私がデジ戦で見つけたやりがい #02 「「うっすら積もる」が教えてくれた、マイナビデータサイエンティストの生み出す価値」
この記事の目次
このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部(デジ戦)の社員が、業務やプロジェクトを通じて感じている「仕事の価値」と「社会的意義」を紹介します。顧客や社会への貢献実感、手応えを覚えた瞬間を取り上げ、働く意味をより具体的にお伝えします。
はじめに
筆者がこのブログを執筆しているのは1月下旬。
”そんなに雪が降らない方”の岐阜にある実家の両親からは、どこか自慢げに「雪降ったわ」とLINEメッセージを頂く季節となりました。
私はマイナビにデータサイエンティストとして新卒入社し、雪解けの頃にはデジ戦在籍歴が丸4年になる人間です。
「私がデジ戦で見つけたやりがい」というテーマに併せて、やりがいって?生み出す価値って?に対する現時点での考えを共有できればと思います。
筆者プロフィール
- 所属:デジタルテクノロジー戦略本部 AI戦略室 AIソリューション部
- 入社時期:2022年4月 新卒入社
- 職種:データサイエンティスト
- 業務内容:
- 主にマーケティング領域のAI・データ活用プロジェクト推進・実装を担当。
- その他、社内データ利用ユーザ向けの技術支援・生成AI関連のガバナンス整備に関する業務も行った経験がある。
- その他特記事項:
- 一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会に所属。
- 社外イベント・大学講義での登壇頻度が高く、過去は四半期に1回ほど。
価値の定義
「私がデジ戦で見つけたやりがい」シリーズでは、デジ戦メンバーが「自分の仕事が社会や顧客にどんな価値を生み出していると感じるか」をアウトプットしています。
どんな価値、の前に業務上の価値は何なのか?について私の考えを共有します。
よく「IT職は成果が売上に直結しないから業績評価が難しい・評価されない」と言われると思います。これは営業職などの目標が定量的に示しやすい職種との比較で語られる話ですが、売上が何によって生まれているかについて考えると、価値に近づく気がします。
営業職は顧客の「購入判断」によって「売上」が生まれる
↓抽象化
業務は対象者の「ビジネス上ポジティブなアクション」を引き出せたら「価値」になる
営業職は、顧客の心を動かして「買う」という行動を引き出し、その対価として売上を得ていると考えられます。
そう考えれば、我々の仕事も全く同じです。 「すごいモデルを作った」「分析レポートを出した」こと自体が価値なのではありません。それを見た社内の誰かが「計画を変更しよう」「この施策を始めよう」と意思決定し、具体的なアクションを起こした瞬間にこそ、価値が生まれるのではないかと考えます。
つまり、「対象者のポジティブなアクションを引き出すこと」。
これこそが、職種を問わず共通するビジネスの価値であると定義できると私は考えます。
「イメージのしやすさ」
では、どうすれば相手のアクションを引き出せるのでしょうか?
最近、そのヒントになる出来事がありました。冒頭でも少し触れた「雪」の話です。
ちなみに導入の小噺を読んだ皆さんは、「雪降ったわ」がどれくらいの降雪量だったと想像しましたか?
- そんなに降らない方なら、5㎝?
- そんなにとは言っても、白川郷はめっちゃ(3mとか)積もるから1m?
このテキストでは降雪量を具体的にイメージすることは難しいように感じます。
一方、私が最近見かけたJR東日本の運転計画の案内を見ていただきたいです。
出典:『JR東日本なるほどQ&A Guide 自然災害(雪)』
https://www.jreast.co.jp/saferelief/operationguide/pdf/snow.pdf
- 降雪はみられるがすぐ溶ける程度・地面にうっすら積もる程度といった「程度」の表現
- 2つのケースを示す「パターン」の提示
- イラストで雪による地面の透過度を見せる「可視化」
があることによって、私たちは瞬時に降雪の状態をイメージすることができます。
イメージができると、リモートワークへの切り替え判断などのアクションも取ることができます。
この話と同じく、マイナビのデータサイエンティストとしては、
社内ユーザの「状況をイメージできる状態」を引き出せたら「価値」になる
という場面が多いように私は感じています。ユーザが担当しているサービスの状態や施策の効果、直近の未来といった見えていない状況を晴らすことが役割のひとつであり、それができたら価値になるというのが、私の現状の回答です。
前提整理が長くなりましたが、マイナビDSの価値をイメージできたでしょうか?
ここからは私の業務を紹介し、価値を求める上での意識とやりがいを共有できればと思います。
業務紹介
この章では太字はすべて「イメージ→価値」に繋がる要素になるように記載しています。
MMMのモデル構築による広告運用最適化
Web広告やTVCMなど、多岐にわたる広告施策の中で「本当に効いている広告はどれか?」というのは、意外と見えにくいものです。 そこで私は、MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)を用いて、広告効果の推定を行いました。 具体的には、メディアごとの貢献度を数値で可視化し、さらに「来月、予算配分をこう変えればKPIはこれくらい伸びる」というシミュレーション提示を行いました。
※このプロジェクトに関して登壇した過去のイベントレポートはこちら
結果として、マーケティング担当者が「なんとなく」ではなく「根拠を持って」予算配分を変更するという、アクションを引き出す足がかりにはなったのではと思います。
社内生成AI利用ガイドラインの更新
生成AIは強力なツールですが、セキュリティリスクや社会的責任があるため、現場は利用に二の足を踏みがちでした。私は、ガイドラインの策定を通じて「どんなケースなら利用していいのか」「どのツールなら業務利用OKか」という境界線を明確に定義しました。
※この業務に関して振り返ったブログはこちら
「この条件なら利用可能」という基準をクリアにしたことで、社員が迷わず安全に生成AIを活用できる環境(アクションできる状態)を整えることができました。
日々のデータ活用に関する問い合わせ
社内からは日々、「データを使ってこんなことがしたい」という相談が寄せられます。
(過去を遡ると100回以上相談会を実施したと思います。)
しかし、初期段階ではアイデアが抽象的で、実現可能かどうかも分からないことがほとんどです。
これに対し、
- そのデータは取得できていないから、まずは計測から始めましょう
- その目的であれば、AIではなく集計で十分です
といったアドバイスを行い、実現への道筋を具体化します。
相談者の頭の中にあったイメージを「実行可能な計画」へと解像度を高めることで、プロジェクトの着手や、あるいは早期の撤退判断といった次の一歩を後押ししています。
まとめ
ここまで、私の考える「価値」と具体的な業務についてお話ししてきました。
ビジネスの世界は、まるで雪の日のように視界が悪く不確実なことばかりです。(上手いこと言った風)
「本当にこれでいいのか」と誰もが判断に迷い、立ち止まりそうになる瞬間があります。
私たちデータサイエンティストの仕事は、データによって「今の状況」や「進むべき道」を、誰もがイメージできる形にして届けることではないかと思います。
そしてイメージを受け取った相手のアクションが見えたとき、それは価値となり、成果であり、やりがいに繋がると思います。
ここまでの話が、マイナビDSのキャリア”イメージ”に繋がれば幸いです。
採用情報について
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※本記事は2026年02月時点の情報です。