社員の声
データサイエンス部門
部門長
張
私は現在、データサイエンス部門長を務めています。当部門のビジョンは、「データ・アルゴリズムの力を活用して、お客様に最高のECサービスを提供し、ビジネス成長に貢献する」です。このビジョンの実現に向けて、全社目標を踏まえたデータサイエンスの戦略策定やその推進をリードしています。
2016年にモノタロウへ入社する以前は、大学で情報抽出や最適化を専門に研究員として従事していました。モノタロウにおいては、商品検索、推薦、SEO、商品情報整備、マーケティングなど多様なプロジェクトで実務経験を積みました。この経験を基に、現在ではデータサイエンスを活用した全社的な価値創出を担っています。
データサイエンス部門には、多くの強みがあります。全社的な「データドリブンカルチャー」の醸成を背景に、膨大で整備されたデータ資産を基盤とし、データサイエンティストが売上やビジネス貢献に直結する課題に取り組める仕組みが整っています。さらに、長期的に働きやすい環境や、高度な専門性を活かせる制度もあります。このように部門全体が会社の成長エンジンとして機能しており、活発なデータ活用が進んでいます。
私の目標は、新たなデータサイエンスの活用領域を開拓し、明確なビジネス成果を生み出すこと。そして、データサイエンティストのキャリアを支援し、卓越した組織を構築することです。
データの力でビジネスを革新したい方、ぜひ私たちと一緒に未来を切り拓いていきましょう！
データサイエンス-A
データサイエンス-A グループ長
稲田
私はデータサイエンス部門でグループ長を務めており、同時に商品検索サービスを改善する組織横断型チームのプロデューサーも担当しています。
私の主な仕事は、アルゴリズム開発、データ作成、バックエンド開発、フロントエンド開発などの幅広い改善活動をリード/マネジメントし、これらの改善によってより良い商品検索サービスを実現することです。
MonotaROでは、世界トップクラスのEコマースサービスを実現するため、情報検索、自然言語処理、深層学習、大規模言語モデルといった最先端のコンピュータサイエンスの知見や技術を積極的に活用し、サービスの向上に取り組んでいます。
その取り組みの一例として、2024年11月にベクトル検索を導入しました。
ベクトル検索の導入にあたり、単にオープンソースのモデルやSaaSをそのまま採用するのではなく、独自のモデルやアルゴリズムを開発することで、自社の商品検索サービスに最適化しました。
このように、必要な知見や技術を精査して柔軟に取り入れることのできる、深い技術理解と高度な応用力を生かしながら、常にサービスの改善に努めています。
私自身としても、MonotaROのサービスの改善を通じて、私の知らなかった知識・技術を習得したり、自分の専門性をさらに深めたりすることができ、日々の成長を実感しています。
また、MonotaROではワークライフバランスを取りやすい環境が整っています。
私は持病を抱えており、仕事と生活のバランスが取れるかどうか不安がありました。
しかし、会社や上司からの手厚いサポートを受けながら、快適に働くことができています。
このように安心して仕事に集中できる環境が整っている点も、MonotaROの魅力の一つだと感じています。
データサイエンス-A チームリーダー
メンバー
私は2022年度に新卒としてMonotaROに入社しました。現在は主にキーワード検索に関するアルゴリズムの設計・実装に携わっています。
データサイエンスグループでの仕事は、問題解決のための手法の提案から実装、ABテストによる評価という流れになっています。このようなプロセスは研究と似ているので、情報系の大学院出身の自分にとって、馴染みやすい仕事環境でした。これまで蓄積されたデータを自由に使うことができるので、様々なアプローチに挑戦できるのも魅力的だと思います。
また、データサイエンスグループ内での研究会や輪講などで、最新の情報検索の研究や、業務に必要な知識を学ぶ機会が設けられているため、検索・推薦の経験がない場合でも安心して働けると思います。
データサイエンス-A
メンバー
私は2021年に新卒入社して、データサイエンスグループに配属されました。現在、主に検索キーワードに関するタスクに取り組んでいます。私の場合、データサイエンティストというよりかは、データドリブンでサービスを改善していくエンジニアと言ったほうが実態と近いです。
