数十億円の利益がデータ分析から生まれる
――社内でデータサイエンティストの地位が向上したということですが、何かきっかけはあったんですか。データ分析が貢献して売り上げが一気に上がったとか。
松本：じゃらんのポイント施策、ポンパレのメールのリコメンドの2つを1年目にやったんですけど、この2つが花開いたからでしょうね。
ほかにも全部合わせたら数十億円の利益がリコメンドエンジンから生まれるとなると、まあまあ嬉しいものです。そういうきっかけがあったからだと思います。
――そうすると今後もグループ内でデータサイエンティストという職種の需要は高まっていきそうですか。
松本：そうですね。プロジェクトの日々の悩みはどんどん出てきて、それに対してどんどん解いてるんですけども、それ以上の量の悩み、やりたいこと、アイデアが出てくるので、まだ全然足りないですね。
新卒も来年3人入ってきますし、中途も引き続き募集しています。新卒は数年後に育ってくれればいいと考えているので、ちょっと敷居は低いんですけど、中途に関しては少数精鋭の厳しい面接ではありますが、それでもくぐり抜けてくる人を1年に1〜2人は増やしていきたいと思っています。
数学と統計学の知識を学んでおく
――例えばいまから目指す人はどういった勉強をすればいいのでしょうか。
松本：学生の場合、数学と統計の知識がまず必要です。ビジネスとマーケティングの知識は企業に入ってから学んでもらえばいいと思います。エンジニアリングの能力も、最近は「自分でサイト作ってます」っていう人もいるので、エンジニアリングの能力と数学と統計の知識は大学で身につけられるでしょうね。マーケティングとかビジネスの世界はリクルートに入って勉強するとかね。僕もそうでした。
社内にはマーケティングの深い知識、おもしろいアイデアを持っている人がいっぱいいるので。それはリクルートに入る前から思っていたんですけど、入ってみてもやっぱりそうでした。
前職ではほかの企業に対してもコンサルティングとか分析させてもらっていましたが、地頭が良い人材は割合で言うとリクルートが圧倒的に多い気がしますね。
非構造データをいかにビジネスに結びつけるかが課題
――例えば、いまリクルートライフスタイルで解決したい課題とか、ここはまだまだとか、そういう部分はありますか。
松本：OtoOのデータとかスマホのデータが取れるようになってきて、そこをいろいろ頑張ってるんですけども、まだ「これだ」というのがないんですよね。だから1年間いろいろ試してきて、なんとなくはわかるんだけど、なんとなくわからない混沌とした状況が続いてるので、引き続きそこは取り組んでいこうかなっていうのと、あとは、人工知能ですかね。
人工知能っていうと安っぽいんですけど、AIです。IBMが「ワトソン」を出してるじゃないですか。あれにすごく興味があります。というのも、最近はビッグデータとか言われて、データが急激に増えています。
どんなデータが増えてるかっていうと、構造化データと非構造化データに分けることができて、構造化データも増えてはいるものの、爆発的に増えてるのは非構造データなんですね。非構造データとは何かっていうと、テキストとか画像とか音声とかビデオとか、そのあたりを非構造データと呼ぶんですが、そこがどんどん増えています。
どんどん増えるデータに対して、どういうアプローチをすればビジネスに転換できるのかとても興味があります。そういった今後増えてくるだろうデータに対して、リクルートもそれを資源としてビジネスの範囲を広げていきたいと思っています。
そういう部分に対してどんな技術が使えるのか、いまはわからないですけど、ずっとウォッチしていると、もしかしたらおもしろいアイデアが浮かぶかもしれないので、そのときはリクルートが人工知能を使ったサービス、ビジネスを提供してもいいですよね。
例えばじゃらん。日付があって、エリアがあって、宿があってという選択じゃなくて、もうちょっとふわっとした、「なんとなくこんな場所に行ってみたい、期間はいつでもいいし、家族が喜びそうな感じで」といったテキストデータを投げかけると、じゃらんが素敵な宿を教えてくれるというのは、次世代なWebサイトな気がしますし、実現していきたいと思っています。
