松本 健
- 統計＋R講座
大阪府立大学大学院修士課程修了 – 数理統計学
筑波大学大学院修士課程修了 – 経営学（MBA）
マーケティング領域を主とした高度アナリティクス業務に約20年間従事。
Yahoo!Japanのデータアナリスト、マーケティングサイエンスを核としたコンサルティングを経験した後、リクルートに入社。
リスティング広告の最適化、状態空間モデルを用いた需要予測、アップリフトモデルの開発などを経験。
現在は、機械学習や階層ベイズモデルを用いたCRMの業務を行っている。
データ解析コンペティションにて、複数回入賞経験あり（優勝含む）。
データサイエンティストを目指したきっかけ・やりがい
元々、大学で統計を専攻していました。
統計や数学を使った仕事が出来たらいいかな、といった漠然とした思いで就職しましたが、アナリスト、データマイナー、データサイエンティストと時代と共にタイトルが変わって来ました。
「なぜ、人は、その商品を買うのか」といった意思決定のメカニズムを解明するのが好きなので、ジョブのタイトルは変わっても、これからそのスタンスを大切にしていきたいと思っています。
案件参画時の一日の流れ
10:00 出社
コアタイムなくて、フレックス制なので毎日10時ごろ出社しています。当日のスケジュール確認、メール対応など。
12:00 休憩
13:00 プロジェクトの打ち合わせ
1日の中で会議が1時間～2時間くらいあります。
14:00 分析作業
若手の分析相談に乗ったり、自分で分析業務を行っています。
18:00 退勤
フレックスの為16時のときもあれば終電で帰宅することあります。
19:00 大学院
社会人大学院（博士課程）に進学中
初学者の方に教える際に工夫しているポイント
初学者が難しいと感じるポイントはなるべく丁寧に説明しようと心がけています。
また、少し難しいと感じるかもしれませんが、原理原則まで踏み込んだ解説をすることが遠回りでも理解が深まると思いますので、時々上級者向けの内容も伝えるようにしています。
授業では、統計学だけでなく、実ビジネスで分析を行う上で大切な考え方やマーケティング関連の話をしたりします。
今人工知能を活用するスキルを身につけるメリット
今のデータサイエンスブームを牽引しているのは、機械学習といって過言ではありません。
予測精度という点に着目すれば、従来の統計アプローチよりも予測力が高い場合が多い。
しかし、マーケティングをやる上では、機械学習のアプローチだけでは、不十分と言えます。実務においては、誰が買うかといった予測問題だけでなく、なぜそれを買うのかといったインサイトを把握する必要があります。
機械学習に加えて、統計モデルを学ぶことで、企業の中で価値の高い希少な人材になれると思います。
受講者へのコメント
ビジネスにおける分析で大切な事は、手元にあるデータを丁寧に解析すること。
その上で高度な解析のアプローチを行うことです。
解析手法やアルゴリズムに溺れることなく、会社に貢献できるビジネス感覚をお伝えします。