未経験からデータサイエンティストへ。入社2年目にして活躍の幅を広げることができる環境とは？

こんにちは！ワークスアイディ採用担当です。
今回は未経験からIT業界へ転職し、現在データサイエンティストとして活躍されている南さんにお話しを伺いました。未経験からどのようにキャリアアップしているのかがわかると思いますので、興味がある方はぜひ最後までご覧ください！

プロフィール

データインテリジェンス事業部　南さん
大阪府出身。高校卒業後、化学を専攻するため東京の大学に進学。バイオミメティクスの研究に従事し、人工酵素の開発に取り組む。大学院卒業後、品質保証部門におけるデータ分析を経てデータサイエンティストに興味が湧き、2022年にワークスアイディへ入社。現在は受注予測やデータの利活用に携わったり、社内の初学者向けの教育コンテンツの作成など、日々知識を深めながら活躍の幅を広げている。

ーー自己紹介をお願いします。

私は化学が得意だったことから、化学の専門性を活かす仕事を目指して、東京の大学で化学を専攻しました。大学では、生物の持つ化合物や特性を人工的に模倣するバイオミメティクス分野の研究に従事し、特に人工酵素の開発に取り組み、大学院卒業後は、メーカーの品質保証部門で働き、3年間の経験を積みました。

品質保証といえば、通常は工場での不具合発生後に対応する仕事ですが、私の役割は、生産データを分析し、不具合が起こる前に予測し対策を講じるというものです。これには、工場スタッフや研究開発部門の専門家と協力し、統計手法を用いてコストを抑えた新材料の開発支援や、品質関連のイベント運営など幅広い業務が含まれていました。

プログラミング言語には前職では深く関わらなかったものの、転職を検討する中で必要性を感じ、独学で学んでおりました。

ーーなぜ転職を考えたのですか？

大学時代、データ分析に深く関わることがなかったのですが、前職の品質保証業務を通じてデータ分析の重要性と魅力に気付きました。品質保証部門でのデータ分析業務を一手に担う中で、その専門性の高さとチームでの協業の必要性を実感し、自身の成長と専門性の追求を目指すには、独学のみでは限界があると感じていました。

さらに、メーカーだと扱えるデータが限られていたため、新しい挑戦として、言語データや画像データなど、さまざまな種類のデータに関わる仕事を探求したいという思いが強かったということもあります。これらの理由から、転職に踏み切る決意を固めました。

ーーワークスアイディとはどのように出会ったのですか？

転職活動をしていた際、未経験でもチャレンジできるデータサイエンティストのポジションがあることを知りました。私のキャリアはデータサイエンスに直接つながるものではなかったため、未経験者を歓迎する環境を求めていたところでワークスアイディと出会いました。

面接では、面接官の雰囲気の良さや、企業文化の魅力を感じました。内定後は入社まで丁寧なフォローをしっかりしていただけて安心感がありました。実は、他社からも内定をいただいていましたが、サポート体制や働きやすい環境を重視し、ワークスアイディを選びました。

ーーどのようにデータサイエンスを学びましたか。

まず、前職に在籍しながらPythonに関する資格を取得し、基本を身につけました。その後、入社してからの2ヶ月間は、社内の教育資料を使ってSQLという言語を学び、研修を通じてPythonの実践的な使用法を学びました。この基礎知識が、実業務に大いに役立ちました。

現在、参画しているプロジェクトでは、やりたかった分野で働けることに大きな満足感を得ています。現場でしか得られない知識や経験が豊富にあり、学び続ける日々です。

同時に、IT技術の急速な発展を目の当たりにし、日々変わる技術や知識に追いつくためのプレッシャーも感じています。使っている手法が1ヶ月後には古くなってしまう可能性があるため、常に最新の知識を学び続ける必要がありますが、この学習プロセス自体を楽しんでいる状況です。

ーー勉強はいつ行なっているのですか？

現在は残業が比較的少ないので、定時で仕事が終わったときは、仕事後の数時間を自己学習に充てています。リモートワークの時は、業務終了後、そのまま家で勉強を続けることができます。

さらに、業務の中でChatGPTやLLM（Large Language Models）のような最新技術を使うこともあり、実際の仕事を通じて知識を深めることができています。

ーープロジェクトについて教えてください。

顧客管理システムのデータや営業情報を利用して将来の受注を予測する業務を担当しています。現在は特にESG（環境、社会、ガバナンス）関連のプロジェクトに注力しています。投資家にとってますます重要になっているESG情報を、各社の報告書から抽出し、ChatGPTを含む最新のLLMを駆使して分析しています。

この分析作業を通じて、文書の分類や、環境および社会問題に対するスコアリング、さらには具体的な課題の特定を行い、ESGの改善策を提案しています。例えば、企業の社会的責任のスコアがどの程度かを定量化し、報告内容がESG評価にどう影響するか、どのような施策が効果的かを検討します。

現在は、このシステムを試験運用しており、報告書を入力するだけでESGのスコアカードやレポートが自動生成される機能を実装中です。これにより、投資家は企業のESGへの取り組みを一目で把握できるようになることを目指しています。

