Interview

貪欲に新たな知識を求め続ける
データサイエンティスト

Natsumi.K
Natsumi.K　　
データアナリティクス本部
IoTアナリティクス部
2021年新卒入社
東北大学大学院 情報科学研究科 システム情報科学専攻

自己紹介

大学でデータ分析の面白さに目覚める
データサイエンティストとして、各種のデータ分析と機械学習を用いた需要予測モデルの構築などを行っています。最先端のデータ技術を駆使して、新たな価値をお客様に提供できることが大きなやりがいです。業務の流れとしては、最初にコンサルタントやデータエンジニアが要件定義を行い、データ基盤が整備された状態で私たちが分析作業を行います。案件によっては、データ基盤を構築する前にそのデータが活用できるものなのかどうかを判断する目的で、PoC的にデータ分析やモデル構築を行うケースも。より良いデータ活用について提案しながら、一緒にプロジェクトを進めていきます。

学生時代は、検索システムなどに使われるアルゴリズムについて主に研究していました。さまざまなことに興味を持つ性格なので、自然言語処理の研究室にも行って学びを深めていましたね。その中で絵文字の意味分析に取り組んだことが、データ分析の領域に興味を持ったきっかけです。当時学んだデータ分析の基礎知識や、効率良く計算する方法などは、今の仕事の土台になっていると思います。

DATUM STUDIOでの1日

AM

  • 10:00
    業務開始／社内ミーティング
  • 11:00
    メールチェック・お客様への連絡
schedule

PM

  • 12:00
    昼休み
  • 13:00
    資料作成
  • 14:00
    お客様との定例打ち合わせ
  • 15:00
    社内ミーティング
    フィードバック対応をメンバーに指示
  • 16:00
    プログラム作成
  • 19:00
    業務終了
柔軟なデータ分析でお客様のニーズに応えていく

普段の仕事の進め方について教えてください。

業務開始後には「朝会」と呼ばれる社内ミーティングで各プロジェクトの進捗状況を確認し、その後でメール返信など自分の作業に取りかかります。午後には週次でお客様との定例打ち合わせを実施しているので、作業状況を報告するとともにフィードバックをいただきます。その後、社内ミーティングで方向性をすり合わせてから修正内容を各自の業務に反映。それ以外の時間には、コーディングや資料作成を行っています。
私が担当するデータ分析案件においては、社内に蓄積したローデータを上手く活用して、売上などを予測したいというケースです。その場合、まず最初にやるべきことはローデータの内容を理解すること。どこにどんなデータがあるのかヒアリングして、中身を精査することが大切です。その後のローデータの分析方法はケースバイケースですね。SQLでデータを抽出してそのまま加工するケースもあれば、細かくデータ集計するためにPythonでコードを書くこともあります。

日々のワークライフバランスはいかがですか？

業務は主にリモートワークですが、健康的な働き方で残業することはほとんどありません。ときには区切りの良いところまで仕事を進めたいと思うこともありますが、遅くても20時頃には業務が終わりますね。休日もリフレッシュできて、心ゆくまで趣味のアプリゲームをしたり、ゲーム実況動画を見たりしながら楽しめています。

また、ゲームと同じくらい読書と勉強が好きなので、数学や統計、さらには医学など幅広い分野の本を読んでいます。知らないことを学ぶことは、自分にとっての生きがいのようなもの。データ分析の領域でも新たな技術は絶え間なく出てくるので、「こういう技術があるのか」と楽しみながら書籍を読んでいます。SNSやインターネットでも常にアンテナを張りながら、新たな技術情報をチェックしています。

DATUM STUDIOでの成長

schedule

  • 2021

    DATUM STUDIOに新卒入社
    最新技術の社内検証を推進

  • 2022

    初めての長期プロジェクトで商業施設の顧客分析に取り組む

  • 2023

    自動車業界の案件を担当しつつ、社内プロジェクトでLLMの検証を行う

  • Now

    小売業界の案件でプロジェクトマネジメントを担当
    提案書を作成するなど、複数のプロジェクトをリード
大切なことは、お客様との対話の中にある

入社1年目を振り返って印象的なことを教えてください。

最初は会社に馴染めるか不安でしたが、入社後3か月間の研修で自分とは異なるバックグラウンドを持った同期ともいろいろなことを話せて、とてもスムーズに打ち解けられました。また、研修の最後にはリアルな案件に近い「模擬プロジェクト」に挑戦。実際のクライアントを想定しながらチームの結束を深められたのは非常に良かったと思います。

研修終了後、すぐにお客様の案件を担当したわけではありません。最初は社内のナレッジを蓄積するプロジェクトに入り、画像処理系の深層学習モデルなどの最新技術がどれくらい活用できるのか日々検証していました。特定の領域を掘り下げていくので、学生時代の研究室に近い雰囲気もあり、やりがいを持って取り組めましたね。当時検証した最新技術の一部は現在の提案業務にも活用できています。

入社2年目で成長を実感できたのはどんなことですか。

お客様のプロジェクトに入れたことが大きな変化であり、新たな気づきにもつながっています。最初の案件は商業施設の顧客分析で、データ基盤や各種のデータはある程度整えられていました。その中で私に求められていたのは、お客様が理解できる分かりやすいデータ分析を行うこと。1年目に最新技術の検証を行っていたので、てっきりそれが現場でも求められていると勝手に思い込んでいたのですが、実際にフタを開けてみるとそうではなかった。必ずしも最新技術を活用する必要はなく、お客様のニーズに合った最適なアプローチを導き出していくことが何より重要だと分かったのです。

つまり、データサイエンティストが提供する本当の価値は、お客様との対話の中にあるということです。できるだけ丁寧に説明し、課題解決の流れを分かっていただきながら、一緒に良いものを作り上げていくことが大切だと気づきました。定例の打ち合わせで確認いただくレポートでも詳細をまとめて出すのではなく、お客様が知りたいことを中心に構成するなど、より理解しやすい方法を考え、チューニングしていきました。

現在取り組んでいる仕事で注力していることを教えてください。

3年目の後半からプロジェクト全体を進行することに取り組んでいます。お客様の課題をどのように解決するのか考えて提案書を作成していくので、業務の幅は一気に広がりました。同時に難易度も上がりましたが、1〜2年目のときにお客様と話す機会がたくさんあったので、提案書に入れ込むべき要望などはある程度汲み取ることができました。

DATUM STUDIOで描く未来

学びを常に楽しみながら、トップランナーを目指したい

最後に今後やってみたいことや実現したいことを教えていただけますか。

「自分のスキルをもっと高めたい」という気持ちが強いです。例えば、日々の案件で私がプロジェクトマネージャーとして参画するとき、全体のオーガナイザーとして先輩が一緒に入ることがまだまだ多いです。コミュニケーション能力を比較すると、自分にはまだまだ足りない部分が多いので、お客様から安心して任せていただけるようにもっと大きく成長していきたいです。

私のように自分のスキルを高めたい方にとってDATUM STUDIOの環境は最適だと思います。業界をリードするトップランナーが数多く在籍しており、最新の技術や情報を自然とキャッチアップできます。みんな勉強が大好きなので、年齢に関わらずフランクに話して学びを深められるのも魅力ですね。知らないことはとことん調べたいという知識欲が旺盛な方はぜひジョインしていただければと思います。