大学・大学院では生命情報学を学んでいました。DNAデータの分析などを通じて、データから意味を読み取り、新しい価値を創造する面白さに惹かれたのがきっかけです。そこから培ったスキルや学びを活かせる仕事として「データサイエンティスト」という仕事を知り、こうした分野で働いてみたいと考えるようになりました。
データサイエンティストとしてキャリアを始められる「データサイエンスコース」で採用され、初期の配属先が確約されていた点が大きかったですね。就活中、当社がテレマティクスデータを多く保有していることを知り、それらを活用した仕事に携われることにも魅力を感じました。また、対面での面接というやりとりの中で、波長が合うな、コミュニケーションしやすかったなと感じたことも、決め手のひとつですね。
入社1年目から、会社の中核を担うデータ活用のプロジェクトやソリューション開発に関わっています。中でも「路面状況把握システム」は、保険契約車両の走行データから道路の傷みを推定し、自治体の効率的な補修計画立案を支援する仕組みで、開発や運用、実証実験の推進を担当しています。そのほかにも、データを活用した保険業務の高度化に向けた取り組みに携わっています。
朝
09:00
メール確認
09:30
分析・資料作成など
11:00
部内での案件ごとの
定例ミーティング
昼
12:00
昼食
13:00
関連部署とのミーティング
14:00
データサイエンスコースの後輩と
1on1ミーティング
15:00
分析・資料作成など
17:30
プロジェクトの進捗報告
夕
18:00
退社
自治体に自分たちが作ったシステムが導入され、実際に役立っていると聞いたときは、大きなやりがいを感じます。実証実験が進み、プレスリリースとして発表されたり、メディアに取り上げられたりすると、社会に届いている実感があり、モチベーションにもつながっています。一方で、社内におけるデータサイエンティストの活躍フィールドは、まだ広がる余地があります。データやAIの活用に対する後押しが必要と感じる場面もあり、今後取り組んでいく課題だと感じています。
関係者とのコミュニケーションです。データ分析は数字やコードと向き合う時間が長くなりがちですが、こまめな認識合わせがとても重要だと実感しています。専門用語を使いすぎず、相手に伝わる表現を選ぶことや、言葉のニュアンスにも気を配っています。必要に応じて、話す練習、説明の練習をすることもあります。
社内でデータ活用に関する相談があったときに、真っ先に頼ってもらえる存在になることが目標です。現在は「データ分析担当」として関わることが多いですが、将来的にはチームをまとめ、プロジェクト全体を推進する立場として活躍したいと考えています。
「代理店との話のきっかけに使わせてもらっています」
支店で営業を担当する方と交流したとき、私たちが開発した路面状況把握システムを、顧客訪問時の話題として活用していると聞き、話題に採り上げられるほど価値が広がっていることにもうれしさを感じました。
「現場での導入はすぐには難しいよ」
社内データ活用のための新たなダッシュボード導入へ向けた検討の中で、正直に現場の状況を伝えてくれた言葉です。自分たちの部署内だけで検討していたのでは、想定した使い方をしてもらえません。データ起点、本社から想像される“現場”ではなく、本当に現場が悩み、解決したいことを元に考えないといけないと思い知りました。ここから、現場のニーズや仕事状況など背景となる情報を把握することの大切さを学びました。
「あなたの仕事がいろいろなところに影響するからね」
路面状況把握システムの実証実験を進めるにあたって、契約、運用はもちろん、ニュースリリースの発信などに際して、各社、各自治体との調整や、社内関連部門に対する相談など、多くのステークホルダーと調整を図る必要がありました。抜け、漏れなく状況を把握し各所の調整をするのは大変ですが、それだけ自分の携わる業務の影響の大きさを痛感しました。上司からの「頑張ってね」という後押しが心に残っています。
データサイエンティストを目指す方には、事業会社も含めて幅広く業界を見てほしいと思います。今やデータ活用の場はあらゆる業界に及んでいます。私の就活当時よりも、選択肢は広がっているはずです。
また、データの仕事でも人と関わる場面はとても多いので、いろいろな方と実際にお話ししてみて、フィーリングも含めて、気持ちよく働けそうな場所を探してほしいですね。
