課題の当事者と対話しながらデータによる
課題解決のプロセスを歩みたい
2022年 新卒入社
デジタルテクノロジー戦略本部
AIシステム部 AIシステム3課
デジタルテクノロジー戦略本部
AIシステム部 AIシステム3課
Y.Hさん
profile
大学でデータサイエンスを学んだ後、2022年4月に新卒でマイナビに入社したY.Hさん。現在データサイエンティストとして活躍するY.Hさんに、仕事内容ややりがい、今後の目標などを伺いました。
人の意思決定をデータで支援する仕事がしたい
人の意思決定をデータで支援する仕事がしたい
学生時代はデータサイエンス学部というところで、統計学やデータ解析、機械学習、プログラミングなど幅広い領域について学んでいました。在学中は将来を見据えて、学んだことを応用すべく、ビジネスコンペティションに参加するなど、積極的な学生だったと思います。そんな中で迎えた就職活動では、さまざまな業界や仕事を検討しましたが、「人の意思決定をデータで支援するような仕事がしたい」と感じ、それが実現できる会社にフォーカスしていきました。マイナビは、就職、転職など人の意思決定に通じる人材サービスを扱う事業会社であるという点に加え、学んできたことを活かせるデータサイエンティストの職種を募集していたため、それが決め手となり入社を決意しました。
入社後はまず新卒社員研修に参加し、基本的なことを学びました。その後、秋頃に現在のAIシステム部に配属。最初は右も左もわからず不安でしたが、実務に即したOJTを通して高いスキルを持った先輩方が親切丁寧にレクチャーしてくださったおかげで、細かな疑問も一つ一つ解消していくことができました。今振り返っても新人である私に対し、手厚くフォローしてくれたことにとても感謝しています。
手応えを感じるきっかけとなったプロジェクト
手応えを感じるきっかけとなったプロジェクト
現在、私が担当している業務は、主にAIを作る仕事とAIを広める仕事の2つになります。AIを作る仕事では、課題設定や仮説立案、データの準備、加工、分析モデルの開発やフィードバックなどを行い、AIを広める仕事では、AIの勉強会等の企画運営やAI倫理ガイドラインの整備などを行っています。
まだ入社2年目で日々経験を積んでいる段階ではありますが、マイナビ社員のAI活用を推進するプロジェクトでユーザーへのヒアリングや伴走支援に携われたことは、私の中でとても大きな経験となりました。「課題の当事者と対話しながらデータによる課題解決のプロセスを歩みたい」という入社当初から感じていたことを実践できる機会をいただけたからです。マイナビには多種多様な事業部があり、参加当初は事業部ごとのサービスや営業スタイル、事業方針などドメインの知識が少なかったために、相談内容を理解することすらままならないような状態でした。しかし、先輩方に助けていただきながら場数を重ねたことで、最近では正確な情報の整理と、相談相手の立場に立った受け答えができるようになってきました。私の中で手応えを感じるきっかけとなったプロジェクトでした。
マイナビには「やりたい！」に向き合える環境がある
マイナビには「やりたい！」に
向き合える環境がある
この仕事の面白い点は、さまざまな事業部の複雑な課題を扱えるところです。マイナビの展開する多様な事業やサービスの中にある課題に対して、データサイエンティストとして貢献できるというのは、私の中で大きなやりがいにつながっています。
仕事を進めていくうえで大切にしていることは、依頼された事業部のメンバーとのコミュニケーションです。データの用途は何か、誰に向けたデータ活用なのか、ポイントを外さないためにお互いの認識をしっかりと擦り合わせることに留意しています。また、それを実施することで誰がどれくらいの利益を受けられるか、という全体最適の視点を常に忘れないように心がけています。そうした日々の業務の中で、相手とうまくコミュニケーションが図れた瞬間や成果物ができあがったときなどは、大きな達成感や充足感を味わえます。
マイナビのすべてのAI課題を20人程度で担当しているAIシステム部。各自がどんな仕事をしたいかを面談を通して聞いていただけるので、そうした希望を汲んだアサインも含め、挑戦したいプロジェクト、使いたい技術、担当したい役割を叶えやすい環境が揃っていると思います。そういう意味で、一人ひとりが自身の「やりたい！」に向き合える会社だと感じています。
データドリブンな課題解決ができる人材をめざして
データドリブンな課題解決が
できる人材をめざして
マイナビの好きなところは、さまざまな個性を持った面白い人たちと一緒に働けるところです。同期をはじめ、先輩や後輩、部署をまたいでたくさんの人たちと関わる中で自分にはないような考えや価値観に触れられ、たくさんの刺激を得ることができると思います。
また、社員同士のコミュニケーションも活発で、至る所で会話が飛び交っていますし、何気ない話から仕事のアイデアやヒントが見つかることも多いです。他にも、ナレッジ共有ブログや技術関連記事の共有、ナイストライ賞※など、自分が面白い、興味深いと感じたことを共有し共感するカルチャーが根付いていると感じています。
そうした環境の中で、自分が「やりたい！」と思っていることにどんどんチャレンジできるので、それが私の大きなモチベーションになっています。まだまだ若手ではありますが、3年後や5年後を見据えて、データ起点で課題を探し、データドリブンな課題解決が一気通貫でできる役割を担えるようになれたらと思っています。
※ナイストライ賞：デジタルテクノロジー戦略本部独自のインセンティブ制度です。組織で掲げている「DCPA（失敗しても良いから、まず行動）」を実現し、挑戦を歓迎する組織になることを目指すためにつくられました。取り組んだ内容を組織内のコミュニケーションツールに投稿し、リアクションの集計と選考委員会での審議によって受賞対象を決定します。
schedule一日の流れ
- 9:15
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出勤
連絡とタスクの確認をします。その日の会議スケジュールとタスクを照らし合わせて、完了させるTO DOを決めます。
- 10:30
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モデル開発の業務開始
モデル開発の他、データの加工作業をしている時間も多いです。
- 12:00
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お昼休憩
一人でお弁当を食べたり、同じ部署の同僚や同期と外食をすることも。デスクワークであまり体を動かさないので、余裕のあるときはオフィス周辺を散歩しています。
- 13:00
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打ち合わせ
事業部の社員と伴走支援案件の打ち合わせ。リモート会議で進捗の確認や質問への対応などを行います。
- 14:00
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打ち合わせ
同じプロジェクトを担当しているAIシステム部メンバーとMTG。
各自の作業進捗と事業部への進捗連携のための準備をします。 - 15:00
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資料作成
勉強会や案件説明用の資料を作成。時期によって内容や対象者はさまざまですが、モデル開発と並ぶくらい資料作成の業務も行っています。
- 18:00
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退勤
業務の区切りの良いところで帰宅します。
忙しい一日の中だとつい忘れがちになってしまいますが、気持ちの切り替えを大切にしています。特にお昼休憩はいい気分転換になりますし、新宿エリアはいろいろなお店があるので少し散歩するだけでもいいリフレッシュになりますよ。
private time私の自分時間
甘いものに目がなく、大好きなので、お休みの日はいろいろな街やお店へ出かけてスイーツ巡りをしています。仕事を全力で頑張るためにも、仕事の日とお休みの日のメリハリをつけるようにしているので、とにかく全力で休日を楽しんでいます！
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