データサイエンスの知見と経験に基づき成果にコミットする伴走型DX推進のスペシャリスト

企業は、複雑化するビジネス環境の中で多様な課題に直面しており、それらを統合的に解決していくためには、広範な知識と経験が求められます。そうした業務に正面から取り組むうえで、データサイエンスから新規事業開発、スポーツアナリティクスまで、幅広い領域での情報活用の価値を追求。技術的なアプローチに留まらず、顧客との信頼関係構築やメンバー育成にも注力し、実効性のあるDX推進を多角的に支援するスペシャリストにお話を伺いました。

データを活用しながら、生成AIの導入や労働力不足に伴うお客様のお悩みに向き合い、具体的な成果につなげることが主な役割になります。加えて、プロバスケットボールチームの支援などを通じてスポーツ関連の取り組みにも関わり、新規事業開発やCSR（社会貢献活動）といった領域にも携わっています。既存の枠組みにとらわれず、新しい価値を生み出すテーマに関与している点も、現在の業務の特徴です。

メインの所属はデータサイエンス部で、この部署のミッションは、データを活用して組織やお客様に価値を提供することになります。重視しているのは、単なる分析にとどまらず、意思決定や事業成果につながる形でデータを活かすことです。

また、CTI（※１）関連のコンサルティングを行っている別部署のプロジェクトにも、エンジニアとして参画しています。組織としては共通の部長の下に属しており、部署を横断して連携しながらプロジェクトを推進している形です。

成果指標については、お客様ごとに設定されるKPIは異なりますが、カスタマーサクセスに紐づく社内のポイント制度があります。それを評価軸として重要視し、お客様にどれだけ価値を提供できたかを測っています。

これまで携わってきた案件としては、同じデータサイエンス系の前職で10件ほど、パーソルビジネスプロセスデザインに移ってからは1年半ぐらいの間に5件ほど関わらせていただいていています。データ関連の業務を幅広く支援しており、いわゆるクラウド構築から、AIを使った分析や予測モデルの作成まで対応しています。資格については、データサイエンス系のメジャーなもので「統計検定」の準1級、AI関係の「E資格」を持っており、これらが仕事と直結しています。

※１ CTI：Computer Telephony Integration の略で、コンタクトセンターにおいて電話とコンピュータシステムを連携させる基盤技術

一番得意な領域は、技術そのものというよりもソフトスキル的な部分で、プロジェクトの中で厳しい局面が出てきても、常にポジティブに取り組んで解決に導くというところです。いつも前向きな姿勢で、投げだすことなく最後までやりぬくことが強みだと思っています。

過去には、その強みが生かされた具体的な場面が3つありました。

1つ目は、大手ECサイトのプロジェクトで、売り切れた商品の代わりのアイテムを提示する試験的なロジックを他部署のメンバーと協力して作ったときのことです。このような検証プロジェクトが実際の運用に乗る確率は5％程度といわれますが、本来はPoC（※２）だったロジックを実用的な機能として成立させ、業務を動かす運用に採用されたことは大きな実績です。

2つ目は、既存のお客様とチームの課題感にずれがあり、先行きに不安を持たれていたプロジェクトに新たに入らせていただき、プロジェクト自体を安定化したうえで、お客様との関係もより深められたことです。サーバー周りの知識が生きたプロジェクトでしたが、先方から「話が通じる。これなら大丈夫だ」と思ってもらえたことで楽に進められました。

3つ目は個人的に思い出深いプロバスケットボールチームの支援で、ヘッドコーチの方と直接やり取りをさせていただきました。試合の実績や選手の動きがデータ化されていない部分が多く見られたため、まずデータの収集と分析から着手し、チームの強化に貢献しました。この際、お客様の視点で課題を捉えることの重要性を改めて感じました。

AIによって仕事のあり方が変わる中、自分の専門性とは何かを問い直しつつ、さまざまな案件を経験したことで、プロジェクトのゴールまでの見通しが立つようになり、リスクを事前に察知して回避できるようになったことも、私の強みかもしれません。

※２ PoC：Proof of Concept（概念実証）の略で、あるアイデアや技術が本当に実現可能かを小規模に試して確認すること

この仕事をして良かったと思うことは、さまざまな業界や会社、部署の方々と、偶然の出会いの中で一緒にはたらけることです。プロジェクトチームとして同じ目的の下に集まり、成功に導くことができたとき、そこで共有した時間や経験が「やって良かった」という感覚につながります。その感覚を味わいたいがために、仕事をしていると言えるかもしれません。

そのためにも、常にプロジェクトを前進させるための創造的な技術やビジネススキルの向上を目指しています。一緒にはたらく方々のマネジメントや折衝の進め方を拝見しながら、日々学ばせていただいています。

一方で難しさを感じるのは、新規事業の提案などの場面です。お客様のバックグラウンドをしっかり理解していないと、こちらの提案を受け止めていただけません。しかし、万が一、提案がうまく当てはまらないときも、すぐにヒアリングに徹するように切り替え、周辺部署のお困りごとを聞くなど、少しでも前に動いていけるような対応をしています。

