データは、ビジネスが持つ物語を繋ぐもの。未経験からアナリストを目指せる澪標アナリティクスが紡ぐ熱い想い

分析手法の難解さ＜その先にある納得感とリアルな感動

―――さっそくですが、まず最初に御社の概要とおふたりのご紹介をお願いいたします。

井原さん
澪標アナリティクス代表の井原と申します。当社は機械学習やデータ分析を本業としている会社です。自分たちでサービスを持ってソリューション提案することも一部行ってはいますが、基本的にはプロジェクト単位で大きく請け負ってくるのがメインです。

ただ分析して終わりではなく、「何を分析すべきか」から「分析した結果、次は何をすればいいのか」まで考え、しっかり落とし込むということを創業時からの経営ポリシーとしています。

塚崎さん
私はデータアナリストとして、2023年に中途で入社しました。あくまでアナリスト業務がメインではありますが、最近は現場リーダーとしてプロジェクトマネジメント的な動きも増えてきています。

担当はヘルスケア領域で、その中でも私は主に製薬会社やコンタクトレンズ販売会社のお客様に対して、マーケティング支援を行っています。具体的には、広告や情報発信の方法について媒体ごとの反応等を分析しつつ、処方や売上といった最終目標にどのようにアプローチできるのか、企業戦略と交えながら検証を行っています。

なおヘルスケア領域に携わるアナリストは約15名おり、お客様ごとに分かれる形でプロジェクトリーダー1名につきアナリストが１～２名単位でアサインされます。日常的にコミュニケーションをとるのは、同じプロジェクトチームのメンバーが主になります。

―――御社はさまざまな業界とお付き合いがあるかと思いますが、塚崎さんは自らヘルスケア領域を希望されたのでしょうか？

塚崎さん
そうですね。前職では生命保険会社のアクチュアリー部門に所属していたので、経験が少しでも活かせそうということで希望しました。またヘルスケアは誰にとっても必要不可欠な分野なので、そのスケールの大きさに魅力を感じたというのもあります。もちろんプロジェクトの都合もあるので100％叶うわけではありませんが、希望は考慮してもらえたと感じています。

―――日々のお仕事で大切にしていることやこだわりは何ですか？

井原さん
お客様やユーザーの満足度です。私も自ら分析プロジェクトを担当しているのですが、お客様と一緒に出した結論に対して「ユーザーが満足していた」というフィードバックをいただけた瞬間が、やはり一番嬉しいです。

例えば、とある大人気アイドルの案件を長くお手伝いしているのですが、先日行われたライブイベントのセットリストも機械学習を使って分析・提案していました。当日は私も現地へ足を運び、ファンの方々の反応を見ていたのですが、皆さんの歓声から喜んでいただけている様子を直に感じられましたし、配信チケットやDVD の売上も以前より上がっていたというご報告をいただくことができました。

「こんなに難しい手法を使った」みたいなものは、実はあまり興味がないんです。それよりも、分析したその先にあるリアルな反応を大切にしていますね。

塚崎さん
私は、対お客様という意味では「納得感」を大切にしています。私自身データ分析が好きでこの仕事をしているということもあり、つい複雑にしてしまいそうになるのですが、それではお客様に伝わりきらず、納得感が薄れてしまいます。「私がやりたい分析」になっていないかどうか、しっかりと担保しながらお客様に寄り添うことで、納得して意思決定いただけるのかなと思っています。

対社内という意味では、ありきたりかもしれませんが「思いやり」です。チームワークを発揮してより良いアウトプットに繋げるためにも、一緒に働いているメンバーに対しては思いやりを持って接することを大切にしています。

