NAOTO

プロフィール

高知県出身。長岡技術科学大学大学院環境システム工学専攻修了。新卒でITベンダーを経て、2008年10月入社。現在は、大手メーカーのマーケティングを分析ディレクターという立場で支援。データの受領〜レポート提出まで一連の業務をコントロールし、お客様の要望に応じて新しい分析の設計や要件定義を行っています。趣味は子供と遊ぶこと。工作イベントへの参加や、釣り堀、ラジコンカーなど。

お客様と二人三脚で歩むプロジェクト

現在は分析ディレクターとして大手メーカーのオンラインショップの分析を中心としたマーケティングの案件に従事しています。データの受領からレポートの提出まで、一連の業務をコントロールするポジションです。全体にわたってプロジェクトを任されているため、定期的なアウトプット作成に加え、ある特定条件での利用者の動向を調べるなどアドホック的な分析を求められることも多く、お客様と密にやりとりをしながら進めています。集計結果はKPIとしてクライアントの上層部にまで共有されているものが多く、日々いろんな方から問い合わせがあります。

1日のスケジュール

9：00－	メールチェック（案件の依頼など新規業務への対応をチェック)
9：30－10:30	集計内容チェック（先日までにチームメンバーが出したアウトプットをチェック）
10：30ー	納品（メールにて既存案件の集計結果を納品）
11：00ー	集計依頼（新規案件について分析者に集計依頼を行う）
12：00ー	昼食
13：00－15：00	打ち合わせ、問い合わせ対応アカウントプロデューサーとの分析設計・分析シナリオに関する打合わせ電話・メール問い合わせ対応
15：00－19：00	集計
19：00－	帰宅

データサイエンティストにとって最も大切なこと

データ解析の重要な目的の1つは、ビジネス上の意思決定に役立てることです。ところが「さぁどうします？」と分析結果だけ投げても、なかなか実際の施策に結びつけることはできません。「このデータ・この集計方法だとこうなります」と、お客様が決定できる形で、それぞれメリット、デメリットを踏まえながら説明することが大切です。また、すべてのプロジェクト関係者がデータに詳しいわけではないので、専門用語やデータの意味をできるだけ噛み砕いて伝えるようにしています。

イニシアチブを取るために、情報収集は絶対必須

お客様の会社のビジネスに対しては、当然お客様のほうが知見が豊富です。そんな中でプロジェクトをリードして進めるためにも、業務の知識は積極的に吸収するようにしています。例えば実際にお客様先の製品やサービスを使ってみて、他社のものとどのように違うのか、データがどのように蓄積されていくのかを試したりしていますね。

業務の合間をぬって、メンバーをフォローアップ

現在はサブマネージャーとして、社内のデータサイエンティストたちのマネジメントも行っています。今期から特に力を入れていることは、日報・週報のチェックです。自分の部下以外にも、約30名の日報・週報を通勤や昼休みなどの隙間時間を利用して確認することもあります。そうすることで適宜アドバイスやフォローなど声がけができます。普段は多くても週に1度しか顔をあわせる機会がないので、個々の頑張りを評価したり、プロジェクトの状況を確認したりと、できる限りのサポートをするようにしていますね。

やるべきこと、やりたいこと、できることの合致。さらなる成長を求めてITベンダーから転身

前職はITベンダーで、プログラマからシステムエンジニアまで経験しました。当時は基幹系のシステムを開発していましたが、要件に合致するものを作ることを目指すよりも、よりお客様のビジネス、そして社会に役に立てるようなことが実感できることがしたいと考えるようになったのです。ちょうど大学時代に、人が外出する際に、車を利用するかバスなどの公共交通機関を利用するか、料金などの条件が変わるとその利用動態はどうなるか、というモデルをつくる研究をしていたこともあり、データサイエンティストの仕事に興味を持ちました。エンジニアとしてのITスキルやデータベースの知識といった自分の強み、大学時代からの興味関心といったこれまでの経験を生かし、プロフェッショナルとして貢献していきたいと思ったのがきっかけです。

若手のうちから会社運営の中核を担うことができる会社

データフォーシーズには、『タスクフォース活動』と言われるものがあります。これは、教育研修やR&D、社内環境整備や外部会社との関係構築など、会社の運営に関わるあらゆる活動を指すもので、メンバー一人ひとりに役割が与えられています。普段は別のお客様先で頑張っているメンバーどうしが自分たちで計画を立て、会社に提案・交渉してプロジェクトをリードしていくポジションを若いうちから経験することができるのは、他社にはないメリットですね。

プライベートではまもなく二児の父に

掃除、洗濯ものを干す、など、休日は家事の手伝いもしています。あとは子どもと過ごす時間が多いですね。新聞を使った英語教育をしたり、図書館に連れて行ったり、合唱団の送り迎えをしたり…。一人になる時間のあるときは、読書をするか、店舗やWEB、DMチラシ、通販カタログなどをもとにビジネスモデルの調査を行っています。ボランティア活動などに参加することもありますね。私事ですが、来年の夏にはもう一人家族が増える予定です。子育ての経験…、結果をすぐに求めない、ということや、相手の理解に応じた話し方をする、ということもビジネスに活かしていきたいですね。

これからデータサイエンティストを目指す方へ

私は前職がSEなのですが、決められたものをつくっていく、というのが仕事のスタイルでした。一方、データ分析は比較的少人数で役割分担し、決まっていないものを決めて、でてきた結果をビジネスに活かしてもらうことが成果となります。企業のプロジェクトメンバーから上層部の方までを、高い専門性でもってリードしながら、分析結果を業務にダイレクトに活かしてもらえるということは、この仕事のやりがいのひとつです。また、大企業のサービス向上に活かされていくという意味で、ある種の社会貢献ができると感じています。
（2019/02/01）

Interview