経歴やスキルだけでなく、ポテンシャルから活躍する人材を絞り込んでスカウトできる採用サービスを提供するミイダス。2020年4月には求職者や企業の新たなアセスメントやマッチング方法の開発を目的に、「HRサイエンス研究所」を創設。転職に関連した様々な事象に対して科学的手法での検証を行っています。これまでにもHRサイエンス研究所での研究結果をもとに、「ミイダスのユーザーの特性を過去の検索履歴やコンピテンシー診断などをもとに明確にし、特性に合った求人を推薦するシステム」などが開発されてきました。

今回のインタビューでは、HRサイエンス研究所で「情報科学」研究グループを率いる大羽と、「人間科学」研究グループで活躍する山田にお話を伺いました。テーマは「HRサイエンス研究所のデータサイエンティストとして働く魅力」について。同研究所で働く鹿内がインタビューのファシリテーターとして進行します。

＜インタビュイー＞

大羽 成征
ミイダスHRサイエンス研究所 シニアリサーチャー
2001年3月 奈良先端科学技術大学院大学（NAIST） 修士（理学）、翌2002年9月に同 博士（工学）を取得。2003年4月より奈良先端科学技術大学院大学 助教、2008年より京都大学 講師。2020年4月より現職。著書「ガウス過程と機械学習」（持橋 大地、大羽成征 著、講談社、2019）を出版。

山田 裕生
ミイダスHRサイエンス研究所 人間科学研究グループ　研究員
2012年3月 東海大学大学院 修士（体育学）、2015年3月大阪体育大学大学院単位取得退学。同2015年3月より日本スポーツ振興センター、2018年4月より東京成徳大学 助教、2021年8月より現職。現在は「人のモチベーション」に関する研究を手がけている。サイエンス定例会議のオーガナイズを担当し、毎週金曜日に開催される論文紹介MTGも運営している。

研究開発の追求が尽きることない、ボトムアップの環境

ー現在手がけていることを教えてください。大羽さんからお願いします。

大羽：
ミイダスHRサイエンス研究所には、情報科学と人間科学という2つの柱があるのですが、私は情報科学のリーダーを任されています。情報科学では、ミイダスのサービスをより良くしていくことやサービスの中で使われる機能やツール開発を担っています。いわゆる、研究開発の分野ですね。その一方でミイダス自体を解析するデータの調査や、今の転職市場の動向について、経済学の専門家と共同研究で行う調査も担当しています。これは、「何かを知る」というサイエンス分野になります。この2つが私が手がけていることです。

ー研究開発の方では、具体的にどのようなことをされていますか？

大羽：
たとえば、求職者と企業のマッチングを提案する「推薦システム」の心臓部にあたる「推薦エンジン」を研究開発しています。開発において、精度向上は目的でありつつも、実は新しいアイディアを検証する手段にもなっているんですよね。

推薦システムの中には常に新しい情報が入ってきますので、その情報を紐解くことでミイダスのユーザーがどのような行動をするのかも予測できます。ユーザーのことを更に詳しく知ることで、推薦システムの性能を更に向上させることができ、その結果、更に新たなユーザーの情報を得ることができ…と、グルっとひと回りするような構造になっているのです。求職者や求人企業の考えを知るための新しい切り口が、推薦システムを通してつぎつぎと見つかってくるようになっています。

ーありがとうございます。次に山田さん、お願いします。現在どんなことを手がけていますか？

山田：
私の専門は心理学です。人間科学研究グループに所属し、「人のモチベーション」をテーマに研究しています。たとえば、転職者や企業で働く社員のモチベーションをアセスメントしていくことで、モチベーションの傾向を把握することができるんです。「どのようなアプローチをすれば、モチベーションを上げることができるのか」「モチベーションのタイプ別の相性はどうか？」などの研究に励んでいます。