まず、初見の業界や業務に入る場合には、必ずその分野の専門書を熟読し、基礎的な知識を身につけてから取り組むようにしています。ECサイトや製薬会社、医療、病院経営などの知見も、そのようにして得たものです。それから、プロジェクトに関連した分析は、自分なりに、具体的な課題の原因が何なのかという仮説を立ててから行っています。

また、部下の育成にも気を配り、特に、メンバーがはたらきやすさやはたらきがいを感じているかという点を意識しています。私たちの仕事は、エンジニアリング分野の広範な知識が求められ、一人では難しい部分もありますので、私自身も一緒に走りながらサポートしていくことを心がけています。

お客様は、EC系や医療系などの事業会社が最も多く、加えて大企業や行政系のお客様も少なくありません。社内のDX推進やAI活用を担う情報システム部の方々と関わることがほとんどで、現場の担当の方と一緒に伴走させていただくことも多々あります。

よくある課題は、人が足りないから業務を削減したいといった工数削減のKPIや、社内でAIを推進するために使い方を教えてほしいといった教育的なものが多いですね。また、私は基本的に品質を最も重視してきましたが、スピードを求めるお客様の期待に応えられるように、コミュニケーションをしっかりとるようにしています。

たとえば、現場におけるAIの導入が進まない要因は、現行の業務プロセスを改変せず、そのままAIを組み込もうとしてメリットが薄くなってしまう点にあると感じます。加えて、組織内での広報や認知活動が不足し、導入の意義や価値が現場に十分浸透していないケースも見受けられます。一方、情報統制が適切に取れている組織では、導入も早く進みます。

プロジェクトは、開発担当が私単独か２名程度であれば、「カンバン方式（作業をボードで可視化し、必要量だけ引き取るプル型運用）」を用いた管理方法で、「これからやること」「やっていること」「終わったこと」を管理しつつ、最初に、技術や要件上のリスクとなりそうな部分に対応し、それから先に進むようにしています。 成果がすぐに出ない案件は、そもそも要件が明確でない場合が多いです。そのため、そう感じたときにはいち早くフォローして要件を固め、そもそも技術的に可能かを見極めるというところからお客様と向き合っていきます。

たとえば、単にAIを使って業務のスピードを上げれば良いということではありません。お客様の立場に立って最も重視されていることは何かを見極め、最善策を提示することが重要です。そのためにも、エンジニアリング的思考の型にハマりすぎることなく、お客様のニーズに柔軟に応えるコンサルティング的なスタンスとのバランスをとりながらプロジェクトを進めるようにしています。

この点では、他部署のコンサルティングチームから学んだ業務ヒアリングのスキルを開発案件の収集に活かし、逆にエンジニア的なドキュメント作成のノウハウをコンサルティング案件に流用するなど、お客様と開発チームを橋渡しする多くの経験も積んできました。

お客様支援で常に心がけているのは「正直であること」です。できないことはできないと伝えたうえで、その背景を調整して一緒に解消していく、お客様と目線を揃えて意見交換していくようにしています。

また、お客様が自走できる状態を作るために、ドキュメントの作成と管理を特に重視しています。最終的にお客様や運用の方が困らないよう、要件定義などを重点的にまとめておきます。一般にエンジニアの中には説明書を書くことが苦手という人もいますが、私は、プロジェクトに関わった全員で時間をかけて作るドキュメントは、とても有意義なものだと思っています。

このようにして、特に喜ばれたエピソードとしては、データインテグレーションの課題をお持ちだったお客様のケースがあります。すべてを作り直すのではなく、既存のシステムを活かしながら認証周りの実装方法を提示した際に、「これは素晴らしい」というお褒めの言葉をいただきました。

業界の変化としては、お客様自身もAIについて詳しくなっていることから、個々の案件が高難度化しつつあることを強く感じています。その中で私が提供したい価値は、経営層の目線に合わせて、3年から5年後の中長期的なあるべき企業の姿を提案することです。その提案内容に共感して、期待感を抱いていただけるよう努め、伴走型の支援を行なっていきたいと考えています。

それを踏まえて私自身の専門性も高め、Amazon Web Services（AWS）、 Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）の３大クラウドを使いこなしてデータ基盤を作り上げる技術やセキュリティ関連の支援、さらに溜まったデータを高度に活用し、広告領域のABテストのための意思決定に関わる統計モデル構築といった、難しい領域を極めていくつもりです。

さらに、部署として力を入れていきたいのは、社内で取り組んでいる「東京ユナイテッドバスケットボールクラブ」（TUBC）というB3リーグのプロバスケットボールチームの支援です。スポーツアナリティクスの分野で、行動データのアナリティクスを応用した週次の分析レポート提供をはじめ、新規事業として、試合会場で子供たちがデータサイエンスや統計学を学ぶイベントの開催などを通じ、地域社会への貢献やスポーツビジネスの基盤作りをやっていきたいと思っています。