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最先端のテクノロジー活用を支える、研究開発部門”AI Strategy Center”

AI strategy Centerは、AIをはじめとする最先端のテクノロジーを用いて不動産にイノベーションを起こす、不動産業界では他社にないユニークな研究開発部門です。主にデータ解析を担当する Data Analysis teamと画像認識や音声認識といった幅広い技術の研究開発を行うR&D team の2チームから構成されています。

AISC / R&D Team General Manager

稲本 浩久

2017年、中途入社。リコーでの研究・開発職、新規事業の立ち上げを経て、現職へ。現在は、R&Dチームのチームマネジメントに携わる。

AISC / Data Analysis Team General Manager

橋本 武彦

2017年、中途入社。SIerのエンジニア、マーケティングリサーチャー、その後ブレインパッドのデータサイエンティストを経て、現職へ。一般社団法人データサイエンティスト協会事務局長(前)。

AISC / Data Analysis Team Date Scientist

下角 康子

2018年、中途入社。SIer、広告代理店を経て、現職へ。社内の業務改善システムに関わるデータサイエンティストとして活躍している。

AISC / R&D Team Senior Researcher

ブラムソン・アーロン

2018年、中途入社。経済学、数学、政治学、哲学の大学院での研究、コンサルティング会社の経営、理化学研究所を経て、現職へ。

AISC / R&D Team Associate Researcher

査 炳然

2018年、新卒入社。経済学研究科を卒業し、現職へ。「Tech Supplier」に使われるAI開発・データ分析に携わっている。

Topic

多彩なメンバーが集まる「AI Strategy Center」。

稲本

まずは、それぞれの経歴を、ということなんだけど、改めてみんなはどうしてGAに入社したんだっけ?じゃあ…アーロンからお願いします!

アーロン

おぉ、私からですね!私は前職の理化学研究所で、脳や遺伝子、病気に関する複雑系の研究をしていました。とても面白かったんですが、ふと考えると「自分たちの研究が何に役立っているのか」を考えるようになって。理化学研究所は、高度な研究をいろいろ手がけているんですが、実際に実現できないものも数多くあるんです。そう考えると「自分が研究したことが実社会で活かされ、世の中の役に立つのが見える」企業で働きたいなと。GAに転職したのは、そうした理由が大きいです。

下角

結果が目に見える、という意味では、わたしも同じですね。前職は、Webの広告代理店でデータ分析を担当していたんですが、広告って受託制作が基本なので、納品した先の結果が不透明。だから、手がけた仕事の先が見える事業会社で働いてみたくて。また、データ分析のスキルをもっと磨ける場所で働きたいと思ったのも大きいですね。GAには、ここに集まった4名のような優秀な専門家がたくさんいるので、学べることが多いのが魅力です。

稲本

200名規模の会社でAIの研究室を構え、10名のAI専門職が在籍する会社って、GA以外ではあまり聞かないよね。部署の立ち上げから丸2年にあたる2019年春には、20名体制まで人員を拡充しようと目論んでいるし。データサイエンティスト協会の事務局長を務めた経験のある橋本さんは、どうしてGAに入社したんですか?

橋本

私は長年、主にマーケティング領域のデータ分析に携わってきたんですが、ヘッドハンターからのオファーでGAを知ったんです。少し話を聞いてみると、不動産業界はAI技術により大きな変化を生むことができそうだと感じたのと、会社がデータ活用に理解があり、中長期的なスパンで挑戦させてくれそうだと感じたこと。あとは、創業間もない会社ですが、安定した収益基盤が確保されていたことが理由としては大きいですかね。代表の樋口さんが描くビジョンに賭けてみようと。

僕も樋口さんと話して入社を決めました。面接のときに大学で研究していた「成績予測モデル」の話をしたときに、樋口さんが興味を持ってくれて。データ分析の技術をGAの事業にも活かせられそうだと思い、その場で入社を決めました。AIの仕事ができる会社って、他ではなかなか見つからず、まだ世の中的には少ないんですよね…。

