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惑星の誕生の研究からビッグデータの活用へ!(新卒社員インタビュー_技術職 機械学習エンジニア編)

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こんにちは!Supership株式会社 新卒採用担当の石毛です。
Supershipには、毎年新卒で会社にジョインし、第一線で活躍する社員がたくさんいます。
そんな社員たちにフォーカスし、入社を決めた理由や現在携わる業務、そのやりがいについてインタビューしました!
今回インタビューしたのは、2019年にSupershipへ新卒で入社(修士課程卒)し、機械学習エンジニアとして「ScaleOut DSP」の広告データログ解析を担当する長尾です。学生時代は、「後世に残る理論を、自分の手でつくりたい」というモチベーションから惑星の形成過程の研究という未開拓のテーマに挑んでいた長尾が、次のチャレンジの場としてSupershipを選んだ理由とは?


【Intervieweeについて】
長尾 整道 (東京工業大学大学院 卒)

2019年に Supershipへ新卒で入社(修士課程卒)。データマイニングチームにて、広告のログデータの解析および配信最適化システムの開発等を担当。学生時代は、惑星の形成理論を研究していた。

1.星はどう生まれるか?未開拓のテーマに挑んだ学生時代

入社前は、大学院で惑星の形成過程について研究していました。惑星がどうやってできるかについてはまだまだ分かっていないことが多いのですが、宇宙空間のダスト(塵)同士が衝突合体を繰り返して大きくなっていくと言われています。私はそのごくごく初期のまだ小さいサイズ、マイクロメートルサイズのダスト同士が衝突すると、どのような振る舞いを見せるのかをシミュレーションしていました。宇宙を漂う塵は均一ではなく、サイズや形状、化学組成などが異なります。それらの条件を変えながら何度もシミュレーションし、集まった結果データを解析することで、どんな条件下でならダストが大きく育っていくのかを解明しようという研究です。

この分野を研究しようと思ったのは、まだ多くのことが分かっていない未開拓の分野で、後世に残るような理論を自分の手でつくりたいと思ったからです。惑星の形成理論は、観測技術が発達した近年になってから本格的に研究されはじめた領域なので、私達の世代が理論の骨子を組み立てられるチャンスがありました。実際、新しい発見についてのニュースを耳にすることも多く、ホットな領域で刺激を受けながら研究に打ち込めたのは良い経験だったと思っています。

2.ユーザー、広告主、メディア……。3者のデータを自社で取得できる強み

ただ、取り組む人が少ない分野ということは、仕事としてのポストが少ない分野ということでもあります。修士課程の1年目の終わりごろ、博士課程に進学して研究を続けるか、就職するかどうかを考えました。研究で食べていこうと思うと権威ある学術誌に掲載されるなどの大きな研究実績が必要ですが、残念ながら私はそこまでの実績は残せていませんでした。迷った末に、就職活動をすることを決めました。

アカデミックな研究テーマだったので、それに直結するような就職先は民間企業にはありません。ただ、研究生活のなかで自分が何に興味を持つことができるのかはある程度分かっていたので、就活の軸はすぐに見つかりました。それが「データ」です。シミュレーションの結果を分析するためのデータ解析に面白みを感じたこと、世の中でも機械学習エンジニアやデータサイエンティストといった仕事の需要が増えていること、この2点が理由でした。

そこから、データを使ったビジネスをしている業界を調べ、データ活用が特に進んでいる広告業界を志望するようになりました。Supershipに応募したきっかけは、登録していた就活サービス上でもらったスカウトメールです。業界研究の際に会社名は目にしていたので「知っている会社からだ」と思ったことを覚えています。限られた時間の中で自分にとってよりよい会社選びをするために、一社一社をかなりリサーチして応募していたのですが、Supershipは高精度かつ膨大なデータを保有しており、将来性を感じ応募しました。自社の広告配信プラットフォーム等を通じて利活用が可能となる、広範かつ多様なデータを自社で保有できている企業はほかにそうないのではないかと思います。データの量や質は、解析精度やそこから導き出せる推論の幅を左右するので、そこにアドバンテージがあることは私にとってとても魅力的でした。

3.データを活かし、広告の費用対効果を最大化する

いま担当しているのは、「ScaleOut DSP」という広告配信プラットフォームの配信設定の自動推薦システム開発です。広告配信の多くは自動化されているのですが、どのようなスケジュールで、どのようなターゲットに対して配信をするかの設定は、広告主や広告代理店の運用担当者が手動で行っている部分が多く、設定には少なからず手間がかかっています。そこで、システム側でオススメ設定を提示し、運用担当者はそれに承認を出すだけで配信が行えるようにしようというのが開発コンセプトです。レコメンドされるのはSupershipが保有する広告ログデータを解析して得られた、効果が出やすいと推測される設定です。商材やターゲット属性の組み合わせによって広告を分類し、それぞれに最適な設定を割り出しています。

この推測精度は広告の費用対効果に直結します。そして、費用対効果はSupershipの売上に直結します。自分のアクションの結果が数字という明確な形で返ってくるのは、プレッシャーでもありますが、モチベーションにもつながっています。

まずは業務に通用する専門性を身に付けながら、長期的には幅広い知識とスキルを持った、ジェネラリストを目指したいと思っています。惑星の研究をやっていた自分が、今はデータを扱っているように、ほんの数年で自分や会社の状況がどう変わるか予想することはできません。どんな変化にも対応できる、視野の広いエンジニアになりたい方はぜひSupershipを選択肢の一つに入れてもらいたいです。

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