言語とゲーム業界で過ごしていた過去

-Felixさん、どうもどうも。
事前に経歴をいただいてありがとうございました！

■経歴について
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・中国上海出身
・中国の大学で日本語学を専攻
・早稲田大学 教育学部国語国文学科卒
・オンラインでハーバード大学が提供しているデータサイエンスコース修了
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もともと日本語学を専攻されていたのはどんな理由だったんですか？

Felix
日本語の教師になろうかと漠然と思っていたんですよ！

-なので教育学部に入学されたわけですね！

Felix
はい。
でも就職活動をする中で、自分がやりたいことをいろいろと考えました。
結果的に、もともとゲームが好きだったので、ゲーム業界に就職をすることに決めました。

-ゲーム業界に就職されたと。

Felix
はい。
ウェブゲーム、ゲームアプリの会社で職種はエンジニア、プランナーなどを担当していました。
あとは海外（特に中国）から日本進出を目指すメーカー様と協業して、国内向けのローカライズを担当することなども経験させていただきました。

-ローカライズですか。
一定の認知度や本国でユーザーを獲得できているタイトルとかだと一気にグロースするイメージなんですがそうでもないんですか？

Felix
難しいんですよ、これが。
0から作るよりも大変です。

-そんなにですか！

根底にある文化が違うからです。例えば、課金モデルが日本と海外とだと全然違ったりするんですよね。
エンターテイメント性も全然違いますし。
やはり郷に入っては郷に従えじゃないですけど、本国でうまくいったモデルをそのまま持ち込めばうまく行くという単純なものではなかったりするんですよね。

-なるほど。

Felix
課金で有利になるゲームが自分には合わないなと思うようになっていきまして。（笑）
儲けのためのゲームと言いますか。
私は実力で勝負でき、頭を使うものが好きだったので。

コントラクトブリッジってご存知ですか？

-いえ、初めてお聞きしました…！

Felix
ビルゲイツ氏やウォーレンバフェット氏も好んでやられているカードゲームでして。
こういうのって純粋に自分の実力だけで勝負するようなものじゃないですか？
私も好きで、大学時代にクラブに入っていました。
このように、課金額で勝負するゲームが嫌で、実力で勝負するゲームに関われなかったのがゲーム業界を去った原因です。

-それがゲーム業界をやめられた理由だったんですね。

目指せ：データサイエンティスト

Felixはい。
好きなことを仕事にしたいなと。
そして、世の中に必要とされていることをしたいと思いまして考えました。

「好きなことを突き詰めた結果、データサイエンスに行き着いた」

-Felixさんの好きなこととはこんな感じだと。

■好きなことを追求していった見えてきたもの
1.本質を考えて突き詰めること（数学）・新しい知識を学習すること
2.確率、統計、数字を好む傾向がある
3.問題解決や分析（複雑なことを分解して考えることが好き）

Felix
はい、まさにです。
で、たどり着いた答えが「データサイエンティスト」という道でした。

-突き詰めて行った答えが「データサイエンティスト」だったんですね。

Felix
はい、そこからedXやDatacamp等でデータサイエンスの勉強をし始めて。
今もMITのミニ修士課程を継続して勉強しています。

■edX（エデックス）とは？
マサチューセッツ工科大学とハーバード大学によって創立されたMassive open online courseのプラットフォームであり、世界中の学生に無償で、多岐な分野にわたる大学レベルの授業を無償で提供している。

■Datacampとは？
オンラインでデータサイエンスを学ぶカリキュラムを提供している。

コラビットとの運命的な出会い

-なぜコラビットに入社を？

Felix
入社の経緯は偶然に偶然が重なってまるで運命のようでした。（笑）
データサイエンスの分野でキャリアを積みたいと思っていて、外資系（特にアメリカ）などの企業を中心に転職活動をしていました。

-なるほど。

Felix
丁度転職活動をしていた頃、不動産の投資セミナーに参加したきっかけで、自宅の価格を知りたいなと思って、ググって出てきたのが不動産のAI査定サービスHowMaだったって言う。（笑）
どんな会社が運営しているだろうと興味本位で調べたら、たまたまデータサイエンティストを募集中で。

すぐ応募して、面接に行ったらその場で内定もらったんですよ。
あの時は、谷口に面接をしていただきましたね。

-運命！（笑）

Felix
そうなんです。（笑）
谷口が当時面接で話してくれたのが「不動産に関する膨大なデータを使った今までにないサービスを作りたい」というものでした。
それにものすごく興味を持った。それで入社を決めました。

-なるほどなるほど。

データサイエンティストになった今

-今目指していることって何ですか？

Felix
「理想は不動産の業者と消費者の情報格差が少なく、公平な取引ができるようにすること」です。
テクノロジーをデータサイエンスの視点から言うとこんな感じです。

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1.専門家が時間をかけて算出する不動産価格の査定を1秒で出す
2.査定価格の属人バイアスを回避し透明化を図る
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–コラビットの可能性についてどう思いますか。

Felix
コラビットは、データの会社なので可能性は無限大だと思います。
と言うのも、ITの流れを振り返ってみるとPC、インターネット、スマホの波が来て、これからは５G、人工知能（データ）の時代というのは周知の事実です。

-ふむふむ、人工知能（データ）の時代が来ると。
どんなデータが価値になってくるのでしょうか？

Felix
既存のデータに付加価値をつけて提供するデータですね。
誰でも検索できるデータ自体には価値があまりないと思っています。

-確かに、おっしゃる通りですね。
データをビジネスに転換する上で、会社のスタンスやリソースというのも大事になってくるかと思いますが。

Felix
まさに。
そういう点で考えるとコラビットの価値はこんな感じでしょうか？
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1.優れた経営陣（本当に世の中がよくなるサービスを提供しようと思っている／風通しがよい／アイデアを否定せず育てる文化／社員を大事にする風土）
2.優れた人材層（日本トップレベルのエンジニアリングのプロと不動産業界のプロが融合している）
3.優れた仕事環境（各々が働きやすいような環境を整えている思想と精度）
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-ありがとうございます。
Felixさんが考えるデータサイエンティストとしてのミッションって何ですか？

Felix
専門知識が求められるデータを正しく理解し、それを専門家以外の人にも分かるようにしていくことだと思います。
その結果、データに基づいた正しい意思決定ができるようにすることですね。

-Felixさんが考えるデータサイエンティストになるために必要なことてってなんでしょうか？

Felix
常に自分自身が変化し続けることが求められるある意味激しい職種だと思っていて。（笑）
去年学んだことが今年ではもう古いということも往々にしてあるので、常に学習し続けるマインドがまずは求められると思います。

それを踏まえてこんな感じでしょうか？
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1.英語（専門書、文献が英文のものが多いので。）
2.統計学（確率、確率分布）、数学（線型代数学、数理最適化）、機械学習（線形回帰からディープラーニング）の知識（根本的な概念の理解が大事。）
3.PythonあるいはRを使ってデータを処理するエンジニアリングのスキル（迷っているならPythonがおすすめです！）
4.働きたい業界の知識（後からでもOKな場合が多いですが。）
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-ありがとうございます！
今後ご自身としてなりたい像などがあれば教えてください！

Felix
自分の価値を自分で定義できる人間になりたいと思っています。
そのためにデータサイエンスの基礎をさらに習得したいので、先ほどお伝えしたedXで修了証を取得することが当面の目標です。

漠然としていますが、将来的にはデータを用いて課題解決可能な問題を定義して、設計から実装、運用までトータルでサービス提供できるエージェントのような存在になりたいですね。

-ありがとうございます！
大変勉強になりました！