特集：データサイエンティストの1日　〜ビジネス価値を生み出す現場に密着〜

今回は、面接やJOYN *で質問の多いTrust社員の1日のスケジュールについてご紹介したく、AI・データ事業部でデータサイエンティストとして活躍している秋元 亮（あきもと りょう）さんの1日に密着しました！
*JOYN：〜楽しく新メンバーと繋がるをコンセプトに〜社内外のカジュアル交流会「JOYN」をご紹介します！

INTERVIEWEE

データ分析の魅力を求めて：アクチュアリーからデータサイエンティストへの転身

ーまず初めに、秋元さんがデータサイエンティストになった経緯を教えてください。

外資系損害保険会社での業務を通じて、データ分析による経営の意思決定とビジネスにおける示唆を創出できることに面白さを感じました。
その経験を通じて、保険業界だけではなくもっと広い領域でデータ分析を活かしてみたいと思ったことが、データサイエンティストとして働くことになったきっかけです。

ーありがとうございます。データの力を活用して、幅広い業界での課題解決に貢献できるのはとても魅力的な挑戦ですね！

データ分析の現場から一日のスケジュールをご紹介！

ーそれでは、秋元さんのとある1日のスケジュールについて教えてください。

はい。こちらが私の1日の流れです。

⚪︎秋元さんの一日

ー充実したスケジュールですね。それでは、日々の業務について詳しく見ていきましょう。

🕐 9：00

⚪︎お客様先へ出社
この日は朝からお客様先へ出社します。出社時刻はお客様先の業務開始時刻に合わせて調整しています。

⚪︎1日の予定確認・Trust内チームミーティング
メールや1日のスケジュール確認、日々のモデル運用の実行結果の確認といったルーティン業務を終えたのち、Trustのプロジェクトメンバーと朝のミーティングを行います。

🕐10：00

⚪︎クライアントミーティング
お客様との朝のミーティングでは、プロジェクトの進捗や今日やる作業の確認、今後の方針や必要な調整事項の確認等を行います。お客様のニーズや期待を正確に把握するためにも、常日頃からコミュニケーションを大切にしています。

⚪︎モデル構築・スクリプトの改修
クライアントミーティングが終わった後は、自身のタスクに集中します。この日は現在進めているプロジェクトのモデル構築や、運用改善のためのスクリプト改修を行いました。
金融に関するデータはデータ量も多く取り扱いが難しい場合が多く、また業務における制約条件もあるため、クライアントの求めるKPIを達成するためには金融ドメインの知識とデータサイエンスとしてのスキルを組み合わせることが重要です。
どんなに優れたモデルを作成しても、ビジネスサイドとの綿密なすり合わせが不十分だと採用されないことがあります。予測精度だけでなくビジネスの視点をしっかりと調整することで、ビジネスニーズに合わせたモデルを実装できるよう心がけています。

🕐11：00

⚪︎ランチ
昼食はクライアント先の食堂を利用したり、チームメンバーとオフィス近くにあるご飯屋さんを開拓したりしています。
日中はデータ分析やモデル構築に集中している分、ランチタイムはリフレッシュとコミュニケーションの時間を大切にしています。
また、定期的に他のデータサイエンティストのメンバーとランチ会を開催しています。この時間は、横のつながりを深める貴重な機会です。ランチ会では、データ分析に関する課題や情報をカジュアルに議論し、ざっくばらんな意見交換を行っています。

他のプロジェクトメンバーと中華料理を食べに行く日もあります。

🕐12：00

⚪︎モデル構築・スクリプトの改修（午前中の続き）、クライアント報告資料の作成・社内(クライアント先)プロジェクトに向けた調査等
ランチ後は、午前中に行っていたモデル構築を実施しながら、過程や結果についての報告資料を作成しました。
モデル構築を行った流れを説明する際の資料等は、具体的な例やグラフ、フローチャートなどを用いて作成することを意識しています。
また、データ分析に関わる社内プロジェクトに向けた調査の一環として、クライアントを含めて他社との打ち合わせの日程調整や、その他にも定例報告の資料作成などといった社員代替的な業務を担うこともあります。
お客様の視点に立ち、自身の行なった業務がどう貢献できるかを常に意識して取り組むことで、お客様の期待を超える価値を提供することを目指しています。

🕐16：00

⚪︎クライアント報告
この日のクライアント報告では、現状の進捗報告やモデルの性能レビュー、課題の説明と対応策の提案等を行いました。
お客様からのフィードバックを積極的に収集し、モデルの予測結果に対する意見や要望を取り込みます。そのフィードバックをもとに、どのようにモデルを改善すべきかを検討します。
お客様との対話を通じて、ニーズを正確に把握し、的確な提案をすることができれば、お客様との信頼関係が深まると考えています。

🕐17：00

⚪︎採用面接対応
お客様先での作業終了後、オンラインで採用候補者とカジュアル面接をしました。
面接では、候補者がTrustでどのように活躍できるかをお互いにイメージしやすいように、スキルやコミュニケーション力、これまでの経験が適した業務やプロジェクトがあるかを確認します。私たちからもTrustの文化や仕事の内容を丁寧に共有し、候補者の疑問にも的確に答えることで、相互理解を深められるよう意識しています。

🕐〜18：30

⚪︎業務終了・帰宅
日によりますが、だいたい18：30頃にはその日の業務を終了し帰宅します。
通勤時間はデータ分析や金融ドメインの知識を深めるために読書をすることが多いです。本は福利厚生の一つである自己研鑽手当てを活用して購入しています。
家に帰ってからの時間は、子供と過ごす時間に充てています。夕食・お風呂・寝かしつけまでを行うと、自分自身も自然と寝る準備が整います。
家族との時間も大切にしながら、仕事と自己研鑽のバランスをうまく取るよう心がけています。

ーありがとうございます！非常に充実した1日ですね。
お話を伺っている中で、特に社内外の人とのコミュニケーションを大切にされている点が印象的でした。

やりがいは、金融ドメインとデータサイエンスが生むビジネス価値

ー金融業界でデータサイエンティストとして働く中で、特にどのような点にやりがいを感じますか？

これまで積み重ねてきた金融ドメインの知識とデータサイエンティストとしてのスキルを駆使した提案が行えることにやりがいを感じます。
また、データサイエンティストは単にデータを扱うだけではなく、ビジネスの現場でどのように価値を生み出せるかを考えながら働くことが重要です。自分が構築したモデルが、実際にビジネスの改善に寄与した時はやりがいを感じると同時に、達成感を得ることができます。

今後の目標

ー最後に、今後の目標を教えてください。

金融ドメインにおける専門知識を一層深め、業界のトレンドや変化に迅速に対応できるようにしたいと考えています。金融市場は常に変動しているため、最新の情報を積極的に取り入れながら自分のスキルと掛け合わせることで、お客様のニーズに応じた高い価値を提供したいと思います。
お客様の視点に立ち、自身の知識やスキルがどのようにビジネスに貢献できるかを常に意識して取り組むことで、お客様の期待を超える価値を提供することを目指しています。

ー今後の目標に対する熱意が伝わってきました。
データサイエンティストとして金融の専門知識を深め、お客様に高い価値を提供しようとする姿勢が素晴らしいです！
これからのご活躍を楽しみにしています。
秋元さん、本日はありがとうございました。

いかがだったでしょうか。
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