コンサルティングやデータ分析の力で、KDDIをご支援

こんにちは、採用マーケティングチームの羽原です。

アクセンチュアを表す言葉として、「戦略から実行まで」「ビジネス×デジタルのコラボレーション」など言われますが、実際のところどうなのでしょうか？

今回は、ライフデザイン企業への変革を進めるKDDIのビジネスにおいて、ARISE analytics(※)に参加しているプロジェクトメンバーがどのように活躍しているか、3名の社員に話を聞きました！

※ARISE analyticsは、データアナリティクスを活用してKDDIのカスタマーエクスペリエンス（顧客体験価値）を向上することを目的とした、KDDIとアクセンチュアの合弁会社です。

Hirofumi（マネジメントコンサルタント、シニア・マネジャー）

新卒採用入社。戦略コンサルタントとして経験を積んだのち、現在は通信業界向けのマネジメントコンサルタントとして活躍。

Mayumi （データサイエンティスト、シニア・マネジャー）

新卒採用入社。KDDIの分析BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）プロジェクト、ARISE analytics 設立支援等、数々のプロジェクトで活躍。

Koki （データサイエンティスト、マネジャー）

経験者採用入社。半導体メーカーから転職し、現在は自らも分析を手がけるプレイングマネジャーとして数十名の分析担当者を束ねる。

KDDIの「通信とライフデザインの融合」を支援

Mayumi：ARISE analyticsでは、大きく3つのテーマを手がけています。

1）KDDIおよびKDDIのグループ企業を対象とする分析業務およびその支援

2) KDDIの統合したデータ管理の支援

3）分析基盤構築の支援

私はアプライド・インテリジェンスというグループから参画し、KDDIの位置情報データを活用した「商圏分析サービス」の分析ロジック開発や運用をご支援しています。

Hirofumi：私は通信・メディア・ハイテク業界向けのマネジメントコンサルタントとして参画しています。深い業界知識や経験、ビジネスへの理解を武器に活躍しています。私は、KDDIの全社的なデータ活用戦略の検討支援を行っています。

Koki T.：私はMayumiさんと同じで、アプライド・インテリジェンスからデータサイエンティスト参画し、KDDIの通信サービスのデータ分析支援を担当しています。たとえばエンタメサービスや、でんき、保険などのライフデザインサービス、各種ECサービスから得られる多種多様なデータを使って、エンドユーザーへのより良いプランの提案、お得なクーポンの送付の最適化などを手がけています。

また、特定のサービスを利用するエンドユーザーが「どのようにそのサービスを活用しているのか」や、利用していないユーザーにとって「何が障壁となって利用を阻んでいるのか」を分析し、サービス改善に貢献しています。

プロジェクトの組織体制・人数規模

Koki ：私の所属するKDDIの事業部内の分析支援を行う部隊は、分析者が数十名います。分析者は日々、高度な実装を考えるほか、データ整備を行うエンジニアとも連携し、データマート整備の効率化や、分析アセットの共通化なども図っています。

Hirofumi：マネジメントコンサルティングのメンバーは、「KDDIのビジネスをどう変革するか」「そのためにAI・ITをどのように生かすか」といった観点で、上流の事業整理や業務整理を担うことが多いです。インフラ構築のテーマの際はテクノロジーコンサルティング本部のメンバーの力を借りたり、事業戦略策定の際は戦略コンサルティングのメンバーに来てもらったりしています。「お客様のためにどのような事例や知見が必要か？」を考え抜き、アクセンチュア社内を巻き込んでいきます。クロスケイパビリティなメンバーとのコラボレーションを意識して動き、大きな潮流を作るのが私たちの役割だと考えています。

アクセンチュア社員の現場での働き方

Koki ：データサイエンティストのメンバークラスであれば、自分でコードを書いたり、社外の協力会社と打ち合わせをしたり、チーム内のアナリストに方向性の説明をしたりといった作業を行います。お客様と机を並べていて毎日顔を合わせる場合もあれば、週次ミーティングの間隔で報告や議論を行うこともあります。マネジャーになると、お客様と接する機会がさらに増えますし、分析のアウトプットのレビューやアドバイス、結果を元に資料へ落とし込んでいく作業に使う時間が増えます。

