日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

特集：データサイエンス人材育成

データサイエンティストの採用・育成におけるハッカソンの活用
橋本 武彦†1
概要：GA technologies は 2013 年 3 月に設立された ReTech（RealEstate（不動産）×Technology の略．以降 ReTech）のスタートアップ企業です．設立から実質 5 年で売上 200 億円を達成し，2018 年 7 月に東証マザーズに上場しています．AI Strategy Center は 2017 年 4 月に不動産業界初の AI・データサイエンス組織として設立されました．設立 2 年
弱ですが多くのメディアから取材を頂き，官公庁での登壇や複数の大学で講義を担当するなど注目を集めています．
その中でもユニークな活動として，不動産データによるハッカソンを活用した採用・育成施策があります．データサ
イエンティストの需要に対して供給が追いついていない昨今，データサイエンティストの採用・育成は各社共通の課題です．AI・データサイエンスの組織立ち上げにおける経験や試行錯誤を踏まえ，採用・育成の観点でハッカソンの活用についてまとめました．
キーワード： AI，データサイエンス，データサイエンティスト，ハッカソン，Kaggle，ケーススタディ，OJT

1. はじめに
1.1 株式会社 GA technologies の紹介
株式会社 GA technologies は 2013 年 3 月創業のスタートアップです．

また，3 名の内 1 名は新卒でしたので，並行して早期に育成を考えていく必要がありました．
そこで着目したのが AI（特に機械学習）ブームに伴い，機械学習のコンペティションサイトとして注目度が上がっていた Kaggle の採用，育成への活用です．

「テクノロジー × イノベーションで、人々に感動を。」という経営理念のもと，中古不動産に特化した流通プラッ
トフォーム「Renosy」[1] の開発・運営や，自社の不動産業

2. ハッカソンとは務を支援する Tech シリーズの開発や，Tech シリーズのノ

2.1 ハッカソンの定義と類型

ウハウをもとに他の不動産企業に業務支援の IT サービス

wikipedeia によるとハッカソンの定義は以下になります．

を提供しています．他にも，不動産は建設，保険，金融と「ハッカソン（英語：hackathon，別名：hack day, hackfest,も密接な関係があり，これらの分野の AI・データ活用にもcodefest）とは，ソフトウェア開発分野のプログラマやグラ取り組んでいます．

フィックデザイナー，ユーザインタフェース設計者，プロ創業から実質 5 年で売上 200 億円を達成し，2018 年 7 月に東証マザーズ上場，10 月に ReTech の雄である株式会社
ITANDI を M&A するなど，注目を集めています．
1.2 AISC の紹介

ジェクトマネージャらが集中的に作業をするソフトウェア関連プロジェクトのイベントである」
著者はデータ分析のハッカソンは表 1 に示す 2 種に大別できると考えています．

AISC は 2017 年 4 月に不動産業界初の AI・データサイエンス組織として設立されました [2]．
ミッションは

表 1

データ分析のハッカソン

タイプ

用途

①課題設定型例1.

不動産ビジネスへの貢献

物件価格の推定など，参Kaggle2.

要素技術の R&D

加者が同一の課題設定のSignate

3.

IR への貢献

条件で，予測の精度などになります．
設立 2 年弱ですが多くのメディアから取材を頂き，官公を競うタイプ
物件の販促施策立案なデータ解析コンペ

庁での登壇や複数の大学で講義を担当するなど注目を集め

ど，同一のテーマやデーティションています [3-7]．

タの上で，課題の探索か

データビジネス創1.3 組織立ち上げ時の課題

ら解決策の立案まで考え

造コンテストAI Strategy Center (AISC) 発足時はわずか 3 名でのスター②課題探索型るタイプ

トでした．目指す世界を実現するためにはリソースが圧倒的に足らない状況で，採用が急務でした．当時は上場前で情報発信を抑制していたこともあり，知名度が全くない中

2.2 ハッカソンと育成スキル
データサイエンティスト協会では，データサイエンティで採用の苦労が絶えなかったことをよく覚えています．
†1 株式会社 GA technologies（連絡先：t_hashimoto@ga-tech.co.jp）ⓒ2019 Japan Social Data Science Society8日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
ストに求められるスキルセットを図 1 のように定義してい大していきました．

