2023.09.13
課題解決型人材コンテスト2022参加者インタビューvol.3
課題解決型人材コンテストは、企業にリアルな業務課題とデータを提供いただき4ヶ月間のデータ分析の結果からアクションを提言するコンテストです。参加者がチームを組みメンターからアドバイスを受けながら、フレームワークに沿って課題・データ提供企業と合意形成するユニークな取り組みを行っています。（2022年の概要はこちら→https://techplay.jp/event/866862）
昨年の課題解決型人材コンテストにご参加いただいたチームへのインタビューの3回目ということで、Aチームのみなさんにコンテストを振り返って様々なお話を伺いました。
Vol.2はこちら→https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/2023/07/05/contest2022-interview-2/
メンバー：トヨタ自動車株式会社 浅野 雅夫さん／株式会社電通デジタル 稲垣 慶亮さん／DOCOMO Europe 古川 将大さん／株式会社コラボス 梶尾 宗司さん／日本航空株式会社 尾形 さくらさん
メンター：ネイチャーインサイト株式会社 中野 雄介さん／日本アイ・ビー・エム株式会社 長井 真吾さん
インタビューアー：DS協会 広報担当 真田
（順不同）
今回のコンテストに参加して良かった点、人に勧めたいと感じた点などについて教えていただけますでしょうか。
古川さん：実際の業務で使用されるクライアントのデータを活用して、データ分析、モデル検証、施策検討という一連の流れを経験することは、非常に学びのある経験でした。他のコンテストでは目的が明確であり、疑似データが使われるのが一般的です。しかし、このコンテストでは実際のデータを使用し、クライアントからの要望がありながらも、真の課題に対して、データ分析を通じて探求していくという要素が他のコンテストにはない魅力です。
真田：ありがとうございます。稲垣さんはいかがですか。
稲垣さん：大きく2つあるのですが、一点目は、データ分析の結果をビジネスにどのように活かすか真剣に考えられることです。今回のコンテストでは、データ分析のスキルよりもビジネス的な価値が重視されている印象を受けました。他のデータ分析のコンテストではモデルの精度などが競われる中、ビジネス価値を第一に考えながらデータ分析を進める経験ができたことは貴重でした。そして2点目は、異なるスキルを持つ初対面のメンバーと協力してデータ分析プロジェクトを上手く進める方法について学ぶことです。私のチームにはデータ分析に不慣れな方もいましたし、日々の業務と並行してプロジェクトを進める必要もありました。そのため、プロジェクトマネジメントの観点からも学ぶべき点がありました。
このコンテストで大変だったこと、苦労したことはなんですか？
浅野さん：提供いただいたデータから、ビジネスオーナーにとって有益な示唆を見い出すことは大変でした。課題となったビジネスの知識、利用できるデータが限られる中、どのように課題を具体かつ定量的に定義するか、また、その解決案を提案するか、チームメンバーと毎週、話し合いながら考えました。個人的な事情ですが、当コンテスト参加期間中に勤務先での異動があり、それに伴う研修の受講と期間が重なったことや家族との時間も確保しなければならないことから、コンテストのための時間を捻出することが途中からかなり難しくなりました。チームメンバーの理解のおかげで、取り組める時間は限られたなかでも、最後まで参加させていただけたこと、大変感謝しています。
このコンテストを通じて学んだこと、普段の業務に活かせられそうなことはどんなところですか？
尾形さん：メンターのプレゼンを自分たちである程度考えたフェーズで聞けて勉強になりました。考えの型を学べたので実務に活かしたいです。メンバーとも毎週のミーティングを重ねている中で、進め方や役割分担に改善できるところがあったので、次回は時間と工数を気にして話を進めたいです。メンバー全員が納得するためには判断軸が同じでないとまとまらないと感じたので、これからの業務でも意識していきたいです。
梶尾さん：データから課題解決のプロセスや核心を探る方法論を、コンテストと生データを通じて学びながら経験できた事が大きかったと考えています。ローカル環境上では、ほぼ不可能なほどのデータソースをチームメイトとともに解析しつつ、ビジネス施策も含めた提案を共同して行う経験は貴重でした。また業務では課題解決の手法の見極めや提案時のノウハウなど大きく活かせると考えています。
メンターのお2人にも質問させてください。コンテストを通じて、人に勧めたいと感じた点などについて教えてください。
長井さん：本コンテストでは実際のビジネス現場のプロジェクトと近い形で取り組めるため、実践での経験でしか習得しづらいスキルが身に着けられるのが大きなメリットだと思います。データサイエンティストのキャリアに進みたい人の中には、独学で技術的なスキルを習得し、次のステップとして実務経験を積みたいと考えているものの、そのような機会をなかなか見つけられないという話を耳にすることがあります。そういった人には、スキルを習得しながら、実務と同等の経験を得られるため、特におすすめできます。また、普段の業務で実践経験を積んでいるものの、扱うデータや分析内容に偏っていると感じている人には、いつもとは違うタイプのデータや分析手法に触れることで、スキルの幅を広げていく良い機会になると思います。
真田：中野さんはいかがですか。
中野さん：参加者の得意なものや視点が多様なので、幅広い質問に答えられるように、データを参加者以上に理解しておく必要がありました。チーム内でのディスカッション内容が論点から逸れる場合があるので、うまく軌道修正できるように誘導する必要があります。メンターの役割は、自分の経験知・暗黙知を言語化して伝える側面があるので、今回のメンターを経て自分の無意識や感覚を体系化する一助になったと思います。
真田：ありがとうございました。
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