
マイナビ転職に蓄積された
膨大なデータを徹底分析。
戦略立案に活かすための
提案が私の使命。
2017年 | 独立行政法人で有期雇用研究員として勤務。 |
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2018年 | マイナビ入社。転職情報事業部へ配属。データ分析の業務を行う。 |
2019年 | データサイエンス課の課長に。データ分析の業務を行う。 |
私は独立行政法人で博士研究員(ポスドク)として、「IoTによる環境計測装置の開発と利活用に関する研究」をしていました。そこで、開発したセンサを利用した実証実験を行い、センサによるデータ取得、データの利活用という一連の成果に満足する結果を残すことができました。今後はここで得たデータ分析技術を活かして、民間企業でビジネスに貢献してみたいと思い、研究職からのキャリアチェンジを決意しました。
転職活動での会社選びでは、蓄積されたデータが種類・量ともに豊富にあり、データを活用して施策を考案できる、つまり会社の利益につながる仕事ができるという点を重視しました。その中で、人材に関するデータ分析は「対象が“人”であることによってどんな結果が得られるかは未知数」という今までにない面白さがとても魅力でした。
結果、マイナビを選択したのは、面接の過程で会う社員の人柄も親しみやすかったことや、転職事業部の中での裁量権や自由度の高さに惹かれたことが理由ですね。
現在は、転職情報事業部のデータサイエンティストとして、主にマイナビ転職に関するデータの可視化と分析により、様々な戦略立案のサポートを行っています。
簡単に言えば、マイナビ転職というサイトがこれまで蓄積してきた膨大なデータをもとに、様々な分析手法を使って得た「気づき」を提供するということです。事業部として、「データを活用して、こんなことがやりたい」という大きな目標はあるものの、どのようなデータをどう解析するかは試行錯誤の連続です。そのため、私自身も毎日が発見の連続。データを扱うなかで「この分析結果から、ユーザーへこんなアプローチができそうです」など、新たな企画立案の元となる情報を発信しています。私の最も重要な役割は、サイト運営を推進する部署が戦略立案時の「ゼロイチ」をつくるためのデータを提案することだと思っています。
また、求人の応募状況やメールマガジン等の集客経路などのデータ解析結果が、最終的にサイトのKPIとなるように、要素の分解を主眼に置いています。これまでの実績はサイト運営を推進する部署のダッシュボードにおいて、応募動向が自動で可視化できるようにしたこと、オートタギングによる求人情報のタグ付け、求人特集のためのマーケット分析です。ユーザーにとって使いやすいサイトにすべく、さまざまなデータを解析し、それを現場メンバーで活かせたことは大きな達成感を得ました。
ユーザーと企業の求人を結びつける転職サイトの運営は、前職以上のスピード感で「解析・可視化・共有・議論」のサイクルを回していく必要があります。入社直後に手がけた「原稿改修に向けた求人原稿のテキスト解析」は、これまで経験したことのない自然言語処理というタスクでしたが、自然言語処理を含む新たな解析技術の学習・実践が出来たことに加え、短いサイクルで仕事を進めることにより、処理能力とアウトプットする力の向上にもなりました。
これまでの自然科学のデータ解析から、人が関わるデータの解析へと対象が変わったことで、新たな解析技術やマーケティングやサイトに関わる新しい知識、様々な方々へわかりやすく結果を共有するスキルなど、新しい学びがたくさんあることも圧倒的な成長につながっていると思います。また、データの対象が人であるため、絶えず変化し、絶対的な正解が導き出せないということも考慮しなければなりません。それがこの仕事の難しさであり、常にチャレンジして成長できるチャンスだと感じています。
前職と比べると、触れる世界、見る世界が180度変わったというのが率直な感想です。サイト運営部門には様々な経験を経た中途採用者だけでなく、営業部署から異動してきた方などが、それぞれの経験を活かして活躍しています。その中で様々な意見や考え方と接する機会に恵まれているのも、マイナビで働く魅力です。民間企業で働いた経験がなく、転職直後はうまくやっていけるか不安でしたが、部門のメンバーに支えられ、期待に応えられるよう、アウトプットを続けたことが現在の成功につながっていると感じています。
また、データサイエンティストとして、事業部長やサイト戦略を担当する部署に提案していく働き方は、ポスドクの研究員として常に独自の手法による結果を求められてきた仕事と似ていると感じます。ただ、前職では結果がすぐに何かに反映されることはありませんでしたが、マイナビではアウトプットした内容をすぐに戦略に反映しようとする環境があります。可視化された結果を見て喜んでくれる人がいて、誰かの役に立っていると日々実感できていますね。ユーザーがマイナビ転職を利用したくなるような付加価値につなげ、転職事業部の成長や会社の利益に貢献していきたいと考えています。
転職事業部には2000年頃から、求人原稿のデータ等が蓄積されています。また、営業現場との距離が近いため、現場からの声に接しながら、多岐にわたるデータの分析・可視化に取り組めているのは、データサイエンティストとしての大きな魅力です。
事業部の予算策定のためのマーケットの数字分析など具体的な依頼を、上層部から指示を受けて作業するというよりは、自分のペースで進めることが出来ているので、大きな裁量を持たせてもらえていると感じています。分析した結果を共有するまでのサイクルを、スピード感を持って回すことを念頭に置きつつも、常に新しい企画を生み出す源泉となるデータを提供できていることは、私にとっても非常に楽しいものです。
また、マイナビは努力・実力に見合った評価もスピーディです。私の場合入社半年で、自身を長とする今の部署を新設してもらい昇給・昇格ができました。
マイナビ転職は魅力あるデータの宝庫。やりがいも感じるけれども、転職(中途採用)はユーザーの人生や企業の未来に関わる重要なもの。現場の声と身近に接しながら、責任の大きさをひしひしと感じてもいます。まだまだ多くのやりたいことにチャレンジしていきたいですね。
09:00 | 出社後すぐにメールチェックを行い、その日の段取りを行います。 今日1日取り組む予定の課題について手法を考えます。 |
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09:30 | 分析作業。課題ごとの大目標から分解した中目標・小目標の取り組みを行います。 何かあれば、その都度、部長に相談しながら進めます。 |
12:00 | 昼食はお弁当などを買ってきてランチ。 |
13:00 | 午前中からの分析作業を継続。気分転換に別のタスクを実施することもあります。 また、週1で定例の打ち合わせが入ります。 |
16:00 | まとめ。今日実施した分の報告資料の作成を行います。 |
18:00 | 基本的には定時退社。夜は妻と家で食事し、好きな趣味を楽しみます。 |
※掲載情報は取材当時の情報です。