データを活かして、AbemaTVのビジネス課題を解く!AbemaTV データサイエンティスト募集

4年目を迎え4000万DLを突破したインターネットテレビ局「AbemaTV」では、更にユーザーに寄り添ったサービスにするために「AbemaTV データテクノロジーズ」を設立しました。

設立背景に関してはこちらをご確認下さい。
▶︎ https://www.cyberagent.co.jp/way/features/list/detail/id=23207


今回は、「Abemaデータテクノロジーズ」のデータサイエンティストグループに所属する梅田に業務内容や、やりがいについて話を聞きました。


梅田 芳直
AbemaTV Abemaデータテクノロジーズ データサイエンティスト。
青森県弘前市出身。上京後、大学院にて品質管理分野における異常検知の研究を行う。卒業後は、SI企業で放送局のDMPの保守運用業務に従事。2019年8月サイバーエージェント中途入社後、AbemaTVに出向。


ーー 現在の具体的な業務について教えてください。

私はチームでも広告担当になるので、広告配信に関わるデータを扱っており、
現在は2つのミッションを持っています。

①広告商品の商品スペックの試算
②広告配信システムの配信ロジックの作成

①に関しては、営業がクライアントに提案するうえで必要な数字を出しています。例えば、ある期間に広告を出したときにどれくらいのユーザにリーチするかを試算したり、新しい広告商品を開発するときの商品スペックの試算を行っています。

②では、広告配信システムの配信ロジック内の機械学習処理の部分の開発を主に行っています。私の業務は、データの前処理から機械学習アルゴリズムの構築までを行っています。例えば、ターゲティング商品のためのデモグラ推定や、配信計画策定のためのimp予測などがあります。

基本的に①の試算や②のデータの前処理はSQLで、機械学習部分はRやPythonで分析しています。



ーー ターゲティングの精度を上げるために具体的にどういうことをやるんですか?

前提として、AbemaTVの広告商品の1つに、指定の性年代区分のユーザーに配信する「Demographic」という広告配信メニューがあります。しかし、地上波テレビと同様に、会員登録が不要なメディアという特性上、ユーザのデモグラ情報がありません。そのため、ユーザごとにデモグラを予測する必要があります。

現在では、アプリ内アンケート回答ユーザーを教師データにして、2年間の視聴ログから番組視聴情報を中心に作成した特徴量を用いて、勾配ブースティング系のアルゴリズムで推定しています。

推定精度を上げるために、より「効く」特徴量をデータチームで考察・議論し、モデル構築の試行錯誤を行っています。特徴量を考えるうえで、ユーザやサービスの特性を表現する「新しい切り口」が重要になってくるため、チーム内で議論できる環境はありがたいです。


より経営に近い部分の意思決定に関与できるのもサイバーエージェントらしさを感じる。

ーー どんなところがやりがいだと思いますか?

規模のでかさと、裁量の大きさですね。

転職したばかりの頃、新卒2年目の自分に広告配信のアルゴリズムを考える機会を与えてくれ、
今ではそのアルゴリズムで広告を配信しているんですが、新卒2年目にこれをやらせてくれるんだと驚きました(笑)
実際に自分が作ったシュミレーションで30分の作業が3分になったり、業務1つ1つの目的がしっかりしていること、業務効果が目に見えて分かることもやりがいに感じます。

AbemaTVには、データを使って解決できる課題がまだまだたくさんあるんです。
これからその1つ1つに向き合っていく、挑戦できることは何より魅力的です。
3年間で配信してきた膨大なコンテンツの視聴データを使い、ユーザーへの新しい視聴体験を提供したいと思っています!


ーー データテクノロジーズ、将来どのような組織にしたいですか?

「広告配信」「番組の企画」の2軸でさらに貢献できる組織にしたいきたいです。正直、今の「AbemaTV」は膨大なデータはあるけれど活かしてきれているとは言い難い状態です。逆に言えば、その分チャンスも多々あるということ。

今は「広告」に対しての分析がメインですが、データを元にファクトベースで番組の企画などにも反映できる可能性もあると思っています。AbemaTVは「動画配信サービス」ではなく「インターネットテレビ局」として新しいテレビの価値を生み出すことをビジョンとしています。
この先、スマートテレビの普及率は高まり、視聴者層の年齢もより幅広くなるでしょう。この過渡期を勝負時と捉え、データで挑戦していける組織でありたいです。


ーー チームの雰囲気を教えてください

明るく気軽に技術の話ができる環境です。毎日チームメンバーがそれぞれ自分の仕事について報告をする機会があり、そこでは課題に対して、どのデータをどのように分析して仮説を出したのかを話し合います。そうすることで、他の人がどういうデータを、どのように捉えて分析したのか、追体験ができます。チームとして何倍もの知識になりますし、議論することで新しい仮説が出たり、互いに成長できる環境があると思います。




ーー 最後に、どんな人と一緒に働きたいですか?

データ分析が好きなことは大前提ですが、黙々と作業をしたい、という人より、コミュニケーションが好きな人に来て欲しいです。AbemaTVのデータサイエンティストは意思決定にも関らせてもらえるぶん、関係各所へのヒアリング、自ら課題や解決策を提案してディスカッションしていくスキルも求められます。

データ分析に裁量を持たせるって、あまりないと思うんですが、
AbemaTV データテクノロジーズでは事業課題に直接結びつくミッションをそれぞれが課せられるのでデータを使って物事を考えられる、仮説の根拠作りができる人が良いと思います。

あとは「AbemaTV」の成長に全力でコミットできる人。
事業スピードが早いのでしっかりそこに合わせて、データを差し込める、
且つ、データの旬は絶対に逃さないという強い意思を持っている方と一緒に働きたいです!笑

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