モノタロウについて私が技術者として魅力的に感じるのは、データが豊富にあること、できることが多く見つかること、タスクの提案が通りやすいことです。定期的に論文紹介や、最近では教科書の輪読も行われており、基礎から最新技術を追える環境でもあります。職場環境も良好で、高いパフォーマンスを保てています。
また、休暇が取りやすく、残業も少ないため、日々の生活を営みやすいと感じます。それに加え、残業するときは自分が必要だと判断したときなので、やることが多いときでも精神的に楽でいられます。
データサイエンス-A
メンバー
私は新卒でモノタロウに入社しデータサイエンスグループに所属して7ヶ月が経ちました。モノタロウでデータサイエンスをできる魅力として大きく2つあります。1つ目は成長環境が広がっていることです。現在2+1つの案件を担当させてもらっており、2つの案件（商品名の改善と商品情報から有用な情報の抽出）では自身が主担当となり困ったときには上長や先輩にslackですぐに相談しながら進めています。+1の案件では同グループの新卒3人で持ち回りで部門全体の人が利用するレポート・ダッシュボード（ABテスト等で施策に効果があったか判断するレポート）の運用・整備をしています。これら3つの案件はいずれも自身が企画・立案した案件ではありませんが、気づいたことや改善案があれば、週に1度の1on1 MTGなどで上長に気軽に相談・提案することができ、常に改善案がないか考えながら働くことができます。また、どの案件を担当するかも半期ごとに上長と相談して決めており、自身が専門性を身に着けたい分野と担当する案件の分野をすり合わせることができます。輪講と関連論文を紹介する研究会がそれぞれ週に1度ある点も新しい技術や知見を知るきっかけとして嬉しい環境です。
2つ目はデータ利用環境が非常に整っている点です。私は大学時代、ヘルスケア領域と海運領域のデータ分析に従事しましたが、前者で最も難しかったことはデータが正しく測定できず、また分析したい観点があってもデータが無いということでした。また後者で難しかったことは、データ計測を外部に委託していたためデータのフィールドが定義通りでなかったりと本来の分析に入る前にひと手間必要なことでした。モノタロウで取り扱うデータの多くはECサイトから計測されるデータであるためこれらの課題に遭遇することはありません。そのため、やりたい分析に気持ちよく取り掛かれる点も大きな魅力だと感じています。
データサイエンス-A
岡﨑
私は2022年に新卒としてMonotaROに入社し、3ヵ月の研修期間を経て7月にデータサイエンス-Aグループに配属となりました。
MonotaROはユニークかつ魅力的なデータを大量に保有しており、BigQueryやPythonで大規模データを分析する環境が整っています。そのため、スピード感をもってサイトの改善に取り組めており、私が配属されて2日後には同期の方と2人1組でタスクに取り組み始め、10月下旬にはABテストを開始しました。
また、論文調査や勉強会などを通じて新たな知識を吸収できる環境のため、自身の成長につながることも大きな魅力だと感じています。
さらに、「他者への敬意」を大事にしていることもあり、周りの人に常に敬意を払って接することが当たり前のように行われており、気持ちよく業務に取り組むことができます。
データサイエンス-A
譚
私は新卒として、MonotaROサイトの検索機能を向上させるデータサイエンティストグループに配属されていました。日常業務は、膨大なデータと高度なアルゴリズムを組み合わせてユーザーエクスペリエンスを最適化し、さまざまな問題を解決することです。学校では情報技術を専攻しましたので、この仕事は学校で行っていた研究と非常に類似しています。両方ともデータを分析し、モデルを構築して問題を解決します。問題解決のため、様々なチャレンジに遭遇しました。それらを解決するプロセス、そして課題解決によってもたらされる達成感は、この仕事が価値あるものであると感じさせてくれて、自己の成長にも繋がります。将来的には、会社の皆さんと一緒に、会社や社会により多くの価値を提供できるように努力したいと思います。
データサイエンス-A
メンバー
