シニアコンサルタント ・インタビュー
Sasao Takafumi
神戸大学を卒業後、株式会社オービックに入社。エンジニアとして設計・コーディングに従事。その後、freee等のスタートアップ企業にてデータ分析・AIを用いた業務を務める。澪標アナリティクスではソリューションの検証~アーキテクチャ選定、プロジェクトの提案~推進など幅広い領域を担当。
― 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4年ほど、プログラマーとしてシステム開発を行っていました。その後、データ分析の分野に転職し、ソーシャルゲームのユーザー行動分析や売上分析を行っていました。データ分析のキャリアを積み、データアナリストとして、当社に入社しました。今は、チーフデータサイエンティストと名乗っています。
― 最初のキャリアは、プログラマーなのですね。笹尾さんは、社内のクラウド環境構築なども一部担っていらっしゃいますが、そのスキルはどちらで身に着けられたのですか?
当社に入社してからです。自分を含めて5人しかいないような創業間もない時期に入社したので、データ分析をしながら、コーディングしたり、営業したり、見積書を作ったりと何でもやっていました。社内の分析環境構築もしていたので、クラウド環境構築は当社での実務として学びながら、ですね。
― なるほど!社内でも「困ったら笹尾さんに聞いてみよう!」となるくらいオールマイティなのは、そのときに培われたスキルや経験なのですね。
これまでやってきたことのすべてが今に活きていると思っています。特に、ファーストキャリアのプログラミングは役立っていますね。データ分析PoC(※)の後、分析結果に基づいてアプリケーション化やシステム化など、形にしていくことがあるのですが、データ分析からシステム化の間を繋ぐ役割を担えるのも、前職でのシステム開発経験があるからだと思っています。 これまでやってきたことのすべてが今に活きていると思っています。
※PoC(Proof of Concept)とは
新しい技術やアイデアが実際に機能するかどうか、実現可能性や効果を検証するプロセスのこと
― 当社でもいろいろとご経験されてきた笹尾さんが、今、どのような業務をされているのか教えてください。
メインは、顧客からご依頼いただいた生成AI関係のシステム構築案件のプロジェクトマネージャーをしています。サブとして、営業支援をしています。
プロジェクトマネージャーとしては、繁忙期かどうかなどの時期にもよりますが、平均すると月3件くらいの案件について、スケジュールを引いて、進捗管理や作業・タスクの割振り、成果物のレビューをしています。
営業支援では、主に営業担当者と連携・協力して提案書を作成しています。具体的には、顧客からお預かりしたサンプルデータなどを事前に確認して、データを活用することでどんな付加価値を生み出せるのか、ご提案内容を実現するには具体的にどれくらいの工数がかかるかなど、技術的な視点から営業担当者と支援ですね。
― どんなところに仕事の面白さを感じていますか?
いろんな業界、業態、部署と接することができるのが面白いところですね。初めて携わる業界や業種では、しっかり事前に勉強する必要があります。案件ごとに都度、自分の知らない業界、業種や商慣習のこと、顧客のビジネスだけでなく、顧客と同業他社の公開情報を見て、常に新しいことに出会うので、非常に刺激的で面白いです。
― 最近は、生成AIも大流行しており、すごい速さで技術革新が進んでいます。笹尾さんは「生成AIプラットフォーム」の開発にも携っていらっしゃいますが、日々業務で忙しい中、どうやって、新しい技術や知識を学んでいらっしゃるのですか?
基本はインターネットです。ニュースサイトやアプリなどでITカテゴリを中心に眺めて、気になったものについて、詳細を読んだり、ニュースソースを確認したりします。最近は、YouTubeなどで新しいサービスなどを解説している動画も多くあるので、そういうまとめ系のものがきっかけになることも少なくありません。かつては最初の情報源も書籍がメインでしたが、今は、動画や技術系ニュースなどで、効率的に新しいことを知れるのがいいですね。そこからは今も昔も同じで、興味が惹かれたものについて、詳細を調べ、自分で新しい技術を触って試してみるなど、手を動かしながら学んでいます。
― お仕事でやりがいを感じるときはどんなときですか?
