Recruitment人材・採用

エンジニア編

聞き手:I2A事業部 児玉 修司
撮影:I2A事業部 カメラマン パリンガヤン・エドウィン

シーオスが新たに提唱するIDA(Iteration Database Analysis)理論の研究に取り組んでいるのがI2A事業部の米里と石井。”ド“が付くレベルの理系二人にIDAを語ってもらった。

  • Koji Ishii

    Koji Ishii
    東京大学大学院理学系研究科修了。常に難易度の高いプロジェクトを担当し、顧客からも高い信頼を得ているシーオスを代表するエンジニア。

  • Yonesato Naoki

    Naoki Yonesato
    東京大学大学院工学系研究科修了。開発部門のマネジメントを行いながら、自身もトップレベルのエンジニアとして活躍。

「冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れる」分析結果に意味があるのか

―ビジネスを行う上でデータの分析は欠かせないのは事実。だが米里は、昨今のビッグデータブームには疑問を感じていたという。

米里:ちょっと前の新聞※1の記事に「靴の小売業者がビッグデータ神話に乗り、多額の費用で解析した結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れることがわかった」っていう話がありました。そんなの当たり前じゃないですか。これなんかは、業務の知識や仮説なしに行った分析では当たり前の結果しか出ないという典型的な悪い例。
※1:2013年10月17日付日経産業新聞

ビッグデータを使って、今までは分析できなかったような巨大で複雑なデータの集合体から新しいビジネスを生むための結果を出すべきなのに、単にデータ分析だけをやってしまっている。データサイエンティストが顧客のビジネスを理解せず未来に向けて適切な仮説を立ててない証拠です。未来は誰にだってわからない。でもビジネスを始めるには仮説が絶対に必要です。その仮説に基づいてデータを分析・結果を検証、誤っていれば修正・新たに仮説を立ててまた検証、というサイクルを早める事が大事で、ただビッグデータというキーワードに踊らされるのは理論的じゃないでしょう?

人の「知」をIT化するという挑戦

米里:今、石井と挑んでいるのはシーオスが持つロジスティクスやシステムの開発・運用実績で蓄積された、膨大な「知」のシステム化。高度な技術を持ったエンジニア 達の業務知識や運用ノウハウをロジックに組み込む事で、仮説と検証を高速化し予測困難な需要の増減に耐えられるシステムを構築できるのではないかと考えています。これを我々はIDA(Iteration Database Analysis)と呼んでいます。

石井:自分自身、システムの構築と運用のお手伝いをしてきて感じていたのが、お客様自身がうまくビジネスを回していく事の難しさです。ベテラン担当者がいるうちはいいけれど、個人の経験とカンに頼った運用だとビジネスのスケーラビリティがまったくないですよね。設計段階でベテラン担当者のノウハウをロジック化し、パイロットフェーズまでに最適なパラメタの仮説検証を終える=IDA化する事で、運用フェーズでお客様が継続的にIDAしていく環境を作るのが目標です。

米里:ベテランのカンと言われる分析・判断力は時に、並みのシステムでは太刀打ちできない精度をたたき出す事があります。そんな人間が意識下で行う膨大な発想・選択処理を実用的なターンアラウンドタイムで実現できるのか、というのはかなり厳しい課題だけれど、だからこそやりがいがありますね。

数式を実務に活かせる悦び

石井:IDAは以前スーパーコンピュータを使って研究していた分子動力学法(MD法)――正確には「第一原理経路積分分子動力学法(abinitio分子動力学法)」に似ているんです。ひとつのパラメタの変動が膨大な演算によって影響しあい、ゆらぎを繰り返しながら最適解に導かれていくところにMD法の数式の美しさと同じものを感じます。ひとつの数値という無機質なものがロジックによって、パレット単位の出荷だったものをケースの出荷に切り替えたり、ヒト・モノを有機的に動かしていく面白さというのは、仕事で単にプログラムやDBをいじっていては得られない体験です。

高度な計算力を活かすのならメーカーの研究職を選ぶという道もありますし、物流の仕組みを考えるのであればシーオスを含むロジスティクスの業種を選ぶ事もできます。でもその両方ができる環境、そしてそれに応えられる人間になる事はシーオスのIDAチームでしかできません。IDAは本当に徹底的に頭脳を使う事を要求されるので、ひさびさに思考で寝食を忘れる日々を送っていますよ。あ、食は忘れてないか(笑)

計算の話題になると、そうそう話が合う人はいないんですが、今の職場は米里がいるから助かっています。難易度の高いIDAの研究は技術者としても理系人間としてもチャレンジしがいがあるし、切磋琢磨できるハイレベルの仲間がいる環境はうれしいですね。

シーオスでは高い数学的知識を持つ人材を必要としています。
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