新卒入社4ヶ月で施策を提案──データサイエンティストが語る「最速成長の環境」
アメリカで生まれ育ち、カリフォルニア大学ロサンゼルス校でデータサイエンスを学んだMurashimaさん。日本の企業には「成長スピードが遅れるのではないか」というイメージを持ち、就職活動では当初、海外の企業をメインに考えられていました。しかし、あるきっかけから日本の企業ではレアゾン・ホールディングス（HD）のみに絞り、入社を決意します。
「自分の成長が止まるのが一番怖い」と語るMurashimaさんが、なぜ当社を選び、どのようにして表題にあるようなスピード感を実現しているのか。そのリアルな挑戦の軌跡と、配属先である株式会社ルーデル（ゲーム事業）のデータサイエンスチームの魅力に迫ります。
──Murashimaさん、本日はお忙しい中、貴重な機会をいただきありがとうございます。アメリカでの就職活動から一転、日本の企業ではレアゾンHD一本に絞ったという経緯を、改めて聞かせていただけますか？
もともと大学では統計学とデータサイエンスを専攻していて、インターンやアルバイトの経験もすべてデータサイエンスでした。その頃、主に就職活動の視野に入れていたのはアメリカの企業です。
正直にお話しすると、当時の日本の企業には「硬い」「新卒は最初はなかなか経験をさせてもらえない」というイメージがあったんです。海外だと新卒という概念がなく、全員が中途のような扱いになるので、最初から高いレベルを求められ、何でもやらせてもらえる。
それに比べて、育成前提で採用する日本のスタイルは、「成長スピードが遅れてしまうのではないか」という焦りがありました。大学を卒業したばかりで社会に揉まれる時期は、一番グンと伸びる時期だと考えています。そこで立ち止まるのは、もったいないと感じていました。
だから、僕にとって企業を選ぶ上で一番大切にしていたのは、「自分の成長」が止まらない環境かどうか、でした。高い給与をいただいていても、挑戦する機会がなければ、 5年後、活躍している同年代や後輩に遅れをとってしまうのではないかという危機感を覚えていました。
そんな中、レアゾンHDに興味を持った最大のきっかけは、グループ会社である株式会社ルーデルのデータサイエンス部部長吉永さんとの面談での一言でした。
> 「今までさまざまな企業で経験を積んできたが、ここまでデータが整備されている環境はほぼない」
この言葉が、衝撃的でした。
データサイエンティストの仕事は、データの整理から始まることも少なくありません。僕も大学のアルバイトで、テキストデータをひたすら整える作業ばかりがあり、最後にちょっと機械学習のモデルを使うくらいで終わる、というのを経験していました。大切なことと理解しながらもあまりに本質的な部分に触れる機会が少ないですし、せっかく身につけたスキルを活かしきれない感覚もありました。
しかし、ルーデル（ゲーム事業）には、モバイルゲーム特有の ユーザー行動という「大量のデータ」が クラウド環境に整備されており、 SQLを用いて、全データをクリーンな状態で抽出できます。 だからこそすぐに分析に取り掛かれる環境がありました。
そして何より、「新卒だからここまでしかできない」という 線引きがなく、「挑戦したいことは、なんでもできる」というお話があったんです。
その時に「この環境だ」と確信しました。
国内外問わず、この整った大量のデータと若手にも任せる自由な風土の両方が揃っているのは、レアゾンHDだけなのではと思い、入社を決意しました。
入社半年で分析からAIエンジニアへ。加速するキャリア
──実際にルーデル（ゲーム事業）配属されてからの業務の変遷も、すごいスピード感ですよね。具体的に、どんな業務をされてきたのか教えていただけますか？
入社してからの一連の流れが、まさに自分が求めていた成長速度だったと思います。
事例1：データ分析からの事業貢献。新卒4ヶ月での施策採用
レアゾンHDに入社し、当初の予定通りゲーム事業への配属となりました。入社後の半年間は、徹底的に分析にフォーカスしました。僕が担当したのは『ブルーロック Project: World Champion』の分析です。
最初は、毎週の分析発表で、ゲームのドメイン知識不足を指摘され続けていました。「まだゲームをやり込めてない」と。確かにその通りで、どんなにデータサイエンスのスキルがあっても、ドメイン知識が浅いと事業の本質を突いた分析や成果につながる施策の提案は困難です。だからこそゲームをやり込み、知識を詰め込みました。
そして、入社4ヶ月が経つ頃には、個人の裁量で考えた分析から施策の提案を、運営チームに直接行っていました。
分析結果に基づき『ブルーロック Project: World Champion』海外版限定のバトルパス施策を新しく作成し、運営チームに提案。その施策がすぐに採用され、実際に実装してもらえたんです。
