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データエンジニア(フェロー)
戸田 一汰
Itta TODA

ここ最近、人工知能に関する分野が注目を浴びており、深層学習や機械学習に関する様々な手法が現在進行形で多く編み出されています。最近の様々な成功事例からも、深層学習や機械学習が実社会の問題に対して幅広い分野に適用され、上手く用いれば価値のある結果を生み出しています。

しかし、いわゆるデータサイエンス分野において性能のよいモデルを構築することだけが重要なのかについては疑問に思っています。当然、性能の悪いモデルは論外ではありますが、それに加えてなぜ学習が上手く行くのか、上手く行かないのか、そしてそれらモデルの結果の妥当性を説明できることこそがさらに重要です。

それは、あるモデルに基づいた主張に対して説明責任が問われるからです。機械学習や深層学習を用いて、かならずしも自明でないインサイトを主張する際に、単にモデルの予測がそうだからといった説明では説得力に欠けます。妥当性を説明できる能力こそが重要ではないでしょうか。そのためには機械学習や深層学習の理論に対しての深い理解が必要不可欠です。当然、その土台である数学の理解も不可欠です。

私は現在、大学にて数学や数理工学、システム工学等を中心に学んでおり、特に確率論や統計論について興味を持っております。大学院ではさらに学習理論や統計分野に関する研究を行いたいと思っております。こうした理論の勉強には実際の経験が必要と考えルートエフ・データムに参加しております。

(2019/6)


ここ数年でIoTなどの発展により、今まで得ることができなかった多種多様なデータを収集することができるようになっています。各企業はこれらのビッグデータから、それこそ血眼となって価値ある情報の抽出に積極的に取り組むという情報戦略の時代といえるのではないでしょうか。今までに知ることのできなかった情報、インプリケーションは、よりインパクトの強い経営戦略を打ち立てる大きなバックボーンとなるでしょう。膨大なデータから価値のある情報を抽出するデータサイエンス領域の重要性はますます高まるばかりと思います。

現在、大学の工学部で数学を中心に学んでいますが、今後もデータサイエンス領域の知識レベルを上げていきたいと考えています。また、戦略コンサルティングにも強い関心を持っておりますので、データサイエンスをベースにしたコンサルティングの分野についても学んで行きたいと思っております。この点、ルートエフ・データム社ではまさに自分の関心にぴったりの業務を展開されており、偶然、友人に声をかけていただきとても運がよかったと思っています。大学では学べない理論は勿論のこと、実際にどのようにデータサイエンスが実社会に活用されているのかをルートエフ・データム社で学んで行きたいと思っております。

(2019/1)


東京大学 工学部計数工学科4年