ます．また，図 2 にあるように，この 3 つのスキルは課題

また①課題設定型のハッカソンではカバーが難しいビジ

解決のフェーズによって，中心となるスキルが変化するこ

ネス力の育成や採用時の評価のために，②課題探索型のハとを述べています [8]．

ッカソンも行っています．
表 3

GA technologies のハッカソン活用領域

目的

ターゲット

育成

新卒（+若手）

用途

ハッカソン

新卒研修

①課題設定型②課題探索型 *1

育成

エンジニア

社内勉強会

①

課題設定型

育成

大学生

講義内での演

①

課題設定型

①

課題設定型

習
採用

就職活動生

採用

中途 *2

短期インターン

図 1

データサイエンティストに求められるスキルセット

最終面接②課題探索型*1：新卒研修の②課題探索型ハッカソンはビジネス力とエンジニ
アリング力の育成を目的に，「社内向けプロダクト作成（プロトタイプ）」を実施．②課題探索型は受講者のレベルや自身で設定したテーマなどに応じて内容が変化しケースバイケースの要素が多い
ため，本論において詳細は割愛*2：中途採用の場合，Kaggle 等のスコアがあれば書類選考時に確認．ただし，あくまで書類選考通過の一材料レベルで，人柄やカルチャーフィットを確認すべく，必ず面接は実施

図2

課題解決の各フェーズで要求されるスキルセットのイメージ

次節では①課題設定型ハッカソンを例に，内容や実施時のポイントを説明します．

先程あげたデータ分析のハッカソンの 2 種類を図 2 のフェーズに重ねると，ハッカソンのタイプごとに求められるスキル（≒育成スキル）が異なることがわかります．
表 1 の①課題設定型ハッカソンは“アプローチの設計〜

3. ハッカソン活用事例紹介（採用）
3.1 ①課題設定型ハッカソンの事例紹介

処理・分析”に対応しておりデータサイエンス力とデータ

当社では現在，AI Booster の名称で 3 日間の短期インタエンジニアリング力の育成が中心です。②課題探索型ハッーンとして実施しています．下記が実際の募集要項とカリカソンは“目的・テーマ設定〜解決”に対応しておりビジキュラムです．

ネス力の育成にもつなげていくことができます．

不動産テーマで Prediction（予測）の練習問題として有名

2.3 GA technologies におけるハッカソンの活用

な Kaggle の House Prices [9] を演習課題に設定．3～4 人のGA technologies では表 3 のハッカソン活用実績があります．

チームで課題に取り組み，最終的に予測精度に加えて分析内容と発表内容を競います．

経緯としては新卒向けに行った①課題設定型のハッカ

Kaggle に予測結果を投稿するたびに LeaderBoard に予測ソンをコンパクトにして，社内の AI・データ活用促進とエ精度の Score と順位が表示されますので，チームごとに競ンジニアとの連携強化の狙いで機械学習に関心がある社内い合うゲーミフィケーションの効果が発生し，毎回盛り上のエンジニア向けに実施したところ評判が良かったため，がっています．

