目指し、自動化プロジェクトにも取り組んでいます。
購買予測では、クライアントに蓄積されている購買データを分析し、様々な粒度で消費者の購買行動を予測するモデルの実装を行なっています。将来的 には、予測結果に基づいた広告配信を行うなど、より良い購買体験につながるような広告運用への適用を目指しています。
この一年間は、「小売企業のマーケティング施策の一部である広告は、購買行動をどのように変えるのか？また、どうすれば広告効果を高めることができるのか？」をテーマに仕事をしてきたのかなと思います。まだまだやるべきことはたくさんありますので、引き続き頑張っていきたいと思います。
小売領域でデータサイエンスを行う楽しさ
小売領域でDSとして働く楽しさは、技術的なチャレンジだけでなく、世の中の購買体験をより良いものに変えられるという点だと思っています。小売企業では、チラシやオンライン広告、クーポンなど、様々なサービスや販促を行なっています。施策の因果効果を計測し、どのように改善すべきか提案することで、消費者が潜在的に求めている情報をスムーズに提供し、よりよい購買体験を提供することができます。また、私たちのチームでは、ECやアプリをより使いやすいものにするための改善施策についても、データ分析に基づく検討を行なっています。今後もさまざまな切り口から、より滑らかな購買体験の実現に貢献していきたいと思っています。
小売領域でデータサイエンスを行う難しさ
一方で、小売領域でデータ分析を行う上で特に感じた難しさは、現場の業務フローに関する深い理解が求められるという点です。すでに動いている業務フローを変更するのであれば、なぜ現状がそうなっているのか、変更のコストはどの程度か、変更後の業務フローは安定的か、などなどさまざまな要件を考慮した上で、本当に求められるデータ活用方法を提案しなければなりません。クライアントへの提案の幅は、深いドメイン知識を身につけることが不可欠と痛感しています。技術とドメイン知識の両方を深めたデータサイエンティストこそが価値ある施策を作れるのではないかと思っているので、今後も輪読会など通して勉強していきたいと思います。
アプリ運用センターで働いてみて思ったこと
この1年、アプリ運用センター所属のデータサイエンティストとして働いてきました。当部署には様々な職種の方が働いているため、データサイエンティストとしても学びが多い場所だと感じています。
各分野の専門家がいる
言いたいことの大部分は同期の岩本がまとめてくれていますが、一番の魅力は、マネージャー・エンジニア・デザイナーといった多様な職種の専門家と一緒に働けることだと思います。要素技術に対するプロとそれを繋げるプロがいるため、データ分析から得られた示唆に対して多様な角度からフィードバックをもらうことができます。フィードバックを通して、多様な角度から分析や検討を行うことができる環境です。
本質的に意味のある施策を求めてくれる
マネージャーや先輩データサイエンティストの方に対して、分析やデータ活用の相談をすると、「どうやったら購買体験をより良くできるのか？改善プロセスの中で、分析やデータ活用はどのような貢献をすべきか？」といった本質的な指摘を貰うことがよくあります。なんとなくデータ活用ができればいいといった手段と目的が転倒したマインドではなく、本当に購買体験がよくなるものを求めているからこそ、こうした指摘がなされるのだと思います。分析者としても、大きなやりがいや学びのある環境なのではないかと思います。
最後に
この一年、小売領域でデータサイエンティストとして仕事をしてきて、チャンスや楽しさ、難しさがわかってきました。今後も、見つけた課題の中でいかに価値を見出せるか、集中して取り組んでいきたいと思います。個人のスキルの習熟はもちろん必要ですが、小売業界はあまりに広く、本質的な変革を成し遂げるにはまだまだ多くの仲間が必要です。引き続き私たちは一緒に働いてくれる仲間を募集中ですので、興味を持っていただけた方はぜひお話しできればと思います！