PEOPLEアナログな不動産業界のデジタル化に向けて。現場に寄り添い、本当に役立つAIを求め続ける

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データサイエンティスト中途入社
橋本 武彦
PROFILE
電気通信大学 客員准教授 株式会社ブレインパッドにてシニアデータサイエンティストとして、マーケティング領域のデータ分析、ならびにデータサイエンティスト育成の新規事業を立ち上げに従事。一般社団法人データサイエンティスト協会の立ち上げに参画し、2015年より同協会事務局長に就任(前事務局長)。電気通信大学、滋賀大など複数の大学で講義を行うなど、産学連携や人材育成活動にも注力。 著書等:「社会人のためのデータサイエンス演習」、「統計学ガイダンス」(日本評論社/共著)、他。

データの時代は、データの生成・収集から考える

― 橋本さんのこれまでについて教えてください。

大学卒業後、SIerでエンジニアを5年、その後研究所で新規事業開発を担当していました。ところが企業合併により研究所がなくなり、調査会社へ転職。おもにアンケート調査やインタビューなどのデータを分析していたのですが、社会の事象の解明にはマーケティングリサーチのデータでは足りないのではないかと考え始めました。多様なデータがあればもっと解明できることが増えると思い、AI・データ活用のブレインパッドへ。AI・データ活用によりクライアント企業を支援する業務に携わったあと、データサイエンティスト育成の新規事業立ち上げや、大学等での講義、データサイエンティスト協会の立ち上げなどに関わってきました。


― GAテクノロジーズに入社した経緯を教えてください。

ブレインパッドではさまざまな業界の課題やデータに幅広く触れることができましたが、あくまでも受託であることを物足りなく思うようになったんです。AI競争力の源泉はデータです。データの特性を深く理解し、必要なデータを収集する仕組みから考えないと、本当の意味でのデータ活用はできません。そのために実際にデータを生成している人ともっと近い距離で働くこと、つまり自分が事業会社に行くことが必要なのではないか。そう考え始めた矢先、声をかけてくれたのがGAテクノロジーズでした。
不動産業界はいまだに紙やFAXを多用するなど、アナログでIT化が遅れた業界ですし、多くの人にとって不動産売買は一生に1度あるかどうか。どうしてもデータ量が少なく、AI・データ活用のハードルが高い業界ですが、それでもGAテクノロジーズに入社を決めた理由は3つあります。
まず「収益基盤がしっかりしており、AI・データ活用に経営の理解がある」点。不動産に限らずX-tech(クロステック)領域全体に言えることですが、テクノロジー化が遅れているのは何某か理由があり、根本的な問題解決をするには腰を据えて取り組む必要があります。経営基盤がしっかりしていなかったり、経営陣の理解がない会社では注力することは困難です。面接時に「少なくとも2年は結果が出ません」と伝えましたが、GAテクノロジーズは暖かく迎え入れてくれました。
次に「AI・データ活用の風土がある」点。例えば新しいシステムを使い始めるのはビジネスフローの変更やツールの使い方を覚えるなど、最初は余計な手間がかかるものです。GAテクノロジーズは、ビジネス側のセールスや物件の仕入れ担当者なども、未来への投資ということを理解して、AI・データ活用の試行を受け入れてくれるという相互リスペクトの風土があります。
そして第3が「関与度の深さ」です。データ分析の受託企業ではいろんな会社の情報に触れる機会がありますが、分析結果を渡したら終わり。深く関わることはできません。その点、事業会社では関わるべきテーマから考えることができます。現場で活用してもらう方法も考るし、改善すべき点があれば直すことができる。GAテクノロジーズでは、データを活用した施策を深く関わり育てていける環境があると感じ、入社を決意しました。

机上の空論ではなく、現場の役に立つAI活用を

― 今はどんな仕事をされていますか?

AI Strategy Centerに所属し、産官学連携担当として対外的な業務を担っています。
まず「産」の領域では、自社ビジネスとの関連する企業とのプロジェクト推進。「官」では、電子契約などGAグループの目指す方針に関係する官公庁や自治体との連携。最後に「学」では、電気通信大学の客員准教授をはじめ、社内外での講演や大学等での講義、インターン受入などを行っています。日本のAI人材はまだまだ足りていないため、日本の未来と次世代への貢献として、データサイエンス人材の育成活動に積極的に取り組んでいますね。


― 印象に残っている仕事はありますか?

入社して一番最初に取り組んだ、物件検索の効率化ですね。リノベーションのセールス向けに、物件検索の結果をお客様のニーズが高い順に表示するレコメンド機能を実装しました。
実証実験ではかなりの効率化になっていたのですが、物件検索の前後の業務やフローへの配慮が不足していたため、いざリリースしてみるとあまり使ってもらえない上に、改善要望が相次ぐ事態に。セールスが日々業務に取り組む環境に対する理解が足りておらず、今の業務でいかに新しい機能を活用してもらうかまで考えられていなかったんです。どんなに良い機能があっても、使ってもらえなければ意味がありません。ただ単に機能を提案するのではなく、現場を理解し、相手の立場や状況をくみ取って提案ができるか。それが非常に大切なのだと痛感しました。その後は、既存の業務フローをしっかり理解したうえで提案する、必要に応じてサポートする体制を整えるなどを意識していますね。

また、デジタル化推進の基盤整備の一環として、自社の過去5年分の契約情報をすべてデータ化したのも思い出深いですね。
当時はまだ紙・PDFでデータを管理しており、かつ契約書はフォーマットも統一されておらず項目もバラバラ。それを綺麗なデータにするのは非常に泥臭いですが、今後のAI活用の基盤となる非常に重要な仕事だと思い、着手しました。やってみると想像以上の大仕事で、最終的に役職や部署を問わず多くの役員・社員の協力のもと、なんとかやり遂げることができました。自分ひとりでは達成できなかったことなので、忙しいのに依頼をこころよく引き受けてくれる方たちに心から感謝しています。


―最後に、どんな人と一緒に働きたいですか?

データサイエンティストとしてのスキルはもちろん重要ですが、それと同様にホスピタリティと解明意欲があることが重要です。
ホスピタリティとは、たとえばセールス部門が何か困っているときに、「何か力になりたい。どうすれば解決できるかな?」と一緒になって考えられること。それがすべてのスタートですね。
解明意欲は、「なぜこの問題が起こっているのか?」と考え続けられること。少し考えただけで安易な答えを出すのではなく、根本的な原因がわかるまでこだわり続けてほしいです。

不動産業界を変えるのは一朝一夕ではできませんが、だからこそチャレンジする面白さがある。そんな気概のある方とぜひ一緒に働きたいですね。

※本記事は作成時点での情報を参考にしております。最新の情報と異なる場合がございますので、ご了承ください。

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