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コンサルからエンタメ業界に挑む。データサイエンティストとして活躍する関田の想い

大学卒業後、5年間コンサルティングファームで働いた関田は、やりたいことを求めてTHECOOに入社。持ち前の前向きな姿勢を活かし、THECOOで1人目となるデータサイエンティストに未経験で挑戦。そんな関田の歩みと想いに迫ります。

経験を積むことが自分のやりたいことにつながる

大学は商学部を卒業し、新卒で日系のコンサルティングファームに入社した関田。5年間でさまざまな業務を経験しました。

関田 「大学時代は自分のやりたいことが見つからなくて、『コンサルティングファームでいろいろな業界の仕事を経験したら、やりたいことを見つけられるかも』と希望を抱いて入社しました。

ITに強い会社だったのでIT関連の案件が多く、システムの開発・運用保守、データ分析などのプロジェクトに携わったのち、マネジメント層へのステップアップを見据えて新規事業のPMO案件を担当しました」

当時、関田は仕事を進めていく上で、とくに意識していたことがあると言います。

関田 「プロジェクトへのアサインが決まると、まずは資料を読み込んで疑問点をリストアップし、開始時には解消するようにしていました。大きいプロジェクトのチームでアサインされることが多く、わからないことがあれば上司に聞くことができたので、キャッチアップで苦労したことは少なかったです。

その上でとくに意識していたことは、“クライアントに判断を任せないこと”。プロフェッショナルとして、受け身の姿勢ではなくクライアントと共に歩むために、事前に仮説をしっかり用意して、『こういう進め方にしたいんですけど、いいですか?』と、具体的な提案ができるようにしていました。

長いプロジェクトがゴールを迎えたときは達成感がありました。クライアントからも感謝の言葉をいただけて嬉しかったですね。また、プロジェクトから離任する際、『頼りにしていました』などの言葉をもらうことがあり、自分が介在した価値を感じていました」

充実した日々の中、関田が転職を考え始めたのには“ある想い”がありました。

関田 「さまざまなお客さまと関わる中で、事業会社で働くことへの興味が湧いたのがきっかけです。エンタメのプロジェクトにアサインされ、プロダクトを一緒に作っていたとき、常にエンドユーザーのことを真摯に考えるクライアントの姿勢を見て、自分もそちら側(事業会社)としてビジネスに携わってみたいと思いました。

また、コンサルの仕事だと自分に決定権がないことにも、だんだん物足りなさを感じるようになりました。コンサルはあくまで相談役であり、主役はお客さま。なので自分も事業会社で働き、主役として事業に責任を持って取り組みたいという想いから転職を決意しました」

「楽しそう」を原動力に、THECOOで1人目のデータサイエンティストに

常にエンドユーザーに向けて真摯に考えるクライアントの姿勢に感動した関田は、転職活動を通してTHECOOと出会います。

関田 「カジュアル面談を含め10~15社くらい話を聞きにいったのですが、その中の1つが転職エージェントから紹介されたTHECOOでした。会社として1人目のデータサイエンティストの求人で、若干の不安はありましたが、コンサル時代に未経験の案件にもなんとか対応してきたので大丈夫だろうと思っていました。

最終的に3社で迷いましたが、面接で出会った方のフィーリングの良さが決め手となりました。THECOOはみんなフランクで、エンタメが本当に好きなんだなって伝わってきて、こんなところで働けたら楽しいだろうなと思わせてくれました」

関田はTHECOOの事業内容や、プロダクト「Fanicon」にも共感しました。

関田 「『Fanicon』で運営するファンコミュニティは、アイコン(『Fanicon』を利用しているタレントやアーティスト)も嬉しいし、ファンも嬉しいし、良いサービスだなと思いました。

また他の業界は原材料があって、それを加工したり、金融ならお金を投資して事業を拡大させたりしていますが、エンタメって人間の魅力やパワーを原動力として、わりとゼロから価値を生み出しているイメージがあります。そんな“何がどう化けるかわからない”エンタメ業界にも魅力を感じました」

THECOOがデータサイエンティストを必要としていたのは、次のような背景があります。

関田 「私が入社する前は、エンジニアが本来の業務に加えてデータ解析も担当していました。しかしプロダクトの成長に伴いアイコンやファンの数も増えてきたことで、工数が足りなくなっていました。

