【対談連載第五回】現場のドメイン知識を、数理モデルに翻訳する。アカデミアと事業を往復するデータサイエンティストが、リクルートで拓く「未耕地」

リクルートのデータ推進室長野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連載企画。

第5回のゲストは、スタッフデータサイエンティストの木村隆介です。大手電機メーカーの研究所という最先端の研究環境からリクルートへ参画。入社後に担当した旅行領域のプライシングプロダクト開発では、異例の「宿常駐スタイル」で現場のドメイン知識を獲得しに行くなど、圧倒的な知的好奇心と行動力を併せ持つデータサイエンティストです。

「技術を画面の中だけで終わらせず、現場のドメイン知識を数理モデルに昇華させることこそがデータサイエンスの真髄」と語る木村。事業を動かす方法と、自ら「打席」を作りに行く飽くなき当事者意識に迫ります。

〈プロフィール〉

木村隆介
2017年にリクルートへキャリア入社。アジリティアナリティクスグループにて、データサイエンティストとして様々な事業領域の課題解決に従事。現在は人事担当のデータマネジメント組織にも参画し、データ基盤の整備・活用を推進する。

野村眞平
株式会社リクルートデータ推進室室長。ベンチャー企業で経験を積んだ後、リクルートへ。入社後は住まい事業領域で集客最適化やレコメンドシステムの構築、マーケティング分析などを担当。以降はリクルートグループにおける複数の事業会社/機能会社におけるデータ組織を統括し、ユニット長や執行役員を歴任。2021年のリクルート統合後は、データ推進室VP（Vice President）を経て2025年より現職。

💡 あわせてご覧ください
本連載の聞き手であるデータ推進室長・野村が、これまでの自身のキャリアや、リクルートのデータ組織が目指す未来について語ったインタビューはこちら。
👉 【インタビュー】データ推進室長・野村眞平が語る、リクルート流データ組織の現在地

「守りの最適化」から「攻めの需要創造」へ──ブルーオーシャンを求めてリクルートへ

野村：木村くんは2017年の入社だから、キャリア入社で入って今年で10年目になるんだね。もともとは大手電機メーカーの総合研究所という、国内でもトップクラスの研究環境でキャリアをスタートさせているけど、そこからなぜリクルートへ移ろうと思ったの？

木村：前職の研究所では「生産システム研究」の部門にいて、基本的には自社の工場など、ものづくりの最前線における効率化をシステムで解決する仕事をしていました。

具体的には、ベイジアンネットワークを使って不良の原因をデータから推定する仕組みを作ったり、仕様書だけで数万ページに及ぶインフラ関連ドキュメントを解析して、特定の仕様を確認する際に「合わせてこの国際規格もセットで読まなければならない」とレコメンドするシステムを開発したりしていました。技術的には非常に高度で、優秀な研究者に囲まれた社会的意義も大きい、素晴らしい環境でしたね。

野村：聞くからに最先端のデータサイエンスを社会実装していた先進的な組織だよね。そこからあえてリクルートへの転職を考えたきっかけは何だったんだろう。

木村：前職での研究開発は、クオリティやコストの最適化、納期遵守といったいわば「守りのイノベーション」が中心のテーマだったんです。しかし徐々に、自分たちの技術を使って新しいマーケットや需要そのものを創出するような、「攻めのデータ分析」に挑戦したいという想いが強くなりました。

そういった「攻めのマーケティングやセールスの分析」を自社データと顧客接点を使って行える環境はどこかと考えたときに、リクルートというフィールドが最適だと思いました。

野村：なるほど。事業の当事者として、データがビジネスを動かすダイナミズムを直接感じたかった、ということだね。リクルートなら、技術者が事業を牽引できる場面がたくさんあるからね。

木村：まさにそこが魅力でした。それと、ちょっと本音の理由を言うと、前職の研究所はレベルの高いデータサイエンティストが相当数いる環境だったんです。私が転職した当時はリクルートのデータ組織が立ち上げ期でまだ小規模な組織だったため、“ここに飛び込めばデータサイエンティストの希少価値も活かしながら、自分がリードし事業を動かせるんじゃないか"という目算もありました。

