DXに欠くことのできない
データ分析のエキスパート

私はデータサイエンティストを中心に構成されたビジネスサイエンスという部署に所属し、シニアマネージャーをしています。主な仕事はデータ分析ですが、単純に分析するだけではなく、機械学習/AI技術なども用いて、クライアントの課題を解いています。シニアマネージャーというのは、自分のプロジェクトもある程度こなしながら、マネジメントもしていくという立場です。もともとデータ分析分野に特化した人材が集まった部署ですが、私たちのような技術に立脚したデータサイエンティストもいれば、金融や流通など特定業種のビジネス活用のためのデータ分析を極めた人材もいます。両者の融合により、Ridgelinezらしい新しい何かが生み出せたらと思っています。

データ分析は、マーケティング分野から医療分野や工場の不良品予測、あるいはスポーツ分野など、さまざまな業界からのご依頼があります。データの用途についてはお客様に明確な目的がある場合もありますし、漠然とした「データを使って新規顧客を呼び込みたい」というようなご相談もあります。そのあたりのお話を伺ったうえで、何が課題で、何を解くべきか、データ分析/AIで何ができるかをディスカッションしながら進めています。DXによって何かを変えるというのは、変えるだけの裏付けや根拠が必要で、それは完全にデータ分析の領域といえます。また、いままで人間がやっていたことをAIで自動化、効率化するといった部分にも、データ分析が深く関わってきます。Ridgelinezが提供するDXにおいて、データ分析は切り離せない分野だと考えています。

領域を超えていけるから
仕事の自由度が高い

データ分析やAI関連の仕事では、クライアントが想像していた以上の精度や成果を出せた時、あるいは新しい技術や別のアプローチを取り入れて、それがうまくいった時などは何より嬉しいです。たいていの企業では、部署ごとの役割分担が非常に明確で、他の領域に立ち入らないのが最も効率的な仕事のやり方ですが、それではDXビジネスは成り立ちません。Ridgelinezでは、部署や領域に縛られず行動範囲を広げることができ、一歩踏み込んだ仕事ができます。とにかく仕事の自由度が高く、非常に面白いと感じています。

私自身は今後、マネジメントというよりも技術者としてのキャリアアップを目指していきたいと考えています。もともと研究所に10年ほど在籍し、その後はデータ分析ビジネスに携わってきました。ですから、マインドは技術志向であり、優れた技術が日の目を見ないことがあるのを残念に思っています。データ活用は、技術的な問題ばかりではなく、目的設定、解くべき課題の設定、施策の実行の側に問題があることも多いです。私はそうした問題をクリアにして、“使われる技術”にしていくことに取り組んでいきたいと考えています。

日進月歩の技術分野を
旺盛な知的好奇心で進む

RidgelinezはクライアントのDXを支援するコンサルティング会社ですから、私自身もそうしたスキルも身につけていきたいと考えています。これまでデータ分析は、コンサルティングビジネスにおける一角を担当するイメージでしたが、もう少し担う領域を広げていきたいと思っています。私たちにとって新しいチャレンジになるので、日々勉強しているところです。

Ridgelinezでは、提案資料の書き方やプレゼンの仕方など、コンサルティングのベーシックなスキルを教育講座で学べます。我々のような技術者は、どうしても論文のようなディテール重視の書き方をしがちですが、コンサルティングの場合は、“生み出す価値”を中心に資料を作らなければなりません。書くべきことも構成もまったく違いますから、そこは勉強していかないといけないところです。

ビジネスサイエンスのメンバーは、みんな知的好奇心が旺盛です。技術が日進月歩していく分野なので、つねに新しいことを追いかけていないと、すぐに使えなくなってしまいます。技術系の人間として、そういうことを苦にせず、興味をもって追えるような資質は必要だと思います。これから入社される方とも、お互いの得意分野をうまく生かせていけるのが理想的です。

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