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柴田 暁

柴田 暁

DataRobot Japan・ 正社員
  • CEO(最高経営責任者)
  • データサイエンティスト
  • 経営コンサルタント
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このロールモデルの掲載記事

経歴

  • CEO(最高経営責任者)
    DataRobot Japan正社員
    2020年11月〜
  • データサイエンティスト
    DataRobot Japan正社員
    2015年12月〜2020年11月
  • CEO(最高経営責任者)
    白ヤギコーポレーション会社役員
    2013年4月〜2015年10月
  • 経営コンサルタント
    Boston Consulting Group正社員
    2010年4月〜2013年4月
  • データサイエンティスト
    New York University契約・嘱託社員
    2007年10月〜2010年2月
  • Queen Mary, University of London Experimental Particle Physics・博士課程修了
    2004年9月〜2007年6月

職業の経験談

  • データサイエンティストやりがい

    仕事の中で、最も楽しいと感じる瞬間はどんな時ですか?

    データがインサイトとビジネスインパクトを生み出すとき

    データというとわけのわからない数字や、とりとめのない文章、大量のイメージデータなど、今日では多岐にわたり、またその量も猛烈に増加しています。大きいデータがいいかというとそういうことでもなく、小さくて価値の高いデータもあります。また分析の手法も簡単な集計から、統計的なもの、そして最近ではAI・機械学習を使った高度なものまで幅が広がっています。これも、高度な技術を使えば良いということではないです。

    自分にとって一番仕事の充実を感じるときは、...



  • データサイエンティスト苦労

    この仕事をやっていて、眠れないほどしんどい瞬間はどんな時ですか?

    前提が間違っていたとき

    データ分析は複雑なステップを順番に踏んで行く必要があります。例えば複数のデータを組み合わせる、その後にデータのクリーニングを行う、その後にビジュアライズして仮説を立てる、それを元にモデルを作る、それを元に予測を行う、などです。最終的にはより正しい結果が求められるのはもちろんですが、各ステップで正しいことをやっていないとあとになって大きな手戻りが発生してしまうということもあります。機械学習で予測モデルを作るステップまで到達することができた...



  • データサイエンティスト未経験者へのおすすめ本

    転職や就活で、この職業を目指す未経験の方におすすめの書籍は何ですか?理由と合わせて教えてください。

    『DataRobotではじめるビジネスAI入門』シバタアキラ、中山晴之、小島繁樹、川越雄介、香西哲弥

    データの活用は分析からインサイトを取り出してレポートとして報告する時代から、機械学習を使って将来の予測を行い、現実のビジネスプロセスを動かしているシステムの中で、人間に変わってリアルタイムで意思決定を肩代わりする時代に突入しています。そのような時代において重要なのは、データサイエンティストの仕事は技術者であること以上に、課題解決によって新しい価値を生み出すことだと言えます。そのためには、時間のかかる技術的な問題はできるだけ自動化し、ビジ...



  • データサイエンティスト先輩のアドバイス

    同業の先輩や同僚にアドバイスされたことで、最も仕事上の教訓になったことは何ですか?

    一つの問題を解くのではなくたくさんの問題を同時に解くこと

    私の尊敬する弊社の創業者であり、グローバルCEOのJeremy Achinからは、たくさんのことを学びました。その中で一つ私の考え方に影響を与えたことを上げるとすると、彼はあるときから「一つの問題を解くことよりもたくさんの問題を同時に解くことに興味を持つようになった」と言っていたことです。データサイエンスの活用の現実を見ていると、とても興味深いことに気づきます。以前は素粒子物理学で使われていた統計的解析手法やシュミレーション方法が、金融...



  • データサイエンティストこの職業を一言で表すと?

    最後に、この職業を一言で表すと?

    データからインサイトを読み出し、未来を予測する、魔法使いみたいな職業ではないでしょうか?第六感を持っていると言っても良いかもしれません。100年前だったら水晶玉を覗き込んでる人しかできなかったw


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