金融・証券業界の現場は刺激がいっぱい

入社後は約15年間、金融・証券業界のシステム構築に携わりました。商学部出身で、パソコンはタイピングができる程度。アルゴリズムの理解が本当に苦手で、スタート地点では「素養がない」と言っても過言ではなかったくらい。特に、金融系はシステムに間違いがあってはならない業界。しかし、プログラムには精度が求められますし、アルゴリズムや計算ロジックが複雑で、リリース前には大なり小なりトラブルがつきもの。大変と感じることも多々ありました。

それでも「ものづくりをしている！」という実感があって、プログラミングにもずっと楽しさを感じていました。そのうちに思いどおりの処理をプログラムで実行できるようになっていき、さらにやりがいも大きくなっていきました。
年次が上がっていくと、システムエンジニアからプロジェクトマネージャを任されるように。システム開発の現場では、プログラムを書くことも解釈することもでき、総合的にマネジメントできる人材が必要とされていると感じます。

また、常駐していたお客様先は金融・証券業界で、第一線を走っている社員の方が多く、現場はいつも真剣そのもの。みなさんのモチベーションが高いので、一緒に働くことで非常によい刺激をたくさん受けました。学生の頃目指していた金融業界の風を感じながらITの仕事をしている、というちょっと不思議な感じでした。

流行への感度が大切なデータサイエンティストの仕事

2016年からは、データサイエンティストとしてデータ分析の仕事をしています。正確にはデータ分析エンジニア兼アナリストといって、データベースの作成やデータ整理からデータ分析、ソリューションまでを担う仕事です。例えば、データ分析から将来のKPI(*1)やKGI(*2)を予測したり、レコメンドやWeb広告のターゲットを決めたり、今後お客さんとなってくれる人を分析してモデルを構築し、需要を予測したり。お客様企業が持っているデータを活用できるようにロードマップ(*3)を描き、マーケティングのお手伝いをすることもあります。

データサイエンティストの仕事を始めたのは、社長から「チャレンジしてみないか」と誘われたのがきっかけです。社内初のデータサイエンティストだったので、実際にデータ分析の仕事にトライしながら調べ、勉強して、少しずつスキルを蓄積していきました。今では社内のデータサイエンティストが、10人を超えました。

データ分析は、世間のトレンドに関する知識が問われることが多いため、「調べる」ということがとても大事。例えば、新しいゲームが発売されるとその需要がぐんと跳ね上がりますよね。そういうトレンドを予想し、調べながら進めていくのです。私も当初は最新ゲームをやってみたり、話題の舞台を観に行ったりして自分の引き出しを広げていきました。情報収集をして、興味の有無にかかわらず、流行っているものにはとにかく手を出してみよう、といろんなことに挑戦するモチベーションが上がりました。

(*1)重要業績評価指標。目標に到達するための進捗度合いを評価する指標。
(*2)重要目標達成指標。事業の最終目標が達成されているかを計測する指標
(*3)目標達成までの道筋

自分にしかない価値を生み出したい

これから訪れるのは、AIがデータを分析して、需要予測をする時代。AI化がさまざまな業界に広がっていき、あらゆる場面にAIが浸透する時代になっていくのではないでしょうか。こうしたAI時代を前に、今後はデータを分析するだけでなく、その先のソリューションにつなげられるデータサイエンティストが必要とされると思います。私も、求められるデータサイエンティストになるため、情報収集を常に心がけ、社内でも勉強会を頻繁に開催しています。

私が思い描く理想の姿は、自分にしかできない価値を生み出し続ける人。他の人にはできないことで、かつ自分自身も興味を持ってできることに力を発揮できるデータサイエンティストになりたいですね。ニッチな業界や人と違うスキルなど、自分だけの価値あるポジションを目指したいと思います。

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#データ活用#文系出身

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