こんにちは。松尾研究所で広報を担当している白石です。
松尾研究所では各ポジションで積極採用中ですが、「松尾研の名前は良く聞くけれど、採用もしていたんですね！？」と言っていただくことも多く（伸びしろ！）、採用チームと現場メンバーが一丸となって様々な施策を打ちながら、組織づくりに取り組んでいます。
こうした二人三脚の取り組みが実を結び、毎月新しいメンバーがジョインし、活動が急拡大しています。
▼参考：三度の飯よりデータサイエンス！な人に会うために、松尾研究所のデータサイエンティストたちで今年取り組んだこと（2024年12月記事）
今回はこうした取り組みの一つである、松尾研meetupのイベントを取り上げます。
松尾研メンバーのバッググラウンドの多様性を活かし、コンサル経験者向け・製造業経験者向けのイベントを開催しました。本記事ではコンサル経験者向けイベントでご紹介した内容の一部をお届けし、当日参加できなかった方にも松尾研の働き方を知っていただく機会にしていただきたいです！
登壇者：
松尾研究所 シニアデータサイエンティスト チームリーダー 清水 茂樹
松尾研究所 シニアデータサイエンティスト 長谷 航記
※お二人に関してはこちらの記事もぜひご覧ください！
松尾研究所のプロジェクトの進め方
最初に松尾研究所のAIソリューション事業のチーム構成についてご説明します。
①新規提案やアカウントマネジメントを担当するAIコンサルチーム ②モデル開発や分析を担当するデータサイエンスチーム ③プロダクトや横展開を担当するMLシステム開発チーム の3つのチームに分かれており、それぞれが連携しながらプロジェクトを進めています。
インターン生もAIエンジニアとして150名ほど参加しており、各プロジェクトあたり大体4~5名で取り組んでいます。
提案活動においては、AIコンサルタントとデータサイエンティストが密に連携しプロジェクトを立ち上げます。
アカデミアと連携の深い組織ということもあり、抽象度の高いテーマをいただくことも多いため、場合によっては最初から開発に着手せず、まずはコンサル案件が立ち上がることもあります。この場合は、最初の数ヶ月でプロジェクトを進め、サンプルデータなどをもとに分析をしながら、筋の良い問いを立てていったのち、本格的にプロジェクトを開始、という形で進めます。
このような進め方をする場合は、まず、従来の手法の調査や論文サーベイをやりつつも、「この手法で進めるとこんな課題が出てくる」「この手法であれば既存技術ではここまでが限界だな」というところを見極めていきます。
「松尾研ならではの手法」を期待されることも多いのですが、手堅く効果が出そうな手法と共に、チャレンジングな手法もトライできるのは非常に良いポイントです。
社内では「実際に現場に使ってもらってフィードバックを得ること」を非常に大事にしているため、「現場できちんと使ってもらうための仕組み作りも重視しています。アプリのモックを作ったり、業務トライアルを実施して業務改善効果まで出しましょう、ということをやっています。この辺りはコンサル時代の働き方とほぼ変わらないのですが、松尾研ならではの新手法の提案ができるのは非常に魅力的です。
松尾研の魅力は様々ありますが、まとめると下記のような形でしょうか。
人や環境についてはテックブログでも取り上げているので、ぜひ他記事もご覧ください!
参考：
Q&A抜粋
Q. AIコンサルタントでも技術的な側面が求められたり、データサイエンティストでもビジネス的な観点が求められるのではと感じた。その辺りはどう進められているのか？
A. それはおっしゃる通りだと思います。
特に、ビジネス・サイエンス・エンジニアリングスキルが求められる中で、我々がデータサイエンティストとして最も重要だと考えているのは、「どんな課題がきても解ける」というデータサイエンススキルだと考えています。その次に重要なのはビジネススキルだと考えていて、コンサルタント的なスキルが重要なのではないかと。最後のエンジニアリングスキルも非常に重要ですが、こちらは外部の会社と連携し、システム開発まで担おうという動きも出てきており、上手くシナジーを生む体制ができてきていると感じています。
参考：エクスプラザ社との資本提携に関するリリース
お客様に対して価値を生み出す、ということを考えると、データサイエンスのスキルだけを磨くだけだと難しい部分もあるため、技術にもこだわりつつ、ビジネスサイドにも染み出していく、という動きを取っています。
AIコンサルタントチームも戦略コンサル出身のバッググラウンドを持つメンバーを中心に、プロフェッショナルが集まっているので、お互いの得意を活かしながら連携し、価値創出に取り組んでいます。
Q. コンサルタントとして働いていると、お客様から「自分の仕事が奪われてしまうのではないか」とAIの導入にネガティブな反応を頂いたり、逆に「AIでなんでも解決できるのでは」 という、実態以上の高い期待値を持たれることが一定ある。そういった場合、どう対応しているか？
A. まずは、全体のワークフローを設計することが重要だと考えています。
「単純に需要予測がやりたいから需要予測をする」というソリューション提案ではなく、それらが実現されると業務全体がどう変わるのか、という上段からAIコンサルと一緒に全体像を作っています。
また、案件の抽象度が高い場合は、サービスレベルの構想から行っています。
現状の先端技術だと最終的にここまで行ける、最初の3ヶ月ではここまでで、その次にここまでを狙っていきましょう、という形でスケジュールを切りながらお客様の期待値とすり合わせつつ進めています。
AIはまだまだそれだけで完璧になんでも叶えられるものではないので、その辺りの現状の技術の限界を伝えつつ、実際に開発したものにフィードバックを入れていきながら定期的な改善を進めることが重要です。こういった動きでお客さまとの期待値のズレの修正や、開発のアップデートを担保しています。
いかがでしたでしょうか？
今回はイベントで紹介された内容の一部をご紹介しましたが、少しでも松尾研究所でのキャリアにご興味を持っていただいた方は、ぜひ松尾研の求人も覗いてみてくださいね。
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