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内定者インタビュー【特別版】

 データビジネス内定者赤裸々座談会
  〜なぜ僕たちはデータビジネス業界を選んだか?〜 <後編>

統計さん 統計学専攻 修士2年

ロジさん ロジスティクス専攻 修士2年

環境さん 環境学専攻 博士5年

物理さん 物理学専攻 博士3年

※今回はアカリクの特別企画として、データを活用するビジネス業界に内定している大学院生4名の方にインタビューいたしました。

社内で四人と

(前編はこちらからどうぞ)

データ系への興味のきっかけ

−そもそも皆さんがデータ系の仕事に興味を持ったきっかけは何ですか?

統計さん:きっかけは学部時代に遡りますね。当時卒論を書くためにデータ解析を勉強していたんですが、同時に共分散構造分析について学んでいて、どんどん統計が好きになっていったんです。そしてもっと勉強しようと修士に進学し、もっとやりたいからそれを仕事にしたいなと。

ロジさん:僕は大学に進学してからですね。生産計画、ロジスティクス、オペレーションズ・リサーチと、様々な領域で最適化を目指していくデータ解析の面白さに目覚めたんです。それで実生活を支えていくようなデータ解析の仕事をやっていきたいと思いました。

環境さん:データ解析自体は研究でずっとやっていたんですが、研究からできるだけ離れたいという気持ちが強く、当初はWEBサービス開発だとか全然違うことをやりたかったんです。でもインターンでユーザの生のデータを触って、勉強しながら試行錯誤をしていくうちに、解析して出した結果が経営判断の基礎となり、それをもとに中長期計画の策定や意思決定がなされる…そんなデータドリブンなビジネスに携わるというのも面白そうだなと。

物理さん:私はもともとコードを書くのが好きだったのですが、研究を通じてそれと同じくらいデータ解析も面白いと感じていました。だから、就活の当初からデータを扱いながらバリバリコードを書いていけるような技術志向の会社はないかなと探していましたね。

研究と内定先仕事の関連は?

座談会風景その1

−これまでやってきた研究と内定先の仕事はつながっていますか?

統計さん:データ解析の経験は繋がると思います。ただコンサルは単にデータ解析ができればいいというわけではなく、ビジネスとデータ解析をつなぐ架け橋になるような役割が求められるはずなので、ビジネスの現場で学ばなければならないことはたくさんあると思います。

ロジさん:そのままつながりますね。僕の専門のロジスティクスというのはいろいろな領域に応用が可能で、例えば小売店の売上分析、商品レイアウトや歩く距離の最適化などにも使えます。その他にもオペレーションズ・リサーチもやっているので、コンテナ船の需要予測とか、まだモデル化されていない領域の解析にも役立つのかなと。ただ、統計さんと同じく僕もコンサルになるので、専門ではない人に対してこうすれば売上が上がるよということを伝えるためのプレゼンテーションなり交渉術なりを身につけないとダメでしょうね。

環境さん:研究で行ってきた解析とは結構違いますね。研究の場合、ある程度用意されているデータを扱っているというか、限られたパラメータしかない中で解析をしていくけれど、ビジネスは違う。もっとデータがあって、どれを選択すればいいかといった前処理も含めてやっていく必要がある。僕はビジネス寄りの解析のほうが好きなので、これからどんなことができるのか楽しみです。

物理さん:データの対象が物理から人に移るというのは結構大きいのかなと。環境さんがおっしゃっていたように、パラメータは多いしそもそも答えがあるわけじゃない。まだ仕事をしているわけではないので詳しくはわかりませんが、ITの世界でずっと同じことではなくすごい勢いで変わっていくことにチャレンジしていくというのは見ていて楽しそうだなと思います。

プログラミングは仕事で使う?