私は2023年に新卒入社し、商品検索の研究開発を担当するグループに配属されました。現在は、キーワード検索に関するアルゴリズムの設計や実装に取り組んでいます。データサイエンティストの仕事プロセスは、モノタロウサイト上の課題を解決するために、データを収集し、分析し、モデルを構築し、ABテストによる検証を行い、改善を求める流れで進めています。このプロセスは、情報系大学院の研究室での経験と多くの共通点がありますが、自分が考えたアイデアが実際にサービスに反映されるという点が魅力です。さらに、膨大なデータから様々な課題に取り組む機会が多く、自分の成長につながると感じています。
また、外国人として日本語で仕事するのはちょっと不安でしたが、モノタロウは「他者への敬意」を大切にしているので、周りの人はとても親切で、働きやすい環境だと思います。
データサイエンス-A
メンバー
私は2024年度に新卒としてMonotaROに入社し、データサイエンス-Aグループに配属されました。現在は主にキーワード検索に関するアルゴリズムの設計と実装に取り組んでいます。
データサイエンスグループの仕事は、課題に対する分析、手法提案、実装・評価という流れで進んでいます。配属された後、早い段階で自分でロジックやアルゴリズムを考える機会が与えられることが魅力です。チーム内は質問しやすい環境が整っており、気になる点はチームメンバーと議論しながら仕事に取り組むことができます。
また、 定期的に勉強会や論文紹介の場が設けられており、常に新しい技術や研究の知識を得ることができます。
さらに働く上で非常に安心できるのは、行動規範にある「他者への敬意」を感じられる点です。メンバー同士が互いをリスペクトし合っており、円滑なコミュニケーションが行われています。
データサイエンス-A
林
私はデータサイエンティストとして2024年4月に入社しました。
私は台湾出身で、2024年は日本での3年目、そして正式な就職が1年目になります。一人で海外生活を送ることは私にとって挑戦ですが、同時に期待に満ちたものでもあります。MonotaROは活気のある会社で、社員間のコミュニケーションが活発なため、新鮮で多くの新しい知識を継続的に学ぶには最適な環境だと思います。
外国人としての言語の問題についても、会社の同僚はとても親切で、意見を発表する勇気を与えてくれます。
今後は、会社での専門知識やコミュニケーションスキル、そして日本語をさらに向上させ、会社の重要な一員になることを目指します。
データサイエンス-B
データサイエンス-B グループ長
青井
データサイエンスは様々な業界のサービス改善に利用されていますが、モノタロウでは資材調達の効率化を実現するためにデータサイエンスを活用しています。資材を調達する際に商品を探したり比較した上で発注するプロセスが必要ですが、それぞれのプロセスをデータにより効率化することを目指しています。
私が担当する商品推薦システムの開発では、サイトを訪問した顧客が必要とする商品をデータをもとに判断して推薦をしています。機械学習などの技術を用いて専門家よりも深く商品と顧客の特性を理解して、それらをもとに推薦の性能を上げることを目標としています。推薦技術の研究開発では、社内でアイディアを出すことと合わせて、WSDMやKDDなど国際会議の研究成果の調査にも力を入れています。
データサイエンティストにとって当社の良いところは、データサイエンスによって解決すべき課題が多く存在することです。サービスを通じて計測されるデータが多種多様であり、事業成長のなかでデータによって解決すべき課題が生じています。これらの課題をデータサイエンスでいかに解決するかが私たちに求められています。
データサイエンス-B チームリーダー
メンバー
私は主に商品推薦に関するタスクを担当しています。モノタロウで商品推薦が行われているチャンネルとしてはモノタロウのサイトはもちろん、チラシやDMのようにサイト以外のチャンネルも存在しています。そうしたチャンネルにおいても、モノタロウでリピート購入や新しい商品の購入を行っていただけるように日々アルゴリズムの改善に取り組んでいます。
私は新卒でモノタロウに入社しましたが、入社を志望した大きな決め手となったのは自分が成長できる環境であると感じたためです。入社後もその感覚とはギャップがなく、日々チャレンジをして成長できる機会を数多く得ることができています。
