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連載:第21回 「人と組織の科学」―人事データ・ピープルアナリティクス最前線―

ネットワーク分析のその先、中央研究所方式ではイノベーションは起こらない

BizHint 編集部 2020年6月1日(月)掲載
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Sansan株式会社のデータ統括部門、DSOCの研究員である真鍋友則さん、臼井翔平さん、西田貴紀さんと鹿内学さんによる座談会。最終回は、Sansanのデータ統括部門、DSOCの研究体制についてです。企業内の研究からイノベーションを生むためには、どんな要素が必要なのでしょうか。

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多彩な研究者が集まるSansan DSOC

鹿内学さん(以下、鹿内): Sansanの組織開発についてもお伺いしていきたいです。スタートアップでデータサイエンスに力を入れている企業はたくさんありますが、Sansanさんはデータサイエンスやコンピテーショナル・ソーシャルサイエンス(計算社会科学)まで含めて研究を進めているのが特徴的だと思っています。確か、真鍋さんは人工知能学会でも発表もされていましたよね?

真鍋友則さん(以下、真鍋): ええ。名刺の連絡先情報はビジネスの人脈で人が出会って面会した履歴です。私が行っている研究は、名刺情報から企業間のネットワークがどのような性質を持っているのか、人脈のネットワークは企業の成長とどう関係しているのかを科学的に分析しています。

鹿内: 臼井さんは元々、東京大学で教鞭をとっていたなかで、2019年春にSansanに加入されたのですよね? もともと領域はウェブ・サイエンスですよね?

臼井翔平さん(以下、臼井): はい。専門的には複雑ネットワーク科学です。学術の世界にいるとあまり自由にはデータに触れられません。Sansanの個人向け名刺アプリ「Eight」の話を聞き、「このネットワーク、面白そう……」と思ったのがSansanに入ったきっかけです。もちろん、活用できるデータには制約がありますが、今は「企業のブランドがどういった要素から構成されているのか」や、「企業ブランドからネットワーク構造が見えないか」を一つ課題として研究しています。

鹿内: 西田さんはもともと大学ではどんな研究をされていたのですか?

西田貴紀さん(以下、西田): 僕は労働経済学を修士まで専攻し、卒業後は民間のシンクタンクで、厚労省と経産省の委託研究を行っていました。大学院時代にPythonに触れ、テキストや画像もデータとして扱えて、どんどんデータ分析の幅が広がりました。もっと分析をしたくなり、ビックデータに触りたかったのでSansanに移ったのです。

鹿内: データサイエンスの領域は、必ずしもコンピューター科学や情報科学の方だけではないですね。人文学や経済学の方も参入しつつある。さまざまな方が参入してきているのは面白いです。

「課題を見つけて解く」ことの重要性

鹿内: SansanのDSOCはオペレーション部から始まり、2007年頃からOCRを手掛け、画像認識など名刺の部分を認識し……。2013年からデータ処理や自然言語処理を行い、2017年からはソーシャルサイエンス(社会科学)のトピックも手掛けてきている。博士号を持つ方も理学や工学、経済学を持っていらっしゃる方など、現在26名いらっしゃるそうですね。

西田: Sansan DSOCの研究開発部には、ソーシャルサイエンス(経済学、経営学、社会学)や複雑ネットワークに関する研究をやっているSocSci Group、機械学習や深層学習、自然言語処理を行うData Analysis Group、画像認識を用いて名刺のデータ化を担うAutomation Groupの3つがあります。

SocSci Groupの業務の一つとして、DSOC Data Science Reportを制作しています。論文まではいかなくても、Eightのなかのデータから、世の中に新しい知見や社会課題を解決するもの、Sansanのサービスの向上に関するものまで、アカデミック過ぎない感じで分析を行い、一般向けに公開しています。

鹿内: プロジェクトの「Sansan Labs」もSocSci Groupが行っているのですか?

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