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関連会社でさまざまな経験を積み、D5Cで念願の金融案件に挑戦中!

D5Cで働く中堅社員インタビュー、今回は2020年に新卒で入社後、関連会社の株式会社データフォーシーズに出向し、この8月に再びD5Cに戻ってきたという、少しD5Cの中では異例の経歴を持つ上田さんです。出向先での経験や戻ってきてからの戸惑い、新たな業務に対する想いなど、赤裸々に語ってくださいました。

<プロフィール>

上田 優衣/データサイエンティスト

2020年4月入社 機能戦略事業部

法政大学 経営学部 市場経営学科卒

コンサルティングとデータ分析、2軸で攻める経営方針に魅力を感じた。

―上田さんは文系出身ですが、データサイエンスの道に進もうと思った理由を教えてください。

就活中にI T業界に魅力を感じ、自分でコーディングやプログラミングをしてみたいと思うようになりました。ただ、ずっとプログラムを書いているばかりでは絶対つまらないだろうなと思って(笑)、自分で何かソリューション提案できるコンサルタントの要素もあるD5Cでやってみたいと思い入社しました。

―入社後すぐにデータフォーシーズに?

研修後しばらくはD5Cの案件をしていたのですが、秋口くらいからデータフォーシーズの案件に携わるようになりました。生命保険会社がクライアントの案件で、データフォーシーズのメンバーと一緒に、顧客の契約継続率や離脱率を機械学習の手法などを使って数値で出していく、という業務を行っていました。

―クライアント先に常駐してお仕事されていたのですか?

当初はその予定だったのですが、コロナの影響でクライアント先に入れず、私はデータフォーシーズに出社して作業していました。現場の生データは触れなかったので、外部用のデータをもらって簡単なプログラミングをしてみたり、既存のプログラミングを読みながらデータマートを作成したりしていました。

―他にもデータフォーシーズで案件に携わっていますね。

保険会社の案件の次に、医療関係のデータ分析案件に携わりました。こちらはデータフォーシーズの社員としてでないとデータを触れなかったので、この期間はデータフォーシズに転籍し業務にあたりました。製薬会社がクライアントで、そこの新薬や新療法の承認のために必要なデータを分析し、帳票の作成を行うという業務です。新しい薬や療法を世に出すには、PMDAとうい規制当局に薬の承認を得ないといけないのですが、そこに提出する帳票には非常に細かい決まりがあり、医療の専門用語も多いので、最初はとても苦労しました。また、通常のデータ分析であればトライアンドエラーを繰り返して改善策を探っていくのですが、医療案件の場合、一度の間違いも許されません。2人チームでそれぞれ同じコードを書いて同じ結果が出せるか確認しながら進めていくという、慎重さが求められる作業でした。


資格取得の支援制度が充実!メリハリをつけて業務に取り組める環境。

―現在のお仕事を教えてください。

現在はD5Cに籍も戻り、ファイナンシャルサービスを展開するクライアントの案件に取り組んでいます。サーバーを移行させる短期プロジェクトで、SASのプログラムだったりドキュメントだったりを新しいサーバーに移行させるプロセスをやっています。元々学生時代にマーケティングなどを学んでいたので金融関係に興味があり、今回は面談で希望を伝えて異動を叶えてもらいました。10月末にはサーバー移行は完了する予定なのですが、引き続き金融案件に関わっていければ嬉しいですね。

―仕事をする上で心掛けていることはありますか?

学ぼうとする意欲を忘れない、ということですね。プライベートを大切にしながらも、スキルアップできる機会を自ら作っていくことを意識しています。社会人になりたての時に周りと比べてI T知識や経験のなさを実感したので、余計に自分の武器となるようなスキルを身につけたいと感じます。

―上田さんは資格もたくさん取得されていますよね。

造形検定2級、基本情報資格試験、Python 3エンジニア認定基礎試験Python 3エンジニア認定データ分析試験G検定(ジェネラリスト検定)などの資格を取得しました!D5Cは資格手当ての制度が整っているので、金銭的にもとても助かりました。


医療案件を経て、新たなフィールドにデータサイエンスの可能性を感じる。

D5Cの魅力はどんなところでしょうか?

