研究者からデータサイエンティストへの転身

前職では警備会社の研究所でシステム開発に携わっていたそうですね。具体的にはどんなことをしていたのでしょうか？

所属していた部署では、会社が研究すべきテーマを探ることがミッションでしたね。具体的には、警備業務の効率化や品質向上につながるような、利益に直結する研究テーマを0から探索していました。

AIを活用したシステムや、ロボットを使った業務の自動化など、最新技術を警備の現場にどう応用できるかを日々模索していました。

学生時代は燃料電池の研究に没頭していたこともあり、もともと研究が好きな性格なので、実験を通して蓄積されるデータからさまざまな考察を導き出すことにやりがいを感じていました。

仮説を立て、データを使ってその仮説を検証するという一連のプロセスが、新たな知見の発見につながるのが面白かったですね。

研究者としてのやりがいを感じる一方で、転職を決意した理由は何だったのでしょうか？

前職における研究職は、思い描いていたものとは少し違うものでした。

研究予算や作業環境の確保が難しい部分もあり、やりたい実験ができないもどかしさを感じることが多くなってきたんです。

そうしているうちに、もっと裁量を持ち、自分のアイデアを自由に試せる環境で働きたいと考えるようになりました。それと、データを使って考察を深める機会も減ってきていたので、自分の強みをもっと活かしたいと思いまして。

今一度キャリアを見つめ直し、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考え始めました。もともと研究職を志していたこともあり、データを扱う仕事をしたいという考えから、データサイエンティストが向いてそうだなって。

前職では、大量のデータからいかに価値ある知見を見いだすかということに面白さを感じていたので、その経験をデータサイエンティストとしてのキャリアに活かせるのではないかと思っていました。

介護の未来を支えるデータ基盤の構築を目指して

なぜ転職先としてクーリエを選んだのですか？

クーリエを選んだ理由は主に３つあります。

１つ目は、介護という社会的意義の高い分野に携われること。高齢化が進む中で介護の重要性はますます高まっていくと感じており、そこに自分の力を少しでも活かしたいと考えたんです。

２つ目は、データ基盤の充実度の高さです。面接でデータの扱い方やビジネスモデルについて詳しく説明してもらい、データ活用への理解が深まりました。分析できる環境が整っているのは魅力的でしたね。

３つ目は、業界トップのサービスを展開している点。リーディングカンパニーで自分の力を試してみたいというチャレンジ精神もあり、業界をリードする企業で働きたいと思ったんです。

介護領域で、これまで培ったデータ分析のスキルを存分に発揮し、事業の成長と介護業界の発展に貢献していきたいという思いから、クーリエへの入社を決めました。

クーリエに入社してみて、前職との違いを感じたことはありますか？

入社して真っ先に驚いたのは、プロジェクトの進行スピードの速さですね。１週間前には想像もしていなかったことに取り組んでいたりと、とにかく事業のスピード感が尋常じゃないなと。その環境に身を置いていることで、自分自身の成長スピードも上がったことを実感します。

あとは、オンラインミーティングの活用度合いの高さにも驚きました。作業の合間に、自席で会議に参加できるので効率的だと感じました。一方で、入念な認識合わせが必要な時はオフラインでの議論も可能という、ハイブリッドなコミュニケーション体制も良いですね。

それから、エンジニアやデータサイエンティスト以外の職種の人もSQLを使ってデータ抽出し、施策を検討しているのには驚きましたね。データ活用が社内隅々まで浸透しているんだと肌で感じました。

データドリブンな意思決定が組織の文化として根付いているのは理想的だなと思います。

入社後、どんなプロジェクトに携わっているのですか？

入社してからは、データ分析基盤の強化に注力しています。

例えば、BigQueryの導入によるデータベースのパフォーマンス向上や、セキュリティ面の強化など、インフラ面での大型プロジェクトを推進しています。

入社からわずか２ヵ月でこのような大きなプロジェクトに関われたのは、自分にとって貴重な経験になりましたね。技術的な学びはもちろん、関係者との調整力など、プロジェクトマネジメントの面でも成長できたと思います。

当初はGCP（Google Cloud Platform）のリソース活用などについて、社内にノウハウが十分蓄積されていない状況でしたが、上長と密にコミュニケーションを取ることでスムーズにプロジェクトを進められました。

ビッグデータから介護の未来を切り開く

今後クーリエではどんなことに挑戦していきたいですか？

まずは、自身のビジネス力と事業理解力を高め、事業成長に貢献できるインサイトを生み出していきたいですね。

そのためには、データがどのように生成されているのかという視点を常に持ち、どのようなデータがあれば事業が前に進むのかを考え続けることが大切だと思っています。

あとは、AI活用の基盤整備にも力を入れていきたいと考えています。データサイエンティストとしてのスキルを磨き、自社の豊富なデータを活かしてパーソナライズされたサービス提供を実現したいですね。

それによって、ユーザーが最適な介護施設を見つけやすくなるはずです。小手先の施策ではなく、事業のコアに関わるようなデータ活用を通じて、介護業界の課題解決に貢献していくのが目標です。

５年後にはどんなデータサイエンティストになっていたいですか？

５年後には、社内のデータ構造全体を把握し、自在に扱えるようになっていたいですね。

今は与えられたタスクも多いですが、将来的には自ら仮説を立てて提案できるデータサイエンティストになりたいです。

理想は、事業部門や経営陣に対して、データに基づいた説得力のある提案ができるようになることですね。データの力で、介護施設を探すユーザーや介護業界で働く方々の悩みを解決するようなサービス開発をリードしていけたらと思います。

そして、もっと俯瞰的に、介護業界全体の未来をデータから描き、それを実現するためにクーリエが何をすべきかを考え抜ける存在になっていたいです。

データサイエンティストがクーリエのサービス向上の鍵を握っているのかもしれませんね。

そうですね。クーリエでは個人の成長もサービスの成長も、データが鍵を握っているんだなと実感する毎日です。

裁量を持って幅広い経験ができるクーリエは、データサイエンティストとしてスキルを磨くのにうってつけの環境かもしれません。一方で、スピード感があり、常に学び続けなければならない環境でもあるので、主体的に動いていくことが成長していくために大切です。

ビジネス視点を持ったさまざまなメンバーが在籍しているので、吸収できることはたくさんあります。スキルを磨きたい、社会貢献の一端を担いたいという志を持っている方は、ぜひ一緒に働きましょう！

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