野村：「ブルーオーシャン」を自ら選んだわけだ。ちなみに、学生時代はベイズの定理で有名なトーマス・ベイズの母校であるエジンバラ大学大学院でバイオインフォマティクスを専攻していたんだよね。

木村：そうなんです。早稲田大学で生物物理学を学んだ後、エジンバラ大学大学院へ進みました。データサイエンティスト向けの自己紹介では「ベイズの後輩です」と言うと、面白がられるので助かってます（笑）。当初は製薬会社でのタンパク質の構造をシミュレーションで推定する研究などを志望していたのですが、色々と模索した結果、データ活用によるビジネスプロセスの変革という領域に惹かれ、今のキャリアに繋がっています。

野村：普段、飄々としているように見える木村くんだけど、本気で焦ったことってないの？

木村：いや、ChatGPTが出てきた当時は『俺の仕事、完全に終わったかも…』って本気で焦りましたよ。で、画面の中のデータサイエンスだけで生きる恐怖を払拭するために、副業でプライベートの私財を投じてフィットネスジムをオープンさせて、休日に駅前で自分でビラ配りして黒字化させました（笑）。デジタルだけでは不安だったから、フィジカル（リアル）をハックしに行ったんです。次はトレーディングカードショップをやろうかと目論んでます（笑）。

「宿常駐」で見つけた本質――ダイナミックプライシングに頼らないレベニューマネジメント

野村：リクルートに入社してからの木村くんの仕事観を象徴するのが、やっぱり旅行領域での『レベニューアシスタント』（宿の価格設定最適化を支援するプロダクト）における「宿への常駐エピソード」だと思うんだよね。現場に出ていく面白さがある仕事の典型例だけど、あれはどのようなミッションから始まったの？

木村：実は、入社当初はライフスタイル領域のデータ組織に配属されたのですが、最初は事業ドメインへの理解が追いつかず、なかなか大きな貢献ができずにもどかしい時期があったんです。でも、ただ待っているのももったいないので、海外の最先端論文を読み漁りながら、「リクルートが持つ膨大なデータを活用して、新しいアプローチができないか」と、ロジックのプロトタイプを自分で実装したりしていました。

野村：まさに環境のせいにせず、自ら案件を仕掛けにいったわけだ。

木村：そうしたら、それを見た当時のプロダクトマネージャーが「木村さん、面白いことやってるね」と声をかけてくれて、新規プロジェクトのコアメンバーとして入れてもらったのが始まりです。前職の時代から、現場のリアルを知るためには現場に張り付くのが当たり前だという感覚があったので、旅行領域でも「実際に旅館に常駐させてください」と手を挙げました。周囲からは「行くからには、データサイエンスが現場にどう貢献できるのか、明確なファクトを掴んできてくれ」と送り出されましたね。

野村：旅館には4ヶ月ほど常駐したんだよね。データサイエンティストが旅館に常駐するというのは前代未聞だったと思うけれど、どうだった？

木村：正直に言うと、最初はデータサイエンティストが現場に行くことに対して、営業組織や企画側からも「本当に効果があるのか」「現場の負担になるのではないか」と、心配や懸念の声もありました。ですがデスクの上で議論していても始まらないなと思い、現地の営業担当の方と徹底的にディスカッションを重ねて、僕の想いを伝えたんです。

そうしたら、その方が熱意に共感してくれて、現地の宿を一緒に回って「このメンバーをぜひ現場に置いて、一緒に業務を改善させてほしい」と掛け合ってくれた。それでようやく、ある旅館の経営者の方が受け入れてくれました。

