【多国籍データで未来を分析】【22卒】 ジャフコ VCキャピタリストの通過ES(エントリーシート) No.61915（慶應義塾大学/男性）（2021/9/22公開）

私が最近熱中しているものはPythonを用いたデータ解析である。実際、昨年には MITのデータサイエンスプログラムに参加し、データ分析の講義を受講するのみならず世界各国の参加者と協働してプログラムを設計・実装した。結果的に本プログラムにおいてはPython文法の習得を中心に、多国籍間におけるディスカッションを行うこともできた。 上記プログラムでのデータ分析に対する深い理解、さらにはチームメンバーとの交流により、自身の研究内容であるアグリテック関連企業の将来性分析においても応用することができた。特に、オランダ出身のメンバーとの交流を通じてオランダと日本の農業環境の類似性、さらにはアグリテック導入によってオランダの農業生産性が大幅に向上したという定性的知見を得ることができ、オランダのアグリテックの事例を日本においても適用できる可能性をもつという仮説を設定したうえで研究に従事した。さらに、実際にアグリテック企業の将来性を分析する作業において、関連企業のポートフォリオを作成する際にもPythonを活用することができた。さまざまな要素が介在した膨大なデータの解析を通じて効率的に研究を遂行することで、開発基盤の強固性が日本においてアグリテックを推進していく上で最も重要な要素であるという示唆を示すことができた。現在は自然言語処理を用いてTwitter等のSNSにおけるビックデータ解析を行い、 解析された頻出ワードを基にして所属ゼミの広報戦略策定・実行を行っている。 続きを読む

私が学生時代に注力したことは、MITのデータサイエンスプログラムにおいて、自主ゼミを開催することでチームメンバーの参加率向上に尽力したことだ。 当初、機械工学の最先端の環境にて、世界の参加者と切磋琢磨し合うことができると感じていた。しかし実際に議論に参加すると、10人のチームメンバーのうち6人が脱落したことによる議論の一面性が課題として浮き彫りとなっていた。 上記の課題の背景には、講義内容がチームメンバーに定着していないこと、チーム内で信頼関係が構築されておらず、参加意欲が低下しやすい環境であったことが原因だと考えた。 そこで、自主ゼミという形でメンバー間の信頼関係を築く場を作った。結果的に各国参加者の知見共有が効率化されたのみならず、自身の知見最大化にも繋がった。特に本プログラムで得たPythonの知識や、多様なバックグラウンドを持つメンバーから得られた知見は、所属ゼミでの研究にも大きく寄与した。 続きを読む