インタビュー
マイナビのビッグデータ活用とは？「ビッグデータ・AI課」にインタビューしました！
はじめに
今やデータ活用していないと時代遅れと言われるIT社会の中で、ビッグデータを元にサービスを展開していくことはとても重要です。
人材業界を牽引するマイナビでは多種膨大にあるデータをどのように活用し事業展開に生かしているのでしょうか。
今回は、IT事業推進統括部DX推進部ビッグデータ・AI課より3名のメンバーにインタビュー。ふだんの業務からデータをどのように活用しているのか、チームの魅力などを赤裸々に語ってもらいました。
※取材・撮影は、感染防止に配慮した現場環境にて実施いたしております。
プロフィール
T.Rさん
2019年にマイナビへ新卒入社。ビッグデータ・AI課に配属され、現在は主にデータサイエンスの領域を担当し、データ分析の業務に従事。
プライベートでは写真を撮りに出かけたり劇場で演芸鑑賞をするなどアクティブに活動。最近はコロナ下の状況もあり、NETFLIXで映画やアニメをみることにもハマり中。
M.Wさん
2016年にマイナビへ新卒入社。入社すぐの頃は、データ分析チームがまだできていなかったこともあり、以前から興味をもっていた商用システムの物理インフラ保守・監視などの業務を2年ほど担当。3年目になるタイミングで、現在の課の前身となるビッグデータ・AI準備課に異動。
プライベートではダンスダンスレボリューション(DDR)にハマり中。コロナ禍の在宅勤務の影響で体重が5kg増え、ダイエットを兼ねて始めたが、最近は週に1、2回やるほどに。T.Rさんと同様、アニメや映画鑑賞も好きで、休憩時間中には一緒に盛り上がることも。
T.Yさん
ビッグデータAI課 課長。2018年にマイナビへ中途入社。前職では、約17年間ソフトウェアハウス系の企業でシステム開発に従事。マイナビに入社後は、AWSなどのデータ分析基盤の開発を企画の立ち上げから行う。1年ほど前にマネージャーに昇格し、プレイングマネジャーとしてシステム開発をしながらチームのマネジメントを担当。
料理好きということもあり、週末は、朝昼晩の料理作りから片付けまで担当。お酒も好きで、料理をしながらお酒を飲んで楽しむ日々を過ごしている。
データを活用してこれまでにできなかったことを実現していく
ビッグデータ・AI課での業務を詳しくお聞かせください。
T.R：具体的な業務内容としては、機械学習を活かして求職者と企業のマッチングの実現を目指す取り組みや、自社の新卒社員の育成のために個々が達成している売上の推移や上司からの評価などのデータを分析しています。
M.W：主に自然言語処理を担当しています。例えば求人情報から特徴的な言葉を抽出してサイトに表示させ、閲覧者の希望した求人を見つけやすくするような取り組みなどですね。
あとは、今年から研究開発をしていくことになり、今年入社した新卒の社員とともに自然言語処理についての研究開発を始めています。
T.Y：私はデータ分析基盤などの設計開発からメンテナンス・運用までを行なっているので、マネージャーとしての立場ではありますがプログラミングも多く手がけています。
その他にもAWSやGCPを用いたパブリッククラウドのインフラ構築や運用、データサイエンスの分野ではロジックを作った検証もしています。
業務の幅が広いですね。
M.W：そうですね。ただ私の場合はすべて自発的にやりたいと申し出ています。やりたいと思ったことはどんどん挑戦させてもらえる環境なので、「気になったことはやってみよう！」と積極的な姿勢で取り組んでいます。
T.Y：私の課はデータサイエンスからシステム開発まで幅広く行なうのですが、システム開発の経験も長かったですし、データサイエンスは以前から興味があった分野なので、どの業務も抵抗なく取り組めてしまいますね（笑）
T.Yさんはマネージャーとしてもご活躍されていると思うのですが、ビッグデータ・AI課のミッションはマイナビでの各サービスにどのように貢献されていると思いますか？
T.Y：ビッグデータ・AI課では「マイナビのさまざまなビジネスにデータを使っていかに価値を出せるか」をミッションに掲げています。
とはいえ始まったばかりの課ですので、貢献という面ではまだ種まきの状態です。T.Rさんが話したように社内向けのデータ分析や相関、要因分析を行なっているので、少しずつ関与・貢献が実現できていると感じています。
いずれは社外向けのサービスに対しても貢献できるようAIチームで協力しあっています。
ありがとうございます。ITの中でもかなり専門的な分野ではあると思うのですが、AIやデータ活用を進めていく上で面白いと感じる点や難しいと感じる点はありますか？
T.R：データを扱う専門部署ですので、依頼してくれる事業部よりもデータ分析に詳しいことはもちろんです。その一方で、データの元となる事業自体に関しては当然ながら事業部のほうが詳しいので、どのような形で聞き出していくかということが面白くもあり難しく感じる点でもあります。
M.W：AIや機械学習の分野は動きが速くていろいろな論文がどんどん出てきます。新しい情報を学ぶことはとても楽しいのですが、情報のスピードについていくのが本当に大変です。
加えて、新しい技術をビジネスの場に適用できるかという問題もあります。最新の技術をただ当てはめていくだけでなく、従来の技術もあわせて用いることが求められるので、振り幅広く対応する必要があります。一筋縄でいかないことが多いのでトライ＆エラーで日々取り組んでいますが、ガチッとハマった時には「よっしゃ！」と達成感を得られますね。
