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Kagglerファースト〜データ分析を社会実装する人たちへ〜

こんにちは!株式会社キスモ代表取締役の三野です。


今回は株式会社キスモの分業における考え方を知っていただきたいと思います。結論から一言で言うと『Kagglerファースト』です。

経緯

この考え方を知ってもらうに当たって弊社の創業の経緯を軽くお話しします。
僕は大学の学部3年生のときに、データサイエンスと出会い、いくつかのデータサイエンス系インターンを回りました。その後、同じデータサイエンティストとしての志を持っており、学部の友人であった大越(弊社取締役)と情報を共有しながら、データサイエンティストとして働ける会社を探して就職活動をしていました。

そんな中で「データサイエンティストは不遇だ」と感じました。

データサイエンスに限ったことではありませんが、アーキテクチャを開発、改善する研究者としての役割と、それを社会に実装する役割があると考えています。様々なインターンや就職活動を経験して得たものは、社会にデータ分析を実装する役割はあまり評価されていない、という感覚でした。良い開発だと思う開発をしても、現場の人たちとの意見の乖離などから運用されることはあまりありませんでした。これは大越とも共通の意見でした。

そのため、世の中の人たちが使ってくれるようなものをデータサイエンティストとして実装し、世に広めたいという思いが強く芽生え、その思いを実現するために創業しました。現在、弊社は「データサイエンスの成果を世に広めるための、データサイエンティストが活躍できる会社」であろうとしています。

キスモのチーム体制

そのような経験からキスモでは、領域を小さく絞ることはなく、たくさんの業界のたくさんの種類の機械学習や自動化の開発、コンサルティングを請け負い、データサイエンティストが専門領域に集中して力を発揮できるように以下のような枠組みを設けています。

  • インフラをより使いやすい形に改良するインフラエンジニア
  • 機械学習やデータの読み取りに集中するデータサイエンティスト
  • 様々な案件をデータサイエンティストの可読性の高い形に変換するマネージャー兼コンサルタント

この枠組みを設けることでキスモは円滑に、高精度なモデルを納品しています。

では「データサイエンティストの可読性の高い形」とは何でしょうか。
その答えは、キスモでは「Kaggleのタスクに沿った形式」だと考えています。

データサイエンスの社会実装の本質はKaggleにあり

みなさんはKaggleをご存知でしょうか。
一言で言うと、データ分析の世界一を競い合うコンテストです。企業や研究者がデータを投稿し、世界中の分析家たちがその最適モデルをディスカッションし、競い合います。
現在はGoogleに買収され、Googleが母体となっています。

Kaggleで求められるものは、データの性質を理解して、たくさんの特徴量を作り上げ、最適なアーキテクチャを導き出し、不撓不屈の精神でPDCAを回す、そんな能力です。
それぞれがスキルを必要とする能力ですが、Kaggleではどれが欠けても「他者よりも高い精度」は出ません。
Kaggler(Kaggleにのめり込む人を表す造語)は、このようなコンテストで日夜、知見を磨き合っています。

データサイエンスの領域には、たくさんの分野があり、昼夜を問わず優秀な研究者たちが色々な着想で実験をしています。
Kagglerは、それらの先端研究を活用して、たくさんの種類のデータを読みほどき、目的の精度を上げていく応用の専門家なのです。

Kagglerが最も輝く会社へ

Kagglerやデータサイエンティストと呼ばれる人たちの人材としての需要は非常に高まっています。その育成プログラムがたくさんの組織で運営されるほどブームとなっており、当然企業でもその採用競争は激しいものとなっています。
この労働人口減少の時代、データ活用の技術とKagglerは今以上に今後のビジネスのキーマンになっていくと確信しています。キスモは常にKagglerが最も能力を発揮できる会社を目指しています。
ただし、弊社のKagglerは決して傲慢ではなく、彼ら自身以外の仕事がなければ自分の仕事も成立しないことを理解し、それに対する感謝と敬意を常に持っています。
だからこそ周りのメンバーもそれを全力でサポートします。

まとめ

キスモは様々な業界で機械学習系のコンサルや開発を請け負っています。「Kagglerファースト」を心がけ、あらゆる案件をKaggleの形のタスクに落とし込むことで、Kagglerがその解決だけに全力を注げる構図を徹底しています。その為にも、それを支える様々な人が作用し合い、社員全員が自分の業務に誇りを持ち、互いに敬意を払える組織づくりを徹底しています。

株式会社キスモでは現在、KagglerやKaggleに興味のあるデータサイエンティスト、Webエンジニア、顧客と対話するコンサルタント、営業担当など、様々な役割の人を募集しています。「地に足ついたデータ活用をリードする」というバリューを、一緒に色々な顧客に届けましょう!

ご興味を持ってくださった方は、お気軽にご連絡ください!


データサイエンティスト
名大発VBキスモの根幹を支えるデータサイエンティストをWanted!
【『医療従事者の裏側の負担を無くす』MEBAISの事業】 医師を含め、医療機関で働くスタッフが様々な業務に追われています。 医療従事者が医療に集中できる環境を作り上げるため、我々MEBAISは医療機関の経営・運営を引き受けるBPaaS事業を行っています。 【日本の保険制度について】 日本の国民皆保険制度は、国民全員を公的医療保険で保証し、患者が通常3割負担で医療機関の診療を受けることができます。 では残りの7割が、どのようにして医療機関に支払われているのでしょうか。 医療機関は審査支払機関という団体に対し、患者の情報や行った診療や処方内容を記載したレセプトと呼ばれるデータを送信し、7割分の請求を行います。 しかし、請求された医療費は、全額がそのままが支払われるわけではありません。 診療した内容や処方した医薬品が保険制度のルールに合致するかどうかを、提出されたレセプトをもとに審査支払機関が判定し、対象外とされた診療や処方を減額したり返戻します。(請求ロスと呼びます) 減額が続いたり、不正を行なっている可能性があると判定された医療機関には監査が行われ、正しく診療行為を行っているかを患者の情報とレセプトデータを突合し、問題があれば処分が行われます。 医療機関は行った診療分のお金を正しく受け取るため、多くの時間と労力をかけて日々レセプトデータをチェックする業務を行っています。 【技術とヒトで病院経営の健全化を目指すBPaaS 『MEBAISアシスト』】 医療機関のほとんどで、院内の情報伝達不足や難しすぎるルールへの理解不足等に起因して、請求ロスが発生しています。 大病院だと月数千万円単位で保険請求の方法が正しくないと判断され、売上減しているのが現状です。 そのような課題を技術によって解決して、医療従事者が負担なく「医療行為に集中できる環境」を構築するのがMEBAISの役目です。 レセプトをチェックするには、診療報酬制度で定義された膨大なルールを理解し、過不足のあるレセプトに対しどの情報を足し、何を減らせば良いかを考える知識と経験が必要です。 各地域に存在する医師会ごとにそのルールが異なっていたり、1~2年ごとにルール自体も改訂があります。 そして、医療機関の多くが人材不足に困っています。 ルールを理解し、必要に応じて医師や看護師とコミュニケーションを取りながら、レセプトを精度良く点検できる…そんなスキルを持った人は多くありません。 レセプト点検に限らず、地方に関しては特に働く人が足りていません。 MEBAISは、 難題なルールをシステムに落とし込み、機械学習の解析により生成された提案をわかりやすい画面で確認できるSaaSを開発し、 我々がSaaSを使い業務を効率化、業務自体を巻き取るBPaaSを提供することで、人材不足を解決します。
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