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YAMAKAWA

データサイエンス分野で
一流の組織を目指す

PROFILE

山川 信之

デジタル データサイエンティスト(プリンシパル)

東京大学工学部工学研究科卒業。IT系企業で5年働いたのち、事業再生コンサルティング会社に転職し、200社以上の顧客に対してIT、データを用いた業務の可視化や業務改善を実施。10年間の勤務を経て、2016年5月より転職、データサイエンス事業の新規立ち上げに従事、機械学習役務、プリセールス、社員教育を担当。2019年よりイグニション・ポイントにて現職。

求められる水準が高いことが最大のやりがい

私はデータサイエンティストとして、データ分析やAIに関する仕事をしています。働き方はお客様の持っているデータを預かって分析するパターンと、お客様先に伺って分析を行うパターンとがあります。基本的には案件に対してチームで取り組みますが、客先常駐の場合は、チームメンバーをアサインして遠隔でフォローを行うこともあります。

最近、未経験者向けにデータサイエンティストを養成する講座を開設しました。講座内容を整理していて改めて実感したのが、この仕事は総合力を求められるということです。お客様の課題を伺って、具体化し、仮説を構築するコンサルタントのスキルや、データに対する知見を活かして、役に立つ示唆を得るデータアーティストのスキル、データベースを操作したり、アプリケーションを実装するITエンジニアのスキルなど・・・どれが欠けても、役務はできません。
加えて、このジャンルは進化が激しい領域です。初めて本格的にデータ分析を仕事にしたのは2009年で、そのころはビッグデータ、ディープラーニングという単語は存在しておらず、AIは日の目を浴びないマイナーな分野でした。たった10年でこれほど変化したジャンルは、他に無いと思います。

ビジネスマンとして総合力が求められること、変化が激しく常にキャッチアップするための工数を求められること、この二つが醍醐味です。

また、私はプリンシパルという職位についています。管理職のようなものなのですが、数値目標は特になく、代わりにスペシャリストとして「卓越した能力をもって周囲に影響を与えること」が求められます。そのため、常に情報収集を行い、社内外に影響を与え続けて、イグニション・ポイントをデータサイエンス分野で注目される企業にすることを中長期的な目標としています。

将来のための組織づくり

データは21世紀の石油だと言われ、データ分析のレベルが企業の将来を左右すると言われています。そんな中、いろいろな企業からデータ分析組織をどう立ち上げ、成長させるかについてアドバイスを求められます。ですので、イグニション・ポイントのデータサイエンスチームに関する組織運営は極めて重要と考えています。自分の組織をちゃんと運営できない者に、組織コンサルティングを依頼する企業は居ませんから。

イグニション・ポイントのデータサイエンスチームが目指すのは、必要だけれど緊急ではないことに時間の大半を投じる組織です。先ほども申しましたが、データサイエンティストに求められる知識は幅広く、変化も激しいです。ビジネス現場で求められるのはその場しのぎでは身につかないスキルや経験です。なので、必要とされる前に経験を積み、スキルを伸ばさなければなりません。急ぎの用事があったとしても、将来のための準備に時間を割きます。
その結果、急ぎの用事は短時間で解決することができ、さらに将来のための時間が増えます。正のサイクルが回っているうちは、メンバーは余裕があり、自発的に取り組むことができます。一度サイクルが負に回ってしまうと、準備が足りない状態で急ぎの用事に当たらなければならず、時間ばかりがかかってしまいます。そのためには、「できればやった方が良い」社内ごとや、「本質的ではない」お客様からのご要望はあえて断ることもあります。スペシャリストとして、一番の本質に、将来のための準備に工数を割ける組織にすることはそれだけ重要と考えます。一例として、若手社員向けの研修を実施しています。研修準備には勤務時間の20%くらいかかってしまいますが、将来の準備として必要なため、手抜きはできません。