社長自身が現役の分析官。深い現場理解による働きやすい環境づくり

―――組織として目指している将来像を教えて下さい。
井原さん
基本は今の延長線で大きく体制を変える予定はないのですが、 “データ分析官にとって”働きやすい職場・スキルが伸ばせる現場を実現できたら良いなというのは、ずっと考えています。総合職のような兼ね合いを考えなくて済むためシンプルな分、まだ伸びしろがあると思っています。
そういう意味では、私自身が現場で手を動かす分析官でもありますし、現場の様子は常に把握できているんじゃないかなと思います。例えばプロジェクトのやり方がわからない場合、最終的には私のところまでエスカレーションが来るようになっていますし、「この手法を試してみたら？」「これはゴール設定が間違っているんじゃない？」といったフィードバックを返すことまでやっているので、いわゆる社長と従業員の距離感というわけでもないんですよね。
塚崎さん
私は、それぞれのプロジェクトで得た知見を、もう少し気軽に共有できるようにしたいです。ヘルスケア領域の中では週に1回ミーティングがあるので、使った手法などを共有する機会はあるのですが、より活発に議論できるようにしていけたらという思いがあります。

というのも、当社は出社要請がない限り基本的にフルリモートで、海外在住のメンバーもいるのでオンラインでのコミュニケーションがかなり多いんです。そういった条件下で会話を活性化させるための仕組み作りというのは、1つ面白いチャレンジではないかと思います。

新しい学びや現場の制約をポジティブに楽しめる人が活躍中

―――御社の雰囲気がわかってきたところで、採用のお話に移りたいと思います。募集背景は案件増による増員でしょうか？

井原さん
そうですね。有難いことに引き合いはずっとあるので、データアナリスト・データサイエンティストともに採用は続けたいと思っています。

―――どのような方が御社にマッチしそうですか？御社らしい人材とは？

井原さん
「知的好奇心が高い人」が向いていると思います。仕事上、どうしても新しい手法やデータに挑戦する機会がたくさん出てくるわけで、それを「また勉強し直しか」と捉えるか、「新しいことに挑戦できる」と捉えるかでは、同じ課題でも全然違いますよね。

新しい学びを楽しいと思えるなら、スキルセットは入社してからいくらでも共有できるので、なんとでもなります。「勉強が嫌いです」と言われてしまうと、うちでのお仕事は少ししんどいかなと思います。

―――実際に転職されてきた塚崎さんはいかがですか？

塚崎さん
私も、色々なことを前向きに捉えられる方がマッチするのかなと思います。それはキャッチアップに関してもそうですが、お客様に寄り添うという意味でも当てはまるのかなと。

例えば先ほどもお話したように、自分としては機械学習を用いた複雑な分析をやりたくても、状況によっては簡便で分かりやすい手法の方が伝わりやすく、かつビジネスとしてインパクトフルな結果となる場合もあります。そういった状況下であっても、その中でできるだけ質の高いアウトプットを意識することで、プロジェクトに対する取り組み方は全く変わってくると思うんです。

そういう意味で、自分の意図とは異なる条件や制約にも面白さを見出せるような方が、現場でも活躍されている印象があります。

未経験者は大歓迎。分析のみに閉じない「一貫して考える」姿勢を重視

―――実際に働いているからこそわかる、澪標アナリティクスの特徴や強みは何ですか？

井原さん
３つあって、1つ目はTISインテックグループであることです。データ分析業界にも流行り廃りがありますが、よほどのことがない限りグループ全体のビジネスが廃れることは流石にないはずなので、そういった安心感はあると思います。福利厚生もTISのものをフル活用することができます。

2つ目は、何度かお話にも出ましたが「社長が現役のデータ分析官である」という点です。社長が現場と同じ目線で話すことができるというのは強みかなと思います。

最後の3つ目は、常駐案件や人材派遣案件が非常に少なく、準委任の請負案件が大半を占めている点です。これはノウハウの蓄積のために創業時から意識して続けていることで、フルリモート勤務が可能なのもそのためです。

常駐や派遣だとどうしても持ち出せない話が出てきますが、準委任であれば、PC画面を一緒に見ながら議論をすることも可能です。まさに塚崎が話していたようなノウハウが横展開・蓄積されやすい環境というのは強みだと思います。

塚崎さん
現場目線としては、未経験者を歓迎していることもあり、バックグラウンドが多様なメンバーが多いところが魅力だと思います。今まで自分になかった考え方を得る機会がとても多いです。

また、私も含め未経験ながら挑戦しにきているという意味で、明確にやる気をもって入社されている方が多いです。スキルアップのモチベーションを保ちやすいですし、自分も一緒に引き上げてもらえる感じがします。

