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NTT Ltd.

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お客さまの課題解決を通じて
データ分析技術の精度を上げ、
世の中を変えるサービス開発へ。

ICT Engineer

ICTエンジニア

切通 恵介 Keisuke Kiritoshi

イノベーションセンター テクノロジー部門
情報学研究科社会情報学専攻修了 2016年度入社

01 学生時代について

02 ご自身の仕事内容と未来について

03 NTT Comについて

04 OFFTIME

01 学生時代について

学生時代にどんなことをされていましたか?

学部、大学院共にWebマイニングの研究をしていました。Webニュース閲覧の多様性の獲得に向けて、同じニュースでも意見が異なったり、登場人物や視点が異なる記事を推薦するシステムを作成していました。内部では、自然言語処理を用いて感情分析やトピックモデルの推定を行うことで差異スコアを計算するアルゴリズムを開発していました。また、システムはサーバ側を自らRubyで構築し、クライアント側を外部企業とも連携して開発し、アンドロイドアプリとしてリリースをしました。研究室が応用系だったので、アルゴリズムの構築だけでなく、UIまで含むWebシステム開発をする雰囲気があり,私も経験がないながらチャレンジしたことを覚えています。

就職活動ではどのような業界を志望していましたか?

当時データサイエンスが流行り出した頃でもあり、Webマイニングを研究していた背景から、大量のデータを保持していて、その分析が可能な情報系の企業を探していました。また、研究開発自体が好きだったこともあり、論文が執筆可能なレベルの研究組織を持っていることも条件の一つでした。一方、学生時代からWebシステムの開発をしていたこともあり、自分は研究に携わりながらもその成果を世の中に発信していける環境も重視していました。業界ではなくやりたいことが自由にできそうか、で就職先を選んでいた覚えがあります。

NTT Comへ入社を決意した理由を教えてください。

元々志望していた業界や企業の条件と完全にマッチしていたわけではないのですが、社員の方から研究組織が明確にあること、研究部隊の中でデータサイエンスのチームができて人員を募集しているとお聞きしたこと、働いている社員の雰囲気を見るに「ここなら自由に研究もシステム開発もできそうだ」と感じたことが理由です。今考えてみると結構思い切ったなという感じでした。運よく希望の研究部署に入れたものの、論文を書くような文化はありませんでした。それでも新しいチャレンジということで認めてもらい、上司や先輩とも協力して毎年論文や特許を書くことはできています。当時感じた「自分で動ける自由さ」の感覚は間違っていなかったと思っています。

02 ご自身の仕事内容と未来について

現在、どのような業務をされていますか?
どのような事業で、その中でどのような役割を担っているのか教えてください。また業務の中で課題があればどんなものか教えてください。

現在は技術開発系の部署(イノベーションセンター)に所属し、2つの役割を担っています。1つは、特に時系列データに対してのニューラルネットワークの判断根拠抽出と統計的因果推論の研究です。研究者として大学との共同研究のほか、特許執筆、CVPRやIJCAIのワークショップなどで論文発表を行っています。
もう1つは、データ分析ツール「Node-AI」のサービス開発です。アジャイル手法の一つであるスクラム開発を適用していて、プロダクトオーナーという機能の方向性を決めるような役割を担っています。現在はベータ版としてお客さまに提供中で、今後正式なサービス化を目指して日々開発をしています。
大変なところは、研究成果をいかに効率的にサービスに組み込むかにあります。研究やデータ分析で個人が用いるコードとサービス開発用のコードは大きく異なるため、研究用のコードの大幅なリファインメントが必要になります。その場合、サービスへの組み込みが遅くなりますし、品質がばらつく問題もあります。一方で、研究側に開発コードレベルで書いてもらうには敷居が高いため、研究の実装が進まないというジレンマがあり,大きな課題だと思っています。

現在の業務を通じて、お客さまや世の中にどのような価値を提供できると考えていますか?

