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難しい研究領域で、課題をうまく解決したときの達成感は得難いです

たぐちひろあきの画像
田口 拓明(たぐち ひろあき)
2016年入社 [新卒]
テクノロジーグループ サイエンス統括本部 Yahoo!JAPAN研究所 研究開発

現在担当している仕事について教えてください

Yahoo! JAPAN研究所のエンジニアリングチームに所属しています。研究所で研究されている最先端の技術が、ヤフーが提供している各サービスに貢献できるように開発を行っています。エンジニアリングチームの仕事は細分化されており、多岐にわたりますが、私は主に、社内のデータ利活用、言語領域、画像領域に関連した研究開発を行っています。
ヤフーは、マルチビッグデータを生かした事業モデルを展開する「データドリブンカンパニー」を掲げておりますが、その名のとおり、大量のデータを利活用できるということが強み。また、さまざまな種類のサービスのデータがあるため、サービスを横断したデータの利活用が可能です。例えば、Yahoo!ショッピングでユーザーが検索する際に入力した情報をヤフオク!の施策で生かすことができます。私は、それらのデータを全社的に共有、利活用しやすくするためのプラットフォ-ムを開発しています。そのプラットフォームでは、特にユーザーに着目し、データを利用したユーザー属性の推定値を共有、利活用できるようにしています。

言語領域の業務としては、まず一つに機械学習を利用したYahoo!ニュースのニューストピックスの見出しの自動生成を行っています。そのニューストピックスの見出し「13.5文字まで(0.5文字は半角)」は、基本的にヤフーの編集者が元記事の見出しを考慮して作成していますが、そこに機械学習によるニューストピックスの見出し候補を提供することで、編集者の業務サポートを行っています。また、Yahoo!ニュースの記事下部にあるコメント欄で、議論が行われることもしばしばですが、議論の活性化につながる良質なコメントを抽出するために機械学習を導入しており、その機械学習モデルの改善も行っております。これらに加えて、Yahoo!ショッピングの類似画像検索の技術開発サポートなども担当のひとつです。

仕事のやりがいや醍醐味、面白さは?

機械学習の磨き込みは本当に楽しい。一方で、やはり難しい研究領域が多いので、課題をうまく解決したときの達成感は得難いものがあります。例えば、類似画像検索。Yahoo!ショッピングの、ファッションのカテゴリのなかには2000~3000万点もの商品があるのですが、そのなかで類似画像を一瞬で表示させるのはとても困難なミッション。しかし、そういった難しいタスクに挑戦できることにやりがいを感じます。

仕事をするうえで一番大切にしていることを教えてください

一般的にエンジニアは近くの部署の人以外とはあまり話さなくなることも多いかと思いますが、ヤフーはサービスも部署も多いので、さまざまな人とつながることで、仕事も増え、自らの成長につなげられるチャンスが多い。自分のチームや部署の外にどんどん出て行って、活発に連携しながら仕事を進められる人財になりたいと思い、この言葉を選びました。

在学中の専攻、研究内容は?

情報工学科を専攻し、大学院では音声ドキュメント検索について研究していました。具体的には、音声付きの大量のコンテンツを素早く検索するため、一度音声認識の技術を使って音声を文章に変換し、その文章を文書検索技術で検索する手法です。そういった研究が好きだったので、就職活動ではその延長線上で業務ができる企業を考えていました。
ヤフーとの出合いは、大学院生時代に学生が企業に自分のスキルをアピールする就活イベントでした。その後インターンへ参加し、ヤフーの雰囲気を存分に感じることができました。

ヤフーを選んだ理由は?

一つは、社員が本当に素晴らしい人たちばかりだということ。専門分野に長けた人や、尊敬できる人が多いのが決め手の一つでした。入社後も議論では実に活発なやりとりがされていて、毎日刺激を受けています。
大手の企業にこだわって就職活動をしていましたが、さまざまな企業を見たなかで、ヤフーの社員は落ち着いている人が多いという印象を持ちしました。私もあまりにぎやかすぎる雰囲気は苦手なので(笑)、次第に自分に合っているのではと思うようになりました。

よく利用している、あって助かっている会社の制度は?

自社株をどんどん積み立てていける「株式累積投資制度(るいとう)」です。毎月一定の金額を継続的に積み立てることができるのですが、給与からの積立金のほかに会社から業績に連動して15~25%の奨励金が加算されるので、お得感がありますし、将来の安心にもつながります。これがきっかけで株式投資にも興味を持つようになりました。
また、どこでもオフィスやフレックスタイム制度など、働き方に関する制度の充実ぶりは、友人にうらやましがられます。

一日のスケジュール

10:00

出社。定例ミーティングの資料を作成。

12:00

ランチ。週に一度はチームのメンバーで食べに行きます。赤坂はランチのお店がたくさんあるので、いつも迷ってしまいます。

13:30

チームの定例ミーティング。共有事項や今後取り組むべきことを確認します。

14:00

部署の定例ミーティング。現状の取り組みに対してのアウトプットと、ディスカッションをします。

15:00

ミーティング。画像処理についてのタスクの方向性を確認しその方法の検討を行います。

16:00

ミーティング。社内位置情報の活用に関する取り組みの進捗を報告します。

16:30

資料作成。数日後に参加する社内セミナーのため。

17:00

退社。今日はミーティングが多くて疲れたので、早めに帰ります。

仕事終わりや休日の過ごし方を教えてください

機械学習分野の事柄が好きなので、機械学習を使った競馬予測や株価予測などに趣味で取り組むこともあります。競馬予測は過去数十年分のデータが取りそろえられているので、そのデータで機械学習を使って馬の勝率の予測や、オッズの観点からより多くの配当を得られる馬券の購入方法を模索するなど、楽しんでやっています。
アウトドアも好きで、旅行もよく行きます。ヤフーは休みをしっかり取れるので、海外にもよく行きますね。この前は、親族がいるイタリアや、ベトナムに行きました。

5年後の自分はどうなっていたいですか?

Yahoo! JAPAN研究所では、トップカンファレンスと呼ばれる採択率が低い国際会議に論文を通す人が多くいます。そんな環境に身を置いているので、私もいつかはそうなりたい。研究領域でこれまでやれていなかった経験をしたい、という強い思いがあります。現状私はそのレベルには全く達していないと思うので、そうなれるように努力をしていきたいと思います。

学生へのメッセージ、アドバイスをお願いします

ヤフーでは、普通ではなかなか出合うことのできない面白い種類のデータにたくさん出合えるのでおすすめです。特に検索データからは、生身の人間の行動を感じ取ることができるので面白い。データサイエンティストとしては最高の環境だと思います。ディープラーニングに特化したスーパーコンピューターである「kukai」を保有していて利用しやすいので、解ける問題の数も多く、解析に不便を感じることはありません。

※内容は取材時のものです

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