野村：現地では具体的にどう過ごしていたの？

木村：まず、宿のスタッフの皆さんに「外部から来た技術者」ではなく、「同じ目標に向かう仲間」として認めてもらうことが最優先でした。ですから、朝一番にオフィスに行って全員の机を拭くことから始め、海外のお客さまの接客対応や送迎バスの手伝い、施設の修繕まで、宿の日常業務にどっぷりと浸かりました。そうして一緒に汗を流していると、だんだん信頼関係が生まれてきて、「木村さん、実は普段の予約管理でこういう部分に悩んでいてね」と、業務の課題やデータを見せてもらえるようになるんです。

野村：画面の向こう側ではなく、現場の熱量の中にこそ本当のファクトがある、ということだね。そこからどうやってプロダクトのコアロジックを見出したの？

木村：当初は「数理モデルを用いた自動的な価格変更（ダイナミックプライシング）」を導入しようと考えていたのですが、現場の方と深く話すと、「昔馴染みのお客さまとの関係性やブランドイメージもあり、価格そのものを頻繁に変えるのは難しい」というドメインの制約が見えてきたんです。一瞬、アプローチを見失いかけました。

しかし、スタッフの皆さんの日々の在庫管理のオペレーションを注意深く観察していると、非常に緻密なコントロールを行っていることに気づきました。それは価格そのものを上下させるのではなく、繁忙期において特定のプランや特定の人数構成の予約を優先的に受け付けるなどといった、高度な「販売チャネルと在庫の最適化」でした。

野村：単に「値付け」を変えるのではなく、プランや在庫のコントロールによって、結果として最適化を行っていたんだね。

木村：それこそが、日本の宿泊業におけるレベニューマネジメントの本質だったんです。これに気づいた私は、すぐにExcelで「もしこのタイミングで特定のプランに販売を絞り込んだら、どれくらい満室に近づき、どれだけ総売上が向上するか」を可視化する、現場向けのエビデンスシミュレーターを作りました。

それを予約担当のベテランスタッフの方に使ってもらったところ、予測通りに売上が向上したんです。これが、現在のプロダクトのコア機能のプロトタイプになりました。データサイエンスの教科書をそのまま当てはめるのではなく、現場のドメイン知識と数理を高度に融合させた、エキサイティングな経験でした。

需要の波を捉えるアルゴリズム開発――カオスから構造化された予測シグナルへ

野村：旅館の次は「都市型ホテルのプライシング」の解明に動いたんだよね。そこでもまた独自の突破力を発揮したと聞いているけれど。

木村：はい。旅館の次はホテルのデータ構造を解き明かしたかったのですが、これまた公式提案ルートをゼロから構築する必要がありました。そこで詳しい方に相談したところ、ある主要都市の大型ホテルの総支配人を紹介していただけることになり、直談判して現場への参画が決まりました。

そこでは他のメンバーを現場に常駐させつつ、私は現場と開発を繋ぐ役割を担いました。そこで開発したのが、現在もプロダクトに活かされている「先行指標を用いた需要急増の異常検知アルゴリズム」です。

野村：どのようなファクトからその発想が生まれたの？

木村：ある日、ホテルの予約管理の現場で、特定の瞬間に予約申し込みが文字通り殺到し、オペレーションがパンクしかけているのを目撃しました。原因を突き詰めると、ホテルの近隣にある大規模なアリーナ施設での超人気アーティストのライブ開催が発表された瞬間だったんです。

大型連休等の簡単に予測できる繁忙期とは異なり、通常の予約システムだと、そうした外部要因による需要の急増を捉えきれず、安価な通常料金のまま一瞬で全室が埋まってしまいます。もしここで、需要の急増をリアルタイムに検知して、適切なアドバイザリーを提供することができていたら、数百室規模のホテルであれば、それだけで非常に大きな利益インパクトを生み出すことができます。ホテルの平均的な利益率から逆算すれば、その利益向上分は相当なビジネスインパクトになります。

野村：技術がビジネスの成果に直結する、スリリングなテーマだね。

木村：はい。そこで、プラットフォーム上の様々な先行需要シグナルを統合し、異常な需要の波をいち早く検知して、適切な価格補正を促すアルゴリズムを開発し、実際のシステムリリースへと繋げました。

