「教授」の顔と「フリーランス」の顔。研究と実務の橋渡しがもたらす、データサイエンスの新たな可能性
- Profile
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- Name / S.K
- Job / データサイエンティスト
大学院博士課程修了後、国公立大学でのキャリアを経て、現在は大手私立大学の教授を務める。2020年より専門分野（都市・地域計画、交通分析、GIS等）を活かしてフリーランス（業務委託）としての活動を開始し、大学業務と実務のパラレルワークを実践中。
実務においては、ビッグデータ分析専門のベンチャーや空間情報サービスの大手企業、各種受託調査等に参画。人流データ・SNSデータを活用した分析、LightGBMによる予測モデル構築、GIS（地理情報システム）・衛星画像を活用した空間解析、LLMやStreamlitによるダッシュボード・アプリ開発、データサイエンス・AIに関する教材開発まで、研究と実務を架橋する広範なプロジェクトを手がけている。
リーマンショックを機に選んだ研究の道
アカデミア（研究職）の道に進まれた最初のきっかけを教えてください。
研究の道へ進むことになった大きなきっかけは、当時の指導教授から「博士課程に進学してみてはどうか」と勧めていただいたことでした。当時は不動産業界を志望し就職活動も並行して行っておりましたが、ちょうどリーマンショックの時期と重なり、なかなか就職が厳しい状況でした。そんな中で、給与が支給される「日本学術振興会の特別研究員」に採用されたことも大きな後押しになり、思い切って研究の道へ進むことを決断いたしました。
元々、何か一つの研究テーマを突き詰めたいという思いが強かったのでしょうか？
そういうわけではなく、単純に研究が楽しくて苦ではなかったので、向いていたのかもしれません。博士課程に進んでからは、メインの軸はありつつも、どれか一つのテーマだけに絞るのではなく、いろんな研究を一通り手がけていました。その中で「ビッグデータ」を扱っていた時期もありました。そのときの経験が、現在のデータサイエンスの仕事にそのままつながっていると感じています。
フリーランスを始めたきっかけ
大学の仕事とフリーランスを並行する働き方を始められたのはいつ頃からですか？
2020年、ちょうど新型コロナウイルスが流行した年に、現在の私立大学の准教授に着任したのが転機になりました。以前いた国公立大学は研究重視の大学だったので、とにかく研究に集中しないと周囲についていけない状態でした。しかし、移籍した私立大学は、自由な雰囲気のため研究以外にも目を向けられる余裕があり、かつ公務員や純公務員扱いではないため、大学側に兼業申請をすれば副業も可能という特徴がありました。
当時はコロナで誰にも会えなくてちょっと退屈だったこともあり、資産形成などの自己啓発本をいろいろと読んでいました。その中で「副業って自分でもできるんだ」ということを初めて知りました。最初はデータサイエンス系の業務委託があること自体も知らなかったんです。また、その頃はコロナ禍の影響で国全体として副業推進のトレンドへと大きく変わっていったニュースをよく目にするようになりました。
そこから色々と調べるうちに、自分にもできそうな仕事があると気づき、まずはデータサイエンス・AI系の企業で教材やコースを作成する仕事から始めました。そこで働きながら、自分が今までやってこなかった領域の知識やスキルも身につけていき、本格的に他の案件にも応募するようになっていきました。
実際に参画されてみてどうでしたか？
思っていたよりも全然すんなりと、特に問題なくこなしてきたなという感覚です。もちろん授業期間中は、週に数日は大学への通勤があり、その講義準備も含めて必ず本業の時間を確保しなければいけません。しかし、夏休みや春休みといった長期休暇の期間は、まとまった自由な時間が取れるので、フレキシブルに実務の稼働を伸ばすことができています。
研究と実務のシナジー
自身の専門領域と、実務はどのように繋がっていますか？