T.Y：私は数学や科学が好きなので、技術的な面を学べることは純粋に面白いです。やはり事業に活かすためのシステムにすることが必要なので、ビジネスに役立てるよう考えていくことが楽しくもあり苦労もする点でもあります。
役職に関係なくフラットに意見を出し合える環境
チームメンバーのお2人にお尋ねしますが、ビッグデータ・AI課はどんな雰囲気のチームでしょうか？
T.R：和気藹々、切磋琢磨、この熟語を具現化したチームだと思います。みんなが研究熱心なので新しいITサービスや技術について話したりすることも多いです。休み時間にはハマっているアニメとか、共通の趣味で盛り上がったりもしますね（笑）
M.W：言いたいことをキャッチボールのごとく言い合える雰囲気ですね。この技術がサービスに活かせそうだとか、もっとこうした方がいいんじゃないかとか、上司・部下関係なく意見を出し合えるのがビッグデータ・AI課の魅力だと思っています。
ただふざけるときはみんなすごくふざけあっています（笑）
対等に意見を交わしあいながら冗談も言い合える。そんなフラットな関係で仕事ができているのが嬉しいですね。
皆さんからその雰囲気がとても伝わります（笑）お三方を見ていても上司、部下という垣根を越えてとてもフラットにお仕事をされていると思いますが、T.Yさんがマネージャーとして心掛けていることはありますか？
T.Y：私は元々技術畑でやってきたのでマネージャーらしくないところがあるようですが、メンバーからのフィードバックを真摯に受け入れて努力していきたいと考えています。
もうひとつは、技術範囲が広く深く必要な仕事のなかで、メンバーも得意不得意があり興味のある分野が個々に違うので、マネージャーとしては適材適所でメンバーが活躍できる環境づくりを意識して業務に取り組んでいます。
マネージャーという立場でもメンバーのフィードバックを受け入れようという姿勢がとても素敵です。
T.Y：私もこの年齢になってくると周りから意見を言われにくい状況になってくると思いますが、必要があればやはり率直に伝えてほしいなと思いますね。そうしないと自分の成長も止まってしまうと思っています。
業務をしていく上でチーム内で相談し合うこともありますか？
T.R：やっぱり仕事をしていく上で一番ぶつかるのがデータをマイナビの業務にどう活用していくかという部分なのですが、過去に類似したケースがあることも多いので、その時にプロジェクトに携わっていたメンバーに「このデータの活用方法について知見はありますか？」と相談することはありますね。
T.Y：マイナビのサービスは主に人材系なので、プロセスやステータスなどの細かいところは違っても、大きい枠として見ると求職者と企業という関係は同じであることが多いので、データの共通部分があるんです。そのため新しい分野でのデータ活用でも過去に類似したケースがあったということは少なくはないので、過去に担当していたメンバーがその時の知識や経験をシェアするといったことは日常的に行われていると思います。
自分の考えを真っ直ぐ伝えられる人に入ってほしい
ビッグデータ・AI課にはどんな人が向いていると思いますか？
T.Y：私たちの課で働く場合、業務内容はシステム開発によるかデータサイエンスによるかのどちらかになってきますが、どちらの分野になってもビジネス的要素に興味を持つことが重要になってきます。
技術だけ勉強したいというよりは、技術もビジネスも両方学びたいという人が向いていると思います。
M.W：自分が働いていても思うのですが、しっかり自分の意見を主張できることが大事だと思います。わかりやすく伝えることも大事ですが、わかりにくくてもいいのでまずは「自分はこう考えています！」と伝えようとする気持ちがある人が向いていると思いますね。
T.Y：そうですね。自分の意見を大事にできる人と一緒に働けたらうれしいです。
最後にビッグデータ・AI課の皆さんの今後の目標があればぜひお聞かせください。
T.R：今は事業部側から依頼をもらって自分たちのところで分析をして、その結果から考察をして事業部に伝えるという流れが主ですが、将来的には事業部自身で分析ができるようにサポートしていきたいと思っています。そのために、今の仕事を並行しながら事業部とコミュニケーションを取ることにも注力していきたいです。
M.W：専門性をより身につけていきたいと思っています。私は数学にあまり強くないので克服したいですし、エンジニアリングのスキルももっと高めていきたいです。
自分の市場価値を上げて、どこでも通用できるくらい広く深く知識を身につけていくことが今後1、2年の目標です。
T.Y：まずは現在の課で明確な成功事例を作ることを目標にしています。まだビッグデータ・AI課は始まったばかりで社内でも認知されていない部分があるので、大きな成果を上げることが重要です。
社内に対してはもちろん、将来的には社外にも「マイナビはデータ活用もできる！」ということを知ってもらえるようにチーム全体で努力していきたいと考えています。
おわりに
マイナビの事業にまさに一石を投じる役目を担っているビッグデータ・AI課。
進化するIT技術をビジネスに活かすために一丸となって切磋琢磨している姿勢や、入社年月に関わらずフラットに意見を言い合えるチーム作りをされていることを強く感じられるインタビューでした。
エンジニアブログでは今後もエンジニアの声をお届けしていきます！
※本記事は2020年10月時点の内容です。
