膨大なデータを活用して、
ユーザーが求めるサービスを提供できる

膨大なデータを活用して、
ユーザーが求めるサービスを
提供できる

岩瀬智亮（いわせともあき）

2016年入社

データサイエンティスト（リーダー）

Yahoo! JAPANトップページ

現在担当している仕事について教えてください

Yahoo! JAPANのトップページにある、ニュース記事のレコメンドを担当しています。また、チームリーダーとしてプロジェクトの立案・推進、新人の育成、メンバーのフォローなどを行いながら、開発・運用に携わっています。
レコメンドは、ユーザーにとって興味・関心のあるコンテンツを表示させる仕組みです。
そして、Yahoo! JAPANのタイムラインではユーザーがこれまで閲覧した記事の内容をもとに、それぞれにおすすめ記事を提供しています。

そのためにはさまざまなユーザーのログを解析する必要があり、機械学習を活用してサービスの改善につなげることが私たちの仕事です。

入社前の経験について教えてください

情報理工学を専攻し、機械学習について研究していました。研究室ではディープラーニングを用いて、自然言語と画像といった異なる種類の情報をひもづける研究を行っていました。このときの基礎研究が現在の仕事にも生きています。

ヤフーを志望した理由は？

学生時代に所属していた研究室がヤフーと共同研究を行っており、その経験を通じて多種多様なデータを扱える点などにとても魅力を感じました。
また、修士1年のときにヤフーの短期インターンシップに参加し、音声入力の改善に取り組みました。このときも豊富なデータに触れながら、課題を解決していくプロセスがとても楽しいと思いました。そして、社内の雰囲気も自分に合っていると感じました。
そういった経緯から就職活動では、迷わずヤフーにエントリーしました。入社してからもギャップを感じることなく、とても前向きに働くことができています。

仕事のやりがいや醍醐味、面白さを教えてください

何よりも豊富なデータを活用できる点が醍醐味です。Yahoo! JAPANは日本最大級のポータルサイトで、1カ月に数千万人のユーザーが利用しています。そのため膨大なログデータの分析やモデリングができるので、データサイエンティストにとってとても良い環境だと思います。また、サービスの改善を行うことで世の中に大きなインパクトを与えられるので、大きなやりがいを感じています。

仕事を進めるうえで一番大切にしていることは？

個人としては、ワークライフバランスを意識しています。リモートワークをするうえで、自宅で仕事とプライベートを分けるための環境を整えています。たとえばデスクやモニターがある作業スペースと、リビングなどリラックスできるスペースを明確に分け、業務と休憩の時間は異なる空間で過ごすようにしています。

よく利用している、あって助かる会社の制度を教えてください

ヤフーには社員のQOLを高めるためのさまざまな福利厚生がありますが、私は長期的な資産形成に活用できる株式累積投資制度（るいとう）や「 YG健康保険組合」が提携している保養施設を利用しています。
また、どこでもオフィスやフルフレックス制度があることにより、柔軟な働き方を実現できていますし、往復で約1時間半かかっていた通勤時間は技術力向上のための学習にあててられています。

一日のスケジュール

10:30: 始業。OutlookやSlackを確認します。フルフレックス制を活用し、自分が最もパフォーマンスを発揮できる時間帯から働いています。
11:00: チームの朝会。進捗とこの後の作業予定を共有します。
12:00: ランチ。
13:00: 週1回の1on1ミーティング。メンバーと30分間コミュニケーションを取り、課題解決の支援を行います。
15:00: チームのミーティング。システムの要件・設計・ロジック、データ分析の手法・結果について議論を行います。
16:00: サービスの連携内容を確認。新しい施策の共有を行い、実施したA/Bテストの検証結果を報告します。そして、サービスの責任者に承認をもらいます。
17:00: 技術力向上のための勉強会。国際会議に採択された論文をシェアする会や、技術書の読み合わせを行う会にチーム全体で参加します。
18:00: 作業の時間。開発・コードレビューはもちろん、今後の計画を立てるなどリーダーとしての仕事を行います。
20:00: 終業。業務の進捗や、プライベートの予定などそのときの状況に応じて、時間は柔軟に変更しています。

ヤフーで働くことに興味がある方へのメッセージ、アドバイスをお願いします

データ分析や機械学習に興味がある方にとって、ヤフーはとても良い環境だと思います。
保有するデータ量が多く種類も豊富で、その膨大なデータに対応できるマシンリソースがあります。さらに機械学習関連の優れたプラットフォームもあり、その環境で技術力の高いエンジニアたちと協働できます。もし入社されたら、データサイエンティストとして思う存分パフォーマンスを発揮してください。

今後のキャリア目標は？

まずはチームのリーダーとして、現在担当しているサービスやロジックのさらなる改善に貢献することが目標です。
部門の施策や改善要求などで、以前よりも大きな案件にかかわることが増えました。チームの人数も増えて担当する仕事も多くなりましたが、引き続きメンバーと協働しながら良いサービスをつくっていきたいです。
そして、そうした日々の業務のなかでさまざまな気付きを得て、新しいことにもチャレンジしたいと思います。

※内容は取材時のものです