また他にも、HRサイエンス研究所で働く研究者を支援するリサーチアドミニストレーター（RA）の役割も担っています。当社ではRAチームと呼ばれるのですが、定例会議のファシリテーターをしたり、「論文紹介の会」を毎週開催したりしています。研究者一人ひとりの知見と探究心、スキルアップを後押しするような活動と言えば良いですかね。そんな役割も担っています。

ー次に、研究テーマの選定プロセスや研究成果の実ビジネスへの応用についてお聞きしたいと思います。応用への流れは、大きく分けると2つあると考えていまして、1つがトップダウンのカタチ。研究所側からマイルストーンを設定されて、成果達成を目指す場合ですね。もう1つが、企画開発部門との会議や雑談の中から生まれてくるボトムアップのカタチ。そのあたりの会議体やフローについて教えてください。大羽さん、お願いします。

大羽：
いわゆるトップダウンのカタチとしては、経営定例会があります。社長の後藤さんを筆頭に研究所からは私と所長が参加して、研究で得た成果、会社の現状や経営課題、今後のミイダスに必要なことを議論する会議が行われています。ミイダスの「推薦システム」も、そこで議論されたお題から生まれたものでした。

もう1つの会議体としては、我々サイエンス研究所のマネージメント定例会があります。そこでは、私と所長に加え各研究グループとRAチームのマネージメント担当者が参加して、「今後具体的に何をしていくのか？」「今解決すべき問題は？」など、深い話がされています。そこでの決定事項が各グループへと落とされて、実践されていく流れですね。

ボトムアップのカタチでは、ここはHR研究所の特徴でもあるのですが、一人ひとりの研究者やエンジニアが自律的に動いています。現場で働くスタッフからは、経営課題やグループミッションに対して、「こうするべきだ」「これはおかしい」という意見が出やすい環境があります。研究の計画や開発の仕様書はあるのですが、ボトムアップの力によってアイディアが揉まれて変化してゆく過程が大事にされています。

研究結果の「成果」まで見届けられる、醍醐味がある

ー研究者一人ひとりの意見や発信が吸い上げられるボトムアップ型の環境で、どのような仕事のやりがいがありますか？まずは山田さん、お願いします。

山田：
私が手がけているモチベーションの研究では、「どのようなテーマを、どのような方法で扱うか」という点で、裁量が委ねられています。もちろん入社したばかりの頃は、所長や上長と毎週定例会議を行い、研究テーマや方法について議論を重ねるなど、手厚くサポートしてもらいました。ミイダスというサービスだけでなく、研究者として興味のある研究をしたいという思いも汲んでもらっていると思います。今でも定期的に議論をしながらブラッシュアップしています。

ービジネス応用の観点だけでなく、研究者自身の「面白いことをやりたい」ということも考慮してくれるのは、とても良いですね。では次に、ビジネス応用の観点で、どのような研究が実際にサービスにつながったのかを、大羽さん教えてください。

大羽：
そうですね。ミイダスのサービスの根幹である「推薦システム」には、ビジネス応用された点は多数あると言えます。どんなふうに求職者と企業をマッチングさせるかという観点で、当社の企画開発チームが様々な切り口を見つけるのですが、その切り口を実現可能にする計算式・アルゴリズムなどを情報科学研究グループが提案しています。

たとえば、「職種」という切り口の場合、大半の求職者は自身の経験が活かせる同業界や同職種への転職を考えるのですが、実はこれまでの経験が想像もつかなかったような別の職種で応用できて重宝されるかもしれません。そのことを知らない求職者に対して、その職種への転職を推薦するようなシステムを実現するために、「こうしたらどうですか？」と技術応用を提案することは、ビジネス応用という観点では数多く貢献してきました。

これまでにビジネス応用で技術検討されたアルゴリズムや技術を挙げると、「距離学習」や「分散学習」「意味情報検索」「RAG技術」「多重検定の理論」「教師あり学習」などの導入が図られてきました。類似の問題を抱えている他社ではあまり取り扱うことのできてないような理論や技術を、我々は使えていると思います。

