コンサル×分析
「データサイエンティスト」の魅力

データサイエンティストは業務内容が幅広くて、基本的にはビジネス上の課題を抽出して、ビッグデータの収集、加工、分析を行なったり、アルゴリズムやAIソリューションの開発などを行ったりして、データサイエンスを通してクライアントの課題解決を支援する役割を担います。

ARISE analyticsではデータサイエンティストとしてキャリアを積む初期段階は、大規模データ分析基盤を通して、データ抽出・加工・分析などの業務を行いますが、その後は適性に応じて、データコンサルタント、AIエンジニア、データアーキテクト、ソリューションエンジニアのいずれかの職種を選択し、さらに専門性を高めるしくみになっています。

前職で留学生を支援する国際協力関係の仕事をしていて、あるプロジェクトの調査・報告業務のなかでアンケート分析をしていました。そのとき、よりよいプロジェクトにするための提案を、数字を根拠に妥当性をもって示すことの重要さと自分の能力不足を痛感し、統計と機械学習の勉強を始めたことがきっかけです。

私は文系出身なのですが、もともと数学が好きだったので統計などの勉強が楽しいと感じました。その延長線にデータサイエンティストというキャリアがあることを知り、専門職という点も魅力的だったのでキャリアチェンジを決めたんです。

また、前職では、留学生から「ありがとう」という言葉を頂いたり、充足感もあったりしたのですが、一方で、自分の強みを活かせているのか自信がもてず、自分だからこそできる貢献、のようなものを感じられなかったのも転職を決意した理由のひとつです。

まずは研修で、仕事を進めるうえで必要なロジカルシンキングやタスクマネジメントなどコアスキルを学びました。その後、データサイエンティストとして求められる知識やスキルを座学や模擬プロジェクトを通してトレーニングしました。

その後は主にクライアントのマーケティング部門の支援に携わってきました。具体的な業務は、クライアントが明らかにしたい問いと仮説を整理し、それに基づいて分析手法を選択し、表やグラフなど最適なアウトプットを検討します。その後、データを集計し、分析結果の解釈とネクストアクションを提案する、といった流れです。

携わった案件は個別の施策のブラッシュアップというよりは、さらに上流の戦略寄りの業務内容だったので、抽象的な問いを整理して分析に落とし込む過程で得るものはとても多かったです。

入社前に専門書で勉強したり、プログラミング言語のpython（パイソン）と機械学習を学ぶためのプログラミングスクールにも3カ月間通ったりしていましたが、最初に携わった仕事は、機械学習を使ったモデル開発のためのプログラミングを直接行うというより、データ抽出と可視化の業務がメインでして、ほとんど事前勉強は役に立たず、同僚に一から教えていただきました。

みなさん忙しいのに申し訳ないと思いつつ、とにかく早く仕事を覚えたい一心で、分からないことは素直にしつこく聞いていましたね（笑）。上司部下問わず、フランクにコミュニケーションできる風土があったおかげだと思います。周囲のサポートがなければ乗り越えられなかったと感謝しています。

会社も社員の成長やスキルアップを全面的にバックアップする体制をとっていて、たとえば毎週金曜日の午前中は業務ミーティングなども一切行わず、自己研鑽の時間となっています。学び続ける姿勢があれば、未経験でも中途入社でも十分活躍できる環境だと思います。

私はデータコンサルタントというキャリアトラックを選択していて、コンサル寄りの案件に携わっているので、データサイエンティストは「データサイエンスという武器を持ったコンサルタント」だと感じる場面が多いです。

膨大なデータと向き合いますが、出発点はクライアントの課題。課題に対して仮説を立て、どのような分析をして、どんな結果が出たら、どんなネクストアクションにつながるかを整理するプロセスがとても大切だと感じています。仮説に対して明確に数字で示せるのは、まさにデータサイエンティストの醍醐味といえると思います。

個人のキャリアとしても専門分野がある点は強みになりますし、データサイエンスとコンサルティング、ふたつのスキルが磨けるのも魅力です。

クライアントと一丸となって共通の目標に向かって邁進し、結果を出せたときも仕事の楽しさを感じる瞬間。「この仕事をやってよかった！頑張ってよかった」としみじみ感じます。

はい、現在は沖縄の通信会社を支援するプロジェクトを担当していて、ユーザーに長くサービスを利用し続けてもらうためにどんな施策をするべきかを分析しています。実務のほか、リーダーとしてプロジェクトマネジメントもしています。

リーダーには起きていることを整理し、とるべきアクションを考え、実行する力が求められます。私はエンジニアリングのバックグラウンドはないですが、人を巻き込んで物事を推進する点は前職でも経験していて得意なので、そういった視点でリーダーシップをとることを期待されているのだと思います。

前職は政府から受注するプロジェクトだったため、プロジェクトの大枠は事前に決まっていました。現場レベルでいろんな工夫はできたものの、プロジェクト自体の建て付けに対して提案できる要素が少なく、もどかしさもありました。

今は、案件を動かすためにあるべき姿を考え自分から積極的に提案していかなければいけない立場にいます。プレッシャーもありますが自分のアイデアや必要だと考えた施策を形にできるおもしろさがあり、前職で得られなかった「自分だからこそできる貢献」を実感できています。

働く環境の観点では、ARISE analyticsは働く場所や時間を自由に選べるので、社員ひとりひとりがその人にとって、いちばん生産的な働き方を選択できることが魅力だと思います。

また社員一人一人を大切にする文化が素晴らしいなと思っています。入社後3カ月目ぐらいですかね、プロジェクトが多忙な時期で、自分は未経験だからもっとがんばらねば！と気を張っていたのですが心身ともに疲れてしまって…。

その様子を察して、周囲の人が上長に相談してくれたようで、部門長から突然、電話がかかってきて「西谷さんがしんどそうだ、と聞いて心配しています。まずは帰ってしばらく休もう。後のことは大丈夫だから」と休暇をくれたんです。

この経験から、社員を大切にする文化が根付いていることをしみじみと感じたのとしんどい時はその少し手前で意識して休もうと働き方を見直すきっかけにもなりました。

特に最近は考える仕事が多いので、行き詰まったまま堂々めぐりをして結局、答えがでない…という生産性のない時間はつくらないようにしています。

煮詰まったら上司や同僚と10分くらい会話したり、3～４時間仕事をしたらいったん体を動かしたりなど、意識して切り替えをするようにしています。

当面の目標は、分析手法の引き出しを増やすこととプロジェクトマネジメント力の向上です。少しずつ余裕ができてきたので、これまで自分が試したことのない手法を使った分析など提案の幅も広げていきたいです。

また、クライアントとのコミュニケーションの質を高め、クライアントの課題の本質的な理解、それに寄り添った分析の設計と実施、それを達成するためのリソース配分といったプロジェクトマネジメント力も磨いていきたいです。