モノタロウで働いていてよかったと感じることは残業も少なく、有給取得もしやすいため、ワークライフバランスが取りやすいことです。そのため、社員としてではなく個人としてスキルを磨く時間も十分に取ることができています。そうして磨いたスキルをまた仕事に活かすこともできるのでよい循環が生まれていると思います。
データサイエンス-B チームリーダー
メンバー
弊社において、様々な部分においてデータサイエンスは活用されております。私たちのグループでは、モノタロウのECサイトにおける商品の検索/推薦の最適化を通した資材調達の顧客体験向上を目指して、開発に取り組んでおります。
現状、データサイエンスを用いて最適化したい推薦や検索をはじめとしたコンポーネントは数多くあります。そのコンポーネントに対して、課題発見→解析→最適化→機能開発→リリース→効果検証のサイクルを回して、日々サイトの体験改善に努めております。このサイクルを高速に回して、かつ、システムを安定的にリリース/運用することが求められています。
私の主業務としては、検索周辺の体験をよりよくするために、ユーザや商品のコンテキストを利用して機能提供するバックエンドサーバー/インフラ/データパイプライン開発を行っております。別チームからアルゴリズムを受託し、それをサービス化しユーザに届けることを実現するまでをゴールとして業務を行っております。
データ/システム双方に改善を行い続け、事業を推進することができる方々と是非一緒に働くことができれば幸いです。以上、よろしくお願いいたします。
データサイエンス-B チームリーダー
竹野
1800万点の間接資材の商品取り扱いの幅広さに下支えされたモノタロウの事業は、700万近くの顧客に利用される日本でも有数のtoB向けECサイトです。
サービスとしてYoY+20%程度の継続的な売上成長をしつづける中での、モノタロウの検索、推薦サービスはサービス改善に対して大きな役割を持ちます。
これらを継続的に開発し、事業の成長と顧客の満足度を改善し続けることが我々の役割であり、これには機械学習をはじめとする技術の活用と素早く正しいインサイトをデータから得る実験駆動開発が必要です。
これらにまつわる種々の問題をソフトウェア開発を通して解決していくことがモノタロウの次の10年につながると信じて働いています。
この道のりは決して簡単なものではないですが、データを使い事業の成長を推進させていくことが好きな方にはモノタロウはひとつの答えになります。よかったら一緒に働きましょう。
データサイエンス-B
メンバー
2016年に新卒として入社し、複数部署の異動を経て現在はMLEチームに所属しています。
業務では主に2つの役割があり、商品推薦のプロジェクトと複数プロジェクトで共通利用する基盤の開発・運用を担当しています。
商品推薦のプロジェクトでは、同グループのアルゴリズム開発チームのメンバーと協力して、MLモデルなどを用いてパーソナライズした推薦をお客様に届けるためのAPIの開発を行っています。
基盤系の業務では、検索システムにおけるパーソナライズの仕組みなど商品推薦以外でも共通利用できる特徴量データストアと
これらのデータを作成するための一連の処理の開発・運用を行っています。
また、MLモデルが正常に稼働しているかどうかを監視するためのシステムの開発も行っています。
MLEチームは、アプリケーション開発からその実行基盤であるkubernetesクラスターの運用、データストアの管理など幅広い業務を行うので、日々飽きることなく、いろいろな業務を担当できるのが魅力だと思います。
データサイエンス-B
メンバー
モノタロウでは、サイトに適用する様々なアイデアを BigQuery や分析アルゴリズム、機械学習技術で集計・分析、評価して収益の改善につなげていきます。
判断基準が公平かつフラットな分かりやすいものなので、ちょっとしたアイデアでも提案して、挑戦していくことができます。期待以上の改善ができたり、思うような結果が出なくて何度もリトライすることもありますが、失敗を分析し、次につなげていくことができます。時には問題解決に有効なアルゴリズムや機械学習の技術を探し、それを実現して問題解決につなげていくこともあり、非常にやりがいを感じます。
