INTERVIEW インタビュー

SCIENCE DIVISION

UNIT LEAD

日進月歩で変化する技術を
学び、課題を解決する

データサイエンティスト 堀越 真映

現在のARISE analyticsには120名ほどのデータサイエンティストが在籍し、4チームに分かれて多様な分析に関わっています。私たちデータサイエンティストは、KDDIグループが保有する膨大なデータと最先端のデータ分析を用いて様々な課題を解決します。私が取り組むプロジェクトは、クライアント工場での故障予兆検知ソリューションや、小売店舗内の導線分析などです。故障予兆検知ソリューションでは、工場の機械にセンサーをセットし、異常値が出ているかどうかを定期的に確認します。これにより、データから異常を検知し、リスクを事前に察知して対策を打つことができます。

私は、一般メーカー企業から転職してデータサイエンティストとしての道を歩み始めました。アナリティクスの世界は日々新しい分析手法やデータに対するアプローチの方法が更新されていくので、常に勉強しながら取り組まなければいけません。一緒に働くデータサイエンティストにも勉強熱心な方が多く、論文や社内外の勉強会を通じて、チーム全員で最新の分析手法について学んでいます。

業務は基本的にすべてチームで取り組みます。データ分析では、まず何が課題かを整理したうえで、それぞれ担当を割り振り、解決のアプローチを考えていくことから始めます。分析手法は課題にあてはまりそうなものをまず試してみて、解決できなければチーム内のメンバーで相談したり外部の知見を持ち寄り解決していく、という流れです。チームで分析を行うことで、多角的な視点から課題解決へと導くことができます。

国内最大規模のデータを武器に、あらゆる角度から新しいサービスの創造を

データサイエンティストはARISE analyticsが保有する国内最大規模のデータを分析し、活用することによって、クライアントが抱える課題に様々な角度からアプローチすることができます。膨大なデータを分析した結果、商品やサービスが持つ新たな付加価値を見出せることもあり、驚きと発見の連続です。事業の構造、システムの構造、サービスの構造をより深く理解できるのが、この仕事の魅力のひとつだと思います。

手がける業務は、KDDI向けのものと様々な企業向けのものの両方が存在していますが、まずはクライアントとディスカッションを行った上で、分析で得られる想定アウトプットを提案します。その後に詳細なデータを受け取り、分析結果を出していくのが基本です。

データサイエンティストは比較的新しい職種で、今後はさらに活躍領域が広がっていくと思います。稀にデータを分析するだけで終わってしまい、分析結果を課題解決まで活かせていないケースもあります。今後の目標は、分析結果を有効に使い、効果的にビジネスにつなげられるような環境をつくっていくことです。いま保有しているデータに対してさらに理解を深め、課題解決や新しいサービスの創造に挑戦していきたいと思っています。

また、技術的な面ではデータサイエンティストの業務を効率化するオープンソースソフトウェアの開発にも関わっていきます。サイエンティストの分析業務を効率化することで、業界全体に貢献していきたいと考えています。

挑戦したいのは「課題解決のためのデータ分析」

データサイエンティストはふたつのタイプに別れるのですが、ひとつはクライアントの課題を見極めて、適切な答えを出せるコンサルタント寄りのタイプ。もうひとつは、プログラミングや理論に強い、技術寄りのタイプです。どちらのスキルも必要ですが、それぞれ自分の強みを活かして働くことができます。

ARISE analyticsが所有する多数の分析手法と、チームメンバー達の豊富な知見を集めて、結果を出していくことは、データサイエンティストとしてとても刺激的な経験です。KDDIとアクセンチュアから参画した専門性の高い優秀なメンバーが揃っており、データ分析のみならず学べることは多い環境です。「活用先のないデータ分析」ではなく「課題解決のためのデータ分析」に挑戦してみたいという方はより実践的に働けると思います。常に勉強する姿勢を忘れず、新しいものに挑戦的に取り組んでいける人と一緒に働きたいですね。