さらに大学での講義や短期インターンなど社外の方にも拡ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

9日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

表 4
Title とAI Booster 募集要項

『AI Booster 2017（物件価格の予測に挑戦！）』

表 5
Time

X-Tech 系の中で最も熱いリアルエステート

概要

AI Booster カリキュラム

1 日目
Programテック（不動産 Tech）領域の物件価格の予測

2 日目
講

Program師

3 日目
講

Program講師

師

問題に挑戦してもらいます．
事業会社におけるデータ解析の実体験の機

10:00

会を得られます．
対象者

作業方針討

全House

全の説明

本議

員

Prices 演習/員紹介

小※就学状況は特に限定しないので 18 卒，19

会社紹介

林

AI Strategy

2017 年 8 月 30 日（水）〜9 月 1 日（金）Center の説明

7 月 14 日（金）〜8 月 18 日（金）11:00

※選考者の発表は随時

ReTech（不樋口

必要なデータ解析の経験，もしくは某かのプログラミ

動産 Tech）（もしくング経験の動向

はあると

12:00

良い）ス
キル・経

株式会社 GA technologies
4〜16 名エントリ

https://www.ga-tech.co.jp/news/27/

書類選考⬇
選考通過者のみインターンシップ参加

体験でき

データサイエンティスト，AI エンジニア

集計，可視

13:00

昼食

14:00

Python 基礎

橋

作業方針発

全House

全15:00（モデリン本表＆員

Prices 演習/員

昼食

Feedback

グ，クレンる職種
参加にあノートパソコンをご持参頂ける方

たって（機種，OS は問いません）

損値処理，House Prices

事業会社におけるデータサイエンス・AI

変数選択，

演習/資料作活用に関心がある方

アルゴリズ

成2.

データサイエンス・AI 活用のサービス企ム選択）

画に関心がある方
3.

5.

資料作成

16:00

House

全17:00Prices 演習員各チームプ

全

少量データから精度の高い意思決定とい

※デフォル

*1

レゼン（10員

う難易度の高いテーマにチャレンジした

トの変数で分×各チー

い方

Submit し，ム）

ウェブで完結するのでなく，リアルに影順位を共有

講師評

X-Tech 系の中で最も熱いリアルエステー
トテック（不動産 Tech）に関心がある方

4.

昼食

ジング，欠

1.におすすめ

本化）

ロー

こんな方

回の課題・

（入出力，ー方法ー後のフ橋

Python 基礎

セミナールーム

募集人数

エントリ

Kaggle と今

データ説明

験
場所

資料作成

※理系，文系は問いません．

10:00−19:00
募集期間

橋

参加者自己

大学以上（学士・修士・博士）卒，既卒，どなたでも応募可能です．
実施期間Internship

響を及ぼすビジネスを手がけたい方

カリキュラムは以下になります．

総評
18:00

参加者打ち上げ*1 受講者数によるが講師以外に 2～3 名の TA を配置ⓒ2019 Japan Social Data Science Society10

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
3.2 重視点

開催時に重視しているのは以下のポイントです．


分析の楽しさを知ってもらう

正しい分析プロセスの理解と体得いない影響もあるかと思いますが，多くの場合



CRISP-DM [10]や PPDAC [11]など様々なデータでデータサイエンティストに求めるレベルが高による問題解決のプロセスが提案されています．

く，難易度設定が適切でないケースも見受けられます．

講義内では，問題解決の一連のプロセスを回すことを最重視しています．


データサイエンティストの定義が浸透しきってさせずに，まずは分析の楽しさを実感してもら

小さなテーマでよいので，プロセスのサイクルを回すことを何度も繰り返し行うことが，問題うことを重視し，今後，データサイエンス・AI 領解決のプロセス習得の近道と考えています．

域に関わるきっかけとなればといつも考えてい座学でなく実践（“論より RUN”）


少なくとも初学者には難易度を過度にインフレ

データサイエンティストとして目指すレベルにます．
3.3 受講者の評価よりますが，（特に初学者には）理論・数式とい受講者の評価は総じて高く，下図の受講者アンケート（無った座学から入るよりも実データを使って実践記名）の総合満足度評価は満足計（かなり＋やや満足）でを繰り返すのが良いと考えています．

98%，TopBox（かなり満足）で 75%となっています．

1 日目の講義では，一連の問題解決のプロセスを説明した後，対応する最低限の Python コードを提供し，実行するにとどめています．



アメリカの著名データサイエンティストのネイト・シルバーも“So, getting your hands dirty withthe data set is, I think, far and away better thanspending too much time doing reading and so forth.”と述べています．また，筆者の知人は「論よりRUN」と述べており，筆者も同意見です[12]．