サイエンスブログ記事
サイエンスブログ記事2

ー様々なアルゴリズムや技術の応用が試されてきたのですね。次に山田さんにお聞きしますが、実際にHRサイエンス研究所の実験室で取れるデータにはどんなものがありますか？

山田：
アセスメントで使われる、心拍データからの自律神経の指標や筋電といった筋肉の動き、皮膚の電位、呼吸のリズムなどが測定できます。電気信号を使った生理指標をデータとして取得し、研究に応用しています。他にも、調査参加者にパソコンで課題に取り組んでもらい、その行動データと心理指標を使って分析を手がけたこともあります。顔の表情の動きや眼球運動を高速カメラで撮影し、指標として使うことも現在検討しています。

大羽：
こういったデータを研究過程の中で取得できることは、大学機関などアカデミックな場所でも可能だとは思います。しかし、ミイダスで手がけられることの面白みは、その取得したデータを仕事で役に立てたいと考えている人が身近にいて、そんな人たちと直接つながって研究しているという点が、最高の面白さだと思うんですよね。データのアウトプットだけで終わらずに、その先のアウトカムまで見届けられるのが良いです。

自身の研究結果から導かれたデータによって、サービス開発の着地点を示すことができ、ビジネス応用できる点が、アカデミアで研究する点とは異なる大きな醍醐味です。今手がけてる「営業場面での音声データの研究」も、まさしくそれです。音声の特徴が営業成績とどのように関連しているのかを調べているのですが、その解析対象になるデータも、社内の社員人数分で1日8時間分といった具合に大量にあり、アカデミアとは比較にはならないほどのデータ量だと自慢できます。

山田：
ミイダスという事業会社ではないと取得できないようなデータが、本当にたくさんあります。当社のサービスを利用している求職者のデータもそうですし、当社で働く営業部隊のデータも調査対象として、他の指標と比較して研究できたりもする。このようなデータは外部に依頼して取得できるようなものではないので、その点も違いだと思います。

実験参加者としての参画

キャリアにおいて、事業会社での経験は大きな利点になる

ー研究者にとって、当社のような事業会社での研究とアカデミアでの研究があると思うのですが、その違いについてどうお考えですか？今後のキャリアも含めて教えてください。最初に山田さん、お願いします。

山田：
将来的にアカデミアに戻るかどうかは、特に決めていません。今のまま、やりたいことをやれたらいいなというのが1番の働く理由だからです。事業会社であれアカデミアであれ、場所は重要じゃないのかもしれません。

ただ以前の自分を振り返ると、アカデミア以外のキャリアに現実味がなくて、事業会社にいくという選択肢はなかったんですよね。実際、アカデミアの研究者はずっとアカデミアのキャリアで行こうとするんです。しかし、外に出てみて思うのは「みんな、もっと外に目を向けて良いのに！」「大学だけに縛られるのはもったいない！」っていうのが今の本音です。

事業会社に勤めてみて良かったなと思うことは、先程も話に挙がりましたが、リアルなデータを多数扱えることですね。自分自身の意欲やアイデアがあれば、挑戦できることが本当にたくさんあると感じます。リアルなデータはそれだけ可能性に満ち溢れていますし、研究施設の設備などファシリティの観点でも充分整っています。そのような意味においては、事業会社だからこそできる研究もあるのでは？と思います。

ー大羽さんは大学機関と共同研究もされていますよね。どちらも兼務する立場として、大学と事業会社の違いはどうお考えでしょうか？

大羽：
大学には学生がいることが大きなメリットだと思います。試行錯誤できる範囲も軽さも、やっぱり違いますね。毎年若い学生が大勢入ってきて、その先輩として研究者としてやっていくことには、大きな意味があります。

