オフィスの壁がホワイトボード！
研究者マインドがわかる会社

大学と大学院では数式を使った機械学習に関する研究をしていました。具体的には、どのような数式を書き、どのようなアルゴリズムにすればコンピューターがきちんと学習するようになるのか。そもそも計算とは？といったアルゴリズムでも、実用というよりは理論寄りの研究をしていました。
就職活動では、できることなら研究職で、しかも自分がやっていた機械学習を活かせる職場を希望していました。そんな中、登録していた就職エージェントから紹介してもらったのがSMNでした。

複数社を受けた中で、自分の書いた論文を見せてほしいと言われたのはSMNが初めてで、とても驚いたのを今でも覚えています。論文で書いたアルゴリズムが、SMNで使っているアルゴリズムと似ていると言われ、論文に興味を持ってくれたことはもちろんですが、研究していたことが社会でも役立っていると知り、とても嬉しかったですね。
実際に会社を見学したときも好印象でした。とくに、オフィスの壁一面がホワイトボードになっているのを見たときには、数式を思いついたらすぐに壁に書き出したいタイプの私にとっては最高の環境だと思いました(笑)。研究者意識がわかっている！同じ感性の人がいるんだ！と思い、入社の決め手になりました。

社内でシステムを作り
営業からすぐにフィードバッグがくる
ビジネスサイクルの早さがSMNの強み

現在は、「a.i lab.（アイラボ）」というR&Dの部署に所属し、機械学習の研究に携わっています。
大学時代は、数式上の理論としてデータを捉えていたので、入社後初めて実社会と連動して実際に動いているデータに触れ、データは常に変動することを実感しました。また、実際に使われているプログラムの長さと複雑さにも大変驚きました。

a.i lab.内には様々なチームがあるのですが、私はデジタル広告枠の自動入札エンジン「VALIS-Trader（ヴァリス‐トレーダー）」を担当しています。表示した広告に対してユーザーがアクションをとる確率が高い広告を出すために、その確率を予測学習するアルゴリズムの研究開発をしています。
直近の半年は、「VALIS-Trader」の予測確率を向上させるための方法を調査していました。いろいろな課題があったので、調査しては原因を発見しては改善し、さらにまた調査して改善することを繰り返し、最近ようやく予測確率を飛躍的に向上させることができました。それに伴い、「VALIS-Trader」の社内での導入率も大幅に上がりました。

SMNは、社内でシステムを作り、それを社外へ営業していくスタイルなので、市場からのフィードバックが早くかつ直接耳に入るので、改善するスピードもおのずと速くなります。そして地道に改善を加え続け、自分の意図した通りの結果を導き出せたときは大きな達成感を得ることができますね。

SMNはスペシャリストの集まり
学びの機会が多く
視野を広げられる

SMNは様々なスキルを持ったスペシャリストが集まっているので、大変刺激を受ける環境です。かつ、チューターの先輩や上司もフランクで相談しやすい方々ですね。
入社当初は複雑すぎて全くわからなかったプログラムも周囲の皆さんが丁寧に教えてくれましたし、アルゴリズムに関して改善の方向性を相談すると、一緒になって考察し、的確に解決すべき課題を指摘してくれるのも助かります。
また、部内の勉強会があり、持ち回りでさまざまな学会で出された論文を発表し合うこともあります。すぐに実務に役立つわけではありませんが、研究の視野を広げることにつながっていると感じ、中長期で自らやりたいことを考えられます。

私自身の今後の長期的なビジョンとしては、「これは自分がゼロから作った」と言えるようなシステムを世に送りだし、たくさんの人々に役立ててもらいたいなと思います。また数式が好きなので、研究者としては数式に強いだけでなく、数式を活用できる人になりたい。なぜモノが動くのか、なぜ転がるのかを数式で理解し説明できる。そしてその数式の知識を会社や社会に役立つよう変換できるような技術者になりたいと思います。