座談会風景その2

−仕事ではプログラミングは使いますか?物理さんはもちろん使うと思うのですが…。

物理さん:使いますね。配属の希望が叶えばですが、ユーザ行動分析や広告配信プラットフォーム開発など、アドテクノロジーと呼ばれるデータ解析とプログラミングが重なる領域の仕事をすることになると思います。

統計さん:僕はあまり使わないと思います。もともと研究ではRくらいしか使ったことがなく、プログラミングの経験はないんです。内定先に聞いたところ、部署内にはITに強い人、ビジネスに強い人とタイプが違うスペシャリストがいて、互いに協力しながらプロジェクトを進めていくそうです。新入社員は入社後に最低限必要なデータベースの勉強をするとは聞いていますが、僕はたぶんビジネス寄りのキャリアになるんじゃないかなと考えています。

ロジさん:使いますね。社員の方に聞いたところ、オペレーションズ・リサーチの部門ではPythonとGurobi Optimizerという商用のソルバーを使っているそうです。僕はGurobi Optimizerを大学で使ったことがあるのですが、とても優秀なソルバーで、目的関数と制約条件を入れて“solve”と打ち込むだけで数理計画が簡単に解けるんです。商用で結構高いんですけどね。(笑)

環境さん:僕も使いますね。たぶんRとかを使えばたいていのことはできるんでしょうが、必要があればその都度自分で手を動かして作るしかない。本格的なプログラミングはまだ勉強中ですが、内定先の上司がこの道のスペシャリストなので聞けば教えてくれると思います。どの本を読んで勉強すればいいのかを。(笑)

内定を受諾した決め手

座談会風景その3

−内定を受諾する決め手になったのは何でした?人でしょうか?

統計さん:内定先はスマートながらも気さくでフレンドリーな人が多かったので、話せば話すほどこの人達と一緒にやっていきたいと思いました。他にいくつか受けたコンサルはスマートで堅い人が多かったので、面接ではこちらも臨戦態勢でしたし…どこまで素を出していいのかなかなか掴みづらかったですね。

ロジさん:実は選考が始まる前に、ある人のつてで内定先の方が何人かいらっしゃる新年会に誘ってもらって、そこで社員の方と飲みながらいろいろ話していたんです。何よりも楽しかったし、価値観が似ていて話しやすい人が多かったというのは大きかったですね。あとは自由闊達な雰囲気といえばいいのかな、たとえば説明会で社員の方が社長にダメ出しをしているんですよ。そうじゃなくてこう伝えた方が良かったんじゃないですか?とか。偉い人が絶対だとかしょうもないことを気にするのではなく、どうするのがより良いのかを皆で考えて進んでいくような組織であることには魅力を感じましたね。

物理さん:私は技術力を重視していたからかもしれませんが、技術についてほとんど雑談みたいな感じで話ができたのは面白かった。面接なのに全然面接らしくなくて、お互いに今考えている問題について相談しあっているような感じでしたね。(笑)

環境さん:考え方が一番合っていたというのはあると思います。僕はどんな企業の選考でも自分を作ることなく自然体で臨んでいて、自分がやりたいことを好きに言っていた感じでした。それでいらないと思われるなら結構ですと。

−いやいや…「良い子のみんなは真似しないでね」っていうようなやり方ですね。自分のやりたいことってどんな伝え方をしていたんですか?

環境さん:うーん、具体的にこれをやりたいというよりも、こういう雰囲気の会社で新しいことをどんどんやっていきたいとか、自身の働き方やキャリアイメージに近いですかね。ある企業の面接では「そのうち飽きて他の会社に行っちゃうんじゃないの?会社としてコストをかけて育てるのだからそのような意識では困る」ということを言われたこともあります。確かに正論だし、会社なんだからそうだよねとは思いましたが…自分とはちょっと違うなと。ただ、内定をいただいた企業の方からは「そのくらいの勢いでやって欲しい」なんて言われていましたし、部門のトップの方も「僕らもこの会社であれば目指すことができるから所属しているだけで、もしできないならみんなで独立して自分たちでやればいいんじゃない?」なんておっしゃっていまして…あ、働くならここだなと。(笑)

−なるほど。まさに価値観が合う合わないですね。それも重要です。

データビジネスの今後と自分のキャリアについて

座談会風景その4

−それでは次に、データビジネスに対する今後とご自身のキャリアについてはいかがですか?

