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シェアオフィスサービス「OFFICE PASS」でのデータ分析インターン体験記

【編注】この記事は、日本経済新聞社のインターンシップに参加した大嶽匡俊さんによる寄稿です。 日本経済新聞社が提供するシェアオフィスサービス「OFFICE PASS」について、頻繁に利用している自身の経験も踏まえて分析していただきました。


想定読者

  • インターン生、またはそれになろうと考えている人
  • インターン生を受け入れようと考えている人
  • 日経さんの所謂DX(デジタルトランスフォーメーション)がどれだけ進んでいるのか知りたい人

伝えたいことは何?

  • 日経さんって進んでるなぁ
    • エンジニアではない社員さんが軽い気持ちでSELECT文を投げてEXCELなどでデータを分析できる仕組みが出来上がっている
  • インターン参加者、受け入れ者の参考に
    • できるだけ若い事業に携わると良いかも?
    • 特にテーマ決めにはメンターさんの力があると有り難い

著者情報

  • 大学3年生
  • 東京の大学でコンピューター科学について学習中

参加に至るまで

応募を決めた理由は主に2つあります。一つは単にOFFICE PASSというサービスが好きすぎて何か力になれないかと思っていたということ、そしてもう一つは何か具体的なモノ・サービスを夏休みに作りたかったことです。

OFFICE PASSの力になりたい

OFFICE PASSは月額料金を払えば加盟シェアオフィスの空席を使い放題というシェアオフィスマッチングサービスです。自分はこのサービスを愛用しており、毎日のように使っています。今回のインターン中に利用回数を調べてみたところなんと全ユーザー中3位の利用回数でした。本当に大好きなんだと思います。 このサービスを使うようになった経緯などについても語りたいところなのですが、長くなりますし本記事の趣旨とずれるかなと思い最後に回しました。興味があればお読みください。

あまり触れられていないデータでモノ・サービスを作りたい

夏休みに何か具体的なモノを作りたいという気持ちがありました。データサイエンティストとして何らかの分析をしたとして、それがふわっとした指摘で終わらず具体的なサービスまでいけたら面白そうですよね。

これを踏まえると、データサイエンティストが既に沢山分析しているような場所は避けたいなという思いがありました。というのも、その企業に属していらっしゃる方が普段触れているデータをわざわざインターン生用に整形してもらいそれにインターン生が触れたとしても、働いていらっしゃる方が知ってる情報以上のものを見つけるのは難しそうだなと思ったからです。

また、せっかくならその事業にとって大切なことをしたいという気持ちも強かったです。よくインターン生が本業の事業のシステムなどを学び、それをほんの少しアップデートする、というタイプの労働はよく見られます。しかし、短期間しかいない私への教育コストに見合わないかなと思われました。

このようなことを踏まえると、単純にヒューマン・リソースを必要としているような新規事業などで働かせてもらうのが一番いいのかなぁと漠然と考えていました。そうなると、OFFICE PASSはバッチリです。

日経さんの柔軟な対応

じゃあそんな都合よく自分が希望するような働き方をインターン生がさせてもらえるかというと、なかなかそういうことは難しいかなと思います。自分の場合は日経さんが非常に柔軟に対応してくださり、OFFICE PASSで働かせてもらいました。

また、日経さんはデータ周りの管理が非常に安定していました。そういう点はやはり大手の企業でインターンさせてもらうことのメリットかなと思います。

やったこととスケジュール

「テーマ決め」、「オフィス推薦アルゴリズムの検討」、「オフィス推薦アルゴリズムの実装」という順で、それぞれ10日間くらいずつ行いました。 2021年の8、9月はコロナが猛威を奮っており、全てオンライン上で行いました。

テーマ決め

データを見てできそうなことを考えるというフェーズなのですが、ここが結構キツかったです。ひょっとしたら、何もできずに終わるんじゃないかと不安に思うことも多かったです。応募したときの面接でそもそも何ができそうかという話をある程度メンターさんとしていたお陰で、なんとか「オフィスを推薦するメルマガを送る」というテーマに決まりました。

インターンの面接(?)の時に何ができそうか少しだけ考えてスライドにまとめていったのですが、これも良かったです。 何か面白そうなものが見つかっても、その対象が少なかったりしてわざわざサービスを作るコストに見合わないことも多く、だいぶ大変でした。

オフィス推薦アルゴリズムの検討

上の調査で1日複数箇所のオフィスを使う方が多くいることや、オフィスの利用が一つの駅に集中しているということがあまりないことが分かっていたため、人気店を中心にオフィスの利用に相関がないかなどを調べました。そのような調査を踏まえ、利用オフィスの近くの人気店を推薦するアルゴリズムを作りました。このアルゴリズムは利用データを用いる必要があるため、それ以外に顧客の基本データからオフィスを推薦するアルゴリズムも作成しました。

