3.データドリブン推進部 2018年入社
ある日のスケジュール
- 10:30 出社後メールチェック、タスク整理
- 11:00 チームミーティング
- 12:00 データ分析・分析手法のプログラミング
- 13:30 区切りがついてからランチ
- 15:00 得意先にてミーティング
- 17:00 帰社後、やり残した業務の続き
- 18:30 退社
- 仕事をしていて「やりがい」を感じることははどんなことですか?
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もともと「人が考え、行動した結果」としてのデータを見ることが好きなので、アンケートや購買ログデータから、生活者の行動・意識を見出し、 その要因を探索することにやりがいを感じます。
統計・機械学習の発展的な手法を使うことも好きなので、そうした手法の活用場面や応用先を模索することも業務として認められており、 部署のケイパビリティ強化に若手の頃から挑戦できることのやりがいもあります。
- 仕事上で印象的なエピソードを教えてください。
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「自分のできることを最大限活用して、クライアントに満足いただけたとき」です。
昨今のデータサイエンスの発展に伴い、クライアントからも比較的応用的な手法による解析を必要とされる場面が増えてきています。 あるクライアントさまでは、問題の設計から予測モデルの構築、結果の解釈に至るまでワンストップで実施しました。 結果、非常にポジティブなフィードバックをいただき、顔を合わせるたびにいろいろと話しかけていただけるようになりました。とても嬉しかったです。
- ご自身の就職活動について教えてください。
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統計解析の技術を通じて世の中の役に立つことがしたい。
学生時代に学んでいたことがきっかけで、漠然と「統計解析の技術を通じて世の中の役に立つことがしたい」と思っていました。 それが実現できそうな企業、業界に興味がありました。 実際の就職活動では、マーケティングリサーチ業界とシンクタンクを中心に見ていました。
- 将来どんなキャリアを考えていますか?
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将来の「キャリア」というより「目標」になりますが、これまで私が学んできた統計解析の技術を応用したサービスの提供、開発が出来るようになりたいです。
昨今、調査環境の変化によって、調査データの代表性の追求が難しくなる一方、標本調査によらないデータの収集・分析技術の進歩によって、 これまで活用できていなかったデータを分析し、ビジネスに活かすというサービスが登場してきています。 そういったサービスの実現のためには統計解析の技術に限らず、マーケティングや情報処理技術の知識、それらをベースとした実務経験も必要になってきます。 今後は、統計解析に限らずマーケティングや情報処理技術についても幅広く情報収集し、普段の業務のちょっとしたところで活用するようにしていきたいです。