あとは、こちらも井原が冒頭でお話していましたが、分析して終わりではなくその後のモニタリング、効果検証、次のフェーズの提案といった一気通貫でプロジェクトに関わることができる点です。アナリストであっても分析のみに閉じることなく、いわゆる上流から下流まで幅広く見てお客様とコミュニケーションできる点は、すごく面白いと感じます。

―――未経験といっても、アクチュアリー部門のご経験から数理的な知識はおありだったのでは？

塚崎さん
数理統計的な分析はやっていましたが、機械学習は全く使ったことがありませんでした。金融という堅い業界ゆえに、当時は機械学習の導入ハードルが高かったように思います。今の仕事に必要なスキルは入社してから身につけましたし、澪標には入社後に技術面をキャッチアップされる方が多いと思います。

井原さん
当社は未経験スタートの方が多いんですよ。といっても、何かしら数字なりSQLを触っていた方たちが大半ですが、即戦力になりそうな経験者というと、今考えても数えるほどかもしれません。

―――珍しいケースかと思うのですが、敢えて未経験者を歓迎するのには何か狙いがあるのでしょうか？

井原さん
はい、明確に2つあります。1つ目は、社内に育成ノウハウがあるから。2つ目は、未経験者の方が「プロジェクトの出口まで考える」という私たちのポリシーを素直に受け入れてくれやすいからです。

「分析だけ」「要件定義された部分だけ」という分析会社もたくさんあるので、それに慣れている経験者の方はハレーションが起きやすい。出口まで一貫して考えるのが普通である状態を作るためには、私たちでゼロから育成したほうがわかりやすいし、お互いのためだと思うんですよね。

ビジネスに紐づいている以上、そのデータには“ストーリー”がある

―――新しい方を迎えて期待することはありますか？

塚崎さん
積極的に情報発信をして欲しいと思います。コミュニケーション活性化の意味も込めて、担当プロジェクトの様子や普段の勉強方法など、どんどんアウトプットして欲しいです。オンラインでのコミュニケーションがスムーズにできるよう、言葉選びを意識しながら、チームワークを大切にしてもらえたら嬉しいですね。

井原さん
フルリモートだからこそ、わからないことや困っていることがあればどんどん言って欲しいです。たまにあるのが、オンラインの場では「わかりました！」と言っていたのに、しばらくして「実はわかっていませんでした」というものです（笑）。こちら側ももちろん察するように頑張りますが、どうしても限界があるので、できるだけ素直に言って欲しいなと思います。何か悩み事があれば、いつでも誰かにすぐエスカレーションするというのは意識していて欲しいですね。

―――有難うございます！それでは最後に、応募を検討している方に向けてメッセージをお願いします。

塚崎さん
データ分析というと一見無機質に感じますが、ビジネスに紐づいている以上、そこには必ずストーリーがあります。そのストーリーを納得感を持って繋ぐための手段として、データがあると考えています。

同様に、当社はデータ分析の会社ですが全くドライな雰囲気はなく、むしろ情熱のある会社です。熱い想いを持っている人をお待ちしています。

井原さん
私たちは未経験の方々を歓迎しているからこそ、今まで経験してきたこととデータ分析をどうつなげるのかについては、しっかりと考えて欲しいと思っています。私たちが新卒採用をしていない理由はそこにあって、前職で得た社会的な経験にうまくレバレッジを利かせて、データ分析に活かしてほしいと考えているからなんです。

「統計学の経験はありますが、機械学習の経験はありません」だけだと、そこで終わりです。「ただ、前職で得た〇〇の経験は〇〇に繋がっており、その点からデータ分析に貢献できると考えています」という繋ぎ込みがしっかりとあると、その方ならではの強みが見えて、私たちも話を前に進めることができます。

それさえしっかりしていれば、例えPythonを書いたことがなくても気にしません。それよりも今ある経験に対して「もしPythonが書けたらこんなことができたな、あんなこともできたらいいな」という部分を語っていただけたら、非常に嬉しいです。ご応募お待ちしています。