Interview
採用の「認知バイアス」を明らかにしたい。
若手データサイエンティストの挑戦
Konita Nariaki
小荷田 成尭
データサイエンティスト
採用の「認知バイアス」を明らかにしたい。
若手データサイエンティストの挑戦
Konita Nariaki
小荷田 成尭
データサイエンティスト
小荷田 成尭(こにた・なりあき)
1988年栃木県生まれ。学習院大学物理学科に進学。その後、慶應義塾大学大学院SDM研究科に進学し、システムズエンジニアリングとデザインを学ぶ。2014年ソフトバンク株式会社に新卒入社。ITインフラのSEとしてBI開発を行う。その後、アクセンチュア株式会社に転職し、ジョイントベンチャーである株式会社ARISE analyticsにデータサイエンティストとして参画。2019年10月に株式会社ZENKIGENへ入社。現在はデータサイエンティストとして 新規事業開発 、マーケティングを兼務し、ブランディングやAIプロダクトの設計など幅広く携わる。
小荷田さんは、大学から今までどのようなキャリアを歩まれたのですか。
大学では物理学を専攻していて、宇宙空間利用の研究をしていました。その後、大学院でシステムズエンジニアリングとデザイン思考を学んでいました。「デザイン思考」という言葉がまだ一般化する前でしたが、その知見を生かした仕事に就きたいと考えていました。また、新規事業の立ち上げにも興味があり、若手のうちから裁量が与えられるソフトバンクを選びました。
ソフトバンク、アクセンチュア ではどのような仕事に携わったのでしょう。
ソフトバンクへの入社後は、システム監視用のサービスや異常検知機能の開発を行なっていました。その後、「IT知識とデザイン思考を生かした業務は何か」と考え、アクセンチュアデジタルを経て、KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーに参画します。ここからデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせました。主にデータを利用したマーケティング戦略の立案を行い、施策の効果検証には因果推論という統計手法を用いていました。
事業会社やコンサル、ベンチャーなど幅広く経験されて、なぜZENKIGENへ転職しようと思ったか教えてください。
ZENKIGENが開発しようとするAIが、「ヒトの不完全さを補い、社会を良くしていく」と思ったからです。2016年あたりからAIは「人の仕事を奪う」と言われはじめ、違和感を覚えました。人とAIが調和する社会を目指すZENKIGENなら、この違和感を解消できると思い、転職を決意しました。
現在、どのような業務に携わっているかを教えてください。
主にAIのプロダクト設計やマーケティングを担当し、大学との共同研究を行うZENKIGENLabのメンバーとしても活動してます。AIのプロダクト設計では、採用領域のデジタル技術による改革(デジタルトランスフォーメーション、DX)を促進させるサービスを開発しています。その一つが、面接動画データの収集と解析から面接官や企業の認知の歪み(バイアス)を明らかにする、Prism(プリズム)」です。
「Prism」とはどのようなプロダクトなのでしょう。
本プロダクトは、面接官が「どのような候補者が良い」と考えているかを可視化し、それぞれの面接官や企業が持つバイアスを明らかにします。人はバイアスを認知すると、自らの行動を変える傾向にあります。その特性を利用し、面接官の行動や価値観の変化をうながすのがPrismです。
「バイアスを認知させるプロダクト」と言われると、ユーザーによっては強烈な印象を受けるかもしれません。
確かにそうかもしれません。ユーザーが受け入れがたいプロダクトだからこそ、設計が重要になってきます。個人的に、ユーザーの行動と価値観を変えられるプロダクトが美しいと考えています。しかし、行動と価値観を同時に変えるのは難しいんです。より良い未来をつくるため、壮大なビジョンを掲げても、人々にプロダクトが受け入れられなければ意味がない。だからこそ、ZENKIGENではUX(ユーザーエクスペリエンス)を重視したプロダクト設計を重要視しています。
ZENKIGENでデータサイエンティストとして働く魅力を教えてください。
面接中の映像データなど、プロダクト利用を通してご提供いただいた非構造データを解析する機会です。こうしたデータを所持している企業は世界的にも珍しいと思います。創業3年のスタートアップにも関わらず、慶應義塾大学や東京大学と共同研究ができる環境も魅力的です。また、UI/UXデザイナーやエンジニアなどシステム設計に欠かせないプロフェッショナルが所属し、プロジェクトを遂行するための体制が整っていることも働きやすさを後押ししてくれます。
HR領域に関わるデータサイエンティストにとって、必要な素養は何だと思いますか。
「人間」に対する興味関心です。HR領域は、「人の合理的ではない部分」にも向き合わないといけません。そのためにも、機械学習分野以外に進化心理学や生理学、行動経済学など横断的に学んでいく必要があります。それらの知見を踏まえ、さまざまな切り口で人を理解していってほしいです。
データサイエンティストとしてはもちろん、HR領域の未来に関わりたい方、ぜひ一緒にZENKIGENでプロダクトをつくりませんか。皆さんとディスカッションできること、楽しみにしています。