目的と手段を取り違えない

受講者の中には Python ができる，機械学習がで
図3きる，ディープラーニングを使っている，などを受講者アンケート結果（総合満足度：5 段階）価値と考える方もいます．“Python”や“機械学満足度評価の理由（自由回答）をみると，主な評価点は，習”は問題解決のための手段に過ぎず，「ビジネ

スに如何に貢献するか」が価値であることを繰Kaggle を通して分析の一連の流れを経験できたり返し伝えるようにしています．



機械学習，Python を実践的に体得できた

他にも「基本統計量や可視化，モデルの出力を算

前処理の重要性を改めて理解できた

出することは作業であり，その結果から何を読

3 日間データに溺れることができ楽しかった

み解くか重要」と伝え，例えば講義内でグラフを

講師やメンターの指導やサポートがよかった

書く度にそこから何を読み取ったかなどを必ず

チーム内で協力しあい，他チームと競い合えるのがよい

発表してもらうようにしています．
データ理解と前処理の重要性といった意見があった一方で，改善要望としては，



受講者の中にはデータ理解を十分に行う前に，すぐに機械学習のアルゴリズムを試したがる方キを軽減すべく，事前課題を用意してほしいも多いです．こういうタイプの受講者は，初期は

スコアが伸びますが，一定ラインで頭打ちにななどが挙げられていました．

ります．


参加者間の機械学習，プログラミングレベルのバラツ
時間が足りないので日数を延長してほしい
評価点の内容を見るに，当社が重視していることが受講

そういった際に「普段の仕事を振り返って考え者に伝わっていると考えています．

るとデータの理解，加工が大半．我々は実はデー

3.4 成果と課題タサイエンティストでなく，データマエショリ取組みの一環が学生の間に口コミで評判が広がっていっストです」と，データ理解やデータ加工など分析たこともあり，参加者数も順調に増加しており，当初は集の前処理の重要性を伝えるようにしています．

客施策に労力をかけていましたが，2018 年以降はほぼ集客ⓒ2019 Japan Social Data Science Society11

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
施策なしでも応募が集まるようになっています．
その結果，人数については社外秘のため伏せますが，本レビュアー間での指摘レベルやフィードバックのやり方の統一などがあげられます．

インターンを通じて採用目標人数を上回る方に入社いただ
けることになり，GA technologies AISC の新卒採用の施策として定着しています．
今後の課題として House Prices が扱う Prediction（予測）以外の分類などのテーマや，より実務に近いデータ，より多量のデータ（House Prices のデータは約 3000 件）を準備

5. まとめ
5.1 ハッカソンのタイプ別の特徴考察
過去の経験を踏まえタイプ別に特徴を考察したのが下表になります．

していくなどの必要があると考えています．
ハッカソンのタイプ別特徴

表 6

4. ハッカソン活用事例紹介（育成）4.1 ①課題設定型ハッカソンの事例紹介

タイプPROSCONS①課題設定型

 データサイエン

 ビジネス力の育

続いて育成における事例を紹介します．一昨年，昨年とス力育成

配属された新卒に対し，短期インターンと同じく，House ゲーミフィケー

Prices をテーマに課題を設定しました．
前述の短期インターンとの違いは以下になります．

成につながらな
いションの要素で 課題作成に工夫競い合い，盛りが必要（リーク上る

配慮）

チームでなく個人で取り組み

期間は 2 週間からで，分析結果を部内にレビューし， 提供可能なデー

合格判定が出るまで課題に取り組んでもらいます．

タ準備が困難（合格までの期間は過去実績で 3 週間〜6 週間）②課題探索型

 データサイエン

4.2 重視点ス力 ＋ ビジネ

短期インターンでの重視点に加え，以下を重視します．
ス力の育成 超初心者には向かない（受講者

単に精度がよいだけでなく，分析内容の理解もススタディとしが一定のレベル重視します．なぜその処理か，なぜそのアルゴリて活用可能に達している必ズムを選定したかなどを説明してもらいます．

