PEOPLE
INTERVIEW

AIによるデータ分析で、あらゆるサービスの課題を解決する

共通(エンジニア)

AIエンジニア・データサイエンティスト

サービスイノベーション部 第3サービス開発担当

AZAKAMI TOMOKA

阿座上 知香

2019年入社

01 現在の仕事内容

ドコモならではのデータ活用で、ドコモを進化させていく。

機械学習や深層学習などAI技術の研究開発により、ドコモのあらゆる事業にデータドリブンなイノベーションを起こすことが私の所属する部署のミッションです。
そのなかで私が担っているのは、ドコモのサービスを通じて得られるお客さま情報などのビッグデータを分析したり、機械学習へ適用したりすることで、さまざまなサービスの課題解決をすることです。具体的には、お客さまがドコモのサービスを解約される原因の分析、コールセンターの入電数の予測、機械学習による新規料金策定時の加入シミュレーションなど、幅広い課題に対して解決策を模索しています。
また社内のデータ分析人材を増やすための「docomo DATA X Camp」(※)という全社的な研修プログラムでは技術メンター務め、研修後も継続的にサポートできるコミュニティも運営するなど、ドコモ全体にデータ分析の技術を落とし込んでいく役割を担っています。

※ docomo DATA X Camp(ドコモデータクロスキャンプ)…ドコモグループ内のデータ活用人材育成研修

02 現在の仕事のやりがい

データ分析の技術向上と、ドコモの事業貢献を両立できる。

データ分析によるサービスの課題解決と言っても、幅広い事業領域を持つドコモでは向き合う課題の種類も幅広くなります。一つ一つの課題に対して、世界中で発表されている論文から解決につながりそうな機械学習のアルゴリズムを探して適用していくなど、日々の業務は試行錯誤の連続です。チームのメンバーがアイデアを出し合って、自分1人ではたどり着けないような解決の糸口を見つけたときには、データ分析の研究という意味で自分の成長を実感することができますし、技術と課題のマッチングによる事業貢献という意味でも大きなやりがいを感じることができます。
学びの幅広さと、事業に貢献できる喜びを同時に得られることが、幅広い事業を展開するドコモでR&Dを担うことの魅力になっています。

03 これまでの挑戦

ハイレベルな舞台での挑戦で自分自身の力不足を実感し、そこから成長が加速した。

学生時代から憧れていたデータ分析の世界的なコンペティション「KDD CUP」(※)に挑むチームに、入社3年目の春に参加させていただきました。入社当初は社内のすごい方々が集まっているのだろうと遠目に見ている大会でしたが、2年目に取り組んだあるプロジェクトがきっかけで私に声がかかりました。実際に参加してみると、初めて扱う技術を理解するのに時間がかかったり、データがあまりに巨大でメモリに乗せきれなかったりと、個人としては力不足を痛感することの方が多い経験となりました。
しかし、レベルの高い大会で先輩方のノウハウを間近に体感することが、自分の成長につながりました。与えられた課題を解決する技術を探る上で有効な論文を見つけるためのアプローチの仕方から、その技術を実装する方法まで、数えきれない学びを得ることができました。
それから2年ほど経った今、KDD CUPのときと同じテーマの業務を担当することになり、当時扱った分析ツールをそのまま活かせるなど、蓄積したノウハウを発揮する場面も増えてきました。また、経験したことのないテーマと向き合うときにも「この分野ならこの企業からいい論文が出ているはず」「このランクの会議なら使える論文がありそう」など、当時学んだ論文を探すアプローチを応用することで課題解決力が向上したと実感しています。

※ KDD CUP…国際計算機学会(ACM:Association for Computing Machinery)が主催するデータマイニング関連の国際会議KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)で開かれるデータ分析競技会。

