実務と研究のはざまで格闘する / Struggling between practice and research

■イベント 
：Sansan R&D・エンジニア新卒LT会
https://sansan.connpass.com/event/228690/

■登壇概要
タイトル：実務と研究のはざまで格闘する
発表者： 
R&D 研究員 　小松 尚太

▼Twitter
https://twitter.com/SansanRandD

Transcript

1. 実務と研究のはざまで格闘する Sansan株式会社 技術本部 DSOC R&D 研究員 ⼩松尚太
2. Data Strategy and Operation Center ⾃⼰紹介 • 農学修⼠ • 2020年5⽉⼊社 • 前職はコートジボワールにある国際農業研究機関 ⼩松 尚太 Sansan株式会社 技術本部 DSOC R&D 研究員 Shota Komatsu オンライン名刺
3. Data Strategy and Operation Center なぜSansanに⼊社しようと思ったか？ 1. データ分析がよりクリティカルに活きる現場で働きたくなったから。 2. 実務と研究を橋渡しできる役割を担いたいと思ったから。 3. 社会科学系の⼈材を積極活⽤している、⽇系で数少ないTech企業だから。
4. Data Strategy and Operation Center これまでの主な業務内容 1. 現業⽀援系のデータ分析 • A/Bテストの実⾏により、既存ビジネスの改善を⽬指す。 • 探索的データ分析により、新規ビジネスのポテンシャルの⾒極める。 2. ハイレベルな学術雑誌への投稿を⽬指した研究の遂⾏ • 新規技術の獲得や、研究を通じた世界への貢献を⽬指し、外部研究者との共同 研究を積極的に実施している。 • ユニークなデータを使って、野⼼的な問いに答える。
5. Data Strategy and Operation Center ⼊社から1年半経過して思うこと • ⼤学院・前職での経験は間違いなく活きている。 • ビジネスの理解、継続的な技術のキャッチアップをしていかないと死ぬ。 • 現業⽀援と研究開発を良いバランスで取り組めている。
6. 現業⽀援系分析の例: 名刺アプリ「Eight」でのA/Bテスト
7. 名刺アプリ Y o u r B u s i n e s s N e t w o r k
8. Data Strategy and Operation Center A/Bテストのデザイン • ユーザー体験向上を⽬指した施策の効果検証を、Eight上で実施した。 • 事前に⾏った探索的データ分析により、産業により効果の⼤⼩があること が⽰唆された。 • 各産業ごとにユーザーのA/B分割を⾏うことで、推定値の分散を⼩さくした。
9. Data Strategy and Operation Center A/Bテストの結果 A/Bテスト開始
10. Data Strategy and Operation Center 現業⽀援系分析の⾯⽩さと難しさ ⾯⽩さ • ⾃分の分析が意思決定に寄与できる。 • 各エキスパートと共同して成果を出す楽しさがある。 難しさ • 分析課題を⾃ら掘り起こしていけるか。 • 課題を整理し、分析で解くべき課題が何かを整理できるか。 • 分析の正確性を損なわず、結果をどうわかりやすく伝えるか。
11. ビジネスネットワークの起源を解明する
12. Data Strategy and Operation Center 答えたい問い • ビジネスのネットワークはどのようにして形成されるのか。 • ネットワーク形成モデルをスケーラブルに推定することは可能か。 • 推定したネットワーク形成モデルを⽤いて、どのような現実問題に対して 答えを出すことができるか。
13. Data Strategy and Operation Center Research Team – Sansan DSOC Takanori Nishida ⻄⽥ 貴紀 Sansan Inc. DSOC R&D Department SocSci Group Manager ／ Researcher Juan Martínez マルティネスフアン Sansan Inc. DSOC R&D Department SocSci Group Researcher／ PhD in economics Shota Komatsu ⼩松 尚太 Sansan Inc. DSOC R&D Department SocSci Group Researcher
14. Data Strategy and Operation Center Research Team – Collaborator Angelo Mele Angelo Mele is an Associate Professor of Economics at Johns Hopkins University - Carey Business School. His research analyses how social and strategic interactions affect individual and aggregate socioeconomic outcomes. His work has been published in Econometrica, American Economic Journal: Economic Policy and Review of Economics and Statistics, Regional Science and Urban Economics. He has a PhD in Economics from University of Illinois at Urbana-Champaign.
15. Data Strategy and Operation Center ERGMを⽤いたネットワーク形成モデリング • ERGM (Exponential Random Graph Model) を⽤いる。 • ネットワークの分布が、エッジの数、三⾓形の数など、ネットワークの統計量 で決まるとしてモデリングする。 • 共通の友⼈の存在によりつながりやすくなるといった、第三者の効果を取り⼊ れることが可能。 • 推定はとにかく難しい。詳細は以下のSpeakerDeckを参照。 https://speakerdeck.com/sansandsoc/the-economics-of-business-networks-estimation-and-applications-at-scale
17. Data Strategy and Operation Center 共同研究の⾯⽩さと難しさ ⾯⽩さ • トップランナーの研究者と知のフロンティアを開拓できる、またとない機会。 • データに対するユニークな視点が得られ、データへの理解が深まる。 難しさ • ⾼度な研究遂⾏能⼒が必要。研究分野のキャッチアップが不可⽋。 • 複雑で巨⼤なデータセットのデータハンドリング能⼒や、スケーラブルな推定⽅ 法の模索が求められる。 • 研究成果をビジネスにどう還元するか。
18. 最後に
19. Data Strategy and Operation Center 最後に • 現業⽀援と研究開発を共に⾼いレベルで⾏える稀有な環境である。 > ⾯⽩いことを⼀緒にやっていきましょう。
20. Data Strategy and Operation Center 宣伝：経済セミナーに寄稿しています • 再現性ある研究の遂⾏をサポートするツール紹介 (Git/GitHub, Docker,...)