入社4ヶ月で、ただ分析するだけでなく、施策まで提案し、それが採用される経験は大きな成功体験になりました。また、運営側からも「今までにない新しいアイデアで面白い」と言っていただき、モチベーションになりました。
事例2：LLMを活用した業務の効率化
全体研修が終わった頃からは、業務が大きく変わりました。今度はAI開発（LLMエンジニア）に優先的に関わってほしいとオーダーがあったんです。
新しい領域で、知識もほとんどなかったので、正直ハードルは高かったです。でも、全体研修の後に運営の業務を実際に体験したときに、「この仕事、めちゃくちゃ大変だ」と肌で感じていたんです。普段から目の前で運営の皆さんが、大量のデータから手作業でマスタデータを作っているのを見て、「これはAIで解決できるかもしれない」と思いました。
そこで、LLM（大規模言語モデル）を活用し、僕ともう一人の新卒入社メンバーの2人で運営業務効率の自動化ツール開発を任させてもらいました。
ゲーム内のアイテムやイベントの情報が書かれた仕様書から、ゲームに反映するための「マスターデータ」を作る作業が、本当にひたすらコピー＆ペーストの繰り返しだったんです。運営の皆さんの工数を圧迫していた作業のひとつです。
それを、AIの力で自動化することで、運営の皆さんは作業の一部から解放され、よりクリエイティブな業務に時間を使えるようになりました。自分が作ったものが、多くの人の役に立っている。事業のコアになっている。これは、やっぱり大きなやりがいですね。
それに、直近では、外部に委託していたゲームの翻訳をAIで内製化し、わずか1ヶ月ほどで僕ともう一人の新卒メンバーで完全に社内ツールに切り替えました。まさに、「決めたらすぐやる」というレアゾンHDらしさが凝縮されたスピード感です。あの時は、先に外部への委託をキャンセルされており、「早く作らないと、翻訳が追いつかない！」と、正直とても焦りました（笑）。
ゲーム事業で挑戦したいこと──「データサイエンティスト」×「AIエンジニア」の掛け算
──すごいですね。入社して数ヶ月で、こんなにも幅広く、しかも事業の中心となる業務を任されている。まさに、Murashimaさんが一番大切にされていた「自分の成長」が実現できていますね。最後に、今後ルーデル（ゲーム事業）で挑戦したいこと、目指したい姿があれば教えてください。
今、僕の中には「AI開発」と「データサイエンティスト（分析）」という二つの軸があります。
現在はAI開発がメインになっていますが、今後はどちらかに偏るのではなく、両方の職種で同時に活躍できる存在になりたいと思っています。
AIエンジニアとしての経験をさらに積み、会社の中心となるプロダクトを推進しつつ、培った分析のスキルを磨き続け、新しいAIツールと連携させながら、より深い示唆を事業に提供していく。
この「データサイエンティスト × AIエンジニア」の掛け算は、まだ世の中でも珍しいキャリアだと思うんです。でも、「整った大量のデータ」と「やらせてくれる環境」があるから、実現できる気がしています。
どっちもできれば、それだけ会社への貢献度も上がります。だから、この両軸でプロフェッショナルを目指したい。まだどのようなキャリアを歩めるかは決まっていませんが、僕としては両方で貢献できるのが理想です。
──最後に、データサイエンティスト職に興味を持っている方に、Murashimaさんからメッセージをお願いします！
もし、「データサイエンティストとして早く成長したい」「自分のスキルを最大限に活かしたい」と考えているなら、最適な環境だと思います。
僕が最初に感じた「データが大量にあって、しかも綺麗に整っていて、何でもやらしてくれる」という魅力は、今も全く変わりません。
データサイエンティストのキャリアを進める上で、データクレンジングに時間を取られず、価値を生む分析や開発に集中できる環境は、本当に貴重です。ルーデルでなら、若手でもどんどん重要なプロジェクトを任され、自分の成長スピードを最大化できるはずです。
この環境に魅力を感じた方には、ぜひ挑戦していただきたいです。
いかがでしたでしょうか？
アメリカのトップ大学でデータサイエンスを学び、「成長」への危機感を誰よりも持っていたMurashimaさん。彼が日本の企業への不安を打ち消す、「整ったデータ環境」と「年齢関係なく、事業のコアを任せる自由な風土」がありました。
もし今、「自分の成長速度に満足していない」「本当に価値のある分析や開発に集中したい」と考えている方がいるのなら、ぜひ挑戦をお待ちしています。
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