Our Professionals
Tech@EY 多様なプロフェッショナルたちの紹介

データ分析で世の中に広く貢献

データ・アンド・アナリティクスシニアコンサルタント

<経歴>
入社年:2020年8月
博士号を取得後、日本学術振興会特別研究員として統計的因果推論を用いた経済学研究に従事。途上国調査・データ分析を経験。
<担当領域>
データ分析を用いたコンサルティングサービスを提供。

1日の流れ

09:30    出社

スケジュール・メールを確認し本日のタスクを整理。

10:00    ミーティング

プロジェクトメンバーと進捗状況や課題を共有し、指示やアドバイスを受ける。

10:30    データ分析作業

分析のためのコーディングは頭が冴えている午前中に集中して行う。

12:00    昼食

しっかり休憩をとってリフレッシュ。

13:00    情報収集

分析上必要な情報を最新の書籍や論文から収集します。必要に応じて協力者にアポイントを取り聴取。

15:00    クライアントミーティング

プロジェクトの進捗を報告する。直接クライアントからフィードバックを得られる貴重な時間。

16:00    資料作成

次に設定されているミーティング向けの資料を作成。

18:00    分析作業

推定に時間のかかる分析は、夜間にプログラムを実行し続けるよう設定。

19:00    業務終了

サウナで頭をリセットして帰宅。自習の時間も欠かさない。

主な業務内容

クライアントの課題や意思決定に対し、データを用いて科学的に貢献する役割を担っています。従来のコンサルティングに加え、「クライアントに貢献できるデータ分析」という視点から、統計学・データ分析の知識をフルに活用して取り組んでいます。実際には利用データの調査から始まり、サンプリングバイアス・ミッシングバイアスを明らかにしながらデータセットを構築。分析手法の選定と、分析結果の検討を重ね、クライアントに分析結果と示唆を提供します。

日々のタスクをこなす為に工夫していること

メンバーそれぞれが高い専門性とスキルを持っているため、自分の専門内でできること、他人の専門性に頼るべきことの識別をなるべく早く行い、協力を仰ぐよう努めています。

趣味のサウナでリフレッシュ

サウナと水風呂に交互に入る温冷浴を好みます。一日仕事をすると様々なキャッシュが頭に蓄積されていきますが、サウナはキャッシュを整理し、水風呂は気持ちをリフレッシュしてくれます。仕事帰りにサウナに寄ることで、帰宅後の時間を有効に使うことができます。

データ分析とドメイン知識のコラボレーションで予測と因果の両立に立ち向かう

データの活用に対する期待は年々高まっていますが、データだけが存在しても意思決定には機能せず、適切な分析技術が必要です。またデータ分析の対象領域における深い知識と合わせることで、データ活用の幅が広がります。例えば、ある疾患予測をモデリングする際、「なぜその疾患が発症したか」も併せて明らかにする重要性が見えてきました。統計学上、予測と因果は似て非なる一面があり、厳密な意味での両立は一筋縄では行きません。
そこで、私たちデータ分析家と医師が密にコラボレーションし、この課題に向き合いました。疾患予測を達成するには幾つか方法がありますが、近年隆盛を誇る機械学習だけではブラックボックスになりやすく、疾患の発症要因をクライアントに提示することができません。そこで疫学研究手法×予測モデリングを試みました。疾患が発生するメカニズムをモデルに取り込み、さらに生理学的な挙動の解釈性向上に努めました。
また発症要因が見えるようになると、そのモデルが医学的に整合しているか検証が可能となります。医師と連携し、推定結果を一緒に検証、因果の確認を重ねました。
結果として、発症予測という要件を満たしつつ、医学的に発症した理由までを定量化してクライアントに提示することができました。データ分析における多角的な検証や、医師といった領域の専門家と議論し検証できることは、メンバーそれぞれが高い専門性をもつEYならではだと思います。

軽快なフットワークで国の垣根を超えた協業

グローバルとの距離が近い風土があります。例えば上述した疾患予測の案件がグローバルの目に留まり、ヘルスケアを手掛けるパートナーからプロジェクトチームにミーティング依頼がありました。1週間経たずにアジア・太平洋地区のヘルスケアメンバーが集められオンラインミーティングが開催されたときは、国の垣根のなさやEYメンバーの身軽さに舌を巻いたのを覚えています。
その場ではプロジェクトの分析概要をプレゼンするだけでなく、欧米での類似案件の概要や、ビジネスとしてアジアでどう展開できるか、そのためにはどんなバリアがあるかを話し合うことができました。このように、個々人がプロジェクトにアサインされるだけでなく、そのナレッジをグローバルでアピール・共有できることがEYの特色の一つだと考えます。

これからの目標

現在はデータ活用がコモディティ化していく過渡期にありますが、データ分析が適切に利用されているケースばかりではありません。そうした現状を変えたいと願い、インパクトのあるデータ分析方法を提案・実装して世の中に貢献することを目標としています。ビッグデータに頼らずとも、過不足ないサンプルを偏りなく適切に抽出し、シンプルな方法で推定することで頑健な示唆が得られる場面は多くあります。そうした理解を、専門家やアカデミアだけでなく多くの人に広め、貢献することができたらと思います。
そのための短期的な目標として3点を心がけています。1つは幅広い分析手法を応用できる人材になること。2つ目は課題ごとにクリティカルな分析方法を考えること。最後は、データ分析に馴染みのない方にも理解してもらい、その威力と楽しさが伝わるプレゼンスキルを伸ばすことです。