これらのアルゴリズムをどう比較すれば良いか悩んでいたところ、メンターさんに「利用情報を部分的に隠して正解と見なし、正答率を考えれば良いのでは」というアドバイスを頂き、大変助かりました。

オフィス推薦アルゴリズムの実装

上のアルゴリズムで実際にメールを作成する際、メールソフトの関係でメールの種類を少なくする必要がありました。より人気店に絞るなど、変更を加えました。

感想

日経さんの社内向けのデータシステムについて

「(特別エンジニアではない)社員さんがSELECT文さえ覚えれば(良い意味で)雑にデータを引っ張ってきてEXCELであれこれ考えられる」という仕組みが既に出来上がっており、感激しました。社員さん全体のテレワーク率なども非常に高く、進んだ企業なんだなと感じました。

また、モノが既にあるだけではなくそもそもデータからものを考える企業文化(?)があるようで、過去の調査などのデータをすぐ用意してもらえました。 Redashが社内のツールとして広く普及しているようです。

インターン生に対する柔軟な対応

インターン生についての募集要項などにはOFFICE PASSやそれに類するものの記述は一切ありませんでした。そんな中、突然OFFICE PASSの業務にインターン生として配属してもらい、また他の部署からメンターさんを呼んでいただきました。社内とシステムとして横のつながりも強く流動的な会社なんだなと強く感じました。

メールソフト

メルマガを送るにあたって利用したソフトがいまいち自由度が低く、また、他のものを調べてもエンジニアの肌感と合いそうなものがありませんでした。 (【編注】大嶽さんからのコメントを受けて、ツールや運用方法を検討中です)

反省点

インターンへの準備などについて

インターンに応募した時は大学の課題にハマりすぎており、最初の面接に向けた資料が粗雑になっていました。特にユーザー目線での競合他社との比較をもう少ししておけば、テーマ決めなどももう少し楽だったのかなと思います。

統計に関する感覚

〇〇中✕✕人がA、〇〇中△△人がB、というようなときに一体どれぐらいAよりBのほうが優れていそうか、定量的にぱっと求められると良いなと何度か思いました。「どれぐらいへ調査人数を拡大すれば良さそうか」というようなことがより具体的に議論できたと思います。

特別良かった所

日次報告

今日何をしたかを作業した日には報告するようにしていたのですが、メンターさんに状況を伝えられるだけでなく自分の思考もだいぶ整理されたので良かったです。

テーマ選びや事業選び

まさに狙い通りという感じで、完璧でした。メルマガの作成は1カ月でちょうど終わらせられるぐらいの分量でちょうど良かったです。

最後に

OFFICE PASS登録の際の私事と宣伝

大学進学と共に上京してきてから、図書館で勉強をすることがほとんどでした。しかし、大学の図書館は開館時間や空席率、隣を開けるというような不文律などが辛く、次第に使わなくなっていきました(食堂では席に座れず塀で食べている人がいつも出ているようなカオスっぷりで、コロナ前の大学には良くも悪くも人が多すぎました)。

たまにカフェなどでも勉強していたのですが、お金も随分かかりますし東京の人でごった返したカフェでの作業では本当に疲弊しました。特に、席を探している人が自分の前を歩く時のプレッシャーは中々です。

そんな時、OFFICE PASSを見つけました。月額1万5千円というのは当時の自分にはギリギリ払えないぐらいの額で、契約するか迷いすぎて当時やっていた半額キャンペーンを逃したのを覚えています。しかしOFFICE PASSに登録してみたら大満足で、毎日使っています。最初は長期休暇に使っていたのですが、コロナ禍で未だに週1日大学に行くか行かないかというような生活が続いており学期中も使わせてもらっています。

下のように全国300箇所以上のオフィスから今日行きたいところを選ぶことができます。ストレスになっていた作業場選びが「今日はどこで作業しようか」と楽しみになりました。また、東京の色んな所に行けて、上京したての自分には月1万5千円で毎日旅行しているような感覚でした。おすすめです(宣伝)。

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謝辞

メンターの方々のおかげで楽しく業務に携わる事ができました。石原さんには業務の配置決めや分析の業務のアドバイスなどで何度も助けていただきました。ありがとうございます。データを用意してくださった山科さん、テーマ決めや日経自体の継続率からアドバイスをくださった澤さんにも厚く御礼を申し上げます。そして、福澤さんにはメールの制作やテーマ決めのアドバイスなどを頂きました。ありがとうございます。そして、OFFICE PASSという僕が愛してやまないサービスを運営してくださっている方々に感謝いたします。

石原祥太郎
DATA SCIENTIST石原祥太郎

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