実務さながらの大規模データで、課題と分析手法をひもづけるトレーニングが可能なスキルアップ環境
高良氏は大学や大学院、前職のシンクタンクでの業務で、データ分析に関わってきた。しかし、研修を受けて改めてデータサイエンティストとしての責務や可能性を感じたという。
「ARISE analyticsで行っている研修では、理論についての座学が半分、そしてもう半分は事例をもとに実際に手を動かして分析を行い、施策や示唆にまでつなげていきます。そこで使うのが演習用ではなく、実際の業務で使用するような大量データで『さすが！』と思いました（笑）。
顧客企業の課題定義に始まり、分析手法の提案はもちろん、分析結果をもとにして施策案までの落とし込みを、実際のデータを用いてシミュレートしていきます。過去の分析プロセス全体の設計をモデルケースとした研修なのでリアリティがあり、実際に案件を担当している気分になりますね。数人のグループでお互いに助け合い、議論しながら進めていくのは、実際の業務を彷彿とさせます。正直、指示されるまま分析をするだけよりも責任も重く、難しいと感じる部分もありますが、その分手応えも感じています」
研修後もメンターとして先輩が付き添い、分析業務から少しずつ顧客との議論や提案へと範囲を広げていくことになるという。
「世の中にはデータがあふれ、ノウハウもツールも充実してきたこともあり、データ分析手法の勉強は行いやすくなってきたと思います。しかし、それだけでデータサイエンティストとして一人前になるのは難しいでしょう。解決すべき課題と自分が学んできた分析手法をいかにひもづけることができるか。また、分析した結果を示すだけでなく、その結果から提案や実務に結び付けられるか。そうした実効力のある分析を行えるスキルが求められます。それを研修とメンターが並走するOJTで体得してもらおうとしているわけです」（堀越氏）
ビジネス課題に直接関われる喜びを動機として持つのは、やはりアクセンチュアのDNAと言えるだろう。先述の、リアルタイムに近い多くのデータを保有し蓄積していけるといった点も含めて、スキルアップの環境としては最高だ。
「私にとっては、そうした多種多様なデータと分析内容を経験してきた先輩データサイエンティストが150人以上も在籍しているのが大きな魅力ですね。貪欲にさまざまなノウハウや知見を吸収していきたいと思います」（高良氏）
また新人だけでなく、堀越氏のように経験あるデータサイエンティストにとってもさまざまなメリットがあるという。
「データサイエンティストと一言で言っても得意分野は多様で、レベルもそれぞれ異なります。1人で分析をやっていると煮詰まってしまうこともありますが、ここには自然言語や位置情報の分析など、社内にいつでも相談できるエキスパートがいるわけです。さらに分析者だけでなく、コンサルタント寄り、エンジニア寄りの人もいるので、彼らとの交流で新しい視点を得ることも多いです」
そして業務以外でも、金曜日の午前中に「アライズユニバーシティ」として自学自習の時間が設けられている。各部門や有志が企画する事例の共有やロジカルシンキングのトレーニング、論文の輪読などの研修・勉強会に参加するもよし、ひとり静かに技術書を読み込むもよし、世界中の機械学習・データサイエンスに携わる約40万人が集まるコンペティションのプラットフォーム「Kaggle」に参加するもよし。社外の勉強会やソフトウェアの購入なども自由度が高く、スキルの高いメンバーは業務時間の10～20％を業務以外の研究に費やすことが認められている。技術的に突き詰めたい、新しいことを学びたいメンバーを支援する風土と仕組みが整っているわけだ。
社会全体や未来の課題解決にも貢献できる仕事として
今後ますます、データ分析のニーズは高まり、データサイエンティスト自身にも分析精度や課題抽出力など「分析の質」が問われることになる。2人は自身の仕事について、それぞれどのようなやりがいを感じているのだろうか。
高良氏は「私はまだ1カ月程度しか業務に携わっていないのですが、ある自治体に対して位置情報からある政策を提案したことがありました。ある社会的課題に対してデータの分析によって解決策を導き出すことができ、それを実際に実践する人にダイレクトに伝えられる立場になれたのはうれしかったですね」と前職と比較しつつ現在の仕事について語る。
堀越氏も分析のやりがいについて語りつつ、近年は高良氏のような若手のデータサイエンティストの育成・マネジメントを担当する立場にあることから、「彼らがのびのびと成長をしていることを実感できると、成長を促す環境づくりにやりがいを感じます」と語る。
欧米でもデータサイエンティストは自己裁量性などを含めた働きやすさで話題になっているが、ARISE analyticsでも働きやすい環境づくりについては積極的な取り組みが進められているという。リモートワークの導入やフレキシブルな出勤時間などはもちろん、四半期に1度匿名で社内アンケートをとり、その結果について毎回経営層や人事などを含めて議論し、社員に施策とともに検討結果をフィードバックするなど、さまざまなところにきめ細やかに反映されているという。
「データに基づく満足度のPDCAというか、職業病かもしれませんね。外資系企業が母体の1つとなると、クールなイメージを持たれるかもしれませんが、人を大切にする会社だと感じます。働きやすい環境づくりについては真摯に取り組んでいると思います」（堀越氏）
まだ2年めの会社だけに、これから会社としての個性は色濃く表れてくると思われる。今後はどのように会社として、またデータサイエンティストとして進化していくのだろうか。
高良氏は「好奇心を大切に、10年先、その先の未来を常に意識していたい」と語る。「直接分析につなげるかどうかはさておき、例えば、自動運転が都市にどのような影響を与えるのか、そうしたことを想像しながら仕事をしていきたいですね。なにか突出するイノベーションが登場すれば、おそらく損する部分と得する部分があり、全体的に必ずしも最適化が図られるわけではないと思われます。その時に生じるひずみをどうやって解決するか、その解決策をコーディネートする仕事に携われたらと思っています」
堀越氏もまた「顧客企業に対する課題解決に真摯に取り組みながらも、さらに業界の課題を解消するような広い視野、そして未来における長期的な視点に基づき、業界や時代の課題を解決するところに貢献したい」と語る。
また、ニーズに対してまだまだ人材が不足しているデータサイエンティスト。研修制度や育成環境も整っているARISE analyticsなら、素養のある人にとってジョブチェンジも可能だろう。堀越氏は、最後にこのような展望も語った。
「長期的な視点で課題解決に取り組むのは、ARISE analyticsのように、多彩な分野の顧客企業やデータが集まる会社の責務と思っています。そのためには高良さんのような高い視座を持ったデータサイエンティストを多く育てていくことも私たちの仕事かと認識しています。そのようなARISE analyticsに共感いただき、好奇心旺盛で突破力のある人と一緒に仕事がしたいですね」
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