こんにちは!株式会社キスモのKaggler 大越です。
今回は【取締役大越が語る】シリーズvol.2です!

さて、vol.1ではキスモでの業務内容、創業当初の話などをしました。

今でもプログラミング歴1年半なので、まだまだミジンコみたいなものですが、当時はもっとひどく、大変な時間を過ごしました。
しかし今では、なんとも楽しい機械学習ライフ、仕事ライフを送っています!

今回はそんなキスモでの仕事の楽しさややりがい、そして今後の目標などを話せたらと思います!

楽しさややりがい

vol.1にも書きましたが、今の仕事はとても楽しいです!
その要因は以下の3つだと思っています。

1. やりたいことができている!
2. Kaggleでの学びを直接業務に活かせる!
3. 仕事の時間が短く、楽しく無理なく働ける!

では、それぞれについて詳しく話していきます。

1. やりたいことができている!

自分は一時期就活をしていたのですが、その時からデータサイエンティストとして、データ分析をやりたいと思っていました。しかし、面接を受けた会社の中で、今ほどデータ分析漬けの環境ってなかっただろうなと思います。
正確な数は数えていませんが、この1年間でたくさんの分析案件や弊社内での研究開発に取り組みました。もちろん失敗に終わったものもいくつもありますが、ビジネスインパクトのある結果を残せたもの、これから残せそうなものもたくさんあります。
そのどれもが、今の自分の血肉となり、これからの自分の糧になっています。

とにかく、これだけたくさんの分析案件に携わり、色々なデータ、モデル、前処理を実践でき、とても充実した1年でした。このデータ分析漬けだった1年間を味わえたこと、そしてこれからも味わっていけることがすごく素敵なことで、こうしてやりたいことができる環境がモチベーションになっています!

そして、この機械学習エンジニアが分析に集中できる環境こそ、キスモの最大の魅力です!

• 課題をKaggleの問題のように落とし込むマネージャー
• PDCAだけに集中できるような環境を用意してくれるインフラエンジニア

彼らの存在により、この環境は成り立っています。

特にキスモでは、機械学習エンジニアが、マネージャーが用意した案件に合わせて動くのではなく、マネージャー側が、機械学習エンジニアが解きやすい案件に落とし込むことを徹底しています。これにより案件の成功確率は格段に上がります。こうした恵まれた環境によって、思う存分データ分析を行うことができます!

話は広がりますが、好きなことを仕事にするのはとても難しいという話を聞きます。好きなことより得意なことを仕事にするべきだという話もよく聞きますね。
自分の場合は、データ分析という好きなことをやっていたら、ちょっとばかし得意なことになり、それを仕事にして生活できるようになり、とても恵まれているなあと感じています。
そんな自分の好きなデータ分析で世の中に貢献できたら、もっともっと楽しくなるだろうなと思っています!

2. Kaggleでの学びを直接業務に活かせる!

vol.1でも軽く触れましたが、KaggleとはGoogleが運営する機械学習のコンテストサイトのことで、様々なコンテストに参加し、世界の強者達と闘うことができます。自分の中では遊びなのですが、ランキング形式で争うので順位が上がる喜びもありますし、すごいスキルを持った方たちに囲まれることでたくさんの学びもあります。
「野球で甲子園に出て一回り成長した。」みたいなもので、「データ分析でKaggleに出て一回り成長した。」みたいな感じです!
もともとデータ分析が好きでKaggleを始め、1年も経っていませんがどはまりしましたね。暇な時間は全てKaggle。One for Kaggle, All for Kaggle!って感じです!

Kaggleで得た知見がそのまま業務に活きることがキスモの良いところであり、やればやるほど、業務でのパフォーマンスがあがる。すごく理想的な構図です!

Kaggleで使った前処理やモデルを業務に応用しており、Kaggleを楽しんでいたらいつの間にか仕事がめちゃくちゃ早く終わるようになっていました。昔だったら1週間かかっていたであろうことが、「あ、これKaggleでやったからスクリプトある」となり、ほんの数時間でできちゃいます!
そうでなくても、「Kaggleのこの課題に似てるから、こうすればいけそうだ」という感じで、アプローチがどんどん浮かんできます! Kaggleをやることで、手札を増やし、案件次第でその手札から選ぶという感覚で、業務を行うことができるんです。
好きでやっているKaggleですが、こうも目に見えて効率的に仕事ができるようになると、さらに楽しくなってきます!また、キスモではKaggleは業務の一環とされているので、業務時間内にKaggleを行うことができます。

とにかくKaggle好きな機械学習エンジニアならとても楽しめる環境なのは間違いなし!
ぜひともKagglerの方にもキスモで働いて欲しいです!

