【CDOインタビュー】データやテクノロジーが当たり前に使われる世界へーデータとビジネスをつなぐコリニア

高橋聖　Takahashi Satoshi
1980年生まれ。東京大学院卒業後、マサチューセッツ工科大学に進学。博士号（Ph.D.）を取得する。2011年国内コンサルティング・ファームに入社。2014年にITメガベンチャーに入社し、データ統括部門に所属。データサイエンティストとして大規模データ活用サービスの構築に携わる。2018年コリニアCDOに着任。現在に至る。

MIT卒業後データサイエンティストとして活躍してきた高橋は、2018年にコリニアに参画。現在はコリニアの強みでもあるデータ・AI分野の要を担う存在となっています。高橋のテクノロジーとビジネスへの眼差しを通して、コリニアの核となる理念の背景や今後の展望に迫ります。

データとビジネス領域の有機的なつながりが価値を生む

コリニアではどのような仕事をしていますか。

CDOとして、データサイエンスチームの仕事やコミュニケーションが上手く回るよう、マネジメントを行っています。また、メンバーのサポートやアドバイスだけでなく、自分自身も一員として開発などに携わり、現場感を大切にしています。主なプロジェクトとしては、自社プロダクトのautoBIがあり、その他にもAIを活用した需要予測システムの開発、LLMによる業務効率化の取り組みに携わっています。

どんな時にコリニアが必要とされていると思いますか。

企業がデータやAIを使いたい時だと思います。私たちの強みはビジネスの課題からディスカッションを始めることができることです。メンバー間でデータ、ビジネスの双方の領域が有機的に繋がっているので、単にデータ活用の相談に留まらない包括的なソリューション提供ができ、クライアントに価値を感じてもらうことが出来ていると思います。

コリニアはどんな雰囲気ですか。

本当にいろんな人がいると思います。ものすごくデータサイエンスができる人。データを扱うチームだけれど、データ分野のバックグラウンドがなく、ビジネスの知見を生かす人。ビジネス分野が得意な人。そういう様々な特色を持った人がフラットに協働できる環境です。対等に意見を言い合える雰囲気は私自身いいなと思っていますし、上下関係を気にせず、本気でディスカッションして、「チームで最上級のアウトプットを生み出す」という意識が浸透しているんだと思います。

印象に残っているプロジェクトはなんですか。

源社の案件は先方の漠然とした悩みから、業務フローを含めたシステム実装まで一気通貫でできた案件であり、とても印象深いです。源社は富山県で鱒寿司の駅弁を生産しています。賞味期限が厳格な生鮮食品を扱い、かつ需要予測が難しいため、発注業務は心理的負担が大きいものでした。私たちは効率化やロス削減にとどまらず、発注システムがいかに心理的負担を軽減できるかを大切にしました。
ヒアリングを重ねた結果、人間とAIが共存し、相互の良さを補完し合う設計ができました。日経クロステックにてこの件が取り上げられ、「人に寄り添うAIってこういうものかもしれない」や「今回の事例のように人とAIが協働するモデルを実現できれば、より豊かな社会を生み出せると思う」などと記載いただいたのは感慨深いです。

【詳細はこちら】https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000031295.html

すごいテクノロジーが社会に還元される世界をつくりたい

なぜ研究職ではなくビジネスの世界に出たのでしょうか。

テクノロジーが大好きで、学士から博士課程まで研究に打ち込みました。テクノロジーが世の中でどう使われているのか、使えるのかに強い関心を持っていました。
このまま研究職に進み、専門性を高めながら論文を書き続ける道もありました。しかしそれだけだと研究結果やテクノロジーは社会へ還元されません。どんなにすごいテクノロジーがあっても人が使えない状態はもったいないと思ったのです。そこで私はテクノロジーを社会に還元することができ、活かせるビジネスの道を選択しました。