またこうしたアルゴリズム・技術をリアルタイムにサイト上で利用していくためには、必要な情報を BigQuery やサーバーから収集して学習や予測に利用するので、応答性の高いシステム設計をする必要があります。機械学習だけで高度な専門性を有している人はもちろん、機械学習とエンジニアリングの両方の知識・経験がある人にとっても経験を生かすことができます。
データサイエンス-B
メンバー
現在、私は機械学習を用いた商品推薦の改善に取り組んでいます。日々グループのメンバーと議論し、ユーザー行動の理解を深めつつ、機械学習手法の調査と検証を実施しています。
MonotaROでは、monotaro.comで収集した膨大なログと、それをBigQueryで容易に分析できるデータ基盤が提供されています。また、データドリブンな意思決定を尊重する文化が浸透しており、施策の効果をABテストによって統計的に把握して意思決定を行っています。さらに、グループには推薦基盤やML基盤を開発運用しているメンバーも在籍しているため、機械学習モデルをサービングする際の仕様の意見交換が素早くでき、モデルの性能を検証するまでに必要な日数が少なく、すぐにABテストが実施できます。
このように、機械学習を用いた機能改善を行いたい方にとっては非常に魅力的な環境が整っていますので、よければぜひ一緒に働きましょう。
データサイエンス-B
朴
私は2021年の新卒としてMonotaROに入社し、現在はデータサイエンス-Bグループで販促や商品推薦の改善に取り組んでいます。MonotaROのデータサイエンスグループには以下のような特徴があります。
1. 短期間で成長ができる環境
大規模言語モデル(LLM)やリアルタイム検索と推薦などのような新しい技術に積極的にチャレンジしています。また、勉強会や成果発表会など様々なメンバー間の知識共有会があり、技術方面での成長が速いことが特徴です。さらに、業務上で得られた成果や知見を学会で発表するチャンスがあり、コミュニケーションスキルやロジカルシンキングのようなソフトスキルの成長も促進できます。
2. 他者への敬意が重視されている
MonotaROのデータサイエンスグループでは、多様な性格や考え方を持つ人が集まっています。人々の声が重視されるため、広い視野で物事を考えることができます。自分の意見を堂々と述べることができ、協調性が高い仕事環境です。
データサイエンス-B
メンバー
私が取り組んでいる業務、そしてMonotaROで働く魅力をお伝えいたします。
私は、機械学習エンジニアとしてデータサイエンスグループ向けの基盤（CICDなど）や検索機能のデータパイプラインの構築を担当しています。エンジニアリング業務に加え、輪講などで日頃から新しい技術に触れ、気になるものがあれば同僚と相談し、システムに取り入れています。今後は、MonotaROのビジネス要件に応えるために試行錯誤を経て得られた知見を抽象化しチームに還元していきたいです。
MonotaROで働く魅力は、周りと気兼ねなく議論ができること、大規模なデータ利活用を支えるシステムを構築する経験が得られることだと考えています。
上長はもちろん皆さんが真摯に建設的な議論をしてくれるという点で相談しやすい環境が整えられています。
データサイエンス-B
長澤
私は2022年4月に新卒で入社し、現在はデータサイエンス-Bグループの機械学習エンジニア(MLE)チームに所属しています。主に検索の高度化のためのバックエンドとインフラの開発を担当しています。
学生時代からデータサイエンス分野に興味を持ち、MonotaROに入社してからは機械学習エンジニアとしてエンジニアリングに注力するようになりました。MonotaROでは、機械学習を活用した多数のプロジェクトが進行しており、私自身もMLOpsなどの最先端技術に取り組んでいます。
最近では、エンジニアリングだけではなく、アルゴリズム開発にも参加しており、自分のアイデアを形にする機会が与えられています。背景を説明し、自己のアイデアをプロジェクトの一つとして実現することができる環境が整っているため、自分の力を発揮できると感じています。
MonotaROには、新卒社員からベテラン社員まで、誰でも挑戦できる環境があります。
データサイエンス-B
メンバー
私はモノタロウに新卒として入社し、現在はデータサイエンス-Bグループで商品推薦アルゴリズムの改善に関するタスクに取り組んでいます。現在のチームに配属されてから色々なことにチャレンジをしています。