私の「価格戦略や需要予測」へのこだわりは、単なる数理的な興味を超えて、サービス産業全体の生産性を向上させたいという想いに基づいています。宿泊業やサービス業の現場はハードな側面もありますが、データサイエンスの力で適切な利益を創出することで企業体力が強くなれば、それは巡り巡って働く人々の環境改善や、カスタマーへのさらなる付加価値として還元されます。そして持続可能なビジネスモデルが生まれるのを技術で支えることこそが、データサイエンティストとして自分が果たすべき役割だと考えています。

野村：なんで誰も手をつけない価格戦略とかの泥臭い領域にそこまで情熱を注げるの？

木村：根底にあるのは老若男女全員にモテたいっていう美学なんですよね（笑）。難解な数式を振りかざして誰も使えないモデルを作るのって、僕はあまり格好いいと思わないんですよ。現場の誰もが理解できて、直感的に『これ使ったら儲かるじゃん！』って感動してくれるシンプルな解を出す方が、圧倒的に格好いいじゃないですか。

“武士は食わねど高楊枝”の裏側。印税ゼロでもプライシングの未来を書き続ける知的好奇心

野村：木村くんは、周囲からは「天才肌で、楽しそうに好きなことをやっているエネルギッシュな人」に見えがちだけど、実は裏では凄まじいインプットとアウトプットを継続しているよね。専門であるプライシングを含む、データ分析関連の書籍を4冊も出版している。そのモチベーションはどこから来ているの？

木村：単純に、「みんながやっていること」をあまりやりたくない んですよね（笑）。Kaggleのように多くの人が競い合っている領域より、「みんなが目を向けていないけれど、本当は事業インパクトが大きい領域」に光を当てるほうが自分にとっては面白い。それと、努力していることをことさら見せびらかすのは、少し気恥ずかしい ので、社内ではネタっぽくカジュアルに話してしまうんですけど──実際、知的な探求そのものは純粋に大好きです。

野村：誰も目を向けないけれど、本質的に重要な領域へ切り込む、というマインドだね。

木村：はい。例えば「値付け（プライシング）」って、昔から「値決めは経営である」と言われるくらい本質的なテーマなのに、多くの日本企業では戦略として本気で科学されていない。プライシングの研究論文を読むと、利益率の高い企業ほど値付けの戦略を精緻にやっているという明確なエビデンスが出ているんです。四則演算レベルの試算でも、「固定費や変動費を1%下げる」より「価格を1%上げる」ほうが、利益に対するインパクトは圧倒的に大きい。それだけロジカルに効くと分かっている領域なのに、なぜ本気で取り組まれていないのか──そこに強い違和感がありました。

野村：学術的なバックグラウンドがあるからこそ、その社会実装の遅れに手を伸ばしたくなる、と。

木村：僕がレベニューアシスタントの立ち上げに関わり始めた当時は、Google検索で 「レベニューマネジメント」と検索してもろくに情報が出てこない状態 でした。国内に学会そのものが存在しなかったので、「じゃあしょうがない、メキシコに行ってきます」と当時の上司に伝えて、国際学会に飛び込んで最先端の知見をインプットしていました。同時に、その知見を日本に持ち帰る手段として、大学の先生方と専門書の翻訳・執筆を進めていった、という流れです。

野村：しかも、その本は必ずしも収益になるわけじゃないんだよね。

木村：はい。特に大学の先生方と共著で出したレベニューマネジメントの専門書は、契約時点で「印税ゼロ円」と伝えられていて 、1円も僕の収益にはならない。むしろ執筆にかけた時間を考えれば完全に「持ち出し」です。ただ、日本にこの知見を根付かせるためのインフラを一冊ずつ積み上げている という感覚で、これは僕なりのプロフェッショナリズムの示し方なんだと思っています。