04 今後チャレンジしたいこと

人からもっと信用されるAIをドコモから発信していきたい。

高度なAIを実現するにはより多くのデータが必要ですが、「AI」と聞くと「仕事がとられそう」「悪いことに使われるのではないか」というネガティブなイメージがあり、データを提供することに抵抗感を持つ方も少なくないと思います。
ですが、多くのデータを保有するドコモだからこそ、そんなAIのイメージをポジティブに変えていくことができるはずだと考えています。まずは、AIが搭載されたサービスを通じて、「なんかいいな」「面白いな」「すごく便利になったな」と感じていただける体験をどんどんお客さまに提供していくことで、少しずつ世の中の信頼を勝ち得ていきたいと思っています。
「データから得られる価値はすべてお客さまのために」を合言葉に、データサイエンスのプロフェッショナルとして最新技術を探求し続けることはもちろん、その新しい技術をお客さまに喜んでいただけるサービス開発へとつなげていこうと考えています。

05 ドコモを志望した理由

ドコモならではの膨大なデータと、研究者としての成長環境がある。

たとえば、絵画が自動で生成できるサービスなど、データサイエンスの世界から今まで世の中になかったものがどんどん生み出されています。学生時代に初めて参加した学会で、そんなデータサイエンスの未来について多様な国の参加者が議論している姿が輝いて見え、私もこの世界で生きていきたいと心に決めました。
ドコモは移動機端末をはじめ、さまざまなサービスを展開しており、データサイエンスで重要な”データ”を膨大に保有していることが就職先として大きな魅力でした。また企業で事業に貢献しながらも、論文を書いて生きていきたいという研究者としての志も強かったため、横須賀に歴史的な研究所があり、論文を作成するノウハウがあることも、ドコモを志望した理由のひとつでした。さらにKDD CUPというデータ分析の世界的なコンペティションで入賞した実績もあることから人材としての強みも持っていることを知り、最終的に入社を決意しました。

06 学生へのメッセージ

個人の成長を後押しする制度も仕組みも整っている。

資格取得はもちろん、博士号をめざすときの学費の援助もあるなど、仕事をしながら知識や技術を磨いていく上でドコモはとても恵まれた環境です。また金銭面以外でも、資格取得に向けては社内でノウハウを貯めて共有する場があったり、博士号の取得をめざす社員は仕事と博士号取得の両立ができるよう,個人の成長を応援する風土が根付いています。
さらに、社内にロールモデルになるような尊敬できる先輩が多くいますし、海外での勤務が希望なら海外拠点も多くありますので、向上心や挑戦心のある方は、成長の舞台としてぜひドコモを考えてみてはいかがでしょうか。

OFF SHOT

オフの時間の過ごし方

学生時代にしていた喫茶店でのアルバイトをきっかけに大好きになったコーヒーが私の趣味です。休日には喫茶店を巡ったりもしていますが、平日のオフィスでもちょっとしたブレイクタイムを楽しんでいます。同じくコーヒー好きの社員を集めて「コーヒー会」を立ち上げて、部内のコーヒーカウンターで豆を挽いて「おいしいね」って言い合う味わい深い時間が癒しになっています(笑)。

1DAY
SCHEDULE

  • 5:00
  • 6:00
  • 7:00
  • 8:00
    起床
  • 9:00
    出勤
  • 10:00
    メールチェック、1日のスケジュール確認
  • 11:00
    データ分析人材を増やす取り組みに関するミーティング
  • 12:00
    昼食
  • 13:00
    担当している入電予測モデルの実装
  • 14:00
  • 15:00
    担当チーム内ミーティング
  • 16:00
  • 17:00
    離脱原因に関するデータ分析
  • 18:00
  • 19:00
    退勤
  • 20:00
    家事
  • 21:00
    夕食
  • 22:00
    お風呂
  • 23:00
    おうち時間
  • 24:00
  • 1:00
    就寝
  • 2:00
  • 3:00

※掲載内容は2022年12月時点のものになります

より詳しいエンジニア情報
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