また同時に、データの利活用が多くなっていたので、専門的なデータサイエンティストが必要だと考えたようです」

仕事の進め方に戸惑いながらも、データ活用基盤の構築に励む

2022年3月、THECOOに入社し、開発部に配属された関田。最初に取り組んだのはデータベース構造の把握でした。

関田 「ビジネスサイドからの『こういうデータが欲しい』という依頼をさばきつつ、データベースの理解を深めていきました。

『Fanicon』のアプリから、どういうデータが取れて、どういう処理のもとで、どういった取り込み方をされているのか。また、データが格納されているテーブルの構造はどうなっているのか。データ同士はどういう関わり合いをしているのかなど、あらゆることを『Fanicon』のインフラを見て理解していきました。

また、コンサル時代の経験を通して基礎的な知識はついていましたが、そのデータが何を意味しているのかなど、会社特有の事情や用語もキャッチアップする必要がありました。わからないことがあれば、すぐに開発部のメンバーに聞けるよう環境が整っていたので、助かりました」

キャッチアップが終わると、関田は社内向けデータの活用基盤の構築に動きます。

関田 「Googleが提供しているLookerというツールを使って、データの活用基盤を整えていきました。これは入社前から依頼されていた業務で、それまではビジネスサイドからの依頼を受けると、コードを書いて必要なデータを取得し、CSVファイルなどで渡す流れでした。

2022年7月に、Lookerの最低限の機能開発を終えて社内リリースを済ますと、私を介することなくデータベースの情報がブラウザで見られるようになりました。誰でも簡単に、コードが書けなくてもデータの取得が可能になり、社内ハックや仕事の効率化につながっています」

関田は入社当初、仕事の進め方の違いに戸惑ったと言います。

関田 「前職時代とはコミュニケーションの頻度と質が違い、頭の切り替えが大変でした。コンサルティングファームでは、“ミーティングは上司の時間を奪うに値するもの”と捉え、あらかじめ論点を整理して仮説を立て、必要な資料を準備してから臨んでいました。30分のミーティングにも気合が必要でしたね(笑)。

一方、THECOOではクイックで密なコミュニケーションが求められていると感じます。相談したいことや疑問点は溜めずに、すぐにSlackでヘルプを求めたり、10分のミーティングを差し込んだりして、なるべく行き詰まりや無駄な時間が発生しないようにしています。

最初は『資料を用意しなくていいんだ!』と驚きましたが、徐々に慣れてきました。言語化できるに越したことはないですが、フワッとした相談でもニュアンスで理解してくれて、そこから解決策が見つかることが多いので、THECOOのメンバーの頭の良さに感謝しています(笑)」

データの利活用を通して売上の向上に貢献したい

データサイエンティストである関田には、日頃から心がけていることがあります。

関田 「データの用途はさまざまですが、公開可能なものはお客さまへの提案の材料になる場合もあります。そのため万が一間違ったデータを出してしまうと、『Fanicon』としての信用にも関わってくるので、正しい数値を出せるように気をつけています。

いつも仮説を立ててからデータを出していますが、その仮説が本当に合っていたなら行動に活かせばいいし、違うなら別の仮説を立てて検証しています。その中でもたまに頭で考えるのと検証結果が明らかに違ったり、違和感を覚える場面があったりして、その場合はデータの取り方を間違えていないかと、考察不足を疑うようにしています。検証結果を鵜呑みにするのではなく、なぜそれが出たか言語化することが大事ですね」

これからの目標について、関田は次のように語ります。

関田 「当面の課題は、まだ発展途上の段階であるLookerの機能を充実させていくこと、そしてLookerの導入によって空いた時間を活かして分析を進めることですね。うまく利活用できていないデータがまだたくさんあるので、分析スキルを高めていきたいです。

他にはデータとして取り込めてないユーザーの動きもあり、そういうところをどう取得するか、取得できたらどんな分析ができるのか考えていきたいです。最終的にはデータの利活用を通して、売上の向上に貢献していければと思っています。

また、先は長そうですが、機械学習にもチャレンジしたいです。溜まったデータをAIのアルゴリズムに入れて『こういうものが売上につながってますよ』とサジェストできるようになるのが目標です」

THECOOのデータ解析チームはまだ立ち上がったばかり。関田はこれから先、チームが拡大することがあれば、コミュニケーションを大切にしたいと考えています。

関田 「自分の中である程度答えが出ていることでも、誰かと喋ったときに『その視点はなかった!』って気づかされることがあるので、よく喋ってコミュニケーションを取り合うチームになればいいなと思います。

アイデア1つで結果が大きく変わる世界だし、仮説の量が増えれば増えるほど解像度の高い分析ができ、成果物のレベルも上がるので、コミュニケーションは大切ですね」
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