稲本

そうだよね。“研究”と“開発”を両軸で機能させている会社は少ないよね。そういう私も、前職のリコーでは、画像認識や処理技術の研究、そしてその技術を活かしたプロダクトの開発に携わっていました。その際に、不動産向けのVRサービスを手がけたことで、不動産業界に興味を持ったんですよね。私も橋本さんと同様に、ヘッドハンターから連絡を受けて。GAの話を聞いてみると、自分が重ねてきたキャリアにマッチする仕事だなと。対しては、「いいね、やってみよう」と言える文化は、この先も残していきたいですね。

橋本

これほどまでにさまざまな経験を積んできた方が、AI Strategy Centerには集まってきている。多様性があって、面白い環境ですよね。

Topic

不動産と人材のデータを可視化する。

稲本

AI Strategy Cnterは現在、R&DとData Analysisの2チームで構成されています。とはいえ、チームの境界はあいまいで、業務上、各人が柔軟に関わりあいながら、またさまざまなプロジェクトを並行しながら、仕事に携わっています。ここに集まったメンバーでは、橋本さんと下角さんがData Analysisチーム、アーロンと査くんと私がR&Dチームに属しているんです。

橋本

当事業部のミッションは、AI技術やデータ分析を用いてGAのビジネスに貢献すること、そしてGAのプレゼンスを向上させること。わかりやすく大別すると、Data Analysisチームは社内で利用する業務改善ツールに関わるデータ活用を。R&Dチームは、エンドユーザーに向けたプロダクトに関わるデータ活用を手がけています。

稲本

私たちのチームが直近で携わっているのは、「マイソク」と呼ばれる不動産の物件情報の収集・管理です。画像認識技術を使ってマイソクを読み込み、数ある不動産の中から優良物件をスクリーニング。価値の高い順にランキング付けし、上位に位置する良質な物件をピックアップし、仕入れ担当者に提供できるような流れを、AIによる全自動化で行っています。また、契約書など必要文書を自動で入力・管理・データベース化する仕組みもつくっています。わかりやすくいうと、詳しい物件情報は不動産屋さんに行った際の紙ベースでしか見られなかったり、契約の際に書類を手書きで何枚も書かなければならないと思うのですが、それをテクノロジーのチカラで利便化・効率化しようよ、というものです。

橋本

対して、私たちのチームが手がける業務改善ツールは、主に社内の営業部のマネージャー陣が自チームの営業部員をマネジメントする際に使用されるものです。例えば、ある営業担当が日々の業務の中で「お客様と何回接触し」、「何度交渉して」、「何件の成約を得られるか」といった業務行動を数字によって把握・分析し、より効果の高い営業活動をするためにはどうすればよいか、を導き出そうとしています。下角さんのセールスでの実績が認められ、全セールスやマーケティング、仕入れなどの他部署にも領域が拡がりつつあります。

稲本

そうした分析・開発を通して、新しいプロダクトを生み出し、業界を革新していくことで、当社のプレゼンスを高めていくことが、私たちが目指すべきこと。また合わせて、大学との共同研究や産学連携も行なっており、そうした活動を通して、社内外への情報発信とAI・データサイエンス分野の人材育成も担っていきたいと考えています。

Topic

開発に必要なのは、“ホスピタリティ”。

稲本

開発にあたって、何か難しいことや大変なことはあるかな?