Mayumi：マネジャー以上は、お客様の本部長クラスや取締役への報告などの会議のファシリテーションを担当する機会も増えます。会議のイメージとしては、大会議室を使ったフォーマルな場面もあれば、お客様とホワイトボードを前にディスカッションを深めるようなシーンもあり、様々です。

Hirofumi ：コンサルタントの場合も、仕事の流れは同じです。私自身を例に例えると、子供を幼稚園へ送り届けた後、少し早めの朝8時半頃にお客様先のオフィスへ出社し、メールチェックやチームの作業設計を行います。メンバーがそろったら朝会をして1日のタスクを確認。各自が業務に取り掛かります。午後はフィードバックやレビュー、お客様とのミーティングを経て、次の日以降のプランを考えます。

Mayumi：プロジェクト自体の進め方でいうと、データ分析や開発を伴うプロジェクトは3カ月や6か月を目安として設計することが多いです。プロジェクトが発足する数カ月前から「テーマ設定」のためにお客様と議論し、提案内容をまとめていきます。プロジェクトが発足したら節目ごとにステークホルダーの皆様へ報告し、次テーマや次フェーズへ移行していきます。データ分析は想定した通りの結果が出るとは限りません。軌道修正もありながら、次の提案を打ち込んでいく展開になることもしばしばあります。

最近のトレンドやビジネスの傾向

Koki：私がいま進めているプロジェクトでは、「顧客接点の最適化」がトレンドです。たとえばマーケティングやサービスの最適化では、KDDIのショップやコールセンター、Webにおけるエンドユーザーとの接点の改善でご支援しています。どのようなサービス・商材が消費者のニーズに合致するのか、どのようなコミュニケーションを行うと興味関心を持っていただきやすいのか、どのような訴求方法やユーザー体験が効果的なのか。そういったテーマを議論する場に、アイデア出しから参加してクリエイティブまで落とし込んでいます。

Mayumi：KDDIの場合、複数のサービスや媒体をいかに“シームレス”な顧客体験としてつなぐか、が課題となっていましたが、我々はデータ分析によって、お客様を理解し、適切に顧客体験を最適化していく、というテーマに取り組んでいます。最適な顧客体験を描く上で、デザインシンキングなどを使ってユースケースをディスカッションするなど、クライアントと共に「共創」する取り組みも始めています。コンサルティングの会社にいながら、お客様と共に合弁会社を作り、共に長期的な改革に取り組める、ということも次世代型のご支援の形ではないかなと感じます。

Koki：サービスがシームレスに連携することで、最終的には数千万人の個人のお客様や法人のお客様における顧客体験の再定義に到達できると考えています。「規模と社会的インパクトの大きさ」「触れるデータが多種多様」「いろいろな分析手法を試せる」といった点に、データサイエンティストとして仕事のやりがいを強く感じます。

データサイエンティストやコンサルタントとして求める人物像

Mayumi：データ分析の力で社会やビジネスに貢献したいと考える人、PoCで終わらない取り組みを手掛けたい「課題解決・提案型データサイエンティスト」を目指したい方は、ぜひアプライド・インテリジェンス・グループに来ていただきたいです。また、技術をさらに磨き、特化したスキルでビジネスや社会に貢献していきたい、「スペシャリスト型データサイエンティスト」も歓迎しています。アプライド・インテリジェンスは、業界横断型の「機能別組織」でもあるため、様々な業界のデータや分析テーマに触れられることも大きな魅力です。1人ひとりに最適な活躍の場、キャリア構築における選択肢を提案できるのがアクセンチュアの強みです。

Koki：アクセンチュアは様々な人材のコラボレーションでプロジェクトを推進しています。社会やテクノロジーの変化をどんどん取り入れ、自分も成長していきたい知的好奇心の強い方はアクセンチュアというフィールドをとことん楽しめると思います。

Hirofumi ：マネジメントコンサルタントは事業会社からの転職者の割合が多い組織です。前職での知識や経験を生かしながら、お客様へ課題解決を提案している人がたくさんいます。タイプとしては、「常識を疑える」「粘り強く最後まで取り組める」「新しいことが好き」。これらに当てはまり、物ごとを前向きに考え、ハキハキと話せる人はお客様からの評価も自然と高まりますので適任です。