大規模数理計画が今後の武器になる
松本：あとは数理計画ですね。大規模数理計画は10年くらい前から解きたかったんです。2002年ぐらいから解きたいと思っていて、これが解くのが難しい。
ツールの問題なのか、人材の問題なのか、そういうところにアンテナは張って探してきたんですけど、2〜3年ぐらい前にようやくきっかけが見つかった感じです。大規模数理計画が、今後1つの武器になっていくと思いますね。
特にリクルートってクライアントがいるので、カスタマーが喜ぶものだけを出してもダメなんです。リコメンドをするときに、宿Aが売れるからって全員にAばっかり出してると、みんな宿Aばかりに泊まる。
でも、そもそも宿Aに泊まれる数も限られています。ある人は「Aが好きです」と言っている、別の人は「Aもいいんだけども、Bもいいですよ」って言っている。それならば、Bを出してもいいわけですね。
それぞれよしなに、ハッピーになるような組み合わせを考えるのが、数理計画です。これは機械学習だけでは到達できない世界ですね。たくさんのクライアントを持っているリクルートだからこそ、必要な技術なのかもしれないです。
さまざまなタイプのビジネスを持っていることが強み
――そういったところを最適化することが競争力につながるんですね。
松本：そうですね。実際、そういう案件がどんどん進んできています。昔は解けなかったですよ。何千万人というカスタマーに対して、何百っていうサイトがあって、それを組み合わせていくと指数関数的に増えてしまいます。つまり、リコメンドするか、しないか、というのは2の何億乗の組み合わせです。あっという間に解けなくなりますね。
様々な問題に対し、どう解いていくかという知見を貯めつつ、より大きな問題とか、より複雑な問題に対しても、答えを出せるような世界がくればいいなと思いますね。もっと事例を作っていきたいです。
――リクルートライフスタイルはBtoCのサービスも、BtoBのサービスもたくさん持ってらっしゃる。それが計算する上でもメリットになるんですか。
松本：そうですね。例えばホットペッパービューティとホットペッパーグルメでは、名前は似てるんですけどビジネスモデルは全然違いますし、じゃらんは広告と従来課金でも違う。1つ隣の事業に、何となく似てるけど、考え方や背景や購買行動が全然違うビジネスがあるんです。
それはビジネスとマーケティングの理解につながりますね。最近はAirレジもありますけど、それもまったく別の分野ですし。そういう意味で自分のスキルを多様化させたり、他の会社よりも伸ばしたりしやすい部分はあります。
あとは「海外のカンファレンスや研修に行きたい」って言うと、いろいろなサポートをしてくれたりして、幸せだなと思うんです。そこでまた新しいアイデアを得たりします。毎年行くと時系列の変化を見ることもできるので、行き続けることも大切なのかなと、上を説得して行ってますけど。
本当のスペシャリストとは
――データサイエンティストの仕事の魅力とかやり甲斐ってどういうところにありますか。
松本：やり甲斐はあまり考えたことがないんですよね。魅力っていうのは、わからなかったことがわかるようになること。なんていうか何日もかけて悩んだパズルを解けたときのような感覚です。
環境もいいですからね。上層部の理解もありますし、お給料もいいと思います。そういう目に見えて良い部分と、働きやすさの部分と両方ともあって、朝から晩までデータにかき回されて疲弊している感じもなくて、わりとのんびり仕事もできます。
とはいえ、もちろんスキルは伸ばしていくべきです。スペシャリストというのは高い専門性を持っているのは当然なんですけども、それだけではスペシャリストとは呼べないと思っています。
高い専門性を持っていて、かつ世の中とか事業の環境の変化に応じて、自分自身を成長させることができる人だと思いますし、自分もそうあり続けたいです。
