女性起業志向者、集合！！コミュの営業からデータサイエンティストになった理由 松本健太郎氏のキャリアの変遷をたどりつつ、ネット広告やデータサイエンス、マーケティングの意義や本質などを尋ねる。 　そんな松本さんのキャリアの変遷をたどりつつ、ネット広告やデータサイエンス、マーケティングの意義や本質などを尋ねるインタビュー。ITベンチャーで営業からエンジニアに転身した経緯や、リーマン・ショックがネット広告業界に及ぼした意外な余波などを尋ねていく。 ――新卒でITベンチャーに就職したときには、営業職だったそうですね。 松本健太郎さん（以下、松本）：僕は龍谷大学法学部政治学科卒で、パソコンのスキルもさほどなく、ましてプログラミングのスキルなんて、全然ありませんでした。 ――それがなぜ、データサイエンティストに？ 松本：データサイエンティストになる前段として、エンジニア職に転向しています。入社半年後の秋でした。 　ざっくりいうと、営業で挫折したのです。就職先のロックオン（現イルグルム）は、若いベンチャー企業。社員はまだ十数人しかいなくて、僕は新卒採用の1期生。そんなベンチャー企業の営業現場はまさに戦場で、戦力になるには非常に厳しいものがありました。 営業からプログラマーに転身した松本さんですが、その後、さらにデータサイエンティストに転身します。 松本：10年代に入ると、ビッグデータのブームが訪れます。IT企業はどこも、ビッグデータを事業に生かそうと意欲を見せます。その流れの中で、ロックオンでも自社が蓄積したビッグデータを使って、データサイエンスを実践しようというプロジェクトチームが立ち上がりました。そこに僕もエンジニアリング部門から参戦したというわけです。 　ビッグデータの社内プロジェクトにおける僕の役割は、「データの抽出と加工」にありました。その先に、抽出・加工したものを「統計学や機械学習を用いて分析する」というプロセスがあります。それは最初、別の人が担当していました。しかし、そちらの担当者が退職してしまって、僕も「分析」をやることになり、統計学の勉強を始めた、というのがデータサイエンティストに軸足を移すことになったきっかけです。 　しかし、プログラミングのときと違って、統計学は独学では難しかった。どうしようかと思っていたときに、社内の知人に、データサイエンスを学べる社会人大学院を教えてもらい、2年間、通いました。それで何となくのコツはつかめた気がします。「データサイエンスって、こういうことなのか」という手触りは得られたように感じます。 プログラミングは「論理学」、データサイエンスは「数学」 ●プログラミングは「論理学」、データサイエンスは「数学」 ――プログラミングは独学した松本さんですが、データサイエンスは独学ではなかったのですね。なぜでしょう。 松本：僕は、数学がそんなに好きじゃないですから。 　プログラミングとは、要するに「論理学」で、論理は嫌いじゃないから、独学できました。しかし、統計学は「数学」です。 ――確かに、子ども向けのプログラミングソフト「スクラッチ」など、見た目は積み木みたいで、数学とはちょっと違う感じがします。 松本：プログラミングは意味合いとして、ブロックを積み上げるのに近いですね。 　データサイエンスを大学院で学ぶことになった背景には、論理と数学に関する、僕の得手不得手の問題に加えて、やっていることの「答え合わせ」が可能かどうかという問題もありました。 　プログラミングについては、自分がやったことに対して、それが合っているのか、間違っているのかを教えてくれる人が社内にいました。しかし、データサイエンスは会社としても新しい試みだったので、答え合わせをしてくれる人を外部に求めるしかなかった。そういう事情もあって、独学ができなかったのだと思います。 ●プログラミングは「整理整頓」、データサイエンスは「料理」 ――そうやって大学院で学んでつかめた「データサイエンスのコツ」とは、どのようなものでしょうか。 松本：データサイエンスのコツ。それは難しい質問ですね。何というのかな……。 ――「プログラミングはブロックのようなもの」といった、例えで理解できると、本質が分かりやすい気がします。 松本：そういう意味では「料理」かもしれません。データサイエンスは、肉や野菜を切って煮込んで、カレーに仕上げるようなもの。それに対して、プログラミングは、「整理整頓」みたいなものでしょうか。