はじめまして、那須です。

2023年の10月半ばにバンダイナムコネクサスにデータアナリストとして入社し、早いもので半年が経過しました。

今回はバンダイナムコグループ自体に興味を持っている方だけではなく、データ分析者として転職を検討されている方も対象として、転職のきっかけ、決め手と実際に入社した後感じたことについてお話ししようと思います。

皆さんの転職活動がよりよくなるような記事になっていると幸いです。

1.所属部門と職種について

現在私は、データ戦略部プロダクトアナリティクス課のデータアナリティクスセクションに所属し、データアナリストとして働いています。（長いですね…）

この職種はアプリゲームなどをはじめとするプロダクトのデータを分析し、課題を抽出。
解決策を考案し、収益向上に繋がる施策提案まで、一気通貫で担当する職種です。

なお、アプリゲームなどと表記しましたが、実はプロダクトアナリティクス課の担当領域はそれだけに留まりません。バンダイナムコグループの幅広い事業に積極的に関与しており、その活動領域はじわじわと広がっています。具体的には、家庭用ゲームやECサイト、カード領域などがあり、活躍の場は非常に多様です。

すべての領域に共通しているのは、データ分析後プレゼンして終わり。ではなく、活かせる知見を抽出し、具体的な施策に落としこみ、KPIを改善するところまで伴走していくということです。

自身が発見した知見や力を入れた提案により、ゲームの新機能が追加されたり重要な戦略が策定されたりと、まさにタイトルの中核を担うことになります。
責任は重大ながらもやりがいは大きい職種となっています。

2.経歴について

大学では数学を専攻していたため、専門知識を活かせそうな業界がいいなあと思い新卒で保険会社に入社。想定したキャリアと遠からず近からずの部署に配属されて、業績管理をしていました。

もともと大学時代はExcelも触ったことがない、どちらかというとITスキル音痴の人間ではありましたが、面倒な作業を楽にしたい！という理由からVBAを習得。その後Pythonを使えば、楽にするだけではなく高度な分析で価値を出せると知り、独学でPythonを習得。

ただ、どこまでいっても独学でしか分析技術を学べないことと、Pythonを扱うにはデータ分析における基盤が貧弱すぎることから、環境が整っている場所で能力を発揮し、成長したい！という思いを強く抱くようになり、スキルアップできそうなメガベンチャー企業へ転職を決意。

しかし非IT企業の1社目からの転職ということもあり、IT業界およびデータ分析職についてイメージがふわふわとしたまま転職してしまったことでミスマッチを起こしてしまい、想像したデータ分析業務をすることができず、思い悩むように…

自分はデータ分析で具体的に何をどうして働いていきたいのか。もっと踏み込むと、今後どのようなキャリアを積んで生きていきたいのか。深く自問自答した末にバンダイナムコネクサスへの2度目の転職となりました。
以下では、なぜバンダイナムコネクサスを選んだのかについて率直に記載していこうと思います。

3.入社の経緯について

いきなり率直に記載しますが、転職サイトでの公募がたまたま目についたというのが、バンダイナムコネクサスに応募したきっかけです。

というのも、私の場合はデータ分析職という職種自体を重視していたため業界についてはあまりこだわりがありませんでした。
そのため、エンタメ業界ではなければ、バンダイナムコでなければ！といった思いは、当初全くと言っていいほどなかったです。
もちろん、ゲームをはじめとするエンターテインメント自体は大好きでしたが、ネクサス自体は1次面接で初めて会社のことを知ったようなレベルの熱量でした。

状況が一変したのは、現在のゼネラルマネージャーとの二次面接でした。
ゲームをはじめとするエンターテインメントに人生でどう関わってきたのか、データ分析をどのように認識しているのか、前回の転職での反省を踏まえ、今回はどういった観点から転職活動をしているのか…
様々な角度から質問が投げかけられ、そんなところまで深堀するのかと驚いたのを覚えています。

絶対にミスマッチを防ぐという熱意と創意工夫や、データ分析業務に対しての徹底的な役割分担をしていることが面接でしっかりとわかり、バンダイナムコネクサスという会社で働きたいと強く感じるようになりました。

その後経営陣と面接の中でやり取りする中で、バンダイナムコネクサスのビジョンを理解してさらに入社意欲が向上し、ここしかないと決意し、入社する運びとなりました。

4.入社の決め手

1 : データ活用業務のイメージが、職種ごとに厳密に存在している。

前節の入社の経緯にて、データ分析業務に対しての徹底的な役割分担をされていることがよかったとお話しましたが、本当に重要な要素なので改めて取り上げます。

データ分析職の人は、応募している会社の所属部署のデータリテラシー、および求められている具体的な業務内容を注意深く面接官とすり合わせるべきだと私は考えています。

データドリブンな意思決定をすべきであるという認識は昨今ますます拡大していますが、
データドリブンがどこまで、何を具体的に指しているのかは、解釈する人によって大きくブレています。
（昨今のAIというワードも人によってブレブレです）

自身がPythonによる時系列分析をがっつり使って分析ができると思っていても、会社としてはSQLでラフな集計さえできればよしとしているケースはザラです。
なんなら超重量級のExcelのメンテナンスをすることが職務であることもしばしば…
データサイエンティストで募集されていても、本当はデータマネジメントの仕事が必要とされていたり、募集されている人材の定義がぼやけているのはもはやデフォルトと思っていいかもしれません。
入社後の想定ポジションにおける具体的実務を、使用する分析基盤やアウトプットの具体的形式までヒアリングし、綿密に採用担当とすり合わせしておかないとミスマッチに繋がります。

