データ分析エンジニア
利用者に
届けたい価値を、
いつも最優先に。
- Profile
- 酒井 彩夏2017年 新卒入社
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- 酒井 彩夏2017年 新卒入社
わたしの仕事
データ分析チームに所属しています。データ分析に有効なAIやBIなどの技術を使ったツールを様々な事業部門のメンバーにレクチャーしたり、今あるデータから将来の予測ができるモデルを作って、業務の効率化を支援したりするのがわたしの主な役割です。
現在は、機械学習を使った予測モデルを作成しています。
予測する対象は、例えば人事部門であれば残業時間の推定、カスタマーサポート部門であれば製品の故障予知、製造部門であれば品質予測、などです。
実際に業務を担当しているメンバーに仕事の進め方をヒアリングしたり、分析結果の報告をしてどう利用するかなど打合せをする機会も多くあります。
様々な部署の方と関わりがあるので、短期的に変化のあるところがこの仕事の面白さです。
「生活としての仕事」を大事にしたい。
就職活動中は、専攻していた情報工学の知識が使える場所を探していて、アヴァシス含めソフトウェア開発の事業がある会社を複数検討していました。入社の決め手は、事業内容はもちろん、会社説明を担当していた方の立ち振る舞いに人間的な魅力を感じたことです。わたしは生活と仕事がくっきりと区別されていない環境を理想としていて、そのため会社の雰囲気や社員の人柄を重要視していたので、アヴァシスはわたしの理想にぴったりだと感じたんです。
正解がないという苦しさ、そして面白さ。
データ活用は新しい取り組みで、使う技術も仕事の進め方も社内に前例がないため、他社の事例を調べつつ、会社のやり方にあったものを作っていく必要があります。正解のない中でどうすればいいか考えがまとまらず、苦しい思いをすることは多いです。しかしその反面、作り上げていく楽しさもあります。最近は分析結果の報告をする機会があり、統計学や機械学習の専門的な部分をわかりやすく伝えるため、使うグラフや言葉の表現を工夫して資料を制作しました。悩みながら作り上げた資料なので、フォーマットとして他でも採用されたら嬉しいです。
技術だけにとらわれない。
仕事は、「業務の困りごとを振り返って、目的の再確認をすること」を意識して進めています。
データ分析は、まず事業部門の困りごとをいくつかの課題に切り分けて分析していくのですが、課題が解決できても困りごとの解決に結びつかないことがあります。
現実的に利用できないような複雑な計算を含んでいたり、リアルタイムで予測をするときに処理時間が大きくかかる仕組みを作ってしまうと、技術的には立派ですが業務に適用することが難しいです。分析の目的と使われ方を見失わないように、困りごとはなにかを振り返って、最終的に製品やサービスを利用する人にどういった価値を届けたいのか考えるようにしています。
取材時期：2020年11月
