EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社(EYSC)

テクノロジーTechnology

高い専門性でビジネスの価値を押し上げる

データサイエンス

パートナー

<経歴>
入社年:2019年4月
大学時代の研究を応用し2001年に起業。データマイニング用ソフトウェアを構築しビジネスを立ち上げ、3年半経営したのち譲渡。その後、保険会社、メディア企業でのデータ分析および分析組織立ち上げに従事。並行して国立大学病院にて特任研究員として医学領域での統計モデルに関する研究を行う。その後、外資系IT企業でのプリンシィプルデータサイエンティストとしてデータサイエンスチームのリードを経て現職。
<担当領域>
クロスインダストリーで、データ分析を活用したコンサルティングサービスを推進

1日の流れ

06:00    ランニング

リモート勤務が増えたので、早起きした日は意識的にランニング。早朝は通行人も少なく空気も澄んでいて気持ちよい。

08:00    メール・スケジュール確認

コーヒーを飲みながらスケジュールを確認し、一日の段取りを決める。

09:00    ミーティング

オンラインでデータ分析プロジェクトの内部レビューを実施。時には、モデリングの方針について議論が白熱し、時間が過ぎてしまうことも。

13:00    昼食

外出のタイミングに合わせて遅めのランチ。データ分析に関する技術動向などを読みながら情報収集。

14:00    クライアント訪問

マイルストーンとなる中間報告を実施。最近はリモート会議が多く、プロジェクトメンバーとも久しぶりの対面。

17:00    ミーティング

社内の他のサービスラインの方々とデータ分析を活用した新サービスについてオンラインでディスカッション。

18:00    作業

まとまった時間が確保できる夜に、資料作成、実験的に作っているプロトタイプのコーディングなどを集中的に行う。

20:00    業務終了

夕食をとりつつ、動画配信サービスで映画や海外ドラマを観て過ごすことが多い。

主な業務内容

AI&データにてデータサイエンスチームをリードしています。科学的な手法でデータに基づいた意志決定を行うことを目的とし、データサイエンスを活用したサービスの推進をしています。EYのそれぞれの分野の専門家と連携をしながら、クライアントの課題に対してデータ分析を適切に活用してビジネスの問題解決を支援しています。

多岐にわたる課題に対応するためアンテナを広げて

対象のビジネスの幅が広いためデータ活用の勘所をつかむためのキャッチアップを心掛けています。また多岐にわたる課題を対象とするため、様々な種類の分析が行われますが、それらに対する適切な検証やレビューのために、その時々の必要に応じて統計学、機械学習領域の数理手法についての調査・勉強を欠かさずに行っています。

オフはスポーツでリフレッシュ

バイクでサーキット走行。表彰台を目指して地方選手権に出場していますが、まだまだ下位。(IoTデバイスで走行データを計測し、科学的に勝てる方法を模索中)

手法以上に課題解決のためのコミュニケーションを心がけて

今日、AIという言葉が広く使われるようになり、ツールを導入すればシンプルなタスクは誰にでも解ける時代となりました。一方で、実社会には複雑でまだ解かれていない潜在的な価値を秘めた様々な課題が眠っています。これら課題からの意志決定に耐えうるデータ分析においては、繰り返しの検証と検討を伴う、いわば数理手法を用いた調査業務が必要となります。
ただの分析タスクで終わりとせず、意味のある知見をデータから引き出し、それに基づいてクライアントのビジネス変革を支援するためには、その考え方とプロセスを正しく共有し、協力しながら課題に取り組む必要があります。
そのためにクライアントとは、分析手法にばかり焦点を当てず、課題解決のための分析という立ち位置を意識しながらコミュニケーションを取るように心がけています。

他部門との協業について

問題の対象ごとに、EY内の各領域の専門家とチームを組み、双方が協力をすることでプロジェクトの推進をしています。

これからの目標

チームのデータサイエンティストは、研究経験のある専門性の高いメンバーが揃っています。しかし、データ分析における専門性だけではクライアントへの価値とはなりません。専門性の高さがクライアントの課題解決に結びつき、結果としてのビジネス価値に結びつけられるような組織を目指したいと考えています。

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