私も山田さんも以前は大学にいて、そこから出て”外の目”を知ってるからこそ、大学内にいる人は外のことが見えていないんだなあと思うことはもちろんあります。そんなこともあって、今大学の経営側でも”外の目”を持っている人の求人ニーズが非常に高くなっていると思います。その点から言えば、大学から一度出てしまったら戻れないというわけではなく、将来的に活躍できる道は増えていくと思います。

ーアカデミアのキャリアから一旦外に出て、事業会社でのキャリアを経験することも、自身の市場価値を高めることにつながるわけですね。では、現在アカデミアで活躍されている人たちは、どれくらい事業会社でのキャリアを認識されているものなんでしょうか？

大羽：
残念ながら、そのような認識は全くなかったと思います。実は、私自身もミイダスに入社する前は、アカデミアから出たら終わりだと思っていました（笑）。しかし、実際に入社してみて思うのは、キャリアの1つの選択肢として、「大いにアリ」ということです。研究場所を、アカデミアにするか事業会社にするかで、研究設備の点で大きな差はないですし、「何を研究するか」「何のために研究するか」の違いでしかないんですよね。

実際、HRサイエンス研究所にはアカデミックなキャリアから転職してきた人たちが多数います。みなさん共通して開発技術者としての魂を持っているんですよね。大学で研究をして論文を出しておしまいではなく、自身の研究結果のその先を見てみたいと思う人たちが多いと感じています。

情報科学と人間科学の考え方の違いを知り、視野を広げる

ーHRサイエンス研究所には、情報科学と人間科学のジャンルが異なるエンジニアが在籍しています。お互いの考え方や価値観の違いを解消させるために、いろんな取り組みをされていますよね。それについて、山田さん教えてもらえますでしょうか？

山田：
取り組みとしては、“サイエンス定例”と呼ばれる、情報科学研究グループと人間科学研究グループの全員が参加する定例会議や「論文紹介の会」を開催しています。定例会議は2部構成となっており、後半部分では研究所メンバーが手がけている研究内容について、皆で議論する場となっています。

私はファシリテーションを担当しているのですが、気をつけていることが幾つかあります。その1つが、議論で交わされる単語の意味を確認することです。その単語の意味をなんとなくお互いに知っているんだけれども、実は少し異なる意味で解釈して使用しているかもしれません。少しのズレが次第に大きなズレとなり、議論が噛み合わなくなることも多いんですよね。だから毎回キーフレーズとなる単語があれば、意味を確認し合うようにしています。情報科学では常識な考えであっても、人間科学からしたら異なる場合もあり、お互いの認識ベースを合わせることが、健全で前向きな議論をする上では必要だと考えているからです。

また、議論の発表の場での順番にも気をつけています。たとえば、大羽さんのような情報科学研究グループの人が発表する場合は、人間科学研究グループの私がファシリテートして、発表後に意見や感想を求める場合は人間科学の人に振るようにしています。絶対に、逆の研究グループから意見が生まれるようにしているのです。

なぜかと言うと、情報科学の人たちはもう既にそのテーマについて事前に議論しているんですよね。そうではない人間科学の側の意見を発することで、違った価値観や考え方をミックスさせることができる。それは間違いなく大きな発見や学びになりますし、それがサイエンス定例の目的でもあるのです。こんな仕掛けがあるからこそ、毎回議論がとても盛り上がりますし、自分の中にはなかったような解釈や視点も得られる場として好評なんです。

ー「論文紹介の会」の方は、どうでしょうか？

山田：
論文紹介は毎週金曜日の12時から13時までやっています。人間科学系の分野と機械学習の分野で論文を提出してもらうようにしており、30分〜40分で論文の説明、残りの時間で皆で議論するという流れですね。ただ実際、13時で終わることはほとんどありません（笑）。延長戦みたいなカタチで議論が続くことが非常に多いです。最近では皆、延長時間を確保して参加しており、延長時間の議論の方が肩の力も抜けて雑談も交えた話になって面白いと評判です。そこから新しい発想へとつながるケースも多いみたいです。