私たちのチームはお客さま案件を通じたデータ分析、データ分析の基礎・応用研究、データ分析サービスの構築の3つを主軸に活動しています。案件を通じて得られたニーズや課題を基礎・応用研究に反映し、得られた技術をサービスや案件でお客さまに直接届ける、というサイクルを重要視しています。実際に私や共同研究者が研究開発で作成したモデルの判断根拠の抽出や因果分析手法は、案件でお客さまに評価していただいたり、自社サービスである「Node-AI」でも多く利用されています。また、「Node-AI」の開発ではお客さまの課題をデータ分析解決することを目指しています。案件での課題解決を通じて、データ分析技術は世の中を変える力を秘めていると実感しているので、サービスを通じてより身近に、効率的にその貢献ができればいいと考えています。

03 NTT Comについて

NTT ComのICTエンジニアは、顧客にとってどんな存在ですか?

データ分析者の文脈では、他の会社にはない高い技術力を持っていて、一緒に課題を解決する相手であるべきだと最近感じています。もともとNTT Comはさまざまなお客さまのインフラやネットワーク、システムを構築し支えてきた歴史があり、お客さまからIT技術的な部分で頼りにされているところが非常に大きいです。データ分析の課題においても同じように、お客さまから悩みを聞いて始まることが多く、課題を解決してくれると期待されています。データ分析の課題解決は特に、受注発注の関係を超えて、課題設定からコンサル、ビジネス価値の算定までお客さまと一緒に行う必要があります。その中でエンジニアやデータサイエンティストは、技術の視点を持って課題解決までの最適解を導く存在であると思っています。

NTT Comでは仕事を進める上で社員同士がどのようなチームワークを発揮していますか?

データ分析による課題解決を目指して、チーム内やチーム間の連携は常に行なっています。中でも大規模だったものとして、部署を跨いでオンライン開発合宿を行ったことが挙げられます。データ分析によって提供できるのは、分析結果の可視化や機械学習モデルまでですが、お客さまの課題を解くためには、データのライフサイクルがリアルタイムに動くような大規模なシステムが必要になります。そこには、データの収集から蓄積、ETL、分析、結果の可視化、エッジへのデプロイなど多岐に渡る技術が求められます。NTT Comの社内には、インフラ、データサイエンス、エッジコンピューティング、ネットワークなどのプロフェッショナルチームが各部署にそれぞれ存在しています。そのメンバーがオンライン上で同期的、非同期的にお客さまの環境や課題を想定して自らの技術を通してデータのライフサイクルを構築することができました。異なる事業・技術領域の知見を使って大きなことができるのも、NTT Comのチームワークの一つだと思います。

学生の皆さんに向けてメッセージをお願いします。

NTT Comに限らず、エンジニアやデータサイエンティストといった役割になった方には、技術や知識が一番重要だと思います。というだけでは少し味気ないので、それ以外にも私がエンジニアやデータサイエンティストとして働く中で大切だと思うことを挙げると、勤務時間の範疇で自由な時間を確保して、事業貢献の範囲内で自分だけが作れる価値を生み出すことです。エンジニアやデータサイエンティストは検証可能なPCと技術があれば、さまざまなことを実現できます。自由な時間さえあれば、技術の勉強も、論文を書くことも、社内データを分析することも、最新のOSSを試すことも、社内Slackでbotを作ることもできます。さらに周りのエンジニアや技術者を巻き込むことで、自分の技術領域の外まで踏み込んで誰かの役に立つようなシステムも作れます。ぜひ、自由な時間を作って、自分だけが作れる価値を生み出してみてください。

04 OFFTIME

休日の過ごし方を教えて下さい

社内Slackにはさまざまなチャンネルがあるのですが、その中でボードゲーム好きが集まったチャンネルがあり、毎週昼休みや時には休日にオンラインでボードゲームをしています。オンラインだと会話が発生するようなゲームや協力ゲームがおすすめです。プライベートでは、技術書の同人イベントにも何回か参加しています。社内外の人と一緒に本の執筆をしたり、出版手続きをしてみたり、表紙を書いてみたり、ブースで売り子をしてみたり、なかなか普通では体験できないことができています。