マイナビ社員のお仕事を紹介【3】A.Kさん（データサイエンティスト）

新卒で入社したSIer企業でデータ分析に携わり、そのおもしろさに目覚めたというA.Kさん。さらなるキャリアアップを目指してマイナビに転職してからは、データサイエンティストとしてデータ分析やモデル構築に携わっている。膨大なデータを分析して得た知見を活かして施策やサイト改善の提案を行い、事業部が抱えるさまざまな課題を解決していく仕事だ。プロジェクトリーダーとしても活躍するA.Kさんへのインタビューから、マイナビのデータサイエンティストとして働く魅力を探った。

プロフィール

A.Kさん

システム統括本部 デジタル戦略推進統括部
AIシステム部 AIシステム1課
（現デジタルテクノロジー戦略本部）

情報システム科を卒業後、新卒でSIer企業に就職。9年間にわたって、金融系のシステム開発やデータ分析に携わる。データ分析だけでなく、課題を見つけるところから施策の提案まで関わりたいという気持ちが強くなり、2019年にマイナビへ転職。現在はプロジェクトリーダーとして、データ分析やモデル構築などを手がけている。趣味はツーリングで年に数回、友人たちとバイクで温泉旅行を楽しんでいる。

データ分析から新たな課題を発見し、解決につながる提案を行う仕事

学生時代は情報システムについて学び、新卒でSIer企業に就職。最初の3年は金融系のシステム開発を手がけ、その後6年ほど金融系のデータ分析に携わっていました。当時は、クライアントの指示に合わせてデータ分析を行っていたのですが、次第に課題の発見や施策の提案ができる上流に関わりたいと思うようになり、転職を決意しました。

当社に注目した理由は、課題発見→データ分析→施策提案と、私のやりたいことができる環境が整っていたからです。幅広い事業を展開しており、さまざまなデータを扱えることも魅力に感じた理由のひとつです。人材領域だけでなく、ウエディングや農業などの領域にまで事業を広げていることを知り、とても驚きました。

入社以来、データサイエンティストとして、データ分析やモデル構築、システム化に携わっています。プロジェクトリーダーを任されている今は、データの分析方針を決めるほか、各事業部と社外のベンダーさんとの橋渡し役的な役割も担っています。達成感を味わえるのは、データ分析から、今まで想定していなかった課題を発見し、その解決につながる提案ができたとき。
またデータ分析をするなかで、意外な傾向が判明し、その傾向を事業部に共有することで、彼らの仕事をサポートすることができるのです。

事業やサービスの付加価値アップや業務効率化に貢献できるのが魅力

データサイエンティストとして働く魅力は、データから得られた知見を活かして、事業やサービスの付加価値アップや業務効率化に貢献できることだと思います。しかも当社の場合、さまざまな事業部がそれぞれに異なる課題を抱えています。それらの解決の一翼を担えることが、この仕事の醍醐味だと言えるでしょう。ユーザーやクライアントからダイレクトに反応が返ってきたときは、自分の存在価値を強く実感できます。

データ分析から得られる情報は有益ではありますが、決して万能ではありません。ですから結果を鵜呑みにせず、得た情報を活用する相手と密にコミュニケーションをとり、認識合わせすることを大切にしています。利用者のなかには、機械学習に詳しくない方もいるので、AIツールを意欲的に活用していただくため、丁寧に説明することを心がけています。

企業にとってデータは、もはやヒト・モノ・カネと並ぶ重要な経営資源だと言えるでしょう。そこで私たちの部署では、より多くの社員が自分でデータ分析できるよう、社内勉強会を開催しています。自分は、その資料作成やレクチャーを担当しました。勉強会の参加者は、ITリテラシーが高い方ばかりとは限りません。IT用語をかみ砕いて説明するなど、誰にでもわかりやすく伝えるスキルを磨く、いい経験になりました。

データサイエンティストという職種に対して、最先端の華やかな仕事というイメージを抱いている人もいるでしょう。けれども膨大なデータの加工など、地道な作業もたくさんあります。また、黙々とパソコンと向き合うだけの仕事ではなく、実際にデータを活用する部署との意思の疎通が必要不可欠。人と人との交流や協力を楽しめる方でなければ、この仕事は難しいと思います。

「人材領域×AI」やマイナビニュースなどの「生活領域×AI」にもAI活用の可能性はまだまだ無限大。特に弊社には大量のテキストデータがあるため自然言語処理の可能性を模索すべく、今後も積極的に新しい挑戦を続けていきたいと考えています。

会社を挙げてエンジニアのスキルアップを応援してくれる社風

今年10月、プロジェクトリーダーに昇格。以来、自分のことだけではなく、メンバーたちの仕事の進捗やタスクの状況にも目を配るようになりました。また、マメに声がけを行うなど、メンバーたちが困っていることをなるべく早くキャッチアップするようにしています。

さらに、「リーダーだから」と一人で問題を抱え込むのではなく、チーム内外のメンバーを積極的に巻き込むようにしています。データ分析に行き詰まってしまった際、他のプロジェクトのメンバーに相談したことがきっかけで、問題解決の糸口が見つかったという経験がありました。部内で情報交換会が毎月開催されているなど、プロジェクトの垣根を超えたコミュニケーションが活発なので、気軽に誰にでも相談できるのが魅力です。

当社はエンジニアのスキルアップを、会社を挙げて応援してくれる会社です。業務に関するものであれば、外部セミナーに参加する際の費用サポートなどが受けられます。また以前、外部のデータ分析コンペ「Kaggle」に参加した際には、業務時間内に作業する時間をもらうことができました。そのほか、おすすめの社内研修の情報を、会社が積極的にリリースしてくれるので助かっています。

今後も社内外の研修などを積極的に活用し、スキルアップに励んでいくことが目標。ゆくゆくは、データサイエンティストとMLエンジニアという、2つの専門性をもつ「π型人材」を目指し、自身の市場価値を高めていきたいと思っています。

多彩な事業を展開しており、さまざまなデータを所有している当社は、データサイエンティストとして成長していくうえでうってつけの環境です。しかも、しっかりとした根拠がある提案を行えば、意見を受け入れてもらえるチャンスがたくさんあります。自分の手で事業やサービスの付加価値アップや業務効率化を実現していけるので、大きな働きがいを得られるでしょう。データサイエンティストを目指すなら、ぜひ「Kaggle」「SIGNATE」などが実施しているコンペに参加してみてください。その経験は、学生時代に取り組んだことを会社に伝える際に、とても有効なアピール材料になると思います。

※本記事は2022年01月時点の内容です。