私はデータフォーシーズも経験させてもらったのでそことの比較で考えると、先ほどもお伝えした資格取得の支援制度を始め、社員一人ひとりの成長を見てもらえるところが魅力かなと思います。まだ少ない人数規模でやっている分、個々の意見を大切に聞いてもらえるように感じます。あとはD5Cの方が全体としてはコンサルティング色が強いですね。

―D5Cとして、よりコンサルティング領域を拡大させていく動きもありますね。

そうですね。例えば、私が携わった医療案件は今まで治験を請け負う会社がやっていた業務ですが、データサイエンスが非常に活かされる分野でもあります。データフォーシーズでは主に帳票作成がメインでしたが、今後は帳票以外の資料のチェックや作成など、より医療業界に近い分野にもニーズがあるのではないでしょうか。

―今後の目標を教えてください。

自分の得意分野、知識が業務で使えるようになることが目標です。大学で学んだマーケティングや金融の知識を仕事面で活かしていきたいと考えています。今、金融案件に携わらせてもらっていますが、その中でのデータ分析や、将来的にはコンサルティングの分野に進んでみたいですね。私自身もプログラミング等で苦労した分、知識のないクライアントにも寄り添い、現場とのつなぎ役のようになれたらいいなと思っています。

データマーケター
KDDIグループのコンサルティング企業でデータマーケターを募集!
当社は大手通信キャリアグループが共同出資した、2017年設立のコンサルティングファームです。あらゆる角度からお客様の課題を明確に分析し、その課題の解決策を提案するまでのトータルサポートを行っています。また業界も、通信、金融、製薬、製造、農業、公共インフラ、人事、法務など多岐にわたって対応しています。 事業は大きく分けて3つです。 ■DMP構築■ DMP(データマーケティングプラットフォーム)構築により、お客様のマーケティング施策の最適化を加速させます。インターネット上にある大量のデータをDMPに集積し、その集積した多種多様なデータを分析・活用。価値提供したいセグメントに届くよう、データを活かした確実なマーケティング支援を行います。 ・プロジェクト事例:オンプレ分析基盤のクラウド環境移行プロジェクト (https://d5c.co.jp/#tab1) ■モデリング■ 保有データを構造化し、データの価値を最大化させます。膨大なデータを統計的手法や機械学習によって分析し、データに潜む示唆を整理し可視化することで、データの持つ本質的な価値を見出し、事業の生産性を高めます。 ・プロジェクト事例:競合他社へのユーザー流出防止に向けた施策立案支援(https://d5c.co.jp/#tab2) ■データサイエンス教室■ IT技術の発展とともに多種多様なデータが生まれる時代となり、分析能力の高い人材が必要不可欠です。データはお客様の事業をより加速させる、ひいては、より良い社会を創るヒントとなります。セルフ分析環境の構築や教育コンテンツの作成等、各々の分析活動に伴走し、膨大なデータから価値あるデータを抽出・分析して新たな価値を創造できる人材を育成します。 ・プロジェクト事例:データ分析の内製化に向けた講習の実施/教育コンテンツの提供/実務の伴走(https://d5c.co.jp/#tab3)
株式会社ディーファイブコンサルティング
データサイエンティスト
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私たち株式会社ディーファイブコンサルティングは、KDDIからの出資も受けて誕生した、世の中に溢れるビッグデータを分析し、顧客企業のマーケティング活動などを支援するデータ分析のスペシャリスト集団です。 ■事業内容■ ・ データ分析コンサルティング、DMP、AI、IoTソリューション導入支援 ・ データ分析及びデータマイニング業務のアウトソーシング及び分析スペシャリストの提供 ・ 人材派遣事業 ■データサイエンティストの集団■ データサイエンスに関連する事業には、エンジニアリングが得意な会社とアナリシスが得意な会社があります。私たちはアナリシス寄りの、まさにデータ分析のプロフェッショナル。そのため、高度な分析を必要とするお客様の案件を多数扱っています。 また、KDDIの100%出資ということもあり、主にKDDIグループ内の案件に携わっています。KDDIは通信だけでなく多種多様な領域で事業を展開していることから、扱うデータや分析内容も実にさまざま。クライアント企業様の経営課題の発見、課題解決のための分析設計並びに提案、現場に則した施策立案まで、一気通貫でクライアント企業様の事業成長にコミットしています。具体的なプロジェクト例としては、顧客離反防止戦略立案・サービスレコメンドシステム構築・データ利活用教育コンサルティングなどがあります。 ■今後の展望■ 設立5年目の現在、クライアント数、案件数ともに急拡大をしています。現在はKDDIグループ内の案件がメインですが、人員を増強した後は他企業の案件にもチャレンジしていくつもりです。 データサイエンスで解決できる領域は幅広く、私たちができることはまだまだたくさんあると考えています。通信、金融、製薬、製造、農業、公共インフラ、人事、法務など、私たちの能力が活かせる仕事に積極的に取り組み、大きく知見を広げていきたいです。 また、多数の案件に対応するにあたって、コンサルテーションと技術者のパッケージプランなどもつくる予定です。ソリューションをパッケージ化することでデータサイエンスが多くの領域で活用されやすくなってほしいと考えています。
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