実務を経験してみて「自分のスキルが社会でこれほど活かせるんだ」ということ、そしてそれが対価としてしっかり流れる仕組みになっていることが分かり、非常に勉強になりました。
アカデミアの研究だと「何かを明らかにする、分析する」という目的が多いですが、実務の世界だと「実際に役に立つシステムとして組み込む」という、異なる目的や効果が求められます。その両方を経験できたのは非常に良かったなと思っています。
昨今の生成AIの発展や、データサイエンティストとしてのバリューの出し方についてはどう考えていますか？
私自身は、生成AIはリサーチ（調査）段階でピンポイントに知識を得るための最初の段階として使っています。ただ、フリーランスとしてバリューを出すために大切なのは、AI技術そのものを追いかけること以上に、「自分自身の得意なドメイン（専門分野）へいかに応用できるか」だと思っています。
私の場合は、都市・地域計画や交通分析といった領域が中心ですが、副業を始めてから案件の要望に合わせて必死に勉強した結果、GIS系だけでなく、画像処理モデルの作成、自然言語処理のプロジェクト、ダッシュボードの構築など、気づけば本当に幅広いことができるようになっていました。
自分がやりたい案件が来たときに、それに対応するためにその都度勉強して身につけていくという、器用なスタンスが今の時代には合っている気がします。
文系学生へ伝える「手段としてのデータ活用」
大学側での役割や意識の変化はありましたか？
今のところ、研究面や精神面でのストレスは全くありません。また、今の大学は業務の効率化やIT化、DXをかなり進めている職場なので、無駄な事務手続きに時間を取られることもありません。
ただ、教授になったことでゼミに多くの学生が集まるようになったため、私の役割は「自分自身だけで高度な研究に没頭する」ことから、半分は「学生たちが高度な研究を行える基盤や環境をきれいに整備して提供する」という役割にシフトしてきています。
ゼミの学生の皆さんに対して、実務で得た知見を還元されることもあるのでしょうか？
私のいる学部は文系属性の学生が多いため、データの教え方自体はなかなか難しい部分もあります。ただ、今の時代はDX教育をちゃんとやろうというカリキュラム改革の議論が盛んです。
学生に対してAIの技術そのものを直接教えるというよりは、例えば「自治体や観光協会と一緒にデジタルコンテンツを作る」という実践的な実習の中で、自分たちが成し遂げたいアウトプット（目的）に対して、それを最適化するための手段としてこういうAIやデータ分析の選択肢がある、という形でツールを紹介し、学生たちが主体的に活用できるように導いています。
これからフリーランスを目指す方へアドバイス
フリーランス（副業）という働き方の魅力は何ですか？
私にとってのフリー（自由）というのは、「今の大学の所属ベースを大切にしながら、一切のストレスがない状態で新しい挑戦ができる状況」そのもののことです。今後、大学を辞めて完全にビジネスの企業側へ移るといった働き方はあまり考えていません。
実務を深く知れたことで自分のスキルもかなり上がりましたし、大学側でも新しくスタートアップ関連の部署が立ち上がったので、今後は自分のスキルを使って新しいサービスのようなものを作れないか、という方向にも興味を持って勉強しています。
これから副業やフリーランスに挑戦したいと考えている方へ、案件探しのコツがあればアドバイスをお願いします。
案件を探すときは、「自分がすんなりと、ちゃんとできそうな内容かどうか」を厳格に見極めることが一番大切だと思います。自分の過去の経験と照らし合わせて「これならいけそう」と確信を持てる領域で仕事を選ばないと、結果的にお客さんに高いバリューを提供できず、高単価にもつながりません。
すでに十分な能力や武器がある人は、直接こういうエージェントサービスを積極的に頼ればいいと思いますし、もし自身のスキルにまだ未熟さを感じている段階であれば、まずはポートフォリオを作ったり、資格を取ったり、ブログで実績を発信したりして、しっかりと自分の武器を磨いてから応募することをおすすめします。そうやって実績を作ってから動くことが、フリーランスや副業案件で確実に成果を掴むためのステップになるはずです。