大羽：
延長戦では毎回ぶっちゃけ話が繰り広げられて、本当に面白いですよね。学べることも非常に多いです。この仕掛けは、最近になって研究所全員が参加するサイエンス定例でも導入されています。業務に支障がない人だけが残って各々が話し始めるのですが、各自がいい感じに盛り上がって「心の灯」がボッと燃えて議論が白熱する感じが非常に良いですよね。最近では研究の成果をどのようにして論文というカタチにしていくべきか、というテーマで白熱しました。

いろんな人と交差できるから、得られるものも大きい

ーHRサイエンス研究所で働く魅力は、ずばりどんな点にあると思われますか？大羽さんからお願いします。

大羽：
最大の魅力は、やっぱり人ですね。立場や職責によって違う目的を持った人がいるのが面白いところですね。経営陣は上位レイヤーでの目的を持っていますし、エンジニアとサイエンティストはそれぞれ別の原理で動きながら協力していますし、心理学と情報科学の目的の違いもあるし、サービスでは求職者と求人企業という点でも目的が違ってきます。アカデミアの現場ではあり得なかったほどの目的の広がりがあります。それでいて、それぞれの目的が明確なんですよね。明確な目的がそれぞれ違っていて交差している。そんな「交差点」にいられるということは、非常に面白いと思います。

山田：
私も「人」という観点で、非常に魅力的だと思っています。今、大羽さんは「交差する」という話をされたんですけど、まさにそれなんです。ミイダスに入社することで、今までだと会わなかったような人たちと一緒に働けて、かつ共同することが、とても刺激的に感じられるようになりました。

私はカルチャーギャップのおかげで成長できると思っていて、そのギャップをむしろ味わうために入社した気持ちも正直あるんです。ギャップで潰されるとか辛いとかではなくて、とても気持ちいいギャップだったんです。ここで働く人たちは皆人柄が良いから、いいギャップに揉まれることで大きく成長できるんじゃないかと思っています。

大羽：
さきほど「交差点」と言ったのは、お互いに交差しようとして交差しているという意味でも交差点なんで、面白いですよね。お互いがお互いのことを頑張って理解しようとしてるし、頑張って説明しようとしたら頑張って理解しようとしてくれるという風土が当社にはある。そんな点に対する信頼感が全ての場面であるから、いつも議論も白熱するんですよね。

ーHRサイエンス研究所での働き方についても、魅力的な制度があれば教えてください。

山田：
働き方に関しては、基本的にリモートワークが中心ですが、渋谷にオフィスがあるので、出社して働きたい方は自由に出社できます。普段の連絡はSlackを利用していますが、HRサイエンス研究所では、バーチャルオフィス（oVice）も導入しており、いつでも声をかけて、直接会話できるような環境もあります。社内でのドキュメントはGoogle Workspacを利用しており、入社後からすべて全共有なため、いろんな資料を閲覧できて勉強も可能です。

またRAチームのサポート体制として、研究開発や論文作成に必要な書籍購入が自由に行えますし、オンライン学習の受講なども可能です。研究者としての知識習得やスキルアップの向上に励むことができるのも魅力ではないでしょうか。

ー最後に、お二人の今後の目標や展望について伺えますでしょうか。

山田：
私が今後やっていきたいのは、情報科学と人間科学がコラボレーションした研究をやっていきたいですね。どちらか片方だけではできなかったことを研究テーマとし、その研究結果を応用してサービスをもっと発展させていくことができれば、本当にここでやる価値も出せるのではないかと思っています。そんな点に挑戦してみたいです。

大羽：
私も同じことを考えていました（笑）。経営層や企画開発から期待されていることは非常に多いので、それに応えていくのは当たり前のことですが、それだけでなく彼らのニーズや想定を超えられるようなものを作って驚かせたいですね。そんな開発をすることで、もっとミイダスのサービスは成長していくに違いありません。