数学の思考力を武器に、圧倒的成長で組織を支える存在へ。「論理×共感力」で挑むD4cのキャリア構築
「成長環境」と「人」を重視してデータフォーシーズ（以下、D4c）へ新卒入社した笹森さん。早期から頭角を現し、現在はユニットリーダーとして大手企業をクライアントに多岐にわたる案件を牽引しています。そんな笹森さんに、ご自身が感じるD4cならではの魅力についてお話を伺いました。
巡り合ったのは、向上心を持つ仲間と興味のある案件に挑める環境
─笹森さんは2018年にD4cへ新卒入社されて、現在AXU（AI/Analytics X-formation Unit）のULとしてご活躍されています※。改めて、D4cへご入社された経緯をお教えください。
※入社1年目インタビュー記事はこちら
私は大学院で数学を専攻していて、就職活動する中でデータサイエンティストという職業を知りました。調べるうちに魅力的な仕事に思えて、内定をいただいた中で最終的にD4cへの入社を決めました。
決め手になったのは、「ノウハウプレゼン大会」に招待されたことです。メンバーの方々が業務中の気づきや学びを社内に発表する場なのですが、内容もさることながらその後の懇親会の雰囲気が自分に合うな、と感じたんです。
そこで役員の方とお会いできたのも大きいですね。こう言っては恐れ多いのですが、自分と近いタイプの方だと感じて「この方がステップアップできる会社なら、自分もやっていけるかもしれない」と考えたんです。
正直、内定をいただいていた他の企業には、D4cよりも初任給が高い会社もありました。ですが、初任給はあくまでも初期値であって、その後の伸び率の方が重要ですよね。初期値にとらわれず気の合う方々と働ける方がいいと感じ、D4cへの入社を決めました。
─入社されてから8年になりますが、狙い通りの環境で働けていらっしゃいますか？
はい。かなり裁量をもって案件に取り組ませていただいています。年齢や社歴に関わらず、非常にフラットな環境なんですよ。キャリア採用のメンバーからも「D4cは任せてもらえる裁量が大きいですよね」とよく言われます。 当社は興味のある案件に手を挙げれば抜擢されますし、結果を出せばしっかり評価もしていただけます。個人的には、年功序列と実力主義がちょうどいいバランスになっていると感じています。
少数精鋭の組織だからこそ、「誰かに任せきりにする」といった雰囲気はなく、全員がオーナーシップを持って案件に向き合う必要があるんです。 実際に大手企業から転職してきたメンバーからも、「一人ひとりが自走していて、意思決定やプロジェクト進行のスピード感が刺激的だ 」といった声を聞きます。当社には停滞を良しとする雰囲気がなく、案件に集中することはもちろん、成長に向けて自発的に学習を続けるメンバーばかりが在籍しています。向上心が強いメンバーに囲まれる環境も、私が気に入っている自社の魅力のひとつです。
失敗をしながらたどり着いた、成果を生み出す「仕事の型」
─笹森さんは小売や金融、不動産業界など多様なフィールドで、マーケティングや需要予測、業務効率化など幅広いプロジェクトを担当してこられています。なぜそれほど幅広いクライアントに対応することができるのでしょう？
私の学生時代の専門は数学で、医療や薬学といった特別な専門性のある研究をしてきたわけではありません。だからこそ、自分の手掛ける業務の範囲を狭めることなく、積極的に様々な案件に飛び込んでいけたのだと思います。
それに、様々な案件に携わる中で、どんな会社にも共通するコア課題があると考えるようになりました。このクライアントにとって大きな課題意識を外さなければ、業界や会社ごとの文化や風土が違っていてもあとで肉付けしていけば対応していけるはず。うまくできているかはわかりませんが（笑）、そのように考えながら日々案件に向き合っています。
とは言っても最初からこれができたわけではありません。入社1年目はたくさん失敗もしました。ですが、失敗した経験や業務の改善点などを通じて、「将来的に業務を上手く回していくにはどうしたらいいだろう」と常に考えていたんです。（※当時のエピソードは1年目インタビューでも語られています）
プログラマーはよく「作業で楽をするためにプログラムをつくる」ということをやるんです。一見するとプログラムを書く方が作業をするより手間に思えるのですが、最終的にプログラムが完成するとずっと楽な状態が続きます。
1年目から、今は苦労が多いものの「ここでの経験を生かせば後々楽になるはずだ」と漠然と考えていました。今振り返ると、1年目は試行錯誤を重ね、2年目はそれをもとにPDCAを回して仮説を立てるところまで詰め、3年目にその仮説を実証する、というような流れで走っていました。4年目には仕事の型が出来上がって、より思い通りに仕事ができるようになったと感じます。