コリニアに参画したのはどうしてですか。

まだ日本でようやく「ビッグデータ」という言葉が出てきたくらいの頃に、データとテクノロジーを掛け合わせることへの可能性を感じていました。これからはデータ活用がビジネスの肝になることを確信し、この分野を突き詰めようと思い立ちました。博士課程の修了後はコンサルタントとしてクライアントのデータをベースに、課題解決を行っていましたが、その後は自社内で大規模なシステムを運営するITメガベンチャーに転職しました。社内に蓄積されたデータを用いて、マーケティングなどの数々の施策を行い、効果を上げることに成功した一方、ビジネスにおけるデータ活用を促進することの難しさも痛感しました。そのような企業が世の中には数多くあり、ビジネスでデータを当たり前に使える世界を創りたいとの想いから、コリニアに参画しました。

自社プロダクトにかける想い

自社プロダクトのautoBI*について、着想にはどのような背景があったのでしょうか。

私自身の根底にある、ビジネスパーソンがAIやデータ、テクノロジーをバリアなく活用できる将来を作りたいという想いによります。
経営層から現場までどのレイヤーにおいても、データ分析の結果から示唆を得ることのニーズがあることを前職の頃から感じていました。しかし実際やろうとすると多くのコストと専門家の協力が不可欠です。つまり、現在はデータ活用を誰もができるステージではないのです。
わからないことを気軽にネットで調べるのと同じような感覚で、ビジネスパーソンが当たり前にデータから得られる示唆を使い、意思決定できる環境を作る。その考えのもと生まれたのがautoBIです。

*autoBI (auto Business Insight)
データ分析のスキル（分析手法の検討、プログラミング、分析結果の解釈等）が十分でないビジネス担当者の方でも容易に、手元のデータからビジネス目的に応じた示唆の導出を可能にし、意思決定の質とスピードを向上させるツールです。2023年9月よりトライアル提供を開始しました。

【詳細はこちら】https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000031295.html

コリニアに参画してからautoBIの前身となるものを作りました。実用の兆しを感じた一方、システム自体に「データに対する理解」が必要であるという問題が浮上しました。導き出される示唆に対して、データサイエンティストがビジネスシーンで説明できるよう解釈・翻訳するような能力が必要だったのです。
そのとき現れたのがchatGPTでした。chatGPTを利用することでデータの解析能力が向上し、精度を上げることに成功しました。ボトルネックを突破し、ビジネスパーソンでも使える分析ツールを生み出すことが出来たのです。
 
autoBIの構想のプロダクト化には岩澤（当社取締役）の参画も非常に大きいです。彼が開発に前向きであったこと、実務のサポートをしてくれたことはautoBIの実現を確実に加速させました。コンサル業務をやってきた会社でのプロダクト化は大きな決断になりましたが、他の経営陣も歓迎し、どうやって進めるか一緒に考えてもらえたのはとても嬉しかったです。

autoBIの今後の展望について教えてください。

現時点では、私の全体構想の一部がカタチになった発展途上の段階で、さらにブラッシュアップしていきたいと思っています。より多くの機能を追加することによって、あらゆるユーザーがデータから深い示唆を得られるプロダクトにしていきます。
また、どの業界においても使うことができ、そこでより意味のある示唆を導出することができる、という「幅と深み」を増していきたいです。すでに数社と実証実験を開始しており、今後の拡大が楽しみです！

どんな人と一緒に働きたいですか。

未来志向で、自分事として動ける人と一緒に働きたいです。また、ビジネスとテクノロジーの双方に関心を持てる、視野の広い人を歓迎しています。もちろん両方の領域を完璧に網羅することはできませんし、専門性の偏りはあります。専門外の部分に対しても目を向け、理解しようとする姿勢は私たちの強みです。このスタンスを共有できるととても良いなと思っています。

テクノロジーへの飽くなき興味と探求心、autoBIが代表するビジネスシーンで人と協働するAIプロダクト開発は、コリニアのさらなる発展を期待させます。ここまでご覧いただきありがとうございました！

コリニアでは、事業を共に成長させていくコンサルタントやデータサイエンティストを募集しています。興味を持っていただけた方は、以下フォームよりご応募ください！
【採用応募フォーム】https://forms.gle/ZEhHU2doDVpbjjTC6