Tricorn Corporation

データサイエンスの
最先端に触れられる

2016年 入社
データソリューション推進室

Y・A

― トライコーンに入社したきっかけ

転職活動中に受けた会社の中で、特に社風がよいと感じたのがきっかけです。
他にも何社か受けましたが、感じがよく、面接結果のレスポンスが早かったのがトライコーンでした。

― トライコーンで今まで経験した仕事内容

大きくわけて2つあります。
1つ目はレポート作成です。お客様からいただいたデータをBIツールを用いて可視化し、わかりやすくします。
元々このレポートはExcelで手作業で作成していましたが、当社がクラウド型のDMPとBIツールを連携することによる自動化を提案したことで大幅な作業効率化ができるようになりました。
Excelでの作業だと3~4営業日かかってしまっていたのを、今は2~3時間で提出できます。
お客様にその日の内にレポートを提出できるのでPDCAサイクルが高速化し、レポート作成に費やしていた大部分の時間を、今後の施策などを考えることに使えるようになりました。

2つ目はクライアントのDMP構築の支援です。これは最近始めた業務ですね。
プログラムコードの作成や、MAツールから得たデータがクラウド型のDMPで蓄積され、BIツールでの可視化までを自動連携する仕組みづくりをしています
他にも上司のサポートを受けつつ要件定義や資料作成、検証などの作業をしています。

― トライコーンの良いところ

まず、自分のやりたいことができることです。
自分のやりたいことはコンサルタントに近く、プログラミングなどのエンジニア系の業務をしつつ、お客様と接する業務もできることを希望していました。
トライコーンのデータサイエンティスト業務ではこの両方を行うことができます。

次に、社内の雰囲気が自分にあっていることです。
自分の場合、業務時間内は集中して仕事をして、特に仕事が溜まってない場合は早く帰るようにしています。
社内でも同じような働き方をしている人が多くメリハリを付けて働く人が多い社風な気がします。

最後に、データサイエンスの最先端に触れられることです。
業務でBIツールやDMPに常に触れることができるので、データサイエンスの最先端を追い続けることができます。
他にも、自主的に時間を見つけて、情報のキャッチアップもしており、最先端の情報には常に接し続けるようにしていますね。

― 今感じている自分の課題

1つ目は、タスク管理です。
以前、業務が増えたことにより自分のリソースがパンクしかけていることを上司に報告できず、結果として上司に作業を手伝わせてしまったことがありました。
それからはこのようなことを起こさないように、タスク表を作って進捗の管理、報告を心がけています。

2つ目は、お客様の立場に立つことです。
お客様へ提出する資料を作成した時に、上司に「お客様の立場に立っていないよね」とバッサリ言われてしまったことがあります。それなりに一生懸命作ったものだったのでこれはものすごくショックでしたね。
このように言われてしまった原因は、お客様が資料に求めていることを理解できていなかったことだと思います。
今までの自分は、資料は「情報が全て載っていること」が重要だと考えていたのですが、お客様は「わかりやすいこと」を求めていました。
なので、説明の順序を変え、よりお客様から見てわかりやすい資料作りをするようにしました。
また、実際にお客様に資料の説明をする際にも「ゆっくり話す」「お客様の反応を見てから次の話をする」「具体例をだして、イメージが湧きやすいようにする」などを心がけ、お客様がわかりやすく資料を見られるように配慮をしています。

― 今後どうなりたいか

今は上司のサポートを受けつつ作業を進めていますが、将来的には自分でディレクションもやり、お客様に提案ができるようにしていきたいですね。
そのためにスキルを磨いていくのですが、指標としてデータサイエンティスト協会が提唱しているものを参考にしています。
データサイエンティスト協会の指標では、データサイエンティストに求められるスキルは、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3つであるとされています(http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf より引用。2017/10/11閲覧)
ビジネス力はビジネス上の課題を整理し、解決する力。例えば、自分の業務内容で該当するものだとマーケティングの理解や、PDCAサイクルの回し方ですね。
データサイエンス力は情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の分野を理解し、使う力です。こちらは、自分の業務でも統計や数理を利用したりしていて、大体同じだと思います。
データエンジニアリング力はデータサイエンスを実際に使えるように実装、運用する力です。自分の場合だとコードの作成であったり、DMPの運用をしたりすることがが該当します。
この中でも、今後は特にビジネス力、データサイエンス力を磨いていきたいです。
今はマーケティング理解のためにお客様の扱っている製品の理解を進めたり、休みの日に統計学の勉強をしたりしています。
よりデータサイエンスへの知見を深め、お客様に貢献できるようにしたいですね。

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