3. 仕事の時間が短く、楽しく無理なく働ける!

いまのキスモでは

• 月、火、木、金
  9時~17時
• 水
  9時~12時
  という週休2.5日、残業なしを実現しています。
  

何がいいかというと、水曜の午後遊べる! 平日の夜もわりかし暇! 土日は全く仕事がない!
つまりですよ、Kaggleがし放題なわけです笑

まあ、Kaggleに時間を使うかはともかく、自由に使える時間がたくさんあることで、やりたいことができる環境が整っています。
もちろん、腕を磨くためにKaggleをしたり、自分で開発したりしている人もいます。または気分転換に外に出かけ、疲れを取るために寝ている人もいます。水曜の午後に出かける時なんて、世の中の人は仕事してるのか〜と思いながら遊べるので、より楽しめますよ!
自分も水曜の午後は結構出かけて気分転換してますし、平日夜や土日はKaggleもしてますね。

また、仕事が短いおかげで無理なく楽しめるというのも大きいです。最近だと大学の同期も就職しているのですが、中には仕事がとてもつまらないと言っている人がいたり、全然生活に余裕が無いという人がいたりします。ましてや、17時に仕事が終わっている人や水曜午後が休みの人なんてほとんどいません。

そんな中、自分は業務内容も楽しければ、生活にゆとりもあり、心から仕事を楽しめています!
お金の余裕は心の余裕という言葉もよく聞きますが、時間の余裕も心の余裕だと思います。
キスモは自由に選択できる時間が多く、とても魅力的な会社になりつつあると思っています。そして今後もっともっと魅力的な会社にしていきたいと思っています!

ちなみに、短い業務時間を取り入れている理由には明確な目的があります。
それは業務効率を最大限上げたいというものです。
人の集中力は長くは続かない、ピークの波があるという理由から、これまで様々な業務時間を試してきました。時には、小学校のように45分毎の時間割制も試しました。

そんな様々な変遷を経て、今の業務時間に落ち着いています。
昼寝休憩も取り入れており、個々が最大限のパフォーマンスを出せる環境を整えようとしているのです。

将来の目標

【キスモ創立1周年記念にみんなで焼肉を食べに行った時の写真です】

短い業務時間、昼寝休憩などの取り組みは、「働く楽しさをより身近に。」というキスモの理念に基づいて行なっています。

多くの人が最大のパフォーマンスを発揮することで、働くことが楽しいと感じられる世の中を作れたらという意味で、この理念を掲げています。これがキスモが、そして自分が目指す世界です。そのために、キスモがその開拓者として、新しい業務形態で価値あるものを提供できるようにしていきます。

個人的にはゆくゆくは週休3日、4日も実現していきたいです。というか、働きたい時だけ働けたらいいなと思います。それはだんだんと実現できればいいなと思います。
今ある働くという概念を破壊して、今の自分たち、これからの自分たちのようにどこまでも自由で、わくわくするような働くにしていきたいですね!

また、キスモは「現実の問題に最適な機械学習を提案する」という価値を提供しております。
キスモは現在、データサイエンティストファーストを心がけ、案件設計の際、Kaggleのタスクの形にできるようにヒアリングや要件定義をしています。そのため、データサイエンティストは機械学習のPDCAに全力で集中することができます。こうすることで、属人化した案件解決をしていたときに比べて機械学習の質を向上させ、案件の高速化ができました。
これによって、実際に多くの案件をいただき、結果を残し、売上をあげてきました。周りにもAIベンチャーはたくさんありますが、ここまでたくさんの案件をこの期間でさばいてきたところはあまりないのではと自負しています。

自分たち機械学習エンジニアは、さらなる拡大のために、より多くの現実課題を解けるような機械学習の効率化に焦点を当てて取り組んでいます。
vol.1でも軽く触れましたが、Kaggleで得た知見を取り入れて、社内の人がより簡単に機械学習の実験を回せるような環境を作ることで、効率化の実現ができると考えています。そうして現実課題を解決していくことが、自分たちにできることなのだろうと考えています。

そして、それが自分たちの理念である「働く楽しさをより身近に。」にもつながることだと信じて、日々突き進んでいます!

その実現に少しでも興味を持ってくださった方、こんな環境で仕事をしてみたいと思った方はぜひご連絡ください!
新しい仲間を探しています! Kagglerの方の応募もお待ちしています。

では、vol.3でまたお会いしましょう！