野村：見せびらかさず、しかし本気で書き続ける、というのは相当な胆力だよ。

木村：「武士は食わねど高楊枝」という古い言葉のあの感覚に近いかもしれません（笑）。最先端の知見を海外から吸い上げ、それを書籍という形で日本に翻訳し、翌日にはリクルートという巨大なビジネスアセットに適用できる ──アカデミアと事業の最短距離を、自分の手で往復できることこそが、この仕事の醍醐味だと思っています。

アカデミアと民間の歴史を動かす――「産学流動」と「後輩のフィールド」を開拓する未来の野望

野村：これからリクルートというフィールドで成し遂げたいことを教えてもらえる？

木村： 2つあります。1つ目は、現在共同でプロジェクトを進めている国内最高峰の研究者たちを、民間ビジネスの文脈で明確な成功事例にすることです。アメリカでは、著名なアカデミアの教授が大手エンタメ企業やテック企業に移ってデータサイエンスの社会実装を牽引し、また大学に戻るといった「産学の流動性」が当たり前にあります。それによって、最先端の知見が民間に還元され、民間のリアルなデータと課題がアカデミアの研究をさらに洗練させるという最高の循環が生まれている。
しかし、日本にはまだその成功事例がほとんどありません。日本におけるアカデミアと民間の関係性の歴史を変えるスタート地点を、リクルートのデータ組織で作りたい。 そのためなら、私はいくらでも黒子に徹します。彼らの成果が広く可視化される瞬間まで、裏方仕事はすべて引き受けるつもりです。

野村：それは本当に社会的意義のある挑戦だね。2つ目は？

木村： 2つ目は、データ推進室の優秀な後輩たちが、次の10年も飽きずに輝き続けられる「未開拓のフィールド」を広げることです。既存の洗練された大規模プロダクトのモデリングは、すでに綺麗なレールが敷かれた環境で、今の若く優秀なメンバーに任せれば、僕よりよっぽど速いスピードで素晴らしい成果を出してくれます。だからこそ、僕らシニア層の役割は、まだデータの恩恵が行き届いていない、制約だらけの未開拓領域に飛び込んで最初のレールを敷くこと。 それが、今あえて「人事データマネジメント」という領域を兼務し、データマートの整備からデータガバナンスの構築まで手掛けている理由です。

野村：具体的には、どんなところから始めたの？

木村：最初は、BigQueryもGitHubもまだ導入されていない組織に、一人ひとり説明に上がることから始めました。権限管理の設計や、必要なデータへのアクセス交渉まで、地道に進めていって、ようやく2ヶ月かけてツールが入る、というスピード感でした。領域外から来たデータサイエンティストだからこそ、まずは人事の皆さんと同じ目線に立ち、「一緒に人事を良くしていく仲間」として信頼関係を築くことが大切だと思うんです。信頼が積み上がると、少しずつデータを見せてもらえるようになり、会議にも呼ばれるようになる。そこで初めて、「その課題、こうすればもっとシンプルに解決できますよ」とデータサイエンティストとしての価値を差し出せるようになるんです。

野村：泥臭い信頼構築の先にしか、本当のデータ活用はないということだね。木村くんの当事者意識と突破力なら、どんなカオスな領域も"データが効く場所"に変えていけそうだね。

木村：最後に僕から野村さんに聞きたいんですけど、データ推進室の中で、一緒に飲みに行ったり話してみたいと思う、面白い人ってどれくらいいますか？

野村：尖った人とか変わった人はいっぱいいるよね。このインタビュー企画も今回で5人目なんだけど、まだまだ話したい人はいっぱいいる。さすがに、木村くんみたいに「印税0円で本を書きながら、休日はジムでビラ配りしてるデータサイエンティストはあんまりいないけど（笑）新人やシニアに関わらず、ほとんどの人が自分の得意分野やこだわりがあるので、誰とでも飲みに行きたいし話したい。魅力的なメンバーが集まっている、楽しい組織だと思ってるよ。