【受講生インタビュー】実データを用いたリテールAI検定 シルバー

リテールAI研究会 テクニカルアドバイザー。P&G ジャパンに入社し、ビックデータ分析や機械学習関連の開発に従事。現在は、今村商事株式会社の代表取締役として、IT 技術を駆使した小売流通業の改革に取り組んでいる。

まず初めに、普段取り組まれている業務やデータサイエンスとの関わりなど、簡単な自己紹介をお願いします！

吉田達也といいます。34 歳です。現在、Web サービスの企画やデザイン、広報関係をベンチャー企業でやっています。データサイエンスとの直接的な関わりはそこまで多くなく、Google や Twitter などのアナリティクスでデータを確認しているくらいです。

では、今のこの業務の中では、そこまでデータ分析をゴリゴリするというわけではないんですね。

そうですね。まだ、サービス自体が小さいこともあり、データがそもそも少ないです。とはいえ、少しづつ段階を踏んでやっていきたいと思っており、今後使っていけると感じています。

今回、リテールAI検定の研修をご受講するキッカケや決め手となった大きな要因はなんでしょうか？

１番のキッカケはキカガクです。元々、キカガクの長期コースや機械学習のコースなどで勉強した経験もあるのですが、実務に活かせるイメージがあまりなく、しばらく離れていたんですよね。そんな時、AI リテール検定を知り、面白そうと思いました。 元々、自分が前職で流通系や製造系の会社にいたこともあり、より身近なテーマで、今まで勉強したことも活かせるのでは？と感じました。また、自分のスキルや市場価値も会社でうまく使いこなせば、上がるかもしれないというのもあります。 あと、キカガクさんの授業が本当にわかりやすくて、単純に面白いっていうところが以前からあったので、学びたい欲求もありましたね。

ありがとうございます。受講前は、キカガクのコンテンツで勉強されてきたっていう感じなんですかね。

そうですね。Udemy の講座や機械学習関連のセミナー、また長期コースを受けていました。

検定を受ける前に関しては、何か不安点や気になることはありましたか？

そうですね。SQL の経験がなかったことが心配でした。

実際に SQL は初めて触ってみて、どうでしたか？

事前動画で学ぶことができ、また講義の初日に SQL を復習する機会もありました。３日間の講義はやや抵抗がありましたが、１ヶ月の課題を通じて、何となく理解できるようになりました。

ありがとうございます。プログラミングはやり方がわかることと、腑に落ちることは違いますよね。

そうですね。扱えるところまでは、少し段差はある印象があります。今は何となく、ここの条件を差し込めば、データを抜き出せるかもしれないといったイメージが湧いています。

やはり、自分でこういうことをやってみようと思うところから実際に試してみて、ここをこうしたらいいのかという試行錯誤が、使えるところまでの道筋としては、切っても切り離せない感じがしますね。

今までキカガクの様々な講義を受けていると思いますが、リテールAI検定の研修は何か違った点はありましたか？

やはり、現場に近い感じがしました。実データも使っていますし、データ量のボリュームも多く、リアリティがありました。また、例え話もすごくわかりやすかったです。 今までは学びを活かすことは難しく、また、資格を取るための勉強だけではモチベーションを保つことが難しかったです。やはり、ビジネスとして、実社会で使えそうな学びは良かったです。

大きなデータを使って学ぶことができる機会って本当にないですよね。 特に今回はコロナという急激な時代の変化を、多くのデータから読み取れたことも、面白かったと思います。

研修に参加して良かったことやどんな学びがありましたか？

データ分析から提案までの流れを一通り体験できたことが一番良かったです。データから提案までの流れをイメージできるようになりました。

ありがとうございます。それまでは、結構データを使って機械学習でモデルを作るなど、各ピースを学んでいたと思いますが、そのピースが１つの線に繋がったことも収穫として大きかったですか？

はい。ビジネスとして使う場合は、むしろ、AI リテール検定から学ぶべきだったと今となっては思っています。 多分、何か仕事に活かすと考えると、今回の講座はやっぱり一番わかりやすいなと感じます。

ありがとうございます！

データ分析を学んでみて、今までと異なったイメージなど印象に残ったことはありましたか？

思ったより Excel で、できることに驚きました。あとは、課題や原因を見つけていくことが難しく、ここの難しさについては当初あまり想像できていなかったです。 どこの部分をエビデンスとして、データ分析が使えるのか？最初は繋がっていませんでした。

なるほど。問題を解決するためのデータ分析はイメージできたと思うのですが、問題を見つけるためのデータ分析には「ん？」と疑問に思っていたところが、Excel でもできるのか！という発見をしたんですね。

そうです。機械学習で予測することがメインだと思いますが、サイエンスという大きな括りで考えると、課題を発見することも含まれると実感できましたし、思考の整理にもなりました。

実務で考えると、本当に大部分のところは初歩的なスキルではあるものの、使い方が重要になるという感じですよね。講座の中では様々な手法を紹介しましたが、いかがでしたか？

本当にわかりやすかったですね。スーパーというテーマもそうですが、実際にこういう分析して、こういう結果が出て、スーパーの並びや商品選定に繋がる流れが本当にわかりやすかったです。 特に協調フィルタリング（予測における手法の１つ）は、説得力もあり、面白いと思いました。また、データ分析の現場の話が聞けたのも嬉しかったです。

今回の講義では、実データ、そしてデータ分析の流れを体験しながら、手法をお伝えしたので、各手法が実際にどこで使えばいいのか？具体的な活用シーンがうまく紐づけができたと思います。

研修後の１ヶ月間の演習は、取り組んでみて良かった点はありますか？

３日間で学んだ講義のノートブックを見返しながら、演習を進めていたのですが、自分で学んだことを使っていくうちに理解が深まりました。 実は、３日目のところで路頭に迷って終わった感じだったんですが、実際に自分で課題をやっていく中で、迷っていたフェーズが明確になり、客観的に冷静に学習した内容を見れるようにもなって良かったです。結構ハードな感じでもありましたが、学びも多かったです。

ありがとうございます。まさに学んだ内容で、抜け落ちてる部分などを実際に実践してみることで、曖昧な部分はしっかり復習して、実践できる力をつけていただけるような１ヶ月の演習になったと思います。 苦労した点はございましたか？

どう進めていくべきか、何から手をつけるべきか、最初は不安がありました。

最終的にはすごいまとまった形になったと思いますが、どのように乗り越えましたか？

講義の資料を見返してたり、最終的なゴールのような発表例を一回みたことで、思考がリセットされ、落とし所が見えてきました。 色んな方法を挑戦しようとしたら、頭の中がごちゃごちゃしてしまったこともあり、ゴールを再確認したことで、何か簡単な形でも、１つ作り切ってみようと思いました。 一旦、間違っていたとしても、通してみようと進め、最終的な成果物ができた感じですね。

吉田さんが今後どのように活かしたいですか？何か取り組みたいことはありますか？

Excel でのデータ分析を、もう少し簡単なところから始めたいと思います。また、Azure の Databricks も、もう少し使ってみたいです。 そして、データーベースを読み込む設定も経験して、実際にデータ分析をしてみたいと思っています。

ありがとうございます。次のステップの１つとして、個人でデータ分析に取り組んでみることを１つの視野に入っているのは、非常に嬉しいです。

ようやく、現実と学んできたことが繋がるんじゃないかと思っています。

受講を検討している人に対して、コメントお願いします！

仕事に使いたい、使う必要がある、また AI に興味があるけど、実際に役立つのか？あまりイメージが湧かない人に、オススメしたいです。満足すること、間違いないと思います！

改めて、ありがとうございました！