また、60ページに及ぶ長文書を要約し、企業のESG情報を簡潔に伝える作業も進めています。このプロジェクトを通じて、さまざまなアプローチを試しながら、目標に向かっています。

さらに、別プロジェクトでは大手通信会社にて社内データの利活用を実践しています。AIの導入がまだ進んでいない環境の中で、社内情報を最大限に活用し、オンラインwebサービスの購買予測をしています。また、会議の録画やログ情報から会議内容を評価するシステムを開発し、あるコンペティションで80ユースケース中のファイナリストに選出されました。

ーーメインとして使っているツールを教えてください。

データクラウド基盤や抽出にはSnowflake、データ整形や分析にはDataiku、Pythonでコーディングをして分析、データの可視化にはThoughtSpoをBIツールとして使用しています。

Snowflake主催のコンペティションにも参加し、所属する5人のチームは450人の参加者の中からファイナリストに選出されました。このコンペティションでは、2030年の課題をテーマに、提供された様々な情報をSnowflakeで分析し、問題解決の策を導き出すという挑戦です。

様々なツールを探求できるのもワークスアイディならではの魅力の1つですね。

ーーデータサイエンスの醍醐味を教えてください。

特にやりがいを感じる瞬間は、分析結果をアウトプットしたものをクライアントや上司にプレゼンテーションし、その価値を高く評価されたときです。

例えば、クライアントがあいまいに感じていたことに関して、データを分析し、その結果を視覚化しビジュアルで見せることで、ぼんやりした予感を明確な確信へと変えることができた瞬間です。これが、この仕事の最大の魅力となっています。

分析が形になり、実際に価値を創出するプロセスで、データサイエンティストとしての大きな充実感を得ています。

ーーデータサイエンティストに向いている方の特徴を教えてください。

コーディング技術や洗練された分析能力を有していることも重要ですが、絶えず新しい知識を吸収し、進化していく技術に対応する適応力と学ぶ意欲を備えている方です。

データサイエンスは常に進化している分野であるため、新たな情報や技術を迅速にキャッチアップし、自身のスキルセットに組み込んで応用できる柔軟性が不可欠です。

ーーワークスアイディの魅力を教えてください。

社内の雰囲気が非常に温かく、優しい人ばかりです。プロジェクトに参画しているときはそのプロジェクトに集中しがちですが、定期的にチームミーティングや情報交換する場があるので、社内の状況を把握することができます。また、未経験で入社された初学者向けの教育コンテンツ作成の担当もしており、そのような教育環境の整備にも携われることができるのも大きな魅力です。

以前は歴史のある製造業で働いており、年上の方々が多い職場でした。20代半ばであった私は年上の方々とコミュニケーションをとることに苦労した経験もありますが、ワークスアイディは年齢層が幅広く、特に若い同僚も多いため、とても楽しく働きやすい環境だと実感しています。

ーーワークスアイディに求めることはありますか？

オフラインでの交流の機会を増やして欲しいです。

現在は主にオンラインツールを使ったコミュニケーションを日常的に行っており、月に一度の事業部ミーティングでは、新入社員の自己紹介や様々な雑談を通して情報交換を行い、社員間の結びつきとチームワークを強化しています。

どうしても、オフラインでの交流が少なくなってしまっているので、今後は、直接会って情報交換を行うことで、データサイエンティストとして互いに刺激を受けて成長したいと考えています。

また、ワークスアイディには書籍レンタル制度があり、本質的な知識を蓄えるために活用しています。この書籍レンタル制度はとてもありがたい制度なのですが、書籍のラインナップをさらに充実させてほしいと考えています。そうなれば、私だけでなく多くの社員の知識の拡充とスキルアップにさらに役立つと確信しています。

ーーチャレンジしていきたいことを教えてください。

目標は、ChatGPTのようなLLMの開発に直接関わることです。

業務上で、使用しているLLMは、自社の特定のビジネスニーズや作業に適応させる際に、必ずしも期待した成果が得られるわけではありません。参画しているプロジェクトやビジネスにより活かせるように調整することができれば、業務をより効率的に進めることができ、大きな価値を創造できるのではないかと考えています。この分野には非常に興味があり、関連する知識とスキルを現在積極的に学んでいるところです。

ーーどんなデータサイエンティストになりたいですか？

現時点では、マネジメントよりも専門技術に深く踏み込んだ知識を身につけ、多様な問題解決ができるスペシャリストを目指しています。

新しい知識を絶えず学び、様々な技術的な挑戦に立ち向かう能力を磨いていきたいと考えています。

幸いにも、ワークスアイディはそのような私のキャリア志向を理解した上でプロジェクトを割り当ててくれています。自分の志向に合った仕事を任せてもらえることは、大きなモチベーションとなっています。

私が経験しているように、個人の成長を重視し、学習の機会を提供してくれるこの環境は、データサイエンスを目指す方々にとって理想的だと思います。

データサイエンティストとしてのキャリアを築いていきたいと考えている方、ワークスアイディでチャレンジしてみませんか？

ワークスアイディでは年齢や職歴に関係なく、コミュニケーションを積極的に取り、努力する気持ちがあれば活躍できる環境を整えています。成長したい、新たな領域にチャレンジしたいという想いをお持ちの方からのご応募をお待ちしてます。

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