顧客から深い納得を得られたとき、こちらが説明をした内容をしっかり理解していただけたときが一番嬉しいですし、やりがいを感じます。分析結果や報告書などを説明させていただいたときに、顧客ご自身の中で深い納得を得られ、腑に落ちた、完全に理解したと思ってくださったという手ごたえを感じられたとき、「ちゃんと伝わった!」という喜びを感じます。
他にも、過去にお取引のあった顧客からご相談いただいたり、頼ってくださったりしたときも、とても嬉しいですね。過去、一緒にやったプロジェクトの成果が出せたからこそ、お声がけいただけたと思うからです。
実は、過去のプロジェクトの中でもっとも印象的だったプロジェクトは、別のインタビューで詳細にお話ししたことがありまして。その内容が書籍になっているので、そちらを読んでいただけると嬉しいです(笑)
概要だけいうと、顧客はエンドユーザ(飲食店)に対してシフト作成業務を提供しており、時間のかかるシフト作成を最適かつ自動化するアルゴリズムを作る、という案件でした。
― 笹尾さんから見た、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。
当社の強みは、データ分析を主要な事業としている会社ですが、勝負するところが分析力(スキル)ではなく、分析結果を用いて顧客に施策を提案し、施策が採用され、顧客や顧客の顧客(エンドユーザー)の行動を変えることに重点を置いている点です。また、それが会社の文化として根付いているのも強みであり、ユニークポイントだと思います。
複雑で高スキルな分析手法を使った分析を極めるよりも、顧客が抱えるビジネス課題に対し、いっしょに考え、解決に向けた提案を行い、顧客のビジネスに付加価値を提供する方が望まれていることだと考えています。
― 会社の方針が社員のマインドにも身についているということですが、一緒に働くメンバーはどんな人が多いですか?
プロジェクトで指示をされる・指示を受ける、ということはありますが、基本的に上下関係が少なく、和気あいあいとしており、相談しやすい雰囲気だと思います。
― データ分析未経験で当社に入社し、一人前のデータサイエンティストになっていったメンバーを数多く見てこられたと思うのですが、「こういう人は伸びるな」とか「成長が早いな」と思う人の共通点はありますか?
大きく2つあると考えています。1つは、顧客とのコミュニケーション能力がある人は確実に伸びます。重複しますが、データ分析は、分析スキルだけの勝負ではありません。仮説や分析結果など、自分の考えを説明し、顧客に納得いただいたうえで、いかに顧客のビジネスに付加価値を生み出していくか、が求められているので、コミュニケーション能力は大事です。
2つ目は、自分で考える力です。1つ目のコミュニケーション能力とも関連するのですが、データ分析コンサルティングで求められているコミュニケーション能力とは、一般的にイメージされるような、陽気で明るく初対面の人でも話せる能力ではなく、自分の考えをしっかりと説明するスキルです。そのため、そもそも自分で考える力は、必須です。データを見たときに、その特徴からデータが作られた背景を考え、仮説を立て、分析し、仮説を検証する、そして仮説や分析結果を説明する、その繰り返しです。
この2つの力がある人は、成長も早いですし、メンバーからリーダーになるのも早いですね。
10:00 | 始業 Teamsやメールなどのチェック・返信等 |
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11:00 | プロジェクト進捗管理(タスク整理等) |
12:00 | 社内会議(営業活動の進捗状況共有) |
13:00 | お昼休み |
14:00 | 顧客Aとのミーティング |
15:00 | 顧客Bとのミーティング |
16:00 | プロジェクト進捗管理ミーティング |
16:30 | 営業支援(提案書作成、データ確認、調査等) |
19:00 | 終業 |
― 最後にメッセージを一言、お願いします。
この仕事に限らず、どんな仕事でも学び続けることは大事ですが、特にデータ分析の仕事は自分で考えること、新しいことを学ぶことが楽しいと思える人は向いていると思います。
最近でも、生成AIの進歩が著しいですが、こういった新しいサービスを触ってみるのが好き、自分で手を動かすのが好き、学ぶことが好きという人は、ぜひ、一緒に当社で働きましょう。