アーロン

たくさんありますね。例えば、僕らがやっているマイソクの情報収集では、取り込みやすいデータの形式で物件情報が記載されているわけではないんです。物件名が間違っていたり、住所表記がバラバラだったり、必要な情報が抜けていたり。それらを一つひとつ整理しながら、情報を取り込み、かつデータベース化していくのは、なかなか大変な業務ですね。

データというのは、キレイに統一された状態が最良なのですが、こと不動産に関してはアーロンさんが話した通り、割と情報が荒れているんです。これまで、あらゆる業務がアナログで進められてきたことが原因だと思うのですが、まさにGAがデジタル化を進めるために、現在、悪戦苦闘している真っ最中です。

アーロン

あとは「物件データベースをどう活かすか」というのも、今まさに考えているところ。例えば、人が不動産を借りたり・購入するとき、家賃や間取り、駅からの距離、周辺環境など、いろんな条件を考えると思いますが、探す人と物件を最適にマッチングさせる仕組みをテクノロジーで可能にできないか、をさまざまなデータを集めながら検討しています。

下角

私の担当分野では、どのようなアウトプットで営業チームにデータを渡すと良いか、を考えるのが難しいな、と。例えば、各人の営業アクションを数値化したものを、グラフ化した方がよいのか、数字を羅列したままの方がよいのか。営業マネージャーによって意見が異なったりするので、その声を集約して最適化するのが大変ですね。また、データが欲しいと言われたときに、いかにスピードをもって提出できるか、にはこだわっています。営業は日々、お客様と対面し、スピード感をもって商談しているため、情報の鮮度を大切にしなければ、と感じています。私たちの部署は、コンピューターに向き合う仕事と思われがちですが、実際はデータを活用する人としっかりコミュニケーションをとって、何を求めているのかを徹底的に知ることが大切なんですよね。

橋本

そうだね。どれだけデータ分析やAIに関する高いスキルを持っていても、その腕を適切に活かせなければ意味がない。私が思うに、開発に必要なのは、“ホスピタリティ”です。どれだけ相手のことを思って、欲しているデータを提供できるか。適切に測る技術が必要ですし、それを知るためには、人と人とのコミュニケーションを大切にする必要があります。

Topic

研究も開発も、じっくりと取り組んでいこう。

稲本

ここ数年、AIやデータサイエンスの領域は、変化しはじめています。特にいまホットな話題は、データ分析に関わる組織やチームが、ビジネスといかに連動していけるか、でしょう。そういった意味では、GAはデータ活用に対して経営層が積極的な理解を示しているため、当部署発信でどんどん変革していける環境です。どういったデータを収集し、誰に提供するか。経営や他部署とどのように関わって行くか。開発環境をどう整備していくか。会社やチームと話し合いながら、ベストな方法を模索していきたいですね。

橋本

データサイエンスで大きな成果を出そうと思うと、時間がかかります。より高度な分析・予測・マッチング。お客様に提供するサービスにせよ、社内向けのツールにせよ、データの活用にはまだまだ年月が必要です。だからこそ、長期的な視点で、研究・開発できる環境が大切なんですよね。

稲本

GAのいいところは、そうした考えに十分な理解を示してくれるところ。僕としては、研究だけ、開発だけ、ではなく、どちらも手がけられる組織にしたいですね。研究だけに特化すると実際に事業に活かされず、無駄に終わることも多い。反対に開発に注力すると、優位性や将来性が育めない。データをつかった新しい価値をどんどん生み出せることが理想かなと。

橋本

それでいくと、データサイエンスから新たなビジネスを生み出すことにもチャレンジしたいですね。そういった新しい物事に挑戦できる環境を整えたいですし、AI研究室では、スタッフがみな、パフォーマンスを最大限発揮して、成果を出しやすい環境を整えていきたいなと。

稲本

会社としてバリューを出していくためには、各メンバーの主体性が大切。やりたいと手を挙げたことに対しては、「いいね、やってみよう」と言える文化は、この先も残していきたいですね。

橋本

私たちの組織は、この仕事が好きな人ばかり。夢中になって対象に向きあう中で、価値あるソリューションを生み出せる。そんな熱量の高い人が仲間に加わってもらえたら、いいなと思います。ぜひ、私たちと一緒に、データサイエンスを楽しんでいきましょう。

※所属、業務内容等は、取材時点での情報です。

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