森之わたしたちの仲間を紹介します。データ分析で明るい未来を創る事に使命感を感じる方と一緒にお仕事がしたいです。弊社の評価項目は武士道に則って作成しております。武士道に興味を持っている方であれば、やりがいを持って楽しく業務が出来ると思います。分析屋へ入社を決めたきっかけはなんですか?元々は、WEB系の会社でアクセス解析などの業務を行っていました。ユーザーのトラッキングを通じて、現状の見える化やビジネス課題の把握をできるという業務自体は大変楽しいものであったのですが、データ分析に関する市場を見たときに、より一歩進んだ技術を身に着けなければエンジニアとしての先は無いと考え、転職を決意しました。複数社面接を受けたのですが、クライアントとして官民幅広く対応しており、機械学習やAI等の技術をビジネスへ応用する事例が数多くあった分析屋を選びました。技術特化型のコースからマネジメントコースへ異動されたのですか?入社以来、剣コース(技術特化型コース)にて、プロジェクト参画を主体に自分のスキルを磨いてきたが、自分ひとりのスキルでは局所的な効果しか生み出せないことにジレンマを抱えていました。ビジネスに対して、より広い範囲で効果を生み出すためには多様なスキルを持った集合体である組織で動いたほうが相乗効果を生み出せると考え、組織を動かすことのできる将コース(マネジメントコース)への異動を願い出ました。今現在はどのような業務をされていますか?B2Cのサービスを展開している企業と協業して、ユーザーのセグメンテーションや、機械学習による行動予測等を行っています。具体的には、あるサービスに対しての再購買率や、居住地や年齢、性差などによる購買傾向の違いを分析し、新サービス開発に対してのエビデンス提供を行っています。機械学習を用いたプロジェクトでは、ユーザーの行動傾向から、未来の行動を予測し、先回りによる攻めの広告やキャンペーンなどにも応用しています。データ分析は担当者が実施して終わりというものではなく、その先にビジネスに活用されて初めて価値を生み出すものなので、クライアントへいかに刺さるように共有するかを今でも常に意識しています。分析部について教えてください分析部では、データサイエンス協会が定義するところの「データサイエンス力」に加え「データエンジニア力」をメンバー全員がつけていくことを念頭に日々の業務に臨んでいます。これまではある意味で、”統計学”や”機械学習”が独立して利用され、それで完結していた時代でした。本格的にこれらの技術がビジネスへの利活用が進む今日、ただ機械学習を回せるというだけでは、市場価値は高くなっていきません。個々人が持っている経験やスキルを、リアルタイムでビジネスに反映するためにもデータエンジニア力の習得は不可欠なものと考えています。最後に分析屋に向いている人について教えてください未来のイメージを自ら描ける人、またそれに向けての努力ができる人だと思います。分析屋だけでなく、すべての会社において人材・スキルの流動性が高まっている今日、”絶対安定の会社”というものはありません。分析屋はまだまだスタートアップ企業です。その意味で「ただ分析がしてみたい」「なんとなく興味がある」段階から一歩前に進んで、「分析を通して何を実現したいのか」をイメージできる方が分析屋で活躍し、また市場価値の高い人材となります。そんな方とぜひ一緒に未来を築いていければと思います。