独自の与信システムで20年間後払い決済を提供し、購買行動のデータを貯め続けてきたNP後払い。特定の役職による指揮命令系統がなく、一人ひとりが自走しているティール型組織。

そんなNPの、事業にも組織にも魅力を感じて、入社をしてきた新卒がいます。

お話しをしてくれたのは、2020年4月入社の田中香織。彼女は事業や組織のどのような部分に魅力を感じたのでしょうか？

東京大学大学院で博士課程まで進み、生命情報科学を専門に研究をしていました。就職活動では自身の持つ理系知識やデータ分析の経験を何かしらの形で生かせそうで、なおかつ働きやすい会社がいいなと考えていました。

第一印象は「変な組織」

NPは逆求人型スカウトサイトを通じて知りました。

ホームページを見てまず浮かんだ感想は、「変な組織」(笑)。　組織といえば、偉い人がいて中間の人がいて……というヒエラルキー構造があるのが私の中のイメ―ジ。でもそこで語られていたのは管理職がいない組織、階層のないフラットな組織だったんですよね。みんなが自然に頑張っていたら組織としても自然にいい方向に進む。生態系でいう「自然の調和」のようなものを目指していると聞いたとき、「本当に実現できるのかな？」と疑問に思いました。

一方で本当に実現できているとしたら、それは確かに理想的だし面白いなって。一体どうやって実現されているのだろうかと気になりました。

NPの持つ信用情報のデータ「何か埋まってる」

選考が進み会社を理解していくにつれて、組織面に加えて事業面に関しても興味を持ちました。

ちょうど私が就職活動をしていた頃は、世界的にビッグデータの活用が大きな風潮となっていました。データの解析自体もすでに様々な分野で行なわれていました。そんな中でせっかくデータ分析の経験を生かすなら、ある程度希少価値の高い、もっと言えばまだ誰も深ぼったことがないデータを扱って面白い解析をしてみたいという気持ちがあったんです。だから会社を見る際には、どのようなデータを持っているのかは詳しく聞くようにしていました。

NPが持っているデータというのは、主にNP後払いというメインの決済事業に紐づいて社内に貯まっているもので、他の決済事業者よりも細かい情報が取得できていると聞きました。他の決済方法で取得できる情報は「誰がいくら使ったのか」にとどまるのが一般的。それに対してNPが有しているのは「誰がどこで何をいくつ買い、いくら使ったのか」という情報。それが多種多様な業界、取引先での購買行動として蓄積されているそうです。

「誰が」の部分に関しても、他の決済では取得しにくい層のデータを取得できていると聞いています。例えばクレジットカードって、誰にでも広く使われているように見えて実はそうではない。請求書で支払うことに慣れている高齢者や主婦、あるいはそもそもカードを作ることができない学生など。カードを使わない人は少なからずいます。こうした層の、今まであまり表に出てこなかった購買行動や支払い実績のデータがこの会社には溜まっているそうです。

人間の行動を解析する際には、膨大かつ多角的なデータがなければなりません。NPが持っているビッグデータは、他の決済事業者が把握しづらい人の購買情報を細かく知ることができるものもの。これは未開拓な何かが埋まっているぞと思い、一気に志望度が上がりましたね。

自然体でいることができる

これだけ熱くデータ分析について語ってはいますが、最終的な入社の決め手は「この会社だったら仮にデータ分析と全然関係のない仕事をすることになっても大丈夫だ」と思えたことです。将来的にはもしかしたら、会社の方針や自分の気持ちが変わり、畑違いの仕事をすることになるかもしれない。それでも一方的に何かを「やらされる」ということはなく、自分の希望を会社や部署の方針とすり合わせることができるだろうと思いました。どの社員さんに会ってみてもみんな優しくて、困ったときにはちゃんと助けてくれるだろうという安心感がすごくある会社だと感じました。

入社を決めた後に学生インターンとして働くことにしたのですが、いざ仕事をすることになってもその感覚は間違っていなかったなと思いましたね。

分からないことが出てきたときに誰に何を聞いても快く答えてくれるんですよ。すぐに対応できない場合でも邪険に扱う人はいなくて、「後で見るのでとりあえずここに書いといてください」と積極的に受け入れてくれる。フランクに思っていること感じたことを出しやすい環境、というのは節々で感じています。ここまで自然体で過ごすことができるというのはすごくいいなって。

大学院の研究で培った粘り強さが活きている

データサイエンスの業務に関しては、楽しいですけど入社時に描いていたよりも大変だなと思っています。チームとしても今すぐあらゆるデータを分析できるわけではなくて、ばらばらに保管されていたデータを1つのツールへ移行させる作業が終わったという段階。そしてインターンでやっていたことは、そのツールで使われているプログラミング言語を勉強しながら開発をしたり、ツールの使い方でつまづいた箇所をメモして手順をマニュアルにしたりといったこと。途方もなく泥臭い道のりですし、全然知らないわからないことにぶつかってばかりです。でも一つひとつ「なんだこれ」って言いながら食らいついて、長期間泥臭い仕事を積み重ねないことには成果は出ない。大学院で研究を続けてそのことを痛いほどわかっているから、インターンでの仕事も頑張れていたんでしょうね。

4月からは一旦データサイエンスチームを離れ、新卒研修の期間に入ります。インターンで業務をしていただけでも「やりたい」と思ったことが部門をまたいでたくさんあったので、この会社に入って良かったなと思っていますね。データサイエンスだけに固執しようとは思っていないので、研修期間中もその後も、いろいろなことに挑戦していきたいです。

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