ロジさん:データ解析は効率的に意思決定をするための重要な道具ではあり続けると思います。日本ではどんどん生産年齢人口が減少し続けるので、一人ひとりの生産性をあげるしかない。だからこそ、様々な解析手法を活用して、現実の余計なコストを減らすスタイルがない日本を成長させていくのが必要かなと。

統計さん:ビッグデータとかデータサイエンティストとかが流行り言葉になっていますが、データ解析自体はずっと昔からあるわけで、これからも同じようにありつづけるのかなと。ただ、注目されてよかったのは、経営者側がやろうと思ってくれたこと。データ解析を活用してもらえる可能性が広まったわけですから!ここでしっかりとやっていけばもっと拡大していくんじゃないかと思います。私自身は、学部、修士と対象を変えながら行動分析をやってきましたが、社会人になったら今度は消費者の行動分析をやっていきたいですね。

環境さん:インターンに行って感じたのは、特にWEBサービスの領域では、ログとしてデータが残っているけれども使われていないということが多いっていうことです。これからはおそらく「画像データとかそういったものも増えていくけれども、処理能力は明らかに追いついていかない。たくさんデータは取れるけどどう使えばいいかわからない」ということが問題になってくる。だから、データ解析を活用して必要な情報を取り出していくということは非常に重要だと思います。僕自身はやりたいことがいろいろあるんですが、大きくはデータドリブンなサービスを作っていきたいなと。ウェアラブルデバイスを使った健康管理システム、救助システムなど、今解決できていない諸問題を解決することができるんじゃないかなと思っています。自分でアイデアから形にすることができるようになりたいですね。

物理さん:コンピュータ技術や解析手法の発展によって、これまで処理しきれなかったデータの解析ができるようになって、できることはどんどん増えていくと思います。私は効率的に解析ができるツールやシステムを作っていきたいです。

最後に

−データビジネスに興味を持つ後輩の人達に何か最後に一言をお願いします!

統計さん:文系だからと気後れせずにぜひ来て下さい!コンサルティング業界はお客さんと密接に関わる仕事。もちろんスキルはあったほうがいいですが、コミュニケーション力で十分に勝負できると思います。

物理さん:いろんな企業を見たほうがいいと思います。私はどんな開発ができるかということを基準に企業を見ていましたが、実際に足を運んで話を聞いてみて、だんだんどんな仕事が自分に合うのかが明確になってきたということがありました。就活の当初はメーカー系とIT系を見ていましたが、メーカー系は数年前の技術を使っていて変化が遅いのかな?「もっと変化の激しい環境でデータ解析とプログラミングの両方の技術が使えるIT企業でアドテクノロジーに携わる」…これに決めた!と思っています。

ロジさん:単にデータ解析が好きだからとか、ビッグデータがこれから伸びるとか、データサイエンティストってかっこいいよねとかいう人にはオススメしませんね。データ解析は単なる手段でしかなく、それを使ってどうするのか?ということが考えられるような人じゃないと難しいと思います。ビジネスの世界でデータ解析をする以上は、お金を稼ぐということが一番になるけれど、そのためには「どんな価値を生み出していくか」が重要なんだという視点を大事にしたいですね。

環境さん:そうそう、それで何がしたいの?ってことは大事。もちろんすごい能力を持つ分析専門官がいてもいいのだろうけど、課題をどこに見つけるかというのは大事かな。僕はインターンを通じて非常にいい経験ができたので、もしチャンスがあればやってみてもいいんじゃないかな、と思います。お客さんからデータを預かって解析するにしろ自社にあるデータを解析するにしろ、どちらにしても何かのサービスに対してコンサルティングをするのが軸にある以上はビジネスに対する理解を深めるというのは重要だと感じましたね。

―本日は大変興味深いお話をありがとうございました!

ありがとうございました!

【アカリクより】

金融業界内定者座談会から派生したこの座談会は、大変実り多い内容になりました。データ業界を志す方も、そうでない方も就職活動の仕方やその後の進路など、参考になるところが多々だと思いますので、是非読み込んでくださいね。

アカリクでは今後も内定者インタビュー特別編を企画・掲載していきます。皆さんで読みたいテーマがありましたら、こちらのメールアドレス(info@acaric.jp)までご連絡ください。


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