バンダイナムコネクサスの各データ職においては、この点各役割が明確に言語化されています。
詳しくは各募集職種をご確認ください。いろいろな職種があり、職務内容が明確に言語化されていることがお分かりいただけるかと思います。

具体例を出しておくと、私の所属しているプロダクトアナリティクス課のデータアナリスト職は、まさにデータアナリスト職として独立しています。
ログデータの転送であったり、中間テーブルの整備などの前処理部分についてのデータアナリティクスエンジニアリングを必要とする部分については、アナリティクスエンジニアに協力してもらえるため、前処理にリソースを割く状況は他社と比べて少ないです。（肌感覚にはなりますが）
また、BigQueryに分析に必要なデータがきちんと集約された状態になっており、共通分析環境と呼ばれるPythonの環境が丁寧に構築されています。
つまり、データアナリストとして想起されるデータ分析業務だけに、思う存分集中することが可能。

データアナリストにとって素晴らしい環境であると、自信をもってお伝え出来ます。
煩雑な作業から脱却してデータ分析業務に熱中できることは、プロダクトアナリティクス課の大きな魅力です。

2 : 各方面でのデータ活用スペシャリストが存在する

バンダイナムコ​ネクサスでは、機械学習エンジニア、データサイエンティストやプロダクトマネージャーなど、国内有数のタレントが多数在籍しています。

プロダクトアナリティクス課はタイトル分析専属だから関わらないのではないかと勘違いされがちですが、実はそういったメンバーとも交流および知見共有しあう機会はたくさんあります。
例えば、データ分析で機械学習のモデリング改善が必要になった場合は、データサイエンスオフィスのデータサイエンティストに最新の技術を提供してもらうことや、アプリ内での異常検知において機械学習エンジニアと一緒に働くことも。

特に直近他課との協業はますます加速しており、各スペシャリストと連携して業務が進んでいきます。
幅広いデータ関連スキルの能力向上の場としても非常に良質です。

5.今やっていること

繰り返しお伝えしてきた通り、プロダクトアナリティクス課はタイトルに専属で張り付くことが原則ではあります。
その原則から試験的に脱却した新規プロジェクトとして、タイトルごとの最重要課題に絞ってリソースを圧縮し、複数のタイトルを分析する「プロダクト運用分析」にチャレンジしています。

各タイトルの分析案件について、優先度の高い課題をシビアに吟味して各プロデューサーの期待に応える、タスク管理能力が要求されるプロジェクトです。
いままでのプロダクトアナリティクス課のセオリーが通じない新規の取り組みであり、模索しながらの日々にはなりますが、多種多様な大きなタイトルに携われます。
1タイトルあたりのリソースは少ないものの、専属タイトルと同じくタイトルの命運を決めるような意思決定に深く寄与することは変わらないため、何度も何度もパフォーマンスを発揮する機会が巡ってきます。
バッターボックスに立つ機会の多さが、専属タイトル分析にはないこのプロジェクトの面白さですね。

6.職場としての特徴

特徴1: 柔軟な働き方が可能

働き方について、柔軟な対応が取れる職場であることは間違いありません。
がっつり作業したい場合は在宅勤務も可能ですし、タイトルの方向性を決める重要な会議の際は、
出社して対面で会議も可能。生産性向上のための最適な働き方を選択可能です。
また、フレックスタイム制が採用されているので、働く時間についても臨機応変に調節することもできます。
ワークライフバランスのとりやすさの観点では、他の企業の追随を許さないといっても過言ではありません。

特徴2: 業務の知識習得をサポートする制度が充実している

「インプットデー」という業務以外でのインプット活動に充てる日を月1日取得することが可能なため、担当するゲームのほか、新作タイトルのゲームプレイに丸一日を費やすことが可能です。
また、調査費で競合他社のゲームを購入し、業務としてプレイすることも問題ありません。
※もちろん業務の一環なので、業務時間内にプレイして仕事に還元することはマストです。

上記に加えて、分析周りの知識はNotionによってまとまっており、分析手法などを参考にできます。
総じてゲームのドメイン知識が不足していたり、分析手法についての知見が不足していても、きっちりキャッチアップできる環境が整っているところはいいですね。

7.こんな人が向いている、こんな人と働きたい

長々書いてきましたが、いよいよ最後になります。
僕が独断と偏見で選ぶ、向いている人・働きたい人は、以下の２点を満たしている人となります

①何かしらの課題に対し、データを分析して得た知見から、改善案の実現まで達成したことがある人。
②ゲームをはじめとするエンターテイメントに対して、今なお熱狂している人

必ずしも上記に当てはまらなければだめというものではありませんが、エンターテイメントのデータ分析が存分にできる環境なので、それを熱量高く仕事にしたいという人の方が向いているかと思いますし、僕個人としても働きたいと感じます。
分析スキルは充実した研修制度で習得可能ですし、入社後高度化できます。エンターテイメントを分析し、動かしていきたいという熱い情熱さえあれば、バンダイナムコネクサスで楽しく働けると思います。
情熱をお持ちの方はまずは是非エントリーしてみてください！

一緒に働ける日を楽しみにしています。