社員インタビュー第17回：「ビジネスを動かすデータサイエンティスト」を目指して

　800社員にこれまでのキャリアや各業界での経験、そして800を選んだ理由について伺う社員インタビュー。

　今回は、学生時代から統計学を学び、「ビジネスに活かすデータサイエンス」を目指して活躍されているアナリティクス本部の松尾さんに、これまでの経歴と今後の取り組みについてお話を伺いました。

―データサイエンスにはいつごろから、どのように関わり始めていたのでしょうか。

　大学の研究室で統計を扱い始めました。滋賀大学にデータサイエンス学部ができて、大学の研究対象としてもデータサイエンスが広がり始めた時期です。ただ自分の興味は、アカデミックに統計学を深めていくことよりも、ユーザーがどういう行動心理で購買に至ったとか、ビジネスが今後どう成長するのか、といったことに向いており、洋服のトレンド予測をテーマに卒業論文を書いた際も、トレンドを構成する要素の解釈のしやすさ、ビジネスの世界に置き換えたときの説明のしやすさを重視して、モデル作成を行いました。

―データサイエンスを深めるため修士課程に進む、といった選択肢もありましたか

　もちろん修士課程に進む人たちもいましたが、早く実社会での経験を積んだほうがより自分のためになると考え、就職を選びました。最初はいろいろなデータに触れながら対応領域を広げ、徐々にやりたいことを絞っていく方がいいと考え、事業会社ではなくデータ分析系の支援会社に決めました。

―新卒に入った会社ではどのようなことをされていたのでしょうか？

　金融業の審査モデルの精度検証や分析から始まり、大手通信キャリアの強制解約リスク判定モデルや、クレジットカード会社における利用限度額算出モデルの作成、またそれらを運用した場合のビジネスインパクトのシミュレーションなどを行っていました。

　セキュリティレベルが高いデータを扱うので、常駐型のプロジェクトが多く、クライアントと直接話をしながら業務を進められたのもよい経験でした。

―充実された業務だったと感じますが、そんな中転職を検討されたのはなぜでしょうか？

　30歳になるタイミングで、30代は専門性を高めていきたい、とくに昔から好きだった「服」の分野×学生時代アルバイト先で触れた「ID-POS」を切り口とした「マーケティング」を深掘っていきたいと考えるようになりました。

　そこで、データサイエンティストでマーケティング領域に携われる会社を探しましたが、データ分析以外の業務の比重が大きかったり、システム実装が中心であったりと、お客様と議論を重ねながらビジネスを進めるという、自分の考えるデータサイエンティストとしての求人は多くありませんでした。

　そんな中、クライアントとビジネス上の接点を持ちながら、データサイエンスのバックグラウンドを活かせるデータサイエンティストを募集していた800が、自分が求める理想像にもっとも近かったため、入社を決めました。

―800ではどのような業務をされていますか

　　おもにアパレルブランドの、ID－POS分析による「KPI高度化」のプロジェクトを担当しています。

　　テーマは幅広く、開始当初はブランドの売上高に対するKPIを分解し、何の要因で売上が低下しているのか、改善のためにはどの層を強化する必要があるのかといった内容を、クライアントと議論を重ねながら丁寧に深掘りしました。

　次のステップでは、ブランドマネージャーがKPIをモニタリングする仕組みの整備に移行しました。ブランドマネージャーが確認しやすいレポート構成に加え、定期運用に耐えうる分析環境構築や、データ処理プロセス・プログラムの設計から実装まで、すべて自分で行いました。

　それらと並行して、ブランドのバスケット分析や新規会員の購買傾向分析、F2展開分析など、定常レポートから新たに生まれた仮説を検証するためのアドホック分析を行っています。

　プロジェクトが始まって1年ほどが経過し、開始当初はクライアント内でデータ利活用ができていなかった状態から、設定したKPIをモニタリングし、新たな仮説検証までできるようになったのは、大きな成果だと思っています。

　また、このプロジェクトでの成果を、クライアントだけでなく社内でも評価していただき、年間MVPを頂くことができたのも、とてもうれしかったです。

―入社されて1年ほどが経ちましたが、ここまで振り返ってみていかがでしょうか

　やりたいことができて、とても楽しい1年間でした。転職活動の際に、アパレル＋ID-POS＋マーケティングができたらおもしろいな、と考えていたことが、すべて実現できていますし。

―学生時代から前職までいわゆる「統計解析」が中心でしたが、この1年はおもに「集計」に関連した業務内容だったかと思います。そこにギャップはありませんでしたか

　まったくありませんでしたね。集計の結果をどう読むか、どう見せてどう打ち手につなげるか、というビジネスとしてのデータの読み解き方を経験できたことは、非常に良かったです。機械学習といえば見栄えはいいのかもしれませんが、データ利活用を始めたばかりの会社ではそれを見ても分からないですし、まずは何を集計して、どう見るとビジネスの改善につながるのか、という点を自分自身が重視していたので、よいキャリアを積んでいると感じています。

―800やアナリティクス本部の雰囲気はいかがでしょうか？

　話しやすく、楽しい雰囲気です。あと、上昇志向の人が多いですね。新しい資格取りました、とか、○○の勉強をしています、という話もよく聞きますし、部内のチャットでも技術本の輪読会や、資格取得・技術コンペに関する勉強会など、様々な話題が飛び交っています。こういう、みんなが常に上を目指す環境に身を置けるのはすばらしいなと感じています。

　あと、能力があれば年齢関係なく評価されますし、大きな裁量を得ることもできるので、自分のやりたいことができる環境だと思いますね。

―今後はどのようなことをやっていきたいですか？

　今回マネージャーに昇格したので、メンバーの教育に力を注いでいきたいと考えています。また、アナリティクスのバリューが発揮できる案件を獲得していきたいです。自分の獲得した案件で、メンバーが力を伸ばし、成果を出せるようになったら嬉しいですね。

　また、個人としてもまだまだレベルアップしたいと考えています。自分のゴールは、いわゆるデータサイエンティスト3本柱（データサイエンス力とビジネス力とエンジニアリング力）を全部揃えて、1人でビジネスを動かせる存在になることなので、継続して勉強をしていきたいと思います。

　800には、小西さんのようなアカデミック領域にも強いメンバーもいますし、コンサルティング本部（ビジネス力）やテクノロジー本部（エンジニアリング力）といった、データサイエンスに必要な領域を専門とする部門があります。多様なメンバーと様々なプロジェクトを進めながら、データサイエンティスト3本柱のそれぞれを強化していきたいと思っています。最終的には、会社には所属しているけどひとりでプロジェクトを動かせて、周りから「独立しないの？」といわれるくらいになりたいですね（笑）

―最後に、転職を検討している方へのメッセージをお伺いします

　データサイエンスのベースはありつつ、手法にこだわらずクライアントの目線で分析をすることにフォーカスできる人が、今の800には合っていると思います。個人的には、尖った領域を持っていて、それをマーケティングに掛け合わせてビジネスを大きくしていきたいデータサイエンティストの方がいたら、一緒にスキルを高めながらやっていきたいです。

　能力があれば、年齢関係なくしっかりと評価され、ポジションも上がる会社なので、データサイエンスを活かしながらクライアントの課題解決にコミットできる人に、ぜひ800に来ていただきたいです。