データサイエンティストが成果を上げる会社のあり方と、彼らが成長するための条件とは――STANDARD 石井大智氏

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全社的なチームビルディングは不可欠

マスクド:石井さんはAI・データサイエンス分野の人材育成事業で学生起業されていますが、起業のきっかけは?

石井:AI開発の現場でエンジニアをしていたとき、人材育成を土台にしなければAIはエンドユーザーに届かないと気づいたことが起業のきっかけです。

 AIそのものに興味を持ったのは、東大にいた先輩に「一緒にAIについて学んでみないか」と誘われたときです。当時は「AlphaGo」が話題になっていた時期でしたね。それまでは大学で経営工学を学んでいたため、コンサルになったりするのかなと漠然と考えていました。

 興味を持って勉強しようと思ったAIでしたが、当時は大学では教えてくれる先生がいない状況でした。AIを扱う授業や研究室も空いていません。

 そこで、ビジネスの現場でデータサイエンティスト(あるいはAIエンジニア)として働きながらスキルを身につけていくことに決め、複数のAI系のスタートアップで医療系のAIを開発する仕事に就きました。開発現場には実データやデータサイエンティスト、ビジネス課題など大学にはなかったものがたくさんあり、大いに学びになりました。またこの時期、似た境遇の学生を集め、先ほどの東大の先輩が代表を務め……(中略)…… ションを促しています。こうした流れができれば、データ分析のパフォーマンスは爆発的に上がるでしょう。

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