CAREERキャリア紹介

私は子どものころからプログラミングが大好きで、大学も工学部に進みシステム工学を学んでいました。最初に勤めたのは自動車メーカーで、生産管理システムの開発・運用を担当していましたが、結婚に伴って東京に移住することになり、転職を検討するようになりました。これまでのスキルが活かせる製造業のシステム案件を数多く手がけ、加えて金融や流通、公共などの広い分野で事業を展開している当社に大きな魅力を感じたのが入社の理由です。

入社当初は公共ビジネスサービス本部で電力会社の経理システムの開発案件を担当し、その後産休を経て復職する時に、当社グループのR&Dの拠点とされる、総合技術研究所に異動しました。10年近く業務に就きましたが、ここでの仕事がきっかけとなって、データサイエンスの魅力を改めて知り、その後もこの分野でキャリアを積むことになりました。データを掘り下げていくと、今まで全く見ていなかった事実が浮かび上がり、意思決定や施策検討の重要な指標にすることができます。しかしながら、データはまだ十分に活かしきれていません。データサイエンスの世界には、新たなビジネスにつながる大きな可能性が秘められていると考えています。

総合技術研究所で私が主に担当したのは、国や自治体が公開するオープンデータを使って地域の強みや弱み、特徴を客観的に把握し、根拠のある政策立案につなげるという業務です。例えばその一つが、女性活躍をテーマにした分析でした。女性の就労者数と職種、管理職比率をデータから導くといろいろなことがわかります。仮に女性の就労者数が高い水準にあっても管理職比率が低いという場合、それは女性活躍が実現しているといえるのか、という疑問が浮かび上がります。また、女性の労働力比率（生産年齢人口のなかの労働力人口の割合）と合計特殊出生率（一人の女性が一生の間に産む子どもの数の推計値）の両方を見れば、子どもを多く産みながら仕事もしている女性が多いという場合は、仕事と家庭を両立させやすい環境がある、ということがわかります。さらにこれらのデータを横ならびで比較すれば、地域ごとの傾向も見えてきます。さまざまなデータとその組み合わせ、そして他の都道府県との比較をすることで、女性活躍の現状がどのような内実なのか、女性活躍促進に向けて、どういう施策が必要なのかということを、事実をもって示すことができるのです。

システム開発は、システムを設計通りにつくればモノが動きます。しかし、データサイエンスの世界はそうはいきません。正解がない世界で自分なりに仮説を立て、それを検証し、足りなかったものを見つけ、それを加えて分析するという仮説思考をベースにした試行錯誤の繰り返しで進んでいくものです。その中で、少しずつ霧が晴れるように成果が見えてくる。その点は、システム開発とはまた別のおもしろさがあります。

私は3年前に総合技術研究所を離れ、プラットフォームサービス本部に異動しました。データサイエンスを経営の意思決定に活かしていただいたり、データに基づいた新事業の創出やそれを通したお客さまや社会の課題解決を進めたりすることが私の任務です。実際、意思決定やサービス開発にデータをもっと有効に使いたいという声を多くのお客さまからお聞きしています。有効に使えていないデータが、まだまだたくさんあるのです。

例えば金融機関では多くのデータをお持ちですが、その価値をさらに高める余地があると考えています。一例をあげれば、住宅ローン契約を交わしたお客さまについては、非常に多くのデータを収集できているはずです。これを活かし、分析を深めれば、金融機関としてお客さまに寄り添ったサービスの開発や価値提供ができるのではないだろうか、という仮説をもっています。

データサイエンスを駆使して、まだないサービスをつくりあげ、社会課題の解決に貢献していく――リアルなビジネスの世界でそれを担っていきます。