要）

よくわからないけどやったら精度が良くなった 準備や運営が手というのは，この場では評価されません．
間発表に対するフィードバックの吸収

ない PJ 配属前のケー分析の内容理解 短期実施に向か

中間レビューや合格をかけた最終レビューにお5.2 今後に向けていて，レビュアーから多くの指摘があります．さ一番直近に開催した電気通信大学のデータサイエンティ

まざまな指摘をどう受け止め，次回に反映できスト特論では上記考察を踏まえ，よりデータ件数を増やしているかを見ています．

た House Prices 以外の Washington D.C.の Property Data（10課題へ取り組む目線の高さ万件超）を用意し，Kaggle Inclass の形で開催し，好評を博しました．

分析はやり始めるとキリがない部分もあります．
課題に対して，自身で Goal をどこに設定してい①課題設定型はあくまで設定された課題をいかに解くか当初設定した Goal に対する進捗の現状が主眼であり，何を解くべきか（Issue 選定）は育成スコーるか？

をどのように受け止めているか？

最終的にプ外になります．本来のビジネス成果を考えると両者の組Goal に到達しなかった場合残課題をどう認識しみ合わせが理想です．まず①課題設定型ハッカソンを短期ているかなども見ています．

間で実施し，その後可能であれば実際の実務データを用い

4.3 成果と課題
過去の受講者は卒業までの期間にばらつきはあるものの，一定の基準を満たし，全員合格することができています．て②課題探索型ハッカソンを長期間行い，データサイエンティストに求められるスキルの土台を統合的に養っていくのが理想と思っています．

配属後，研修時の内容を忘れていることも度々ありますが，日本のデータサイエンティスト・AI 人材の不足に対し，その際に「研修時に習っている」ことを指摘すると自身で企業の立場から実践的なデータサイエンス・AI の経験機会振り返ることができ，両者の共通指針となっています．

を提供し、人材育成に貢献できればと考えています．

課題としては①と同じくより実務に近いデータの用意と，ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

12日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

参考文献
[1] 中古不動産流通プラットフォーム Renosy（リノシー）
https://www.renosy.com/[2] 『AI 戦略室』を新設，不動産業界で初となる自社内研究開発
組織https://www.ga-tech.co.jp/news/news/64/[3] GA technologies 首都大学東京との共同研究を実施．産学連携で不動産業界の業務効率化を目指し，業務時間最大 55%削減に成功
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000021066.html[4] 総務省のパーソナルデータ活用に関する検討会に，データサイエンティストの橋本が登壇
https://www.ga-tech.co.jp/news/news/95/[5] 「滋賀大学データサイエンス学部パンフレット」
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/ds_ms_2018/wp-content/
uploads/2018/06/7315b3a3af254876c4ef9148b95f1868.pdf[6] 電気通信大学 データ関連人材育成のための研修プログラム開発・実施の受託とデータサイエンティスト特論(Advanced DataScientist) 登壇のお知らせ
https://www.ga-tech.co.jp/news/news/1294/ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

https://www.ga-tech.co.jp/news/news/141/[7] 人材不足とは無縁，採用が順調な IT ベンチャーの謎
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/080200119/[8] データサイエンティスト協会, “データサイエンティストのミッション，スキルセット，定義，スキルレベルを発表,”
http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf[9] House Prices: Advanced Regression Techniques
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regressiontechniques[10] 機械学習によるデータ分析プロセス
http://topse.or.jp/wp-content/uploads/2015/06/
420ed85f4cf9e3522861a6656e8ce3b5.pdf[11] gacco 社会人のためのデータサイエンス演習（総務省統計局）
https://lms.gacco.org/courses/coursev1:gacco+ga063+2019_05/about[12] Frick, W., “Nate Silver on Finding a Mentor, Teaching Yourself
Statistics, and Not Settling in Your Career,” Harvard Business
Review,https://hbr.org/2013/09/nate-silver-on-finding-a-mentor-teachingyourself-statistics-and-not-settling-in-your-career13