中でも、配属されてすぐに商品推薦に関するサイト改善の施策に取り組みました。論文のサーベイを行なって手法の調査をし、アルゴリズムの実装を行ない、ABテストによって施策の効果の評価を行ないました。
モノタロウは、新人であっても、様々なことに挑戦させてもらえる環境があると思います。
また、1on1を通して、上長に取り組んでみたいタスクについての相談をすることもでき、自分で成長の方向性をコントロールすることも可能なため、非常に恵まれた環境だと感じています。
データサイエンス-B
メンバー
データサイエンス-Bグループでは、2000万点を超える商品の中からお客様に必要な商品を推薦し、間接資材調達のプロセスを効率化することを目指しています。
私は2023年に新卒で入社しました。下記の観点から、データサイエンスの役割が大きく、やりがいがあると思い入社しました。
- ECサイトであるためユーザー行動についての膨大なデータを収集することができる
- 主なお客様が法人であるため、合理的な判断がなされ、共通の行動が起こりやすく、そのためユーザー行動の再現性が高い
- 取り扱っている商品数が多いため、推薦というタスクにおいて機械による自動化が不可欠である
実際、データサイエンスグループで働いてみても、入社前とのギャップはありませんでした。現在は、チラシに載せる商品を決めるアルゴリズムの改善に取り組んでいます。この改善によってお客様のニーズによりマッチした商品をチラシへ掲載することで効率的に間接資材調達を行えることを目指しています。データサイエンスで解決する課題は多くあるため、新人であっても会社にとって重要なタスクに関わることができています。
データサイエンス-B
織田
私は2024年1月に入社し、現在は推薦アルゴリズム・販促施策評価のための
LTVの分析と活用方法を検討する業務を担当しています。
ファーストキャリアから数えるとデータサイエンティストとしては6年目で、
前職では主にBtoC向けのECサイトの分析・統計/機械学習モデルの構築・因果推論の活用などを通じて、
プロモーション施策の改善や意思決定を支援をする立場で働いていました。
MonotaROにおけるデータサイエンスの果たす役割は2,000万SKU以上の膨大な商品群の中から検索・発注・発送・決済に至る間接資材の調達プロセス全体におけるユーザー体験の改善であり、データサイエンティストは検索・推薦・顧客育成・プライシング・需要予測など経営において非常に重要なトピックに直接関わる事ができます。
入社して感じることとしては、MonotaROの社員は中途・新卒の垣根なく、
推薦・検索・マーケティングサイエンス・数理最適化など高い専門領域を持っているスタッフが、自身の専門性を発揮して、どのように事業に貢献できるかを日々検討しており、
非常にオープンかつフラットな雰囲気の中で働くことができるのも魅力の一つです。
データサイエンス-B
今川
2024年4月に新卒で入社し、7月末に今の部署に配属されてから、主に販促チラシの商品/特集推薦の改善を担当しています。
初め、わからないことが多い中でも、先輩社員の手厚いサポートを受けながら、自ら主体となって施策を進めていける環境が整っていると感じています。
OKRは会社や部門単位で決められていますが、それらをどのように達成するかは各々に委ねられている部分が大きく、自由度の高い環境の中で改善に考えを巡らせるのはとても面白いです。
MonotaROはデータサイエンスに重きをおいている会社であり、データサイエンティストとしての成長の機会などがとても大事にされているように思います。現在も、データサイエンス領域の組織は拡大しており、組織整備も進んでいる状況にあります。データサイエンティストの育成やキャリアパスのサポートなどはますます充実していくと聞いています。私にとってはMonotaROが一社目なので、他社との比較はできませんが、とても働きやすい環境であると感じています。
私が特に良いと感じていることの一つは、会社の中で何かアイデアが思い浮かんだ際は、slackを使って他部署の方にコンタクトを取ったり、また、週の振り返りとして記載する週報を利用することで、広く提案を行ったり考えを共有したりできることです。自ら積極的に動いていきたいという人がそれを叶えやすい環境がMonotaROにはあると感じています。