クライアントに期待されているのは、共感力とホスピタリティー
─中・長期的視野をもって、しっかりロジックを立てて業務に打ち込まれてきたのですね。
論理的思考力、類推力、仮説思考といった数学を学ぶ中で培ってきた力は、現在の業務でも大いに活かされています。その仮説思考で常に考えているのが「なぜクライアントはD4cへご依頼くださっているのか」という点です。
規模だけで言えば、もっと大きな企業様はいくらでもあります。その中でクライアントが当社に期待されているのは、技術力・知識量はもちろん、「D4cさんは自分たちのことをわかってくれている」という共感の部分です。
ご依頼いただいたデータ解析の先にあるのはどういった課題なのか、どういったペインが減るのか、どのような価値を生み出すのか。そういった視野をもってご依頼内容を再確認すると「それならこういった方法はいかがですか？」とより良い解決案を提示することができるんです。
『自分が相手の立場ならどんな人と仕事をしたいか』と考えると、やはり自社や自分たちの課題を深く理解してくれている人ではないでしょうか。そういったエンパシーであったり、ホスピタリティーの部分であったりをクライアントからご評価いただけていると考えています。
─ロジックだけでお仕事に取り組んでいらっしゃるわけではないんですね。
当社クレド（行動指針）では「Professionality」「Diligence」「Hospitality」という大きな３つの指針と、それぞれの項目に付随した4つの行動が掲げられています。いずれも人間として、社会人として、プロフェッショナルとして基本的なことが記載されているのですが、データ解析の老舗でありながらスキルよりも先に人間力の部分を重視する指針を立てていることに、改めて社長、そしてこの会社の先見性を感じます。
プロフェッショナルとしての高度なスキルや知識があることは大前提ですが、、AIエージェントが台頭した現代において技術力だけでは解決できないビジネス課題に直面した時、最後に鍵となるのは人間としての魅力だと思います。人間的魅力をお持ちであれば、当社では学習環境もしっかり整えているため、入社後も最新の技術を磨き続けながら、さらに一段上のコンサルテーション能力や共感力を身につけていただけます。
とは言え、人付き合いが苦手な方もいらっしゃると思いますし、私自身も得意な方ではありません（笑）。ですが、クライアント企業はもちろん、ご担当者様や関係者の方々に対して興味を持って質問させていただいたり、雑談をしたりして、少しずつ苦手意識を克服していきました。エンパシーやホスピタリティーというのは、努力でいくらでも身につけていけるものだと、自分の経験から考えています。
─そういった指導をユニットメンバーにもされているんですか？
そうですね。説教臭く思われているかもしれませんが(笑)。共感についてはユニットメンバーに対しての指導においても意識していて、まずは「私がどうしたいか」をメンバーにしっかり打ち出すようにしています。その上で、「私の伝えたイメージを目指して取り組めば、メンバーの皆にとってもいいよね」というWin-Winの関係になることを意識しています。ご本人にとってのメリットを提示し、目標に納得していただくことではじめてお互いに気持ち良く仕事ができると考えているんです。
論理で考え、情熱で動く。そんなあなたと一緒に働きたい
─最後に、求職者の方に向けてメッセージをお願いします。
当社は大学での研究活動やそれまでの業務で培ってきた論理的思考、類推力、仮説思考を大きく活かしていただける場所だと考えています。
ただ、選考基準はロジカルシンキングや知識・スキルだけではなく、仕事に対する情熱や明確なキャリアプランも重視しています。「D4cに入社して実現したいことはなにか」「会社に対してどういった貢献ができるのか」「自分がどのように成長していきたいか」─こうした動機は業務で苦しい時に自分を支えてくれる精神的な柱になります。
加えて、私たちが一緒に働く仲間に求めているのは、『説得の三要素』をビジネスの現場で体現できるかという点です。これは古代ギリシャの哲学者アリストテレスが著書『弁論術』で提唱した人を動かすための原則で、人を動かすには ①ロゴス（論理） ②エトス（信頼） ③パトス（感情）が重要だと言われています。理系や研究職出身の方はロゴス（論理）に長けている方が多いですが、クライアントやチームを動かし、ビジネスで真の価値を生み出すために不可欠なのはエトス（信頼）、パトス（感情）なんです。さらに、言葉だけでなく実際に行動に移していらっしゃる方は意外と少ないもの。業務に対して情熱をお持ちの方、ご自身の夢をもって行動に移していらっしゃる方は、ぜひ一緒に案件に携わっていただきたいです。
─本日はありがとうございました。
（記事の内容は2026年８月取材時点のものです）
