ディレクター ・インタビュー
Azuma Takahiro
東京理科大学を卒業後、モバイルアプリ開発のスタートアップ企業へ入社。スマートフォンゲームのプランナーとして従事。 その後、スタートアップ系コールセンター企業へ入社。チャットボットの開発、経営企画業務に従事。 2020年に澪標アナリティクスへ入社し、エンタメ業界を中心にプロジェクト推進を担当。
― 澪標アナリティクス株式会社(以下、当社)に入社するまでのキャリアについて教えてください。
新卒でスタートアップ系のソーシャルゲームを主に運営している会社でゲームプランナーとして働いていました。その後、スタートアップのコールセンター業務を提供している会社でWEBチャットのアナリストとして働いていました。
― 大学では、データサイエンスなどは学ばれたのでしょうか?
大学は経営学部の専攻で、統計学などは学んでいましたが、データアナリストとしての専門的な知識やスキルは、入社してから身に付けました。
― データアナリストは、どんなお仕事ですか?
データアナリストの仕事は、顧客のビジネス課題を解決するためにデータを活用して、顧客の意思決定のサポートをする業務です。データ分析は、基本的に決まった答えがない状態で進めるので、答えのない問題を解いていくところが面白いところですね。数学のように決まった答えがあるものではなく、どれだけ自分で考えられるか?がとても大切になってきますし、顧客のニーズを汲み取ることが何よりもっとも重要で、顧客とのコミュニケーションが欠かせません。
― 当社代表取締役の井原も、『データ分析して「こういう分析ができました!終わり!」じゃないよ。それが顧客のビジネスにどう貢献するかだよ』と常に言っていますね。
そうですね。当社のビジネスは、何か具体的な“モノ”を作って売っているわけではなく、顧客とコミュニケーションし、どういうアウトプットを作っていくのか、すり合わせる中で、顧客のビジネス課題を解決して、顧客の事業が成長して利益を出す、そこに貢献する。そういう視点が欠かせません。
― 顧客によっては「このデータで何か分析がしたい」「課題はあるんだけど、何をしたらいいのかわからない」といったように、目的やニーズが漠然とされていらっしゃるケースなどもあるのではないでしょうか?
そういうときは、顧客のビジネスそのものや、業界における立場、置かれている状況から仮説を立ててディスカッションを重ね、顧客の潜在的ニーズを明確にしていきます。顧客と一緒に議論を詰めていくところも面白さや、やりがいを感じるところです。
― 逆に、顧客がこれまでの経験から直感的に行っていた意思決定を明確に理論立てたいというニーズもありますか?
ありますね。たとえば「暑い日には、アイスの売上が増える」というのは、誰しも直感的に理解できると思いますが、それが事実だというエビデンスが欲しい、といったようなケースですね。
顧客が予算を確保し、仕入れを行うためには、「気温が何度になったら」「いつの時期になったら」「どれくらい数量のアイスを仕入れるべきか」といったような具体的かつ明確なトリガーや意思決定するための材料が必要です。それらを過去のデータから導き出すことになります。
― 東さんは、当社でデータアナリストとしてのキャリアをスタートされ、今は、ディレクターとしてマネジメントされる立場にキャリアアップされていますが、ディレクターの業務はどんなお仕事ですか?
ディレクターは、複数のプロジェクトについて、それぞれのアナリストと分析方針を検討したり、分析結果をレビューしたり、顧客と打合せしたりする業務です。一言でいうとプロジェクト管理ですが、アナリストと並走している感じです。
― 実際に手を動かすデータアナリストから、マネジメントするディレクターになったことでの変化、違いや学んだことなどはありますか?
ディレクターというマネジメントする立場になったことで、人によって正解にたどり着くまでの道筋が違うことを学びました。
自分の中では「この課題なら、こういう分析をした方がいいな」と思っていたことも、アナリストから「こうやろうと思います!」と言われて、「なるほど!そっちの方がいいな!」ということもあります。方向性が違うときには指摘しますが、一人ひとりが自分で考えて分析するデータアナリストなので、基本的には、主体性を大切にしています。言われたとおりに手を動かす作業者的なマインドだと、とてももったいないです。
数年前、あまりうまくいっていないプロジェクトの立て直しのためにアサインされた案件が非常に印象的でした。技術的には間違った分析をしていたわけではないものの、うまくいってなかったのは、一言でいってしまえば、顧客との合意形成がなされていなかったからです。
プロジェクトがうまくいかなかった理由はたくさんありますが、改めて、顧客とのコミュニケーションの大切さ、重要さを痛感したプロジェクトになりました。
顧客のビジネスそのものや、業界における立場という大きな視点に加えて、もう少しミクロな視点も持つことでしょうか。
つまり、当社に依頼をくださった方の部署が顧客の会社の中でどういう役割を担っているのか、どういうアウトプットを望んでいるのか、顧客の社内にいる誰に説明をするのか、分析結果をどう活用したいと考えているのか。当然といえば当然の基本ですが、そこに対する理解は欠かせません。
― 東さんから見た、当社の強みやユニークポイントについて教えてください。
当社は、データ分析の経験がない方でも、一人前の分析官として育成してきた経験が豊富です。専門的な知識を持っている人がサポートしてくれますし、Teams上で「○○の分析手法どうですか?」とか「こういうことを実現したいので教えてください」といった投稿も活発です。未経験からの入社が大半なので、気持ちがわかるというか。互いに教え合ったり助け合ったりしながら、一人前の分析官として成長できる環境があります。
嘘っぽく聞こえるので、正直、あまりこの言葉は使いたくないのですが(笑)、「風通しのいい会社」だと感じています。「こっちの方がよくないですか?」と気軽に言える雰囲気もあります。社内コンペも定期的に開催されていますし、積極的に手を上げる人やチャレンジする人にチャンスが与えられていますね。
あとは、従業員が100人を超えている割に、縦割文化はないですね。誰かに何かをお願いしたときに「上司を通して依頼してください」とか「それは自分の仕事じゃありません」ということは、ほとんど聞いたことがありません。お互いが助け合って、協力しあう雰囲気があるのは、当社のユニークポイントだと思います。
― たしかに!業務で忙しいのに、広報からこのインタビューをお願いしたときも、ご快諾くださいましたね!本当にありがとうございます。
いえ、お役に立てれば…(笑)
9:00 | 始業 TeamsやChartworkのメッセージチェック・返信等 |
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10:00 | 朝会(プロジェクトマネージャーとの打合せ等) |
10:30 | 分析作業 |
13:00 | お昼休み |
14:00 | 顧客とのミーティング(週1~2回程度) |
15:00 | 議事録作成、タスク・分析の方針整理等 |
16:00 | 分析作業 |
17:30 | 夕会(プロジェクトマネージャーとも打合せ、レビュー等) |
18:00 | 終業 |
― 最後にメッセージを一言、お願いします。
未経験の方でも活躍しやすい環境です。
データサイエンスに少しでも興味がある方は、ぜひ一緒に働きましょう。